AIOps에서 관측 가능성이란 무엇인가요?

AIOps는 자연어 처리 및 머신러닝 모델과 같은 AI 기능을 적용하여 IT 서비스 관리 및 운영 워크플로를 자동화하는 것을 의미합니다. 관측 가능성은 복잡한 시스템의 외부 출력, 특히 텔레메트리에 대한 정보만을 기반으로 내부 상태나 조건을 이해할 수 있는 능력입니다. 이러한 실무를 결합하면 복잡한 멀티클라우드 IT 환경에서 최적화, 문제 해결 및 자동화를 수행할 수 있는 강력한 툴을 제공합니다.

AIOps 관측 가능성은 AI 및 머신러닝 기술을 사용하여 시스템의 로그, 지표 및 추적 데이터를 분석하고 다음과 같은 작업을 수행합니다.

• 이상 탐지: 알고리즘이 대량의 데이터를 분석하여 시스템의 기준 성능을 파악하고 편차를 식별합니다.
  
  
• 근본 원인 분석(RCA): 단순 상관관계를 넘어 시스템 문제에 대한 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
  
  
• 예측 분석: 향후 시스템 워크로드를 예측하고 이에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있도록 지원합니다.

AIOps와 관측 가능성을 결합하기 위해 대부분의 조직은 AI 기능이 내장된 관측 가능성 플랫폼을 사용합니다. 최신 관측 가능성 플랫폼에는 네트워크 상태에 대한 질문에 답할 수 있는 텍스트 인터페이스나 플랫폼 대시보드에 내장된 실시간 데이터 시각화 툴과 같은 생성형 AI 기능이 포함되는 경우가 많습니다. IT 팀은 이러한 생성형 AI 툴과 관측 가능성 플랫폼의 AI 기반 자동 복구 툴을 함께 활용하여 다운타임을 예측하고 운영 효율성을 높이며 애플리케이션 성능을 개선할 수 있습니다.

다음은 관측 가능성에서 AIOps 솔루션이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 예입니다. 관측 가능성 플랫폼이 애플리케이션 성능 저하에 대한 경고가 급증하는 현상과 핵심 라우터의 지연 시간 간의 상관관계를 발견했다고 가정해 보겠습니다.

플랫폼은 네트워크 동작의 기준선을 기반으로 지연이 발생하기 전에 나타난 이상 활동(예: 라우터 구성의 예정되지 않은 변경)을 식별할 수 있습니다. 그 다음 자동화된 근본 원인 분석을 수행하여 해당 변경이 언제, 어디서, 어떻게 이루어졌는지 식별할 수 있습니다. 이후 플랫폼은 사전 승인된 워크플로를 참조하여 수정 조치(예: 라우터 펌웨어를 이전 버전으로 롤백)를 적용할 수 있습니다. 마지막으로 IT 팀에 사고 보고서를 제공하여 추가적인 장애를 방지할 수 있습니다.

생성형 AI, 하이브리드 클라우드 운영 및 관측 가능성은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다. 리서치 기관 Gartner의 2025년 보고서¹에 따르면 관측 가능성은 생성형 AI 기반 CloudOps의 핵심 기능으로 설명됩니다. S&P Global Market Intelligence의 2025년 보고서²에 따르면 관측 가능성 솔루션을 사용하는 조직의 71%가 AI 기능을 활용하고 있으며, 이는 2024년 대비 26% 증가한 수치입니다.

AIOps 관측 가능성은 로그, 추적 및 지표와 같은 기존 관측 가능성 데이터를 수집하는 방식으로 작동합니다. 이후 AI와 머신러닝을 사용하여 근본 원인 분석 및 이상 탐지와 같은 핵심 관측 가능성 기능을 수행하고 IT 인프라 최적화를 위한 자동화된 워크플로를 구축합니다.

AIOps 관측 가능성은 로그, 추적 및 지표라는 세 가지 전통적인 관측 가능성 요소에 기반합니다.

• 로그는 세분화되고 타임스탬프가 찍히며 완전하고 변경할 수 없는 애플리케이션 이벤트 기록입니다.
  
  
• 추적은 사용자 인터페이스에서 시작해 전체 아키텍처를 거쳐 다시 사용자에게 돌아오기까지 모든 사용자 요청의 전체 흐름을 기록합니다.
  
