AIOps로 애플리케이션 성능 보장

오늘날 디지털 비즈니스는 중요 비즈니스 애플리케이션의 성능 및 가용성, 그리고 이러한 애플리케이션이 실행되는 인프라에 달려 있습니다.

보기: 귀사는 AIOps 도입 여정의 어느 단계에 있습니까?

McKinsey 연구에 따르면 CIO는 조직을 혁신해야 하는 가장 큰 이유로 신속하고 민첩한 대응을 꼽았습니다.¹

하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에 대한 가시성 부족, 비용 증가, 비효율적인 리소스 배치 결정, 중앙 집중식 제어 기능 부족은 비즈니스의 디지털 혁신 속도를 늦추는 장애물이 되었습니다. 가상 머신, 컨테이너 기반 마이크로서비스 및 공유 멀티 테넌트 인프라와 같은 기술을 사용하면 애플리케이션 개발 속도를 높일 수 있지만 운영이 한층 복잡해집니다.

최신 애플리케이션은 여러 추상화 계층으로 분리되는 경우가 많기 때문에 물리적 서버, 스토리지 및 네트워킹 리소스가 어떤 애플리케이션을 지원하는지 이해하기 어렵습니다. "설정만 하고 잊어버리는" 방식으로 리소스 요구 사항을 예측하는 기존 방식은 리소스를 과도하게 할당하거나 사용량이 예기치 않게 급증할 경우 애플리케이션의 리소스를 고갈시킬 수 있습니다. 리소스에 여유가 있는 경우에도 최신 애플리케이션 요구 사항을 예측할 수 없기 때문에 성능을 보장할 수 없습니다.

리소스를 최적화하기 위해 작업자가 프로덕션 환경을 수동으로 업데이트해야 하는 경우 동적인 수요 변화에 즉각적으로 대응하지 못하게 됩니다. 오늘날의 조직은 관련성을 유지하기 위해 속도, 사용률 및 서비스 제공을 개선하는 AIOps 중심의 새로운 접근 방식으로 전환하고 있습니다.

• 신속한 의사결정: 풀스택, 엔터프라이즈 관측 기능
• 스마트한 리소스 할당: 동적 리소스 관리 및 비용 최적화
• 예측 AIOps: 자율적 문제점 판별, 수정 및 방지

IBM AIOps 솔루션이 어떻게 IT 운영을 개선하고 간소화하는지 알아보려면 계속 읽으십시오. 또한 언제든지 IBM 전문가에게 문의할 수 있습니다.

풀스택의 엔터프라이즈 관측 기능

과제

기존의 모니터링 도구에는 최신 IT 환경의 성능을 관리하고 사용자에게 영향을 미치기 전에 잠재적인 병목 현상을 해결하는 데 필요한 가시성이 부족합니다. 관측 기능 메트릭을 자동으로 수집하여 모든 요청을 추적하고 마이크로서비스 플랫폼의 모든 프로세스를 프로파일링해야 합니다.

주요 사용 사례: 애플리케이션 모니터링

개발자에게 모니터링을 위한 광범위한 로깅 코드를 추가하도록 요청할 경우 고품질의 코드를 생성하느라 시간이 걸릴 수 있습니다. 애플리케이션은 자동화된 계측 기능과 적절한 수동 코드 로깅만 적절히 조합해도 상태 및 성능 메트릭, 분산 추적 및 로그를 기반으로 하는 엔터프라이즈 수준의 관측 기능을 지원할 수 있습니다.

관측 가능한 시스템을 통해 프로덕션 환경에서 거의 실시간으로 진단 및 해결 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 프로세스는 ITOps 팀이 서비스가 광범위하게 배포된 경우에도 인시던트를 보다 신속하게 해결하는 데 도움이 됩니다. 프로덕션 시스템의 신뢰할 수 있는 전체 메트릭과 분산 추적을 이용할 경우 예감보다는 관련된 구성 요소를 통해 데이터를 수집하므로 팀은 문제의 원인을 외부에서 찾는 "책임 전가 게임"에서 벗어날 수 있습니다.

