AIOps란? 전체 가이드

AIOps는 가트너가 2017년 공식적으로 사용하기 시작한 용어로, IT 운영의 자동화 및 관리를 위해 빅데이터 분석에 머신러닝을 적용하는 것을 의미합니다. 로그 분석, 애플리케이션 모니터링, 서비스 데스크, 인시던트 대응 등 IT 운영을 AI로 확장한 것을 AIOps라고 볼 수 있습니다. AI를 기존 IT 운영에 통합하여 팀이 보다 효율적이고, 선제적이며, 정확하고, 생산적일 수 있도록 지원하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 종합 가이드는 AIOps란 무엇이며, 어떻게 작동하는지, 그리고 AIOps의 혜택, 도전과제, 활용 사례 및 툴에 대해 살펴봅니다.

AIOps는 AI와 머신러닝을 활용하여 IT 운영을 개선하고 자동화합니다. AIOps의 약어는 인공지능과 IT 운영의 융합을 캡슐화하며, IT 시스템을 지능적으로 관리하고 최적화하려는 목표를 반영합니다.

AIOps는 고급 알고리즘을 사용하여 IT 인프라에서 생성된 방대한 양의 데이터를 분석하고 해석함으로써 기존 IT 관리 툴을 뛰어넘습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 AIOps는 인간 운영자가 알아차리지 못할 수 있는 패턴, 이상 및 트렌드를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 AIOps는 기업이 사전에 문제를 해결하고, 잠재적인 장애를 예측하며, 성능을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

AIOps 가치의 핵심은 다양한 IT 구성 요소에서 생성되는 데이터의 압도적인 양을 이해하는 능력입니다. 머신러닝 알고리즘은 조직 IT 환경의 복잡성을 더 잘 이해하기 위해 적응하고 진화하는 과거 데이터에서 지속적으로 학습하기 때문에 이 프로세스에서 핵심적인 역할을 합니다.

데이터 분석은 AIOps의 또 다른 중요한 측면으로, 다양한 데이터 소스에서 귀중한 인사이트를 추출할 수 있는 기능을 제공합니다. 여기에는 AIOps 플랫폼이 실시간으로 분석하여 잠재적인 문제를 나타내는 패턴을 탐지하는 로그, 메트릭 및 이벤트 데이터가 포함됩니다. AIOps는 이러한 데이터 포인트의 상관관계를 자동화하여 문제를 식별할 뿐만 아니라 향후 중단을 예측하고 예방하는 데 도움을 줍니다.

DevOps스와 AIOps 비교

DevOps스와 AIOps의 시너지 효과는 효율성을 향상시키고 운영을 간소화해야 하는 조직들에게 점점 더 중요해지고 있습니다. DevOps 또는 개발 및 운영은 소프트웨어 개발과 IT 운영 간의 협업을 자동화하고 개선하는 것을 목표로 하는 일련의 관행입니다.

DevOps스와 AIOps의 관계는 대칭적입니다. DevOps스는 개발팀과 IT팀 간의 협업과 커뮤니케이션에 중점을 두지만, AIOps는 운영 측면에서 인텔리전스 계층을 제공합니다. 이러한 협업을 통해 개발과 운영을 원활하게 조정하여 보다 민첩하고 신속한 IT 환경을 확보할 수 있습니다.

예측 가능한 AIOps란?

예측 가능한 AIOps는 AIOps의 패러다임으로, 운영의 예측 가능성과 안정성을 강조합니다. 확률론적 모델에 크게 의존할 수 있는 기존의 AIOps 접근 방식과는 달리, 예측 가능한 AIOps는 의사 결정 프로세스에 더 많은 확실성을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 접근 방식은 예측 가능한 알고리즘과 로직을 통합함으로써 불확실성을 줄이고 IT 운영을 보다 투명하고 통제 가능하게 만들고자 합니다.

예측 가능한 AIOps에서 모델은 명시적인 규칙과 로직을 기반으로 구축되어 조직이 의사 결정 프로세스를 보다 명확하게 이해할 수 있도록 지원합니다. 이러한 수준의 투명성은 정밀도와 안정성이 필요한 IT 운영에 매우 중요합니다. 예측 가능한 AIOps는 오류나 부정확성으로 인해 비즈니스 운영에 중대한 영향을 미칠 수 있는 시나리오에서 특히 유용합니다.

도메인에 구애받지 않는 AIOps란?

도메인에 구애받지 않는 AIOps는 특정 도메인 또는 산업을 초월하여 보다 광범위한 접근 방식을 취합니다. 특정 섹터의 고유한 특성에 맞춘 도메인별 AIOps 솔루션과 달리, 도메인에 구애받지 않는 모델은 다양한 산업 전반에 걸쳐 다재다능하고 적응 가능하도록 설계되었습니다.

