AI를 사용한 로그 분석이란 무엇인가요?

로그 데이터는 컴퓨터 시스템, 애플리케이션 또는 네트워크에서 발생하는 이벤트의 상세 기록입니다. 대규모 언어 모델 (LLM)에서 학습된 AI 및 ML 도구는 로그 분석을 자동화하고 데이터세트의 패턴과 이상을 식별하며 시스템 또는 애플리케이션의 작동 방식에 대한 실시간 통찰력을 제공하는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI(gen AI)와 같이 풍부한 데이터가 수반된 기술의 등장으로 인해 조직에서 수집하고 처리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 최근 보고서에 따르면 엔터프라이즈 수준에서 분석이 필요한 데이터 로그는 지난 5년 동안 전년 대비 250%나 증가했습니다.¹

AI 도구 및 솔루션이 개발되면서 많은 IT 운영 팀이 로그 파일과 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 데 있어 AI 및 ML 도구에 크게 의존하고 있습니다. 현재 Microsoft(AI 기반 Azure Monitor Log를 통해), AWS(CloudWatch를 통해), IBM(IBM Watson AIOps 솔루션을 통해) 등 세계 최대 규모의 조직에서 AI로 강화된 로그 분석 툴을 제공하고 있습니다.

로그 분석은 시스템 성능, 최적화 및 보안에 대한 심층적인 인사이트를 얻기 위해 로그 데이터를 검사하는 프로세스입니다. 로그 분석은 IT 팀이 로그 데이터를 수집, 처리 및 저장하는 데 사용하는 프로세스인 로그 관리와 밀접한 관련이 있습니다. 로그 분석과 로그 관리 모두 액세스 로그, 오류 로그, 이벤트 로그의 세 가지 로그 유형을 다룹니다. 

• 액세스 로그: 액세스 로그는 일반적인 애플리케이션 서버 요청(예: 타임스탬프가 있는 IP 주소) 및 사용자가 요청한 대상을 기록하는 로그입니다. 액세스 로그는 시스템 모니터링 중에 사용자 동작을 추적하고 잠재적인 보안 위협을 감지하는 데 필수적입니다.

• 오류 로그: 오류 로그에는 사용자나 애플리케이션이 데이터베이스에 연결을 시도했지만 액세스가 거부되는 경우 등 특정 보안 인시던트와 관련된 데이터가 포함되어 있습니다. 오류 로그는 데이터 유출 후 정상적인 비즈니스 운영을 복원해야 할 때 팀의 문제 해결 노력에 도움이 됩니다. 또한 보안 인시던트 후 오류 로그를 연구하면 향후 가동 중단 시간이 발생할 가능성을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 이벤트 로그: 이벤트 로그는 IT 팀에 특정 기간 동안의 시스템 활동에 관한 인사이트를 제공합니다. 시스템 시작 및 종료, 사용자 로그인 및 예기치 않은 오류와 같은 주요 이벤트를 캡처하여 팀이 언제 무슨 일이 발생했는지 이해할 수 있도록 돕습니다.

IT 운영 (ITOps) 팀과 DevOps 엔지니어는 데이터 수집 및 구성부터 AI로 강화된 복잡한 데이터 분석 및 시각화 기술 적용에 이르기까지 로그 분석 워크플로에서 AI를 사용합니다.

지금처럼 빠르게 변화하고 데이터가 풍부한 IT 환경에서 기존 로그 분석 도구는 오늘날의 기업이 필요로 하는 시스템 성능 인사이트를 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 생성형 AI와 하이브리드 클라우드와 같이 풍부한 데이터가 수반된 기술의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가한 데이터 양은 많은 경우 기존의 로그 분석 방식으로는 처리하기 어렵습니다.

AI 기반 도구는 사람의 입력이 필요했던 많은 프로세스를 자동화하고 가속화하여 로그 분석을 혁신하고 있습니다. 다음은 로그 분석에 AI를 사용할 때 얻을 수 있는 가장 큰 이점입니다.

• 사이버 보안 향상: 기업은 매년 데이터 침해로 인해 수백만 달러의 비용을 지출하고 있습니다. 최근 IBM Institute of Business Value 보고서에 따르면, 데이터 침해로 인한 평균 비용은 작년에 10% 증가하여 480만 달러에 달했습니다. 로그 분석을 위한 AI는 팀이 인시던트 대응 능력을 향상하고 선제적 위협 관리를 전파하는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘은 인간 팀에서 며칠, 심지어 몇 달이 걸리던 이상 탐지, 근본 원인 분석, 패턴 인식과 같은 리소스 집약적인 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

• 더욱 철저한 규정 준수: 기업이 데이터를 수집, 저장 및 처리하는 지역의 변화하는 규칙과 규정을 따라잡기 위해 고군분투하는 상황에서 로그 분석을 위한 AI는 일부 규정 준수 작업을 자동화하여 도움을 줍니다. 로그 분석을 통해 적용 가능한 특정 규칙이나 데이터 거버넌스에 따라 로그 모니터링을 자동화할 수 있습니다.

• 관측 가능성 향상: 로그 분석을 위한 AI는 비즈니스의 핵심 운영에 필수적인 시스템 및 애플리케이션의 관측 가능성을 향상하는 데 도움이 됩니다. 시스템이 작동 중일 때 일반 데이터 로그가 어떻게 보이는지 학습하고 이상 징후가 있으면 즉시 ITOps 팀원에게 알리도록 AI 알고리즘을 프로그래밍할 수 있습니다. 코드 배포를 자동화하는 데 널리 사용되는 오픈 소스 플랫폼인 Kubernetes는 고급 관측 가능성 및 문제 해결을 위해 AI 강화 로그 분석을 사용합니다.

