HPE는 2026년에 데이터센터와 네트워크 인프라가 AI 중심으로 재편된다고 분석했다. AI 네이티브 데이터센터 확산, 엣지의 마이크로 하이퍼스케일러화, AI 패브릭 중심 설계, 자율형 이더넷, 보안 내재화가 핵심 흐름으로 제시됐다. 무선 운영에서는 AIOps와 에이전틱 AI가 확대되고, 풀스택 통합 선호와 네트워크 인력 역할 전환이 함께 나타날 것으로 봤다.
HPE는 2026년 데이터센터와 네트워킹 인프라가 AI를 중심으로 운영 방식과 기술 구조, 인력 역할까지 함께 바뀌는 시기로 전환된다고 밝혔다. HPE는 데이터센터와 네트워킹 전반에서 관측되는 변화를 9가지 흐름으로 정리했다.
데이터센터 영역에서는 AI 네이티브 운영 확산을 주요 변화로 꼽았다. 워크로드 배치, 장애 예측, 성능 최적화, 에너지 효율 관리가 AI 지원을 받는 방향으로 이동하고, 데이터센터 운영은 예측과 자동 최적화가 반복되는 폐쇄형 루프 구조로 진화할 가능성을 언급했다. 엣지 인프라는 통신 장비실 수준을 넘어 지역 단위의 소형 데이터센터로 역할이 확대되며, 400G·800G 이더넷과 추론 가속기, 자율 운영 기술을 기반으로 중앙 클라우드에 집중되던 워크로드 일부를 지역에서 처리하는 흐름을 제시했다. HPE는 이 구조를 마이크로 하이퍼스케일러로 설명했다.
네트워크 구조에서는 AI 클러스터를 묶는 방식에서 AI 패브릭 중심으로 설계 출발점이 이동하는 흐름을 강조했다. 조 단위 파라미터 모델 확산과 함께 개방형 고성능 패브릭 요구가 커지고, 이더넷은 학습과 추론 환경에서 핵심 기술로 비중이 확대될 수 있다고 봤다. 이더넷은 혼잡 제어와 마이크로버스트 관리, 전력 효율 최적화를 자동으로 수행하는 방향으로 자율화가 진행되며, 의도 기반 네트워킹은 패브릭의 학습과 예측, 자체 교정으로 구현되는 형태를 예상했다.
보안은 네트워크의 부가 기능이 아니라 패브릭 자체에 내재되는 구조로 이동하는 흐름을 언급했다. 하드웨어 기반 식별, 지속적인 마이크로 세그멘테이션, 동서 트래픽 암호화 같은 요소가 기본 설계 수준에서 결합되고, 이상 행위 탐지는 라인 속도에서 처리되는 방향으로 강화될 수 있다고 봤다.
네트워킹 영역에서는 무선 운영의 중심이 표준 경쟁보다 AIOps로 이동한다고 분석했다. 멀티 링크 오퍼레이션과 확장된 채널 운용, 지연 시간 제어 같은 요소는 사람이 실시간으로 최적 판단을 내리기 어렵기 때문에, RF 동작과 채널 구성을 AI가 지속적으로 조정하는 흐름이 강해질 수 있다고 봤다. LAN은 장애 발생 후 복구를 넘어서 사용자 경험 저하를 사전에 예측하고 조정하는 역할로 확장되며, 스위치와 AP 단의 에이전트가 사용 패턴과 서비스 수요를 해석해 선제 대응하는 방식이 늘어날 수 있다고 분석했다.
운영 프레임워크는 유선, 무선, WAN을 넘어 컴퓨트와 스토리지까지 포함하는 풀스택 통합 선호가 강화되는 흐름을 제시했다. 클라우드 기반 오케스트레이션과 AI 자동화가 확산되면서 성능, 경험, 보안, 라이프사이클을 단일 관점에서 관리하려는 요구가 커지고, 공통 거버넌스 아래 유기적으로 작동하는 풀스택 운영 체계를 선호하는 방향으로 이동할 수 있다고 봤다.
인력 측면에서는 네트워크 전문 인력이 설정과 트러블슈팅 중심 업무에서 자동화와 정책, 거버넌스 중심 역할로 이동하는 변화를 언급했다. 대화형 코파일럿과 에이전틱 어시스턴트가 1차 지원과 반복 업무를 담당하고, 엔지니어는 의도 검증과 자동화 오케스트레이션, 운영 전략 설계에 더 많은 비중을 두는 형태를 예상했다.
hyundong.kim@weeeklypost.kr
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