AIOps란?

AIOps는 최신 IT 운영에 머신 러닝과 데이터 과학의 장점을 가져옵니다.

하드웨어 및 소프트웨어가 더욱 강력해짐에 따라 복잡성이 증가해 이를 관리하는 IT 부서에 대한 수요 역시 점점 늘어나고 있습니다. 모든 새로운 기술 및 기능의 발전에 따라 도구의 복잡성 역시 증가하고 있습니다. 핵심 기술의 복잡성 확대 문제를 해결하기 위해 최근까지 IT 운영 팀은 가장 비용 효율성이 뛰어난 솔루션이 아니긴 하지만 가장 확실한 옵션인 신규 IT 데이터 과학 인재의 영입 및 부서 인력 증원 등 몇 안 되는 선택지 밖에 없었습니다.

그러나 일부 기술의 발전은 실제로 ITOps(IT 운영)의 부담을 어느 정도 덜어 주었습니다. AIOps(인공 지능 IT 운영)의 떠오르는 기술을 고려해 보십시오.

AIOps는 AI(인공 지능) 및 Ops(운영)이라는 두 가지 단어가 결합된 용어입니다. 특히, 이 용어는 AI와 ITOps의 결합을 나타내며, IT 운영 문제를 자동으로 파악하여 해결하기 위해 머신 러닝, 분석 및 데이터 과학을 적용하는 다중 계층 기술 플랫폼을 나타냅니다.

AIOps라는 용어는 2016년 Gartner가 처음 사용했으며, 중앙화된 IT에서 전 세계 클라우드 및 온 프레미스에서의 작업 부하 운영을 나타내는 디지털 변혁이라는 개념에서 발전했습니다. 혁신의 속도가 빨라짐에 따라 기술의 복잡성도 증가했습니다. 이러한 변화는 광범위한 새로운 시스템 및 장치의 관리 및 서비스를 담당하는 IT 운영에 심각한 부담을 주었습니다.

AIOps는 IT 운영 관리를 위한 새로운 모델을 도입했습니다. 머신 러닝은 첨단 비즈니스를 혁신했습니다. 실제로, Global CIO Point of View(글로벌 CIO의 관점)에 따르면 거의 90%에 이르는 CIO가 이미 머신 러닝을 도입했거나 곧 도입할 예정이라고 합니다.

AIOps의 역량 및 책임을 보다 정확하게 이해하기 위해 AIOps의 핵심 요소를 살펴보겠습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 광범위한 IT 데이터
    AIOps가 가져오는 핵심적인 장점은 데이터 사일로의 와해입니다. 이를 위해 AIOps에서는 IT 서비스 관리 및 IT 운영 관리에서 다양한 데이터를 집계합니다. 덕분에 근본 원인을 빠르게 파악하고 자동화가 가능하도록 지원할 수 있습니다.
  • 집계된 빅 데이터
    빅 데이터는 모든 AIOps 플랫폼의 핵심입니다. 사일로를 와해하고 가용 데이터를 확보함으로써 AIOps는 저장된 기존 데이터와 실시간으로 진화하는 데이터 둘 다를 첨단 방식으로 분석할 수 있습니다.
  • 머신 러닝
    분석할 데이터가 너무 많아 AIOps는 인간의 능력을 크게 능가하는 첨단 머신 러닝을 사용합니다. 분석을 자동화히고 연결 지점 및 통찰력을 찾아내는 AIOps는 그러지 않았으면 불가능했을 속도와 정확도로 확장됩니다.
  • 관찰
    AIOps 프로세스는 데이터 및 데이터 동작을 관찰하는 플랫폼의 성능에 크게 좌우됩니다. AIOps는 데이터 검색을 통해 컨테이너, 클라우드, 가상화된 환경 또는 레거시 인프라를 비롯한 여러 IT 도메인 및 소스에서 데이터를 수집합니다. 최신 정보 기반을 제공하기 위해 데이터는 가급적 실시간으로 수집해야 합니다.
  • 개입
    AIOps 플랫폼은 ITSM을 비롯한 여러 IT 도메인에서 컴퓨터 시스템 및 소프트웨어의 구성, 조정 및 관리를 제공합니다. AIOps 분석은 환경에 대한 정보를 통합하고 자동화를 구현하여 데이터의 신뢰성 및 관련성을 높입니다.
  • 작업
    AIOps의 최종 목표는 기능이 완전히 자동화된 시스템을 만들어 작업을 마무리 지어 IT 운영 팀이 다른 작업에 전념할 시간을 확보하도록 하는 것입니다. 현재, AIOps는 여전히 개발 중이며 AIOps의 가능성을 완전히 받아 들이기를 주저하는 팀이 있습니다. 그렇긴 하지만 AIOps는 간단한 작업 뿐만 아니라 복잡한 작업도 처리할 수 있으며, AIOps 플랫폼이 더 많은 작업을 처리하는 것을 더욱 편하게 여기는 조직이 많이 있습니다.

