HPE, '셀프 드라이빙 네트워크' 내세운 AI 운영 혁신… Mist·Aruba 통합으로 전사 최적화

인공지능이 기업 전략 전반에 빠르게 스며들고 있지만, 그 성공률은 여전히 기대에 못 미치고 있다. 최근 MIT의 연구에 따르면 생성형 AI 프로젝트의 95%가 실패로 귀결되고 있으며, 이는 AI가 여러 부서에 고립된 형태로 적용돼 전체 생태계에 대한 통합적 통찰이 부족하기 때문이다.

IT 운영 영역도 예외는 아니다. 과거에는 다양한 도구와 대시보드를 이른바 '스위블 체어 방식'으로 오가며 관리하는 게 일상이었지만, AI 기반 운영(AIOps)에서는 시스템 전반을 이해하는 방식이 요구된다. 특히 자율 운영이라는 미래형 AIOps의 핵심 목표를 실현하기 위해서는 반복 업무를 제거하고, 사용자 경험 중심의 운영 혁신이 필요하다.

이러한 맥락에서 HPE(휴렛패커드 엔터프라이즈)는 주니퍼 네트웍스 인수 후 Mist 플랫폼과 Aruba를 통합해 ‘보안 중심 AI 네이티브 네트워크’를 새롭게 선보였다. Mist에 내장된 마비스(Marvis) AI 엔진은 고품질 데이터, 머신러닝 기반 분석, 자연어를 이해하는 인터페이스를 통해 복잡한 문제 해결과 네트워크 배치를 단순화하고 있다.

새롭게 도입된 Agentic AI 기능은 네트워크 운영의 자율성을 한층 강화했다. 휴먼 개입 없이도 오류를 탐지, 수정 가능한 ‘셀프 드라이빙 네트워크’ 구현이 가능해진 것이다. HPE 측은 이를 통해 스위치 포트 오류나 소프트웨어 불일치를 자동으로 감지해 조치하도록 했으며, 수정 경과에 대한 투명한 리포트를 IT팀에 제공해 운영 신뢰 또한 높이고 있다.

여기에 마비스는 생성형 AI를 활용해 더욱 정교한 상호작용과 문제 분석 능력을 확보했다. 단일 오피스의 장애 원인을 WAN 네트워크 용량 이슈로 정확히 파악하고 해결책까지 제시하는 등, 업무 도메인 간 상관관계를 파악해 전사적 문제 해결 능력을 크게 끌어올렸다.

데이터센터 통합 기능도 강화됐다. Juniper의 Apstra 플랫폼과 연동해 데이터센터 구성 데이터를 기반으로 자연어 질의를 처리할 수 있으며, 이러한 기능이 이제는 Mist 클라우드 내에서 직접 구현돼 무선 환경뿐 아니라 유선, WAN, 데이터센터 전체로 자율 운영의 폭을 넓히고 있다.

또한, Zoom과 마이크로소프트 팀즈에서 수집된 수십억 개의 경험 데이터를 분석해 사용자 비디오 품질 이슈를 사전 예측할 수 있도록 지원하는 대규모 경험 모델(LEM)도 Marvis에 통합됐다. 사용자가 부재한 시간대에도 전체 네트워크를 상시 모니터링하며 문제를 조기에 감지하는 디지털 트윈 'Mini' 기술 역시 중요 업데이트다.

이러한 AI 플랫폼의 실효성은 이미 다양한 기업 현장에서 입증되고 있다. 서비스나우는 네트워크 장애 신고 건수를 90% 감소시켰고, GAP은 현장 네트워크 점검 횟수를 85% 줄이며 비용을 절감했다. 블루 다이아몬드 그로워스의 경우 네트워크 관리 시간이 80% 가까이 단축됐다.

업계 경쟁 구도 속에서도 HPE 주니퍼는 실제 기능 구현 면에서 선두권을 유지하고 있다. 단순 프로토타입이나 개념 증명 단계에 머문 경쟁사와 달리, Mist 기반의 AI는 이미 상당한 성숙도를 보유하고 있으며, 초기부터 와이파이 문제 해결에 특화된 AI 적용 경험도 강점으로 작용한다.

이번 통합 플랫폼은 단순히 IT 인프라를 개선하는 데 그치지 않고, 궁극적으로 기업의 민첩성과 생산성을 끌어올리는 ‘비즈니스 성과 중심’의 AI 전략으로 진화하고 있다. HPE는 이번 발표를 통해 Aruba와 Mist 브랜드 제품들에서 지속적인 기술 개발이 이뤄질 것이며, '셀프 드라이빙 AI 전환'이라는 공통 목표를 향해 통합이 가속화될 것임을 분명히 했다.