AIOps란 무엇인가요?

AIOps는 빅 데이터, 분석 및 ML 기능을 활용하여 다음을 수행합니다.

• 엔터프라이즈 기술 스택에서 IT 구성 요소, 애플리케이션 요구 사항, 성능 모니터링 툴 및 서비스 티켓팅 시스템에서 생성되는 방대한(그리고 계속 증가하는) 데이터를 수집하고 집계합니다.

• '노이즈'에서 '신호'를 지능적으로 전환하여 애플리케이션 성능 및 가용성 문제와 관련된 중요한 이벤트 및 패턴을 식별합니다.

• 근본 원인을 진단해 IT 및 DevOps 팀에 보고하여 신속한 사고 대응과 복구를 수행하거나, 경우에 따라 사람의 개입 없이 문제를 자동으로 해결하기도 합니다.

AIOps는 개별적인 수동 IT 운영 도구를 하나의 지능형 자동화 IT 운영(ITOps) 플랫폼으로 통합하여 IT 운영팀이 엔드투엔드 가시성과 컨텍스트를 바탕으로 성능 저하나 장애에 신속하고 선제적으로 대응할 수 있도록 합니다.

이를 통해 기업은 다양하고 역동적이며 모니터링이 어려운 IT 환경과 분리된 IT 팀, 그리고 애플리케이션 성능과 가용성에 대한 사용자 기대치 사이의 격차를 해소할 수 있습니다. 비즈니스 전반에서 디지털 혁신 이니셔티브가 확산되면서 많은 전문가들은 AIOps를 IT 운영 관리의 미래로 보고 있습니다.

AIOps는 데이터 출력 및 집계, 알고리즘, 오케스트레이션 및 시각화를 포함한 다양한 AI 전략과 기능을 통합할 수 있습니다.

알고리즘은 IT 전문 지식, 비즈니스 로직 및 목표를 코드화하여 AIOps 플랫폼이 보안 이벤트의 우선순위를 지정하고 성능 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 알고리즘은 머신 러닝(ML)의 기반을 형성하며, 플랫폼이 기준선을 설정하고 환경 데이터 변화에 따라 적응할 수 있게 해줍니다.

머신 러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 딥 러닝 등의 알고리즘과 기법을 사용하여 시스템이 대규모 데이터 세트에서 학습하고 새로운 정보에 적응할 수 있도록 지원합니다. AIOps에서 머신러닝은 이상 감지, 근본 원인 분석(RCA), 이벤트 상관관계 분석 및 예측 분석을 지원합니다.

AIOps 프로그램은 다양한 네트워크 구성 요소와 데이터 소스에서 데이터를 수집합니다. 분석은 원시 데이터를 해석해 시스템과 팀이 추세를 파악하고 문제를 분리하며 용량 수요를 예측하고 이벤트를 관리할 수 있도록 돕는 새로운 데이터와 메타데이터를 생성합니다.

AIOps 도구의 자동화 기능은 AIOps 시스템이 실시간 인사이트를 기반으로 작동할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 예측 분석은 데이터 트래픽 증가를 미리 감지하고, 알고리즘 규칙에 따라 필요 시 추가 스토리지를 할당하는 자동화 워크플로를 실행할 수 있습니다.

AIOps의 데이터 시각화 툴은 대시보드, 보고서 및 그래픽을 통해 데이터를 표시하므로 IT 팀은 변경 사항을 모니터링하고 AIOps 소프트웨어의 기능을 넘어서는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AIOps는 빅 데이터 플랫폼을 사용하여 사일로화된 ITOps 데이터, 팀 및 툴을 한 곳에 취합합니다. 이 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 과거 실적 및 이벤트 데이터
• 실시간 운영 이벤트
• 시스템 로그 및 메트릭
• 패킷 데이터를 포함한 네트워크 데이터
• 인시던트 관련 데이터 및 티켓팅
• 애플리케이션 수요 데이터
• 인프라 데이터

그런 다음 AIOps 플랫폼은 집중 분석 및 ML 도구를 적용하여 다음을 수행합니다.

• 중요한 이벤트 알림을 '노이즈'와 분리합니다. AIOps는 ITOps 데이터를 검색하고 신호를 분리하여 비정상적인 이벤트와 노이즈(기타 모든 것)를 구별하고 데이터 패턴을 식별합니다.

