IT 대란에 대한 해결 방법? AIOps!

IT 대란에 대한 해결 방법?  AIOps!  AIOps 완벽한 이해를 위한 가이드

얼마 전 전세계적으로 IT 대란이 일어났습니다. 보안 프로그램이 마이크로소프트(MS) 윈도와 충돌하면서 이 상황이 발생했다고 합니다. 이로 인한 비용이 1조 4000억을 넘을 것이라고 추정하고 있습니다.

 “‘글로벌 IT 대란’ 비용 1조4000억 넘길 것”…전망 나왔다(한국경제)

이처럼 IT 운영에서는 매 순간이 중요합니다.애플리케이션이나 인프라 문제를 해결하는 과정에서 다운타임이 발생하면 안됩니다. 따라서 IT 운영팀은 안정적인 서비스를 위해서 모니터링 시스템을 구축하고 장애 발생에 촉각을 곤두세우고 있습니다.

최근 ITOps는 단순히 모니터링을 넘어 다양한 모니터링 도구를 사용하면서 발생하는 수많은 알림 속에서 중요한 알림을 찾아내고 이를 놓치지 않는 것이 중요해지고 있습니다.

만약 중요한 심각한 서비스 중단 관련 알림을 놓쳤다면…? 그 이후는 IT 운영 담당자, 개발자 분들 그리고 다른 분들까지도 모두 아실거라 생각합니다.

그러나 ITSM과 같은 통합 관리는 과도한 이벤트를 발생시켜 IT 노이즈를 증가시키고 이로 인한 피로도를 가중시키고 있습니다. 이를 해결하기 위해 이벤트 필터링, 이벤트 에스컬레이션, 이벤트 매니지먼트 기능이 고도화되고 있으나, 수동으로 이벤트 패턴을 등록해야하는 등 관리의 복잡성은 여전합니다.

IT 서비스와 복잡성이 증가함에 따라 관리해야하는 영역들과 서비스 지표들은 점점 늘어나고 있기 때문에 축적된 데이터를 기반으로 미래의 상황을 예측하고 이상 징후를 사전에 감지하고 대비할 수 있도록 체계를 갖추는 일이 중요해지고 있습니다.

AIOps는 AI(인공지능)과 Ops(운영)를 결합한 개념으로 IT 운영 문제를 자동으로 파악하고 해결하기 위해 머신 러닝, 데이터 분석 등을 적용하는 방식입니다.

서버, 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 등의 주요 지표들을 실시간으로 수집하고 저장된 데이터를 기반으로 방대한 양의 데이터를 분석하여 해석하여, 잠재적인 장애를 예측하고 성능을 최적화할 수 있도록 하는 것이 핵심입니다.

즉, AI 기술로 미래 성능 값을 예측해 성능 최적화를 위해 IT 인프라 증설 필요성 등을 판단하고, 장애 발생까지 예측하여 크리티컬한 문제가 발생하기 전에 미리 조치를 취할 수 있도록(심지어 간단한 조치는 자동으로 해결하는) 합리적인 의사결정까지 돕는 AIOps 개념이 도입되고 있습니다.

시장의 변화에 따른 AIOps의 필요성

클라우드 도입이 가속화됨에 따라 새로운 인프라를 안정적으로 정착시키고 모니터링할 수 있게 해주는 AIOps 플랫폼 수요는 점점 증가할 것이라 전망됩니다.

AIOps의 핵심 포인트 중 하나는 후속 대응적인 IT 운영 관리에서 선제적인 IT 운영 관리로 전환하는 것입니다.

현대의 복잡한 운영 시스템에서 효과적으로 데이터의 패턴 분석을 통한 장애를 사전에 예측하거나 장애가 발생한 경우 원인을 신속하게 추적하도록 정보를 제공하여 MTTR을 최소화하도록 합니다.

IT 인프라 전반의 성능을 개선하고 사고를 보가 정확하게 해결하고 신속하게 해결하려는 팀의 요구 사항이 증가하면서 기업들은 AI 기반 솔루션 채택으로 초점을 전환하고 있습니다.

또한 클라우드 전환, 데이터 볼륨 증가, 시스템의 복잡성 증가로 인해 AIOps의 채택은 더욱 가속화될 전망입니다.

그럼 AIOps 목적은 무엇일까요?

결국 회복 탄력성 있는 IT 운영 환경을 구축과 선제적인 장애 대응이 핵심입니다. AIOps는 IT 운영을 혁신할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.

그럼 AIOps를 위한 필수 요건에 대해서 알아보겠습니다.

