AIOps와 MLOps 비교: “더 스마트한” ITOps를 위한 빅 데이터 활용

디지털 데이터는 최근 수십 년 동안 폭발적으로 증가했습니다. 컴퓨팅 기술의 상당한 발전에 힘입어 휴대폰부터 스마트 가전, 대중교통 시스템에 이르기까지 모든 것이 데이터를 생성하고 소화하여 미래 지향적인 기업이 혁신을 추진하는 데 활용할 수 있는 빅 데이터 환경을 조성하고 있습니다.

하지만 빅데이터 환경은 말 그대로 거대합니다. 사실상 어마어마한 규모입니다. 웨어러블 장치(피트니스 트래커, 스마트 워치, 스마트 링 등)만 해도 2020년에 하루에 약 28페타바이트(280억 메가바이트)의 데이터를 생성했습니다. 그리고 2024년에는 전 세계 일일 데이터 생성량이 4억 200만 테라바이트(즉, 402경 바이트)를 넘어섰습니다.

클라우드 서비스를 도입하고 하이브리드 환경, 마이크로서비스 아키텍처, 점점 더 통합되는 시스템, DevOps 관행 및 기타 디지털 혁신 기술의 사용으로 IT 환경이 더욱 복잡해짐에 따라 기존 IT 운영(ITOps) 관리 툴은 끊임없이 증가하는 데이터 생성에 대한 요구를 충족하지 못합니다.

대신, 기업은 방대한 양의 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 IT 의사 결정을 개선하고 궁극적으로 수익을 개선할 수 있는 고급 툴과 전략, 즉 AIOps와 머신 러닝 운영 (MLOps)에 의존하는 경향이 있습니다.

AIOP는 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML) 기술을 적용하여 IT 운영(ITOps)의 다양한 측면을 개선하고 자동화하는 것을 말합니다.

AI 기술을 통해 컴퓨팅 장치는 일반적으로 인간의 마음과 관련된 인지 기능(예: 학습, 지각, 추론, 문제 해결 등)을 모방할 수 있습니다. 그리고 머신 러닝은 AI의 하위 집합으로, 명시적으로 프로그래밍하는 대신 기존 데이터와 하나 이상의 '훈련' 방법을 사용하여 컴퓨터가 입력 데이터로부터 학습하도록 훈련하는 광범위한 기술을 말합니다. ML 기술은 컴퓨터가 인공 지능을 구현하는 데 도움이 됩니다.

따라서 AIOps는 데이터 및 인사이트 생성 기능을 활용하여 조직이 점점 더 복잡해지는 IT 스택을 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

MLOps는 머신 러닝(ML)과 전통적인 데이터 엔지니어링 및 DevOps를 결합하여 신뢰할 수 있고 확장 가능한 효율적인 ML 모델을 구축하고 실행하는 조립 라인을 만드는 일련의 실천 분야입니다. 이 프로그램은 기업들이 데이터 수집, 모델 생성(소프트웨어 개발 수명 주기 데이터 소스를 기반으로 구축됨), 모델 배포, 모델 오케스트레이션, 건강 모니터링 및 데이터 거버넌스 프로세스를 포함하는 종단 간 ML 라이프사이클을 간소화하고 자동화하는 데 도움을 줍니다.

MLOps는 데이터 과학자부터 소프트웨어 엔지니어 및 IT 직원에 이르기까지 관련된 모든 사람이 협업하고 모델을 지속적으로 모니터링 및 개선하여 정확성과 성능을 최적화할 수 있도록 합니다.

AIOps와 MLOP는 모두 오늘날 기업의 중추적인 관행입니다. 각 방식은 서로 다르지만 상호 보완적인 ITOps 요구 사항을 해결합니다. 그러나 AI 및 ML 환경의 목적과 전문화 수준은 근본적으로 다릅니다.

AIOps가 IT 운영 최적화를 목표로 하는 다양한 분석 및 AI 이니셔티브를 포함하는 포괄적인 분야인 반면, MLOps는 특히 ML 모델의 운영 측면에 관심을 갖고 효율적인 배포, 모니터링 및 유지 관리를 촉진합니다.

