IT 운영 관리를 위해 AIOps를 시작하는 방법은 무엇입니까?

일반적으로 AIOps로 알려진 IT 운영용 인공 지능은 기계 학습(ML) 및 분석을 활용하여 IT 운영 관리를 자동화하고 개선하는 기술입니다. AIOps는 IT 팀에 시스템 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 문제를 사전에 식별하고 신속하게 해결하여 궁극적으로 다운타임을 줄이고 전반적인 효율성을 높일 수 있도록 합니다.

오늘날의 비즈니스 환경에서 IT 인프라는 점점 더 복잡해지고 있어 IT 팀이 이러한 시스템을 효과적으로 관리하고 모니터링하기가 어렵습니다. AIOps는 IT 팀이 IT 운영에 AI의 힘을 활용하여 일상적인 작업을 자동화하고 IT 환경에 대한 가시성을 확보하며 사고 관리를 간소화할 수 있도록 지원함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

이 기사에서는 IT 운영을 위한 AI의 이점과 조직이 AIOps를 시작하는 방법을 살펴봅니다. 또한 조직에서 IT 운영을 위한 인공 지능을 구현하기 위한 몇 가지 모범 사례에 대해 논의하고 AIOps의 실제 사용 사례를 강조합니다. 자, 뛰어들자!

IT 인프라 관리에서 AIOps의 중요성

IT 운영용 AI는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 IT 운영 관리를 개선하는 일련의 도구 및 기술입니다. 이러한 솔루션을 통해 IT 팀은 일상적인 작업과 프로세스를 자동화하고, 문제를 사전에 식별하고, 인시던트에 보다 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.

인공 지능 운영 관리는 비즈니스에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다. AIOps는 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 인프라, 애플리케이션 및 로그를 비롯한 다양한 소스의 대량 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 이상 징후를 감지하며 잠재적인 문제를 예측합니다. AIOps 도구는 IT 시스템의 상태와 성능에 대한 실시간 통찰력을 제공함으로써 IT 팀이 IT 인프라를 사전 예방적으로 관리하고 다운타임을 방지하며 시스템 성능을 개선할 수 있도록 지원합니다.

AI가 IT 운영에 미치는 영향은 상당합니다. 인공 지능 운영 관리를 통해 IT 팀은 IT 시스템에 대한 전체적인 보기를 제공하여 비즈니스 영향을 기반으로 문제를 식별하고 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 중요한 문제에 노력을 집중할 수 있으므로 해결 시간이 단축되고 서비스 수준이 향상됩니다.

인공 지능 운영 관리의 주요 이점 중 하나는 사고 관리를 개선하는 능력입니다. AIOps 도구는 이벤트와 인시던트를 자동으로 연관시켜 문제를 식별하고 진단하는 데 필요한 시간을 줄입니다. AIOps는 또한 인시던트 수정을 자동화하여 수동 작업과 인적 오류의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

AIOps는 IT 운영 관리를 위한 게임 체인저입니다. IT 운영에 AI를 활용함으로써 IT 팀은 시스템 가용성을 개선하고 생산성을 높이며 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 아직 IT 운영을 위한 AIOps 탐색을 시작하지 않았다면 지금이 시작해야 할 때입니다.

IT 운영 관리에서 AIOPS의 이점

AIOps는 IT 운영 관리에 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 다음은 비즈니스에 AIOps를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점입니다.

1. 완전한 가시성 제공: AIOps를 통해 IT 팀은 IT 시스템에 대한 전체 보기를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 서버, 애플리케이션 및 네트워크 장치의 성능을 실시간으로 모니터링하여 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다.
2. 선제적 문제 방지: 비즈니스용 AIOps는 잠재적인 문제가 발생하기 전에 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션이 느리게 실행되는 경우 AIOps 도구는 근본 원인을 식별하고 사용자에게 영향을 미치기 전에 성능을 개선하기 위한 조치를 제안할 수 있습니다.
3. IT 서비스 관리 개선: AIOps 도구는 비즈니스 영향에 따라 문제의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 서버 중단이 중요한 비즈니스 운영에 영향을 미치는 경우 IT 팀은 보다 긴급하게 대응하고 서비스를 신속하게 복원할 수 있습니다.
4. 애플리케이션 영향 방지: AIOps 도구는 IT 팀이 비즈니스 운영에 가장 중요한 애플리케이션을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 전자 상거래 회사는 성수기 동안 수익 손실을 피하기 위해 블로그보다 온라인 쇼핑 애플리케이션에 우선순위를 둘 수 있습니다.
5. AI 자동화를 통해 소음 감소: AIOps 도구는 AI 자동화를 사용하여 소음을 걸러냄으로써 IT 팀이 수동으로 처리해야 하는 경고 수를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 가장 중요한 문제에 집중하고 더 빠르게 대응할 수 있습니다.
6. 비용 최적화: AIOps 도구는 기업이 수동 작업을 자동화하여 비용을 최적화하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 도구는 서버 패칭을 자동화하여 값비싼 인적 자원의 필요성을 줄이고 IT 팀이 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
7. 복원력 향상: AIOps 도구는 IT 팀이 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있도록 하여 IT 시스템의 복원력을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 서버가 다운되면 AIOps 도구는 IT 팀이 신속하게 문제를 식별하고 서비스를 복원하여 다운타임의 영향을 최소화하도록 도울 수 있습니다.

