AIOps의 전략적 사용 사례 6가지

IT 운영에 인공 지능을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 인공 지능(AI)을 IT 운영에 도입하면 자연어 처리(NLP), 빅데이터 및 머신 러닝(ML) 모델의 강력한 기능을 활용하여 운영 워크플로를 자동화 및 간소화하고 이벤트 상관관계 및 인과관계 결정을 모니터링할 수 있습니다.

오늘날의 IT 전문가에게 AIOps는 디지털 혁신 투자에서 실질적인 ROI를 실현하는 가장 빠른 방법 중 하나이기도 합니다. 자동화는 지출을 최적화하고, 운영 효율성을 높이고, 새롭고 혁신적인 기술을 통합하는 것에 중점을 두는 경우가 많으며, 이는 결국 더 나은 고객 경험으로 이어집니다.

하지만 어디서부터 시작해야 할까요? 이 블로그 게시물에서는 근본 원인 분석 및 이상 징후 탐지와 같은 기본 사항을 넘어 AIOps의 6가지 전략적 사용 사례를 살펴봅니다. 또한 AIOps 여정을 안내하는 실질적인 다음 단계도 알려드립니다.

오늘날에는 클라우드, 온프레미스, 엣지 등 IT 시스템과 애플리케이션의 위치에 대한 선택의 폭이 무궁무진합니다. 이 하이브리드 클라우드 전략의 매력은 애플리케이션 성능을 보장하는 데 필요한 모든 리소스를 확보할 수 있다는 것입니다. 그러나 '상시 가동'은 비용이 많이 들며, 너무 많은 조직이 성능 위험을 완화하기 위해 오버프로비저닝을 하고 그 과정에서 과도한 지출을 하고 있습니다.

이러한 낭비를 해결하려면 FinOps(재무 + DevOps) 구현을 고려하세요. 이러한 클라우드 재무 관리 관행은 엔지니어링, 재무, 제품 등 여러 부서의 팀이 협력하여 클라우드 사용에 대한 소유권을 확보하는 방법입니다. AIOps는 데이터 기반 클라우드 지출 결정을 사용하여 비용과 성능의 균형을 안전하게 유지함으로써 이러한 접근 방식을 운영할 수 있도록 지원합니다. 사람이 아닌 소프트웨어를 사용하면 적절한 조치를 취하고 애플리케이션이 필요할 때 필요한 리소스를 제공할 수 있습니다. 또한 모든 작업이 데이터로 뒷받침되므로 IT 팀을 위한 신뢰할 수 있는 자동화를 구축할 수 있습니다. 그 결과 비용 절감, 알림 피로 감소, 낭비 감소, 자동화 노력에 대한 문서화된 ROI를 얻을 수 있습니다.

다음 단계:

• FinOps와 CIO에 대한 컨설팅 관점부터 시작하세요
• FinOps 운영화를 위한 빠른 가이드를 읽어보세요
• IBM® Turbonomic을 사용하여 FinOps를 운영화하는 방법을 알아보세요

IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면, CEO들은 지속가능성을 규제, 사이버 위험, 기술 인프라보다 더 중요한 과제로 꼽았습니다. 이 과제에 접근하는 방법은 여러 가지가 있지만, 성공한 CEO일수록 지속가능성 투자를 활용하여 운영을 최적화하고 디지털 혁신을 수용함으로써 지속가능성 성과와 더 나은 재무 성과를 결합하는 윈/윈 시나리오를 실현하고 있습니다.

지속가능성 과제를 해결하려면 먼저 데이터 센터를 최적화하세요. 데이터 센터는 전 세계 전력 사용량의 1~1.5%를 차지합니다. 애플리케이션 리소스 할당에 대한 데이터 기반 의사 결정을 통해 즉각적인 영향을 미칠 수 있습니다. 애플리케이션이 작업을 수행하는 데 필요한 만큼의 리소스만 소비하는 경우, 활용도를 높이고 에너지 비용과 탄소 배출량을 줄이며 지속적으로 효율적인 운영을 달성할 수 있습니다.

다음 단계:

• 친환경 컴퓨팅에 대한 개요부터 시작하세요
• 디지털 기술이 CIO의 지속가능성 운영에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요

일반적으로 CI/CD 파이프라인이라고 하는 지속적 통합/지속적 제공 파이프라인은 빈번하고 안정적인 소프트웨어 제공 프로세스에 중점을 둔 민첩한 DevOps 워크플로입니다. 이를 통해 DevOps 팀은 코드를 작성하고, 통합하고, 테스트를 실행하고, 릴리스를 제공하고, 소프트웨어 변경 사항을 실시간으로 공동으로 배포할 수 있습니다. CI/CD 파이프라인의 주요 특징은 코드 품질을 보장하기 위해 자동화를 사용한다는 점입니다.

IT 시스템을 개선하는 방법을 고려할 때 관측 가능성을 사용하여 고성능 CI/CD 파이프라인을 만드는 것은 AIOps의 훌륭한 사용 사례입니다. AI 및 자동화를 기반으로 하는 관측 가능성은 오래되고 수동 집약적인 성능 모니터링 도구를 대체합니다. 풀 스택 가시성을 얻어서 환경을 더 잘 이해하고 혁신을 가속화할 수 있습니다. 또한 클라우드 인프라, 가상 머신, 컨테이너 기반 마이크로서비스, 공유 멀티테넌트 인프라, 스토리지 시스템 등 프로덕션 애플리케이션의 성능과 무결성을 자동으로 검색, 모니터링 및 검증할 수 있으며, 모두 사용량, 가용성 및 응답 시간과 같은 지표에 대해 보고합니다.

