AI 에이전트가 네트워크 관측 데이터를 직접 요청해 쓸 수 있게 됐다. 네트워크 관측 솔루션 기업 넷스카우트(NETSCOUT)가 자사 제품 옴니스 AI 인사이트(Omnis AI Insights)에 MCP(Model Context Protocol) 지원을 추가하며 기능을 확대했다. MCP는 AI 에이전트와 네트워크 데이터를 잇는 접근 경로 역할을 하는 프로토콜이다.
AI 에이전트에 네트워크·애플리케이션·서비스의 실제 맥락을 제공해 장애 분석 과정에서 필요한 정보 탐색을 줄이는 것이 목적이다.
원시 패킷을 AI-레디 스마트 데이터로 바꾸는 ASI
핵심은 넷스카우트의 ASI(Adaptive Service Intelligence) 기술이다. ASI는 원시 네트워크 패킷을 애플리케이션, 서비스, 트랜잭션, 사용자 행동의 맥락을 담은 AI-레디 스마트 데이터(AI-ready Smart Data)로 변환한다.
데이터 흐름은 단계별로 나뉜다. Omnis Sensor가 네트워크 패킷과 트래픽을 관찰하고, Omnis Streamer가 필요한 데이터를 전달한다. MCP 서버는 AI 에이전트와의 연결을 맡는다.
모든 데이터를 미리 학습하지 않고 필요한 시점에 요청
이 구조에서 AI 에이전트는 네트워크 데이터 전체를 미리 학습시키거나 따로 복제본을 만들지 않고 필요한 시점에 정보를 요청해 활용할 수 있다. 에이전트가 장애를 분석할 때 필요한 데이터를 그때그때 가져오는 방식이다.
기존 IT 운영 환경과의 연계도 지원한다. 연계 대상은 Splunk, ELK, Datadog, ServiceNow, Dynatrace 등이다.
설계 방향은 AI가 네트워크를 독립적으로 제어하는 데 있지 않다. 운영자가 판단하는 데 필요한 정보를 AI가 빠르게 확보하도록 돕는 데 초점을 맞췄다.
데이터 계층 확대 구상
넷스카우트는 AI 에이전트가 기업 IT 운영에 확대 적용될수록 모델의 추론 능력뿐 아니라 정확한 운영 데이터를 적절한 시점에 공급하는 데이터 계층의 중요성이 커질 것으로 보고 있다. 이에 따라 활용 범위를 확대할 구상이다.