도메인에 구애받지 않는 AIOps의 유연성은 각 도메인에 대한 광범위한 맞춤화 없이 다양한 데이터 세트 및 운영 시나리오를 처리할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 이를 통해 다면적인 환경에서 운영되는 조직에게 귀중한 자산이 되어, 도메인별 제약 없이 AIOps 솔루션을 배포할 수 있습니다.

현대적 AIOps가 결정적이고 도메인에 구애받지 않는 이유

현대적인 AIOps 솔루션은 신뢰성의 결정적 원칙과 도메인에 구애받지 않는 다양한 기능을 결합한 이중 접근 방식을 점점 더 채택하고 있습니다. 이러한 조합은 복잡한 IT 환경과 다양한 운영 영역을 다루는 조직의 변화하는 요구사항을 해결합니다.

결정적인 측면은 의사 결정 시 정밀도와 안정성을 보장하여 오류의 위험을 줄이고 보다 투명하고 이해하기 쉬운 AIOps 프로세스를 제공합니다. 이와 동시에, 도메인에 구애받지 않고 AIOps 솔루션을 다양한 산업에 원활하게 구축하여 확장성과 적응성을 높일 수 있습니다.

AIOps는 IT 운영이 재해에 더 빠르게 대응하여 복구 시간 목표(RTO)와 복구 포인트 목표(RPO)를 최소화할 수 있도록 지원합니다.

AIOps를 이해하는 가장 좋은 방법은 IT 운영 담당자가 서비스 중단에 대응하기 위해 어떤 작업을 수행하는지 그리고 AI가 그 프로세스를 어떻게 자동화할 수 있는지를 고려하는 것입니다.

AIOps 플랫폼에 대한 마켓 가이드^에서1 Gartner는 중단에 대응하고 해결하는 주기를 세 단계로 나눕니다.

1. 관제(Observe): 중단에 대응하려면 이를 촉발한 인시던트를 먼저 인지해야 합니다. AIOps 플랫폼은 인시던트가 발생했을 때 앱을 분석하는 데 필요한 로그, 메트릭, 알람, 이벤트 및 기타 데이터를 자동으로 인입합니다. 직원이 여러 데이터 소스에서 필요한 정보를 수동으로 가져오는 대신, 플랫폼이 모든 데이터를 통합하고 패턴을 식별합니다.

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. 참여: 이 단계에는 모니터링된 정보를 분석하고 중단의 근본 원인을 진단하는 작업이 이루어집니다. 문제 해결을 위한 정보는 상황에 맞게 정리되어 이에 가장 적합한 운영 담당자에게 전달됩니다. AIOps 툴은 리스크 분석을 수행하고 책임 커뮤니케이션을 자동화하며 IT 운영 직원을 위해 관련된 데이터를 패키징할 수 있습니다.

3. 행동: 직접책임자(DRI)가 문제를 해결하고 애플리케이션을 위한 서비스를 복원합니다. 스크립트, 런북 및 애플리케이션 릴리스 자동화(ARA)를 생성하여 AIOps 툴이 이 특정 문제를 감지할 때 자동으로 실행되도록 할 수 있습니다.

AIOps 구현의 장점은 다음과 같습니다.

더 빠른 평균 해결 시간(MTTR)

AIOps는 운영상의 노이즈를 줄이고, 여러 IT 환경의 데이터를 상호 연관시켜 근본 원인을 파악하고 수동 작업보다 더 빠른 솔루션을 제안합니다. 그 결과 MTTR이 대폭 감소하여 조직이 야심찬 목표를 보다 빠르게 달성할 수 있습니다.

운영 비용 절감

운영 문제를 자동으로 식별하고 대응 스크립트를 다시 프로그래밍하면 운영 비용을 절감하여 리소스 할당을 개선할 수 있습니다. 또한 이러한 최적화를 통해 직원 리소스를 확보하여 보다 혁신적인 작업을 수행할 수 있어 직원 경험을 향상시킬 수 있습니다.

향상된 관찰성 및 협업

AIOps 모니터링 도구는 팀 간 협업을 촉진하여 가시성, 커뮤니케이션 및 투명성을 향상시킵니다. 이를 통해 더 빠른 의사 결정과 문제 대응이 가능합니다. 

선제적이고 예측 가능한 관리

AIOps는 내장된 예측 분석을 통해 긴급 경보를 식별하고 우선 순위를 정하는 방법을 지속적으로 학습하여 IT 팀이 속도 저하 또는 정전으로 확대되기 전에 잠재적인 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.