솔루션

IBM Observability by Instana® APM은 여러 에이전트 없이도 Java, Node, Python과 같은 인기 런타임 환경에 대한 자동화된 계측을 처리하는 APM(Application Performance Management) 플랫폼입니다. 애플리케이션 수준 메트릭, 추적 및 로그는 애플리케이션 및 인프라 자산을 종합적으로 파악할 수 있도록 프로덕션에서 수집되어 분석됩니다.

ITOps 및 개발 팀은 Instana 대시보드에서 지능형 그룹화를 통해 애플리케이션 성능을 모니터링하여 사용자 브라우저에서 서비스 및 인프라 계층에 이르기까지 포괄적인 가시성을 제공할 수 있습니다.

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동적 리소스 관리 및 비용 최적화

과제

기존의 IT 관리 도구와 프로세스는 가상 서버 및 컨테이너를 실행하는 프라이빗, 퍼블릭, 멀티클라우드 환경에 분산되어 점점 복잡해지는 동적 애플리케이션의 성능을 보장할 수 없습니다.

이러한 기존 시스템과 프로세스는 성능을 보장하기 위해 리소스를 과도하게 할당하려는 경향이 있습니다. 이 접근 방식은 점점 복잡해지는 동적 애플리케이션에 효과가 없으며 수동으로 적용되는 업데이트는 규정 준수 요건이 복잡한 시스템까지 확장되지 않습니다.

ITOps 관리자와 사이트 안정성 엔지니어(SRE)는 애플리케이션의 리소스 요구 사항을 지속적으로 분석하는 하향식 애플리케이션 중심 접근 방식이 필요합니다. 이 분석을 통해 완전히 자동화된 작업 덕분에 애플리케이션은 회사의 IT 정책을 준수하면서 필요한 성능을 유지할 수 있습니다.

주요 사용 사례: 리소스 활용도

리소스 문제를 방지하기 위한 '안전 장치'를 필요 이상으로 프로비저닝할 필요는 없습니다. 비용을 절약하기 위해 성능을 희생할 필요도 없습니다. 성능 목표는 단순한 프로세스 자동화가 아니라 리소스 관리를 위한 의사결정 자동화입니다.

확신을 가지고 의사 결정을 자동화하려면 ARM(Application Response Measurement) 플랫폼에서 애플리케이션 요구 사항을 한 눈에 볼 수 있어야 합니다. Instana 및 기타 지원되는 APM 플랫폼을 기반으로 한 자동 계측을 통해 제공되는 APM 인사이트는 ARM 플랫폼에서 Kubernetes 리소스 수준에서 제공되는 대규모 측정 결과에 기반한 리소스 결정을 자동화하는 데 도움이 됩니다.

솔루션

Turbonomic ARM for IBM Cloud® Paks는 APM API(Application Programming Interface)에서 캡처한 실제 애플리케이션 메트릭을 기반으로 성능을 최적화하는 리소스를 권장합니다.

처음에는 이러한 권장 사항을 수동으로 검토하여 올바른지 확인할 수 있지만, 시간이 지나 이를 신뢰하면 이러한 의사 결정을 자동화하게 됩니다.

Turbonomic Application Resource Management for IBM Cloud Paks를 통해 애플리케이션은 사람의 개입 없이도 애플리케이션 및 인프라 스택의 모든 단계에서 가시성, 인사이트 및 작업을 통해 필요한 리소스를 얻습니다.

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자율적 문제점 판별, 수정 및 방지

과제

모든 비즈니스는 이제 매일 변화하는 요구 사항에 대응하는 디지털 비즈니스로 거듭났습니다. 비즈니스는 품질과 규정 준수를 유지하면서 새로운 시장과 분야를 개척하고 새로운 채널을 활용하고 있습니다. 아쉽게도 팀의 역량을 강화하도록 설계된 하이브리드 및 멀티클라우드 환경도 의도치 않게 팀을 방해할 수 있습니다.

