제목 AI기반 관리 표준안 최근 경향 ETSI-ZSM과 NWDAF
분류 성장동력산업 판매자 조정희 조회수 40
용량 1.49MB 필요한 K-데이터 3도토리
파일 이름 용량 잔여일 잔여횟수 상태 다운로드
AI기반 관리 표준안 최근 경향_ETSI-ZSM과_NWDAF.pdf 1.49MB - - - 다운로드
데이터날짜 : 2021-07-28 
출처 : 한국지능정보사회진흥원 
페이지 수 : 29 

[ 목 차 ]

 

1. ZERO-TOUCH 네트워크 및 서비스 관리
 가. 네트워크 자동화란?
 나. ZSM ARCHITECHTURE
 다. AI-구동 ZSM의 한계와 위험
 라. IETF-IBN 시스템 (폐쇄 루프 네트워크 자동화 표준) 
 마. 산업계 동향

2. 3GPP NETWORK DATA ANALYTICS FUNCTION (NWDAF)
 가. NWDAF 지원사용 사례
 나. NWDAF 배포 과제 및 권장사항
 다. 자동화와 분석을 위한 산업 분야의 NWDAF

3. 결론 및 시사점

 


 

본 보고서에서는 5G 망기술의 발전과 함께 뜨거운 관심을 받고있는 AI에 의해 자동화된 망관리 기술에 대하여 살펴보려고 한다. 이러한 망기술은 Intent 기반의 네트워킹(Intent based Networking, IBN) 기술로 받아들여지고 있으므로, 이 IBN 기술에 대한 관련 표준안을 중심으로 최근의 기술적 경향에 대하여 설명하기 위해,European Telecommunications Standards Institute (ETSI)의 Zero-touchNetwork and Service Management와 3rd Generation Partnership Project (3GPP)의 Network Data Analytics Function (NWDAF) 표준안을 소개하려한다.(1) ZERO-TOUCH 네트워크 및 서비스 관리5G 및 그 이후의 네트워크에 대한 운영 및 관리하는데 있어 복잡성이 예측되어, 네트워크 및 서비스 관리 운영을 폐쇄 루프 자동화 방식으로의 추세가 가속화되고 있다. 이를 위해 ETSI Zero-touch network and Service Management (ZSM) 프레임워크는, 모든 운영 프로세스와 작업이 이상적으로는 100 % 자동화로 자동 실행되도록 하는 차세대 관리 시스템으로 여겨진다. 인공 지능 (AI)은 자가 관리 기능의 핵심 원동력이 간주되며, 운영 비용을 낮추고 가치 창출 시간을 단축하며 인적 오류 위험을 줄여줄 수 있다. 그럼 에도, ZSM 시스템에서 AI를 활용하려는 열의가 높아지고 있는 만큼, AI 기술 사용의 잠재적인 한계와 위험을 간과해서는 안될 것이다. 본절에서는 zero-touch 시스템의 배경을 설명하고 ETSI-ZSM 아키텍처를 소개하려한다. 또한 ZSM 시스템을 위한 AI적용의 한계에 대해서도 설명할 것이다. ZSM 및네트워크 자동화 분야의 최근 산업 동향에 대해서도 다루려 한다.가. 네트워크 자동화란?네트워크 자동화는 네트워크 및 서비스의 계획, 배포, 운영 및 최적화를 자동화하는 프로세스이다. 네트워크 자동화 솔루션은 네트워크 라이프 사이클의 각 단계에서 수행되는 수동으로 이뤄지는 작업과 프로세스들을 반복적이고 신뢰성 있게 자체적으로 완료할 수 있는 소프트웨어 응용들로 전환한다.① 네트워크 자동화는 어떤 문제를 해결하는가?인공 지능 (AI) 및 머신 러닝 (ML)의 도입으로 고급 네트워크 자동화 솔루션은,메타 데이터를 분석하고 모델 기반 네트워크 프로그래밍 기능을 활용하여 네트워크동작을 학습하고 예측 분석을 제공하며 네트워크 운영을 제어하기 위한 권장 사항을제공한다. 이와 같은 IBN (Intent-Based Networking) 및 ZSM등의 고급 자동화 솔루션은 자율적으로 해결 조치를 취하도록 구성될 수 있어서, 네트워크 문제가 발생하기도 전에 적시에 폐쇄 루프 방식의 해결이 가능하도록 한다. 이를 통해 네트워크자동화는 운영 효율성을 개선하고 인적 오류 가능성을 줄이며 네트워크 서비스 가용성을 높이고 더 나은 QoE (Quality of experience)를 제공할 수 있다.오늘날 네트워크 자동화 솔루션은 다음과 같은 광범위한 작업들을 수행할 수 있다.Ÿ 시나리오 계획 및 재고 관리를 포함한 네트워크 계획 및 설계Ÿ 실시간으로 장치, 시스템, 소프트웨어, 네트워크 토폴로지, 트래픽 및 서비스와관련된 네트워크 데이터 수집Ÿ 현재 및 미래의 네트워크 동작에 대한 통찰력을 제공하는 AI 및 ML 예측 분석을포함한 데이터 분석Ÿ 모든 네트워크 장치 및 서비스가 의도한 대로 실행되도록 보장하는 구성 준수Ÿ 보고서, 대시 보드, 경고 및 경보에 대한 통찰력 제공Ÿ 보안 규정 준수 구현Ÿ 네트워크 및 서비스를 모니터링하여 SLA 및 고객 만족 보장에 부합하는지 확인② 네트워크 자동화의 이점클라우드로의 전환이 계속됨에 따라 기업 고객들과 그들이 사용하는 응용들은 네트워크에 점점 더 의존하게 될 것으로 보이며, 이러한 변화로 인해 네트워크는 가동중단과 같은 문제를 최소화하면서 높은 안정성을 기하게 될 것으로 기대된다. 서비스 제공 업자 입장에서, 자동화는 운영 비용 (OpEx) 및 자본 지출 (CapEx)을 제어하면서 네트워크 민첩성과 안정성을 높이기 위한 초석 전략이다.



