AI를 위한 네트워킹이란 무엇입니까?

AI를 위한 고성능 네트워킹은 성공적인 AI 배포를 지원하는 데 없어서는 안 될 기술 구성 요소입니다. AI 운영을 구현하거나 확장하기 전에 조직은 네트워킹 인프라를 분석하여 새로운 AI 기반 성능을 지원하기 위해 어떤 개선이 필요한지를 알아내야 합니다.

AI 워크로드에는 일반적으로 상당한 컴퓨팅 리소스와 거의 즉각적인 응답성이 필요합니다. 이는 안정적이고 강력하고 유연하며 확장 가능한 네트워킹 솔루션의 지원을 통해서만 달성될 수 있습니다. AI는 어디에서나 구현할 수 있으므로 네트워크 솔루션에는 AI 데이터 센터, 클라이언트, 클라우드, 에지의 서로 다른 시스템과 장치 간의 유선, 무선 및 가상화 연결이 포함될 수 있습니다.

보안 또한 AI 네트워킹의 핵심 요구 사항입니다. 대부분의 AI 응용 프로그램은 고객의 개인 정보, 기업의 지식 재산, 독점 알고리즘 등을 포함한 대량의 데이터를 활용하며, 이 모든 데이터는 전송 중에 보호되어야 합니다.

고성능을 지원하는 AI 네트워킹

반대로, AI가 네트워크 인프라 자체를 가속화하고 강화할 수도 있습니다. AI 지원 네트워크 및 통신 인프라는 AI 워크로드를 포함하여 해당 인프라에서 실행되는 응용 프로그램에 대한 액세스와 응용 프로그램의 성능을 개선할 수 있습니다.

네트워킹 분야에서 AI의 최종 목표는 네트워크 트래픽과 복잡성이 계속 확장되는 경우에도 네트워크가 보다 효율적으로 운영될 수 있도록 네트워크 도메인 전반의 작업을 자동화하는 것입니다.

AI를 위한 네트워킹의 역할

AI는 산업 전반에서 효율성, 정확성, 응답성을 향상하기 위해 수많은 작업을 자동화하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 AI 사용 사례의 대부분은 고성능 네트워킹에 의존합니다.

AI가 거의 보편화되면서 소비자들은 챗봇, 추천 엔진, 매장 내 키오스크 등 많은 AI 지원 사용 사례에서 원활한 성능을 기대합니다. 자율주행과 같은 자동차 응용 프로그램에는 인간의 안전을 위해 거의 실시간에 가까운 응답성이 필요합니다. 다양한 환경에서 수많은 프로세스를 자동화하고 있는 AI 응용 프로그램들은 네트워크 인프라에 의존하여 AI 사용으로부터 기대되는 효율성과 비즈니스 수익을 제공합니다.

상호 운용성 및 네트워크 보안

AI 응용 프로그램은 데이터 센터, 클라우드, 클라이언트 및 에지 장치 간에 분산되는 경우가 많으므로 상호 운용성은 네트워크 성능에서 특히 중요한 측면입니다. 강력한 네트워크 보안 성능은 머신 러닝 알고리즘 및 기타 AI 프로그램에 공급되는 사용자의 개인 정보를 포함한 방대한 데이터 세트를 보호하는 데 필수적입니다.

대부분의 AI 응용 프로그램은 대기 시간을 용납하지 못하므로 이러한 네트워크 보안 성능은 매우 빠른 응답성과 효율성을 갖춰야 합니다. 보안 기능은 컴퓨팅 집약적인 암호화, 복호화, 압축 및 압축 해제 알고리즘에 의존하므로, AI 기반 데이터 전송 및 작업에 용납 불가능한 대기 시간을 추가하지 않으려면 상당한 가속화가 필요합니다.

AI를 위한 네트워킹의 이점

AI용으로 설계된 고성능 네트워크는 AI 응용 프로그램이 효율적이고 안전하게 작동하면서도 요구되는 응답성을 보장할 수 있도록 특정 이점을 제공해야 합니다. 이러한 이점에는 높은 대역폭, 짧은 대기 시간, 확장성, 효율성 및 데이터 보안이 포함됩니다.

