웹 서비스에서 인공지능과 머신러닝을 활용하는 방법

다양한 제품에 인공지능 기술을 접목시키는 것은 특히 네트워크 서비스 시스템 분야에서 획기적인 변화를 가져왔습니다. 인공 지능의 정의는 프로그래밍 코드에 휴리스틱과 확률을 포함하도록 확장되어 보다 효율적인 데이터 처리 및 문제 해결 기능을 위한 길을 열었습니다.

머신러닝(ML) 시장은 전 세계적으로 급성장하고 있습니다. 2022년에는 약 192억 달러의 가치가 있을 것입니다. 전문가들은 이 수치가 2030년까지 2,259억 1천만 달러로 급증할 것으로 예측하고 있습니다. 이 기사에서는 인공 지능과 기계 학습(ML)이 웹 서비스에 미치는 심오한 영향을 살펴보고 이들이 대량의 데이터를 처리하는 방식을 어떻게 혁신하고 있는지 보여줍니다. 지난 몇 년 동안 머신러닝 기술은 다양한 분야, 특히 데이터 처리 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. 머신러닝 모델을 활용하면 대규모 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 정확한 예측을 할 수 있습니다. 네트워크 서비스 제공업체의 경우 머신러닝 기술을 적용하면 서비스 품질이 크게 향상됩니다. 대량의 사용자 데이터를 수집하고 분석함으로써 기계 학습 모델은 자동으로 잠재적인 문제를 식별하고

AI의 데이터 관리 효율성

활용할 수 있습니다. 본질적으로 AI는 IT가 직면한 가장 중요한 과제 중 하나를 해결하는 데 탁월합니다. 데이터. 컴퓨팅 속도와 분류 알고리즘을 통해 인공 지능을 통해 네트워크 관리자는 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 인공 지능의 일부인 기계 학습은 확률을 사용하여 문제를 신속하게 식별함으로써 네트워크 서비스를 전례 없는 수준으로 끌어올립니다.

2021년 전 세계 통신 시장의 인공지능 가치는 12억 달러에 달했습니다. 전문가들은 2031년까지 크게 성장하여 388억 달러라는 엄청난 규모에 이를 것으로 예측합니다. 2022년부터 2031년까지 연평균 41.4%라는 놀라운 성장률을 보일 것이다. 이는 통신산업에서 인공지능 기술의 가치가 지속적으로 높아지고 있으며 시장에 큰 영향을 미칠 것이라는 점을 보여준다.

네트워크 서비스의 인공지능과 머신러닝: 핵심 영역

인공지능은 특히 머신러닝과 결합하여 다음과 같은 네트워크 서비스의 핵심 영역에 진출했습니다.

1 트래픽 관리

실험에 따르면 머신 기반 학습 도구는 네트워크 트래픽 패턴을 예측하는 데 획기적인 변화를 가져올 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 신경망과 유전자 알고리즘의 힘을 활용하여 패턴 일치 기능을 향상시킬 수 있습니다. 생물학적 뉴런의 복잡한 작동에서 영감을 받은 신경망은 데이터를 처리하고 숨겨진 패턴을 식별하여 미래의 트래픽 추세를 정확하게 예측할 수 있습니다.

인공 지능은 더 나은 트래픽 형성을 위한 지속적인 모니터링과 점진적인 조정을 통해 트래픽 관리에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 D-Link는 스위치 기반 실시간 트래픽 관리를 구현하여 효율적인 네트워크 트래픽 제어를 보장합니다. 반면 Cisco는 Catalyst 9000 스위치용 네트워크 모니터링 소프트웨어에 인공 지능과 기계 학습을 사용하는 유출 접근 방식을 취했습니다. 이 접근 방식은 광범위한 솔루션과 전체 용량 계획에 더 적합하므로 네트워크 관리자에게 유연한 옵션이 됩니다.

2. 성능 모니터링

인공 지능의 도움으로 네트워크 관리자는 보다 정확한 성능 경보 값을 설정하고 네트워크 효율성을 더 깊이 이해할 수 있습니다. Cisco, Juniper, LogicMonitor와 같은 타사 도구는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 네트워크 관리자가 근본 원인 분석을 수행할 수 있도록 하여 네트워크 성능을 높이고 트래픽 분석을 향상시킵니다.

