AIOps란
목차
AIOps 정의
AIOps는 'IT 운영을 위한 인공 지능'의 약자입니다. 머신 러닝(ML) 과 분석을 활용하여 IT 운영을 자동화하는 플랫폼을 말합니다. AIOps는 운영 어플라이언스의 빅 데이터를 활용하며 문제를 즉시 감지하고 대응할 수 있는 고유한 기능을 갖추고 있습니다. AIOps는 ML의 강력한 기능을 사용하여 수집한 다양한 형태의 데이터를 기반으로 전략을 수립하고, 이를 지속적으로 개선하고 반복하여 자동화된 인사이트를 도출합니다. AIOps는 머신러닝, 자동화 및 빅 데이터의 편리함을 사용하여 빠르게 진화하는 IT 환경을 해결하고자 합니다. 이 동영상은 AIOps의 정의와 작동 방식에 대한 간략한 개요를 제공합니다.
AIOps 제품에는 기능에 대한 표준화된 접근 방식이 있습니다. 프로세스의 첫 번째 단계는 데이터 추출입니다. 도구는 다양한 시스템에서 데이터를 수집한 다음 프로세스의 다음 단계를 가장 효율적으로 진행할 수 있는 적절한 방식으로 데이터를 클러스터링해야 합니다. 그런 다음 집계된 데이터에 대한 철저한 분석이 수행됩니다. 이러한 도구는 ML 알고리즘을 사용하여 데이터 조각 간의 패턴과 관계를 감지하는 동시에 시스템 내의 근본적인 문제와 초점을 식별합니다. 다음 단계에서 AIOps는 이전 분석 결과에 대응하기 위해 '비판적 사고 기술'을 적용하려고 합니다. 이를 위해서는 IT 운영의 자동화된 최적화를 구축하는 동시에 탐지된 패턴을 사용하여 잠재적인 문제점을 학습하고 더 가까이 다가갈 수 있어야 합니다. 이 기술은 일반적으로 사람들이 보다 지능적인 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 종합적인 분석 보고서를 제공하는 기능과 결합됩니다.
AIOps 도구
도구가 AIOps 솔루션이 되려면 특정 운영 역량을 갖춰야 합니다. 첫째, 정확한 분석을 수행할 수 있도록 다양한 소스, 애플리케이션 및 인프라의 데이터를 정규화할 수 있어야 합니다. 다음으로, 도구는 조직 내 서로 다른 IT 자산을 연결하는 로직 흐름을 이해할 수 있어야 합니다. 연관성을 찾고 이벤트를 병합하는 것은 인공지능(AI)의 특성처럼 사람의 개입이 필요하지 않기 때문에 마찬가지로 중요합니다. AIOps 플랫폼의 주요 기능은 원격 측정(원격 지점에서 수집한 데이터를 IT 시스템으로 전송하여 분석)을 사용하여 문제를 예측, 예방 또는 감지한 다음 머신 러닝을 사용하여 프로세스를 조정하고 개선할 수 있다는 점입니다.
그림 1: AIOps 이벤트 상호연관성 및 분석
왜 AIOps인가?
AIOps는 머신 러닝을 사용하여 접근 방식을 최적화하면서 IT 문제를 실시간으로 분석하고 탐지합니다. 클라우드 도입이 증가함에 따라 IT 운영을 최적화하는 데 AIOps의 필요성이 더욱 커질 것입니다. AIOps 플랫폼의 가치는 사람의 개입이 필요 없는 머신 러닝 프레임워크를 사용하여 패턴을 인식하고 학습한 다음 IT 문제를 탐지하는 방식을 개선한다는 핵심 목적에 있습니다. AIOps는 알림에서 그치지 않고 탐지된 인프라 문제에 대한 조치를 취해야 하는 부담까지 처리합니다.