향상된 사용자 경험

AIOps는 예측 분석 및 사전 문제 해결을 통해 중단을 최소화하고 IT 서비스의 가용성 및 성능을 보장함으로써 더 나은 사용자 경험에 기여할 수 있습니다.

복잡성에 대한 적응성

클라우드, 마이크로서비스 및 하이브리드 인프라의 도입으로 인해 IT 환경이 점점 더 복잡해짐에 따라 AIOps는 이러한 복잡성에 적응하는 중요한 도구가 되었습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 제공하는 능력은 현대적인 IT 에코시스템을 관리하는 데 필수적입니다.

AIOps는 빅데이터, 고급 분석 및 머신러닝 기능을 활용하여 다양한 시나리오를 처리합니다.

근본 원인 분석

근본 원인 분석은 이름에서 알 수 있듯이 문제의 근본적인 이유를 파악하고 적절한 솔루션을 구현하는 것을 목표로 합니다. 팀은 근본 원인을 정확히 파악함으로써, 핵심 문제를 해결하는 대신 증상 치료에 드는 불필요한 노력을 피할 수 있습니다. 예를 들어, AIOps 플랫폼은 네트워크 중단의 원인을 추적하고, 이를 신속하게 해결하며, 향후 유사한 문제를 방지하기 위한 예방 조치를 수립할 수 있습니다.

이상 감지

AIOps 툴은 광범위한 과거 데이터를 통해 데이터 세트 내에서 비정상적인 데이터 포인트를 찾아냅니다. 이러한 이상치는 데이터 침해와 같은 문제가 있는 이벤트를 식별하고 예측하는 신호 역할을 합니다. 이러한 역량을 통해 기업은 부정적인 홍보, 규제 벌금 및 소비자 신뢰도 저하와 같은 값비싼 결과를 줄일 수 있습니다.

성능 모니터링

현대적인 애플리케이션은 종종 여러 계층의 추상화를 수반하므로, 특정 애플리케이션을 지원하는 기본적인 물리적 서버, 스토리지 및 네트워킹 리소스를 파악하는 것이 어렵습니다. AIOps는 클라우드 인프라, 가상화 및 스토리지 시스템의 모니터링 도구 역할을 하며, 사용량, 가용성 및 응답 시간과 같은 지표에 대한 인사이트를 제공합니다. 또한, 이벤트 상관관계 기능을 활용하여 정보를 통합하고 종합하여 최종 사용자의 정보 소비를 향상시킵니다.

클라우드 도입/마이그레이션

조직에 클라우드를 도입하는 것은 일반적으로 점진적인 프로세스로, 하이브리드 멀티 클라우드 환경의 여러 상호 의존성이 빠르고 자주 변화합니다. AIOps는 이러한 상호 의존성에 대한 명확한 가시성을 제공하여 클라우드 마이그레이션 및 하이브리드 클라우드 접근 방식과 관련된 운영 위험을 크게 줄입니다.

DevOps스 도입

DevOps스는 인프라 프로비저닝 및 재구성에 대한 더 큰 제어 권한을 개발팀에 부여하여 개발을 가속화합니다. 그러나 IT 부서는 여전히 이 인프라를 관리해야 합니다. AIOps는 IT가 데DevOps를 지원하는 데 필요한 가시성과 자동화를 제공하며, 추가적인 관리 노력이 필요하지 않습니다.

다음은 AIOps를 성공적으로 구현하고자 하는 조직을 위한 단계별 가이드로, 원활한 전환을 위해 필요한 도구와 기술, 잠재적인 도전과제 및 모범 사례를 다룹니다.

1단계: 현재 IT 환경 평가

먼저 현재 IT 인프라, 프로세스 및 도전과제에 대한 종합적인 평가를 수행합니다. 고충, 비효율성 영역, AIOps가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 부분을 파악합니다. 이 초기 분석은 구현을 위한 명확한 목표와 목적을 정의하는 데 도움이 될 것입니다.

2단계: 명확한 목표와 목적 설정

AIOps 구현을 위한 구체적이고 측정 가능한 목표를 수립합니다. 침해 사고 대응 시간 개선, 시스템 안정성 향상, 리소스 활용 최적화 등, 잘 정의된 목표를 수립하면 구현 프로세스를 안내하고 성공을 위한 벤치마크를 제공할 수 있습니다.

