네티브레인 기술의 창립자, 최고경영자, 회장인 링핑 가오 – 인터뷰 시리즈

링핑 가오, 네티브레인 기술의 창립자, 최고경영자, 회장은 2004년에 네트워크 관리를 간소화하는 임무로 회사를 설립했습니다. 네티브레인을 설립하기 전에, 가오 씨는 톰슨 파이낸셜의 최고 네트워크 아키텍트였으며, 대규모 기업 네트워크의 복잡성을 관리하고 네트워크 성능을 유지하는 어려움을 경험했습니다.

가오 씨는 경영, 엔지니어링, 네트워킹, 소프트웨어, 자동차 산업의 국제 비즈니스 등 여러 분야에서 경험을 가지고 있습니다. 그는 칭화 대학에서 자동차 공학 학사와 예술 학사 학위를, 예일 대학에서 공학 석사 학위를 취득했습니다.

2004년에 설립된 네티브레인은 네트워크 자동화의 시장 선도자입니다. 그들의 기술 플랫폼은 네트워크 엔지니어들에게 하이브리드 환경 전반에 걸친 종단 간 가시성을 제공하며 IT 워크플로우 전반에 걸친 작업을 자동화합니다. 현재, 세계에서 가장 큰 2,400개 이상의 기업과 관리 서비스 제공업체가 네티브레인을 사용하여 네트워크 문서 자동화, 문제 해결 가속, 네트워크 보안 강화 및 파트너와의 통합을 진행하고 있습니다. 네티브레인은 매사추세츠 주 벌링턴에 본사를 두고 있으며, 미국과 캐나다, 독일, 영국, 인도, 중국에 직원을 두고 있습니다.

네티브레인을 2004년에 설립한 데에는 어떤 영감이 있었나요? 톰슨 파이낸셜에서 직면한 네트워크 관리의 어려움이 있나요?

내 경력 초기, 나는 톰슨 파이낸셜의 네트워크 엔지니어로 5년을 근무했습니다. 나는 한 번, 출근길에 노크 센터에 끌려가서 밤새 문제를 해결하는 것을 도와야 했습니다. 그 이유는 시스코 스위치가 업그레이드되어 중요한 구성이 변경되었기 때문이었습니다. 나는 왜 그렇게 오래 걸렸는지 궁금했습니다. 우리 팀에는 똑똑한 엔지니어가 많았음에도 불구하고 말입니다. 분명히 더好的 방법이 있을 것입니다.

나는 문제 해결이 어려운 이유가 데이터 부족 때문이라는 것을 깨달았습니다. 그 긴 밤에, 엔지니어들은 항상 같은 질문을 합니다. 내 네트워크는 어떤 장치로 구성되어 있나요? 기준선은 무엇인가요? 누가 만들었고, 왜那样 구성했나요? 나는 네트워크 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해 네티브레인을 설립했습니다.

나는 네트워크 데이터가 더 쉽게 접근할 수 있다면, 문제가 더 빠르게 해결될 수 있을 것이라는 것을 알았습니다. 첫 직장에서, 휴가 때 페이지와 네트워크 다이어그램을 가지고 다니야 했습니다! 내 비전은 엔지니어들에게 빠르고 쉽게 네트워크 데이터에 접근할 수 있도록 하여 문제를 해결하고 작업을 자동화할 수 있도록 하는 것이었습니다. 그래서 20년 후, 내 비전이 네티브레인과 함께 실현되고 있습니다.

네티브레인은 네트워크 관리를 위한 노코드 자동화를 선도했습니다. 노코드 솔루션을 개발한 생각은 무엇인가요?

우리는 네트워크 운영 팀이 직면한 중요한 도전을 해결하기 위해 노코드 자동화를 개발했습니다. 우리는 네트워크 자동화를 모든 수준의 IT 기술자에게 쉽게 사용할 수 있도록 하기 위해 노코드 자동화를 개발했습니다. 우리는 자동화를 네트워크 전문가의 전문성을 활용하여 자동화를 만들 수 있도록 하여 플랫폼을 더 유용하고 네트워크 운영의 문화에 깊이 뿌리내릴 수 있도록 했습니다.

스크립트 기반의 DIY 네트워크 자동화는 파이썬과 같은 코딩 언어를 알고 네트워크와 CLI에 대한 높은 수준의 지식을 가진 엔지니어가 필요합니다. 그런 기술자들이 충분하지 않습니다(그리고 비용이 많이 듭니다!). 코더와 네트워크 엔지니어가 함께 일하는 프로젝트는 상대적으로 적은 수의 자동화를 생성하여 제한된 문제만 해결할 수 있습니다.