※ 본 서비스에서 제공되는 각 저작물의 저작권은 자료제공사에 있으며 각 저작물의 견해와 DATA 365와는 견해가 다를 수 있습니다.

List of Articles
번호 분류 제목 K-데이터 판매자
K데이터 무통장 입금을 통한 충전 방법
869 성장동력산업 전력반도체 최신 기술 이슈 및 향후 전망 1도토리 국준아
868 성장동력산업 태국 저작권 월간 동향 6월호 1도토리 조정희
867 성장동력산업 엑소브레인 한국어 구어체 형태소 분석 및 개체명 인식 기술 v1.0 1도토리 조정희
866 성장동력산업 디지털 유통물류 기술 동향과 산업 전망 1도토리 국준아
865 성장동력산업 탄소배출권과 2050 LEDS의 기대효과 및 발전방안 1도토리 조정희
864 성장동력산업 주력가공장비용 핵심부품 기술동향 및 개발방향 1도토리 국준아
863 성장동력산업 헬스케어 서비타이제이션(Servitization) 기술 및 시장동향 1도토리 국준아
862 성장동력산업 친환경 라이오셀(Lyocell) 섬유 산업동향 3도토리 국준아
861 성장동력산업 디스플레이용 초소형 마이크로 LED 기술 동향 및 시장동향 1도토리 국준아
860 성장동력산업 인공지능(AI), 로봇화 일자리 미래와 대응책 7도토리 국준아
859 성장동력산업 미중 기술패권 경쟁에 대응한 주요국 산업정책 방향 3도토리 국준아
858 성장동력산업 주요 선진국들의 탄소 중립을 위한 정책 현주소와 시사점 3도토리 국준아
857 성장동력산업 유럽의 탄소 가격 책정에 대한 과제와 전망 1도토리 조정희
856 성장동력산업 위기 속에서 엿본 우리 농업과 농촌의 가능성 1도토리 국준아
» 성장동력산업 AI기반 관리 표준안 최근 경향 ETSI-ZSM과 NWDAF 3도토리 조정희
854 성장동력산업 농업 인력 정책, 틀 전환 필요 1도토리 국준아
853 성장동력산업 농업법인제도, 양적·질적 내실화가 필요하다 1도토리 국준아
852 성장동력산업 용산역 꽃가게와 화훼소비 1도토리 국준아
851 성장동력산업 자율형 네트워크를 위한 강화학습 연구 현황 3도토리 조정희
850 성장동력산업 공공비축미의 순기능 1도토리 국준아