안녕하세요. OpsNow팀 입니다.

저번 주에 전세계 IT 대란이 발생했습니다.

보안 프로그램의 업그레이드가 컴퓨터 OS와 충돌이 발생하면서 주요 은행, 언론사와 항공사를 포함한 수많은 글로벌 기관들이 대규모 IT 중단 문제가 발생한 것입니다.

👉 전세계 IT 대란…항공기 운항 멈추고 방송·금융 차질 이어져(BBC News 코리아)

이런 IT 대란이 발생한 원인을 생각해 보면 다양한 원인들이 있을 수 있겠지만, 그 중에서도 핵심 원인은 시스템의 복잡도 증가와 선제적 대응의 미흡이 아닐까 하는 생각이 듭니다.

최근 시스템에는 클라우드, 마이크로서비스 아키텍처, 분산 처리, 엣지 컴퓨팅, AI/ML, 다양한 보안 솔루션 등이 적용되기에 시스템의 복잡도가 증가할 수 밖에 없습니다.

이렇게 복잡도가 증가한 시스템을 잘 운영하기 위해서는 운영에 투입되는 인력과 비용이 증가하게 되고 당연히 운영 비용이 늘어날 수 밖에 없는 것이죠.

그리고 문제가 발생하기 전에 선제적 대응까지 고려한다면 더 많은 비용이 발생할 수 밖에 없습니다.

이에 조직들은 운영 비용과 시스템의 안정성, 이 두 마리의 토끼를 모두 잡을 수 있는 방안을 고려할 수 밖에 없는 것이고 말이죠.

이런 고려의 결과로 IT 운영에 AI를 활용하는 방안을 모색하게 되었습니다.

바로 AIOps 입니다.

오늘은 이 AIOps에 대해서 자세히 살펴보겠습니다.

OpsHow 이야기

IT 운영의 세계에서는 매분, 매초가 중요합니다. 위에서 언급한 전세계 IT 대란의 사례처럼 서비스의 다운타임이 발생하면 바로 고객에게 불편함을 주게 되고 기업의 매출에도 영향을 줄 수 있으니까요. 하지만, 서비스의 다운타임을 최소화하기 위해서는 시스템이든 인력이든 더 많은 리소스가 필요하고, 이런 리소스로 인해 운영 비용이 증가할 수 밖에 없습니다. 

그렇기에 다운타임을 최소화하면서 운영 비용을 낮추기 위한 고민이 생겨났고, 이에 대한 해결 방법으로 AIOps라는 개념이 생겨났습니다.

AIOps란 무엇일까요?

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, IT 운영을 위한 인공 지능)는 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 IT 인프라를 유지 관리하는 프로세스를 말합니다.
즉, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 사용하여 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 것을 목표로 하는 접근 방식입니다.

그럼 AIOps를 사용하는 목적은 무엇일까요?

AIOps의 핵심 목적은 바로 회복 탄력성 있는 IT 운영 환경을 구축과 선제적인 장애 대응입니다.

그리고 이를 위한 필수 요건 몇 가지는 다음과 같습니다.

• 장애 감지(탐지)
• 다운타임 최소화
• 의사 결정에 도움
• 자동화

AIOps의 이점!

AIOps를 도입하면 다양한 이점이 있습니다.

• 효율성 향상: 자동화와 이상 탐지를 통해 업무 부담을 줄이고, 더 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다.
• 비용 절감: 문제를 선제적으로 예방하고, 리소스를 효율적으로 관리하여 비용을 절감할 수 있습니다.
• 신뢰성 향상: 지속적인 모니터링과 최적화로 서비스 안정성을 높일 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사결정: 실시간 데이터와 분석을 통해 정확한 의사결정이 가능합니다.

AIOps 성숙도 단계!

AIOps 성숙도의 단계적 접근 방식을 통해 조직은 반응적 문제 해결에서 사전 예방적자동화된 IT 운영으로 체계적으로 진화할 수 있습니다. AIOps의 성숙도 단계는 다음과 같습니다.

• Reactive Phase(반응적 단계)
• Integrated Phase(통합 단계)
• Analytical Phase(분석 단계)
• Prescriptive Phase(처방 단계)
• Automated Phase(자동화 단계)

앞으로도 계속해서 새로운 기술들이 등장할 것이고, 그런 기술들의 도입을 통해서 시스템은 더욱더 복잡해져 갈 것입니다.

이렇게 복잡해져가는 시스템들의 효율적인 운영을 위해서는 결국 AIOps가 더욱더 중요해지지 않을까 하는 생각이 듭니다.

설명한 AIOps에 대한 더 자세한 내용은 아래 글에서 확인하실 수 있습니다.

👉 IT 대란에 대한 해결 방법? AIOps! 
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