복잡성은 의존도를 높일 뿐만 아니라 조직이 안정성을 유지하기 위해 혁신의 속도를 늦추도록 강요하고 있습니다. 그렇다면 안정성을 유지하면서 혁신을 가속화하려면 어떻게 해야 할까요? 미래의 환경을 개선하기 위해 패턴을 감지하고 인사이트를 얻겠다는 AI의 초기 아이디어들이 실현되고 있습니다.

주요 사용 사례: 인시던트 관리

숙련된 ITOps 관리자, 개발자 및 SRE는 대개 문제 해결의 실마리를 제시하는 작은 차이점을 찾아내는 데 능숙합니다. 하지만 클라우드 도입 시 서비스가 분리되므로 로그 및 구성 데이터가 통합되고 동기화되지 않으면 디버깅 시 부담을 가중시킬 수 있습니다.

인시던트 해결을 더욱 복잡하게 만드는 서비스 A와 B 간의 종속 관계는 런타임까지 알려져 있지 않을 수 있습니다. 이러한 상황에서 AI와 머신 러닝이 실제로 도움이 될 수 있습니다. 컴퓨터에서 자동으로 방대한 양의 데이터를 분류해 잠재적인 원인을 찾아내도록 하십시오.

솔루션

IBM Cloud Pak for Watson® AIOps는 인시던트의 관련 이벤트를 그룹화하여 작업자의 시간을 낭비하는 "알림 폭풍"을 줄입니다.

마찬가지로 IBM Cloud Pak for Watson AIOPs는 시스템 데이터를 분석하여 정상적인 동작을 이해한 다음 적응형 임계값을 자동으로 설정합니다. 이는 잘못된 알림을 유발하는 고정 임계값 문제나 감지되지 않은 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.

적응형 임계값 및 로그 이상 감지 덕분에 IT 운영 팀에서 해결해야 하는 문제를 더 일찍 발견할 수 있습니다. 경고 알림은 잠재적으로 영향을 받을 수 있는 서비스에 대한 가정된 원인과 요약과 함께 선택한 ChatOps 도구에 표시되므로 인시던트 관리 기능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps는 널리 사용되는 인시던트 추적 도구와 통합되므로 팀이 기존 인시던트 해결 도구의 추적 기능을 잃지 않으면서도 비공식적인 ChatOps 환경에서 협업할 수 있도록 지원합니다.

IBM은 노동 집약적인 프로세스를 자동화하고, 사전 예방적으로 인시던트를 해결하며, 통합 DevSecOps 모델을 적용할 수 있는 AIOps 플랫에서 강력한 AI를 사용하도록 지원하므로 팀은 개방형 하이브리드 클라우드 환경에서 혁신을 달성할 수 있습니다.

자세히 알아보기: 전문가에게 문의

AIOps 여정의 어느 단계에 있든 IBM이 도와드리겠습니다. 문제 해결에 쓰는 시간을 줄이고 혁신에 더 많은 시간을 할애하십시오.

디지털 비즈니스의 성공은 중요 비즈니스 애플리케이션의 성능 및 가용성, 그리고 이러한 애플리케이션이 실행되는 인프라의 효율성에 달려 있습니다.

IBM은 AIOps 솔루션 및 IT 자동화 분야의 진정한 선도 기업(PDF, 3.7 MB)으로서, AIOps 여정의 어느 단계에 있든 비즈니스 운영을 자동화하고 성과를 개선할 수 있도록 지원하는 신뢰할 수 있는 접근 방식을 제시합니다.

IBM의 핵심 기술을 이 프레임워크에 적용하여 구체적인 요구 사항과 과제에 따라 자동화를 조정해 보십시오. IBM과 IBM 파트너 협력 체계가 기본적으로 모든 플랫폼과 모든 클라우드에서 비즈니스 운영을 최적화하도록 도와드리겠습니다.

IBM이 AIOps를 통해 IT 운영을 개선하고 간소화하는 방법을 함께 찾아드립니다. 전문가에게 문의하거나 IBM 웹사이트를 방문해 자세히 알아보십시오.