AIOps란 무엇인가?

IT 운영을 위한 인공 지능(AIOps)은 빅데이터 및 머신 러닝을 활용하여 이상 징후 탐지, 이벤트 상관 관계, 수집, 운영 데이터 처리를 비롯한 IT 프로세스를 자동화합니다.

AIOps를 통해, 팀은 규모에 맞게 인시던트를 탐지, 이해, 조사 및 해결하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다. 문제 해결 시간을 절약할 수 있기 때문에 IT 팀은 보다 가치 있는 작업 및 프로젝트에 집중할 수 있습니다.

AIOps는 모니터링을 통합하고 머신 러닝 및 통계 분석을 추가하여 실시간으로 위협을 식별하고 문제를 해결합니다. 일반적으로 확장 가능한 데이터 플랫폼을 사용하여 모든 유형의 IT 데이터를 통합합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 과거 데이터
• 로그 및 메트릭
• 성능 및 이벤트 데이터
• 인프라 및 네트워크 데이터
• 인시던트 관련 데이터
• 추적과 같은 애플리케이션 데이터

이 모든 데이터가 중앙 집중화된 상태에서, AIOps 도구는 고급 분석 및 머신 러닝을 적용하여 주의가 필요한 문제를 정확하고 사전 예방적으로 식별합니다. 이러한 도구는 현대 조직에서 생성된 원시 Observability 데이터의 양을 분석하는 데 필수적입니다. 이러한 데이터는 애플리케이션, 워크로드 및 배포가 클라우드(하이브리드 또는 멀티 클라우드) 전반에 걸쳐 지속적으로 분산되고 흩어짐에 따라 복잡해지는 경우가 많습니다.

AIOps 플랫폼은 현대 환경을 특징짓는 복잡성과 빠른 변화 속도를 관리하는 데 도움이 됩니다. 이러한 도구는 다음과 같은 면에서 IT 팀을 지원할 수 있습니다.

• 중요한 경보 식별: 모든 이벤트가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. AIOps는 신호(이상 징후)와 노이즈(그 밖에 일어나는 다른 모든 것)를 분리할 수 있습니다.
• 근본 원인 분석 사용: AIOps 도구는 더 큰 문제의 증상을 식별하고, 상관 요인을 표면화하며, 문제를 해결하기 위한 솔루션을 제안할 수 있습니다.
• 실시간 모니터링: AIOps 도구는 기본적인 수준에서 다양한 시스템의 이상 징후를 모니터링할 수 있습니다. 그러면 문제가 발생할 때 적절한 팀에 통보할 수 있습니다. 그리고 경보가 시스템 대응을 트리거할 수 있는 기능인 자동 교정 기능을 통해 한 단계 더 발전할 수 있습니다. 자동 교정 기능을 사용하면, 최종 사용자가 문제가 발생했음을 인지하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.
• 지속적인 개선: 머신 러닝을 활용하는 모든 것과 마찬가지로, 이 도구는 시간이 지남에 따라 더 나아집니다. 문제가 식별되고 해결되면, 모델은 학습하고 적응하여 미래의 문제를 더 잘 해결하도록 지원합니다.

도구에 대한 투자를 최대한 활용하려면, AIOps 솔루션에 적합한 기능이 필요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 통합: AIOps 도구가 효과적이기 위해서는, 이미 사용 중인 도구와 시스템에 포괄적으로 통합되어야 합니다. 이는 광범위한 소스에서 데이터를 수집하여 조직 내에서 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 매핑 및 추적: 직관적인 시각화를 통해 인프라, 프로세스, 트랜잭션 흐름 및 종속성을 확인할 수 있으므로, 팀은 조감도를 통해 현재 일어나고 있는 상황을 더 잘 파악할 수 있습니다. 따라서 팀은 원격 측정 데이터에 대한 조사를 지원하기 위해 서비스 종속성 매핑 기능과 분산 추적 기능이 필요합니다.
• 플랫폼 접근 방식: Observability, APM 등을 지원하는 AIOps를 위한 통합 플랫폼을 활용하면, 데이터를 한눈에 볼 수 있어 기존의 사일로를 해소할 수 있습니다.
• 클라우드 네이티브 기술 지원: AIOps 도구는 컨테이너, 마이크로서비스 및 Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구에서 데이터를 집계할 수 있어야 합니다. 이를 통해 AIOps 도구는 애플리케이션 및 인프라 레벨에서 발생하고 있는 상황을 파악할 수 있으며 DevOps 워크플로우 및 확장성을 지원할 수 있습니다.