여기서는 AIOps와 MLOP의 주요 차이점과 AIOps가 팀과 기업이 다양한 IT 및 데이터 과학 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

AIOps와 MLOps 방법론은 AI에 뿌리를 두고 있다는 점에서 공유하지만 서로 다른 목적으로 사용되고 다양한 상황에서 작동하며 몇 가지 주요 측면에서 다릅니다.

AIOps 방법론은 근본적으로 IT 운영을 개선하고 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 주요 목표는 AI를 사용하여 다양한 IT 시스템의 방대한 양의 데이터를 분석하고 해석함으로써 IT 운영 워크플로를 최적화하고 간소화하는 것입니다. AIOps 프로세스는 빅 데이터를 활용하여 예측 분석을 촉진하고, 대응 및 인사이트 생성을 자동화하며, 궁극적으로 엔터프라이즈 IT 환경의 성능을 최적화합니다.

반면, MLOps는 모델 개발 및 교육부터 배포, 모니터링 및 유지 관리에 이르기까지 모든 것을 포함하여 ML 모델의 수명 주기 관리에 중점을 둡니다. MLOps는 데이터 과학 팀과 운영팀 간의 격차를 해소하여 개발 환경에서 프로덕션 환경으로 ML 모델을 안정적이고 효율적으로 전환할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며, 동시에 높은 모델 성능과 정확도를 유지합니다.

AIOps 툴은 시스템 로그, 성능 지표, 네트워크 데이터 및 애플리케이션 이벤트를 비롯한 다양한 데이터 소스 및 유형을 처리합니다. 그러나 AIOps의 데이터 사전 처리는 다음과 같은 복잡한 프로세스인 경우가 많습니다.

• 잡음이 많고 불완전하며 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 고급 데이터 정리 절차

• 서로 다른 데이터 형식을 통합된 구조로 변환하여 데이터를 균일하고 분석할 수 있도록 하는 변환 기술

• 다양한 IT 시스템 및 애플리케이션의 데이터를 결합하고 전체론적 관점을 제공하는 통합 방법

MLOps는 구조화된 데이터 및 반정형 데이터(특징 세트 및 레이블이 지정된 데이터 세트)에 초점을 맞추고 다음을 포함하여 ML 작업과 직접 관련된 전처리 방법을 사용합니다.

• 원시 데이터에서 의미 있는 입력 변수를 생성하기 위한 기능 엔지니어링 

• 모델 학습을 위한 데이터 준비를 위한 정규화 및 스케일링 기술

• 특히 이미지 처리와 같은 작업을 위한 교육 데이터 세트를 개선하기 위한 데이터 증대 방법

AIOps는 빅 데이터 기반 분석, ML 알고리즘 및 기타 AI 기반 기술을 사용하여 ITOps 데이터를 지속적으로 추적하고 분석합니다. 이 프로세스에는 이상 징후 탐지, 이벤트 상관관계, 예측 분석, 자동화된 근본 원인 분석 및 자연어 처리(NLP)와 같은 활동이 포함됩니다. AIOps는 또한 IT 서비스 관리(ITSM) 툴과 통합하여 선제적 및 반응적 운영 인사이트를 제공합니다.

MLOps는 머신 러닝 모델의 원활한 배포, 재현성, 확장성, 관측 가능성을 보장하는 일련의 단계를 포함합니다. 여기에는 머신 러닝 프레임워크, 데이터 파이프라인, 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 시스템, 실적 모니터링 툴, 버전 관리 시스템, 그리고 경우에 따라 컨테이너화 툴(Kubernetes 등)이 포함되며, 이는 ML 라이프사이클을 최적화합니다.

AIOps 플랫폼은 머신 러닝을 포함하되 이에 국한되지 않는 광범위한 분석 모델을 개발합니다. 여기에는 통계 모델(예:회귀 분석), 규칙 기반 시스템 및 복잡한 이벤트 처리 모델이 포함될 수 있습니다. AIOps는 이러한 모델을 기존 IT 시스템에 통합하여 기능과 성능을 향상시킵니다.

MLOps는 데이터 준비, 모델 학습, 하이퍼매개변수 조정 및 검증을 포함하여 머신 러닝 모델의 엔드투엔드 관리를 우선시합니다. CI/CD 파이프라인을 사용하여 예측 유지 관리 및 모델 배포 프로세스를 자동화하고, 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 모델을 업데이트하고 재교육하는 데 중점을 둡니다.

