상하좌우를 넘어: 복잡한 인프라에서 '정상'을 정의하는 더 나은 방법이 있습니다.

가동/중단 모니터링은 이제 먼 길을 걸어왔습니다. 공장 현장부터 최신 기업 인프라에 이르기까지, IT 관리자는 이제 웹사이트나 애플리케이션이 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는지 확인하기 위해 단순한 점검 이상의 정보를 요구합니다. 물론 기본적인 "가동" 또는 "중단" 상태를 확인하는 것은 유용하지만, 이것만으로는 기술이 기대하는 비즈니스 가치를 어떻게 제공하고 있는지 전체적인 상황을 파악할 수 없습니다. 더욱이 IT 및 OT 환경이 융합되고 생태계가 더욱 역동적이고 단명하게 변화함에 따라, 이러한 알림은 기준선을 정확하게 설정하거나 반영하지 못합니다.

오늘날의 복잡한 인프라에서는 정상적인 상황을 파악하고, 성능 패턴을 학습하며, 비용이 많이 드는 다운타임을 방지하는 것이 매우 중요합니다. 특히 위협 행위자들이 점점 더 정교해지는 도구를 사용하여 더 적은 자원으로 더 많은 일을 해내고, 현대의 상호 연결된 인프라는 새로운 취약점을 만들어내기 때문에 더욱 그렇습니다.

이 풍경 속에는 AI 기반 모니터링 정상 동작과 비정상 동작에 대한 통찰력을 제공하여 인프라 관리를 혁신하고, 이를 통해 잘못된 기준 설정과 경보 피로를 해소합니다. 사후 대응적 소방 활동에서 사전 예방 활동으로의 이러한 전환이 어떻게 절실히 필요한 모니터링 혁신을 의미하는지 살펴보겠습니다.

새로운 정상을 발견하다

도대체 무엇이 정상일까요? 서버, 네트워크 장치, 애플리케이션, 데이터베이스를 관리하는 인프라 팀들이 수십 년 동안 궁금해해 온 질문입니다. 왜 그럴까요? 다양한 시스템을 모니터링해야 하는 역동적이고 점점 더 분산되는 환경에서 '정상'을 정의하는 것은 복잡하고 오류가 발생하기 쉽기 때문입니다. 정답은 귀사의 특정 비즈니스 패턴과 기술에 따라 달라집니다. 또한, 모니터링 기술과 구성에 따라 달라집니다. 고정 임계값을 설정하는 것만으로는 많은 문제를 포착할 수 없기 때문입니다. 오히려, 예상했던 문제가 발생했을 때는 좋은 정보를 제공하지만, 예상치 못한 문제는 포착하지 못해 오탐지, 경보 피로, 가시성 부족 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

화요일 오후 2시에 갑자기 트래픽이 급증하는 제조 시설을 생각해 보세요. 기존 모니터링 방식은 트래픽이 미리 설정된 임계값을 초과하면 경고를 발생시킬 수 있지만, 이것이 실제로 문제일까요? 심층적인 데이터와 진단 없이는 알 방법이 없습니다. 이러한 트래픽 급증은 새로운 교대 근무 일정이나 마감일을 맞추기 위한 생산량 증가와 같은 정상적인 비즈니스 활동을 나타낼 수 있습니다. 또는 데이터 유출이나 손상된 시스템이 명령 및 제어 서버로 신호를 보내는 것과 같은 심각한 보안 위협을 나타낼 수도 있습니다.

AI가 주도하는 곳입니다. 이상 감지 인프라 모니터링의 지능성을 향상시킵니다. 이 새로운 방식은 과거 데이터를 지속적으로 분석하여 변화하는 상황에 자동으로 적응하는 지능형 기준선을 생성합니다. 이러한 접근 방식은 더욱 선제적인 알림을 제공하여 IT 관리자와 DevOps 팀이 심각한 문제가 발생하기 전에 문제를 해결하고 완화할 수 있는 시간을 확보할 수 있도록 합니다.

네트워크 트래픽 모니터링은 이러한 실제 사례의 좋은 예입니다. 인프라 모니터링 시스템은 로그와 메트릭을 포함한 다양한 신호를 수집합니다. 로그는 시스템에서 생성되는 이벤트이고, 메트릭은 측정값입니다. 시간이 지남에 따라 이러한 측정값은 수집되어 시계열로 표현되는데, 이는 하루 종일 측정되는 온도와 유사합니다. 네트워크 상태를 모니터링하기 위해 수집되는 데이터에는 수신 및 발신 브로드캐스트 패킷 속도, 폐기 및 오류 횟수, 총 트래픽 처리량과 같은 메트릭이 포함됩니다. 일반적인 성능과 비교하여 문제가 발생하는 경우, 지능형 모니터링을 통해 적절한 경보를 발령하고 오탐지를 방지할 수 있습니다.

결과적으로 인프라 팀은 경고 설정을 지속적으로 미세 조정하고 존재하지 않을 수 있는 문제를 해결하는 대신 비즈니스 가치 제공에 집중할 수 있습니다.