AIOps는 IT 팀과 DevOps 팀이 서로 다른 소스에서 발생하는 대량의 데이터로부터 인사이트를 얻기 위해 사용됩니다. 고급 분석 및 머신 러닝을 사용하는 AIOps 기능은 복잡한 디지털 에코시스템을 가진 미래 지향적인 기업에 필수적인 솔루션입니다.

AIOps는 IT 운영이 문제 해결에 더 적은 시간을 할애하도록 지원할 수 있기 때문에 중요합니다. IT 운영은 그 목표를 구상하고 실행하는 데 시간을 더 잘 사용할 수 있습니다. AI와 머신 러닝을 활용하여 AIOps는 다음과 같은 작업을 지원합니다.

여러 데이터 소스 집계
많은 AIOps 솔루션은 로그 파일, 구성 데이터, 메트릭, 이벤트 및 경보를 모니터링할 수 있습니다. 여기에는 조직에 특정한 비정형 데이터 유형이 포함됩니다. 이를 모두 한곳에 모아 조직을 위한 "단일 창"을 만들 수 있습니다. 중앙 집중화되면, 데이터를 훨씬 더 효율적으로 검토할 수 있습니다.

문제의 근본 원인 조사
AIOps의 주요 이점 중 하나는 근본 원인 분석입니다. AIOps는 팀이 시스템 전체에서 발생하는 모든 문제의 원인을 찾을 수 있도록 지원할 수 있습니다. 문제가 파악되면, IT 팀이 직접 소스로 이동하여 문제를 해결할 수 있습니다.

잠재적인 문제 시나리오 예측
AIOps는 예측 분석 및 머신 러닝을 사용하여 IT 팀이 인식하지 못할 수 있는 이상 징후를 포착하고 향후 동향을 예측할 수 있습니다. AIOps 이상 징후 탐지 알고리즘은 서로 다른 소스의 실시간 및 과거 데이터를 비교하여 비정상적이고 문제가 있는 패턴을 찾습니다. 높은 우선 순위의 경보를 발생시키지는 않지만 중요한 문제를 야기할 수 있는 위험 신호를 잡아낼 수 있습니다. 경우에 따라, AIOps는 자동 교정을 통해 데이터 문제를 완전히 자체적으로 해결할 수 있습니다. 사람의 개입이 필요하지 않습니다.

잘못된 경보 발견 및 필터링
AIOps와의 이벤트 상관 관계는 "화이트 노이즈"인 이벤트를 정확히 파악하고 필터링할 수 있습니다. 이러한 화이트 노이즈 이벤트는 알람을 발생시킬 수 있지만 실제로 중요한 문제는 아닙니다. 그런 다음 시스템은 이를 우선 순위가 낮은 항목으로 저장합니다. 이 자동 구성을 통해 IT 운영 팀은 가장 중요한 작업에 먼저 집중할 수 있습니다.

데이터 스트림에서 지속적으로 학습
AIOps 머신 러닝 작업은 모든 데이터 흐름을 분석할 때 자체적으로 향상됩니다. 머신 러닝 모델이 발전함에 따라, 비즈니스가 직면하는 이상 징후를 더 잘 식별할 수 있습니다. 지도 머신 러닝 모델은 사용자의 입력을 받아 시간이 지남에 따라 우선 순위를 보다 정확하게 이해합니다. 비즈니스가 발전함에 따라, AIOps도 발전하여 운영 팀에 더욱 도움이 됩니다.

1. 인력 지원
   고도로 숙련된 DevOps 및 운영 팀은 수동적이고 지루한 데이터 분석 작업에 지나치게 시달리게 될 수 있습니다. AIOps를 사용하면 이러한 작업을 자동화하고 워크로드의 일부를 상쇄할 수 있습니다. 지루한 분석을 AIOps 솔루션에 위임함으로써, 전문 지식을 더욱 중요하게 필요한 곳에 집중할 수 있습니다.
2. 새로운 서비스 및 제품 개발 가속화
   AIOps를 통해 비즈니스를 더 빠르게 진행할 수 있습니다. AI 기반 분석의 지원을 통해 팀은 새로운 IT 서비스 및 기능을 빠르게 추적할 수 있습니다. 방대한 이벤트 및 원격 측정 데이터 내에서 가장 정확도가 높은 정보를 표시함으로써 AIOps는 또한 인시던트 관리 프로세스의 효율성을 높일 수 있습니다.
3. IT 환경에 대한 광범위한 보기 제공
   AIOps 솔루션은 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스를 활용하여 중앙 집중화된 위치 내에서 상이한 데이터 스트림을 효율적으로 저장하고 집계할 수 있습니다. 교차 기능 대시보드와 분석 기능을 통해 이 모든 것을 통합할 수 있으므로 운영 팀은 여러 개의 고립된 보기로 주의를 분산할 필요가 없습니다.
4. 고객 만족도 향상
   AIOps는 응답 시간, 사용량 및 가용성과 같은 성능 요소도 모니터링합니다. 예측 분석을 통해 인시던트 및 운영 중단을 방지하여 문제를 해결하고 업그레이드를 보다 빠르고 효율적으로 롤아웃할 수 있습니다. 따라서 AIOps는 여러분과 여러분의 브랜드를 잘 반영하여 최종 사용자에게 원활한 경험을 제공하도록 지원합니다.
5. 비용 절약
   AIOps는 평균 해결 시간(MTTR)을 줄이고 운영 중단이 시작되기 전에 이를 중지합니다. 또한 조직 내에서 어떤 워크로드가 비용을 유발하는지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. AIOps는 비용이 많이 드는 실수를 더 빨리 해결하고 팀을 더 효율적으로 사용함으로써 예산에 여유 공간을 확보할 수 있습니다.

