AIOps란 무엇인가요?
IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)은 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 IT 인프라를 유지 관리하는 프로세스입니다. 성능 모니터링, 워크로드 예약, 데이터 백업 같은 중요 운영 작업을 자동화합니다. AIOps 기술은 최신 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP) 및 기타 고급 AI 방법론을 사용하여 IT 운영 효율성을 개선합니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 IT 운영에 사전 예방적이고 개인화된 실시간 인사이트를 제공합니다.
AIOps가 중요한 이유는 무엇인가요?
조직이 운영 서비스와 IT 인프라를 현대화하면 점점 더 많은 양의 데이터를 수집, 분석 및 적용할 때 이점을 누릴 수 있습니다. 다음으로, AIOps 플랫폼을 사용하여 얻을 수 있는 몇 가지 주요 비즈니스 이점을 공유해 보겠습니다.
운영 비용 절감
AIOps를 사용하면 조직에서 데이터 전문가로 구성된 린 팀(Lean Team)을 유지하면서 빅 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. AIOps 솔루션을 갖춘 데이터 전문가는 IT 팀을 강화하여 운영 문제를 정밀하게 해결하고 비용이 많이 드는 오류를 방지합니다.
또한 AIOps를 사용하면 IT 운영 팀이 일반적이고 반복적인 작업 대신 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 점점 더 복잡해지는 IT 인프라 속에서 비용을 관리하는 동시에 고객 요구를 충족할 수 있습니다.
문제 완화 시간 단축
AIOps는 이벤트 상관 관계 기능을 제공합니다. 실시간 데이터를 분석하고 시스템 이상을 가리킬 수 있는 패턴을 결정합니다. 고급 분석을 통해 운영 팀은 효율적인 근본 원인 분석을 수행하고 시스템 문제를 즉시 해결할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 가용성이 극대화됩니다.
반면 ML 알고리즘은 데이터 소스에서 노이즈를 분리합니다. 따라서 IT 엔지니어가 중요한 이벤트에 집중할 수 있습니다.
예측 서비스 관리 지원
AIOps를 사용하면 조직은 ML 기술로 과거 데이터를 분석하여 미래의 문제를 예측하고 완화할 수 있습니다. ML 모델은 대량의 데이터를 분석하고 인간의 평가에서 벗어나는 패턴을 탐지합니다. 팀은 문제에 대응하는 대신 예측 분석과 실시간 데이터 처리를 사용하여 중요한 서비스에 대한 중단을 줄일 수 있습니다.
IT 운영 간소화
기존 설정 환경에서는 IT 부서가 서로 다른 데이터 소스로 작업해야 했습니다. 이로 인해 비즈니스 운영 프로세스가 느려지고 조직에 인적 오류가 발생할 수 있습니다.
AIOps는 여러 데이터 소스의 정보를 집계하기 위한 공통 프레임워크를 제공합니다. AIOps를 사용하면 IT 팀이 사람의 개입 없이 협업하고 워크플로를 조정할 수 있으므로 생산성이 향상됩니다.
고객 경험 향상
AIOps 도구는 채팅, 이메일 및 기타 채널에서 대량의 정보를 분석할 수 있습니다. 일부 회사는 AIOps 플랫폼을 사용하여 고객 행동을 분석하고 서비스 제공을 개선합니다.
또한 AIOps는 비용이 많이 드는 서비스 중단이 고객에게 미치는 영향을 방지합니다. 조직은 서비스 가용성과 효과적인 인시던트 관리 정책을 보장하여 최적의 디지털 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
클라우드 마이그레이션 지원
AIOps는 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 클라우드 인프라를 관리하기 위한 통합 접근 방식을 제공합니다. 조직은 네트워크상의 복잡한 데이터 이동에 대해 걱정할 필요 없이 기존 설정에서 클라우드 인프라로 워크로드를 마이그레이션할 수 있습니다. 이는 관찰성을 개선하여 IT 팀에서 다양한 스토리지, 네트워크 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 데이터를 원활하게 관리할 수 있습니다.
AIOps 사용 사례로는 어떤 것이 있나요?
AIOps는 기계 학습, 빅 데이터, 분석을 결합합니다. IT 팀 및 운영 팀이 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 지원하는 데 도움이 됩니다.
애플리케이션 성능 모니터링(APM)
최신 애플리케이션은 복잡한 소프트웨어 기술을 사용하여 클라우드 환경 전반에서 실행하고 규모를 조정합니다. 마이크로서비스, API, 데이터 스토리지와 같은 구성 요소 간 데이터 교환과 같은 최신 시나리오에서 기존 방법으로는 지표를 수집하기가 어렵습니다.
대신에 소프트웨어 팀은 애플리케이션 성능 모니터링에 AI를 채택하여 규모에 맞게 관련 지표를 수집하고 컴파일합니다.
