- 딥 패킷 검사로 스마트 데이터 생성…문제 원인 파악 시간 75% 이상 단축
넷스카우트(NETSCOUT)가 기업 네트워크의 패킷 데이터를 실시간으로 분석해 운영상의 의미를 추출하고 AI가 활용하는 ‘스마트 데이터(Smart Data)’로 변환하는 ‘넷스카우트 데이터 플랫폼’을 발표했다. 플랫폼은 네트워크에서 관찰한 디지털 상호작용과 트랜잭션, 사용자 경험을 바탕으로 AI 운영에 필요한 맥락을 제공한다. 넷스카우트 자체 테스트에서는 MELT 데이터만 사용했을 때보다 AI 토큰 사용량을 25% 이상 줄이고 문제 원인 파악 시간(MTTK)도 75% 이상 낮췄다.
패킷에서 운영 의미 추출…AI 판단 데이터로 변환
기업의 AI 운영 환경에서는 메트릭과 이벤트, 로그, 트레이스(MELT)가 여러 시스템에 분산되거나 샘플링·집계되면서 실제 상황을 다시 추론해야 하는 경우가 발생한다. 이 과정에서 AI의 추론과 컴퓨팅 요구량, 토큰 사용량이 늘고 부정확한 권고가 생성될 위험도 커진다.
넷스카우트 데이터 플랫폼은 대규모 딥 패킷 검사(DPI)와 소스 기반 분석을 이용해 네트워크 트래픽을 관찰하는 시점에 패킷 데이터를 실시간으로 분석한다. 서비스와 애플리케이션, 사용자의 실제 동작에서 운영상의 의미를 추출하고 이를 고정밀 스마트 데이터로 변환해 샘플링하거나 재구성한 데이터가 아닌 네트워크에서 직접 관찰한 정보를 제공한다.
넷스카우트는 스마트 데이터를 네트워크 계층에서 한 번 생성해 가시성과 사이버보안 애플리케이션뿐 아니라 기업의 AIOps 플랫폼과 데이터 레이크, 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), AI 환경에서 함께 활용하도록 한다. 이를 통해 AI 모델과 운영팀은 동일한 운영 맥락을 바탕으로 데이터를 분석한다. 가트너는 2027년까지 AI 레디 데이터에 의미론을 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI 정확도를 최대 80% 높이고 비용을 최대 60% 절감할 것으로 전망했다. AI 에이전트가 운영자에게 조언하는 수준에서 자율적으로 행동하는 단계로 발전할수록 신뢰할 수 있는 운영 맥락이 요구된다.
넷스카우트 최고운영책임자(COO) 산제이 문시(Sanjay Munshi)는 “기업 전반에서 AI의 이점을 실현하는 것은 또 하나의 모델을 추가하는 것만으로 달성할 수 없다. 추론이 시작되기 전에 AI에 올바른 운영 컨텍스트를 제공하는 ‘컨텍스트 엔지니어링’이 필요하다”며 “넷스카우트는 관찰된 디지털 상호작용을 실제 상황에 기반한 증거로 전환해 AI 기반 분석 비용을 낮추고 AIOps 권고에서 안전한 자율 운영으로 전환하는 데 필요한 통제력을 제공한다”고 밝혔다.
초기 의미론 추출·소스 단계 최적화 결합
넷스카우트 데이터 플랫폼은 ‘초기 의미론 추출(Early Semantic Extraction)’과 ‘소스 단계의 컨텍스트 최적화(Context Optimization at Source)’를 결합해 스마트 데이터를 생성한다. 네트워크 트래픽을 관찰하는 시점에 패킷에서 운영상의 의미를 추출해 데이터가 축소되거나 샘플링되기 전에 필요한 증거를 보존한다. 이후 추출한 정보를 선별해 AI에 전달하는 데이터의 맥락 밀도를 높이고, 반복되는 로그와 필드처럼 운영 가치가 낮은 데이터가 컨텍스트 윈도우를 불필요하게 차지하는 양을 줄인다. AI는 이를 통해 동일한 운영 질문을 더 적은 데이터로 처리한다. 스마트 데이터는 분석 플랫폼과 대규모 언어 모델(LLM), 코파일럿, AI 에이전트에 제공되며, 기업은 기존 사이버보안·가시성·AIOps 플랫폼과 연계해 분석과 자동화에 활용한다.
운영 조사부터 에이전틱 액션까지 적용
넷스카우트 데이터 플랫폼은 NetOps와 SecOps, DevOps, 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE) 등 운영 담당자가 자연어로 운영 증거에 접근하도록 지원한다. 팀과 AI 에이전트는 서비스와 애플리케이션, 사용자에서 발생한 상황을 동일한 운영 맥락을 기반으로 분석한다. 스마트 데이터는 AI 시스템의 권고와 거버넌스, 감사에 활용되며 지원형 운영에서 에이전틱 액션으로 이어지는 자동화에도 적용된다. 클라우드와 데이터센터부터 하이브리드·멀티클라우드, 컨테이너, 가상·물리 환경까지 서비스 간 종속성을 파악하고 인프라 장애와 애플리케이션 문제를 구분하며 프로토콜과 보안 노출을 식별한다.
넷스카우트 산제이 문시 COO는 “컴팩트하면서도 풍부한 운영 맥락을 제공해 고객이 AI 기반 분석 비용을 낮추고 AIOps 권고에서 안전한 자율 운영으로 전환하는 데 필요한 통제력을 확보하도록 지원한다”고 설명했다.
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