다음 단계:

• DevOps를 재고하는 것부터 시작하세요
• 관측 가능성에 대한 엔터프라이즈 안내서를 받아보세요
• 자동화된 APM을 활용하여 CI/CD 가속화 전자책을 읽어보세요

많은 조직에서 애플리케이션은 곧 비즈니스입니다. 이러한 앱이 과도한 프로비저닝과 지출 없이 일관되고 지속적으로 작동하도록 하는 것은 중요한 AIOps 사용 사례입니다.

FinOps와 지속가능한 IT와 마찬가지로 이 사용 사례는 자동화가 클라우드 비용 최적화를 위해 핵심이라는 아이디어를 수용합니다. IT 팀은 아무리 숙련되어 있더라도 최저 비용으로 성능을 제공하는 데 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터베이스 구성 및 설정을 지속적으로 결정할 수 있는 역량이 없기 때문입니다. 소프트웨어는 리소스가 사용되는 시기와 방법을 식별하고 실제 수요를 실시간으로 일치시킬 수 있습니다. AIOps 사용 사례와 마찬가지로 초기 단계부터 시작하여 비용을 즉시 절감하고 성능을 개선하며 신뢰를 구축하는 무중단 되돌릴 수 있는 조치를 취할 수 있습니다.

다음 단계:

• 클라우드 운영을 재고하는 것부터 시작하세요
• IBM Turbonomic을 통해 클라우드 비용 최적화를 살펴보세요

조직은 시스템 장애, 가동 중단 및 다운타임과 관련된 위험을 완화하기 위해 엔드투엔드 IT 시스템 복원력을 높이기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 이 AIOps 사용 사례를 적용하면 엔드투엔드 IT 복원력을 강화하고 중단 없는 서비스 가용성을 보장할 수 있습니다.

AIOps는 AI와 지능형 자동화로 구동되는 실시간 근본 원인 분석 능력을 활용하여 ITOps 팀이 사고의 근본 원인을 신속하게 식별하고 즉각적인 조치를 취하여 평균 탐지 시간(MTTD)과 평균 해결 시간(MTTR)을 모두 줄일 수 있도록 합니다. AIOps 플랫폼 솔루션은 여러 소스의 데이터를 통합하고 이벤트를 사고와 상호 연관시켜 동적 인프라 시각화, 통합 AI 기능, 제안된 수정 조치를 통해 전체 IT 환경에 대한 명확한 가시성을 제공합니다.

IT 팀은 예측형 IT 관리를 통해 AI 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 IT 및 네트워크 운영을 자동화하여 사고를 신속하고 효율적으로 해결하고, 문제가 발생하기 전에 사전에 예방하고, 사용자 경험을 개선하고, 비용을 절감하고, 비즈니스 성공을 촉진할 수 있습니다.

다음 단계:

• 사고 관리란 무엇인가요?부터 시작하세요
• MTTR을 줄이는 방법을 알아보세요

한 가지 비즈니스 도구에 익숙해지면 또 다른 도구가 등장하는 것은 누구나 경험하는 일입니다. 실제로 53%의 조직은 IT 팀이 기술과 인프라를 관리하는 데 더 많은 시간을 할애해야 한다고 말합니다. IT 환경 전반에 걸쳐 여러 도구와 애플리케이션을 사용하는 이러한 IT 도구의 확산은 복잡성과 비효율성, 관리 노력의 증가로 이어집니다.

보다 민첩한 사고 관리 프로세스와 더 나은 직원 경험을 위해 AIOps 도구의 사용 사례는 매력적입니다. AIOps 플랫폼은 IT 운영에 대한 전체적인 보기를 제공하고 다양한 IT 도구를 모니터링 및 관리를 위한 중앙 창인 중앙 집중식 솔루션으로 통합할 수 있도록 지원합니다. AIOps 플랫폼은 AI와 자동화를 활용하여 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 집계, 연관 및 분석합니다. 또한 알림, 경고 및 개선 조치를 트리거하고 여러 부서가 참여하는 비상 회의의 소방 훈련을 없앨 수 있습니다.

다음 단계:

• ITOM의 기초부터 시작하세요
• AIOps 플랫폼을 위한 Gartner 마켓 가이드를 받아보세요
• IBM® AIOps Insights를 사용하여 IT 사고 해결 시간을 단축하는 방법을 알아보세요.

업무에 자동화를 도입할 방법을 찾고 있다면 여러분은 혼자가 아닙니다. 동료 IT 전문가의 97%는 AI를 IT 운영에 적용하면 전반적인 IT 운영을 자동화하고 개선하는 데 필요한 실행 가능한 인사이트를 제공할 것이라고 믿습니다.

6가지 사용 사례를 모두 구현하는 것이 꿈일 수도 있지만, 하나만 적용해도 디지털 혁신을 달성하는 데 도움이 될 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 문제를 더 빠르고 효율적으로 찾아서 해결하고, 직원 생산성을 높이고, 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

IBM AIOps 솔루션을 살펴보고 IT 리더가 비즈니스 성능을 높이는 데 필요한 데이터 기반 인사이트를 AI와 IT가 어떻게 제공하는지 알아보세요.