IT 자동화란 무엇인가요?

이를 통해 기업은 자동화 워크플로를 만들고 구현하여 사람이 시간이 많이 걸리는 수작업을 완료하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. IT 자동화는 현대 IT 전략과 디지털 혁신 이니셔티브의 필수 요소입니다.

지리적으로 분산된 데이터센터와 하이브리드 클라우드 아키텍처를 관리하고 조정하는 것은 엄청난 작업량입니다. 이러한 환경에는 가상화된 네트워크, 마이크로서비스 애플리케이션, 변화하는 보안 요구 사항, 지속적인 소프트웨어 제공 주기, 그리고 현대적인 컴퓨터 네트워킹의 특징적인 다른 구성 요소들이 포함되는 경우가 많습니다.또한 빠른 연결과 최소한의 다운타임이 운영의 표준으로 자리 잡으면서 고객의 기대치도 매우 높아졌습니다. IT 자동화는 기업이 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

자동화 소프트웨어는 실시간 수요에 따라 리소스를 확장하고 할당하는 데 필요한 민첩성과 유연성을 기업에 제공하며, 이는 비용 및 성능 목표를 달성하는 데 중요한 부분입니다. 예를 들어, 개발자는 자동화 스크립트를 사용하여 리소스를 프로비저닝하고, 네트워크와 클라우드 서비스를 구성 및 관리하며, 보안을 강화하고 DevOps 프로세스와 서비스 제공을 가속화할 수 있습니다.

최신 IT 자동화 솔루션을 사용하면 팀은 단일 플랫폼을 사용하여 워크플로, 작업 및 일괄 프로세스(예: 네트워크 구성, 사용자 프로비저닝 및 패치 관리)를 감독하고 간소화할 수 있습니다.

이러한 솔루션을 통해 고위 IT 직원은 일상적인 워크플로에 대한 스크립트를 테스트하는 데 시간을 소비하는 대신, 좀 더 전략적인 프로젝트에 전문성을 발휘할 수 있습니다. 기업은 IT 자동화와 이를 통해 IT 전문가에게 확보된 업무 시간을 활용해 생성형 AI와 양자 컴퓨팅 같은 신기술의 영향력을 탐색할 수도 있습니다.

다양한 애플리케이션에서 IT 자동화는 더 빠르게 확장하고, 오류는 줄이고, 서비스 제공 속도와 안전성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 

IT 자동화의 핵심은 일련의 특정 작업을 정의하고 실행하는 스크립트를 실행하는 것입니다. 이러한 작업은 설정된 일정에 따라 또는 특정 이벤트(예: 특정 이벤트에 대한 데이터베이스 업데이트)에 의해 수동으로 트리거될 수 있습니다. 프로세스가 복잡한 경우 IT 팀은 여러 스크립트를 시리즈로 결합하여 보다 복잡한 자동화 워크플로를 만들 수 있습니다.

엔터프라이즈급 IT 자동화 툴은 클라우드 프로비저닝 및 애플리케이션 배포부터 워크플로 자동화 및 프로젝트 관리에 이르기까지 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다.

한 기업에서 새로운 직원을 채용한다고 가정해 보겠습니다. 신규 직원의 정보가 직원 데이터베이스에 입력되면, 자동 프로비저닝 기능이 사용자의 계정을 설정하고, 적절한 SaaS 플랫폼, 애플리케이션 및 데이터에 대한 액세스를 부여하며, 온보딩 절차를 시작할 수 있습니다.

AIOps의 경우와 마찬가지로 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)으로 자동화를 강화하면 자동화가 훨씬 더 강력해집니다. AI 및 ML 기능은 알고리즘이 정형 및 비정형 데이터를 분석하여 자동화 툴이 자동화 워크플로를 평가, 학습 및 최적화하는 데 도움이 되는 지능형 자동화를 가능하게 합니다.

예를 들어 AI 모델은 사용자 행동과 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 잠재적인 사이버 위협을 식별할 수 있습니다. 모델이 위협을 감지하면 자동화 플랫폼이 위협 격리, 데이터 백업과 경고 등의 보안 프로토콜을 실시합니다.

IT 자동화에는 일반적으로 다음과 같은 네 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 분석. 작업과 프로세스를 자동화하고자 하는 팀은, 먼저 자동화 도구를 사용하는 최적의 방법이 무엇인지 판단해야 합니다. 이를 위해서는 사업적 목표를 이해하고, 작업 각각을 철저히 평가하며, 관리자 및 관계자들과의 논의를 통해 작업에 자동화가 필요한지 여부와 그 범위를 결정해야 합니다.¹
   
   
2. 구현. 자동화 작업을 정의한 후 IT 직원은 이를 스크립트 또는 자동화 요소와 같은 일련의 지침으로 변환할 수 있습니다.
   
