오늘날 네트워크 인프라는 엣지에서 데이터와 인공지능(AI)의 급속한 확산에 의해 깊은 변화를 겪고 있다. 기관들이 이러한 기술을 최대한 활용함에 따라, 강력하고 확장 가능하며 민첩한 네트워크 인프라를 현대화해야 하는 중요한 과제에 직면하고 있다.
이런 변화는 단순히 증가하는 데이터 양을 관리하는 것을 넘어, 다양한 환경에서 스마트하고 응답성이 있으며 효율적인 운영을 가능하게 하는 데 중점을 둔다. 그러나 네트워크 현대화로 가는 여정은 비효율성과 비용 증가를 초래할 수 있는 함정을 피하기 위해 신중한 접근이 필요하다. 부적절한 투자와 검증되지 않은 네트워크 설계는 현대화 노력을 좌초시킬 수 있다. 엣지에서 AI의 특정 요구에 맞춘 기술을 선택하고, 데이터 기반 장치가 증가함에 따라 최적의 네트워크 성능을 보장할 수 있도록 네트워크 구성 설계를 검증하는 것이 중요하다.
와이파이 솔루션 기업 RUCKUS가 최근 자사 블로그를 통해 Meritalk의 연구 보고서 ‘The Future of Connectivity’에서 제시된 통찰과 전략을 탐구한 내용을 소개한다. 이 연구는 성공적인 네트워크 전환을 위한 길을 강조한다. 다중 공급업체 접근 방식을 채택하고 확장성, 보안, 혁신을 우선시함으로서 네트워크는 현재의 과제를 해결하고 미래의 기회를 수용할 수 있는 역동적인 자산으로 진화할 수 있다. 기관들이 이러한 복잡성을 헤쳐 나감에 따라 RUCKUS와 같은 솔루션은 엣지 AI 시대에 성장할 수 있는 강력하고 효율적인 네트워크 인프라를 구축하는 데 중요한 역할을 한다.
연구에 따르면 데이터 생성 및 소비의 폭발적인 증가가 네트워크 인프라의 현대화를 이끌고 있으며, 중앙집중식 데이터 센터 관리에서 분산 엣지 컴퓨팅으로의 전환이 필요해지고 있다. 이 접근 방식은 데이터를 생성하고 활용하는 위치에 컴퓨팅 자원을 더 가깝게 배치해 AI를 통해 실시간 처리가 가능하도록 하고, 지연 시간을 최소화하며 대역폭 사용을 줄인다. 이러한 변화는 데이터 센터가 클라우드 컴퓨팅으로 전환되는 진화를 반영한다. 즉, 캠퍼스 환경에서는 기존의 남북 방향 트래픽 흐름에서 동서 방향으로의 패턴 전환이 눈에 띈다. 이 변화는 네트워크 경계 내에서 장치 및 서비스 간의 수평적 데이터 이동이 증가하는 것을 보여주며, 협업형 AI 기반 애플리케이션, 사물인터넷(IoT) 기기, 분산 컴퓨팅이 그 원동력이다. 이러한 변화에 발맞추기 위해서는 네트워크가 복잡하고 대용량의 트래픽 흐름을 효율적으로 관리하는 것이 필수적이다.
AI 기반 애플리케이션과 연결된 IoT 기기의 수가 급증함에 따라, 이러한 말단 기기의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 더 발전된 Wi-Fi 기술이 필수적이다. 연방 기관들도 변화하는 기술과 엣지 AI의 요구를 충족하기 위해 Wi-Fi 네트워크를 현대화하는 데 주력하고 있다. 그러나 이 과정에는 고유한 위험이 따르며, 이를 신중하게 관리하지 않으면 비효율성과 비용 증가로 이어질 수 있다. 이러한 위험을 이해하는 것이 네트워크 현대화의 복잡성을 성공적으로 극복하는 열쇠다.
◇Risk 1: 최적의 솔루션에 투자
네트워크 현대화에서 가장 큰 위험 중 하나는 기관의 장기적인 목표와 보안 요구 사항에 맞지 않는 기술에 투자하는 것이다. 예를 들어, 단기적인 솔루션으로 Wi-Fi 6를 선택하면 즉각적인 대역폭 요구를 충족할 수 있지만, 스펙트럼 효율성과 확장성의 한계로 인해 장기적으로는 부족할 수 있다.
반면, 6GHz 스펙트럼을 사용하는 Wi-Fi 6E를 선택할 경우 복잡성이 증가하고, 케이블 및 스위칭과 같은 인프라 업그레이드가 필요할 수 있다. Wi-Fi 6E는 대역폭 증가를 제공하지만, 여전히 중간 단계의 기술로 간주되며, Wi-Fi 7이 제공하는 스펙트럼의 효율적인 사용을 지원하지 않는다. 이러한 제한 사항은 잠재적인 호환성 문제와 더 짧은 제품 수명 주기를 초래할 수 있다.