• 예측 분석: 로그 분석을 위한 AI는 방대한 데이터 로그를 수집하고 고객 행동의 패턴을 파악하여 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식에 대한 이해를 향상합니다. 이를 통해 미래의 고객 행동을 예측하고 새로운 제품을 만들거나 기존 제품을 전략적으로 조정할 기회를 파악할 수 있습니다.

최신 DevOps 팀은 AI를 활용하여 프로세스를 간소화하고 시스템과 애플리케이션이 작동하는 방식에 대한 인식을 높입니다. 예를 들어, 최종 테스트 및 디버깅 단계에서 AI는 데이터를 집계하고 코드의 이상 징후와 패턴에 플래그를 지정하여 개발자가 시장에 출시하기 전에 코드를 조정할 수 있도록 돕습니다.

로그 분석을 위한 AI는 피싱, 랜섬웨어, 멀웨어를 포함한 광범위한 사이버 위협으로부터 시스템, 애플리케이션 및 사람을 보호하는 데 도움이 됩니다. 로그 분석을 위한 AI는 실시간으로 데이터를 조사하여 사이버 공격 또는 데이터 침해를 나타낼 수 있는 패턴을 식별함으로써 시스템 및 애플리케이션에 대한 사이버 보안 팀의 가시성을 높입니다. 최근 보고서에 따르면, 사이버 보안 솔루션에 AI 보안 및 자동화를 광범위하게 활용한 조직은 평균 220만 달러를 절감했습니다.

IT 운영(ITOps)팀은 효과적인 로그 분석 도구를 사용하여 대량의 데이터에 액세스해 이를 관찰하고 성능 문제를 식별합니다. AI를 통한 로그 분석은 이전에는 팀이 직접 담당해야 했던 여러 리소스 집약적인 작업을 자동화함으로써 팀의 전략적 접근 방식을 중앙 집중화하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, IT 팀이 이전의 로그 분석 도구에서 받는 "경고" 중 다수는 중요하지 않으며 조치를 취할 필요가 없습니다. 이러한 경고를 검사하여 중요한 경고만 팀에게 알리도록 AI를 학습시킬 수 있습니다.

AI 기능이 확장됨에 따라 로그 분석을 위한 AI는 자율적 AI 또는 에이전틱 AI라는 유형의 AI에 더 많이 의존하고 있습니다. 자율적 에이전트 AI에서 AI 기반 도구는 복잡한 비즈니스 환경에서 특정 목표를 달성하는 하나의 목적으로 구축됩니다.

지속적인 인간 감독이 필요한 기존 AI 모델과 달리,AI 에이전트는 문제를 진단하고 솔루션을 추천하는 방식으로 자율성을 발휘합니다. 다음은 이 기술이 로그 분석에서 AI를 사용하는 방식의 한계를 어떻게 넓히고 있는지를 보여주는 몇 가지 예입니다.

AI 에이전트는 대규모 데이터 세트에서 이상 징후와 패턴을 검색할 뿐만 아니라 지속적으로 수집하는 데이터를 적응하고 학습하여 대응을 제공하도록 학습시킬 수 있습니다.

예를 들어, 기존의 '수동적' 또는 '규칙 기반' AI 도구는 데이터 로그에서 패턴을 발견할 수 있지만, AI 에이전트는 그 의미를 해석하고 수정 조치까지 취할 수 있습니다.

예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다. 자율적 에이전틱 AI 도구는 중단이 발생하기 전에 애플리케이션에서 문제를 감지하고, 그 위치를 파악하고 해결하여 이 프로세스를 강화합니다.

예를 들어, AI 에이전트는 로그 데이터의 추세를 식별하고 이를 동일한 애플리케이션의 과거 데이터와 비교하여 가동 중단 시간이나 잠재적 중단을 방지하기 위해 서버 또는 가상 머신의 확장이나 축소와 같은 대응을 자동화할 수 있습니다.

로그 분석에서 자율적 AI의 가장 혁신적인 기능은 AI 에이전트가 분석한 기존 패턴을 기반으로 합성 로그 데이터를 생성하는 것입니다. 이 도구를 사용하면 DevOps 팀이 코드를 실제로 적용하기 전에 다양한 시나리오를 시뮬레이션하여 테스트할 수 있습니다. 이전에는 수동 입력과 방대한 양의 리소스가 있어야만 이러한 수준의 소프트웨어 테스트를 수행할 수 있었습니다.

예를 들어, 자율적 AI를 사용하면 새로운 금융 서비스 앱을 만드는 DevOps 팀이 수동 입력 없이 무차별 대입 시도, 멀웨어 또는 서비스 거부를 포함한 다양한 공격에 대해 코드를 테스트할 수 있습니다. 자율적 AI는 실제 인시던트의 로그 데이터를 연구하여 학습하므로, 합성 로그 데이터를 정확하게 생성하여 인시던트를 시뮬레이션하고 기존 코드를 테스트할 수 있습니다.

자율적 에이전틱 AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 분석가가 친숙한 대화형 쿼리를 통해 상호 작용할 수 있도록 합니다. NLP는 AI 에이전트를 통해 사용자 경험을 개선하고 중요한 프로세스를 간소화하고 가속화합니다.

예를 들어, IT Ops 팀 구성원은 인사이트를 얻기 위해 로그 데이터 요약을 검토하는 대신 간단히 다음을 입력할 수 있습니다 오늘 특이한 활동이 있었어? 그러면 AI 에이전트가 사람처럼 답변합니다.