[048] IT 인프라 및 SW 운영 자동화 AIOps란 무엇인가?

 

AIOps란? 

Gartner가 만든 용어인 AIOps(artificial intelligence for IT operations)는 운영 워크플로우를 자동화 및 효율화하기 위해 자연어 처리 및 머신 러닝 모델과 같은 인공지능(AI) 기능을 응용하는 것을 말합니다.

• 다수의 IT 인프라 구성 요소, 애플리케이션 요구 사항, 성능 모니터링 툴 및 서비스 티켓 발행 시스템에서 생성되는 계속 증가되는 방대한 양의 데이터를 수집 및 집계
• 애플리케이션 성능 및 가용성 문제와 관련된 중요한 이벤트 및 패턴을 식별하기 위해 '노이즈'를 '신호'로 지능적으로 변환
• 근본 원인을 진단하고 신속한 대응 및 조치를 위해 IT 및 DevOps 팀에 보고. 또는 경우에 따라 사용자 개입 없이 자동으로 이러한 문제를 해결 

AIOps가 중요한 이유는 무엇인가요?

조직이 운영 서비스와 IT 인프라를 현대화하면 점점 더 많은 양의 데이터를 수집, 분석 및 적용할 때 이점을 누릴 수 있습니다. 다음으로, AIOps 플랫폼을 사용하여 얻을 수 있는 몇 가지 주요 비즈니스 이점을 공유해 보겠습니다. 

01.운영 비용 절감

AIOps를 사용하면 조직에서 데이터 전문가로 구성된 린 팀(Lean Team)을 유지하면서 빅 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출할 수 있습니다. AIOps 솔루션을 갖춘 데이터 전문가는 IT 팀을 강화하여 운영 문제를 정밀하게 해결하고 비용이 많이 드는 오류를 방지합니다.

또한 AIOps를 사용하면 IT 운영 팀이 일반적이고 반복적인 작업 대신 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 점점 더 복잡해지는 IT 인프라 속에서 비용을 관리하는 동시에 고객 요구를 충족할 수 있습니다. 

02.문제 완화 시간 단축

AIOps는 이벤트 상관 관계 기능을 제공합니다. 실시간 데이터를 분석하고 시스템 이상을 가리킬 수 있는 패턴을 결정합니다. 고급 분석을 통해 운영 팀은 효율적인 근본 원인 분석을 수행하고 시스템 문제를 즉시 해결할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 가용성이 극대화됩니다.

반면 ML 알고리즘은 데이터 소스에서 노이즈를 분리합니다. 따라서 IT 엔지니어가 중요한 이벤트에 집중할 수 있습니다. 

03.예측 서비스 관리 지원

AIOps를 사용하면 조직은 ML 기술로 과거 데이터를 분석하여 미래의 문제를 예측하고 완화할 수 있습니다. ML 모델은 대량의 데이터를 분석하고 인간의 평가에서 벗어나는 패턴을 탐지합니다. 팀은 문제에 대응하는 대신 예측 분석과 실시간 데이터 처리를 사용하여 중요한 서비스에 대한 중단을 줄일 수 있습니다.  

04.IT 운영 간소화

기존 설정 환경에서는 IT 부서가 서로 다른 데이터 소스로 작업해야 했습니다. 이로 인해 비즈니스 운영 프로세스가 느려지고 조직에 인적 오류가 발생할 수 있습니다.AIOps는 여러 데이터 소스의 정보를 집계하기 위한 공통 프레임워크를 제공합니다. AIOps를 사용하면 IT 팀이 사람의 개입 없이 협업하고 워크플로를 조정할 수 있으므로 생산성이 향상됩니다. 

05.고객 경험 향상

AIOps 도구는 채팅, 이메일 및 기타 채널에서 대량의 정보를 분석할 수 있습니다. 일부 회사는 AIOps 플랫폼을 사용하여 고객 행동을 분석하고 서비스 제공을 개선합니다.또한 AIOps는 비용이 많이 드는 서비스 중단이 고객에게 미치는 영향을 방지합니다. 조직은 서비스 가용성과 효과적인 인시던트 관리 정책을 보장하여 최적의 디지털 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

06.클라우드 마이그레이션 지원

AIOps는 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 클라우드 인프라를 관리하기 위한 통합 접근 방식을 제공합니다. 조직은 네트워크상의 복잡한 데이터 이동에 대해 걱정할 필요 없이 기존 설정에서 클라우드 인프라로 워크로드를 마이그레이션할 수 있습니다. 이는 관찰성을 개선하여 IT 팀에서 다양한 스토리지, 네트워크 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 데이터를 원활하게 관리할 수 있습니다.

