AIOps란 무엇인가? (IT 운영을 위한 인공 지능)

AIOps는 IT 운영을 위한 인공 지능의 약자로, 2017년 Gartner가 만든 용어입니다. AIOps는 빅데이터, 고급 분석 기능, 기계 학습을 사용하여 IT 팀의 운영 및 기능 워크플로를 향상시키는 것을 말합니다. 이러한 플랫폼은 다층 기술을 기반으로 하며 여러 데이터 소스와 분석 도구를 동시에 사용할 수 있습니다.

대규모 기업의 애플리케이션 환경은大量의 데이터와 로깅 정보를 생성합니다. 이러한 데이터와 서비스 및 애플리케이션의 하이브리드 특성이 IT 운영에 큰 부담을 주게 됩니다. 따라서 많은 회사들이 현재 AIOps를采用하고 있습니다. 목표는 IT 운영을 자동화하고, 패턴을 지능적으로 식별하며, 공통 프로세스와 작업을 강화하며, IT 문제를 해결하는 것입니다. AIOps는 서비스 관리, 성능 관리 및 자동화를 결합하여 지속적인洞察과 개선을 실현합니다.

AIOps 구현

AIOps 솔루션은 다양한 IT 기능 간의 상호 작용을 중앙화하여 운영을 최적화합니다. 인간의 인지 기능과 유사한 표준화된 접근 방식을 제공합니다. AIOps를 구현하는 단계별 프로세스는 다음과 같습니다:

• 현대 IT 환경에서大量의 데이터를 분석하여 미리 정의된 필터링 및 우선순위 지정 기술을 통해 관련 정보만을 선택합니다.
• 데이터의 내재된 패턴, 의존성 및 관계를 발견하기 위해 데이터의 상관 분석을 수행하여 노이즈를 지능적으로 줄입니다.
• 데이터를 다양한 클러스터와 그룹으로 집계하여 고급 분석을 준비합니다.
• 다양한 트렌드와 이벤트의 근본 원인을 조사하고 운영 정보의 핵심을 추출하여 추론을 위한 지식으로 사용합니다.
• クロス 기능적인 IT 팀 간의 협력을 촉진하며, 특정 이벤트 또는 문제가 발생할 경우 관련 운영자에게 알림을 전달합니다.
• 인간의 개입 없이 자동으로 문제를 해결하고 복구합니다.

AIOps의 주요 기능

AIOps의 주요 기능은 다음과 같습니다:

노이즈 제거

노이즈, 즉 경보와 경고는 매시간 IT 팀을 괴롭히는 문제입니다. AIOps는 근본적인 문제를 식별하고高速으로 솔루션을 제공함으로써 노이즈를 지능적으로 줄입니다. 이는 평균 응답 및 복구 시간(MTTR)을 낮춥니다.

이벤트 상관 분석

AIOps는 데이터의 내재된 패턴과 관계를 발견하기 위해 상관 분석을 수행합니다. 시간, 토폴로지 및 데이터 로그의 텍스트와 같은 요소를 사용합니다. 사건 경보와 인시던트를 분석하여 추출된洞察을 사용하여 미래의 사건을 식별하는 데 도움이 됩니다.

조정의 간소화

AIOps 플랫폼은 ITOps, DevOps, 보안, SRE 및 거버넌스 팀 간의 무마찰 조정을 간소화합니다. 각 기능에 적합한 분석 및 모니터링 데이터를 제공하여 회사 내의クロス 팀 협력을 가속화합니다.

자동화

이러한 솔루션은 사소한 시스템 경보 처리, 사용자 요청 처리 또는 IT 자원을 팀에 할당하는 것과 같은 루틴 프로토콜을 자동화합니다. 자동화된 사건 응답 및 수정도 가능합니다. 이는 IT 운영을 가속화하고 워크플로우 공유를 더 빠르고 효과적으로 만듭니다.

복구 및 해결

강력한 근본 원인 분석을 수행함으로써 AIOps는 대규모로 문제를 해결하고 반복되는 비정상적인 사건 및 행동에 대한 솔루션을 자동화할 수 있습니다.

AIOps의 사용 사례

AIOps 시스템은 빅데이터, 예측 모델링 및 고급 분석을 사용하여 다음과 같은 인기 있는 사용 사례에 대처합니다:

예방적 이상 감지

歴史적인 빅데이터를 분석하여 AIOps는 비정상적인 데이터 포인트를 식별합니다. 이는 IT 팀이 정상적인 행동에서 벗어난 것을 쉽게 인식하고, 데이터 침해 또는 아키텍처 붕괴와 같은 비용이 많이 드는 문제를 방지할 수 있습니다.

근본 원인 분석

AIOps는 문제의 근본 원인을 정확하게 진단하고 적절한 솔루션으로 해결하는 데 도움이 됩니다. 이는 IT 팀이 이러한 문제의 핵심 증상을 추적하는 작업량을 줄여줍니다. AIOps 플랫폼은 또한 미래의 문제를 방지하기 위한 안전 프로토콜을 설정합니다.

성능 모니터링

AIOps는 또한 네트워크 인프라의 전체 성능을 모니터링하는 도구로 사용됩니다. 모든 구성 요소의 건강 상태와 성능, 응답 시간 및 사용 가능성을 모니터링합니다.

예측 분석

운영 문제를 조기에 발견하는 것 외에도 AIOps는 잠재적인 미래의 문제에 대한 예측을 하기 위해 고급 기계 학습 모델을 사용합니다.

클라우드 마이그레이션

하이브리드 클라우드 모델을採用하는 경우, AIOps는 상호 의존성에 대한 탁월한 가시성을 제공하고 운영 효율성을 향상시킵니다. 또한 클라우드 스프롤 (제어되지 않는 클라우드 인스턴스)을 억제하여 불필요한 오버헤드를 방지합니다.

AIOps의 이점

AIOps 솔루션의 이점은 무한대입니다. 직원 생산성의 향상에서 기능 비용의 직접적인 감소까지 다양한 이점을 제공합니다. AIOps 솔루션이 조직에 제공하는 다른 이점은 다음과 같습니다:

• IT 시스템의 가용성 및 신뢰성 향상
• 다양한 IT 기능 간의 기술적 협력 향상
• 시간에 민감한 문제 해결 및 예측 관리
• 클라우드 마이그레이션 및 보안을 도와주는 빠른 디지털 변환
• 중앙화된 시스템에서 모니터링 기능의 집계
• 다양한 이벤트 및 경보에 대한 거짓 경보 감소
• 서비스 개발의 가속화 및 영향에 대한 이해의 일치

AIOps 시작하기

기업에서 AIOps를採用하기 위해서는 먼저 IT 운영에서 개선해야 할痛点을 식별해야 합니다. 이를 통해 AIOps를 구현하기 위한 비즈니스 케이스를 확정할 수 있습니다. 다양한 유형의 AIOps 솔루션이 उपलब있는 것을 이해하고 비즈니스에 최적의 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 도메인 중심 솔루션은 특정 도메인에만 작동하도록 설계되었으므로 도메인 중립 솔루션은 다양한 도메인에서 작동할 수 있습니다. 원하는 솔루션을 선택한 후, 롤아웃 및 거버넌스 계획을 수립하는 것이 중요합니다.

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