스마트하고 확장 가능한 AI 기반: 차세대 애플리케이션 관리

AI가 기업 환경을 재편함에 따라 애플리케이션 관리에 대한 사고 방식에도 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 2025년에 가장 성공적인 조직은 단순히 클라우드의 복잡성에 적응하는 데 그치지 않고, 이를 탁월한 운영 인텔리전스를 위한 촉매제로 활용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다.

모든 역할의 IT 리더는 AI 기반 인사이트와 자동화를 사용하여 애플리케이션 관리에 대한 접근 방식을 혁신하면서 복잡한 과제에 직면하고 있습니다. 하지만 비즈니스 리더는 올바른 접근 방식을 통해 전체 애플리케이션 라이프사이클에서 서비스 제공을 크게 개선할 수 있습니다.

업계 분석가들은 올해의 인사이트와 예측을 보고했는데, 기존 IT 시스템을 최적화하고 안정화하는 데 중점을 두는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 애플리케이션 관리 서비스와 관련하여 주목할 만한 상위 3가지 동향은 다음과 같습니다.

• 복원력과 혁신에 중점을 두는 최고 정보 책임자(CIO) - CIO는 비즈니스 연속성을 보장하고 지속적인 혁신을 촉진하기 위해 탄력적인 아키텍처와 AI 기반 솔루션에 대한 투자를 우선시합니다.
• 지속가능성의 중요성 증가 - 효율성에 중점을 둔 그린 클라우드 솔루션과 애플리케이션 관리 관행을 모색하는 조직에게 지속가능성은 핵심 초점이 될 것입니다.
• 극도의 자동화 - 기업은 애플리케이션 관리를 간소화하고 비용을 절감하며 운영 효율성을 높이기 위해 극도의 자동화를 우선시할 것입니다. AIOps는 자가 복구 시스템, 예측 유지 관리, 원활한 소프트웨어 업데이트를 주도합니다.

CIO는 운영 지출을 최적화해야 한다는 지속적인 압박을 받고 있지만, IT 현대화 이니셔티브를 시작하려면 더 많은 자금이 필요합니다. IT 운영 팀은 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 증가하는 애플리케이션 복잡성으로 인해 비즈니스 서비스가 저하되고 비용이 증가하는 문제와 씨름하고 있습니다.

기술 설계자는 증가하는 기술 부채로 인해 방대한 IT 환경을 유지 및 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 비즈니스 연속성 관리자는 복원력과 연속성을 위한 솔루션을 모색하면서 IT 장애가 비즈니스 운영에 미칠 잠재적 영향에 대해 걱정합니다. 마지막으로, 제공 및 인재 관리자는 비즈니스 기술 역량과 AI 기반 AMS 운영 전문성을 적절히 갖춘 인재를 확보하고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

엔터프라이즈 애플리케이션과 그 기본 인프라를 관리하고 최적화하는 것은 모든 역할의 IT 리더에게 영향을 미칩니다. 그러나 비즈니스 우선순위와 관련된 IT 운영에 대한 가시성이 없는 CIO는 가장 큰 타격을 입을 수 있습니다. 현재 투자의 수익을 보여줄 수 없다면 더 많은 자금을 요청할 수 없습니다.

