AIOps란?
게시 됨: 2023-04-25현재 IT 의사 결정자의 91%는 자동화가 미래의 게임 체인저임을 인식하고 있습니다. 그들은 향후 3~5년 동안 모든 IT 시스템이 비즈니스 목표에 따라 자율적으로 대응할 수 있을 것으로 예상합니다. IT에서 자동화 운영(AO)의 핵심은 AIOps를 통한 인공 지능의 사용입니다. 다양한 모니터링 장비 및 기타 소스에서 생성된 비정형 데이터에서 사전 및 사후 대응적 발생을 예측/식별하기 위해 AI 기술을 사용하는 시스템입니다. 이것은 오늘날 우리가 알고 있는 IT에 중요한 영향을 미칩니다.
AIOps란?
Gartner는 AIOps를 " 빅 데이터와 머신 러닝을 결합하여 이벤트 상관 관계, 이상 탐지 및 인과 관계 결정을 포함한 IT 운영 프로세스를 자동화하는 " 수단으로 정의합니다. Gartner는 2016년에 IT 운영 분석을 향상시키는 기계 학습 분석 기술에 대한 산업 분류로 이 문구를 만들었습니다.
그 이후로 우리는 AIOps가 방법론일 뿐만 아니라 이벤트/머신 데이터 분석 및 처리에 IT가 필요로 하는 모든 도구를 처음부터 새로 구축하지 않고도 패키징하는 일종의 소프트웨어 플랫폼으로 부상하는 것을 목격했습니다.
간단히 말해 AIOps는 다양한 수동 IT 운영 솔루션을 직관적이고 지능적이며 자동화된 단일 IT 운영 플랫폼으로 병합합니다. 엔드-투-엔드 가시성과 컨텍스트를 기반으로 귀하의 팀과 귀하는 속도 저하 및 중단에 더 빠르게, 심지어 선제적으로 대응할 수 있습니다. 그 핵심에는 데이터(현재 적절하게 구성됨)와 고급 데이터 분석 알고리즘의 홍수가 있습니다.
( 또한 읽기: 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스란 무엇입니까?)
AIOps의 구성 요소는 무엇입니까?
AIOps는 다음 요소를 사용하여 IT 운영을 향상시킵니다.
1. 다양한 출처의 데이터 통합
AIOps는 이벤트 기록, 시스템 모니터링, 앱, 작업 데이터 및 티켓과 같은 여러 IT 인프라 스트림에서 데이터를 수집합니다. 정보 사일로를 제거하면 네트워크 이벤트를 보다 간단하게 관리, 모니터링 및 연결하여 원인을 식별할 수 있습니다.
2. AI 알고리즘
산업 또는 IT 관련 ML 및 AI 알고리즘을 다룹니다. IT 회사의 주요 목표와 자원은 그 내용과 구조를 결정합니다. 이러한 알고리즘은 인공 지능이 우선 순위를 지정할 운영 목표를 설정합니다.
3. 비즈니스 규칙
AIOps는 비즈니스 로직과 패턴 분류를 사용하여 반응이 필요한 이벤트를 안정적으로 식별합니다. 훈련 데이터 세트에 따라 이상을 발견하기 위한 고유한 규칙을 생성할 수 있는 기계 학습 방법을 사용할 수도 있습니다. 규칙과 패턴을 통해 "정상적인" 네트워크 활동과 "비정상적인" 네트워크 활동을 구분합니다.
4. 데이터 처리
실시간 데이터 처리를 통해 ITOps 팀은 성능 최적화 목표를 달성하고 보안 분석가가 대응책을 배포할 수 있도록 지원합니다. AI를 사용하면 막대한 양의 데이터를 대규모로 실시간으로 효과적으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 결과적으로 이상을 감지하고 AIOps 도구에서 인식한 이벤트에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.
5. 인지 기술
AIOps를 정의하는 기능입니다. 방대한 양의 데이터에 대한 지능적인 검사는 인공 지능에 의해 수행됩니다. 히스토그램, 차트 및 시각 자료를 생성하기 위해 기계 데이터를 상호 연관시키고 걸러내는 수학 방정식을 통해 심층 분석을 수행합니다. 또한 머신 러닝은 사용자의 행동에서 "학습"하고 그에 따라 자율적으로 모델을 조정할 수 있습니다. 인사이트는 동적(종종 실시간) 대시보드를 사용하여 제공됩니다.
6. 연결된 워크플로우
AIOps는 여러 IT 운영을 자동화하고 조정하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 새로 도입된 기능을 실시간으로 평가하거나 결함 및 이상을 발견하기 위한 자세한 로그 검사를 수행할 수 있습니다. 이를 가능하게 하기 위해 AIOps 플랫폼은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 IT 모니터링 에코시스템의 다른 구성 요소에 연결됩니다.
AIOps는 어떻게 작동합니까?
AIOps의 작업은 세 단계로 나눌 수 있습니다.
- 첫째, 서로 다른 IT 인프라 구성 요소에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 수집하고 집계합니다. 여기에는 애플리케이션 요구 사항, 성능 모니터링 도구 또는 서비스 티켓팅 시스템이 포함될 수 있습니다.