AIOps 시작하기

IT 운영이 점점 더 복잡해지고 데이터 양이 증가함에 따라 많은 조직이 효율성과 성능을 개선하기 위해 AIOps로 전환하고 있습니다. AIOps를 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

AIOps 구현 준비:

AIOps를 구현하기 전에 AIOps에 필요한 비즈니스 목표, 사용 사례 및 데이터 소스를 명확하게 이해하는 것이 중요합니다. 여기에는 AIOps의 이점을 누릴 애플리케이션과 서비스를 식별하고 기존 IT 인프라의 준비 상태를 평가하는 것이 포함됩니다. IT 운영, 개발, 비즈니스 등 다양한 팀의 이해관계자를 계획 및 구현 프로세스에 참여시키는 것도 중요합니다.

올바른 AIOps 도구 및 플랫폼 식별:

사용할 수 있는 AIOps 도구와 플랫폼이 너무 많기 때문에 조직에 적합한 것을 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 기존 시스템과의 통합 능력, AI 기능 및 사용 편의성을 기반으로 도구를 평가하는 것이 중요합니다. 예를 들어 일부 도구는 이상 감지에 특화되어 있고 다른 도구는 근본 원인 분석 또는 예측 유지 관리에 중점을 둘 수 있습니다.

AIOps 인프라 설정:

AIOps에는 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 인프라가 필요합니다. 조직은 Amazon Web Services(AWS) 또는 Microsoft Azure와 같은 클라우드 기반 플랫폼(여기 가이드)을 사용하여 필요한 AIOps 인프라를 설정할 수 있습니다. 또 다른 옵션은 데이터 수집, 처리 및 분석을 처리하도록 특별히 설계된 AIOps 플랫폼을 사용하는 것입니다.

전체 채택 계획

전체 채택을 시각화하려면 조직이 AIOps 인프라 및 도구를 성공적으로 구현하고 개선된 IT 운영 관리의 이점을 누리고 있는 미래 상태를 그려보는 것이 포함됩니다. 여기에는 AIOps가 비즈니스에 미칠 수 있는 혁신적 영향을 구상하고 완전한 채택을 달성하기 위한 명확한 목표와 이정표를 설정하는 것이 포함됩니다.

구현 준비, 올바른 도구 및 플랫폼 식별, 인프라 설정을 통해 AIOps의 이점을 실현하고 완전한 채택을 달성하기 위한 첫 번째 단계를 밟을 수 있습니다.

AIOps 구현 모범 사례

IT 운영 관리를 위한 AIOps를 구현하려면 성공적인 채택과 최적의 결과를 보장하기 위해 특정 모범 사례를 준수해야 합니다. 고려해야 할 주요 모범 사례는 다음과 같습니다.

AIOps를 위한 강력한 기반 구축

AIOps를 구현하려면 성공을 보장하기 위한 강력한 기반이 필요합니다. 이 기반에는 비즈니스 목표에 대한 명확한 이해, 올바른 AIOps 도구 선택, 잘 정의된 데이터 수집 및 분석 프로세스 보유가 포함되어야 합니다.

올바른 데이터 수집 및 처리 기능 구축

AIOps는 데이터에 크게 의존하므로 올바른 데이터 수집 및 처리 기능을 설정하는 것이 중요합니다. 여기에는 데이터 소스 정의, 관련 데이터 포인트 식별, 데이터 처리를 위한 올바른 기술 확보가 포함됩니다. 예를 들어 기계 학습 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 식별하고 IT 운영 관리에 대한 통찰력을 제공합니다.

