HPE의 데이터센터 네트워킹 청사진이 더욱 명확해지다

Hewlett Packard Enterprise의 최고 경영자(CEO) Antonio Neri는 이번 주 라스베이거스에서 열린 회사의 Discover 2026 쇼의 분주함 속에서, 약 1년 전을 회상하는 시간을 가졌습니다. 당시 HPE는 미국 법무부와의 1년 넘게 이어진 격렬한 협상 끝에 경쟁 네트워크 벤더인 Juniper Networks를 140억 달러에 인수하는 계약을 마침내 마무리했습니다.

10년 전, HPE는 Aruba Networks를 인수하여 데이터센터에서 제공하는 것과 상호 보완할 수 있도록 지점(branch) 및 캠퍼스 환경에서의 네트워킹 역량을 확보했습니다. 그러나 Neri는 그 이후 몇 년 동안 기업의 클라우드 도입이 계속 확장되고 AI가 부상함에 따라, **"**우리는 다음의 거대한 기회, 즉 혁신의 다음 개척지인 스택(stack)의 네트워킹 계층(networking layer)이 다음 기회가 될 것이라는 점을 매우 빠르게 학습했습니다."라고 말했습니다.

회사는 Cisco Systems 및 Arista Networks와 같은 경쟁사들에 뒤처지지 않기 위해 핵심 네트워킹 포트폴리오를 강화할 필요가 있었으며, 데이터센터 스위치와 라우터 라인업을 갖춘 Juniper는 좋은 매칭으로 보였습니다. AI 추론(inference) 워크로드의 성장과 AI 에이전트(AI agents)의 등장은 이러한 거래를 더욱 중요하게 만들었습니다.

그는 "제 생각에 [Juniper 인수]는 시기적절했습니다."라고 말했습니다. "이제 우리는 우리가 목격하고 있는 AI 전환의 변곡점(inflection point)에 완벽하게 맞춰진, 에지(edge)에서 코어(core)를 거쳐 클라우드(cloud)에 이르는 완전한 포트폴리오를 보유하게 되었습니다. 이는 클라우드, 스토리지(storage), 서버(servers) 분야든, 혹은 컴퓨팅(compute)을 통한 대규모 AI 분야든 나머지 포트폴리오와 유사한 흐름입니다."

Juniper 인수 계약이 완료되었을 때 언급했듯이, 관건은 제품 포트폴리오가 어떻게 통합될 것인가 하는 문제였습니다. 그에 대한 답변은 비교적 빠르게 나오기 시작했습니다. 12월에 열린 HPE Discover Barcelona 2025에서, Juniper의 전 CEO이자 현재 HPE Networking의 부사장, 사장 및 총괄 매니저인 Rami Rahim은 Juniper로부터 물려받은 Mist AI 기술과 Aruba Central 플랫폼의 결합을 통해 HPE의 '자율 주행 네트워크 (self-driving network)' 전략을 가속화할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 클라우드에서 AI 데이터센터(AI datacenters), 그리고 에지(edge)에 이르기까지 네트워크 패브릭(network fabric) 전체에 AI를 내장하여, 인간의 개입을 거의 또는 전혀 필요로 하지 않고 스스로 구성, 최적화 및 복구할 수 있는 네트워크를 구축하려는 계획입니다.

이번 주 Discover 행사에서 HPE는 네트워킹 포트폴리오 내부뿐만 아니라 네트워킹과 컴퓨팅(compute) 사이의 통합, 그리고 신제품 출시를 통해 이러한 노력을 지속했습니다. Mist AI는 이러한 통합의 중심에 있습니다. 여기에는 Mist를 Aruba Central에 통합하고, Aruba Central을 Mist에 통합하겠다는 Rahim의 약속을 이행하는 것이 포함되며, 이는 Juniper와 Aruba 포트폴리오를 결합하기 위해 HPE가 '교차 수분 (cross-pollination)' 통합 전략이라 부르는 핵심 부분입니다.

이러한 움직임은 두 플랫폼이 에이전트 기반 역량(agentic capabilities)과 하드웨어를 공유하고, AI 네이티브 운영(AI-native operations) 전반에 걸쳐 일관성을 추진할 수 있도록 할 것입니다. 이 통합을 가속화하는 것은 Juniper의 또 다른 기술인 Marvis AI 엔진으로, 이는 네트워크의 자동화된 문제 해결(troubleshooting)을 돕는 AI 네트워크 어시스턴트 역할을 합니다. Marvis Actions는 네트워크 문제의 원인을 정확히 찾아내고 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 AI 기반 구성 요소입니다.

HPE는 Aruba Central에서 Marvis Actions를 사용할 수 있도록 제공하고 있으며, 자사의 CX 스위칭 (switching) 포트폴리오를 Mist와 통합하고 있습니다. 올해 말에는 Marvis Actions가 Aruba Central에도 도입될 예정입니다. 또한, HPE는 Mist에 예측 분석 (predictive analytics) 기능을 추가하여 시스템 장애를 선제적으로 예측하고 네트워크 중단을 방지할 수 있도록 하고 있으며, 복구 작업을 위한 고급 추론 AI 에이전트 (advanced reasoning AI agent) 기능을 도입하여 데이터센터 네트워크에 대한 근본 원인 분석 (root cause analysis)을 제공할 예정입니다.

