스위스콤, Amazon Bedrock으로 구현한 AI 기반 네트워크 운영 자동화

스위스콤의 AI 기반 네트워크 어시스턴트: Amazon Bedrock을 활용한 네트워크 운영 자동화 구축 사례

서론
네트워크 인프라가 복잡해지고 데이터 양이 폭발적으로 증가하면서, 네트워크 운영 엔지니어들은 비용 효율성과 정확한 성능 유지라는 과제에 직면하고 있습니다. 이러한 상황에서 스위스 최대 통신사인 스위스콤(Swisscom)은 Amazon Bedrock을 활용해 자사의 네트워크 운영 효율성을 극적으로 향상시킬 수 있는 AI 기반 네트워크 어시스턴트를 개발했습니다. 본 포스트에서는 스위스콤이 어떻게 AI를 활용하여 네트워크 운영을 자동화하고, 기존의 반복적이고 수동적인 업무를 어떻게 개선했는지 구체적인 아키텍처와 기술 요소별 활용 방안, 그리고 자동화를 통한 실질적 성과를 중심으로 살펴봅니다.

본문

1. 네트워크 운영의 과제 및 자동화 필요성
   스위스콤의 네트워크 엔지니어들은 수많은 데이터 소스에서 KPI 및 텔레메트리 데이터를 수집하고 분석하는 데 많은 시간을 할애하고 있었습니다. 데이터는 여러 툴과 시스템에 분산되어 있었고, 이를 통합하는 작업은 매우 반복적이며 복잡했습니다. 이로 인해 정확성 저하, 시간 낭비, 스케일링의 어려움 등의 주요 문제점이 발생했고, 이를 해결하기 위한 자동화된 접근 방식이 요구되었습니다.

2. Amazon Bedrock 기반 네트워크 어시스턴트 설계
   스위스콤은 Amazon Bedrock의 생성형 AI 기능을 중심으로 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 아키텍처를 적용했습니다. 이는 다음과 같은 세 가지 단계로 구성됩니다.

• Retrieval: 사용자의 질문에 맞춰 지식 기반에서 관련 정보를 벡터 검색으로 추출
• Augmentation: 검색된 정보를 통해 문맥을 보완
• Generation: 보완된 문맥을 바탕으로 대형 언어 모델(LLM)이 응답 생성

3. 복잡한 KPI 계산을 위한 ETL 및 에이전트 기반 구조
   RAG 초기 구현은 탭 형식 데이터만 제공했지만, 수천 개 행과 수치 데이터를 포함한 복잡한 파일 처리에는 한계가 있었습니다. 이를 개선하기 위해 스위스콤은 다중 에이전트 구조를 도입했습니다.

• Supervisor Agent: 전체 오케스트레이션 관리
• 문서 관리 Agent: 대부문 데이터에서 네트워크 파라미터 및 설정 정보 추출
• 계산 Agent: 사용자의 자연어 요청에 기반하여 정확한 KPI 계산 수행

이 구조는 Amazon Bedrock Agents와 AWS Lambda를 활용하였고, Pandas부터 Spark, SQL 쿼리 기반 처리로 점진적으로 발전했습니다. 최종적으로 AWS Glue, Amazon S3, Amazon Athena를 활용한 서버리스 ETL 파이프라인을 구축하여 자동화 및 확장성이 뛰어난 데이터 처리 방법을 완성했습니다.

4. 보안 및 데이터 주권 고려사항
   통신 산업 특성상 고도의 보안성과 개인 정보 보호가 요구되며, 이에 따라 Amazon Bedrock Guardrails를 적극 활용했습니다.

• SQL 인젝션 방지, 혐오콘텐츠 차단, PII(개인식별정보) 마스킹 등 정교한 입력·출력 필터링
• 정규식 기반 민감 정보 필터링, 콘텐츠 정확도 검증 및 표준화된 오류 메시지 제공
  이러한 보안 체계는 높은 수준의 컴플라이언스를 유지하면서도 안정적인 자동화를 가능하게 했습니다.

5. 도입 효과 및 활용 방안
   AI 기반 네트워크 어시스턴트는 엔지니어의 반복업무를 약 10% 절감시켜 엔지니어 1인당 연간 200시간 가량을 절약했습니다. 비용 절감 효과는 연간 엔지니어당 상당 수준이며, 시스템 확장을 통해 ROI는 계속 증대되고 있습니다.

자연어 기반 데이터 쿼리 및 복잡한 KPI 계산 기능은 네트워크 운영 효율을 나날이 향상시키며, 향후 다양한 팀과 유즈케이스에 적용 가능한 탄력적인 시스템으로 발전 중입니다.

결론 및 향후 전망
스위스콤의 AI 기반 네트워크 어시스턴트 사례는 복잡한 네트워크 운영 환경에서 AI를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는지를 잘 보여주는 모범 사례입니다. 자동화, 효율 증대, 정확도 향상과 함께 데이터 보안까지 고려한 전반적 설계는 유사한 과제를 안고 있는 기업들에게도 충분히 적용 가능하며, Amazon Bedrock과 AWS 서비스의 조합은 큰 시사점을 제공합니다.

향후, 스위스콤은 네트워크 상태 모니터링을 위한 자동 알림 시스템(Amazon SNS)과 지속적인 기능 확장을 추진하고 있으며, 인프라 코드를 통한 자동 배포(IaC)까지 도입하면서 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있는 네트워크 운영 환경을 만들어 나가고 있습니다.

기술 기반 네트워크 자동화를 고려하고 있는 모든 기업에게, 이번 스위스콤의 사례는 강력한 인사이트를 제공합니다. 지금 바로 AWS의 인공지능 기술 도입을 통해 귀사의 운영 환경을 혁신해 보시기 바랍니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transforming-network-operations-with-ai-how-swisscom-built-a-network-assistant-using-amazon-bedrock/