SKT는 유선망 운용에 필요한 모든 제어·점검 작업의 자동화가 가능한 차세대 유선망 제어 플랫폼 ‘AI 오케스트레이터(AI Orchestrator)’를 자체 개발하고 5G/LTE 유선망 전체에 적용했다고 15일 밝혔다.
AI 오케스트레이터는 코드형 인프라(IaC, Infrastructure as Code)를 통해 네트워크를 운용하는 소프트웨어 정의 네트워크(SDN, Software Defined Network)를 자동화한 플랫폼이다. 네트워크 운용자가 본인에게 익숙한 프로그래밍 언어로 스크립트를 입력하면 각 장비별 명령어로 자동 번역해 전국 수 만대 장비를 통합 점검, 제어함으로써 운용효율성과 안정성을 획기적으로 향상시켰다.
통신사 유선망은 개별 기지국부터 백본망까지 수 십 종의 인터넷 프로토콜(IP) 기반 통신 장비로 이뤄져 있으며, 네트워크 운용자는 이를 컨트롤하기 위해 장비와 모델마다 상이한 명령어를 모두 숙지해야 했다. 또한, 장비마다 직접 작업을 해야 해서 상당한 작업 시간이 소요됐다.
이를 해결하기 위해 통신사들은 지난 몇 년간 통신사 주도 데이터 모델 표준화를 추진, 장비 제어를 위한 SDN 기술을 개발해 사용해 왔지만 높은 유지보수 비용과 장비 제조사 별 표준화 적용 차이 등 여러 한계가 있었다.
AI 오케스트레이터의 자동화된 시스템은 전체 장비의 통합 제어가 가능하게 함으로써 기존의 한계를 극복했을 뿐만 아니라, 과거 며칠 씩 소요됐던 작업을 하루만에 완료하는 등 작업 속도도 크게 향상시켰다. 수동 관리 시 발생할 수 있는 오류도 줄었다.
망 운용의 안정성도 크게 강화됐다. AI 오케스트레이터는 유선망의 버전 관리는 물론 변경사항 추적이 용이해 문제를 빠르게 복구할 수 있다. 위험 명령어가 실행되는 코드는 자동으로 검출하고, 해당 코드로 작업이 필요한 경우는 승인권자의 승인 후 실행 가능하도록 하여 망 운영의 보안성을 높였다.
운용 기능의 기본이 되는 제어·점검 애플리케이션 오류 발생시에도 기존에는 주요 소프트웨어를 수정하고 빌드, 배포 과정을 거쳤던 것과 달리 AI 오케스트레이터에서는 템플릿 코드 수정만으로 빠르게 배포까지 완료할 수 있다.
SKT는 여기에 AI기반 분석·모델 기능을 내재해 네트워크 운용에 있어 더욱 정밀한 분석과 예측이 가능하도록 했다. SKT는 전국에 설치된 통신 장비에서 연속적으로 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 분석 시스템을 개발하고, 네트워크 운용자들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있도록 딥러닝 프레임워크를 플랫폼에 적용했다.
이러한 환경을 통해 네트워크 운용자들은 저장된 데이터에 기반한 AI 모델을 개발, 데이터를 분석해 향후 어떤 조치와 점검이 필요한지 등을 판단하고, 네트워크 이상 탐지, 트래픽 예측에서도 정확성을 높일 수 있다.
SKT는 지난 4월 23일부터 3일간 캐나다 밴쿠버에서 진행된 글로벌 차세대통신 표준 협의체 포럼, 아이온(IOWN)에서도 AI 오케스트레이터를 소개하여, 컨트롤러 과제로 채택됐다. SKT는 AI 오케스트레이터를 기술 문서화하고, 지속적으로 진화시켜 네트워크 기술 리더십을 강화해 간다는 계획이다.
SKT 류탁기 Infra기술담당은 “국내 통신사 중 최초로 유선망 운영을 위한 넷데브옵스(NetDevOps)를 도입했다는 점에서 큰 의미가 있다”며 “AI컴퍼니로서 당사의 근간인 인프라 영역에 AI를 적용하기 위한 솔루션 개발 뿐 아니라 개발 문화도 안착될 수 있도록 앞장설 것”이라고 밝혔다.
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