IT 운영(ITOps)이란 무엇인가요?

ITOps는 일반적으로 최고 정보 책임자에게 보고하는 IT 부서의 핵심 기능입니다. IT 서비스 관리에 대한 사실상의 업계 표준 모범 사례 프레임워크인 ITIL(IT 인프라 라이브러리)에서 정의한 네 가지 주요 기능(기술 관리, 애플리케이션 관리, 서비스 데스크 관리 포함) 중 하나입니다.

ITOps는 조직을 운영하는 데 핵심적인 역할을 하는 IT 서비스 제공의 최전선에 있습니다. 기업과 고객은 데이터, 소프트웨어 애플리케이션, 퍼블릭 클라우드 및 프라이빗 클라우드 리소스 등 IT 서비스에 대한 즉각적인 액세스에 크게 의존하고 있기 때문에 이러한 서비스가 조금만 중단되어도 막대한 비용과 손실이 발생할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 ITOps의 작업이 AI 소프트웨어에 의해 점점 더 많이 수행되면서 AIOps라고 불리는 새로운 IT 운영 하위 분야가 등장했습니다.

자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML) 모델과 같은 AI 기능은 방대한 데이터를 수집 및 집계하고, IT 운영 데이터의 노이즈 속에서 중요한 이벤트 알림을 선별하고 우선순위를 지정하며, 데이터를 상관 분석해 근본 원인을 파악하고 해결책을 제시하는 등의 ITOps 작업을 자동화하는 데 활용되고 있습니다.

금융, 통신, 소매업 등 어떤 산업이든, 오늘날의 비즈니스와 고객은 애플리케이션에 즉시 접근할 수 있기를 기대하며, 끊김 없는 고객 경험을 요구합니다. 이를 충족하려면 애플리케이션뿐 아니라, 애플리케이션이 실행되는 퍼블릭 클라우드 및 프라이빗 클라우드 인프라, 데이터, 네트워크, 서비스 등 모든 지원 IT 리소스가 최적의 성능을 유지해야 합니다. 잠깐의 IT 중단도 비즈니스 운영에 큰 영향을 미치고 막대한 비용으로 이어질 수 있습니다. IT 운영의 핵심 역할은 IT와 비즈니스 기술이 안정적으로 작동하도록 보장함으로써 비즈니스 운영이 중단 없이 지속될 수 있도록 하는 것입니다.

ITOps의 주요 책임은 다음과 같습니다.

• 리소스 관리: ITOps는 IT 인프라의 운영을 지속적으로 유지합니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 인프라뿐만 아니라 이러한 인프라에서 실행되는 애플리케이션도 포함됩니다. ITOps 팀은 DevOps 팀에 필요한 IT 인프라 리소스를 관리하고 프로비저닝하며, 고객과 파트너를 위한 서비스 제공과 운영을 책임집니다. 여기에는 프라이빗, 퍼블릭 및 하이브리드 클라우드 환경, 데이터센터의 위치 및 장비, 운영 체제, 인터넷 연결, 방화벽, 네트워크 보안 등 다양한 IT 인프라 구성 요소의 관리가 포함됩니다.

• IT 인프라 최적화: ITOps는 또한 비용을 안전하게 절감하면서 인프라와 성능을 개선할 수 있는 방안을 모색합니다. 이를 위해 하드웨어 구성을 문서화하고, 최적의 성능을 보장하는 설정을 적용하며, IT 워크로드를 관리하고, 소프트웨어·하드웨어·운영 체제를 업그레이드하며, 인프라 변경이 미치는 영향을 평가합니다.

• 애플리케이션 성능 보장: ITOps는 애플리케이션 성능을 보장하기 위해 현업 부서 및 애플리케이션 소유자와 긴밀하게 협력합니다. 애플리케이션 소유자가 애플리케이션 속도 저하 및 중단을 방지하는 데 필요한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 리소스를 안정적으로 확보할 수 있도록 ITOps는 리소스 할당 결정에 참고할 권장 사항을 제공하기도 합니다.

• 서비스 데스크 지원: 조직에 따라 서비스 데스크는 IT 부서 내의 별도 하위 기능으로 운영되기도 하며, ITOps가 직접 이를 담당하기도 합니다. 헬프 데스크 및 티켓팅 시스템 관리, 문제 해결, IT 관련 문제의 근본 원인 분석 및 조치 등의 업무가 이에 포함됩니다.

• 인시던트 및 보안 관리: ITOps는 IT 서비스의 일상적인 가용성을 관리할 뿐 아니라, 문제 발생 시 향후 가용성을 보장할 수 있도록 대비합니다. 여기에는 데이터 백업 수행, 중단 후 시스템 복원, 재해 복구 계획 수립, 성과 평가를 위한 지표 설정, 감사 및 규정 준수 대응 등이 포함됩니다.

