넷스카우트, AI 네트워크 운영 혁신 위한 '데이터 플랫폼' 공개

테크월드뉴스 · 2026년 9월 15일

✦ AI 요약

넷스카우트가 15일 '넷스카우트 데이터 플랫폼(NETSCOUT data platform)'을 공개했다.

이 플랫폼은 기업 전체 네트워크 패킷을 실시간 분석해 운영 컨텍스트가 담긴 스마트 데이터로 제공한다.

회사는 이 솔루션이 MELT 데이터의 한계를 보완하고, AI 레디 데이터를 마련해 운영 인텔리전스와 자동화를 지원한다고 밝혔다.

넷스카우트는 15일 '넷스카우트 데이터 플랫폼(NETSCOUT data platform)'을 공개했다. 이번 공개는 AI 기반 네트워크 운영 비용 절감 지원을 위한 것이다.

이 플랫폼은 기업 전체 네트워크 패킷을 실시간 분석하는 기능을 갖췄다. 분석 결과는 운영 컨텍스트에 대한 스마트 데이터 형태로 제공된다. 스마트 데이터는 초기 의미론 추출(Early Semantic Extraction)과 소스 단계의 컨텍스트 최적화(Context Optimization at Source)를 결합해 구성된다.

이 플랫폼은 모든 디지털 상호작용(Digital Interactions)과 트랜잭션, 사용자 경험을 관찰 대상으로 삼는다. 또한 네트워크 패킷을 고정밀·컴팩트·맥락화된 증거로 변환하는 기능을 제공한다. 이를 통해 가시성(Observability)과 서비스 보증(SA), 사이버보안, AI 목적별로 대규모 선별과 관리가 가능하다.

이 솔루션은 운영 데이터 활용 방식을 바꿔 AI가 사용할 수 있는 형태의 고품질 AI 레디 데이터를 마련하는 데 초점을 둔다. 지원 기능으로는 운영 증거 자연어 기반 접근, AI 처리 가치 기준 데이터 양 감소, 신호 밀도 향상, 고정밀 실시간 운영 인텔리전스 기반 자동화가 제시됐다.

회사는 기존 MELT(Metrics, Events, Logs, Traces) 데이터가 샘플링·집계·분산의 특성을 지니고 있어 재구성이 필요하다고 설명했다. 또 기존 MELT(Metrics, Events, Logs, Traces) 데이터를 재구성할 경우 추론 사용량 증가, 컴퓨팅 사용량 증가, 토큰 사용량 증가의 문제가 발생하고, 부정확한 권고 생성의 위험도 커진다고 봤다.

이에 대해 회사 측은 이 솔루션이 대규모 딥 패킷 검사(DPI)·소스 기반 분석 활용 솔루션이라고 강조했다. 아울러 해당 솔루션은 기존 MELT(Metrics, Events, Logs, Traces) 방식의 한계를 보완하는 역할을 하며, 실제 네트워크 관찰 활동을 고품질 AI 레디 데이터로 전환해 기업의 신속한 문제 파악 지원, 정확한 판단 지원, AI 기반 운영의 효율적 확장 지원의 기반을 제공한다고 밝혔다.

산제이 문시(Sanjay Munshi) 넷스카우트 최고운영책임자(COO)는 기업 전반 AI 이점 실현이 모델 추가만으로는 불가능하다고 설명했다. 이어 그는 추론 시작 전 올바른 운영 컨텍스트를 제공하는 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)을 통해서 실현이 가능하다고 밝혔다.

넷스카우트는 자사 기술이 관찰된 디지털 상호작용을 Grounded-truth Evidence로 전환한다고 설명했다. 이어 자체 테스트에서는 MELT 데이터만 사용한 경우 대비 AI 토큰 사용량을 25% 이상 줄였으며, MTTK도 75% 이상 감소했다고 밝혔다. 넷스카우트는 이를 바탕으로 운영 인텔리전스가 고객의 의사결정에 대한 확신을 높이도록 지원하고, AI 기반 분석 비용을 절감하도록 지원하며, AIOps 권고에서 안전한 자율 운영으로의 전환에 필요한 통제력을 확보할 수 있도록 지원한다고 말했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김혜진 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406947