Juniper 인수를 통한 AI Networking 인프라 확장 및 NOC 장애 75% 감소

Context

AI 모델의 추론 워크로드 증가로 인한 서버, 스토리지, 가속기 간 데이터 전송 병목 현상 발생. 기존의 수동 네트워크 운영 방식으로는 급증하는 트래픽 규모와 인프라 복잡도를 관리하는 데 한계 노출.

Technical Solution

• Juniper 인수를 통한 고성능 Networking 포트폴리오 통합 및 AI 전용 데이터 플레인 확보
• Self-driving Network 기술 도입을 통한 네트워크 운영 자동화 및 실시간 장애 탐지 구조 설계
• Agentic AI 기반의 내부 Use Case 1,200개 구축을 통한 인프라 운영 효율 최적화
• AI 기반 Supply Chain 매칭 로직 구현으로 메모리 및 Networking 부품 수급 제약 해결
• Inferencing 워크로드 분산을 위한 엔터프라이즈 인프라의 하이브리드 아키텍처 확장

Impact

• 분기 매출 107억 달러 달성 및 전년 대비 40% 성장
• Networking 매출 27억 달러 및 AI 시스템 주문 18억 달러 기록
• Self-driving Network 도입 결과 Network Operations Center(NOC) 장애 건수 약 75% 감소

Key Takeaway

AI 시대의 인프라는 단순 연산 성능을 넘어 데이터 이동을 최적화하는 Networking 계층의 자동화와 지능화가 시스템 전체 성능을 결정하는 핵심 병목 해결책임.