비대면 리테일 서비스의 비중이 더 커질 전망이다. 시장조사 기관 IDC에 따르면, 향후 3년간 리테일 산업 33%는 매장 중 일부를 새로운 형태로 바꿀 예정이다. 같은 시기 리테일 산업 70~80%가 비대면 서비스를 위한 핵심 기술인 클라우드 기반의 옴니 채널 스토어를 도입할 전망이다.

비대면 전환은 곧 디지털 전환이다. 이때 발생하는 방대한 데이터를 분석해 인사이트를 도출하고, 비즈니스에 적용하는 것이 가장 이상적이다. 다만, 디지털 전환을 위해서는 서비스와 신기술 안정적으로 구동할 수 있는 네트워크가 뒷받침되어야 한다.

이재연 한국주니퍼네트웍스 부장은 바이라인 네트워크가 주최한 <리테일&로지스 테크 컨퍼런스 2021>에서 “비대면 서비스를 통해 발생하는 방대한 양의 데이터를 분석하기 위해서는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술, 그리고 클라우드 환경이 필요하다”며 “또 데이터 분석과, 기술 활용을 위해 확장가능하고 안정적인 네트워크 환경이 필수적”이라고 강조했다.

주니퍼네트웍스의 네트워크 미스트(MIST)는 이러한 요건을 반영했다. 미스트는 마이크로 서비스 클라우드 기반의 아키텍처를 이용해 전체 리테일 산업에 적합하다는 것이 회사 측의 설명이다. AI가 탑재된 미스트는 ▲머신러닝 기반의 유무선 서비스 ▲AI비서 마비스 탑재 ▲SD-WAN ▲동선·위치 관련 BLE 로케이션 서비스 등을 제공한다.

머신러닝 기반의 유무선 서비스는 무선장비와 유선장비를 통합해 관리하는 기능이다. 미스트는 유무선 환경에서 네트워크 자동화를 제공한다. 크게 장비 설치 후 설정을 지원하는 단계, 네트워크 단말 창을 관리하거나 미스트 대시보드에서 스위치 설정을 하는 단계, 이벤트가 발생하는 단계에서 AI 기반의 자동화 기능을 지원한다.

주목할 만한 기능은 미스트에 자체 AI엔진인 마비스가 탑재된 것이다. 마비스는 사용자 요구사항에 따른 결과를 제공한다. 데이터를 기반으로 이상징후를 사전에 탐지해 방지할 수 있으며 연결, 성능 지연 원인을 파악할 수 있다. 딥러닝 기술을 활용해 채널 간섭이 최소화되도록 자동 채널을 최적화하고, 트리거된 이벤트 목록을 보여준다.

이재연 부장은 “마비스가 네트워크를 모니터링하고 사전 예방조치를 수행해 사용자 경험을 지속적으로 최적화한다”며 “클라이언트, 클라우드 문제를 자동으로 찾고 관련 패킷을 캡쳐해 문제를 해결하는데 필요한 정보를 제공한다”고 설명했다.

AI 기반의 위치기반 서비스도 미스트의 강점이다. 가상 비콘 기능으로 단말의 실시간 위치와 이동경로를 확인할 수 있다. 구성요소에 대한 세부 정보를 확인하는 것도 가능하다. 이를 활용해 셀프 체크아웃, 비대면 픽업 및 재고 확인 등의 자동화 서비스를 위한 플랫폼을 구축할 수 있다. 나아가 고객이 원하는 품목을 찾아주는 서비스를 제공하는 것도 가능하다.


이 부장은 “미스트의 기본 제공 위치 서비스를 활용해 현장인력, 장소, 사물 등을 찾을 수 있다”며 “고가의 자산도 위치 트래킹이 가능해 외부 반출 시 경보를 울릴 수 있다”고 말했다.

글. 바이라인네트워크
<홍하나 기자>0626hhn@byline.network



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