넷스카우트, AI 에이전트에 AI-레디 스마트 데이터 직접 제공

MCP는 AI 대형언어모델(LLM)과 외부 데이터 소스, 도구 및 애플리케이션을 연결하는 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델이 실시간으로 외부 정보에 접근하고 다양한 도구를 활용할 수 있도록 지원한다. 이번 MCP 연결 기능을 통해 AI 어시스턴트와 에이전트는 넷스카우트의 실시간 운영 증거인 AI-레디 스마트 데이터(AI-Ready Smart Data)​에 온디맨드 방식으로 직접 액세스할 수 있다. 이를 통해 AI는 네트워크 환경에 대한 신뢰할 수 있는 컨텍스트를 바탕으로 보다 정확하고 충분한 정보를 활용해 의사결정을 내릴 수 있다.

AI-레디 스마트 데이터는 넷스카우트의 특허 기술인 ASI(Adaptive Service Intelligence™, 네트워크 트래픽의 원시 패킷을 실시간으로 분석해 활용 가능한 ‘스마트 데이터’로 변환하는 기술)​를 기반으로 한다. 세분화된 데이터를 활용해 풍부하고 확장 가능한 네트워크 컨텍스트 인텔리전스를 제공하며, 넷스카우트는 데이터가 후단 시스템으로 전달되기 전에 데이터 소스에서부터 의미 정보를 조기에 추출하고 컨텍스트를 최적화해 ASI 데이터를 압축된 AI-레디 스마트 데이터로 변환한다.

이 과정에서 옴니스 센서(Omnis Sensor)는 주요 네트워크 관측 지점에서 애플리케이션, 서비스, 트랜잭션 및 사용자 행동 등의 컨텍스트를 실시간으로 추출하고, 옴니스 스트리머(Omnis Streamer)는 생성된 AI-레디 스마트 데이터를 수집·선별해 다양한 운영 환경과 활용 사례에 맞게 구성하고 전달한다. 두 솔루션은 넷스카우트의 AI 기반 운영·보안 인텔리전스 플랫폼인 ‘옴니스 AI 인사이트(Omnis AI Insights)’​를 구성하는 핵심 요소로, 데이터가 발생하는 지점에서부터 AI가 활용할 수 있는 컨텍스트가 풍부한 네트워크 인텔리전스를 제공한다. 이를 통해 네트워크 인프라가 단순히 텔레메트리를 생성하는 수준을 넘어, AI가 이해하고 활용할 수 있는 네트워크 인텔리전스를 제공하도록 지원한다.

ž   Omnis Sensor는 주요 네트워크 관측 지점에서 의미 정보를 조기에 추출해 애플리케이션, 서비스, 트랜잭션 및 사용자 행동에 대한 컨텍스트를 데이터 소스에서 실시간으로 ASI 내에 반영한다. 또한 관측 시점에서 운영상의 의미를 유지하면서 핵심 메타데이터를 생성한다. 이렇게 생성된 컴팩트하면서도 높은 정확도의 증거 데이터는 AI 모델에 신뢰할 수 있는 운영 컨텍스트를 제공해 보다 정확하고 효율적이며 설명 가능한 의사결정을 지원한다.

ž   Omnis Streamer는 후단 시스템에서 활용할 수 있도록 AI-레디 스마트 데이터를 수집하고 선별·구성한다. 사용자 정의 가능한 플레이북(Playbook)​을 통해 특정 산업, 운영 요구사항 및 활용 사례에 맞게 데이터를 구성할 수 있으며, 헬스케어, 금융 서비스 및 통신 서비스 제공업체 환경을 위한 템플릿도 제공한다. 이렇게 구성된 데이터 세트는 다양한 플랫폼과의 통합을 통해 제공하거나, 새롭게 내장된 MCP 서버를 통해 AI 어시스턴트와 에이전트가 온디맨드 방식으로 직접 액세스할 수 있도록 지원한다.

AI 모델에 전달되기 전에 네트워크 데이터를 사전에 보강하면 원시 텔레메트리 처리에 필요한 데이터 양과 비용, 복잡성을 줄일 수 있다. 동시에 AIOps, 옵저버빌리티, 보안 및 분석 시스템에 보다 의미 있는 증거 데이터를 제공해 더 빠르고 신뢰할 수 있는 의사결정을 지원하고, 점차 자율화된 운영 환경으로의 전환을 가속화할 수 있다.