- 둘째, "신호"와 "노이즈"를 지능적으로 구분합니다. 그런 다음 언어, 연대기 및 토폴로지와 같은 다양한 매개변수에 따라 이 관련 정보를 구성하고 연결합니다. 이를 통해 시스템 성능 및 가용성 문제와 관련된 중요한 사고 및 패턴을 식별할 수 있으며 오탐 및 오탐이 최소화됩니다.
- 셋째, 인시던트의 근본적인 원인을 식별하고 IT 및 DevOps 부서에 적시에 수정하도록 알립니다. 어떤 경우에는 사람의 개입 없이 이러한 어려움을 자동으로 해결할 수도 있습니다.
- 마지막으로 IT 인프라를 관리하는 개인 간의 협업을 촉진합니다. AIOps는 관련 요원 및 그룹에 경고할 뿐만 아니라 특히 사람들이 지리적으로 분산된 경우 그들 간의 협업을 장려합니다. 또한 유사한 상황에 대한 향후 진단을 신속하게 수행하는 데 도움이 되는 이벤트 데이터를 유지합니다.
AIOps의 6가지 주요 이점
대규모 IT 팀을 보유한 기술 회사와 기업 모두 다음과 같은 이유로 점점 더 AIOps를 채택하고 있습니다.
1. 가시성 향상
관찰 가능성은 분산된 프로그램과 프로그램이 작동하는 하드웨어에서 연속적인 성능 데이터 흐름을 소비, 집계 및 분석할 수 있는 능력입니다. 이를 통해 서비스 수준 계약(SLA) 및 기타 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 애플리케이션의 보다 효율적인 모니터링, 문제 해결 및 디버깅이 가능합니다.
2. 예측 작업 자동화
AIOps 시스템은 데이터를 분석하고 연관시켜 고급 분석 및 자동화된 작업을 제공할 수 있습니다. 예측 분석을 사용하면 동적 리소스 최적화를 자동화하여 상당한 수요 예측이 불가능한 상황에서도 리소스 비용을 안전하게 줄이면서 애플리케이션 성능을 보장할 수 있습니다.
3. 다운타임 최소화
시스템 및 애플리케이션 중단 시간은 수익 손실, 생산성 감소 및 평판 실추로 인해 비용이 많이 들 수 있습니다. AIOps를 사용하면 IT, DevOps, DevSecOps 또는 사이트 안정성 엔지니어링(SRE) 팀이 심각하고 치명적인 문제가 되기 전에 개발 중인 문제를 인식하고 대응할 수 있습니다.
4. 보안 위협에 대처
복잡성과 크기 측면에서 환경이 발전함에 따라 해결해야 할 위험의 수도 증가합니다. 수동 기술은 변화의 속도를 따라갈 수 없지만 AIOps 솔루션을 사용하면 취약성 문제를 식별, 평가, 우선 순위 지정 및 해결할 수 있습니다.
5. 인적 자원 사용 최적화
운영 문제의 자동 감지 및 재프로그래밍된 반응 스크립트는 효율적인 리소스 할당을 허용하여 운영 비용을 줄입니다. 또한 인적 자원이 새롭고 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 하여 더 나은 직원 경험을 제공합니다.
6. 결과 개선
IT 운영 혼란을 제거하고 다양한 IT 설정의 운영 데이터를 통합함으로써 AIOps는 근본 문제를 식별하고 사람보다 더 빠르고 정확하게 해결책을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 이전에는 달성할 수 없었던 평균 해결 시간(MTTR) 목표를 설정하고 달성할 수 있습니다. 이것은 공유 서비스 조직과 관리형 서비스 공급자에게 엄청난 차이를 만듭니다.
AIOps에 단점이 있습니까?
AIOps에는 몇 가지 장점이 있습니다. 그러나 배포에는 단점이 있습니다. AIOps 구현에는 IT 프로세스에 상당한 수정이 필요합니다. 또한 IT 직원의 역할과 의무를 변경합니다. 직원들은 재배치 또는 해고를 초래할 수 있다는 두려움 때문에 이를 위협으로 간주할 수 있습니다.
또한 활동을 효과적으로 자동화하려면 AIOps에 대한 포괄적인 이해가 필요합니다. 이 기술은 대부분의 프로세스를 자동화하지만 완전히 독립적인 것은 아닙니다. 이를 위해서는 조직 운영에 완전히 정통한 개인이 조직 내에 있어야 합니다.
AIOps는 전문 지식이 필요하지 않은 일반 작업을 대부분 자동화합니다. 이를 통해 IT 직원은 프로세스 향상 및 시스템 최적화와 같은 다른 생산적인 작업에 집중할 수 있습니다. 반대로 사람들이 이제 AIOps가 쉽게 수행할 수 있는 활동에 국한되면 리소스 문제가 발생할 수 있습니다.
마지막 생각들
고려해야 할 상위 옵션 중 일부는 AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic입니다. AIOps의 이점을 최대한 활용하려면 조직에서 통계 상관 기반 알고리즘을 사용하는 도구를 수용하는 것 이상을 수행해야 합니다. 조직은 종단 간 투명성, 관찰 가능성 및 책임을 제공하는 AIOps 플랫폼을 배포해야 합니다. 인스타나; 귀하의 결정은 달성하고자 하는 AIOps의 정확한 비즈니스 이점, 사용 사례 및 현재 IT 환경에 따라 달라집니다.