   
3. 통합. 이 단계에서 팀은 자동화 스크립트를 테스트하고 검증하여 스크립트가 올바르게 트리거되고 의도한 결과를 생성하는지 확인합니다. 또한 스크립트가 검증을 통과하면 IT 직원은 일상적인 사용을 위해 이를 더 광범위한 자동화 플랫폼에 통합할 수 있습니다.
   
   
4. 유지보수. 자동화 요소는 기술 스택, 리소스 및 비즈니스 요구 사항이 변화함에 따라 발전해야 하므로 IT 팀은 성능을 최적화하기 위해 정기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다.

반복 가능한 모든 IT 작업은 부분 자동화 또는 완전 자동화가 필요한 대상입니다. 이러한 작업을 자동화하면 기업은 사용 사례, 기술 및 환경(컨테이너, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 환경, DevOps 파이프라인 및 보안 관행 포함) 전반에서 더 빠르고 일관성 있으며 효율적인 운영을 유지할 수 있습니다.

IT 자동화의 일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

구성 관리는 기업이 수명 주기 동안 제품, 시스템 또는 기타 IT 자산의 성능 품질 및 기능을 유지하는 데 도움이 되는 시스템 엔지니어링 프로세스입니다. 구성 관리(CM) 방식을 통해 시스템 관리자는 컴퓨터 시스템, 서버 및 애플리케이션과 같은 자산의 상태를 추적할 수 있으므로 팀은 문제를 신속하게 식별하고 변경 제어를 효과적으로 관리하며 구성 편차 및 불필요한 다운타임을 방지할 수 있습니다.

기업은 구성 관리 툴을 사용하여 컴퓨팅 환경, 장치, 워크플로 등에서 설정을 지정하고 유지 관리합니다. 구성 프로세스를 자동화하면 IT 팀은 인프라 구성 요소를 신속하게 배포, 업데이트 및 폐기하고 시스템 성능과 보안을 개선할 수 있습니다.

프로비저닝은 하드웨어, 네트워크, 가상 머신 및 기타 리소스를 포함한 IT 인프라를 설정하고, 시스템과 사용자가 리소스와 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 과정을 의미합니다. 리소스 프로비저닝은 보다 구체적이며 애플리케이션이나 서비스가 작동하는 데 필요한 리소스(예: CPU 및 스토리지)의 할당 및 구성을 의미합니다.

인프라와 리소스 프로비저닝 프로세스는 모두 자동화를 통해 개선될 수 있습니다. 프로비저닝을 자동화하면 인프라와 리소스 구성을 코드화하고 반복 가능한 워크플로를 구축하여 프로비저닝 프로세스를 더 빠르고 정확하며 유연하게 만들 수 있습니다.

코드형 인프라(IaC)는 자동화된 프로비저닝의 좋은 예입니다. 고수준의 서술적 코딩 언어를 사용하여 IT 인프라 프로비저닝을 자동화하기 때문에, 개발자들이 소프트웨어 애플리케이션을 개발, 테스트, 배포하려고 할 때마다 수동으로 프로비전을 하고 인프라 구성 요소를 관리하지 않아도 됩니다.

네트워크 자동화는 물리적 및 가상 네트워크와 네트워크 장치의 구성, 관리, 테스트, 배포 및 운영을 자동화하는 프로세스입니다. 이는 개발자가 컴퓨팅 네트워크를 관리하고 프로비저닝하는 데 소비하는 리소스를 줄여줍니다.

자동화 툴은 네트워크 구성 및 테스트, 리소스 프로비저닝, 부하 분산 및 워크플로 배포와 같은 프로세스를 실행하여 IT 팀이 일관된 서비스를 유지하고 더 빠른 업그레이드 및 배포를 구현할 수 있도록 지원합니다. 

많은 기업이 온프레미스 데이터 센터, 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 환경을 포함한 하이브리드 클라우드 아키텍처를 사용합니다. 클라우드 컴퓨팅은 뛰어난 오케스트레이션, 관리, 애플리케이션 이동성이 우수할 수 있지만 그 가치를 극대화하려면 각 워크로드에 맞는 최적의 환경을 선택할 자동화 도구가 필요합니다.