AIOps는 사용 가능한 IT 모니터링 소스에서 데이터를 수집하여 분석하기 위해 독립적으로 배포되었을 때 가장 잘 작동하며 중앙화된 개입 시스템을 제공합니다. 이를 위해 AIOps는 기본적으로 인간의 인지 기능에서 사용하는 것과 동일한 프로세스를 따릅니다. 작동 중인 5가지 주요 알고리즘은 다음과 같습니다.

데이터 선택

엄청난 양의 사용 가능한 IT 데이터를 결합하고 평가해 관련 데이터 요소를 식별하여 AIOps는 미리 결정된 선택 및 우선 순위 지정 메트릭을 바탕으로 테라바이트 크기 데이터 '더미'에 숨겨진 중요한 '정보'를 찾을 수 있어야 합니다.

패턴 검색

AIOps는 관련 데이터를 자세히 들여다 보고 추가 분석이 가능하도록 데이터 요소 간에 상관 관계를 찾아 그룹화합니다.

추론

심층 분석을 통해 AIOps 플랫폼은 문제의 근본 원인, 이벤트 및 트렌드를 분명하게 파악해 작업에 영향을 미칠 수 있는 명확한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

공동 작업

AIOps는 공동 작업 플랫폼으로 기능하여 적절한 팀 및 개인에게 알리고, 관련 정보를 제공하고, 운영자 간의 물리적 거리에도 불구하고 효율적인 공동 작업을 촉진합니다.

자동화

마지막으로, AIOps는 문제에 자동으로 대응하고 직접 문제를 중재하여 IT 운영의 속도 및 정확도를 높입니다.

앞에서 설명한 것처럼 증가하는 기술적 복잡성이 AIOps를 향한 변화의 이면에 있는 원동력입니다. 다음은 이러한 진화의 이면에 있는 몇 가지 특정한 트렌드 및 수요입니다.

  • IT 환경 확장
    새로운 동적 IT 환경은 수작업에 기반한 인간 통찰력의 역량을 훨씬 뛰어넘습니다.
  • ITOps 데이터 양의 기하급수적인 증가
    API, 모바일 앱, IOT 장치 및 머신 시스템 사용자의 도입으로 가치 있는 데이터가 유입되기 시작했습니다. 효율적인 분석 및 보고를 위해서는 머신 러닝 및 AI를 선택할 수 밖에 없습니다.
  • 더 빠른 인프라-문제 해결에 대한 필요성 증가
    기술은 이제 모든 비즈니스 영역에서 필수적인 핵심 요소가 되었습니다. IT 이벤트 발생 시 문제를 파악하고 해결하는 데 걸리는 모든 초 단위 시간이 조직의 명성과 수익에 위험합니다.
  • 네트워크 에지로 이동하는 컴퓨팅 능력의 증가
    클라우드 컴퓨팅 및 타사 서비스의 도입 덕분에 네트워크가 점점 분산화되어 주변부에 예산의 증가 및 컴퓨팅 능력이 존재하는 IT 에코시스템이 생성되었습니다.
  • 책임의 부재 속에 증가하는 개발자의 영향력
    애플리케이션이 점점 중앙화함에 따라 개발자는 모니터링 및 기타 영역에서 더욱 적극적인 역할을 맡게 되었습니다. 그 핵심에 IT 책임은 여전히 IT에 있습니다. 즉, 기술이 발전함에 따라 ITOps는 증가하는 복잡성 뿐만 아니라 늘어나는 책임도 처리해야 합니다.

AIOps에 대한 효율적인 접근 방식은 3단계로 구성되어야 합니다.

  1. 발생하기 전에 문제 예측
  2. 최종 사용자에게 영향을 미치지 않도록 방지
  3. 정정 및 문제 해결 자동화

Accenture의 연구에 따르면 일선 고객 지원 직무는 티켓을 관리하는 데 시간의 12%를 할애하고 있으며, IT 서비스 데스크 응답자의 43%가 100개나 넘는 할당 그룹에서 선택해야 하는 부담을 안고 있습니다. 간단히 말해 최신 IT 및 서비스 부서에서 효율적으로 처리해야 하는 데이터와 정보가 너무 많습니다. AIOps는 이러한 부담을 크게 덜어줍니다.

다음은 AIOps 플랫폼 사용이 가져다 주는 몇 가지 주요 장점입니다.