높은 데이터 대역폭

많은 AI 워크로드는 지속적 또는 간헐적으로 방대한 데이터 세트에 액세스하고 이를 전송합니다. AI용으로 설계된 네트워킹은 데이터 트래픽을 수용하고, 특히 클라우드 기반 응용 프로그램에서 데이터 무결성을 유지하기 위해 높은 대역폭을 제공해야 합니다.

짧은 대기 시간

AI 네트워킹 사용 사례는 특히 에지에서 밀리초 이내의 완벽한 응답에 의존하는 경우가 많습니다. AI 성공을 지원하도록 설계된 네트워크는 매우 짧은 대기 시간으로 일관되고 안정적인 연결을 제공해야 합니다.

확장 가능한 성능

AI 응용 프로그램은 시간이 지남에 따라 데이터를 축적하는 경우가 많으며, 사용자 기반도 증가할 수 있습니다. 또한 AI 솔루션은 서로 다른 시스템과 장치 간에 분산될 수 있으므로 많은 동시 연결을 수용할 수 있는 기능이 필요합니다. 여러 사용 사례와 범위 및 규모의 향후 변경을 지원하도록 사전에 설계된 네트워크는 성능 저하 없이 AI 워크로드가 계속해서 동적으로 확장되도록 지원할 수 있습니다.

효율적인 리소스 활용

강력한 AI 네트워크는 효율성을 보장하고 네트워크 및 컴퓨팅 리소스의 과잉 또는 과소 프로비저닝을 방지할 수 있도록 최적화되어야 합니다. 완전히 최적화된 네트워킹 인프라는 AI 데이터 센터와 클라우드의 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 보호 및 네트워크 보안

AI 사용 사례는 비공개이거나, 중요하거나, 또는 엄격한 규제 대상 정보가 포함된 대규모 데이터 세트를 활용하는 경우가 많기 때문에 네트워크 보안은 다른 많은 응용 프로그램에서보다 AI 워크로드에서 훨씬 더 중요합니다. 고급 위협 탐지 및 방지 성능이 포함된 네트워크는 비용이 많이 들고 파괴적인 데이터 침해 위험을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 네트워킹 솔루션

네트워킹은 AI 사용 사례를 지원하는 핵심 기술이지만, AI 응용 프로그램의 네트워킹 요구 사항은 응용 프로그램의 범위, 사용자의 수와 위치, 네트워킹 인프라의 유형에 따라 크게 달라질 수 있습니다. AI 지원 솔루션이 데이터 센터, 클라우드, 에지에 분산되는 경우에는 네트워크 설계가 더 복잡해집니다.

어떤 네트워킹 솔루션이 필요한지 알아내기 위해 AI 성능을 추가하려는 기업은 먼저 기존 네트워킹 인프라를 분석하고 식별된 AI 사용 사례에 대한 주요 요구 사항을 정의해야 합니다.

예를 들어, 스마트 팩토리 응용 프로그램, 운송 및 이벤트 관리, 공공 안전 시나리오 등 네트워크에 의존하는 많은 AI 사용 사례는 네트워크 에지에서 프라이빗 5G를 활용합니다.

추천 엔진과 같은 다른 AI 솔루션은 클라우드, 데이터 센터 또는 둘 모두에서 실행되며, 수천 또는 수백만 명의 원격 사용자에게 서비스를 제공하도록 확장할 수 있는 유선, 무선, 가상 및 소프트웨어 정의 네트워크의 조합에 의존합니다. 이러한 네트워킹 솔루션은 그 자체로 컴퓨팅 집약적이며 고속 고대역폭 컨트롤러, 포트, 인터페이스 및 데이터 파이프라인에 의존합니다.

AI 기반 자동화의 폭발적인 성장은 출시 시간을 단축하도록 개발자와 공급업체를 재촉하고 있습니다. 상당수는 공통 구성 요소와 여러 플랫폼에 배포할 수 있는 맞춤형 솔루션을 찾기 위해 개방형 네트워크와 표준으로 눈을 돌립니다.

선도적인 기술 공급업체들은 다양한 공급업체 및 제품 간의 상호 운용성과 호환성을 보장하도록 돕는 차세대 이더넷 기술과 표준을 구축하기 위해 협력함으로써 이러한 새로운 요구 사항을 지원합니다.