3. 용량 계획

용량 계획은 네트워크 서비스의 또 다른 중요한 측면으로, 인공지능과 머신러닝이 큰 영향을 미치고 있습니다. AI 기반 용량 계획 도구는 트래픽 시뮬레이션과 스위치 성능 기대치를 효율적으로 처리하여 수요가 많은 기간에도 최적의 네트워크 성능을 보장합니다.

4. 보안 모니터링

네트워크 서비스에서 인공지능이 가장 빛을 발하는 분야 중 하나가 바로 보안 모니터링입니다. 인공 지능과 기계 학습은 온라인 위협을 탐지하고 대응하기 위해 사이버 보안에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 적들도 AI를 사용하고 있으며, 이것이 바로 기업이 스스로를 보호하기 위해 AI를 사용해야 하는 이유입니다. 사이버 보안에 인공 지능을 사용하지 않는 기업은 위험이 증가하고 부정적인 영향에 직면할 수 있습니다. 인공 지능은 조직이 다양한 위험에 더 잘 대처하고, 문제를 더 빠르게 식별하며, 디지털 세계의 변화에 ​​적응하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 로그 파일에서 악의적인 활동 패턴을 감지하여 잠재적인 위협에 신속하게 대응함으로써 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리)을 향상합니다. UEBA(사용자 및 개체 행동 분석)는 네트워크 보안, 특히 침입 탐지 시스템(IDS) 및 차세대 바이러스 백신 시스템(NGAV)에 널리 사용되는 강력한 인공 지능 기반 도구입니다. UEBA는 침입 방지 시스템(IPS)에서 오탐지를 제거하여 효율성을 크게 높입니다. 또한 차세대 바이러스 백신 시스템은 UEBA를 기준으로 활용하여 보호되는 시스템에 바이러스가 처음 나타날 때 바이러스를 식별합니다.

5. AI 기반 네트워크 계획 및 최적화

인공 지능과 기계 학습 프로세스는 점점 더 강력한 네트워크 서비스 도구에서 없어서는 안될 부분이 되고 있습니다. 이러한 기술은 가상 네트워크를 생성하고 잠재적인 병목 현상을 식별하는 데 핵심적인 역할을 하며 네트워크 서비스 활동의 전반적인 성공에 기여합니다. ML의 추세 분석 및 트래픽 추적 구현은 엔지니어의 네트워크 성능 최적화 능력을 더욱 향상시킵니다.

6. 고급 분석: 현명한 결정을 위한 통찰력 공개

머신러닝을 네트워크 분석에 통합하면 무한한 가능성이 열립니다. 기계 학습 기반 분석은 트래픽 추세에 대한 깊은 통찰력을 제공하여 네트워크 관리자와 설계자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 시간이 지남에 따라 네트워크 사용량이 어떻게 변하는지 이해하면 효율적이고 강력한 네트워크를 설계할 때 사전 조치를 취할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 패턴과 반복되는 추세를 식별할 수 있습니다. 이러한 지식은 네트워크 요구 사항을 예측하고 리소스 할당을 최적화하며 향후 성장을 계획하는 데 도움이 됩니다.

7. 향상된 건강 모니터링: 사전 예방적인 네트워크 유지 관리

기계 학습 기반 건강 관리는 연중무휴 온라인 의사와 유사합니다. 기계 학습 알고리즘은 네트워크 구성 요소와 성능 지표를 지속적으로 모니터링함으로써 구성 요소 오류의 초기 징후를 감지하고 심각한 오류로 확대되기 전에 잠재적인 문제를 예측할 수 있습니다.

네트워크 상태에 대한 이러한 사전 예방적 접근 방식은 가동 중지 시간과 유지 관리 비용을 크게 줄여줍니다. 전체 네트워크가 손상되기 전에 중요한 네트워크 구성 요소를 교체하거나 수리할 수 있습니다. 기계 학습을 기반으로 네트워크 안정성과 가동 시간이 전례 없는 수준에 도달하여 비즈니스 연속성과 사용자 만족도가 향상됩니다.

요약

인공 지능과 기계 학습의 융합은 네트워크 서비스에 혁명을 일으켜 네트워크 관리자에게 비교할 수 없는 데이터 처리, 문제 해결 및 트래픽 최적화 효율성을 제공합니다. 인공 지능의 혁신적인 힘은 트래픽 관리 및 성능 모니터링부터 용량 계획 및 보안에 이르기까지 네트워크 서비스 환경을 재편하고 있습니다. 이러한 최첨단 기술을 채택하면 의심할 여지 없이 전 세계 조직을 위한 더욱 강력하고 안전한 네트워크 인프라가 구축될 것입니다.