증가하는 데이터 가치

AIOps는 지능적인 자동화와 빅 데이터를 결합하여 숨겨진 연결 고리와 서비스, 작업 및 리소스 간의 간단한 데이터 관계를 찾고, 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 확실한 결과는 데이터의 가용성 향상 및 데이터 분석 활동의 더 나은 성과입니다.

비용 절감

AIOps는 IT 직원 및 데이터 과학자 채용을 대신하는 비용 효율적인 대안입니다. 또한 IT 운영 팀이 일상적인 작업과 중요하지 않은 경보에 투자하는 시간 및 주의를 크게 줄여줍니다. 이는 효율성의 증가 및 전반적인 비용의 감소로 이어집니다. 마지막으로, AIOps는 기업에서 많은 비용을 치러야 하는 서비스 중단이 발생하지 않도록 방지합니다.

원활한 IT 운영

AIOps는 빠르고 정확하여, 오류 비율을 줄이는 동시에 서비스에 영향을 미치는 문제의 해결 시간을 단축합니다. 동시에 AIOps는 데이터 사일로를 와해하여 전체 IT 환경의 컨텍스트화된 단일 뷰를 제공합니다. AIOps의 예방적 성능 모니터링 및 데이터 분석은 덕분에 더 빠르고 정확한 의사 결정이 가능합니다.

개선된 직원 경험 및 생산성

직원은 업무를 효율적으로 처리할 수 있는 올바른 도구를 가지고 있을 때 큰 만족감을 느낍니다. AIOps는 반복적이고 시간이 오래 걸리지만 중요한 여러 가지 작업을 자동화하여 직원의 생산성을 높이고 직원의 경험을 개선합니다.

사용 가능한 많은 AIOps 플랫폼이 있으며, 각 플랫폼에는 고유한 관련 도구 집합이 있습니다. 여기서는 각 도구를 나열하기보다는 두 가지 필수 기능(머신 러닝 분석 및 AIOps 통찰력 )에 대해 중점적으로 설명합니다.

AIOps 통찰력 사용

로그, 메트릭, 검색, 매핑 등 데이터를 확실하게 파악하면 AIOps를 위한 올바른 토대를 개발한 다음 비즈니스에 이득이 되는 방향으로 AIOps 통찰력을 채택할 수 있습니다. 디스플레이 대시보드, 자동화, DevOps 도구 및 AIOps 인터페이스가 모두 함께 작동하여 작업에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.

AIOps: 머신 러닝 분석

분석 모델 구축을 자동화하여 조직에서는 머신 러닝을 도입해 데이터에서 학습하고, 관련 패턴을 식별하고, 인간의 개입을 최소화하면서 조치를 취할 수 있는 지능적인 시스템을 만듭니다. 고급 데이터 수집, ETL, 여러 데이터 소스, 흐름, 가상 에이전트, 실시간 애플리케이션 등을 통합하여 머신 러닝 분석은 AIOps 통찰력에서 제공하는 토대를 바탕으로 구축되며 통찰력을 신뢰할 수 있고 실행 가능한 결론으로 바꿉니다.

ServiceNow 제공 AIOps

AIOps 도구를 보여 주는 그래픽

AIOps는 IT 운영 데이터를 지능적으로 수집 및 분석하도록 설계된 플랫폼입니다. 하지만 이러한 두 가지 기본 작업에서 AIOps는 다양한 작업 및 솔루션에 중요한 자산이 되었습니다. 다음은 널리 사용되는 AIOps의 9가지 사용 사례입니다.

인시던트 이벤트 상관 관계

AIOps는 인시던트 경보를 빠르게 처리 및 분석하여 인시던트가 통제 불가능한 상황으로 번지기 전에 솔루션을 해결할 수 있습니다.

예외 탐지

데이터를 계속해서 분석하고 과거 트렌드와 비교하여 잠재적인 문제의 지표가 될 수 있는 데이터 이상치를 식별할 수 있습니다.

예측 분석

문제의 조기 파악 이외에 AIOps의 데이터 수집 및 분석 기능은 현재 및 과거 데이터 트렌드에 머신 러닝을 도입하여 미래 결과를 매우 정확하게 예측할 수 있습니다.

근본 원인 분석

또한 AIOps는 근본 원인 분석에도 도움이 되어 수백 만 개의 데이터 요소 간에 상관 관계를 찾고, 사용자 및 비즈니스 컨텍스트를 제공하고, 이벤트 패턴 등을 추적하여 문제의 잠재적인 원인을 정확하게 분석할 수 있습니다.

지원 간소화

AIOps의 근본 원인 분석 기능은 기업 뿐만 아니라 고객에게도 이득이 됩니다. 지원 에이전트는 문제를 더욱 빠르게 파악하고 해결하여 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 동시에 IT 담당자는 훨씬 더 정확하게 더 많은 티켓을 관리할 수 있습니다.

