SKT, 유선망 자동관리 ‘AI 오케스트레이터’ 개발

SKT 직원들이 유선망 제어 플랫폼 AI 오케스트레이터를 사용해 전국 네트워크를 점검하고 있는 모습. [사진 = SKT]

SKT는 유선망 운용에 필요한 모든 제어·점검 작업의 자동화가 가능한 차세대 유선망 제어 플랫폼 ‘AI 오케스트레이터(AI Orchestrator)’를 자체 개발하고 5G·LTE 유선망 전체에 적용했다고 15일 밝혔다.

AI 오케스트레이터는 코드형 인프라를 통해 네트워크를 운용하는 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)를 자동화한 플랫폼이다.

네트워크 운용자가 본인에게 익숙한 프로그래밍 언어로 스크립트를 입력하면 각 장비별 명령어로 자동 번역해 전국의 장비를 통합 점검하고 제어함으로써 운용 효율성과 안정성을 획기적으로 향상시켰다.

통신사 유선망은 개별 기지국부터 백본망까지 여러 종류의 인터넷 프로토콜(IP) 기반 통신 장비로 이뤄져 있다. 네트워크 운용자는 이를 컨트롤하기 위해 장비와 모델마다 상이한 명령어를 모두 숙지해야 했다.

또 장비마다 직접 작업을 해야 해서 상당한 작업 시간이 소요됐다. 이를 해결하기 위해 통신사들은 데이터 모델 표준화를 추진, 장비 제어를 위한 SDN 기술을 개발해 사용해 왔지만 비싼 유지보수 비용과 장비 제조사별 표준화 적용 차이 등 한계가 있었다.

AI 오케스트레이터의 자동화된 시스템은 과거 며칠씩 소요됐던 작업을 하루 만에 완료하고, 수동 관리 시 발생할 수 있는 오류도 줄었다. AI 오케스트레이터는 유선망의 버전 관리는 물론 변경사항 추적이 용이해 문제를 빠르게 복구할 수 있다. 위험 명령어가 실행되는 코드는 자동으로 검출하고, 작업이 필요한 경우는 승인권자의 승인 후 실행 가능하도록 해 보안성도 강화했다.

운용 기능의 기본이 되는 제어·점검 애플리케이션 오류 발생 시에도 기존에는 주요 소프트웨어를 수정하고 빌드·배포 과정을 거쳤던 것과 달리 AI 오케스트레이터에서는 템플릿 코드 수정만으로 빠르게 배포까지 완료할 수 있다.

여기에 AI기반 분석·모델 기능을 내재해 네트워크 운용에 있어 더욱 정밀한 분석과 예측이 가능하도록 했다. 전국에 설치된 통신 장비에서 연속적으로 생성되는 데이터를 수집하는 데이터 분석 시스템을 개발하고, 네트워크 운용자들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있도록 딥러닝 프레임워크를 플랫폼에 적용했다.

이러한 환경을 통해 네트워크 운용자들은 저장된 데이터에 기반한 AI 모델을 개발, 데이터를 분석해 향후 어떤 조치와 점검이 필요한지 등을 판단하고, 네트워크 이상 탐지, 트래픽 예측에서도 정확성을 높일 수 있다.