ITOps는 IT 운영 관리(ITOM)와 혼동되는 경우가 많습니다. 둘 다 IT 서비스를 계속 유지하고 운영하는 데 관여하고 있기 때문입니다. ITOps가 IT 서비스 관리와 관련된 인력, 역할, 업무 전반을 의미하는 반면, ITOM은 기업이 매일 사용하는 기술 구성 요소, 컴퓨팅 자원, 비즈니스 프로세스를 유지하기 위한 관리 프로세스 및 도구를 지칭합니다. ITOps 팀은 일상적인 업무부터 장기 전략 수립에 이르기까지 IT 환경 내의 서비스와 모든 리소스 및 IT 애플리케이션의 가용성을 관리합니다. ITOps의 하위 집합인 ITOM은 IT 리소스를 안정적이고 효율적으로 제공하며 동시에 사용자 경험을 향상시키는 일련의 일상적인 프로세스와 이를 위한 도구로 구성됩니다.

DevOps는 개발팀과 IT 운영팀의 협업을 자동화하고 통합함으로써, 더 빠르게 더 높은 품질의 소프트웨어를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이전에는 분리되어 있던 두 팀을 연결함으로써 조직은 지속적인 커뮤니케이션과 협업, 책임 공유를 기반으로 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스를 구축할 수 있게 됩니다. 이로 인해 워크플로우는 빨라지고 프로세스는 간소화되어, 사용자들이 요구하는 빈번하고 혁신적인 기능 업데이트와 중단 없는 사용 경험을 안정적으로 제공할 수 있습니다.

DevOps 모델에서 IT 팀은 소프트웨어 개발 및 테스트 과정에서 구성, 설치, 문제 해결, 데이터베이스 관리, 네트워크 인프라 운영 등을 지원합니다. 또한 인프라가 개발팀의 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 이를 위한 한 가지 방법은 애플리케이션 리소스 관리 도구를 활용해 애플리케이션이 필요한 시점에 필요한 리소스를 안정적으로 확보하도록 보장하는 것입니다.

DevOps 라이프사이클 전반에서 IT 팀과 개발팀은 자동화를 적극 활용해 종속성을 식별하고 문제를 사전에 테스트합니다. 또한 DevOps와 ITOps는 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 및 관측 가능성 도구를 사용하여 새로운 코드 배포나 시스템 변경 시 소프트웨어 배포 파이프라인의 각 단계에서 문제의 근본 원인을 자동으로 분석하고 즉각적인 피드백을 수신합니다. 이러한 협업을 통해 지속적인 제공 및 배포 파이프라인이 원활하고 효율적으로 운영되며, 새로운 애플리케이션이나 기능 개선 사항을 더 빠르게 출시할 수 있습니다.

AIOps는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝 모델 등 AI 기능을 활용하여 운영 워크플로를 자동화하고 간소화하는 것을 의미합니다. AIOps는 자동화와 효율성 향상의 기회를 제공할 뿐만 아니라, 오늘날 IT 팀이 직면한 중대한 과제에 직접적으로 대응합니다. IT 인프라 구성 요소, 애플리케이션, 성능 모니터링 도구는 방대한 양의 IT 운영 데이터를 생성하며, 조직이 디지털 혁신을 추진하고 클라우드 컴퓨팅 서비스 및 하이브리드 클라우드 환경을 도입함에 따라 그 양은 빠르게 증가하고 있습니다. Gartner에 따르면, 평균적인 기업의 IT 인프라는 매년 2~3배 더 많은 IT 운영 데이터를 생성하는 것으로 추정됩니다.

이러한 데이터를 보다 효과적으로 관리하고 활용하기 위해, IT 운영팀은 기존의 도메인 기반 IT 관리 도구 및 수동 모니터링·개입에 대한 의존도를 줄이고, 데이터 기반의 AI 중심 자동화를 점점 더 도입하고 있습니다.

AIOps는 IT 운영팀이 더욱 민첩하고 신속하게 대응할 수 있도록 다음을 지원합니다.

• 여러 IT 인프라 구성 요소, 애플리케이션, 성능 모니터링 도구, 서비스 티켓팅 시스템에서 생성되는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집하고 집계합니다.
• 자동 기준선 기능을 활용해 이상 징후를 감지함으로써 사용자가 규칙 기반 시스템에서 벗어나 보다 동적이고 사용하기 쉬운 AI 및 ML 시스템으로 전환할 수 있도록 합니다.
• 티켓 수를 줄이고, 이벤트 및 이상 징후를 그룹화하며, IT 운영 데이터 속에서 중요한 이벤트 경고를 식별하고 우선순위를 지정합니다.
• 엔터프라이즈 전체 환경에 걸쳐 연관된 인시던트의 분석 컨텍스트를 제공합니다.
• 과거 데이터와 실시간 데이터를 상관 분석하여 문제의 근본 원인을 파악하고 해결 방안을 제시합니다.
• 노동 집약적인 IT 프로세스를 자동화하고 영향도가 큰 문제의 사전 방지를 지원합니다.
• 가치 실현 시간을 단축시키는 사전 학습된 모델을 기반으로 빠르게 인사이트를 도출합니다.
  
• 향상된 가시성과 자동화된 인시던트 관리 및 대응을 통해 평균 탐지 시간과 평균 해결 시간을 개선합니다.
• 동적 리소스 자동화를 통해 실시간 수요에 맞춰 리소스를 할당함으로써 낭비를 없애고 운영 효율성을 높이며 IT 비용을 절감합니다.
• 수동 관리 및 프로세스를 더욱 줄일 수 있도록 자동화 정책 라이브러리를 구축합니다.