3단계: 적합한 AIOps 툴 선택

조직의 목표와 요구사항에 맞는 AIOps 도구를 선택하세요. 근본 원인 분석, 이상 탐지 및 성능 모니터링과 같은 기능을 제공하는 플랫폼을 찾으십시오. Splunk , Dynatrace 및 Moogsoft 등 인기 있는 AIOps 툴이 있습니다. 각 툴의 기능, 확장성 및 통합 기능을 평가하여 조직의 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.

4단계: AIOps를 기존 워크플로우에 통합

AIOps의 이점을 극대화하려면 새로운 툴을 기존 IT 워크플로우에 원활하게 통합하세요. 여기에는 AIOps 기능을 수용하기 위해 현재 프로세스를 조정하거나 새로운 프로세스를 만드는 것이 포함될 수 있습니다. 팀이 새로운 도구에 대한 교육을 받고 일상적인 운영에 어떻게 적합한지 이해하도록 합니다.

5단계: 데이터 품질 및 가용성을 해결하세요.

성공적인 AIOps 구현은 데이터의 품질과 가용성에 크게 의존합니다. 조직의 데이터가 정확하고 최신 상태이며 액세스 가능한지 확인합니다. AIOps는 효과적인 의사 결정을 위해 데이터 기반 인사이트에 크게 의존하기 때문에 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터 거버넌스 관행을 수립하세요.

6단계: 문화적 저항 극복

AIOps를 구현하면 기존 IT 운영에 익숙한 팀의 저항에 직면할 수 있습니다. 협업 문화를 조성하고 AIOps가 인간의 역량을 대체하기 보다는 강화하는 이점을 강조합니다. 열린 커뮤니케이션을 장려하고 의사 결정 프로세스에 주요 이해관계자를 참여시킵니다.

7단계: 모니터링 및 평가

AIOps가 IT 운영에 미치는 성능 및 영향을 정기적으로 모니터링하세요. 팀과 최종 사용자로부터 피드백을 수집하여 개선이 필요한 영역을 파악합니다. 목표 설정 단계에서 수립된 핵심 성과 지표(KPI)를 사용하여 AIOps 구현의 성공을 측정하고 필요에 따라 조정합니다.

AIOps의 세 가지 주요 과제는 기술 격차, 보안 및 확장성입니다. 각각에 대해 간단히 살펴보겠습니다. 

도전과제 1: 기술 격차

대부분의 IT 부서는 여전히 AIOps의 핵심을 배우고 있습니다. IT 팀의 기술 격차를 줄이기 위해 교육 및 기술 향상 프로그램에 투자하세요. 외부 교육 제공업체와의 협업이나 AIOps 전문가 채용을 고려해볼 수도 있습니다.

도전과제 2: 보안

AIOps 툴은 시스템에 새로운 보안 취약점을 도입할 수 있습니다. 사이버 보안 조치의 우선순위를 정하고 AIOps 툴이 업계 표준 및 규정을 준수하도록 합니다. 민감한 데이터를 보호하기 위해 강력한 암호화 및 액세스 제어를 구현합니다.

도전과제 3: 확장성

조직이 AIOps 기반 시스템을 확장함에 따라 확장성 문제가 발생할 수 있습니다. 조직의 성장에 따라 확장할 수 있는 AIOps 도구를 선택하십시오. 인프라 요구 사항을 정기적으로 재평가하고 그에 따라 툴을 업그레이드하여 지속적인 확장성을 보장합니다.

데이터 수집을 위한 AIOps 도구

Splunk : Splunk는 로그 및 이벤트를 포함한 다양한 소스에서 기계로 생성된 데이터를 수집하고 인덱스화하는 다목적 AIOps 툴입니다. 시스템 성능에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 조직이 문제를 사전에 해결할 수 있도록 지원합니다.

로그스태시: Elastic Stack의 일부인 Logstash는 오픈소스 데이터 수집 엔진입니다. 여러 소스에서 데이터를 수집 및 변환하여 중앙 집중식 로그 관리를 용이하게 합니다. Logstash는 다양한 플러그인을 지원하여 다양한 데이터 입력과 원활하게 통합됩니다.

이상 탐지를 위한 AIOps 도구

Dynatrace: Dynatrace는 AI 기반 이상 탐지를 통해 애플리케이션 성능과 사용자 경험을 분석합니다. 정상적인 동작을 자동으로 기준선화하여 문제를 나타낼 수 있는 이상을 식별합니다. 이 도구는 문제를 신속하게 해결할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

무그소프트: Moogsoft는 IT 운영에서 이상 탐지를 위해 머신러닝 알고리즘을 사용합니다. 데이터의 패턴을 분석하고, 규범과의 편차를 식별하고, 이벤트의 상관관계를 파악하여 문제의 근본 원인을 파악합니다. 이를 통해 사고 해결이 가속화됩니다.