오늘날 기업의 77%가 하이브리드 IT 아키텍처를 사용하며 모든 환경에서 작동하는 오케스트레이션 도구를 필요로 합니다.² 클라우드 자동화 서비스는 조직이 여러 환경 사이에서 워크로드를 빠르고(경우에 따라 실시간으로) 정확하게 전환하고 오케스트레이션할 수 있도록 도와줍니다.

오케스트레이션을 통해 여러 자동화 프로세스를 통합 관리하여 엔드투엔드 워크플로로 통합할 수 있습니다. 오케스트레이션 자동화는 각 작업이 다음 작업을 올바르게 트리거하도록 하여 수동 개입의 필요성을 줄이고 완전히 자동화된 작업을 가능하게 합니다.

기업이 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 파이프라인을 사용하든 더 전통적인 방식을 사용하든, 현대의 소프트웨어 개발은 신뢰할 수 있는 자동화에 의존합니다. 자동화를 통해 개발자는 코드 변경 사항을 자동으로 통합, 테스트 및 배포하여 빠른 피드백 루프를 생성하고 소프트웨어 릴리스를 가속화할 수 있습니다.

자동화된 배포 프로세스는 제품 테스트 및 릴리스 단계에서 특히 중요합니다. 그러나 개발 라이프사이클 전반에 걸친 자동 코드 및 성능 테스트는 DevOps 팀이 선제적으로 코드 품질을 높이고 문제를 조기에 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 마이그레이션, 데이터 마이그레이션, 애플리케이션 마이그레이션, 운영 체제 마이그레이션, 가상 머신(VM) 마이그레이션을 아우르는 IT 마이그레이션은 시스템 간에 데이터와 소프트웨어를 이동하는 프로세스입니다.

마이그레이션 계획은 일반적으로 특정 조직의 요구 사항에 맞게 조정되기 때문에 마이그레이션 프로젝트는 복잡할 수 있습니다. 마이그레이션 프로세스를 자동화하면 이러한 프로젝트를 간소화하고 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동 데이터 동기화는 네트워크 시스템과 장치 전반에서 데이터의 일관성을 보장하기 위해 데이터 기록을 자동으로 지속적으로 업데이트하는 과정으로, 조직이 정확하고 최신 상태의 데이터 저장소를 유지하도록 도와줍니다.

데이터 동기화 툴이 없으면 팀은 IT 환경 전체에 기록 변경 사항을 전파하기 위해 지루한 수동 데이터 입력에 의존해야 합니다. 동기화 툴을 사용하면 팀은 데이터 처리 프로세스를 자동화할 수 있으며, 이를 통해 기업은 데이터 손실을 최소화하고 데이터 관리를 간소화하고, 정확하고 매우 빠른 동기화를 활용할 수 있습니다.

IT 보안은 사이버 위협, 침해, 기타 형태의 무단 액세스로부터 IT 환경을 보호하는 조치를 구현하는 데 중점을 둡니다. 과거에는 IT 시스템 보안을 개발 이후에 고려했다면, 이제 많은 기업이 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 보안을 우선시합니다. 

보안 자동화는 소프트웨어를 사용하여 사이버 보안 취약점을 자동으로 탐지, 예방, 분석 및 해결합니다. 예를 들어, 기업에서는 자동화를 사용하여 ID 및 액세스 관리(IAM) 시스템을 통해 애플리케이션과 서비스에 대한 사용자 액세스를 구성할 수 있습니다. 자동화된 보안은 사고 대응 시간을 단축할 뿐만 아니라 구성 오류, 규정 준수 위험 및 평균 수리 시간(MTTR)을 줄여줍니다.

개발자는 다음과 같은 다양한 유형의 IT 자동화를 채택할 수 있습니다.

BPA는 소프트웨어를 사용하여 복잡하고 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 전략입니다. 이러한 프로세스에는 직원 온보딩, 신규 고객 확보, 주문 처리 및 재고 관리와 같은 "비즈니스 운영" 활동이 포함됩니다. BPA는 복잡성과 여러 엔터프라이즈 IT 시스템에 대한 연결로 인해 다른 자동화 유형과는 다릅니다.

BPA는 조직의 특정 요구 사항에 따라 맞춤 설정하는 것이 일반적이라는 점에서, 기업 운영을 원활하게 하는 일상 업무 간소화에 효과적인 도구입니다.