AIOps와 MLOps는 상호 보완적인 분야입니다. DevOps는 두 가지 모두에서 이점을 얻을 수 있는 일련의 관행 및 도구입니다.

AIOps와 DevOps 비교

DevOps는 조직을 위한 문화적 변화를 나타냅니다. 개발 및 운영 전반에 걸쳐 프로세스를 간소화하여 보다 효율적인 소프트웨어 릴리즈 및 개발 수명 주기를 지원합니다. AIOps와 DevOps 양쪽 모두 시간이 많이 걸리는 수동 작업을 제거하여 팀이 보다 스마트하게 작업할 수 있도록 자동화의 이점을 강조합니다.

DevOps는 소프트웨어를 사용하여 소프트웨어 개발 및 IT 팀의 프로세스를 자동화하고 통합하여 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 지원합니다. 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD)를 구현하여 개발 작업을 간소화합니다.

AIOps는 AI와 머신 러닝 기술을 통합하여 시스템을 모니터링하고 관리하고 문제를 더 빠르게 해결합니다. 이를 통해 데이터 분석을 자동화하여 DevOps 프로세스를 보완할 수 있으므로 개발자와 운영 팀이 엄청난 양의 데이터를 정렬하는 작업에 과도한 부담을 느끼지 않습니다. 이것은 팀이 수동 분석 시간을 줄이고, 보다 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고, 팀원들에게 모든 문제에 대해 사전에 경보를 보내도록 지원합니다.

AIOps와 DevOps를 함께 사용하면 팀은 특정 도구와 인프라 계층에 집중하지 않고 전체 시스템을 살펴볼 수 있습니다.

AIOps와 MLOps 비교

MLOps(머신 러닝 운영)는 AIOps의 보완적인 분야입니다. AIOps가 보다 효율적인 IT 운영을 할 수 있도록 머신 러닝을 사용하는 반면, MLOps는 머신 러닝 모델의 배포를 표준화하는 작업에 관한 것입니다. MLOps는 프로덕션 중인 모델의 배포, 유지관리 및 모니터링과 관련이 있습니다. 여기에는 개선된 모델의 재배포를 위한 피드백 통합이 포함될 수 있습니다.

금융 서비스를 위한 AIOps는 조직이 규모에 맞게 데이터 분석 및 모니터링을 자동화할 수 있도록 지원합니다. 많은 금융 기관에서, AIOps 솔루션은 기존 온프레미스 시스템을 클라우드로 이동할 때 보안망을 나타냅니다. 이러한 솔루션은 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

• 운영 효율성 향상: 문제를 전체적으로 이해할 수 있기 때문에 팀이 여러 시스템을 수동으로 정렬해야 하는 부담이 없어집니다.
• 고객 기대 충족 그 이상: 금융 산업에서, 온라인 고객 경험은 중요한 전략적 우선 순위입니다. AIOps를 통해, 조직은 신속한 인시던트 해결을 통해 고객이 필요로 하는 실시간 액세스를 보장할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스: AIOps 솔루션은 데이터 소스를 식별하고 문서화하도록 지원하여 거버넌스에 필요한 추적을 제공할 수 있습니다.
• 더 낮은 비용: AIOps는 로그인 문제나 암호를 잊어버리는 등 지원 팀이 현재 처리할 수 있는 많은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 더 큰 문제를 해결할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

금융 서비스 고객 스포트라이트: PSCU
PSCU는 Elastic을 사용하여 수집할 수 있는 데이터 소스의 수를 크게 늘렸습니다. AIOps를 통해 콜센터 지연 및 자연 재해와 같은 잠재적 고객 대면 영향에 대한 대응 능력을 개선할 수 있었습니다.

