엔터프라이즈 AI가 등장했지만 대부분의 네트워크는 준비되지 않았습니다

(이 블로그에서는 곧 발표될 Enterprise Management Associates의 데이터를 사용했습니다. 이 연구에 협력해 주신 EMA와 샤무스 맥길리커디 연구 담당 부사장에게 감사의 말씀을 드립니다.)

인공지능은 몇 분기 만에 개념 증명 단계에서 미션 크리티컬 단계로 넘어섰습니다. 곧 발표될 EMA(Enterprise Management Associates)의 연구에 따르면, 기업의 87%가 2025년 말까지 AI 학습 워크로드를 배포할 것이며, 추론 애플리케이션이 그 뒤를 바짝 뒤따를 것이라고 합니다.

변화하는 것은 AI가 실행되는 위치뿐만 아니라 연결 방식입니다. 기업들은 프라이빗 데이터센터, 퍼블릭 클라우드, 서비스형 GPU 플랫폼, 그리고 점점 더 많은 엣지 컴퓨팅 환경으로 AI 워크로드를 분산하고 있습니다. 이는 기업 네트워크가 그 어느 때보다 더 많은 곳에서 더 많은 작업을 더 적은 오류로 처리해야 한다는 의미로 해석할 수 있습니다.

하지만 대부분의 네트워크는 이를 따라가지 못하고 있습니다.

AI 인프라 격차는 현실입니다

269명의 IT 리더를 대상으로 한 EMA의 곧 발표될 연구 결과에 따르면 네트워크 준비성에 심각한 결함이 있는 것으로 나타났습니다:

31%의 조직만이 자사의 광역 네트워크(WAN)가 AI의 성능 요구 사항을 지원할 수 있다고 답했습니다.
60% 이상이 현재 사용 중인 모니터링 및 통합 가시성 도구가 AI 트래픽 흐름을 적절히 추적하거나 병목 현상을 식별하지 못한다고 인정했습니다.
84%는 모델 유출과 무단 추론 액세스를 가장 큰 보안 위험으로 꼽았지만, AI 워크로드에 맞는 안전 장치를 구현한 비율은 절반에도 미치지 못했습니다.

이러한 격차는 성능과 가시성에서 정책 시행 및 보호에 이르기까지 전체 스택에 걸쳐 있습니다. 그리고 AI 사용 사례가 점점 더 복잡해지고 분산됨에 따라 이러한 격차는 점점 더 커지고 있습니다.

네트워크는 빠르게 진화해야 합니다

AI 트래픽은 기존 엔터프라이즈 트래픽과는 다릅니다. 버스트가 많고 지연 시간에 민감하며 데이터 집약적입니다. 대규모 모델을 학습하려면 GPU, 데이터 레이크, 가속기 간의 높은 처리량 상호 연결이 필요합니다. 특히 엣지에서의 추론에는 실시간 응답과 민감한 데이터 세트에 대한 안전한 액세스가 필요합니다.

레거시 MPLS 네트워크는 유연성이 부족하고, DIY SD-WAN 솔루션은 확장성이 부족한 경우가 많으며, 최첨단 클라우드 네트워크조차 모든 사용자, 위치, 디바이스에서 일관된 정책 적용을 보장할 수 없습니다.

간단히 말해, AI를 지원한다는 것은 단순히 연결만 되는 것이 아니라 모든 노드에서 지능적이고 안전하며 관찰 가능한 네트워크를 구축해야 한다는 것을 의미합니다.

아리아카 통합 SASE를 통한 격차 해소

아리아카는 AI를 포함한 차세대 엔터프라이즈 워크로드를 지원하기 위해 서비스형 통합 SASE 플랫폼을 설계했습니다. 당사의 아키텍처는 글로벌 프라이빗 네트워킹, 통합 보안, 심층적인 가시성을 결합하여 모두 서비스 형태로 제공되며 SLA로 뒷받침됩니다.

AI의 특정 요구 사항을 충족하기 위해 특별히 설계된 세 가지 기능을 도입했습니다:

섀도 AI 디스커버리 – 아리아카의 서비스형 통합 SASE는 모든 GenAI 트래픽에 대해 즉시 식별 및 보고 기능을 제공하여 팀이 현재 사용량과 위험을 파악하고 거버넌스 이니셔티브를 추진하며 적절한 제어를 구현할 수 있도록 지원합니다.
AI>성능 – GPUaaS 및 클라우드를 포함한 글로벌 및 하이브리드 환경 전반에서 AI 워크로드에 최적화된 전송을 제공합니다. 높은 처리량의 학습과 실시간 추론에 중요한 결정론적 지연 시간, WAN 최적화, 인텔리전트 라우팅을 모두 제공합니다.
AI>Observe – Aryaka AI>Observe는 조직에 Aryaka Unified SASE as a Service와 원활하게 통합되는 AI 기반 클라우드 네이티브 솔루션을 제공합니다. Aryaka의 엔드투엔드 가시성 및 딥 러닝 모듈을 활용하여 보안 문제에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.
AI > 보안(2025년 하반기 출시 예정) – 모델 도용, 무단 추론, 데이터 유출 등 AI 관련 위협에 대한 심층적인 보호 기능을 제공합니다. 통합된 NGFW, SWG, CASB, TLS 검사를 통해 조직이 어디서나 일관된 보안 정책을 시행할 수 있도록 지원합니다.