지속적인 배포는 개발팀이 소프트웨어 개발 라이프사이클을 통해 소프트웨어를 이동하고 애플리케이션을 제공하는 프로세스를 자동화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 코드(예: 업데이트, 버그 수정 및 새로운 기능)를 적절한 인프라 환경에 자동으로 제공할 수 있으며 팀이 소프트웨어 제공의 안전성과 속도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

Kubernetes(또는 K8s) 컨테이너는 어떤 환경에서든 코드를 실행하는 데 필요한 모든 OS 라이브러리와 종속성을 소스 코드에 결합하는 가벼운 실행형 앱 구성 요소입니다.

Kubernetes를 자동화하면 오늘날 많은 엔터프라이즈 애플리케이션의 기반이 되는 Kubernetes 컨테이너를 구성, 배포, 유지 관리하는 프로세스가 간소화됩니다.

워크플로 자동화는 업무 관련 활동 전반에서 문서, 데이터, 작업의 흐름을 자동화하는 프로세스입니다. IT 팀은 작업 관리 소프트웨어를 사용해서 작업 및 비즈니스 프로세스를 기업 전체의 팀, 부서, 워크플로에 자동으로 라우팅할 수 있습니다.

워크플로를 자동화하면 작업과 프로세스 관리가 인간 작업자의 손을 벗어나, 기업이 워크플로를 간소화하고 작업자의 생산성을 극대화하며 전사적인 효율성을 높일 수 있습니다.

인지 자동화라고도 하는 지능형 자동화(IA)는 AI, 자연어 처리(NLP), 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 조직 전반에서 의사 결정을 간소화하고 확장하는 것입니다. 예를 들어 보험사는 IA를 사용하여 지급액을 계산하고, 요율을 추정하고, 규정 준수 요건을 해결할 수 있습니다.

IA는 사전 훈련된 AI 모델, ML 알고리즘, 데이터 분석 도구에 의존하기 때문에 데이터 추세를 파악하고 자동화 워크플로를 최적화하는 데 필요한 데이터와 사람의 개입이 훨씬 적습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 소프트웨어 로보틱이라고도 하며 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API), 스크립트, 지능형 자동화 기술을 사용하여 엔터프라이즈 애플리케이션과 생산성 애플리케이션 간의 반복적인 작업을 수행합니다.

RPA는 규칙 기반 소프트웨어를 사용하여 인적 자원 없이 자율적으로 작업을 완료하고 프로세스(예: 데이터 추출, 양식 작성 및 파일 이동)를 실행할 수 있습니다.

프런트엔드 자동화는 웹사이트 등 사용자 인터페이스를 지원하는 구성과 유지 관리 프로세스 자동화에 중점을 둡니다. 이를 통해 팀은 사용자 모니터링, 웹사이트 테스트, 데이터 입력 및 추출과 같은 작업을 신속하게 수행하고 사용자 경험을 발전시킬 수 있습니다.

워크로드 자동화 또는 API 자동화라고도 하는 백엔드 자동화는 API의 연결 특성을 활용하여 대용량 백엔드 시스템 및 프로세스를 자동화합니다. 여기에는 데이터베이스 처리 및 마이그레이션 자동화, 파일 전송 자동화, 서비스 검색 자동화(서비스와 마이크로서비스가 네트워크를 통해 서로 검색하고 상호 작용할 수 있음) 및 백엔드 기능에 대한 테스트 자동화가 포함됩니다.

백엔드 자동화는 기업이 백엔드 기능을 평가하고 최적화하여 애플리케이션이 빠르고 안정적이며 확장 가능한 상태를 유지할 수 있도록 합니다.

IT 자동화를 성공적으로 이루려면 기업은 어떤 수동 프로세스와 작업을 자동화할지 선택해야 합니다. 이들은 일반적으로 프로세스를 완전히 매핑하고 분석해야 하며, 해당 프로세스를 표준화하고 그 영향, 복잡성, 미션 중요도를 평가해야 합니다. 또한 자동화 워크플로를 지속적으로 모니터링하여 최적화 기회를 찾아야 합니다.

그러나 자동화의 성공 여부는 개발자가 이를 어떻게 구현하는지에 달려있습니다. 기업이 선택할 수 있는 전략은 다음과 같습니다.

IT 자동화와 IT 오케스트레이션이라는 용어는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 둘 다 IT 환경을 관리하는 데 매우 유용한 툴이지만 그 목표와 목적이 다릅니다.