금융 서비스를 위한 Elastic에 대해 자세히 알아보기

AIOps는 정부 기관의 운영 데이터 분석 및 수정을 자동화하여 직원을 재교육하거나 추가 직원을 고용하지 않고도 디지털 혁신 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. AIOps 솔루션은 엄청난 양의 기술 및 임무 데이터를 수집하고 모니터링할 수 있습니다. 팀은 AIOps가 표면화한 이상 징후를 검토하여 더 큰 패턴을 탐지하고, 미래에 대한 경고를 설정하고, 사이버 위협 방어를 강화할 수 있습니다.

공공 부문 고객 스포트라이트: 미국 주 정부 기관은 Elastic을 사용하여 IT 환경에 대한 엔드투엔드 가시성을 확보하고 있으며, 이전에 수동으로 수행했던 프로세스를 자동화하여 효율성을 80% 더 높였습니다.

공공 부문을 위한 Elastic AI 및 ML에 대해 자세히 알아보기

디지털에 정통한 오늘날의 소매 고객은 원활한 사용자 경험을 찾고 있습니다. AIOps는 소매업체가 문제를 사전에 탐지하고 해결함으로써 고객을 기쁘게 할 수 있도록 지원합니다. 소매업체는 AIOps를 통해 운영 효율성을 개선하고 고객에게 영향을 미치기 전에 일반적인 문제에 자동으로 대응할 수 있습니다. 문제가 더 큰 우려사항이 되기 전에 문제를 해결하면 매출 증가에 기여하고 고객 충성도를 향상시킬 수 있습니다.

또한 조직은 과거 데이터를 분석하여 향후 동향을 예측할 수 있으므로, 팀이 어떤 제품과 서비스를 제공할지 결정할 수 있습니다. 중앙 집중화된 시스템을 구축하면 팀은 급변하는 글로벌 재고에 대한 가시성을 확보하여 웹사이트에서 제품을 제거해야 하는 시기를 더 잘 예측할 수 있습니다.

소매 고객 스포트라이트: The Home Depot가 일련의 네트워크 중단에 직면했을 때, Elastic은 로드 밸런서 서버가 이를 인식하기도 전에 자체 복구했습니다. 세계 최대의 집수리 용품업체인 The Home Depot의 수석 IT 아키텍트/관리자는 Elastic이 "서버 손실을 매우 부드럽고 통제된 방식으로 처리한다"고 말합니다.

소매를 위한 Elastic에 대해 자세히 알아보기

Elastic Observability는 복잡한 클라우드 기반 환경에 대한 풀스택 가시성을 제공하는 AIOps 솔루션입니다. Elastic은 2022년 4분기 Forrester Wave™: IT 운영을 위한 인공지능(AIOps)에서 강력한 성과를 거둔 기업(Strong Performer)으로 인정받았습니다.

Elastic Observability는 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

• 페타바이트 단위의 로그를 쉽게 중앙 집중화하고 검색할 수 있도록 로그 모니터링
• 애플리케이션 성능 모니터링(APM)을 사용하여 개발 가속화 및 코드 품질 향상
• 규모에 맞게 인프라 모니터링을 간소화
• 사용자 상호 작용과 성능을 측정 및 추적
• 고객 경험을 사전에 모니터링 및 확인

Elastic Observability를 사용하여 조직의 AIOps를 활용할 수 있는 방법 알아보기

• AIOps, 생성형 AI, 머신 러닝을 통한 더욱 스마트한Observability
• AIOps 및 생성형 AI가 최신 Observability에 미치는 영향
• AIOps를 통한 이상 징후 탐지 자동화 및 근본 원인 분석 가속화
• AIOps Labs Kibana 안내서
• Elastic을 사용한 최첨단 AIOps 솔루션 설계 및 생성
• Elastic에서 머신 러닝을 통해 AIOps 목표 실현
• Observability 전략의 일환으로 AIOps가 필요한 이유는 무엇인가?

1. 무료 체험판을 시작하고 Elastic이 여러분의 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
2. Elastic 제품을 둘러보시고 Elasticsearch 플랫폼이 어떻게 작동하는지, 그리고 Elastic 솔루션이 여러분의 요구에 어떻게 부합하는지 알아보세요.
3. Observability: 최신 Observability 안내서를 읽고 Observability 솔루션을 최대한 활용할 수 있도록 회사와 팀을 준비하는 방법을 알아보세요.
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