Netscout Announces 'NETSCOUT Data Platform' to Reduce AI Operational Costs

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Netscout Announces 'NETSCOUT Data Platform' to Reduce AI Operational Costs

Published2026.09.15 09:06

패킷 수준 실시간 분석으로 스마트 데이터 생성

넷스카우트(NETSCOUT)가 기업 네트워크 인프라 전반의 패킷 데이터를 실시간으로 분석해 운영 컨텍스트(Operational Context) 기반의 스마트 데이터(Smart Data)로 제공하는 ‘NETSCOUT 데이터 플랫폼’을 선보였다. 이 플랫폼은 AI 모델에 투입되는 데이터 품질을 높여 토큰 사용량과 컴퓨팅 비용을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

넷스카우트는 15일 NETSCOUT 데이터 플랫폼을 공개했다.

이 플랫폼은 기업의 디지털 상호작용(Digital Interactions), 트랜잭션, 사용자 경험을 실시간으로 관찰하고, 네트워크 패킷을 고정밀 컨텍스트 기반 증거로 변환한다.

변환된 데이터는 가시성(Observability), 서비스 보증(SA), 사이버보안, AI 워크플로우에 걸쳐 활용할 수 있다.

넷스카우트 산제이 문시 최고운영책임자(COO)는 “AI에 올바른 운영 컨텍스트를 제공하는 ‘컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)’을 통해 기업 전반의 AI 효과를 실현할 수 있다”며 “자체 테스트에서 MELT 데이터만 사용하는 경우 대비 AI 토큰 사용량을 25% 이상, MTTK를 75% 이상 줄였다”고 밝혔다.

NETSCOUT 데이터 플랫폼은 △초기 의미론 추출(Early Semantic Extraction) △소스 단계의 컨텍스트 최적화(Context Optimization at Source) 두 가지 기능을 결합한다.

초기 의미론 추출은 네트워크 트래픽이 관찰되는 시점에 패킷으로부터 운영 의미를 도출해 데이터 축소·샘플링 전 증거를 보존한다.

소스 단계의 컨텍스트 최적화는 추출된 의미를 선별·관리해 컨텍스트 밀도(Context Density)를 높이고, AI 시스템의 컨텍스트 윈도우(Context Window)와 컴퓨팅 예산 효율을 끌어올린다.

가트너(Gartner)는 2027년까지 AI 레디 데이터(AI-ready Data)에 의미론을 우선 적용하는 조직이 에이전틱 AI(Agentic AI) 정확도를 최대 80% 높이고 비용을 최대 60% 절감할 것으로 전망한다.

IDC도 에이전틱 AI 활용 사례의 80%가 실시간성과 컨텍스트를 갖춘 데이터를 필요로 할 것으로 내다봤다.

플랫폼은 기업의 AI 전환 수준에 관계없이 세 가지 영역을 지원한다고 회사 측은 설명했다.

스마트 데이터는 넷스카우트 솔루션에 내장될 뿐 아니라 기업의 기존 AIOps 플랫폼, 데이터 레이크, SIEM 환경과도 통합할 수 있다.

SecOps, AIOps, 클라우드, ITOps 팀이 기존 워크플로우를 유지하면서 분석 정확도를 높이고 오탐(False Signals)을 줄일 수 있다고 회사 측은 밝혔다.

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