IT 자동화는 기술을 사용하여 백업 수행, 소프트웨어 업데이트 적용, 시스템 모니터링과 같은 개별 작업과 프로세스를 자동으로 처리합니다. 이러한 일상적인 작업을 자동화하면 IT 팀이 귀중한 시간과 리소스를 확보할 수 있습니다.

오케스트레이션은 자동화된 여러 작업 또는 워크플로를 통합된 방식으로 조정하고 관리하는 프로세스입니다. 오케스트레이션의 주요 목표는 전반적인 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하며 확장성을 높이는 것입니다.

간단히 말해, 자동화는 개별 작업을 처리하는 반면 오케스트레이션은 여러 자동화된 작업을 조정하여 더 광범위하고 복잡한 프로세스를 관리합니다.

혁신적인 IT 자동화 툴을 도입하려는 기업은 선택할 수 있는 옵션이 매우 다양합니다.

예를 들어, ML 기반 자동화 툴을 사용하면 개발자는 대규모 데이터 세트를 처리하고, 성능 데이터의 패턴을 식별하고, 리소스를 동적으로 할당하고, IT 환경을 실시간으로 확장할 수 있습니다.³ 이는 또한 DevSecOps를 간소화하는 데 도움을 줍니다. DevSecOps는 개발 프로세스 초기에 보안을 포함시키는 시프트 레프트 관행으로, 이를 통해 개발자는 보다 안전한 제품을 제공할 수 있습니다.

나아가, AI 에이전트는 특히 엔지니어링과 재무 분야에서 해당 업계에 특화된 운영을 혁신하여 상황 인식 자동화 인사이트와 솔루션을 제공할 것입니다. ⁴ 에이전틱 AI는 인간의 개입 없이 다양한 환경에서 독립적으로 작동하는 자율적이고 지능적인 시스템을 말합니다. 예를 들어 IT 팀은 AI 에이전트를 사용해 사용자 데이터를 추적하고 사기 사건을 탐지, 조사할 수 있습니다.

AI 에이전트의 사용량 증가는 고유한 애로 사항을 해결하고, 프로세스를 정제 및 자동화하고, 개인화 수준을 높이려는 기업을 위한 맞춤형 AI 기반 도구의 가치를 잘 보여줍니다.

하이퍼오토메이션은 기업 IT 관리를 최적화하려는 기업들 사이에서 또한 트렌드로 자리잡고 있습니다.⁵ 하이퍼오토메이션은 AI, ML, RPA를 활용하여 기업 프로세스를 처음부터 끝까지 완전히 자동화하는 하나의 상호 연결된 환경을 만듭니다. 고립된 작업을 대상으로 하는 기존 자동화와 달리 하이퍼오토메이션은 조직 전체에서 상호 관련된 여러 기능을 연결하고 자동화하여 더 빠르고 응집력 있고 효율적인 자동화 시스템을 만듭니다.

셀프 서비스 자동화는 개발자가 다양한 부서에 자동화 기능을 제공하려 하면서 점점 더 인기를 얻고 있습니다.⁴ 현재 63%의 기업이 200명 이상의 시민 개발자를 보유하고 있습니다.²

로우코드 및 노코드 플랫폼은 기술 전문가가 아닌 사용자도 자동화에 액세스할 수 있도록 하여 직관적인 드래그 앤 드롭 툴을 사용하여 자동화된 워크플로를 설계하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 셀프 서비스 플랫폼은 자동화를 가속화하고 사용자가 광범위한 IT 지원 없이 솔루션을 구현할 수 있도록 합니다.

자동화 패브릭(다양한 자동화 기술과 툴을 통합하는 접근 방식)의 도움으로, 개발자는 분산된 요소들을 매끄럽고 통합된 자동화 구조로 엮어 기존 애플리케이션, 워크플로, 데이터를 긴밀하게 정렬할 수 있습니다.

자동화 패브릭은 시스템 단절, 데이터 격리, 프로세스 파편화와 관련된 문제를 해결합니다. 자동화를 파편화하는 것은 뛰어난 개별 기능을 제공하는 특수 앱에서는 유효할 수 있지만, 여러 요소가 조화롭게 작동해야 하는 대규모의 동적 IT 환경에서는 효과적이지 않습니다.

자동화 패브릭은 기업이 IT 아키텍처를 위한 “중추 신경계”를 구축하도록 도와주며, 이를 통해 기업 전반에 걸쳐 명확한 소통과 원활한 운영을 보장합니다.

IT 자동화는 모든 규모의 기업에 다음과 같은 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다.