애플리케이션 성능 모니터링(APM)에 대해 읽어보기 »
근본 원인 분석
AI/ML 기술은 인시던트의 근본 원인을 파악하는 데 효율적입니다. 빅 데이터를 빠르게 처리하고 여러 가지 가능한 원인 간의 상관 관계를 분석합니다. AIOps를 도입함으로써 조직은 증상이나 경고를 넘어 시스템 성능에 영향을 미치는 실제 원인을 조사할 수 있습니다.
이상 탐지
이상이란 모니터링된 데이터의 표준 분포에서 벗어나는 이상치입니다. 이는 종종 시스템 운영에 영향을 미치는 비정상적인 동작을 나타냅니다. AIOps는 데이터 편차를 신속하게 감지하고 수정 조치를 가속화하는 실시간 평가 및 예측 기능을 제공합니다.
AIOps를 사용하면 IT 팀이 인시던트를 관리할 때 시스템 알림에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 또한 IT 팀이 해결 조치를 자동화하는 규칙 기반 정책을 설정할 수 있습니다.
클라우드 자동화 및 최적화
AIOps 솔루션은 워크로드에 대한 투명성, 관찰성 및 자동화를 제공하여 클라우드 전환을 지원합니다. 클라우드 애플리케이션을 배포하고 관리하려면 상호 종속성을 관리할 때 더 큰 유연성과 민첩성이 필요합니다. 조직은 AIOps 솔루션을 사용하여 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 프로비저닝하고 규모를 조정합니다.
예를 들어 AIOps 모니터링 도구를 사용하여 클라우드 사용량을 계산하고 용량을 늘려 트래픽 증가를 지원할 수 있습니다.
앱 개발 지원
DevOps 팀은 AIOps 도구를 사용하여 코드 품질을 개선합니다. 코드 검토를 자동화하고, 프로그래밍 모범 사례를 적용하고, 개발 단계 초기에 버그를 탐지할 수 있습니다. AIOps 도구는 품질 검사를 개발 주기의 마지막 단계로 넘기기보다는 품질 검사의 일정을 앞당깁니다.
예를 들어 Atlassian은 Amazon CodeGuru를 사용하여 프로덕션 환경에서 이상 현상이 발생할 경우 조사 시간을 며칠에서 몇 시간 또는 몇 분으로 단축합니다.
AIOps는 어떻게 작동하나요?
AIOps를 사용하면 조직은 IT 운영 문제를 해결하기 위해 보다 사전 예방적인 접근 방식을 취할 수 있습니다. IT 팀은 순차적인 시스템 알림에 의존하는 대신 기계 학습과 빅 데이터 분석을 사용합니다. 이를 통해 데이터 사일로를 없애고 상황 인식을 개선하며 인시던트에 대한 개인화된 대응을 자동화합니다. AIOps를 사용하면 조직은 비즈니스 의사 결정을 지원하기 위해 IT 정책을 보다 효과적으로 시행할 수 있습니다.
다음으로, 상호 연결된 AIOps 단계에 대해 설명하겠습니다.
관찰
관찰 단계는 IT 환경에서 데이터를 지능적으로 수집하는 것을 말합니다. AIOps는 조직 네트워크 전반의 다양한 디바이스와 데이터 소스 간의 관찰성을 개선합니다.
빅 데이터 분석 및 ML 기술을 배포하면 대량의 정보를 실시간으로 수집, 집계, 분석할 수 있습니다. IT 운영 팀은 로그 및 성능 데이터에서 패턴을 식별하고 이벤트의 상호 연관시킬 수 있습니다. 예를 들어 기업은 AI 도구를 사용하여 API 상호 작용에서 요청 경로를 추적합니다.
참여
참여 단계에서는 인간 전문가를 활용하여 문제를 해결합니다. 운영 팀은 기존 IT 지표 및 경고에 대한 의존도를 줄입니다. 이들은 AIOps 분석을 사용하여 멀티클라우드 환경에서 IT 워크로드를 조정합니다. IT 팀과 운영 팀은 공통 대시보드를 통해 정보를 공유하여 진단 및 평가 작업을 간소화합니다.
또한 시스템은 적절한 팀에 개인화된 실시간 알림을 제공합니다. 선제적으로 그리고 인시던트 발생 시 이를 수행합니다.
조치
조치 단계는 AIOps 기술이 IT 인프라를 개선하고 유지 관리하기 위해 조치를 취하는 방법을 말합니다. AIOps의 최종 목표는 운영 프로세스를 자동화하고 팀의 리소스를 미션 크리티컬 작업에 다시 집중하는 것입니다.
IT 팀은 ML 알고리즘이 생성하는 분석을 기반으로 자동 응답을 생성할 수 있습니다. 과거의 이벤트로부터 학습하고 자동화된 스크립트로 유사한 문제를 미연에 방지하는 보다 지능적인 시스템을 배포할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 영향을 받는 고객에게 소프트웨어 업데이트를 릴리스하기 전에 AI를 사용하여 코드를 자동으로 검사하고 문제 해결을 확인할 수 있습니다.