데이터 태그 지정 및 보호

적절한 데이터 태깅 및 보안은 AIOps 구현에 필수적입니다. 이렇게 하면 AIOps 도구를 교육하는 데 올바른 데이터가 사용되고 중요한 데이터가 보호됩니다. AIOps 도구는 데이터에 태그를 지정하여 관련 데이터 포인트를 쉽게 식별하고 IT 운영 관리에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 데이터 보안은 의료 애플리케이션의 핵심입니다. 그러한 애플리케이션 중 하나가 YouComm입니다. 여기서 우리 팀은 앱에 AI 기능을 장착하여 실시간 통신 문제를 해결했습니다.

협업 문화 만들기

AIOps를 성공적으로 구현하려면 IT 운영 팀과 다른 부서 간의 협업이 필요합니다. 여기에는 데이터 공유, 공통 목표 정의 및 열린 커뮤니케이션 채널 확보가 포함됩니다. 예를 들어 IT 운영 팀은 개발 팀과 협력하여 애플리케이션 문제를 식별하고 애플리케이션 성능을 개선할 수 있습니다.

API 활용

API는 서로 다른 시스템이 서로 통신할 수 있도록 하여 AIOps를 구현하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 통해 IT 운영 팀은 클라우드 서비스 또는 타사 도구와 같은 다양한 소스의 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 도구를 모니터링 도구와 통합하면 IT 운영 팀이 전체 IT 인프라에서 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 이러한 모범 사례는 조직이 AIOps의 이점을 극대화하고 IT 운영 관리를 위한 AIOps의 성공적인 채택을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AIOps 구현의 과제 극복

IT 운영 관리를 위해 AIOps를 구현하는 것은 어려울 수 있지만 올바른 접근 방식과 모범 사례를 통해 이러한 문제를 극복할 수 있습니다.

IT 운영 관리를 위해 AI를 구현하는 것은 어려운 작업이 될 수 있으며 조직이 직면하는 몇 가지 일반적인 문제가 있습니다. 이를 극복하기 위한 주요 과제와 전략은 다음과 같습니다.

데이터 품질 문제

AIOps 애플리케이션은 고품질 데이터에 의존하여 정확한 통찰력과 권장 사항을 제공합니다. 그러나 IT 운영에서 생성되는 방대한 양의 데이터로 인해 데이터 품질이 주요 문제가 될 수 있습니다. 조직은 데이터 정리, 정규화 및 통합과 같은 데이터 품질 이니셔티브에 투자하여 이 문제를 극복할 수 있습니다. 조직은 데이터 정확성과 완전성을 보장함으로써 AIOps의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.

AI 및 AIOps 애플리케이션에 대한 이해 부족

많은 조직이 AI 및 AIOps가 IT 운영 개선에 어떻게 도움이 되는지 명확하게 이해하지 못할 수 있습니다. 이 문제를 극복하기 위해 IT 팀은 이해 관계자를 교육하고 AIOps의 기능 및 애플리케이션에 대한 인식을 구축할 수 있습니다. 여기에는 AIOps가 다른 조직이 IT 운영 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되었는지에 대한 성공 사례 및 사용 사례 공유가 포함될 수 있습니다.

기존 도구 및 기술과 AIOps 통합의 어려움

AIOps 솔루션은 기존 도구 및 기술과 통합하여 IT 운영에 대한 전체 보기를 제공해야 합니다. 그러나 AIOps를 레거시 시스템과 통합하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 문제를 극복하기 위해 조직은 소규모로 시작하여 특정 AIOps 사용 사례에 집중한 다음 조직에서 AIOps 범위를 점진적으로 확장할 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 확장하기 전에 통합 문제를 식별하고 이를 해결하기 위해 노력할 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하고 효과적인 전략을 구현함으로써 조직은 AIOps 채택의 장애물을 극복하고 AIOps의 이점을 실현할 수 있습니다.

IT 운영 관리에서 AIOps의 사용 사례 및 예

다음은 IT 운영 관리의 주요 AIOps 사용 사례입니다.

예측 분석

AIOps는 잠재적인 문제가 발생하기 전에 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 AIOps의 주요 기능 중 하나입니다. 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 AIOps 시스템은 IT 팀에 잠재적인 성능 문제에 대한 통찰력을 제공하여 다운타임 또는 기타 문제를 예방하기 위한 사전 조치를 취할 수 있도록 합니다. 예를 들어 AIOps 솔루션은 회사의 웹 사이트를 모니터링하고 잠재적인 성능 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다. (예측 분석에 대해 자세히 알아보기)

우리는 ATM 현금 관리 절차를 개선하는 데 도움이 되는 글로벌 금융 은행을 위한 AI 챗봇을 통합했습니다. 챗봇은 과거 데이터를 분석해 각 ATM의 최적 현금 수준을 예측했다.