구체적으로, AIOps는 다음과 같은 작업을 수행하기 위해 빅데이터, 분석 및 머신 러닝 기능을 사용합니다.

 

AIOps 적용 분야는 무엇인가?

AIOps는 빅데이터, 고급 분석, 머신 러닝 기능을 통합하여 지원합니다.

• 근본 원인 분석: 이 이름에서 알수 있듯이 근본 원인 분석은 적절한 해결책으로 문제를 해결하기 위해 근본 원인을 결정하는 것입니다. 근본 원인을 찾아내면 핵심적 문제가 아니라 문제의 증상만 해결하는 불필요한 작업을 피할 수 있습니다. 예를 들면, AIOps 플랫폼은 네트워크 운영 중단의 원인을 추적하여 즉시 문제를 해결하고 보호 장치를 설정하여 향후 비슷한 문제를 예방할 수 있습니다.
• 이상 탐지: AIOps 툴은 대량의 내역 데이터를 샅샅이 조사하여 데이터 세트 안의 이례적 데이터 포인트를 찾아낼 수 있습니다. 이러한 이상값은 데이터 침해와 같은 문제적 이벤트를 식별 및 예측하는 '신호'로서 역할을 수행합니다. 이와 같은 기능으로 기업들은 부정적 대외 이미지, 규제로 인한 벌금, 소비자의 신뢰 감소 등 비용을 초래하는 결과를 방지할 수 있습니다.  
• 성능 모니터링: 최신 애플리케이션은 여러 계층의 추상화로 나뉘는 경우가 많아 애플리케이션을 지원하는 물리적 기반 서버, 스토리지, 네트워킹 리소스를 알아내기가 어렵습니다. AIOps는 이러한 고충을 해결하는 데 도움을 줍니다. AIOps는 사용량, 가용성, 응답 시간 등의 지표에 대해 보고하면서 클라우드 인프라, 가상화, 스토리지 시스템을 위한 모니터링 툴로서 역할을 수행합니다. 또한, AIOps는 이벤트 상관관계 분석 기능을 활용하여 정보를 통합하고 집계하므로 최종 사용자는 정보를 더 유용하게 소비할 수 있습니다.  
• 클라우드 채택/마이그레이션: 대부분의 조직에서 클라우드 채택은 일괄적 방식이 아니라 점진적 방식으로 이루어지므로 하이브리드 멀티 클라우드 환경(프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 다양한 공급업체)이 형성되고 너무 빨리 그리고 너무 자주 변경되어 문서화하기 어려울 수 있는 여러 상호의존성이 발생합니다. AIOps는 이러한 상호의존성에 대한 명확한 가시성을 제공하므로 클라우드 마이그레이션 및 하이브리드 클라우드 방식의 운영 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
• DevOps 채택: DevOps로 개발 팀은 인프라를 프로비저닝하고 재구성할 수 있는 더 큰 권한을 갖게 되어 개발 속도를 높일 수 있지만, IT 팀이 여전이 이 인프라를 관리해야 합니다. AIOps는 추가적인 관리 노력 없이 DevOps를 지원하는 데 필요한 가시성과 자동화를 IT 팀에 제공합니다.

 

MLOps와 AIOps와 차이점은 무엇인가?

 

AIOps (IT 운영을 위한 인공 지능)는 자연어 처리 및 ML 모델과 같은 AI 기능을 사용하여 운영 워크플로를 자동화하고 간소화합니다. 이는 프로덕션 환경 내에서 생성되는 계속 증가하는 데이터 볼륨을 관리하고 IT 운영 팀이 속도 저하 및 중단에 보다 신속하게, 심지어 사전 대응적으로 대응할 수 있도록 돕는 방법입니다.

 

 

 

 

 

 

MLOps가 다양한 애플리케이션에서 사용할 ML 모델을 구축하고 교육하는 데 중점을 둔다면 AIOps는 IT 운영 최적화에 중점을 둡니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

발췌: https://www.ibm.com/kr-ko/topics/aiops