AIOps 기반 관리형 클라우드 서비스

AIOps란 무엇인가요?

더 많은 기업이 하이브리드 클라우드 환경을 수용하고 첨단 기술을 채택함에 따라 IT 운영이 복잡해지고 데이터가 방대해집니다. 디지털 전환을 가속화하고 비용이 많이 드는 서비스 중단을 방지하려면 IT 인프라와 운영이 이 속도를 따라가야 합니다. 또한 조직은 일상적인 작업에 집중하기보다 전략적인 프로젝트를 위해 숙련된 인력을 확보할 수 있는 방법으로 혁신해야 합니다.

IT 운영을 위한 인공지능(AIOps)은 한마디로 빅데이터와 분석, 머신러닝 기능을 결합해 IT 운영을 자동화하는 방식입니다. AIOps의 궁극적인 목표는 IT 운영 팀이 문제를 더 빠르게 예측, 발견 및 수정하고, 실행 가능한 인사이트를 얻고, 응답 시간을 단축하고, 정보에 입각한 의사 결정을 내려 비즈니스 결과를 개선하도록 돕는 것입니다.

98% 의 기업이 1시간의 다운타임이 발생할 경우 피해 비용은 10만 달러 이상이 될 것이라고 예상했습니다.

"AIOps는 빅데이터와 머신러닝을 결합해 이벤트 상관관계, 이상 징후 감지,
인과관계 판단 등 IT 운영 프로세스를 자동화합니다."

- 가트너

AIOps의 핵심 역할은 여러 IT 운영 도구에서 데이터를 수집 및 분석하여 다음의 작업을 수행하는 것입니다.

AIOps의 주요 기능

전환

기존의 애널리틱스 기능

발견 및 반응

실시간 자동 구현

경고

잠재적인 문제를 사전에 예방적으로 대응

왜 AIOps가 필요한가요?

복잡성 제어

하이브리드 및 멀티 클라우드를 수용하는 것이 의무가 됨에 따라 IT 운영을 관리하고 실행 가능한 결론을 위해 운영 데이터를 활용하는 것은 어려운 일이 되고 있습니다. 복잡성이 기하급수적으로 증가하여, 특히 매일 수백만 건의 운영 이벤트를 생성하는 대기업에서 지속적인 서비스 보장은 인간의 능력을 넘어선 작업이 되었습니다.

AIOps는 기업의 IT 운영 팀이 수동 작업을 줄이고, 운영을 간소화하며, 중요한 기능의 성능에 영향을 미치는 사고를 식별 및 해결하고, MTTR(평균 복구 시간)을 단축하고, 비즈니스의 전략적 혁신에 기여할 수 있도록 하는 디지털 혁신입니다.

Cloud4C AIOps 플랫폼은 빅데이터, 머신러닝 및 기타 고급 분석 기술을 사용하여 사전 예방적, 개인적, 동적 통찰력을 통해 IT 운영(모니터링, 자동화 및 서비스 데스크) 기능을 직간접적으로 향상시킵니다.

비즈니스의 가치

지속적인 인사이트

모니터링

서비스 데스크

자동화

AIOps
플랫폼

머신 러닝

+

빅 데이터

인공 지능은 IT 운영을 어떻게 향상시키나요?

AIOps가 어떻게 작동하는지 이해하려면 먼저 AIOps의 각 핵심 기술이 프로세스에서 수행하는 역할을 살펴봐야 합니다. 첫째, AIOps는 빅 데이터 플랫폼을 활용하여 하나의 중앙 데이터베이스에서 다양한 유형의 사일로화된 IT 운영 데이터(성능 이력 및 이벤트, 시스템 로그 및 메트릭, 네트워크 데이터, 패킷 데이터, 실시간 스트리밍 데이터, 티켓팅 데이터 등)를 수집합니다.

둘째, 고급 애널리틱스 도구와 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 IT 운영 데이터를 면밀히 조사하고 이상 이벤트를 '노이즈'와 구별한 다음 특정 알고리즘을 사용하여 이상 이벤트의 근본 원인을 없애고 해결 방법을 제안합니다. 또한 관련 IT 팀에 경고 라우팅을 자동화하거나 자동 응답을 트리거하여 사람의 개입 없이 실시간으로 잠재적 문제를 해결합니다.