• 근본 원인을 파악하고 해결책을 제안합니다. AIOps는 비정상적인 이벤트를 환경 전반의 다른 이벤트 데이터와 상호 연결하여 중단 또는 성능 문제의 원인을 파악하고 해결 방법을 제안할 수 있습니다.

• 사전 예방적 실시간 해결을 포함한 대응을 자동화합니다. 최소한 AIOps 툴은 알림과 권장 솔루션을 적절한 IT 팀에 자동으로 라우팅하고 문제의 특성과 솔루션에 따라 대응팀을 생성할 수도 있습니다. 또한 많은 경우 ML 결과를 처리하고 자동 시스템 응답을 트리거하여 문제가 발생했을 때(종종 사용자가 문제가 발생했다는 사실을 알기도 전에) 이를 해결할 수 있습니다.

• 향후 문제 대응을 개선하기 위해 지속적으로 학습합니다. AI 모델은 시스템이 환경 변화(DevOps 팀이 새로운 인프라를 구축하거나 기존 인프라를 재구성하는 경우 등 )를 이해하고 이에 적응하도록 지원합니다.

AIOps를 향한 여정은 조직마다 다릅니다. 비즈니스 리더가 AIOps 전략을 수립하면 IT 팀이 IT 문제를 신속하게 관찰, 예측 및 대응하는 데 도움이 되는 툴을 통합하기 시작할 수 있습니다. 

AIOps를 개선하기 위한 툴을 선택할 때 많은 팀이 다음 기능을 고려합니다.

• 관측 가능성: 관측 가능성은 외부 출력에 대한 지식만으로 복잡한 시스템의 내부 상태나 상태를 이해할 수 있는 정도를 의미합니다. 시스템을 더 많이 관찰할수록 팀은 추가 테스트나 코딩 없이도 식별된 성능 문제의 근본 원인을 더 빠르고 정확하게 파악할 수 있습니다.
  
  주요 관측 가능성 도구는 최신 분산형 비즈니스 서비스와 애플리케이션의 동작을 심층적으로 가시화하여, 보다 빠르고 자동화된 문제 식별과 해결을 지원합니다.
  
  IT 및 클라우드 컴퓨팅 분야에서 관측 가능성은 고급 소프트웨어 도구와 기법을 활용해 분산 애플리케이션과 그 실행 기반인 하드웨어 및 네트워크로부터 지속적으로 성능 데이터를 수집, 연관 분석 및 통합합니다. 관측 가능성은 이를 통해 앱 및 네트워크 모니터링, 문제 해결, 디버깅을 더욱 효과적으로 수행하여 시스템이 사용자 경험, 서비스 수준 협약(SLA), 기타 비즈니스 요구사항을 지속적으로 충족하도록 지원합니다.
  
  
• 예측 분석: 예측 분석은 과거 데이터, 통계 모델링, 데이터 마이닝 기법 및 머신 러닝을 사용하여 미래 결과를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다. AIOps 팀은 예측 분석을 활용해 데이터 패턴을 식별하고, 위험 요인과 새로운 기회를 파악합니다.
  
  현대 기업은 조직 전체에 걸쳐 서로 다른 데이터 저장소에 있는 데이터로 넘쳐납니다. 예측 분석은 로지스틱 및 선형 회귀 모델, 신경망, 의사결정트리 등의 도구를 사용해 방대한 엔터프라이즈 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 도출하고 향후 시스템 이벤트를 예측합니다.
  
  
• 선제적 대응: 일부 AIOps 솔루션은 성능 저하나 장애와 같은 예기치 않은 이벤트에 선제적으로 대응하며, 애플리케이션 성능과 리소스 관리를 실시간으로 연계합니다.
  
  애플리케이션 성능 지표를 예측 알고리즘에 입력함으로써 팀은 다양한 IT 문제와 일치하는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 또한 AIOps 툴은 IT 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있는 기능을 통해 시스템 문제 해결을 자동화하고 신속히 대응할 수 있습니다.
  
  인시던트 대응 자동화 기술은 효율적인 IT 시스템 관리를 위해 핵심적인 역할을 합니다. 이를 통해 기업은 클라이언트와 고객 경험을 모두 개선하고 평균 탐지 시간(MTTD)과 같은 핵심 성과 지표를 크게 개선할 수 있습니다. 또한 AIOps 시스템은 IT 운영 팀을 위한 안전망을 제공하여 사람의 감독만으로는 놓칠 수 있는 문제를 해결합니다.
  

