AI 기반 NaaS, GNE 2025에서 혁신 주도

AI 모델을 훈련하고 실행하는 것은 종종 분산된 노력입니다. 다양한 컴퓨팅 및 데이터 리소스는 일반적으로 성능을 최적화하고 비용을 절감하기 위해 전략적으로 배포됩니다. 이러한 분산 모델은 다양한 요소를 연결하는 기본 네트워크 인프라에 새로운 중점을 두었습니다. AI의 네트워크 측면은 이번 주 텍사스 알링턴에서 열린 GNE 2025 컨퍼런스의 초점이었습니다.

연례 글로벌 NaaS 이벤트(GNE)에 대한 AI의 영향은 컨퍼런스 전반에 걸쳐 명백히 드러났습니다. 지난 몇 년 동안 컨퍼런스의 주요 주제는 NaaS(Network-as-a-Service) 자체였습니다. 지난 몇 년 동안 서비스 제공업체, 기술 솔루션 제공업체 및 기업 사용자로 구성된 국제 조직인 Mplify(이전 MEF)는 NaaS 제품을 필요에 따라 안정적으로 주문하고 안전하게 제공할 수 있는 프레임워크, LSO(라이프사이클 서비스 오케스트레이션) API 및 인증 개발에 중점을 두었습니다.

참조: 현대 AI에 NaaS가 필요한 이유

AI를 위한 NaaS에 중점

올해 초 Mplify는 AI, 분산 인텔리전스, Neocloud 및 GPUs-as-a-Service와 같은 최신 제품을 지원하기 위한 강력한 네트워크의 필요성을 해결하기 위해 범위를 확장했습니다.

Mplify CTO인 Pascal Menezes는 개회사를 통해 AI의 네트워크 측면을 올바른 관점으로 설명했습니다. Menezes는 "네트워크는 매우 중요해졌습니다. 성능을 보장하고 품질과 보안을 제공해야 합니다"라고 말했습니다. "또한 동적이어야 하고 필요에 따라 유연해야 하며 프로그래밍이 가능하고 자동화되어야 합니다."

그는 Mplify 등이 AI용 NaaS를 지원하기 위해 집중하고 있는 몇 가지 주요 영역에 대해 언급했습니다.

우선 그는 AI를 위한 다양한 운송 방식이 점점 더 전략적으로 변하고 있다는 점을 지적했습니다. AI 워크로드를 지원하기 위한 대역폭에 대한 수요가 높습니다. 업계에서는 캐리어 이더넷, IP 광대역, 저궤도(LEO) 위성 등의 분야에서 새롭고 다양한 제품으로 대응하고 있습니다.

분산 AI 워크로드를 지원하는 이러한 제품의 경우 다양한 전송 기술을 마치 단일 개체인 것처럼 주문, 사용 및 관리할 수 있는 방법이 필요합니다. 이를 위해 Mplify는 컨퍼런스에서 유무선 도메인 모두에서 작동하고 AI 연결을 지원하는 통합 네트워크 API를 개발하기 위해 GSMA 개방형 게이트웨이 프레임워크에 합류한다고 발표했습니다.

특히 Mplify는 LSO API를 활용하여 모바일 네트워크용 GSMA Open Gateway Framework의 CAMARA API를 보완함으로써 무선에서 유선 환경으로 도메인 간 통합을 발전시키는 데 도움이 될 것이라고 밝혔습니다. 이러한 조합은 원활한 엔드투엔드 연결을 지원하는 데 도움이 될 것입니다.

참조: 네오클라우드란 무엇이며 AI에 왜 필요한가요?

AI가 캐리어 이더넷 인증 요구를 주도합니다

흥미롭게도 Menezes는 올해 Mplify가 모든 유형의 공급자로부터 캐리어 이더넷 인증에 대한 수요가 급증했다는 점에 주목했습니다. 기업 및 서비스 제공업체 고객이 AI 노력을 위해 전송 및 연결 서비스 RFP에 인증 요구 사항을 추가함에 따라 인증이 필요했습니다.

급등은 전혀 예상치 못한 일이었습니다. 캐리어 이더넷은 20년 넘게 사용되어 왔으며 널리 배포 및 활용되고 있습니다. 이전 이름인 MEF인 Mplify는 프레임워크, LSO API 및 인증을 통해 캐리어 이더넷의 성공에 중요한 역할을 했습니다.