하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 중요한 사용자 지정 애플리케이션을 관리하려면 지속적인 노력과 관리가 필요합니다. 기업이 맞춤형 애플리케이션을 관리할 때 직면하는 몇 가지 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 퍼블릭 클라우드와의 호환성  – 사용자 지정 애플리케이션은 일반적으로 퍼블릭 클라우드 플랫폼과 퍼블릭 클라우드 서비스에서 원활하게 작동하려면 상당한 재구성이 필요합니다. 클라우드 제공업체는 호환성 관리의 복잡성을 높이는 사용자 지정 프로토콜, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 구성을 갖추고 있습니다.
• 멀티클라우드 관리 – 오늘날 대부분의 조직은 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 여러 클라우드 제공업체를 사용합니다. 이러한 플랫폼 전반에서 일관된 성능과 통합을 보장하려면 24시간 모니터링을 수행하고, 효과적인 자동화를 배포하고, 거버넌스를 책임질 수 있는 숙련된 전담 리소스가 필요합니다.
• 확장성 및 성능 최적화  – 다양한 클라우드 환경에서 사용자 지정 애플리케이션을 동적으로 확장하는 것은 어려울 수 있습니다. 성능 최적화는 리소스 할당, 지연 시간 관리 및 비용 효율성을 포함하는 복잡한 방정식이 됩니다.
• 운영 사일로 및 도구 급증 - 클라우드 플랫폼 전반에서 서로 다른 도구와 프로세스를 사용하면 운영 사일로가 발생하는 경우가 많습니다. 또한 서로 다른 플랫폼에서 동일한 작업을 수행하는 중복 리소스를 사용하게 되어 복잡성과 비용이 증가합니다. 이러한 표준화 및 통합의 부재는 전반적인 운영 효율성을 저해하고 인재 격차를 더욱 증폭시킬 수 있습니다.
• 인재 격차  – 하이브리드 멀티클라우드 설정에서 맞춤형 애플리케이션을 관리하려면 클라우드 기술, 애플리케이션 개발 및 인프라 관리에 대한 전문 기술이 필요합니다. 이러한 전문 지식의 부족은 기업의 지속적인 과제입니다.

하이브리드 환경에서 애플리케이션을 관리하는 복잡성이 지속적으로 증가하고 있으며, 기존 방식으로는 최신 IT 환경에 대응하기가 어렵습니다. AI 기반 관리는 애플리케이션 성능 최적화, 보안 강화 및 운영 효율화를 위한 지능형 데이터 기반 솔루션을 제공함으로써 혁신적인 돌파구를 마련합니다.

AI는 머신 러닝과 예측 분석을 사용하여 패턴을 식별하고, 문제를 예측하고, 사전 예방적 해결책을 제공하여 모든 클라우드 플랫폼에서 통합과 기능을 보장할 수 있습니다. AI는 다음과 같은 기능을 통해 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 기업이 맞춤형 애플리케이션을 관리하는 방식을 혁신했습니다.

• 지능형 모니터링 및 인사이트  – AI 기반 도구는 여러 클라우드의 애플리케이션을 실시간으로 모니터링하여 이상 징후를 식별하고 가동 중단 시간을 방지하기 위한 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
• 선제적 관리를 위한 예측 분석  – AI는 예측 분석을 지원하여 기업이 잠재적인 문제를 예측하고 선제적으로 해결하여 예기치 않은 중단을 줄일 수 있습니다.
• 자동화  – AI 기반 자동화는 패치 관리, 리소스 할당, 성능 조정과 같은 반복적인 작업을 제거하여 귀중한 인적 자원을 확보합니다.
• 동적 확장  – AI는 워크로드 수요에 따라 리소스를 동적으로 확장하여 비용을 최소화하면서 최적의 성능을 보장합니다.

업계에서는 이미 멀티클라우드 제공업체가 생성형 AI를 임베딩하여 제품에 내장하는 것을 목격하고 있으며, 2025년에는 이러한 기능이 더 많이 적용될 것으로 예상됩니다.

자산 중심 접근 방식과 자동화를 통합한 로우터치 관리 방법론의 조합은 비즈니스 크리티컬 애플리케이션의 관리를 최적화하는 데 있어 판도를 바꿀 수 있는 것으로 입증되었습니다. 이 방법론은 AI/ML 및 클라우드 네이티브 도구와 같은 고급 기술을 사용하여 고객이 셀프 서비스 모델을 사용하여 운영 효율성을 높일 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 수동 개입의 필요성이 줄어들어 인적 오류가 줄어듭니다.

로우터치 방법론은 다음과 같은 작업에 적합합니다.