AIOps 플랫폼은 IT 요구 사항과 AIOps 전략에 따라 조직에 다양한 수준의 자동화를 제공할 수 있습니다.

도메인에 구애받지 않는 접근 방식을 사용하는 AIOPs 소프트웨어는 광범위한 소스에서 데이터를 수집하여 다양한 운영 도메인(예: 네트워킹, 스토리지 및 보안)의 문제를 해결합니다. 이러한 툴은 전반적인 성능에 대한 포괄적이고 전체적인 뷰를 제공하여 조직이 여러 영역에 걸쳐 있는 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

그러나 IT 팀이 특정 문제점을 해결하거나 고유한 업계 요구 사항을 충족하는 데 필요한 자세한 인사이트를 제공하지 못할 수도 있습니다. 도메인에 구애받지 않는 툴의 광범위한 특성으로 인해 일반적인 개요를 제공하는 데는 탁월하지만 미묘한 문제에 대한 맞춤형 인시던트 관리 솔루션을 제공하는 데는 부족할 수 있습니다.

도메인 중심 AIOps 툴은 IT 환경이든 특정 산업이든 특정 도메인에 초점을 맞춥니다. 이러한 툴은 전체 IT 환경을 포괄하지는 않지만, 해당 도메인에 특화된 데이터 세트로 학습된 AI 모델을 통해 고도로 전문화되어 있습니다. 이러한 전문성을 바탕으로 정확한 인사이트와 솔루션을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 네트워크 컨텍스트에서 도메인 중심 툴은 표준 네트워크 프로토콜과 패턴을 이해하여 병목 현상의 원인을 정확하게 식별할 수 있습니다. 또한 전문적인 교육과 집중력을 바탕으로 속도 저하가 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 때문인지 단순한 시스템 구성 오류인지 파악할 수 있습니다.

조직이 어떤 도구를 선택하든 팀은 다음을 수행하는 것이 중요합니다.

• 최적의 신뢰성과 정확성을 위해 포괄적이고 대표적인 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 훈련시킵니다.

• 이해관계자가 AI 기반 의사 결정을 이해할 수 있도록 투명하고 공정한 AI 모델을 사용합니다.

• 보다 원활한 AIOps 전환을 위해 툴과 인사이트를 효과적으로 사용하도록 IT 팀을 교육합니다.

• 팀과 시스템의 책임성을 유지하기 위해 AI 모델의 결과를 검증할 담당자를 지정합니다.

AIOps와 DevOps는 모두 IT 운영을 개선하기 위해 설계된 방법론이지만, 소프트웨어 라이프사이클의 다른 측면에 초점을 맞춥니다.

DevOps는 개발 팀과 운영 팀을 통합하여 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 걸쳐 협업과 효율성을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 코딩, 테스트 및 배포 프로세스를 간소화 및 자동화하고 지속적 통합 및 지속적 제공(CI/CD) 파이프라인을 가속화하여 더 빠르고 안정적인 소프트웨어 릴리스를 가능하게 합니다.

또한 DevOps는 코드형 인프라 및 협업 플랫폼과 같은 툴을 사용하여 팀 간의 사일로를 허물고 품질 저하 없이 소프트웨어 업데이트를 신속하게 제공할 수 있도록 합니다.

DevOps는 소프트웨어 개발 및 배포를 가속화하고 개선하는 데 중점을 두는 반면, AIOps는 AI를 사용하여 엔터프라이즈 IT 환경의 성능을 최적화하여 시스템이 원활하고 효율적으로 실행되도록 합니다. AIOps 플랫폼은 ML 및 빅 데이터 분석을 사용하여 방대한 양의 운영 데이터를 분석함으로써 IT 팀이 문제를 선제적으로 감지하고 해결할 수 있도록 지원합니다.

AIOps와 DevOps services를 함께 사용하면 기업이 전체 소프트웨어 라이프사이클을 관리하기 위한 상호 보완적이고 포괄적인 접근 방식을 구축할 수 있습니다.

AIOps 서비스는 기업이 다음과 같은 여러 사용 사례를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

근본 원인 분석(RCA)은 문제의 근본 원인을 파악하여 적절한 솔루션으로 문제를 해결합니다. RCA는 팀이 근본 원인이 아닌 문제의 징후만 다루는 비효율적인 대응을 피할 수 있도록 돕습니다.