AIOps의 가장 강력한 연계성 중 하나는 클라우드 보안을개선하려는 노력이 증가하고 있다는 점입니다. 위협 인텔리전스 데이터 소스와의 통합을 고려할 때, AIOps는 클라우드 프레임워크에 대한 공격을 예측하고 심지어 피할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. AIOps는 IT 환경에서 보안 이벤트를 식별하고 컴파일하는 프로세스인 보안 이벤트 관리 자동화에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. AIOps는 ML의 이점을 통해 이벤트 관리 프로세스를 발전시켜 관찰 및 알림 접근 방식을 개선할 수 있습니다. 사기 탐지는 전통적으로 데이터를 선별하고 예측 분석을 사용하여 사기를 적절히 탐지하는 지루한 프로세스가 필요하기 때문에 AIOps의 사용 사례이기도 합니다. 이 과정에서 필요한 수많은 입력과 데이터 소스를 자동화하면 조직은 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 가장 간단한 자동화 사용 사례 중 하나인 AIOps는 정의된 특정 규칙 및 카테고리를 기반으로 데이터를 모니터링하고 '태그'를 지정할 수 있습니다.
이 데모에서는 AIOps의 작동 방식에 대해 자세히 살펴보고 구현할 준비가 된 사람들을 위한 AIOps 사용 사례와 교육을 제공합니다.
AIOps의 이점
AIOps가 제공하는 많은 이점 중 가장 분명한 것은 여러 가지 모니터링 도구 기능을 한곳에 모았다는 점입니다. 모니터링 환경이 더욱 복잡해지면서 근본 원인을 파악하기 위해 5~10개의 모니터링 도구에서 검색해야 하는 것이 가장 큰 문제 중 하나였습니다. AIOps는 이기종 소스 간의 모든 데이터가 정규화되고 상호연관되어 하나의 대시보드에 모든 것을 표시하는 것이 더 논리적으로 이해되도록 하는 단일 플랫폼을 제공합니다.
가장 큰 걱정거리 중 하나는 모니터링 도구 전반에 걸쳐 증가하는 알림 수와 이를 관리하는 방법입니다. 바로 이 지점에서 AIOps가 활약합니다. 지속적으로 적응하고 지식을 기반으로 구축하는 ML 알고리즘 기반의 도구를 사용하면 이러한 알림을 정리하고 조직이 이를 효과적으로 수행하는 데 필요한 시간과 인적 자본을 절약하는 데 도움이 됩니다. AIOps는 다운타임을 줄이는 동시에 문제와 알림을 식별하고 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
AIOps에는 인간에게는 없는 한 가지 특별한 기능, 즉 예측 분석도 있습니다. 앞서 언급했듯이 AIOps 프로세스의 초기 단계 중 하나는 데이터를 컴파일하고 분석하는 것입니다. 이 기술은 제시된 데이터를 사용하여 정보에 입각한 자동화된 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 한 걸음 더 나아가, AIOps는 향후 문제를 예측하고 성능에 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.
전반적으로 이러한 이점과 사용 사례는 IT 운영 효율성을 개선하기 위해 AIOps를 광범위하게 채택하는 것을 정당화합니다.
AIOps 솔루션
SD-WAN 및 AIOps
최근 몇 년 동안 SD-WAN(소프트웨어 정의 광역 네트워크)은 WAN 아키텍처에 민첩성, 복원력, 비용 절감이라는 많은 이점을 가져다주었습니다. 코로나19 팬데믹으로 인해 네트워크 연결이 기업의 최우선 과제가 되면서 이 유용한 메커니즘의 도입이 더욱 가속화되었습니다. 이로 인해 구축 과정에서 값비싼 IT 인력의 필요성은 줄었지만, WAN 중단을 감지하고 해결하는 문제는 여전히 남아 있습니다. 이것이 바로 SD-WAN 환경에서 AIOps의 장점입니다. SD-WAN과 통합된 자동화된 이벤트 상호연관은 높은 복원력으로 인해 본질적으로 중단을 숨기는 경향이 있는 환경에서 네트워크 문제를 정확히 찾아내는 데 도움이 됩니다. 인공 지능을 활용하는 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 예측 분석을 통해 가장 복잡한 위험 신호를 식별할 수 있습니다. AIOps는 SD-WAN의 기능과 효과의 범위를 확장하는 수단임이 분명합니다.
