IT 운영 분석이란 무엇일까요?

최근 몇 년 동안 IT 시스템의 복잡성이 크게 증가함에 따라 IT 팀은 운영 상황을 파악하는 것이 더욱 시급해졌습니다. 개별 애플리케이션에 연결하는 디바이스의 증가,클라우드 컴퓨팅의 부상, 신제품 개발로 인해 기업들은 고객의 요구를 충족하기 위해 디지털 서비스에 투자하고 있습니다.

예를 들어, McKinsey에서 조사한 조직 중 99%가 2020년 이후 대규모 기술 혁신을 추진해왔다고 답했습니다. 하지만 2023년 Gartner 설문조사에서 CIO들이 답변한 바에 따르면 경영진이 디지털 이니셔티브의 59%가 완료하는 데 너무 오래 걸리고 52%는 가치를 실현하는 데 너무 오래 걸린다고 생각합니다.

복잡성이 증가함에 따라 모든 조직의 IT 서비스의 상황과 최적화를 보장하기 위한 체계적인 접근 방식이 필요해졌습니다. 이로 인해 조직이 IT 서비스에서 생성된 데이터를 수집, 저장, 분석하는 데이터 기반 프로세스인 IT 운영 분석(ITOA)의 중요성이 증가했습니다.

ITOA는 운영 데이터를 실시간 인사이트로 전환합니다. 이는 종종 인공지능(AI)과 머신 러닝을 사용하여 조직의 전반적인 DevOps를 개선하여 조직이 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 하는 AIOps의 일부입니다. 자동화 및 머신 러닝 기능을 사용하면 운영 워크플로를 신속하게 처리하여 즉시 인사이트를 생성하고 전체 상황에서 잠재적인 인적 오류를 제거할 수 있습니다.

ITOA는 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 올바른 IT 전략을 식별함으로써 ITOps가 의사 결정 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다.

IT 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 조직은 데이터를 더 잘 모니터링하고 분석하여 더 나은 의사 결정을 내려야 할 필요성이 대두되었습니다. 각 조직에는 일반적으로 네이티브 소프트웨어와 클라우드 플랫폼으로 구성된 고유한 기술 스택이 있습니다. 현대 조직의 IT 인프라는 상호 의존적인 대규모 에코시스템으로 구성되어, 하나의 인시던트나 오류로 인해 전체 시스템이 위험해질 수 있습니다.

기업은 소프트웨어, 인프라, 네트워크 서비스로 구성된 조직의 기술 스택을 통해 고객에게 더 많은 서비스를 제공할 수 있지만, 복잡성이 증가하면 더 많은 문제가 발생할 수 있으며 이러한 오류는 기하급수적인 영향을 미칠 수 있습니다. 다운타임으로 인해 서비스가 중단되고 고객 및 파트너와의 평판이 위태로워지기 때문에 조직은 이를 최소화하기 위해 노력합니다. IT 부서는 새로운 문제를 해결하고 가동 시간을 늘리며 조직의 IT 운영 관리(ITOM)를 원활하게 운영하기 위해 리소스를 가장 잘 할당하는 방법을 파악해야 합니다.

다행히 IT 시스템은 자체 데이터를 생성하고 고객, 파트너 및 직원으로부터 더 많은 데이터를 수집합니다. 조직은 이 모든 데이터를 사용하여 IT 운영 분석을 통해 시스템의 전반적인 상태를 파악할 수 있습니다.

ITOA와 관측 가능성은 IT 운영 데이터를 사용하여 시스템의 성능을 추적하고 분석하여 운영 효율성과 효과를 개선한다는 공통의 목표를 공유합니다. 이 두 가지 모두 조직이 IT 운영 문제를 보다 신속하게 해결하고, 향후 문제에 대한 분류 전략을 알리고, 새로운 기술을 배포할 수 있도록 지원함으로써 비즈니스 인텔리전스를 향상시킵니다.