예를 들어 AIOps 플랫폼은 네트워크 중단의 원인을 추적하여 즉시 해결하고 향후 동일한 문제가 발생하는 것을 방지하기 위한 보호 장치를 설정할 수 있습니다.

AIOps 도구는 방대한 과거 데이터를 분석해 데이터셋 내에서 비정상적 또는 예외적인 데이터 포인트를 식별할 수 있습니다. 이러한 이상값은 팀이 문제 발생 가능성이 있는 이벤트(예: 데이터 유출)를 식별하고 예측하며, 그로 인해 발생할 수 있는 부정적 홍보, 규제 벌금, 소비자 신뢰 하락 등 잠재적 비용을 초래하는 결과를 예방하는 데 도움을 줍니다.

최신 애플리케이션은 여러 단계의 추상화 계층으로 나뉘어 있기 때문에 실제로 어떤 하부 온프레미스 서버, 스토리지, 네트워크 자원이 각각 어느 애플리케이션을 지원하는지 파악하기 어렵습니다. AIOps는 이러한 간극을 메워줍니다.

이는 클라우드 인프라, 가상화 및 스토리지 시스템에 대한 모니터링 툴 역할을 하며 사용량, 가용성 및 응답 시간을 포함한 메트릭을 보고합니다. 또한 AIOps는 이벤트 상관 관계 기능을 사용하여 정보를 통합하고 집계하므로 사용자가 정보를 보다 쉽게 사용하고 이해할 수 있습니다.

대부분의 조직에서 클라우드 도입은 전면적이라기보다 점진적으로 진행됩니다. 그 결과, API와 마이크로서비스 같은 기술에 의존하는 다수의 상호 연결된 구성 요소를 포함한 하이브리드 멀티클라우드 환경이 형성되며, 이 환경의 다중 종속성은 너무 자주 그리고 빠르게 변화해 문서화가 어려운 경우가 많습니다. AIOps는 이러한 상호 종속 관계를 명확히 가시화함으로써 클라우드 마이그레이션 및 하이브리드 클라우드 접근 방식과 관련된 운영 위험을 크게 줄일 수 있습니다.

DevOps는 개발팀이 IT 인프라를 프로비저닝하고 재구성할 수 있는 더 큰 권한을 갖추도록 해 개발 속도를 개선합니다. 단, 팀은 여전히 아키텍처를 관리해야 합니다. AIOps는 IT 팀이 DevOps를 지원하는 데 필요한 가시성과 자동화 기능을 제공하여, 과도한 인적 개입 없이 운영을 지원합니다.

AIOps의 가장 큰 이점은 ITOps 팀이 여러 도구와 구성요소의 경고를 일일이 검토하지 않고도 성능 저하나 장애를 더욱 신속하게 식별하고 해결할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 기업은 다음을 달성할 수 있습니다.

AIOps는 IT 운영상의 불필요한 노이즈를 걸러내고 여러 IT 환경의 운영 데이터를 상호 연관 분석함으로써, 사람보다 더 빠르고 정밀하게 근본 원인을 파악하고 해결 방안을 제시할 수 있습니다. 문제 식별과 인시던트 해결 프로세스의 가속화를 통해 조직은 과거에는 불가능하다고 여겨졌던 MTTR 목표를 설정하고 달성할 수 있습니다.

운영 문제를 자동으로 식별하고 대응 스크립트를 재프로그래밍함으로써 운영 비용이 절감되고 리소스 할당이 더욱 정확해집니다. 또한 IT 직원의 업무량을 줄이고 더 혁신적이고 복잡한 업무에 투입할 수 있는 인력을 확보하여 직원 경험을 개선합니다.

AIOps 모니터링 툴의 통합을 통해 DevOps, ITOps, 거버넌스 및 보안 팀 간의 협업이 더욱 효과적으로 이루어집니다. 또한 향상된 가시성, 소통, 투명성은 이러한 팀들이 의사 결정을 개선하고 문제에 더 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.

예측 분석 기능이 내장된 AIOps 플랫폼은 가장 긴급한 경고를 식별하고 우선순위를 지정하는 방법을 지속적으로 학습합니다. 이를 통해 IT 팀은 예기치 않은 다운타임, 중단 및 서비스 중단으로 이어지기 전에 잠재적인 문제를 해결할 수 있습니다.