AIOps 기술의 주요 사용자는 IT 운영 팀, 네트워크 관리자, DevOps 및 데이터 운영(DataOps) 전문가, ITSM 팀이며, 이들은 모두 AIOps가 제공하는 향상된 가시성, 사전 예방적 문제 감지 및 신속한 인시던트 해결의 이점을 누리고 있습니다.

MLOps 플랫폼은 주로 데이터 과학자, ML 엔지니어, DevOps 팀 및 ITOps 직원이 사용하며, 이들은 이를 사용하여 ML 모델을 자동화 및 최적화하고 AI 이니셔티브에서 더 빠르게 가치를 창출합니다.

AIOps 솔루션은 IT 운영 전반에서 시스템 가동 시간, 응답 시간 및 오류율과 같은 핵심 성능 지표(KPI)를 모니터링하고 사용자 피드백을 통합하여 분석 모델 및 서비스를 반복하고 개선하는 데 중점을 둡니다. AIOps 기술 내의 실시간 모니터링 및 경고 시스템을 통해 IT 팀은 IT 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.

MLOps 모니터링을 위해서는 팀이 모델 정확도(정확성), 정밀도(일관성), 리콜(메모리), 데이터 드리프트(시간이 지남에 따라 모델을 저하시키는 외부 요인)와 같은 지표를 지속적으로 추적해야 합니다. MLOps 기술은 이러한 지표를 기반으로 ML 모델을 지속적으로 업데이트하여 성능 문제를 수정하고 데이터 패턴의 변경 사항을 통합합니다.

AIOps는 일반적으로 사람이 필요한 일상적인 작업을 자동화하여 기업이 운영 효율성을 높이고 운영 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 이러한 자동화를 통해 IT 담당자는 반복적인 유지 관리 작업 대신 보다 전략적인 AI 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 또한 예측 분석을 활용하고 문제 해결 프로세스를 자동화하여 인시던트 관리를 가속화함으로써 AIOps 시스템이 예기치 않은 다운타임을 유발하거나 사용자 경험에 영향을 미치기 전에 문제를 찾아서 해결할 수 있도록 지원합니다.

사일로를 허물고 서로 다른 팀과 시스템 간의 협업을 촉진하는 기능을 갖춘 AIOps 솔루션은 IT 부서에서 기업의 데이터 센터와 클라우드 환경을 관리하는 데 자주 사용합니다. AIOP를 통해 ITOP 담당자는 예측적 알림 처리를 구현하고, 데이터 보안을 강화하며, DevOps 프로세스를 지원할 수 있습니다.

MLOps 기술은 기업이 ML 모델의 시장 출시 시간을 단축하고, 데이터 과학과 운영 팀 간의 협업을 강화하고, 조직 전반에서 AI 이니셔티브를 확장할 수 있도록 지원합니다. 또한 MLOps는 ML 모델이 업계 모범 사례에 따라 배포되고 관리되도록 함으로써 조직이 데이터 규정 준수 및 거버넌스 표준을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

MLOps는 금융 산업에서 사기 탐지와 위험 평가를 지원하고, 헬스케어 분야에서는 진단 모델을 구축하고 환자 모니터링을 개선하며, 소매 및 이커머스 분야에서는 추천 시스템(예를 들어 온라인 쇼핑 플랫폼의 “이 제품도 좋아하실 수 있습니다…” 메시지)을 만들고 재고 관리를 간소화하는 등 다양한 산업 전반에서 활용됩니다.

AIOps와 MLOPS는 빅 데이터 세계에서 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다. 미래 지향적인 기업은 IBM Turbonomic 플랫폼을 통해 지능형 자동화를 통해 하이브리드 클라우드 환경(Amazon Web Services(AWS), Azure, Google Cloud, Kubernetes, 데이터 센터 등)을 관리하고 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

IBM Turbonomic은 퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 클라우드 환경을 포함한 IT 인프라의 성능을 개선하고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 소프트웨어 플랫폼입니다. Turbonomic을 통해 팀은 사람의 개입 없이 실시간으로 최적화 작업을 자동화하고, IT 스택 전반에 네트워크 리소스를 사전에 제공하고, 클라우드 환경에서 리소스 과잉 프로비저닝을 방지할 수 있습니다.