"이것을 데이터센터 운영을 위한 Marvis AI 엔진이라고 생각하십시오."라고 Rahim은 말했습니다. "우리는 텔레메트리 (telemetry), 애플리케이션 흐름 (application flows), 운영 컨텍스트 (operational context), 과거 지식을 결합하여 근본 원인을 빠르게 이해하고 다음 단계를 권장합니다. 과거에는 진단하는 데 며칠이 걸리거나 최소 몇 시간은 소요되었던 문제들을 이제는 말 그대로 몇 분 만에, 또는 누군가 문제가 발생했다는 것을 인지하기도 전에 선제적으로 해결할 수 있습니다."

또한, HPE는 프라이빗 클라우드 및 데이터센터 네트워크를 자동화, 최적화 및 보안화하는 데 사용되는 클라우드 기반 AIOps 소프트웨어 제품군인 Mist Networking Data Center Assurance를 HPE Compute Ops Management 및 GreenLake 모두와 통합하고 있습니다. Juniper 네트워킹 기술 또한 HPE AI Factories에 통합되고 있습니다.

보안 측면에서 HPE는 SD-WAN과 SSE (Security Service Edge)를 결합한 SASE (Secure Access Service Edge) Orchestrator를 선보였습니다.

새로운 하드웨어에는 AI 추론 (inference) 클러스터 및 에지 (edge)에서의 AI 작업을 위한 QFX5140 스위치가 포함되어 있으며, 이는 데이터가 있는 곳에서 AI 추론이 수행될 수 있도록 보장하는 방법입니다:

또한 대규모 AI 인프라의 성능을 향상시키기 위해 AMD의 "Helios" AI 서버 랙을 위한 새로운 QFX5250 스위치 트레이 (Switch tray)도 있습니다:

Neri는 이후 기자들과의 미팅에서 HPE가 **"**환상적인 포트폴리오를 보유하고 있으며, 우리의 아키텍처는 현대적이고 클라우드 네이티브 (cloud-native)이며 AI 중심 (AI-driven)이라고 믿기 때문에 그 포트폴리오는 여러 면에서 Cisco와 대등하거나 그 이상"이라고 덧붙였습니다.

HPE만이 에이전트형 AI (agentic AI) 및 추론 (inference) 워크로드가 네트워크에 미칠 영향을 목격하고 있는 유일한 벤더는 아닙니다. 이달 초 열린 Cisco Live 2026 행사에서, 경영진은 에이전트형 AI 및 프런티어 AI (frontier AI) 모델과 같은 신흥 기술에 대응하기 위해 기업용 AI 인프라 스택을 지속적으로 확장하고 있다고 밝혔습니다. HPE의 경쟁사들과 마찬가지로, 그들은 스택 내에서 네트워크의 기초적인 성격과 증가하는 에이전트형 및 추론 워크로드에 네트워크가 어떻게 적응해야 하는지를 강조했습니다.

AI가 광역 네트워크 (WANs)에 미치는 영향에 관한 부수적인 보고서에서, Cisco는 트래픽 증가가 우려 사항이긴 하지만, 그 영향이 단순히 트래픽을 늘리는 수준을 넘어선다고 언급했습니다. 보고서에 따르면, 에이전트는 전통적인 도구보다 작업당 450% 더 많은 트래픽을 생성합니다. 즉, 에이전트는 트래픽 자체를 변화시키며, 기존 네트워크가 처리할 것으로 예상되었던 인간의 속도에 맞춘 비디오 스트림에서 벗어나고 있습니다.

보고서 저자들은 "2035년까지 네트워크 트래픽의 4분의 1이 AI 추론 (AI inference)이 될 것으로 예상됩니다"라고 기술했습니다. "이러한 흐름은 웹과 다르게 동작합니다. 더 오래 지속되고, 더 많은 업스트림 (upstream) 용량을 요구하며, 인간의 속도가 아닌 소프트웨어의 속도로 작동합니다. 에이전트 로직과 AI 모델 사이의 연결성은 사실상 에이전트의 '척수 (spinal cord)'가 되며, 이는 네트워크의 어떠한 저하도 에이전트의 기능을 직접적으로 손상시키는 결정적인 의존 요소가 됩니다."

Neri는 HPE가 에이전트형 AI와 추론이 네트워크에 가져올 변화와 해당 네트워크가 얼마나 중요한지를 이해하고 있다고 말했습니다.

“인프라에는 항상 하나의 핵심 요소가 있습니다,”라고 그는 기조 연설 무대에서 말했습니다. “AI 시대에 그 핵심 요소는 바로 네트워크입니다. 전체 아키텍처 (Architecture)의 성능이 네트워크에 달려 있습니다. 모든 바이트 (Byte), 모든 토큰 (Token), 모든 결정이 네트워크를 통과합니다. 이것이 바로 우리가 오늘 HPE Juniper 네트워크를 우리의 AI 데이터 솔루션에 도입하여, 더욱 효율적이고 고성능인 AI 환경을 구현하고자 하는 이유입니다. 하이퍼스케일러 (Hyperscaler), 서비스 제공업체 (Service Provider), 네오클라우드 (Neocloud), 혹은 대규모 기업이든 관계없이, 여러분은 가장 큰 AI 투자 자산을 연결하고 보호하는 방식에 있어 더 많은 선택권을 갖게 될 것입니다.”