머신 러닝으로 구동되는 지속적인 학습은 AIOps 플랫폼이 지속적으로 자체 업그레이드하여 비정상적인 이벤트를 더 빠르게 식별 및 경고하고, 보다 효과적인 해결책을 제공하고, 변경 사항(DevOps에서 수행하는 최근 시스템 재구성 또는 인프라 프로비저닝)에 더 잘 적응할 수 있는 기술 중심 프로세스의 핵심 기능입니다.

운영 관리에서 인공 지능의 주요 사용 사례 고찰
가트너의 AIOps 5가지 주요 사용 사례 및 애플리케이션은 다음과 같습니다.

빅데이터
관리

성능
분석

이상
감지

이벤트 상관관계
및 분석

IT 서비스
관리

Monitoring
Service Desk
Automation
AIOPs
Machine Learning
& Big Data

Automation

ML

AI

Domain Algorithms

Rules and Patterns

Real Time Processing

Predictive Analytics

Events

Monitoring

Tickets

Logs

Data Sources

AIOps 기반 서비스 관리의 이점

Cloud4C AIOps 플랫폼 기반 관리형 서비스는 AI, 머신 러닝 및 신경망 기술을 적용하여 애플리케이션, 클라우드 서비스, 네트워크 및 인프라의 데이터를 모니터링합니다. IT 운영 관리 및 DevOps 팀은 고객에게 영향이 미치기 전에 상황을 감지하여 해결하고, 환경의 변화 조건을 사전 예방적이며 조기에 감지할 수 있도록 지원을 제공합니다.

inforgraphic for aiops in aiops services

AIOPS
기반
인텔리전트
관리형
서비스

애플리케이션

SAP Basis, Oracle e-Biz, 뱅킹 및
금융업, Microsoft Sharepoint, Dynamics
보안

도구: Azure 네이티브 + 타사(SIEM, PIM,
DAM, HBSS, VA, PT, Encryptions) Falcon,
SecCon, AppArmor, Anchore 엔진
백업 및 복제

Azure - 백업, Commvault 복제 - ASR,
Cloudendure, Veeam, 네이티브 DB 복제
컴플라이언스

PCIDSS, NESA, SAMA, GDPR,
FedRamp, MSA, RAP
CloudOps

Azure Cloud Platform Management, 코드형 IaaS,
성능 최적화, 자동화 및 모니터링,
서비스 관리 및 거버넌스
SysOps

가상 인스턴스 - OS(Windows, Linux)
컨테이너 - VM의 Docker 및 Kubernetes, Azure Kubernetes
Services 및 Azure Native Services,
Big Data Platform Storage"
데이터베이스 관리

Azure PaaS(MS SQL, MariaDB, MySQL,
PostgreSQL), VM의 DB (MS SQL, MySQL, MariaDB,
PostgreSQL, SAP HANA, SAP ASE, MaxDB)
네트워크

Azure 클라우드 네이티브 - 방화벽, 로드 밸런서,
VPN 게이트웨이, Express Route, OEM Appliances
- Fortinet, Cisco, F5, A10, Barracudda
DevOps / 자동화

Terraform, CHEF, Ansible,
Puppet, SAP LaMa

Cloud4C는 성능 모니터링과 ITSM(IT Service Management) 시스템 간의 중요한 인텔리전스 레이어와 통합 기능을 제공하여 불필요한 운영 작업을 줄입니다. AIOps는 협업 워크스페이스를 구성하여 상황을 해결하고, 유사한 상황 발생시 해결 가능한 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 이와 같이, Cloud4C AIOps는 신속한 평균 감지 시간(MTTD) 및 평균 해결 시간(MTTR) 인시던트를 제공합니다.

Cloud4C AIOps는 IT Ops 및 DevOps 팀에게 중요한 IT 아키텍처, 서비스 및 비즈니스 애플리케이션에 대한 더 깊은 이해와 제어를 제공합니다. 운영자는 서비스 중단 방지를 위해 사전 알림, 근본 원인 파악을 위한 여러 도구를 사용할 수 있습니다.