넷스카우트 데이터 플랫폼의 가치 확장

옴니스 AI 인사이트(Omnis AI Insights)는 조직이 신뢰할 수 있는 자율적 운영을 수행하는 데 필요한 AI 에이전트와 어시스턴트에 운영 환경에 대한 사실 기반의 증거 관점(Ground Truth, Evidentiary View)​을 제공한다.

ž   AI를 위한 온디맨드 액세스: MCP 연결을 통해 AI 어시스턴트, AI 모델 및 에이전트가 실행 시점에 관련 AI-레디 스마트 데이터에 액세스할 수 있다. 넷스카우트가 제공하는 도구는 AI가 중요한 증거 데이터를 찾아가도록 안내하고 이를 해석할 수 있도록 지원한다.

ž   플랫폼 직접 통합: Splunk, ELK Stack, Datadog, ServiceNow, Dynatrace 등을 비롯한 다양한 플랫폼과의 통합을 통해 스마트 데이터를 수집할 수 있다.

ž   기존 투자 보호: 옴니스 센서 어댑터(Omnis Sensor Adaptors)를 통해 기존 넷스카우트 인프라에 이러한 기능을 추가할 수 있다.

ž   AI-Ready 데이터 세트: 정제된 입력으로 신뢰할 수 있는 결과를 제공한다.

넷스카우트 필 그레이(Phil Gray) ​제품 관리 부문 부사장(AVP)는 “신뢰할 수 없는 결론에는 가치가 없다는 점은 누구나 알고 있다. 기존 Kafka 실시간 데이터 스트리밍 기능과 함께, MCP 도구를 추가함으로써 Omnis AI Insights는 IT 전문가가 AI-레디 스마트 데이터를 분석 및 AI 플랫폼에 대규모로, 비용 효율적으로 공급할 수 있는 유연성을 제공하는 동시에, 동일한 컨텍스트가 풍부한 인텔리전스에 모델과 에이전트가 직접 액세스할 수 있도록 지원한다”라고 말하며, “이를 통해 조직은 단편화된 운영 신호에 의존하거나 환각(Hallucination)과 높은 토큰 사용량 문제를 감수하는 대신, 컴팩트하게 구성되고 선별된 신뢰할 수 있는 네트워크 사실 데이터(Network Truth)를 기반으로 AI를 구동할 수 있다”라고 말했다.

실제 넷스카우트 환경에서 기존 애플리케이션 모니터링 도구는 애플리케이션 오류가 없으며 조사할 문제가 없다고 판단했지만, 실제 네트워크 환경의 성능 저하로 인해 사용자 경험은 악화되고 있었다. 넷스카우트 스마트 데이터는 최소 윈도우 크기(Minimum Window Size), 전체 재전송 횟수(Total Retransmit Count), 제로 윈도우 이벤트 횟수(Zero-Window Event Count)​를 포함해 네트워크에서 실제로 발생한 상황을 정확하게 보존했다. 이를 통해 AI는 현실을 추론하는 대신 실제 사실을 검증할 수 있었다.

넷스카우트의 AI-레디 스마트 데이터는 고객이 보다 빠르게 정확한 답을 얻고, 토큰 및 인프라 비용을 절감하며, 보다 높은 신뢰도를 바탕으로 통제된 자율 운영(Governed Autonomous Operations) 환경으로 나아갈 수 있도록 지원한다. 또한 기존 넷스카우트 투자의 가치를 확장하는 동시에 향후 AI 혁신을 위한 차별화된 데이터 기반을 제공한다. 옴니스 AI 인사이트(Omnis AI Insights)의 이번 신규 기능은 별도의 플랫폼 전환이나 새로운 데이터 파이프라인 구축 없이 AI, 분석, 옵저버빌리티, 서비스 보증(SA), 보안 및 데이터 레이크 환경 전반에서 신뢰할 수 있는 운영 컨텍스트를 활용할 수 있도록 지원한다.