AIOps 유형에는 무엇이 있나요?
AIOps는 조직이 운영을 간소화하고 비용을 절감할 수 있는 새로운 가능성을 창출합니다. 그러나 서로 다른 요구 사항을 충족하는 두 가지 유형의 AIOps 솔루션이 있습니다.
도메인 중심 AIOps는 특정 범위 내에서 작동하도록 설계된 AI 기반 도구입니다. 예를 들어 운영 팀은 도메인 중심 AIOps 플랫폼을 사용하여 네트워킹, 애플리케이션 및 클라우드 컴퓨팅 성능을 모니터링합니다.
도메인 독립적 AIOps는 IT 팀이 네트워크와 조직의 경계를 넘어 예측 분석 및 AI 자동화를 확장하는 데 사용할 수 있는 솔루션입니다. 이러한 플랫폼은 여러 소스에서 생성된 이벤트 데이터를 수집하고 상호 연관시켜 귀중한 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
AIOps와 다른 관련 용어 간의 차이점은 무엇인가요?
AIOps는 IT 운영을 개선하는 데 기계 학습과 빅 데이터 처리를 사용하는 것을 장려하는 비교적 새로운 개념입니다. 여러 관련 용어와 비교해보면 다음과 같습니다.
AIOps 및 DevOps
DevOps는 개발 워크플로와 지원 워크플로 간의 격차를 메우는 소프트웨어 관행입니다. 이를 통해 조직은 소프트웨어 팀과 운영 팀 간에 정보를 공유하여 변경 사항을 적용하고 사용자의 우려 사항을 신속하게 해결할 수 있습니다.
반면 AIOps는 AI 기술을 사용하여 기존 IT 프로세스를 지원하는 접근 방식입니다. DevOps 팀은 AIOps 도구를 사용하여 코딩 품질을 평가하고 소프트웨어 전달 시간을 지속적으로 단축합니다.
AIOps 및 MLOps
MLOps는 소프트웨어 팀이 ML 모델을 디지털 제품에 통합하는 데 도움이 되는 프레임워크입니다. 여기에는 모델 선택 및 데이터 준비가 포함됩니다. 이는 프로덕션 환경에서 ML 애플리케이션을 훈련, 평가 및 배포하는 프로세스를 포함합니다.
한편, AIOps는 실행 가능한 인사이트를 생성하고 신규 및 기존 IT 시스템의 프로세스 효율성을 개선하기 위한 ML 솔루션 애플리케이션입니다.
AIOps 및 SRE
사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)은 엔지니어링 팀이 시스템 운영을 자동화하고 소프트웨어 도구를 사용하여 검사를 수행하는 데 사용할 수 있는 접근 방식입니다. SRE 팀은 수동 접근 방식에 의존하는 대신 문제를 자동으로 감지하고 해결하여 소프트웨어 신뢰성과 고객 경험을 개선합니다.
AIOps는 SRE와 겹치는 목표를 공유합니다. 비즈니스 운영의 방대한 데이터와 ML 기반 예측 인사이트를 사용하여 사이트 신뢰성 엔지니어가 인시던트 해결 시간을 단축할 수 있도록 지원합니다.
AIOps 및 DataOps
DataOps는 조직이 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션의 데이터 사용을 최적화할 수 있도록 하는 이니셔티브입니다. 여기에는 데이터 엔지니어가 비즈니스 운영을 지원하기 위해 다양한 도메인의 데이터를 수집, 변환 및 전송하는 데 사용할 수 있는 데이터 파이프라인을 설정하는 작업이 포함됩니다.
한편, AIOps는 좀 더 복잡한 관행입니다. DataOps가 제공하는 정보를 사용하여 인시던트를 탐지, 분석 및 해결합니다.
AWS는 AIOps 요구 사항을 어떻게 지원할 수 있나요?
Amazon Web Services(AWS)는 AIOps 구현을 시작하는 데 도움이 되는 여러 AI/ML 서비스를 제공합니다. 이를 사용하여 고객 경험을 개선하고, 비즈니스 서비스 제공을 개선하고, 비용을 절감할 수 있습니다.
다음은 AIOps 요구 사항에 맞게 구축된 몇 가지 AWS 제품 및 서비스입니다.
- Amazon DevOps Guru는 소프트웨어 팀이 클라우드의 비정상적인 작업을 자동으로 탐지할 수 있도록 지원하는 ML 기반 서비스입니다.
- Amazon CodeGuru Security는 ML 알고리즘을 사용하여 코드 취약성을 자동으로 스캔하고 식별하는 소프트웨어 테스트 도구입니다.
- Amazon Lookout for Metrics는 AWS 워크로드 및 서드 파티 클라우드 애플리케이션 전반에서 이상 탐지 및 성능 모니터링을 자동화합니다.
지금 계정을 생성하여 AWS에서 AIOps를 시작하세요.