대응 및 복구를 위한 AIOps 툴

호출기업무: PagerDuty는 선도적인 침해 사고 대응 플랫폼입니다. 모니터링 및 경고 도구와 통합되어 사전 정의된 규칙에 따라 인시던트를 자동으로 생성합니다. 효율적인 사고 해결을 위해 팀 간의 실시간 협업을 지원합니다.

ServiceNow: ServiceNow는 침해 사고 대응 및 복구 기능을 결합합니다. 워크플로우를 자동화하여 대응 프로세스를 간소화합니다. ServiceNow의 플랫폼은 최소한의 수동 개입으로 인시던트를 문서화, 추적 및 해결합니다.

AI 트레이닝을 위한 AIOps 툴 AI

TensorFlow: TensorFlow는 Google이 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크입니다. AIOps에서 AI 모델을 트레이닝하는 데 널리 사용됩니다. TensorFlow는 포괄적인 툴 및 라이브러리 세트를 제공하므로 다양한 머신러닝 애플리케이션에 적합합니다.

PyTorch: PyTorch는 또 다른 인기 있는 오픈소스 머신러닝 라이브러리입니다. 동적 컴퓨팅 그래프로 알려진 PyTorch는 복잡한 AI 모델을 구축하고 트레이닝하는 프로세스를 간소화합니다. 연구자와 개발자들은 유연성과 사용 편의성을 선호합니다.

AIOps의 새로운 트렌드는 다음과 같습니다.

예측적 분석 및 사전 예방적 문제 해결

AIOps의 중요한 트렌드 중 하나는 대응적인 IT 관리에서 선제적인 IT 관리로 전환하는 것입니다. AIOps 플랫폼은 예측 분석을 통해 과거 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 잠재적인 문제가 시스템에 영향을 미치기 전에 예측할 수 있습니다. 이러한 선제적인 접근 방식을 통해 IT 팀은 사용자가 문제를 알아차리기 전에 문제를 해결할 수 있으므로 서비스 안정성이 향상됩니다.

엔드-투-엔드 가시성 및 통합

AIOps는 IT 환경에 대한 포괄적인 엔드-투-엔드 가시성을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 여기에는 다양한 IT 모니터링 및 관리 툴과 통합되어 전체 인프라에 대한 통합된 뷰를 생성하는 것이 포함됩니다. 사일로를 허물고 전체적인 관점을 제공함으로써 AIOps 플랫폼은 더 나은 의사 결정과 더 빠른 문제 해결을 지원합니다.

자동화된 근본 원인 분석

기존의 문제 해결에는 종종 문제의 근본 원인을 파악하는 데 시간이 많이 걸리는 프로세스가 수반됩니다. AIOps 플랫폼은 머신러닝 알고리즘을 활용하여 문제의 정확한 원인을 찾아내는 자동화된 근본 원인 분석 기능으로 발전하고 있습니다. 이는 문제 해결을 가속화할 뿐만 아니라 IT 전문가의 작업 부하를 줄여줍니다.

ChatOps 통합

인프라 관리에 사용되는 툴에 협업을 도입하는 ChatOps는 AIOps 환경에서 견인력을 얻고 있습니다. AIOps를 채팅 플랫폼과 통합하면 IT 팀 간의 실시간 커뮤니케이션 및 협업이 가능해져 보다 민첩하고 신속한 운영 환경을 조성할 수 있습니다.

AIOps는 IT 운영을 혁신할 수 있는 큰 가능성을 가지고 있습니다. 예측 분석, 자동화된 근본 원인 분석 및 기타 고급 기능이 더욱 널리 보급됨에 따라, AIOps는 IT 전문가들이 복잡한 인프라를 관리하고 최적화하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 이러한 발전을 수용하고 AIOps의 최신 트렌드에 대한 정보를 계속 확보하는 것은 IT 운영의 진화하는 환경에서 경쟁력을 유지하고 성공을 거두는 데 핵심이 될 것입니다.

AIOps를 최대한 활용하는 핵심 방법은 모든 데이터 소스를 단일 스토리지 관리 솔루션으로 통합하는 퓨어1(Pure1)® AIOps 플랫폼을 이용하는 것입니다. AI로 구동되는 퓨어1 메타(Pure1 Meta®)는 예측 분석을 통해 인프라 추적, 모니터링 및 분석을 자동화하여 이슈를 선제적으로 식별합니다. 지식은 힘입니다. 퓨어1(Pure1)은 데이터 통제력을 되찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.