마찬가지로 수요 기관이 오픈소스 운영체제 도입을 고려할 때는 철저한 평가와 강력한 보안 조치를 우선시해야 한다. 오픈소스 시스템은 맞춤화, 커뮤니티 지원, 통합 기능을 제공하지만, 보안에 대한 우려가 여전히 존재한다. 폐쇄형 시스템이 독점적인 보안 조치를 통해 엄격하게 관리되는 반면, 오픈소스 운영체제는 취약성 문제와 신속하게 위협에 대응할 수 있는 능력에서 도전에 직면할 수 있다. 오픈소스의 개방성과 커뮤니티 협력의 혜택을 누리고자 하는 기관들은 동시에 이 솔루션이 엄격한 보안 기준을 충족할 수 있는지를 확인해야 한다.
마지막으로, 미래 성장을 쉽게 확장할 수 없는 기술을 선택하는 것도 중요한 위험 요소다다. 엣지 컴퓨팅 장치의 수가 급증함에 따라 이들의 네트워크 요구도 증가하게 되며, 이를 원활하게 수용할 수 있는 기술이 필요하다. 확장성이 부족한 Wi-Fi 네트워크는 성능 문제를 야기하고, 결국 비용이 많이 드는 개편이 필요할 수 있습니다. 기관들은 다양한 사용자, 장치, 데이터 트래픽을 수용할 수 있도록 본질적으로 유연한 무선 기술을 선택해야 한다. 특히 컨트롤러 옵션이 중요한데, 다양한 배포 및 관리 선호도에 맞게 적응할 수 있어야 한다. 또한, 중앙 집중식 및 분산식 제어 모델을 모두 지원하는 기술을 선택해, 각 기관의 구체적인 요구를 충족하는 맞춤형 솔루션을 제공하는 것이 필수적이다.
◇Risk 2: 설계 및 검증의 도전 과제
네트워크 구성을 구현하기 전에 적절히 설계하고 검증하지 않는 것은 위험을 초래할 수 있다. 잘못 배치된 액세스 포인트(AP)는 커버리지 간격이나 과도한 간섭을 초래하여 네트워크 성능에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 더 넓은 대역폭으로 인해 동일 채널 내 간섭 문제가 악화될 수 있으며, 이는 전체적인 신뢰성과 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
부족한 설계 검증은 특정 건축 자재에서 신호 감쇠와 같은 잠재적인 Wi-Fi 문제나 예상치 못한 환경 요인을 간과할 수 있으며, 이로 인해 배포 후 비용이 많이 드는 조정이 필요할 수 있다. 세심한 계획과 테스트는 기관이 데이터 기반 장치가 캠퍼스를 채우는 상황에서 최적의 네트워크 성능과 사용자 만족을 보장하는 데 도움을 줄 수 있다.
Wi-Fi 네트워크 현대화와 관련된 위험은 전략적 계획과 하드웨어 및 소프트웨어 기술 선택에 대한 신중한 고려의 중요성을 강조한다. 잘못된 기술에 투자하는 것은 현재 운영 효율성을 위협할 뿐만 아니라, 미래의 도전 과제를 초래할 수 있으며, 이는 비용이 많이 드는 재구성 프로젝트를 또 다시 요구할 수 있다. 이해관계자들을 교육하는 것은 네트워크와 그 미래 전망에 대한 전체론적 관점에 맞지 않는 단기적인 투자 결정을 피하는 데 필수적이다. 이는 AI, 머신 러닝(ML), 그리고 고급 Wi-Fi 솔루션에 의해 가능해진 엣지 컴퓨팅의 발전을 포함한다.
또한, Wi-Fi를 위한 적극적인 현장 조사를 수행하는 것은 높은 처리량과 낮은 지연 시간에 대한 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하는 데 필수적이다. 현장 조사는 액세스 포인트(AP)의 최적 위치와 구성을 결정하는 데 도움을 주어 커버리지 간격을 최소화하고 동일 채널 간섭을 줄입니다. RF 환경을 철저히 매핑하고 잠재적인 장애물을 분석함으로써, Wi-Fi 성능을 저하시킬 수 있는 요소를 예상하고 완화하는 데 기여할 수 있다. 이는 엣지에서 데이터 흐름을 원활하게 유지하는 데 중요한 역할을 한다.
위험에도 불구하고 기관들은 모든 상황을 계획할 수는 없다. 네트워크 환경은 동적이며 예기치 않은 도전 과제가 불가피하다. 잘못된 계획이나 예기치 않은 상황은 네트워크 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있지만, 이때 AI와 ML이 중요한 역할을 한다. RUCKUS는 네트워크 수요의 예측 불가능성을 이해하고, 이러한 조건에서 적응하고 번창할 수 있도록 솔루션을 설계하여, 전통적인 네트워크가 어려움을 겪는 상황에서도 최적의 성능을 유지한다.