인증에 대한 새로운 수요를 지원하기 위해 Mplify는 AI 시대에 맞는 캐리어 이더넷 인증을 재정의했습니다. 특히 Mplify의 캐리어 이더넷 인증은 이제 기업용 캐리어 이더넷과 AI용 캐리어 이더넷이라는 두 가지 보완 프로필을 정의하여 기업 및 AI 기반 서비스 모두에 대한 준비 상태를 검증합니다.

새로운 인증이 필요한 이유는 무엇입니까? Mplify의 최고 제품 책임자인 Daniel Bar Lev는 "AI는 네트워크가 제공해야 하는 것을 재정의하고 있습니다."라고 말했습니다. "AI용 캐리어 이더넷 인증을 통해 Mplify는 비즈니스용 캐리어 이더넷의 검증된 기반을 AI 시대로 확장하여 제공업체가 차세대 NaaS 및 에이전트 AI 애플리케이션을 지원하는 결정적 성능, 자동화된 지능형 네트워크를 제공할 수 있도록 지원합니다."

AI 집약적인 실시간 워크로드를 위해 설계된 AI용 캐리어 이더넷 인증은 비즈니스용 캐리어 이더넷 인증을 기반으로 하며 AI 모델과 주변 장치를 조정하는 데 필요한 신뢰성, 유연성 및 효율성을 검증합니다. Mplify에 따르면 주요 사용 사례에는 분산 AI 훈련 및 추론을 위한 데이터 센터-데이터 센터 및 에지-데이터 센터 연결은 물론 AI 주변 장치 또는 애플리케이션과 에지 GPU 클러스터 간의 연결이 포함됩니다.

참조: NaaS란 무엇이며 AI에 왜 필요한가요?

NaaS, AI 및 자동화

AI 모델을 훈련하고 AI 워크로드를 실행하려면 순수한 전송 및 연결 기능 이상의 것이 필요합니다. 메네제스는 현재 관심을 받고 있거나 가까운 시일 내에 더 많은 관심이 필요할 추가 영역이 있다고 지적했습니다.

Mplify가 다루는 한 가지 측면은 자동화가 기업과 파트너 간의 동서 흐름에서 AI 에이전트와 모델 간의 상호 작용 자동화로 진화하고 있다는 것입니다. 그는 이를 위해서는 강력한 ID 프레임워크, 인증, 권한 부여 및 감사 기능이 필요하다고 언급했습니다. 

컨퍼런스에서 Mplify Enterprise Leadership Council(ELC)은 LSO API를 통한 기업 연결 및 자동화 가속화라는 제목의 LSO 자동화 선언문을 발표했습니다. . 선언문에서는 서비스 제공업체에 Mplify의 표준화된 비즈니스 및 운영 API를 채택할 것을 요구합니다. 특히 이 선언문은 서비스 제공업체가 수동 프로세스를 엔터프라이즈 IT 시스템과 제공업체 네트워크를 연결하는 표준화된 기계 판독 가능 API로 교체할 것을 촉구합니다. 이러한 API를 사용하면 글로벌 네트워크 전반에 걸쳐 실시간 자동화가 가능해집니다.

선언문에서 ELC 그룹은 자동화가 오늘날의 디지털 비즈니스에 필요한 민첩성, 확장성 및 보장을 제공하기 위해 엔터프라이즈 에지부터 제공업체 네트워크, 클라우드까지 전체 공급망에 걸쳐 있어야 한다고 강조했습니다.

향후 이슈

AI는 앞으로 기업과 정부 운영의 다양한 측면에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

따라서 사이버 보안은 AI 흐름 보호, AI 애플리케이션 분류, 제로 트러스트 정책 시행, 변칙적인 AI 에이전트 및 모델 검색 및 격리에 매우 중요합니다. 이는 Mplify가 기존 노력을 지원하고 확장할 모든 영역입니다. 

또한 가까운 미래에 전 세계 정부는 더 많은 서비스를 제공하고 더 광범위한 운영을 지원하기 위해 AI로 전환할 것입니다. 이러한 활동에는 강화된 보안이 필요합니다. 이를 위해 Menezes는 국가가 자체 AI 인프라와 모델을 구축하는 Sovereign AI가 주요 추세라고 지적했습니다. 현재와 ​​가까운 미래에 통신 회사와 서비스 제공업체는 이러한 독립형 AI 배포를 지원하는 데 필요한 전송, 데이터 센터 및 GPU-as-a-service 기능을 제공하는 데 중심적인 역할을 할 것으로 기대합니다.