리눅스 재단 산하 네트워킹 프로젝트인 LF 네트워킹(Linux Foundation Networking)이 차세대 네트워킹 인프라의 기반으로서 오픈소스, AI, 클라우드 네이티브 기술의 융합을 강조하는 야심 찬 전략 로드맵을 공개했다. 로드맵의 일환으로, 새로운 AI 기능을 도입할 오픈소스 네트워킹 프로젝트도 발표했다.

LF 네트워킹은 오픈 네트워킹의 현황에 대한 자체 설문조사를 통해 주요 기술 트렌드를 파악했다. LF 네트워킹의 글로벌 설문조사에서 나타난 주요 결과는 다음과 같다.

• 오픈소스의 중요성. 92%의 기업이 자사의 미래 환경에서 오픈소스 프로젝트를 결정적인 요소로 생각한다.
• 클라우드 네이티브 채택. 기업의 73%가 이미 클라우드 네이티브 네트워킹을 업무에 통합하고 있다.
• 네트워킹 영역의 AI. 74%가 네트워크에서 AI의 성공을 위한 기초로 오픈소스를 꼽았다.
• AI 애플리케이션. 네트워크 자동화가 57%로 가장 높았고, 그 뒤를 보안(50%)과 예측 유지보수(41%)가 따랐다.
• 구현의 장애물. 38%는 오픈소스 채택의 주요 장애물로 기술 격차를 꼽았고, 37%가 보안 문제를 꼽았다.

주류로 확산되는 클라우드 네이티브 네트워킹의 과제

LF 네트워킹 설문조사에 따르면, 네트워킹을 위한 클라우드 네이티브 기술의 도입은 분명 주류로 자리를 잡았다. 하지만, 같은 설문조사에서 몇 가지 분명한 문제도 확인됐다.

리눅스 재단의 네트워킹, 엣지, IoT 부문 총괄 책임자인 아핏 조시푸라는 네트워크 월드와의 인터뷰에서 “채택 기업은 구조적 복잡성, 레거시 시스템과의 통합, 기술 격차를 세 가지 주요 과제로 꼽았다”라며, “복잡성을 해결하기 위해 LF 네트워킹은 클라우드 네이티브 네트워크 서비스의 레퍼런스로 사용할 수 있는 슈퍼 블루프린트를 만들고 있다”라고 밝혔다.

베스트 프랙티스와 배포 지침을 제공하는 청사진 외에도 일련의 LF 네트워킹 프로젝트에는 구체적인 혁신이 이뤄지고 있다. 조시푸라는 네피오(Nephio) 같은 프로젝트가 서비스 설명에 대한 선언적 접근 방식과 운영자의 원하는 네트워크 상태를 실제 구성 작업으로 변환하는 인텐트 기반 자동화를 통해 클라우드 네이티브 네트워크 기능의 배치를 단순화한다고 강조했다.

또한 CTNi(Cloud-Native Telecom Initiative) 프로젝트는 클라우드 네이티브 네트워크 기능(CNF)을 개발하고 배포하기 위한 베스트 프랙티스를 정의하고 적절한 사용을 검증하는 테스트 프레임워크를 만든다.

조시푸라는 “이들 프로젝트 덕분에 이 분야에 대한 전문 지식이 없거나 레거시 시스템을 보유하고 있더라도 복잡한 클라우드 네이티브 서비스 배포 작업을 성공적으로 수행할 수 있다”라고 말했다. 또, ”리눅스 재단은 클라우드 네이티브와 쿠버네티스에 대한 다양한 e-러닝 과정을 제공하는데, 커뮤니티 내의 기술력 향상에 대한 반응이 상당히 가파르게 증가하고 있다”고 덧붙였다.

윤리 및 네트워크 관련 과제 해결을 위한 AI 프로젝트

LF 네트워킹의 새로운 AI 이니셔티브인 살루스(Salus)와 에세둠(Essedum)은 네트워크를 위한 전문 AI에 대한 전략적인 추진을 의미한다. 참고로, 두 프로젝트 모두 인포시스가 기증한 코드를 기반으로 한다.

조시푸라는 네트워킹 영역의 많은 사람들이 다양한 AI 지원 애플리케이션을 통해 동일한 데이터와 모델을 사용할 것이라고 지적했다. 이런 애플리케이션에서 AI를 올바르고 책임감 있게 사용하기 위해서는 AI 가드레일 프레임워크가 필요한데, 이것이 바로 Salus가 해결하려는 핵심 문제이다.

살루스는 데이터와 모델 위에 AI 가드레일을 도입하는 프레임워크로, 보안, 데이터 프라이버시, 추적성을 강화하고 편견과 같은 민감한 문제를 방지한다. 조시푸라는 ”네트워크의 경우, 네트워크용 AI가 중앙집중적이고 통일된 데이터와 모델 전략이 필요하다는 사실이 점점 더 분명해지고 있다”고 덧붙였다.

에세둠 프로젝트는 특히 네트워크 운영자가 직면한 독특한 AI 문제를 대상으로 한다. 조시푸라는 네트워크용 AI에는 두 가지 측면의 맞춤화가 필요하다고 설명했는데, 중앙집중식 네트워크 데이터와 특정 네트워크 사용례를 위한 모델의 훈련과 맞춤화이다.

조시푸라는 “범용 AI 플랫폼으로도 통합 데이터 관리가 가능하겠지만, 네트워크의 사용자 지정 사용례를 구축할 수 있도록 사용자가 데이터, 모델, 사용례를 조정할 수 있는 프레임워크가 여전히 필요하다”라며, ”에세둠 프레임워크는 네트워크 AI 애플리케이션 구축을 위한 카탈로그, 워크벤치, 보증, 액세스 제어를 제공한다”라고 설명했다.

2025년 이후 중점 분야는 역시 AI

LF 네트워킹은 향후의 중점 분야도 제시했다. 첫 번째는 프레임워크를 갖춘 특정 분야 전용 AI이다. LF 네트워킹 프로젝트와 커뮤니티는 이미 프로젝트의 기능을 강화하기 위해 AI를 구현하고 있다. 현재 이런 활동의 대부분은 사용자의 의도를 네트워크 구성으로 변환하는 인텐트 기반 자동화와 관련된 것이다.

조시푸라는 “이런 추세가 계속되고 AI가 모든 호스팅 프로젝트에 확산되어 기술을 더 쉽게 사용할 수 있고 네트워크가 더 효율적으로 운영될 것으로 기대한다. 리눅스 커뮤니티는 이미 에이전트 AI와 같은 AI의 최신 트렌드를 연구하고 있으며, AI 에이전트를 네트워크 자동화 작업 수행에 적용하는 방법을 모색하고 있다”고 밝혔다. 또, 살루스와 에세둠 프로젝트가 새로운 AI 기술의 채택을 가속화하는 역할을 할 것으로 기대한다.

AI에만 집중하는 것은 아니다. LF 네트워킹은 다양한 지역, 시장, 기술 간의 협업을 가능하게 하는 전략을 계속 추진할 계획이다. 조시푸라는 LF 네트워킹이 오픈소스 RAN, 클라우드 네이티브 배포, 엣지 클라우드 연속체, 엣지 AI를 포함해 최종 사용자에게 중요한 기술 분야를 선도하고 오픈소스 6G를 구현하는 데 주력할 것이라고 강조했다.
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