노코드 자동화는 하이브리드 네트워크에 걸쳐 자동화를 배포하고 확장할 수 있도록 쉽게 만들어줍니다. 이는 대부분의 반복적인 작업에 사용될 수 있습니다. 이는 네트워크 운영 팀의 사고 방식을 변화시키는 데 도움이 됩니다. 네트워크 운영 팀은 대부분의 문제에 대해 자동화를 첫 번째 솔루션으로 사용하도록 합니다.

AI는 기업의 IT 운영에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 네티브레인의 네트워크 자동화 기능을 강화하는 데 AI는 어떻게 기여하고 있나요?

AI 기반 기능은 네티브레인의 최근 버전인 Next-Gen Release 12(R12)에서 주요 업데이트였습니다. 이러한 기능 중 하나는 GenAI LLM Co-Pilot로, 네트워크 자동화 결과를 자연어로 평가, 오케스트레이션, 요약할 수 있습니다. 이 AI Co-Pilot는 기술 번역기로 작동하여 사용자가 광범위한 훈련 없이 노코드 자동화와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 우리는 향후 릴리스에서 AI 기능을 계속 확장할 계획입니다.

우리의 채팅봇은 또한 가상 셀프 서비스 도구로 작동하여 운영 및 보안 팀이 필수적인 네트워크 정보를 수집할 수 있도록 합니다. 사용자는 자연어로 질문을 할 수 있으며, 이는 직관적인 문제 해결과 자동화된 문제 해결, 변경 관리, 평가 워크플로우를 가능하게 합니다.

광범위하게, 우리는 자동화를 네트워크 운영 프로세스를 기계 규모로 확장하는 방법으로, AI를 자동화와 네트워크 전체와 상호 작용하는 방법으로 봅니다. 함께,它们는 IT 팀 내의 지식 격차를 메우는 데 도움이 됩니다. 거의 모든 기업에는 모든 네트워크 문제를 해결할 수 있는 엔지니어가 있습니다. 하지만 그 사람이 휴가 중이거나 다른 국가에 있거나 사용할 수 없을 때는 어떻게 합니까? 자동화와 AI는 그 엔지니어의 지식을 IT 팀의 다른 구성원과 공유하여 깊은 엔지니어링 및 코딩 기술을 요구하지 않도록 합니다.

네티브레인의 디지털 트윈 기술은 어떻게 작동하며, 하이브리드 및 멀티 클라우드 네트워크를 관리하는 조직에게 어떤 이점을 제공합니까?

네티브레인의 디지털 트윈은 클라이언트의 멀티 벤더 네트워크의 라이브 모델로, 인텐트, 트래픽 전달, 토폴로지, 디바이스 데이터를 포함하며 노코드 자동화와 동적 맵을 지원합니다. 다른 디지털 트윈과 달리, 우리의 인텐트 레이어는 네트워크 구성 및 서비스 수준 설계의 큰 컬렉션을 포함하여 모든 애플리케이션 요구 사항을 효과적으로 제공하는 데 필수적입니다.

우리의 디지털 트윈의 또 다른 고유한 기능은 모든 레이어에 걸쳐 실시간 데이터를 제공하여 더 원활하고 통합된 시스템을 만든다는 것입니다. 우리의 고객은 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경에서 기준선 및 역사적인 전달 경로에 대한 실시간 계산을 보장받을 수 있으며, 또한 전통적인, 가상적인, 클라우드 기반 구성 요소의 실시간 토폴로지 및 구성도에 대한 실시간 데이터를 제공합니다. 이것은 네트워크 자동 발견과 결합하여 정적 네트워크 맵을 수동으로 생성하고 지속적으로 업데이트할 필요가 없게 만듭니다. 실시간 데이터의 이점은 내부적으로 더 효율적으로 일할 수 있으며, 인간의 오류를 걱정할 필요가 없다는 것입니다.

많은 회사들이 네트워크 다운타임과 문제 해결에 어려움을 겪고 있습니다. 네티브레인의 AI 기반 자동화는 평균 수리 시간(MTTR)을 줄이는 데 어떻게 도움이 되나요?

