무선 네트워크 인공지능 트래픽 관리
무선 네트워크 서비스 안정성 강화 및 효율적인 트래픽 관리를 위해
BQN 플랫폼의 인공지능 네트워크 최적화 시스템을 도입했습니다.
고객 현황
- 유·무선 네트워크 분리 사용 중
- 무선 사용 트래픽의 급격한 증가 추세
- 인공지능 QoS를 통한 체계적인 트래픽 관리 필요
- 서비스 안정성 및 품질(QoE) 개선 시급
도입 목표
- 무선 네트워크 안정성 확보 및 운영 편의성 증대
- 사용자 체감 속도 향상 및 품질 보장
- 비업무용 트래픽 제어를 통한 대역폭 확보
- 네트워크 트래픽 관리 인공지능 운영 자동화 실현
BQN 운영 매커니즘
TCP 최적화 및 가속
응답 지연을 최소화하고 데이터 전송 효율을 극대화하여 실제 가용 대역폭을 확장.
자동 혼잡 관리(ACM)
머신러닝 기반 Plug-N-Play 동작으로 네트워크 혼잡을 실시간 감지하고 자동 최적화.
인공지능 QoS
윈도우 업데이트, 스트리밍 부하를 조절하고 OTT 및 웹툰 등 불필요한 사이트를 자동 제어.
PERFORMANCE RESULT
데이터로 증명된
데이터로 증명된
압도적인 속도 개선
다운로드 속도 향상
+75.4%
업로드 속도 향상
+40.6%
운영 기대 효과
-
네트워크 가용성 극대화
TCP 최적화를 통한 물리적 회선 한계 이상의 성능 발휘
-
자동화된 장애 예방
머신러닝 ACM이 24시간 혼잡을 관리하여 안정성 향상
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인프라 비용 절감
트래픽 차단 및 제어로 불필요한 대역폭 낭비 원천 차단
"인공지능 네트워크 최적화 시스템 - BQN 플랫폼"
우리는 UTM과 백본 스위치 사이에 BQN 플랫폼을 인라인으로 구성하여
무선 AP를 통해 접속하는 모든 사용자의 트래픽을 실시간으로 분석하고 최적화 및 기속했습니다.