알림 중복 방지

모니터링을 두 배로 늘리면 알림이 더 많이 생성되어 추가적인 문제가 발생할 수 있습니다. 팀이 새 프로젝트에 대한 추적 기능을 추가하거나 문제 해결 또는 테스트 시 추가 모니터링을 수행함에 따라 모니터링이 시간이 지남에 따라 복잡해질 수 있습니다. 오래지 않아 깔끔하고 간단해 보였던 모니터링 설정도 문제를 명확히 보여주기보다는 오히려 가리는 허위 또는 중복 알림으로 가득 찬 과부하된 미로로 변할 수 있습니다.

예를 들어, IT 팀은 때때로 과부하된 동일한 서버에서 높은 CPU 사용량, 느린 애플리케이션 응답 시간, 그리고 네트워크 정체에 대한 알림을 받습니다. 이러한 상관관계를 이해하지 못하면 팀은 하나의 근본 원인 대신 세 가지 문제를 개별적으로 조사할 수 있습니다.

최신 AI 기술은 모니터링과 결합되어 유사한 모니터링 구성을 자동으로 감지함으로써 이 문제를 다시 한번 혁신합니다. 퍼지 수학 및 휴리스틱과 같은 기법을 활용하여 행동 패턴을 분석하고 유사한 모니터링 간의 상관관계를 밝혀내 숨겨진 상호 연결 관계를 드러냅니다.

이는 두 가지 주요 이유에서 중요합니다. 첫째, 알림 노이즈를 줄여줍니다. 하나의 문제에 대해 세 개의 개별 알림을 받는 대신, 팀은 주의가 필요한 사항과 그 이유를 명확하게 파악한 단일 알림을 받게 됩니다. 둘째, 중복 모니터링을 제거합니다. 이를 통해 대시보드를 간소화하고 인지 부하를 줄이는 관리하기 쉬운 환경을 구축할 수 있습니다.

지능형 모니터링의 미래

다른 네트워킹 및 사이버 보안 발전 또한 복잡성이 기하급수적으로 증가함에 따라 모니터링 강화의 필요성을 뒷받침합니다. 한때 분리되어 있던 산업용 네트워크는 이제 기업 시스템과 상호 연결되어 하나의 네트워크 문제가 생산 라인과 비즈니스 애플리케이션 모두에 영향을 미칠 수 있는 하이브리드 환경을 조성합니다. 우리는 이 수렴을 보고 있습니다 현대 스택 전반에 걸쳐.

산업용 IoT 센서, 엣지 게이트웨이, 그리고 OT(운영 기술) 장치는 이제 표준 IT 프로토콜을 통해 통신합니다. 이러한 다양한 시스템에 문제가 발생할 경우, 관리자는 각 시스템을 별도의 사일로로 취급하기보다는 생태계 전반의 관계를 이해할 수 있는 모니터링이 필요합니다. 성공적인 침해는 생산 라인을 중단시키고, 고가 장비를 손상시키고, 안전 위험을 초래할 수 있으므로 경계는 필수적입니다. 실제로, 계획되지 않은 가동 중지로 인해 비용이 발생합니다. Fortune Global 500 기업은 연간 수익의 11%를 지능형 모니터링에 투자하는데, 이는 지능형 모니터링 비용이 수동 문제 해결 및 생산성 저하로 인한 비용보다 훨씬 낮다는 것을 보여줍니다.

한편, 사이버 보안의 반대편에 있는 해커들이 이 기술을 생산성 향상을 위한 획기적인 수단으로 활용하여 대규모 공격을 감행하고 있다는 사실은 부인할 수 없습니다. 무료 또는 저렴한 생성 AI 대규모 언어 모델(LLM)을 통해 해커는 최소한의 비용으로 공격을 생성하고 수정할 수 있습니다. 그리고 시간이 지남에 따라 악의적인 행위자들이 AI를 게임 체인저로 인식하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다. 오늘날, 7의 10 아웃 해당 기술과 다양한 도구가 해킹을 강화한다고 믿는 사람은 10년에는 2023명 중 XNUMX명에 불과했지만, 지금은 XNUMX명 중 XNUMX명꼴로 증가했습니다.

오늘날의 이상 탐지 알고리즘은 수십 년 동안 정립된 수학과 통계에 기반합니다. 이 기술은 효과적이지만, AI와 LLM(데이터 관리)의 등장과 지표 모니터링에의 적용은 판도를 바꾸고 있습니다. 현재 시계열 기반 LLM이 시장에 출시되고 있으며, 향후 2년 동안 이상 탐지에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 이러한 새로운 모델 중 일부는 뛰어난 정확도와 발전을 보이고 있습니다.

이제 IT 및 운영 팀은 생태계를 효과적으로 관리하고 위협에 대응하는 방법을 선택해야 합니다. 다행히 자동화된 이상 탐지 및 기준 모니터링을 통해 자산을 더욱 효과적으로 보호하고 학습, 적응 및 최적화할 수 있으며, 이를 통해 더욱 효과적인 용량 계획 및 리소스 최적화가 가능해집니다. 기본적인 가동/중단 확인은 여전히 ​​중요하지만, 단일 문제가 IT, OT, IoT 시스템 전반에 걸쳐 확산될 수 있는 상황에서는 이러한 기반 위에 지능적인 컨텍스트가 필요합니다. 인프라 방어자는 가시성을 적절히 확장하여 이러한 상황에 대처할 수 있습니다.