• 자동화된 애플리케이션 배포 및 구성 — 이는 애플리케이션의 프로비저닝 및 구성 프로세스를 자동화하여 수행됩니다. 예를 들어, 신입 사원을 위한 소프트웨어는 입사하자마자 사전 정의된 설정에 따라 자동으로 설치될 수 있습니다.
• 클라우드 기반 애플리케이션의 동적 확장  – 로우터치 자동화를 통해 IT 팀은 클라우드 기반 애플리케이션을 자동으로 확장 또는 축소하여 변동하는 워크로드를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 판매 기간 동안 트래픽이 급증하는 전자 상거래 플랫폼은 수요를 처리하기 위해 더 많은 서버 또는 리소스를 자동으로 할당하여 원활한 사용자 경험을 보장할 수 있습니다.
• 실시간 모니터링 및 문제 해결  – 애플리케이션 성능의 이상 징후와 애플리케이션 성능 병목 현상을 수동 개입 없이 신속하게 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 중요한 서비스가 높은 트래픽으로 인해 속도가 느려지면 시스템은 자동으로 리소스를 확장하거나 수정 사항을 적용하여 서비스 가동 시간과 성능을 유지합니다.
• 지속적인 보안 및 규정 준수 관리 – 취약성 스캔, 패치 관리 및 정책 시행과 같은 일상적인 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 보안 위협이 발생하면 시스템이 사람의 개입 없이 영향을 받는 애플리케이션에 자동으로 패치를 배포하여 위험 노출을 최소화할 수 있습니다.
• 애플리케이션 자가 치료 기능  – 애플리케이션 장애 발생 시 제로터치 시스템이 문제를 자율적으로 진단하고 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 중요한 애플리케이션을 호스팅하는 서버가 충돌하는 경우 시스템은 수동 개입 없이 자동으로 백업 서버로 전환하고, 서비스를 복원하고, 이해관계자에게 알릴 수 있습니다.
• 자가 지원 시스템  – 생성형 AI 기반의 자가 지원 시스템을 통해 사용자는 지원 담당자와 상담할 필요 없이 티켓을 제기하고 자동화된 수정을 시작할 수 있습니다. 그 결과, 문제를 더 빠르게 해결하고 인적 자원의 시간 활용을 최적화할 수 있습니다.

IBM은 한 다국적 제조 기업이 Asset-First-AMS 접근 방식을 사용하여 IT 운영을 위해 플랫폼에 구애받지 않고 도구에 구애받지 않는 데이터 기반 전략을 배포하도록 지원했습니다. AI 기반 서비스는 전체 IT 환경에서 연중무휴 24시간 모니터링 및 관찰 기능을 제공합니다.

또한 AI를 기반으로 하는 IT 서비스 관리를 제공하여 운영 효율성, 가시성 및 효과성이 크게 향상되었습니다. 이를 통해 기업은 생산 전에 50개 이상의 문제를 감지하고 월별 IT 지출에서 미화 83,000달러 이상을 절감할 수 있었으며, 수작업 감소로 인한 추가 비용 효과도 달성할 수 있었습니다.

IBM은 자산 중심 방법론을 통해 광범위한 독자적 도구를 활용하여 AMS 서비스를 가속화 및 최적화하고 고객에게 혜택을 제공합니다. 자산 및 액셀러레이터 포트폴리오에는 Manage on Mainframe, Transition Engine, PRISM 등이 포함되어 있습니다.

이러한 도구와 자산을 함께 사용하면 전체 애플리케이션 라이프사이클에서 서비스 제공을 크게 개선할 수 있습니다. 또한 자산은 역할 및 도메인별 AI 어시스턴트, 에이전트 및 애플리케이션을 제공하는 AI 전달 플랫폼인 IBM® Consulting Advantage로 구동됩니다. 핵심은 단순히 애플리케이션을 관리하는 것만이 아니라, 지속 가능한 성장과 지속적인 개선을 위해 비즈니스 운영을 최적화하는 것입니다.

IBM Consulting에 대해 자세히 알아보려면 다가오는 웨비나에 참여하세요. AI를 활용하여 하이브리드 클라우드의 맞춤형 애플리케이션에 대한 관리를 간소화하고 비용을 최적화할 수 있습니다.