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AWS 솔루션을 사용하여 AI 기반 예측형 관찰성 플랫폼을 구축하는 InsightFinder의 사례
배우자로서의 시간, 지역사회 구성원으로서의 시간 또는 개인적인 시간을 꾸준히 지키기란 쉽지 않습니다. 특히 Startup의 세계에서는 더욱 그렇습니다. 기계 학습(ML)을 활용하여 고객이 클라우드 인프라의 가동 중단을 방지할 수 있도록 지원하는 인공 지능(AI) Startup인 InsightFinder는 이러한 상황을 바꾸는 것을 사명으로 합니다.
Helen Gu가 2016년에 설립한 InsightFinder는 비지도 기계 학습을 활용하여 클라우드 인프라의 신뢰성을 높입니다. 이 회사의 AI 기반 예측 관찰성 플랫폼은 기업이 비즈니스에 영향을 미치는 인시던트를 예측하고, 곧 닥칠 인시던트의 근본 원인을 정확히 찾아내 비즈니스 손실과 브랜드 손상을 방지하는 데 도움이 됩니다.
Helen은 “IT 가동 중단은 모든 사람의 삶에 큰 영향을 미칩니다. InsightFinder는 모든 사람이 보다 신뢰성 높은 IT 시스템을 이용할 수 있도록 돕는 것을 사명으로 합니다”라고 말합니다.
가동 중단이 줄어들면 사람들은 본인의 삶과 비즈니스에 가장 중요한 일에 시간을 더 할애할 수 있습니다.
Helen은 InsightFinder의 설립자 겸 Chief Executive Officer(CEO)일 뿐만 아니라, 노스캐롤라이나 주립대학교 교수이자 분산 시스템 클라우드 컴퓨팅 전문가로 20년간 일해왔했습니다. Helen은 “InsightFinder는 미국 국립과학재단과 업계 파트너들의 후원을 받아 15년이 넘는 연구의 결과물로 탄생했습니다. 처음부터 저는 이 분야에 매우 열정을 쏟았어요. 많은 사람들에게 영향을 미칠 거라고 생각하기 때문이죠”라고 설명합니다.
AWS를 활용하여 InsightFinder 솔루션 구축
Amazon Web Services(AWS)는 InsightFinder가 클라우드를 기반으로 솔루션을 개발하는 데 중요한 역할을 했습니다. Helen은 “처음 시작할 당시, 초기에는 사용하기 쉬운 제품을 찾고 있었습니다”라고 말합니다.
“AWS에는 Startup 회사에 많은 크레딧을 제공하는 아주 좋은 프로그램인 AWS Activate가 있습니다. 저희는 많은 크레딧을 제공받았고, 개발을 자력으로 진행하는 데 큰 도움이 되었습니다. 저희에게 있어서 매우 중요한 역할을 했죠.”
InsightFinder가 성공을 뒷받침할 고성능 통합 인텔리전스 엔진을 구축할 수 있었던 것도 한편으로는 AWS 덕분입니다. 이 회사는 CPU 집약적인 프로세스에도, I/O 집약적인 프로세스에도 필요에 따라 AWS 솔루션을 활용합니다. Helen은 “많은 AI 기술 회사들이 하드웨어 리소스에 막대한 투자를 해야 한다고 생각합니다”라고 말합니다. AWS를 통해 “저희는 합리적인 비용으로 고성능 엔진을 구축할 수 있습니다.”
2020년이 되자 InsightFinder는 주로 코로나19 팬데믹으로 인해 고객이 직면한 문제가 진화하는 것을 목격했습니다. Apprendis라는 한 Startup은 과학 교육 플랫폼인 InqITS를 사용하는 학생과 교사의 수가 빠르게 늘어나면서 규모의 문제에 직면했습니다. 이 회사는 Amazon CloudWatch를 적극적으로 활용하고 있었지만 전송되는 알림을 필터링할 내부 인프라가 부족했습니다. InsightFinder 엔진을 CloudWatch 데이터와 연결함으로써 이 회사는 필수 인사이트를 빠르고 쉽게 얻을 수 있었습니다. Helen은 “아주 간단합니다. 몇 번의 클릭만으로 실제로 데이터와 예측을 사용하기 시작하고 InsightFinder 엔진을 통해 AWS CloudWatch 데이터에서 근본 원인을 분석할 수 있습니다”라고 말합니다. InsightFinder는 CloudWatch 데이터를 사용하여 찾아내기 어려운 소프트웨어 버그와 성능 문제를 최종 사용자가 알아차리기 전에 찾아냈고, 그 덕분에 Apprendis 팀은 DevOps 엔지니어를 고용하지 않고도 시스템을 확장하고 플랫폼의 원활한 사용을 보장할 수 있었습니다.
이제 InsightFinder는 회사를 한 단계 더 발전시키기 위해 AWS 파트너 네트워크로 눈을 돌리고 있습니다.
Helen은 “빠르게 성장하는 기술 Startup 기업으로서, 저희는 많은 고객에게 직접 판매하기 위해 대규모 영업 인력을 고용할 생각은 없습니다. AWS 파트너 네트워크는 저희에게 중요한 시장 진출 기회가 될 것입니다. 이는 저희에게 더 생산적이고, 효과적이며, 상호적이고, 유익한 길입니다”라고 말합니다.
AI의 미래 전망
AI가 취업 기회에 영향을 미칠 수 있다는 두려움이 커지는 상황에서 Helen은 InsightFinder 또는 전체 AI 분야의 목표가 사람을 대체하는 것이라고 생각하지 않는다는 점을 분명히 했습니다. “충분한 인력, 특히 숙련된 인력들이 각 기계 앞에 앉아서 기계와 관련한 모든 차트를 살펴보고 미래의 인시던트를 예측하도록 할 수는 없습니다.” Helen은 AI를 인간의 기술 역량을 보완하는 도구로 봅니다. 즉, 기술은 인간이 할 수 없는 일에 초점을 맞춰야 한다고 생각합니다. Helen이 사용하는 알고리즘은 인간이 아닌 기계에 적합한 연중무휴 작업을 수행하면서 인간이 할 수 없는 작업의 공백을 메웁니다.
Gu는 “세상에서 가장 소중한 것은 시간입니다. 저희는 한밤중에 IT 운영 중단 문제를 해결하고 있는 것이 아니라, 사람들이 즐길 만한 일을 할 시간을 되돌려줄 변화를 가져오고자 합니다”라고 말합니다.
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Megan Crowley
Megan Crowley는 AWS Startup Content Team 팀의 선임 기술 작가입니다. 일찍이 고등학교 영어 교사로 경력을 쌓은 그녀는 교육적이면서도 영감을 주는 콘텐츠에 기여하고자 하는 끊임없는 열정에 이끌립니다. Startups의 스토리를 전 세계에 공유하는 일은 AWS에서 그녀가 맡은 역할 중 가장 보람 있는 부분입니다. Megan은 여가 시간에 목공 작업을 하거나 정원, 골동품 시장에서 시간을 보냅니다.
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