AIOps의 미래: IT 운영의 효율성과 비용 절감을 위한 최선의 전략

 

 

1. AIOps 란 무엇인가 ?

AIOps는 Artificial Intelligence for IT Operations의 약자로, IT 운영을 위한 인공 지능 기술을 활용하는 것을 의미합니다. 이는 IT 인프라의 성능 모니터링, 워크로드 예약, 데이터 백업 같은 중요 운영 작업을 자동화하고, 최신 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP) 및 기타 고급 AI 방법론을 사용하여 IT 운영 효율성을 개선합니다AIOps는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 IT 운영에 사전 예방적이고 개인화된 실시간 인사이트를 제공합니다.

AIOps는 IT 운영 데이터에 빅데이터 분석, AI, 머신러닝을 다층적으로 적용하여 IT 운영을 자동화하고, 패턴을 지능적으로 식별하며, 일반적인 프로세스와 작업을 보강하고, IT 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이러한 기술은 IT 운영의 복잡성을 줄이고, 비용을 절감하며, 서비스 가용성을 극대화하는 데 기여합니다. AIOps라는 용어는 2016년 Gartner가 처음 사용했으며, 중앙화된 IT에서 전 세계 클라우드 및 온 프레미스에서의 작업 부하 운영을 나타내는 디지털 혁신이라는 개념에서 발전했습니다. 초기에는 IT 운영의 복잡성을 줄이고, 자동화와 분석을 통해 효율성을 높이는 데 중점을 두었습니다. 시간이 지나면서 AIOps는 더 많은 기능을 추가하고, 다양한 IT 환경에서 활용되기 시작했습니다.

 

2. AIOps와 전통적인 IT운영의 차이점

AIOps와 전통적인 IT 운영 간의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

문제 해결 접근 방식

• 전통적인 IT 운영: 주로 반응형 접근 방식을 사용하여 문제가 발생한 후에 해결합니다. 이는 긴 시간 동안 시스템이 다운될 수 있으며, 운영 효율성이 떨어질 수 있습니다.
• AIOps: 예측형 접근 방식을 사용하여 문제를 사전에 탐지하고 해결합니다. 이는 시스템 다운 시간을 줄이고 운영의 연속성을 높입니다.

자동화 수준

• 전통적인 IT 운영: 자동화가 제한적이며, 많은 작업이 수동으로 처리됩니다. 이는 비용이 많이 들고 효율성이 떨어질 수 있습니다.
• AIOps: 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. AI와 머신러닝을 활용하여 데이터를 실시간으로 처리하고 분석합니다.

데이터 처리 및 분석

• 전통적인 IT 운영: 데이터 분석이 수동으로 이루어지며, 대량의 데이터를 처리하는 데 어려움이 있습니다. 이는 중요한 인사이트를 놓칠 수 있습니다.
• AIOps: AI와 머신러닝을 활용하여 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.

팀 협업 및 통합

• 전통적인 IT 운영: 팀 간의 소통이 제한적이며, 프로세스가 단편화되어 있습니다. 이는 협업의 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다.
• AIOps: 다양한 IT 기능 간의 통합을 촉진하여 팀 간의 협업과 투명성을 높입니다. 이는 IT 환경의 관리를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다.

비용 효율성

• 전통적인 IT 운영: 수동 작업으로 인해 비용이 높고 자원이 비효율적으로 사용됩니다.
• AIOps: 자동화와 최적화된 자원 할당을 통해 비용을 절감하고 효율성을 높입니다

반응형

3. AIOps와 ITOps의 차이점

정의 및 목적

• ITOps (IT Operations): ITOps는 IT 시스템과 인프라의 일상적인 관리와 유지보수를 포함하는 전통적인 IT 운영 프로세스를 의미합니다. 이는 네트워크, 서버, 애플리케이션 등의 성능 모니터링, 문제 해결, 패치 관리 등을 포함합니다. ITOps의 주 목적은 IT 시스템의 안정성과 가용성을 보장하는 것입니다.
• AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations): AIOps는 IT 운영에 인공 지능(AI)와 머신러닝(ML)을 활용하여 IT 시스템의 성능을 최적화하고, 문제를 예측 및 자동으로 해결하는 것을 목표로 합니다. AIOps는 대량의 데이터를 분석하여 IT 운영의 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 서비스의 품질을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

문제 해결 접근 방식

• ITOps: 주로 반응형 접근 방식을 사용하여 문제가 발생한 후에 해결합니다. 이는 수동적인 문제 해결 프로세스를 포함하며, 문제가 발생하면 IT 팀이 이를 해결하기 위해 시간을 소요합니다.
• AIOps: 예측형 접근 방식을 사용하여 문제를 사전에 탐지하고 해결합니다. AI와 ML을 활용하여 데이터를 실시간으로 분석하고, 문제가 발생하기 전에 예방 조치를 취합니다.

자동화 수준

• ITOps: 자동화가 제한적이며, 많은 작업이 수동으로 처리됩니다. 이는 비용이 많이 들고 효율성이 떨어질 수 있습니다.
• AIOps: 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. AI와 ML을 활용하여 데이터를 실시간으로 처리하고 분석합니다.