자동화된 인시던트 응답

올바른 데이터와 지침이 있으면 발생 시 문제를 자동으로 처리하도록 AIOps를 설정할 수 있습니다. 자동화된 인시던트 응답은 인간 운영자보다 훨씬 빠르게 매우 정확한 식별, 진단 및 정정이 가능합니다.

디지털 변혁

AIOps는 ITOps에서 새로운 기술 및 복잡성이라는 부담을 효율적으로 덜어내 무한한 디지털 변혁이 가능하게 합니다. 기업에서는 IT 팀에서 늘어난 부하를 처리할 수 있는지 여부를 걱정할 필요 없이 전략적인 목표를 해결하는 데 새로운 기술 발전을 유연하게 도입할 수 있습니다.

클라우드 채택/마이그레이션

AIOPs는 클라우드 채택 및 마이그레이션의 변화하는 상호 의존성을 명확하게 파악합니다. 이는 해당 전환과 관련된 운영 위험을 크게 줄여 줍니다.

DevOps 채택

마지막으로, 효율적인 자동화 및 확실한 데이터 가시성을 제공하여 AIOps는 DevOps 인프라를 더 잘 지원하도록 IT 역량을 강화합니다.

AIOps 시작은 조직, 조직의 역량 및 필요에 따라 고유한 접근 방식을 필요로 하는 작업입니다. 그러나 여러 기업 간에 일반적으로 공통된 몇 가지 기본 단계가 있습니다.

도입에 공통적인 걸림돌 파악 및 처리

조직에 따라 AIOps 접근 방식을 도입할 때 저항에 부딪힐 수 있습니다. AIOps 도입에 공통적인 걸림돌은 다음과 같습니다.

  • 팀 데이터 과학자의 부재
  • 관련 스킬의 부족
  • 불충분하거나 품질이 떨어지는 데이터
  • 통찰력에 영향을 미칠 수 있는 통합된 방법 없음

다행스럽게도 가장 효율적인 AIOps 제공자는 이러한 문제를 없애줍니다. ServiceNow는 강력한 데이터 과학 서비스를 제공하여 사용하기 쉬운 도구로 기존 스킬 집합을 보완하고 중요한 다음 단계를 제공합니다. ServiceNow를 사용하면 데이터 과학자를 채용할 필요가 없고 성공적인 AIOps 채택을 방해하는 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

비즈니스 케이스 생성

AIOps에 대한 비즈니스 케이스를 생성하여 관리 및 리더십 지원을 촉진할 수 있습니다. IT 운영 내에서 개선할 수 있는 부분을 파악하여 AIOps에서 신뢰할 수 있는 효율적인 솔루션을 제공하는 방법을 공유합니다.

AIOps 스택 선택

AIOps 플랫폼을 선택하면 비즈니스에 대한 상세한 지식을 바탕으로 사용 가능한 옵션을 철저하고 꼼꼼하게 조사할 수 있습니다. 사용할 수 있는 솔루션이 많기 때문에 적절한 선택을 위해서는 데모를 보고 관련 검토 내용을 읽어봐야 합니다.

출시 계획 개발

선호하는 AIOps 솔루션을 선택한 후에 상세한 출시 계획을 세우면 시간 또는 기타 리소스의 낭비 없이 적절한 속도로 전환이 가능합니다.

직원과의 소통

새로운 접근 방식이 어떤 장점을 가져다 줄지 가장 큰 관심이 있는 사람은 바로 직원입니다. 지능적인 예측 셀프 서비스가 예측 지원을 제공하고, 에이전트의 사례 발생을 줄이고, 자동화를 통해 시간이 많이 걸리는 반복 작업을 없애는 방법을 보여 주십시오.

디지털 변혁의 속도는 더욱 빨라지고 있으면 언제든 곧 줄어들 기미는 보이지 않습니다. 이러한 성장세에 따라 탄력적이고 정확하고, 시기 적절한 IT 운영에 대한 수요 역시 늘어나고 있습니다. ITOM(ServiceNow IT Operations Management)이 솔루션을 제공해 드립니다.

ServiceNow Now 플랫폼은 포괄적인 AIOps 기능을 통합하여 조직에서는 ITOps를 지능적이고 예방적 프로세스로 탈바꿈할 수 있습니다. ServiceNow를 사용하면 신뢰할 수 있는 자동화를 구축하고, 마찰을 없애고, 데이터 사일로를 와해하는 등의 장점을 누릴 수 있습니다.

비즈니스에 따라 확장되는 역량

ServiceNow를 사용하여 문제가 발생하기 전에 문제를 예측할 수 있습니다.