NetBrain은 문제 해결을 더 효율적이고 스트림라인화함으로써 MTTR을 줄입니다. 우리의 AI 기반 자동화는 다음과 같은 방법으로 이를 수행합니다:

• 공유 가능한 인시던트 요약 대시보드를 자동으로 생성합니다.
• 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 자동으로 감지하여 문제 해결을 수행합니다.
• 티켓이 열릴 때마다 자동으로 기본적인 진단 테스트를 수행합니다.
• 티켓을 자동으로 닫습니다.
• 문제의 가능한 원인이나 수정 조치를 제안합니다.
• 他の IT 팀에게 네트워크 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

조금씩 시간을 절약하면 규모에서 빠르게 합계됩니다. 우리의 고객 중 하나는 2022년에 약 63,000개의 티켓에서 16,000개의 문제 해결 시간을 절약했다고 추정했습니다. 이러한 기능은 문제 해결을 더 효율적으로 만들고 MTTR을 직접 줄입니다. 또한 레벨 1 엔지니어가 더 많은 문제를 스스로 해결하고, 에스컬레이션을 줄일 수 있도록 합니다. 이것을 “왼쪽으로 이동”이라고 합니다. 이는 더 많은 시간을 더 어려운 문제 해결에 사용할 수 있도록 합니다.

하이브리드 클라우드와 SDN 환경의 부상과 함께, 네티브레인은 다양한 인프라 전반에 걸쳐 종단 간 네트워크 가시성과 규정 준수를 어떻게 보장합니까?

네티브레인은 하이브리드 클라우드와 SDN 환경 전반에 걸쳐 종합적인 네트워크 가시성과 규정 준수를 보장합니다. 우리는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform와 같은 멀티 클라우드 인프라를 원활하게 지원하며, 전통적인 네트워크, SD-WAN, SDN 배포도 지원합니다.

우리의 플랫폼은 클라우드 구성 변경을 실시간으로 모니터링하고, 지속적인 규정 준수 평가를 자동화하며, 네트워크 구성의 진화를 직관적인 대시보드를 통해 추적할 수 있도록 합니다. 또한, 네티브레인은 네트워크, 서버, 데이터, 애플리케이션 레이어를 포함한 클라우드 보안을 다중 레이어로 평가합니다.

SDN 패브릭의 경우, 네티브레인은 가시성을 향상시키고 SDN 지식을 팀 전반에 걸쳐 쉽게 공유할 수 있도록 합니다. 자동화를 활용하여 조직은 SDN 전문 지식을 확장하고 사건 대응을 가속화할 수 있습니다. 우리의 “왼쪽으로 이동” 접근 방식은 네트워크 지원 라이프 사이클의 초기에 근본 원인을 식별하고 데이터 센터 문제를 해결하여 MTTR을 크게 줄입니다.

네티브레인은 새로운 사이버 보안 도전에 어떻게 적응했나요? 특히 네트워크 보안 취약성에 대한 우려가 증가하고 있습니다.

사이버 위협은 빠르게 진화하고 있으며, 전통적인 반응적 보안 접근 방식은 더 이상 따라가지 못합니다. 네티브레인은 네트워크 보안을 프로액티브하고 자동화된 방식으로 만들었습니다. 이는 IT 팀이 공격자들이 악용하기 전에 구성 오류와 취약성을 찾을 수 있도록 합니다.

우리는 트리플 디펜스 체인지 관리를 제공하여 네트워크 변경을 보안 정책에 대해 구현 전, 구현 중, 구현 후에 검증합니다. 이는 규정 준수를 보장하고 의도하지 않은 노출을 방지합니다. 우리의 자동화는 또한 구성_drift를 지속적으로 감사하고 ITSM 및 보안 플랫폼과 통합하여 실시간에 최고의 관행을 시행합니다.

AI와 자동화를 활용하여 네티브레인은 인간의 오류를 줄이고, 대응 시간을 개선하며, 보안 격차를 방지하여 네트워크가 안전하게 유지되도록 합니다.

네티브레인이 아웃케이스를 제거하고 보안 시행을 개선하는 능력에 비추어 볼 때, 완전한 자율 네트워크가 미래에 가능할까요?

AI 기반 네트워크가 발전함에 따라, 전통적인 네트워킹 방법을 대체하고 있습니다. 그러나 완전한 자율성은 아직 미래의 가능성입니다.

AI는 노코드 자동화를 통해 노동 집약적인 작업을 자동화하여 네트워크 운영을 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, IT 인프라 구성 요소를 식별하고 카탈로그화하는 것은 전통적으로 시간이 많이 걸리는 작업이지만, 이제는 크게 가속화할 수 있습니다. AI 기반 디지털 트윈 기술을 사용하면 BGP 터널 문제를 진단하는 작업을 2시간에서 10분으로 줄일 수 있습니다. AI는 또한 IT 팀 내의 지식 격차를 메우는 데 도움이 됩니다. 문제가 발생하면 AI는 진단을 지원할 뿐만 아니라 수정 조치, 다음 단계, 후속 절차를 추천하여 대응 시간을 크게 단축하고 팀이 문제를 더 빠르게 해결할 수 있도록 합니다.