사고 대응

AIOps는 사고 대응 프로세스를 자동화하여 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 줄이고 다운타임을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AIOps 시스템은 이벤트를 실시간으로 분석하고 자동 응답을 트리거하여 문제를 해결하거나 IT 팀에 잠재적인 문제를 알릴 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 솔루션은 네트워크 중단 시 트래픽을 백업 서버로 자동으로 다시 라우팅할 수 있습니다.

용량 계획

AIOps는 리소스 활용을 최적화하고 IT 시스템이 최적의 용량으로 작동하도록 보장할 수 있습니다. 사용 패턴을 분석하고 향후 수요를 예측함으로써 AIOps 솔루션은 IT 팀이 향후 용량 요구 사항을 계획하고 리소스가 효과적으로 할당되도록 할 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 솔루션은 서버 사용량을 모니터링하고 성능에 영향을 미치기 전에 잠재적인 용량 제약에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

보안 위협 감지

AIOps는 실시간으로 보안 위협을 탐지하고 자동화된 대응을 제공하여 위반 위험을 완화하는 데 사용할 수 있습니다. AIOps 도구는 네트워크 트래픽 및 시스템 로그를 비롯한 여러 소스의 데이터를 분석하여 잠재적인 위협을 식별하고 IT 팀에 경고하여 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 솔루션은 네트워크 트래픽을 모니터링하고 의심스러운 활동을 감지하여 자동 대응을 트리거하여 위협을 차단하고 잠재적 위반을 방지할 수 있습니다.

AIOps의 미래

AIOps의 미래는 지속적으로 발전하고 IT 운영 관리를 강화함에 따라 유망해 보입니다. 데이터 볼륨의 증가, IT 환경의 복잡성, 더 빠른 해결의 필요성으로 인해 AIOps는 비즈니스에 필수적인 도구가 되고 있습니다. AIOps는 지루한 작업을 자동화하고 예측 분석을 제공하여 IT 팀이 더 빠르고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

AIOps의 미래에는 머신 러닝(ML)과 자연어 처리(NLP) 기술의 통합도 포함되며, 이를 통해 AIOps 플랫폼은 자연어 쿼리를 이해하고 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다. AIOps에서 예상되는 또 다른 미래 트렌드는 AIOps를 ITSM(IT Service Management), SIEM(Security Information and Event Management), APM(Application Performance Management)과 같은 다른 IT 관리 도구와 통합하는 것입니다. 이러한 통합은 IT 운영 관리에 대한 보다 총체적인 접근 방식을 만들어 효율성을 높이고 고객 경험을 개선할 것입니다.

Appinventiv가 AIOps 여정에 어떻게 도움이 될까요?

Appinventiv는 AIOps 여정에 도움을 줄 수 있는 선도적인 AI 개발 회사입니다. 당사의 전문가 팀은 AIOps에 대한 올바른 사용 사례를 식별하고 목표를 달성하기 위한 올바른 도구와 기술을 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 우리는 AIOps를 다른 IT 관리 도구와 통합하여 원활한 통합 및 자동화를 보장한 경험이 있습니다. 우리의 접근 방식은 각 고객을 위한 맞춤형 솔루션을 만들어 고객의 특정 요구 사항과 요구 사항을 충족시키는 것입니다. 지금 문의하여 AIOps를 활용하여 IT 운영 관리를 개선하는 방법을 알아보십시오.

FAQ

Q. AIOps를 시작하는 방법은 무엇입니까?

A. AIOps를 시작하려면 목표를 정의하고 데이터 소스를 식별하고 AIOps 플랫폼을 선택하십시오. 작게 시작하고 반복하여 AIOps를 운영에 점진적으로 통합하십시오.

Q. IT 운영에서 인공 지능을 어떻게 사용할 수 있습니까?

A. IT 운영은 인공 지능을 사용하여 프로세스를 자동화 및 최적화하고 사고를 더 빠르게 감지 및 해결하며 시스템 가용성 및 성능을 개선할 수 있습니다.

Q. AIOps는 IT 운영의 미래를 어떻게 변화시키고 있습니까?

A. AIOps는 변화하는 요구와 위협에 빠르고 정확하게 대응할 수 있는 능동적이고 지능적이며 자율적인 운영을 가능하게 함으로써 IT 운영의 미래를 변화시키고 있습니다.

Q. AI는 운영 관리에 어떻게 도움이 됩니까?

A. AI는 의사 결정을 향상하고 오류와 지연을 줄이며 사용자 경험과 만족도를 향상할 수 있는 통찰력, 예측 및 권장 사항을 제공하여 운영 관리에 도움을 줍니다.