- 네트워크 트래픽을 AI 분석 데이터로 전환해 성능·보안·IT 운영 통합 지원

 

넷스카우트(Netscout)가 스마트 데이터(Smart Data)를 활용해 네트워크 트래픽을 AI 분석용 데이터로 전환하고 성능 모니터링과 보안 탐지, AIOps(인공지능 기반 IT 운영)에 연결하는 옵저버빌리티 전략을 공개했다. 개발·운영·보안 조직은 동일한 데이터를 기준으로 장애 징후와 비정상 트래픽을 함께 분석하며 서비스 지연과 네트워크 이상 신호를 더 빠르게 식별한다.

 

기업 IT 환경은 애플리케이션과 네트워크, 클라우드 서비스가 복잡하게 연결되면서 서비스 장애 원인과 성능 저하 지점을 함께 분석하는 일이 중요해지고 있다. 기존 옵저버빌리티는 로그(Logs), 메트릭(Metrics), 트레이스(Traces)를 중심으로 시스템 상태를 분석하지만 각 데이터가 보여주는 범위는 다르다. 로그는 상세 이벤트를 기록하지만 범위가 제한적이고, 메트릭은 수치 기반 추세를 보여주지만 맥락 정보가 부족하다. 트레이스는 서비스 간 호출 관계를 파악하는 데 유용하지만 전체 서비스 상태를 모두 설명하지 못하는 경우가 많다.

 

패킷 기반 스마트 데이터 분석

넷스카우트는 적응형 서비스 인텔리전스(Adaptive Service Intelligence, ASI)를 통해 네트워크 패킷 자체를 분석하고 서비스·애플리케이션·사용자 단위 데이터를 함께 해석한다. 샘플링 데이터나 합성 데이터 대신 실제 트래픽에서 다차원 메타데이터를 추출해 병목 현상과 서비스 지연, 장애 징후를 더 빠르게 식별한다. 수집한 스마트 데이터는 표준 형식으로 변환해 Splunk, Kafka, ServiceNow 등 기업이 사용하는 운영 플랫폼과 연계한다. 통합 모니터링 솔루션 엔지니어스원(nGeniusONE)은 네트워크 사각지대와 섀도우 IT를 식별하고 개발·운영·보안 조직이 같은 데이터를 기준으로 이상 징후를 함께 분석한다.

 

보안 탐지·AIOps 적용 확대

네트워크 탐지 및 대응(NDR) 솔루션 옴니스 사이버 인텔리전스(OCI)는 스마트 데이터를 보안 정보·이벤트 관리(SIEM) 도구와 연계해 위협 분석 정확도를 높인다. 대시보드는 악성 행위 이전에 나타나는 비정상 네트워크 동작을 조기에 식별하고 정상 변동과 실제 이상 징후를 구분한다. 기업은 위협이 발생한 이후 대응하는 방식에서 벗어나 위험 신호를 먼저 식별하고 대응 우선순위를 정한다.

 

스마트 데이터는 AIOps 자동화에도 활용한다. 엔지니어스원의 서비스 의존성 맵 자동 갱신 기능은 구성 관리 데이터베이스(CMDB)와 연계해 자산 목록과 서비스 연결 상태를 실시간으로 반영한다. 반복적인 수동 입력과 주기적 네트워크 스캔 부담을 줄이고 실제 운영 환경에 맞는 데이터를 유지한다.

 

넷스카우트 코리아 김재욱 지사장은 “스마트 데이터는 성능 저하와 네트워크 이상, 보안 위협 신호를 더 빠르게 식별하는 데이터 역할을 한다”며 “기업이 AI 기반 운영 환경에서 장애 대응 속도를 높이고 IT 운영 정확도를 유지하는 데 활용한다”고 밝혔다.

 

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