그러나 AI는 여전히 한계가 있습니다. 데이터를 분석하고 최적화를 제안하고 특정 프로세스를 자동화할 수 있지만, 인간의 감독 없이 결정이나 책임을 지거나 네트워크 변경을 승인할 수 없습니다. 기업 네트워킹의 복잡성과 높은 위험성에 비추어 볼 때, AI의 제안은 비용적인 오류와 다운타임을 방지하기 위해 엔지니어에 의해 검증되어야 합니다. AI가 더 높은 신뢰성과 상황에 따른 의사 결정 능력을 보여줄 때까지, 완전한 자율 네트워크는 아직 미래의 꿈입니다.

네티브레인은 현재 2,500개 이상의 기업 고객을 보유하고 있으며, 그 중에는 포춘 500대 기업의 3분의 1이 포함되어 있습니다. 네티브레인의 성공과 기업 고객 확보의 핵심은 무엇이라고 생각합니까?

우리의 성공은 기업이 네트워크를 관리하는 방식을 근본적으로 변화시키는 데 있습니다. 전통적인 반응형 문제 해결은 더 이상 확장할 수 없으므로, 우리는 네트워크 운영을 반응형이 아닌 프로액티브하게 만들기 위해 노코드 네트워크 자동화를 선도했습니다.

우리의 차별화 요인은 우리의 디지털 트윈입니다. 이는 하이브리드 네트워크 전반에 걸쳐 실시간 가시성을 제공하여 팀이 진단을 자동화하고, 황금 엔지니어링 표준을 시행하고, 아웃케이지를 예방할 수 있도록 합니다. 우리의 ITSM 통합 문제 해결과 트리플 디펜스 체인지 관리와 결합하여, 기업은 자동화를 가장 복잡한 환경에서도 확장할 수 있습니다. 개발자가 필요하지 않습니다.

궁극적으로, 네티브레인은 자동화를 쉽게 사용할 수 있도록 합니다. 팀이 문제를 더 빠르게 해결하고, 디자인 의도를 시행하고, 비즈니스 крит적인 애플리케이션이 원활하게 실행되도록 합니다. 자동화와 더 깊은 네트워크 통찰력이 결합하여 많은 네트워크 운영 도전을 추가적인 오버헤드 없이 해결할 수 있습니다.

5년 후, 네트워크 자동화의 지경은 어떻게 변할까요? 네티브레인은 AI 기반 네트워크 운영의 미래를 형성하는 데 어떤 역할을 할까요?

다음 5년 동안, 네트워크 자동화는 스크립트된 작업과 반응형 문제 해결을 넘어서, 동적으로 네트워크 조건에 적응하는 AI 기반, 의도 기반 자동화로 발전할 것입니다. 수동 진단과 단편적인 도구의 날들은 지날 것입니다. 자동화는 네트워크 운영의 핵심이 될 것입니다. 이는 규모에서 탄력성, 보안, 민첩성을 보장할 것입니다.

AI는 자동화를 모든 수준의 운영에서 사용할 수 있도록 하여 더 낮은 장벽을 만들고, 네트워크 데이터를 이해하기 쉽고 의미 있는 정보로 변환하여 팀이 더 빠르게 위험을 줄이고 효율성을 얻을 수 있도록 합니다.

네티브레인은 이 진화의 최전선에 있습니다. 우리의 디지털 트윈은 네트워크의 라이브 모델을 제공하여 AI가 의도와 이를 시행할 수 있도록 합니다. 우리는 GenAI 기반 문제 해결, 자가 치유 네트워크, 더 깊은 ITSM 통합을 선도하여 기업이 수동 개입에서 완전한 자동화된 운영으로 전환할 수 있도록 합니다. 우리의 비전은 간단합니다. 네트워크 자동화를 직관적이고, 확장 가능하고, 필수적으로 만드는 것입니다. 이를 통해 모든 엔지니어가 자동화 전문가가 될 수 있도록 합니다. 코딩이 필요하지 않습니다.

다음 몇 년 안에, AI 기반 네트워크 운영은 사치가 아닌 필수품이 될 것입니다. 네티브레인은 기업이 복잡성의 앞서 나아가고 네트워크를 안전하게, 준수하고, 항상 사용할 수 있도록 하는 데 선도적입니다.

이번 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 네티브레인을 방문하십시오.