관측 가능성은 외부 출력에 대한 지식만을 기반으로 복잡한 시스템의 내부 상태를 이해하는 것과 관련이 있습니다. 지표, 이벤트, 로그, 추적(MELT)이라는 네 가지 중요한 요소를 추적하여 클라우드 인프라 및 앱의 동작, 지표 및 기타 측면을 이해합니다. 외부 데이터를 연구하여 시스템 내에서 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하는 것을 목표로 합니다. ITOA는 데이터 마이닝과 빅데이터 원칙을 사용하여 시스템 내의 노이즈가 많은 데이터 세트를 분석하고, 이러한 의미 있는 인사이트를 사용하여 전체 시스템이 더 원활하게 실행되도록 하는 프레임워크를 만듭니다. IT 운영에서 발생하는 인시던트의 근본 원인 분석에 중점을 두어, IT 팀이 다시 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 목표는 근본적인 문제를 해결하는 동시에 다른 소프트웨어나 시스템에도 장애가 발생할 위험이 있는지 확인하는 것입니다.

IT 운영 분석(ITOA)에는 여러 가지 주요 도구, 프로세스 및 기술이 포함되어 있으며, 이 모든 것이 함께 작동하여 조직 내에서 가치를 창출합니다. 다음은 가장 일반적인 기술 및 사용 사례입니다.

• 애플리케이션 성능 관리(APM): 애플리케이션 성능 관리는 ITOA의 중요한 구성 요소로, McKinsey에서 118억 달러 규모의 비즈니스로 추산하고 있습니다. 여기에는 원격 측정 데이터 및 모니터링 툴을 사용하여 소프트웨어 애플리케이션 성능 지표를 추적하고, 리소스 할당 및 프로그램 사용량을 식별하며, 병목 현상을 해결하고 이상 징후를 탐지하도록 지원하는 작업이 포함됩니다. APM의 예로는 로딩 속도가 느린 웹 페이지, 트랜잭션 처리 시간, 지연 문제 식별 등이 있습니다.
• 인시던트 관리: 조직은 인시던트를 식별하고 이를 해결하기 위한 간소화된 접근 방식을 갖춰야 합니다. 인시던트 관리를 통해 DevOps 팀은 서버 충돌이나 기타 서비스 품질 문제와 같은 계획되지 않은 이벤트를 최대한 신속하게 해결할 수 있습니다. 
• 워크플로 자동화: 워크플로 자동화에는 이메일 알림, 데이터 입력 및 보관 자동화와 같이 자동화된 작업과 사람이 수행하는 작업을 조정하는 작업이 포함됩니다.
• 예측 분석:  예측 분석 솔루션은 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 소프트웨어 및 IT 서비스에 향후 문제가 발생할 수 있는지 예측하여 조직에 향후 버그가 발생하기 전에 개선하거나 버그를 수정할 수 있는 기능을 제공합니다. 예측 분석은 인시던트가 발생하기 전에 개입하여 IT 운영을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예측 분석은 서버 문제나 트래픽 급증을 파악하여 조직이 방어책을 마련하거나 선제적으로 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 이벤트 상관관계 및 경고: 애플리케이션 또는 호스트 로그 데이터를 분석하여 패턴을 감지하고, 한 애플리케이션이나 시스템이 다른 애플리케이션이나 시스템에 미치는 영향을 더 잘 이해하며, 여러 시스템에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 문제에 대해 DevOps 엔지니어에게 경고합니다. 이벤트 상관관계는 비정상적인 트래픽 패턴이나 여러 번의 로그인 실패와 같은 문제가 더 큰 보안 문제의 일부인지 여부를 감지하는 데 특히 유용합니다.
• 클라우드 모니터링 및 유지 관리: 조직은 퍼블릭 클라우드, 멀티클라우드 환경, 온프레미스 접근 방식을 사용하는지 여부에 관계없이 데이터 센터의 신뢰성을 알아야 합니다. 클라우드가 다운되면 조직은 서비스를 제공하는 능력에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다.

IT 운영 분석(ITOA)은 조직이 다음과 같은 세 가지 주요 단계를 통해 시스템 전반에서 대량의 정형 및 비정형 운영 데이터를 구문 분석할 수 있도록 지원합니다. 