데이터 처리 및 분석

• ITOps: 데이터 분석이 수동으로 이루어지며, 대량의 데이터를 처리하는 데 어려움이 있습니다. 이는 중요한 인사이트를 놓칠 수 있습니다.
• AIOps: AI와 ML을 활용하여 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하여 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.

기술 활용

• ITOps: 주로 전통적인 모니터링 도구와 수동적인 문제 해결 방법을 사용합니다.
• AIOps: AI, ML, NLP 등 최신 기술을 활용하여 IT 운영을 혁신하고, 자동화된 문제 해결 및 예측 분석을 제공합니다.

4. AIOps의 중요성과 이점

AIOps는 IT 운영에 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다.

운영 비용 절감

AIOps를 사용하면 조직은 데이터 전문가로 구성된 린 팀을 유지하면서도 빅 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이는 IT 팀을 강화하여 운영 문제를 정밀하게 해결하고 비용이 많이 드는 오류를 방지합니다. 또한, IT 운영 팀은 일반적이고 반복적인 작업 대신 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 비용을 관리하는 동시에 고객 요구를 충족할 수 있습니다.

문제 완화 시간 단축

AIOps는 이벤트 상관 관계 기능을 제공하여 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. ML 알고리즘은 데이터 소스에서 노이즈를 분리하여 IT 엔지니어가 중요한 이벤트에 집중할 수 있도록 돕습니다.

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

5. AIOps의 작동 방식과 구성 요소

AIOps는 여러 소스의 데이터를 통합한 후 머신러닝(ML) 또는 딥러닝(DL) 알고리즘을 통해 데이터를 처리하여 경험 품질(QoE), 근본 원인 분석, 이상 징후 탐지와 같은 실시간 인사이트를 제공합니다. 우수한 AIOps는 오탐성을 줄여 경보 피로를 제거하므로 오퍼레이터가 문제를 선제적으로 감지하고 최종 사용자 경험에 영향을 미치기 전에 해결할 수 있습니다.

AIOps의 주요 단계

1. 관찰: IT 환경에서 데이터를 지능적으로 수집하는 단계입니다. AIOps는 조직 네트워크 전반의 다양한 디바이스와 데이터 소스 간의 관찰성을 개선합니다.
2. 분석: 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 이상 징후를 탐지합니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 노이즈를 분리하고 중요한 이벤트에 집중할 수 있도록 돕습니다.
3. 행동: 분석된 데이터를 기반으로 문제를 해결하거나 예방 조치를 취합니다. AIOps는 자동화된 워크플로우를 통해 문제를 신속하게 해결하고, IT 운영의 효율성을 높입니다.

AIOps의 핵심 구성 요소

• 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 알고리즘: 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 데 사용됩니다.
• 컨텍스트 데이터: 이벤트와 관련된 추가 정보를 제공하여 문제 해결을 지원합니다.
• 자연어 처리(NLP): 복잡한 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데 사용됩니다.
• 데이터 시각화 도구: 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각화합니다.

6. AIOps의 유형과 적용 사례

AIOps는 주로 두 가지 유형으로 나뉩니다: 도메인 중심 AIOps와 도메인 독립적 AIOps.

도메인 중심 AIOps

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. 이러한 플랫폼은 특정 도메인 내에서 최적화된 성능을 제공합니다.

도메인 독립적 AIOps

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 제공합니다1. 이는 조직 전체의 IT 운영을 통합적으로 관리하는 데 유용합니다.

AIOps 적용 사례

• 클라우드 마이그레이션 지원: AIOps 솔루션은 워크로드에 대한 투명성, 관찰성 및 자동화를 제공하여 클라우드 전환을 지원합니다. 조직은 AIOps를 사용하여 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 프로비저닝하고 규모를 조정할 수 있습니다1.
• 앱 개발 지원: DevOps 팀은 AIOps 도구를 사용하여 코드 품질을 개선하고, 코드 검토를 자동화하며, 개발 단계 초기에 버그를 탐지할 수 있습니다.\

7. AIOps의 미래와 전망

AIOps는 IT 운영의 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 전 세계 AIOps 플랫폼 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2030년까지 352억 4천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다8. AIOps는 클라우드 기반의 복잡한 IT 환경에서 특히 유용하며, 자동화와 예측 분석을 통해 IT 운영의 자율성을 높이는 데 기여할 것입니다.

AIOps의 도전과제

• 기술 격차: AIOps 도입에는 고도의 기술적 전문성이 필요합니다. IT 팀의 기술 격차를 줄이기 위해 교육 및 기술 향상 프로그램에 투자해야 합니다.
• 보안: AIOps 툴은 시스템에 새로운 보안 취약점을 도입할 수 있습니다. 강력한 암호화 및 액세스 제어를 구현하여 민감한 데이터를 보호해야 합니다.

AIOps의 미래 전망

AIOps는 IT 운영을 자동화하고, 예측 분석을 통해 문제를 사전에 예방하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. AI 기술의 발전과 함께 AIOps는 더 많은 기능을 추가하고, IT 운영의 자율성을 높이는 데 기여할 것으로 보입니다. 이는 기업이 더 빠르고 효율적인 IT 운영을 통해 시장 경쟁력을 강화할 수 있도록 돕습니다.