BeamFlex+의 특허받은 적응형 안테나 기술은 Wi-Fi 신호를 클라이언트 장치로 지능적으로 전달한다. 정적인 안테나 시스템과는 달리, BeamFlex+ 기술은 클라이언트의 위치와 방향에 따라 신호 경로를 동적으로 조정한다. 이 기능은 장치가 지속적으로 이동하는 환경에서 매우 중요하며, 강력하고 신뢰할 수 있는 연결을 제공한다. AI와 ML 원칙을 활용하여 BeamFlex+ 기술은 주변 RF 환경에서 지속적으로 학습하며, 신호 방향을 최적화하고 패킷 손실을 줄인다. 이로 인해 높은 밀도와 간섭이 많은 시나리오에서도 네트워크 성능이 향상되고 우수한 사용자 경험이 제공된다.
ChannelFly 소프트웨어는 AI와 ML을 활용하여 채널 선택을 최적화합니다. 전통적인 네트워크는 종종 정적 또는 수동으로 구성된 채널에 의존하여 상황 변화에 따라 성능이 최적화되지 않는 경우가 많다. 그러나 ChannelFly 소프트웨어는 RF 스펙트럼을 동적으로 분석하고 실시간으로 최적의 채널을 예측한다. 이러한 능동적인 접근 방식은 간섭을 최소화하고 처리량을 극대화하여, 채널 조건이 빠르게 변화하는 혼잡한 환경에서도 원활하고 높은 품질의 경험을 제공한다.
클라우드 기반 솔루션을 활용할 수 있는 기관을 위해 RUCKUS는 AI 기능을 클라우드로 확장합니다. RUCKUS AI는 클라우드 기반의 무선 자원 관리를 포함하여, 환경 조건에 따라 스펙트럼 사용을 동적으로 조정하여 효율적으로 관리한다. 이러한 클라우드 기반 지능은 네트워크 전반에 걸쳐 최적의 성능과 효율적인 자원 활용을 보장하는 데 도움을 주며, 확장 가능하고 적응 가능한 솔루션이 필요한 복잡한 배포에 이상적이다.
RUCKUS는 Wi-Fi 혁신의 선두주자로 자리 잡고 있다. RUCKUS 솔루션은 현대 애플리케이션의 복잡한 요구 사항과 데이터 흐름을 처리하도록 특별히 설계됐다. RUCKUS의 제품은 내구성이 뛰어나고, 미래에도 대비할 수 있도록 구축되어 있으며, 지속적인 네트워크 현대화 노력의 요구 사항을 충족할 준비가 되어 있다. Wi-Fi 6 기술이 적용된 RUCKUS 제품은 오늘날 고용량 데이터 애플리케이션의 엄격한 요구를 충족하며, 신뢰할 수 있는 고속 연결을 제공한다.
또한 RUCKUS는 Wi-Fi 7 발전의 최전선에 있다. Wi-Fi 7은 다중 링크 작업(MLO)과 같은 혁신적인 기능을 도입하여 여러 채널과 대역에서 동시에 전송할 수 있게 하여, 처리량을 획기적으로 향상시키고 지연 시간을 줄인다. Punctured Transmission과 확장된 6GHz 대역과 같은 혁신은 스펙트럼 효율성과 데이터 전송 속도를 향상시켜, 빠르고 신뢰할 수 있는 연결을 요구하는 엣지 AI 애플리케이션에 필수적인 기술이 된다.
RUCKUS의 AI 기반 솔루션은 AI를 활용하여 AI를 강화하는 개념을 구현한다. 정교한 AI 및 ML 기술을 통합함으로써 RUCKUS는 오늘날의 연결성 문제를 해결할 뿐만 아니라, 미래의 요구에 대해 예측하고 적응할 수 있도록 한다.
이러한 기술력이 인정되어 포레스트 설리반으로부터 혁신제품상을 받았다고 이중길 루커스 한국지사장은 전했다.
AI가 데이터 처리를 엣지로 지속적으로 추진함에 따라 Wi-Fi의 중요성이 더욱 커지고 있다. RUCKUS Wi-Fi는 고급 기술과 AI 기반 기능으로 이 진화의 최전선에 있으며, 이 새로운 시대의 요구를 충족시키기에 독특한 위치에 있다. 고용량, 저지연, 적응형 성능을 위해 특별히 설계된 RUCKUS는 네트워크 인프라를 현대화하고 엣지에서 AI의 잠재력을 최대한 활용하려는 기관에 이상적인 선택이다.
Meritalk의 ‘연결의 미래’에서는 네트워크 현대화 여정을 시작하는 수요자들을 위해 필수적인 전략과 통찰을 더 깊이 파고든다. 다중 공급업체 접근 방식을 채택하고 확장성, 보안 및 혁신을 우선시함으로써 기관들은 네트워크를 오늘날의 도전을 지원하고 내일의 기회를 예측할 수 있는 민첩한 자산으로 변환할 수 있다. 이러한 접근 방식은 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 AI 주도의 미래를 준비한다.
RUCKUS와 함께 하는 무선 연결의 미래는 단순한 기술 발전을 넘어, 더 스마트하고 연결된 세상을 만드는 데 있어 리더십을 나타낸다. RUCKUS 솔루션이 다양한 기업·기관의 네트워크 현대화와 엣지에서의 AI 통합을 어떻게 지원할 수 있는지 주목해야 한다.
자료: 루커스, Meritalk 연구 보고서 ‘The Future of Connectivity’
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