1. 검색: IT 운영 시스템은 비즈니스 운영, 고객 상호 작용 및 로그 파일에서 생성된 빅 데이터를 캡처하고 저장하여 조직이 시스템의 전반적인 상황을 더 잘 이해하고 관리하는 데 사용할 수 있도록 합니다. ITOA에는 데이터를 검색하여 현재 상태를 평가하고, 기존 또는 잠재적인 미래 문제를 식별하며, 모든 문제에 대해 IT 운영 팀에 경고하는 작업이 포함됩니다.
2. 시각화: 시스템 작동 방식을 보여주는 단일 창을 제공하여 조직의 비즈니스 의사 결정을 지원합니다. IT 운영 분석은 빅데이터를 소비하여 사용 가능한 그래프, 차트, 스프레드시트로 변환합니다. 시각화는 대화형 대시보드 또는 기타 관리 패널을 통해 이루어질 수 있습니다. 이를 통해 조직은 라이선스, 보안 애플리케이션, 새로운 장비 또는 소프트웨어 구매 등 어디에 투자해야 하는지 파악할 수 있습니다.
3. 분석: 조직은 시각화된 데이터 분석을 사용하여 시스템 성능을 식별하고 IT 환경에서 비정상적인 활동을 감지하며 이러한 문제를 해결하기 위한 조치를 권장할 수 있습니다.

조직은 다음과 같은 몇 가지 핵심 성과 지표(KPI)로 성공적인 IT 운영 분석(ITOA) 프로그램을 판단할 수 있습니다.

• 평균 복구 시간(MTTR): IT 팀은 IT 운영 분석을 통해 해당 분야에서 발견된 문제를 복구하여 MTTR을 개선할 수 있습니다. 원활한 ITOA 및 인시던트 관리 프로그램을 갖춘 조직은 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
• 오탐률: 자동화에 점점 더 의존하는 ITOA는 때때로 오탐을 생성하고, 오탐이 불필요한 분류 작업로 이어져 사이트 안정성 엔지니어와 다른 IT 직원들의 피로를 가중시킬 수 있습니다. 점점 오탐이 증가하고 있으며, 이는 ITOA 프로세스 또는 IT 운영이 의도한 대로 작동하지 않는다는 것을 의미할 수 있습니다.
• 서비스 가용성: 서비스 가동 시간(즉, 서비스가 예상대로 실행되고 최종 사용자가 액세스할 수 있는 시간)의 비율입니다. 조직이 서비스 가용성을 추적하여 고객의 기대치를 충족하고 서비스 수준 계약(SLA)과 관련하여 양호한 상태를 유지하고 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
• 용량 활용도: ITOA는 조직에서 IT 시스템이 용량 한도까지 실행되고 있는지 또는 활용도가 낮은지 파악하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 클라우드를 사용하는 조직이 불필요한 비용을 제거하기 위해 사용량을 기준으로 삼는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

강력한 IT 운영 분석(ITOA) 관행을 갖춘 조직에는 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

• 비용 절감: ITOA를 사용하는 조직은 운영 효율성, 다운타임 및 가동 중단 시간 감소, 비용이 많이 드는 데이터 유출 및 기타 외부 위협 최소화 등 여러 가지 비용 이점을 누릴 수 있습니다.
• 고객 경험 향상: 고객은 구매한 서비스와 제품이 원하는 시기에 제대로 작동할 것이라는 기대치가 높습니다. 우수한 고객 서비스를 제공하려는 조직은 고객이 필요에 따라 해당 조직의 제품 및 솔루션에 액세스할 수 있도록 불필요한 중단을 방지하기 위해 ITOA를 활용합니다.
• 보안 및 규정 준수 강화: ITOA는 취약한 엔드포인트와 최종 디바이스로 인해 발생할 수 있는 잠재적 보안 문제를 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다. ITOA는 또한 규정을 준수하지 않는 시스템 구성 및 작동하지 않는 감사 로그와 같은 규정 준수 문제를 감지할 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사 결정: ITOA는 데이터 및 분석 도구에 대한 조직의 더 큰 초점에 포함된 경우가 많습니다. ITOA는 조직이 더 현명한 IT 투자를 하고, 리소스를 더 잘 할당하고, 미래의 과제에 대비할 수 있도록 지원합니다.

IBM AIOps Insights, IBM Cloud Pak for AIOps, IBM Turbonomic, IBM Instana 등 IBM의 IT 자동화 도구는 인시던트를 더 빠르고 저렴하게 예측, 탐지, 해결할 수 있는 관측 가능성 및 리소스 관리 기능을 제공하여, 모든 시스템을 계속 가동하고 실행할 수 있도록 지원합니다. 또한 IT 팀 내부와 전체 IT 팀의 혁신 및 관리를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.