1. 장애 감지(탐지): 시스템에 장애가 일어났을 때 그것을 빠르게 탐지하는 것은 모니터링의 가장 중요한 역할입니다. 시스템 관리자는 장애가 발생했을 때, 문제가 일어난 상황과 시점을 빠르게 알기를 원합니다. 하지만 그렇다고, 시스템에 영향을 주지 않는 문제까지는… 자세히 알고 싶지 않을 것 입니다. 즉, 서비스에 영향을 주는 문제만 알고 싶다는 것이 포인트입니다.
2. 다운타임 최소화: 피할 수 없는 것이 서비스의 장애라지만 서비스 운영자의 입장에서는 다운타임만은 제발 피하고 싶을 것입니다. 장애가 복구 되기까지의 1분 1초가 1년으로 느껴지기 때문이고, 고객에게 상황에 대한 알림을 물론 상부 보고까지…
   여튼 다운타임 최소화는 물론 다시는 동일한 장애가 발생하지 않도록 근본 원인을 파악하고 조치하는 것이 중요합니다.
3. 의사 결정에 도움: 관리자들은 사용자의 서비스 이용 형태 변화에 대해 직관력을 가지기를 원합니다. 이유는 변화로 인해 의사 결정을 내려야 할 때 올바른 결정을 내리고 싶기 때문입니다. 근거 없는 추정과 합리적이지 못한 결정은.. 큰 화를 불러올수도 있기 때문에, 축적된 의미 있는 데이터를 통한 결정은 마음까지 평온하게 만들어 줍니다. 🙂
4. 자동화: 모니터링을 통해 예상 가능한 범위의 장애가 발생하면 관리자가 미리 설정해 둔 프로세스대로 시스템이 스스로 이를 수행해야 합니다.
   자동으로 담당자에게 얼럿을 전달하여, 확인하고 처리하거나 혹은 더 나아가 스스로 조치까지 수행하는 것입니다.

AIOps 성숙도 단계

AIOps 성숙도의 단계적 접근 방식을 통해 조직은 반응적 문제 해결에서 사전
예방적자동화된 IT 운영으로 체계적으로 진화할 수 있습니다. 이는 데이터 기반 통찰력을 통해 향상된 효율성, 더 나은 의사 결정, 지속적인 비즈니스 성공을 위해 반드시 필요한 부분입니다.

출처 : https://www.leewayhertz.com/aiops/#How-does-AIOps-work, LeewayHertz

• 반응적 단계: 이 단계에서 조직은 즉각적인 IT 문제와 사건에 반응하며, 주로 운영에 집중합니다.
• 통합 단계: 조직이 성장함에 따라 다양한 데이터 소스를 통합 프레임워크로 통합합니다. IT 운영팀 간의 장벽이 무너지고, 향상된 의사소통과 협업이 이루어집니다. 운영을 간소화하고 효율성을 높이는 방향으로 ITSM(IT 서비스 관리)이 강조됩니다.
• 분석 단계: 이 단계에서 조직은 체계적인 분석 전략을 수립하고 데이터 투명성을 높입니다. 데이터 기반 통찰력을 활용하여 지표를 정의하고 ITSM 프로세스를 개선할 수 있습니다. 이를 통해 성과를 효과적으로 모니터링하고 최적화할 영역을 파악할 수 있습니다.
• 처방(조치) 단계: 처방 단계에서 조직은 자동화와 머신 러닝 기능을 활용합니다. 자동화는 ITSM 프로세스에 깊이 내재되어 의사 결정을 보완합니다. 예측 분석은 잠재적인 문제를 사전에 파악하고 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 자동화 단계: 이 단계에서 조직은 데이터 통합과 IT 운영의 완전한 자동화를 달성합니다. 머신 러닝 모델은 예측 분석과 의사 결정에 필수적입니다. 분석의 투명성이 중요하며, 최적화된 IT 운영을 통해 상당한 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

(ITSM은 IT 서비스 관리 전반에 걸쳐 체계적인 프로세스와 관리를 중점으로 하는 반면, AIOps는 AI와 데이터 기반의 기술을 활용하여 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 것에 초점을 맞추고 있습니다.)

오늘은 AI를 활용한 IT 운영인 AIOps에 대해서 공유해 드렸습니다.

계속해서 복잡해지는 시스템 환경과 얼마 전 발생한 IT 대란처럼 예측할 수 없는 상황 속에서 AIOps는 중요한 개념이 아닐까 하는 생각이 드네요.

저희에게는 클라우드에 대한 다양한 정보와 경험, 그리고 도구가 있습니다.

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