  
• 지표는 CPU 사용량 및 지연 시간과 같은 시간에 따른 애플리케이션 및 시스템 상태를 나타내는 기본 측정값입니다.

강력한 인공지능과 머신러닝 기능의 활용은 AIOps 관측 가능성을 기존 관측 가능성과 구별짓는 요소입니다. AIOps 관측 가능성은 이러한 툴을 활용하여 근본 원인 분석, 이상 탐지 및 예측 분석 등을 수행하는 것을 포함합니다.

근본 원인 분석은 문제가 발생한 이후 조직이 해당 문제, 이슈 또는 사고의 근본 원인을 찾는 품질 관리 프로세스입니다. 이 분석은 인과 AI에 의해 자주 강화되며, 이는 관측 가능성 데이터를 결합하여 문제의 근본 원인을 식별할 수 있습니다. 이후 특정 엔티티가 문제의 원인으로 식별된 이유와 과정을 설명하여 IT 전문가가 이를 식별하고 수정할 수 있도록 합니다.

이상 탐지는 일반적이거나 표준적이거나 예상되는 범위를 벗어나 데이터 세트의 나머지와 일치하지 않는 데이터 포인트를 식별하는 과정입니다. AI 및 머신러닝 기능은 관측 가능성 툴에서 수집한 텔레메트리를 활용하여 기준선에서 벗어난 변화를 표시함으로써 데이터 세트의 정상적인 동작에서 발생하는 예기치 않은 변화를 자동으로 식별할 수 있습니다. 이러한 편차는 애플리케이션 성능, 사이버 보안 및 이커머스 플랫폼 문제를 감지하는 데 활용될 수 있습니다.

예측 분석은 과거 데이터와 통계 모델링, 데이터 마이닝 기술 및 머신러닝을 결합하여 미래 결과를 예측하는 실무입니다. AIOps 관측 가능성 컨텍스트에서 AI 모델은 텔레메트리를 활용하여 향후 워크로드를 예측하고 이에 따라 네트워크 리소스를 확장하거나 축소하여 지연 시간을 줄이고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

관측 가능성이 AIOps, 머신러닝 및 자동화 기능과 결합되면 IT 팀은 시스템 출력 기반으로 문제를 예측하고 최소한의 인적 개입으로 이를 해결할 수 있습니다.

AIOps 소프트웨어는 근본 원인 분석, 이상 탐지, 예측 분석 및 기타 AI 및 머신러닝 기능을 활용하여 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다. 더 빠른 문제 해결은 시스템 성능과 사고 해결 속도를 높여 향후 장애를 예방하는 데 도움을 줍니다. 또한 DevOps 엔지니어가 다른 중요한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

AIOps 관측 가능성이 구현되면 일종의 유익한 “루프”가 형성됩니다. 시스템에서 생성되는 방대한 텔레메트리 데이터는 플랫폼의 자동화 기능을 통해 IT 전문가가 취약 지점을 식별하고 자동으로 해결책을 개발할 수 있는 리소스가 됩니다.

예를 들어 AIOps 기능이 포함된 관측 가능성 플랫폼은 상관관계가 있는 지표를 통해 Kubernetes 클러스터 내 CPU 사용률이 조직에서 설정한 임계값을 초과하여 지연 시간이 증가했음을 감지할 수 있습니다.

문제가 과부하 상태의 특정 마이크로서비스에서 비롯된 것을 식별한 후 AI는 서버 인스턴스 수를 늘려 네트워크를 수평 확장해야 한다고 제안할 수 있습니다. 이후 해당 마이크로서비스에 부하가 발생할 때마다 이러한 작업을 자동으로 수행하고 트래픽이 정상으로 돌아오면 되돌리는 규칙을 설정하여 향후 병목 현상을 방지할 수 있습니다.

AIOps 관측 가능성은 조직의 평균 복구 시간(MTTR), DevOps 워크플로 효율성 및 보안 실무를 개선할 수 있습니다.