팔로알토 네트웍스는 Prisma SD-WAN 을 통해 AIOps에 의미 있는 진전을 이루었습니다. 기존 SD-WAN은 비용 절감을 위해 MPLS( 멀티프로토콜 레이블 스위칭 )에서 벗어나도록 지원하는 데 중점을 두었지만, 팔로알토 네트웍스는 자동화, 총소유비용 절감, 애플리케이션 성능 향상, 클라우드의 다양한 보안 및 네트워크 서비스를 제공하는 차세대 솔루션을 지향합니다. 최근 출시된 Prisma SD-WAN의 강력한 새 AIOps 개선 사항에는 이벤트 상호연관 및 분석, 향상된 대시보드 보기, 타사 수집기로의 텔레메트리 내보내기 등이 있습니다. 조직이 무자비한 속도로 대규모로 확장됨에 따라 네트워크 운영의 단순성과 자동화가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
Gartner는 공급업체를 평가하고 ML 및 예측 분석이 포함된 AI 기반 기술이 조직의 IT 운영에 도움이 되고 결과적으로 비용을 절감하는 방법에 대해 리더에게 인사이트를 제공하는 AIOps 플랫폼용 마켓 가이드를 보유하고 있습니다. 또한 Gartner는 AIOps 플랫폼의 지속적인 성장에 따른 트렌드와 주요 조사 결과를 제공합니다. Prisma SD-WAN에는 지루한 네트워크 운영을 줄이고 자동화하는 데 도움이 되는 AIOps 기능이 있습니다. Prisma SD-WAN은 최근 2021 Gartner 매직 쿼드런트 WAN 에지 인프라 부문 보고서에서 리더로 평가되었습니다.
Prisma SD-WAN으로네트워크 운영을 간소화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
AIOps FAQ
AIOps, 즉 IT 운영을 위한 인공 지능은 AI와 머신러닝을 활용하여 방대한 양의 실시간 데이터를 분석한다는 점에서 기존의 IT 운영 관리와 다릅니다. 기존의 IT 운영은 수동 프로세스와 사후 대응 방식에 의존하는 경우가 많았지만, AIOps는 예측 인사이트를 제공하고 일상적인 작업을 자동화하며 사전 예방적 문제 해결을 지원하므로 문제를 더 빠르게 감지하고 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.
AIOps 플랫폼의 핵심 구성 요소에는 다양한 소스(로그, 메트릭, 이벤트)에서의 데이터 수집, 실시간 데이터 처리, 패턴 인식 및 이상 징후 탐지를 위한 머신 러닝 알고리즘, 관련 이벤트를 연결하는 상호연관 엔진, 문제 해결을 위한 자동화 도구, 시각화 및 보고를 위한 대시보드 등이 있습니다. 이러한 구성 요소는 지속적인 모니터링, 예측 분석, 자동화된 사고 대응을 가능하게 합니다.
예, AIOps는 일상적인 작업을 자동화하고 수동 개입의 필요성을 줄이며 예측 분석을 통해 다운타임을 최소화하여 IT 비용을 절감할 수 있습니다. AIOps는 비즈니스에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하고 해결함으로써 인시던트 관리에 소요되는 시간과 리소스를 최소화하고 IT 운영을 최적화하며 인프라를 보다 효율적으로 사용하여 궁극적으로 전체 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
AIOps는 IT 운영에 대한 실시간 인사이트와 가시성을 제공하는 통합 플랫폼을 제공하여 IT와 다른 비즈니스 부서 간의 협업을 개선합니다. 이해관계자는 AIOps를 통해 관련 데이터에 액세스하고, IT 성능이 비즈니스 성과에 미치는 영향을 이해하며, 문제 해결 및 의사 결정 프로세스에서 보다 효과적으로 협업할 수 있습니다. 이러한 투명성은 IT와 비즈니스 목표 간의 더 나은 연계를 촉진합니다.
AIOps 도입으로 가장 큰 혜택을 받는 산업 분야는 금융, 의료, 통신, 소매, 제조 등입니다. 이러한 분야는 일반적으로 대량의 데이터, 복잡한 IT 인프라, 고가용성 및 성능에 대한 요구 사항을 처리합니다. AIOps는 인시던트 탐지 및 해결 시간을 개선하고 규정 준수를 보장하며 고객 경험을 개선하고 디지털 혁신 이니셔티브를 지원함으로써 이러한 산업에 도움을 줍니다.
