- 실시간·과거 트래픽 기반 고품질 메타데이터와 DPI 분석으로 운영·보안 전반 인사이트 강화

 

넷스카우트가 AI 기반 운영·보안 인텔리전스 플랫폼 ‘옴니스 AI 인사이트(Omnis AI Insights)’를 공개하며, 조직의 데이터 활용 능력과 문제 대응 속도를 한층 끌어올리는 기술 혁신을 제시했다.

 

AI 기반 운영 인텔리전스 강화

옴니스 AI 인사이트는 패킷 기반 고신뢰 메타데이터를 토대로 운영 인텔리전스를 확장하고, 서비스 전반의 문제 해결·보안 탐지·의사결정 자동화를 강화하도록 설계됐다. 엔터프라이즈 전반의 트래픽 흐름에서 추출된 데이터를 기반으로 가시성 확보, 상관 분석, 자동화된 데이터 분석, 과거 패턴 기반 예측까지 지원한다.

 

AIOps 자동화 가속

솔루션은 AI/ML 기반 자동화를 바탕으로 ITOps·NETOps·SECOps·애플리케이션 조직이 변화 속도를 따라갈 수 있는 현대적 운영 환경을 구축하는 데 초점을 맞춘다. 지능형 서비스 딜리버리 체계를 통해 기업은 운영 복잡성을 낮추고, 서비스 품질 유지와 장애 대응에 필요한 기반을 확보할 수 있다.

 

정교한 메타데이터로 데이터 과포화 완화

정제된 메타데이터를 제공해 AIOps 실천 과정에서 발생하는 데이터 과포화 문제를 줄이고, 특정 활용 사례별 맞춤 인사이트를 전달한다. 이를 통해 실행 가능성과 관리 효율성을 동시에 높인다.

 

DPI 기반 분석 정밀도 향상

심층 패킷 분석(DPI)을 기반으로 문제 해결 속도와 정확도를 강화해 서비스 성능 관리와 보안 대응의 품질을 높인다. DPI 기반 세션·프로토콜 가시성은 트랜잭션 흐름의 병목 지점을 찾아내고, 정확한 장애 원인 분석을 가능하게 한다.

 

비용 효율성과 ROI 확대

옴니스 AI 인사이트는 다양한 인스트루먼테이션을 적용해 데이터 활용 영역을 넓히며, 외부 플랫폼 연동을 용이하게 제작했다. AIOps·보안 플랫폼으로 데이터를 확장해 ROI를 높이고, 비용 효율적 운영 환경을 구축할 수 있도록 한다.

 

센서·스트리머 기반 확장형 데이터 공급

옴니스 AI 센서에서 생성된 메타데이터는 옴니스 AI 스트리머를 통해 목적별 데이터 피드로 구성된다. 이 데이터는 데이터 레이크, Splunk, ELK Stack, ServiceNow 등 다양한 환경으로 스트리밍된다. 또한 InfiniStreamNG, vSTREAM, CyberStream 기반 센서의 어댑터를 통해 수집된 정보는 문맥 기반 텔레메트리로 정제되어 보안 분석·장애 대응·운영 최적화에 활용된다.

 

옴니스 AI 피드로 다양한 AIOps·보안 활용 사례 지원

고정밀 인텔리전스는 애플리케이션 성능 분석, 클라우드 마이그레이션 최적화, 자산 관리, 인증서 관리, 통합 커뮤니케이션, SLO 관리, 위협 탐지·조사, 규정 준수 등 폭넓은 요구에 대응한다. 옴니스 AI 스트리머는 단일 노드부터 대규모 분산 환경까지 확장 가능하며 Kafka 생태계와 통합돼 JSON·CSV 기반 데이터 전송을 지원한다.

 

빠른 의사결정과 보안 대응력 확보

옴니스 AI 피드는 사용자 경험 최적화, 품질 보장, 네트워크 성능 관리, 자동화된 워크플로우, 행위 기반 분석, 포렌식, 위협 탐지 등 고도화된 운영 인텔리전스를 제공해 비즈니스 연속성을 뒷받침하는 기반으로 작동한다.

 

넷스카우트 김재욱 지사장은 “현대 기업은 복잡한 데이터센터·클라우드·하이브리드 인프라 환경에서 애플리케이션 성능과 가용성, 보안, 워크플로우를 통합적으로 관리해야 한다”며 “Omnis AI Insights가 국내 기업의 로그·메트릭 중심 운영 방식 한계를 보완하고, 데이터 기반 의사결정·자동화·보안 강화·비용 최적화 등 다양한 성과를 이끌어내는 데 기여할 것”이라고 밝혔다.

 

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