AIOps 관측 가능성은 근본 원인 분석을 가속화하여 복구 및 수리 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

자동화된 분석은 몇 시간 동안 사고를 분류하는 것과 문제가 발생하기 전에 해결하는 것의 차이를 만들 수 있으며, 이를 통해 다운타임을 줄이고 DevOps 팀이 다른 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

AIOps 관측 가능성은 관리 작업을 간소화하고 자동화할 기회를 식별함으로써 DevOps 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어 AIOps 플랫폼이 근본 원인 분석을 통해 연결된 애플리케이션이 정상적으로 작동하기 전에 특정 캐시를 비워야 한다는 점을 식별했다고 가정합니다. 사이트 신뢰성 엔지니어는 이 정보를 활용하여 해당 조건을 실시간으로 감지하고 특정 용량에 도달하면 자동으로 캐시를 삭제하는 워크플로를 생성할 수 있습니다. AIOps 플랫폼은 유사한 혼잡 위험이 가장 높은 네트워크 영역을 시각화할 수도 있습니다. 이러한 시각화는 DevOps 팀과 다른 조직 구성원이 조직 전반의 정책을 수립할 때 보다 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

AI 기능을 갖춘 일부 관측 가능성 플랫폼은 위험 평가를 자동으로 수행하고 시스템 또는 악성 코드를 스캔하며 감사 추적 및 보고서를 생성할 수 있습니다. 사고가 발생하면 AI 기반 플랫폼은 관련 텔레메트리 데이터를 활용하여 공격 경로를 자동으로 식별하고 영향을 평가하며 기존 사고 대응 방식보다 더 빠르게 취약점을 해결할 수 있습니다.

AIOps는 시스템 액세스 및 데이터 흐름에 대한 상세한 감사 추적을 자동으로 생성하고 유지함으로써 규정 준수를 지원할 수 있습니다.

관리자는 AIOps 관측 가능성을 통해 수집된 텔레메트리 데이터를 활용하여 과도하거나 불필요한 알림을 억제하고 조직의 용량을 계획하며 성능 저하를 사전에 방지할 수 있습니다.

과도한 알림은 경고 피로를 유발할 수 있으며, 이는 낮은 우선순위, 오탐지 또는 실행 불가능한 알림이 과도하게 많아 발생하는 정신적 및 운영상의 피로 상태를 의미합니다.

AI 기반 관측 가능성 플랫폼은 머신러닝 기반 트리아지를 활용하여 대량의 알림을 선별할 수 있습니다. 이러한 트리아지는 패턴을 식별하고 중복을 줄이며 관련 알림을 연관시켜 사람의 작업 부담을 줄임으로써 수작업과 오류율을 크게 감소시킬 수 있습니다. 

용량 계획은 조직이 현재 및 미래 수요를 충족하기 위해 필요한 생산 용량과 리소스를 분석하는 전략적 프로세스입니다. AIOps 관측 가능성은 애플리케이션 성능 지표와 기타 텔레메트리 데이터를 예측 알고리즘에 제공하여 이 프로세스를 개선할 수 있습니다. 일부 AI 기반 관측 가능성 플랫폼은 네트워크 상황에 따라 용량을 확장하거나 축소하는 워크플로를 자동으로 실행할 수도 있습니다.

AIOps 관측 가능성은 새로운 패치, 애플리케이션 및 구성이 적용되면서 발생하는 네트워크의 자연스러운 성능 저하를 방지하는 데 도움을 줍니다. 네트워크에서 생성되는 대량의 데이터를 처리하고 기준 동작을 설정함으로써 변경 사항이 문제를 유발할 수 있는 경우 IT 팀에 사전에 알림을 보낼 수 있습니다. 적절한 플레이북이 제공되면 문제가 발생하기 전에 자동으로 대응하여 이를 예방할 수도 있습니다.

생성형 AI 기능은 AIOps와 관측 가능성에서 점점 더 중요한 요소가 되고 있으며, 많은 툴이 엔지니어에게 자연어 기반 피드백과 문제 해결을 제공하는 챗봇 어시스턴트를 포함하고 있습니다.

관측 가능성 플랫폼이 수집하는 방대한 텔레메트리 데이터와 플랫폼 자체의 AI 기능 범위를 고려할 때, 간소화된 생성형 AI 인터페이스는 사이트 신뢰성 엔지니어가 “유럽 사용자에게 서비스가 왜 느려졌을까?”와 같은 질문에 빠르고 직접적으로 답을 찾을 수 있도록 합니다.

생성형 AI 기능은 관리자용 네트워크 이벤트 요약 작성과 네트워크 상태 및 이벤트 상관관계의 데이터 시각화 생성에도 도움을 줍니다.