AIOps란 무엇인가요?

1단계: 운영 데이터 가져오기 및 준비하기

결제 속도 저하를 조기에 파악하기 위해 AIOps 플랫폼은 웹 서버, API 및 데이터베이스에서 실시간 지표를 수집합니다.

지연 시간 데이터, 트랜잭션 오류, 시스템 로그를 정리하고 정렬하여 실시간 보기를 구축함으로써 탐지 모델이 일관되고 신뢰할 수 있는 신호를 분석할 수 있도록 합니다.

2단계: 복잡한 시스템에서 이상 징후 발견하기

트래픽이 최고조에 달하면 플랫폼은 학습된 기준선과 비교하여 비정상적인 결제 응답 시간을 감지합니다.

AI 에이전트는 제한이 위반되기 전에 이러한 이상 징후를 강조 표시하여 속도 저하를 조기에 해결할 수 있습니다.

에이전트는 AIOps stack 한 부분일 뿐이지만, 이 AI 에이전트 구축 가이드에서는 에이전트가 신호를 추론하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 구조화되는 방법을 설명합니다.

일부 플랫폼에서는 클라우드 인프라, 네트워킹 또는 데이터베이스와 같은 도메인에 맞게 특별히 훈련된 수직적 AI 에이전트를 배포하여 정확도를 향상시킵니다.

3단계: 환경 전반에서 인시던트 연결하기

플랫폼은 결제 지연 시간 증가와 동시 데이터베이스 쿼리 지연 및 네트워크 패킷 손실의 상관관계를 파악합니다.

AI 에이전트는 관련 신호를 추론하고 전체 사고를 재구성하며 속도 저하가 고립된 프론트엔드 문제뿐만 아니라 시스템 전반에 퍼진 백엔드 스트레스로 인해 발생하는지 파악하여 지원합니다.

이러한 기능은 전문화된 모델이 함께 작동하여 인시던트 환경에 대한 전체적인 관점을 구축하는 일종의 AI 에이전트 오케스트레이션을 반영합니다.

일반적인 예는 사용자가 결제 오류가 발생하는 경우로, 이 경우 근본 원인은 애플리케이션 자체가 아닌 AWS 인스턴스 장애로 거슬러 올라갑니다.

4단계: 중요 이벤트에 자동으로 대응하기

AIOps 플랫폼은 AWS 인스턴스 장애가 결제 성능에 영향을 미치는 것을 확인하면 미리 정의된 작업을 트리거합니다.

여기에는 결제 API 자동 확장 또는 데이터베이스 트래픽 경로 재지정이 포함될 수 있으며, 전체 중단이 발생하기 전에 플랫폼을 안정화하는 데 도움이 됩니다.

5단계: 지속적인 모델 학습 및 튜닝

해결 방법이 시스템에 다시 전달되면 전체 거래소의 운영 피드백을 통해 이상 징후 탐지 모델을 재훈련합니다.

또한 이러한 피드백은 AI 상담원이 인시던트를 보다 효과적으로 추론하고 더 나은 자동화된 대응 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이를 통해 AIOps 플랫폼은 환경이 계속 진화함에 따라 조기에 이상 징후를 더 잘 발견하고, 관련 이벤트를 더 정확하게 연결하며, 더 효과적인 자동화된 대응을 트리거할 수 있습니다.

시스템 상태 모니터링 및 인시던트 감지

AIOps는 API 성능 저하 또는 백엔드 부하와 같은 불안정성의 초기 징후를 강조하여 문제가 사용자와 중요 서비스에 지장을 주는 중단으로 확대되기 전에 포착할 수 있습니다.

오픈 소스 AIOps 플랫폼인 Keep의 공동 창립자인 Matvey Kukuy의 말을 빌리자면 다음과 같습니다,

"항상 무언가가 발생하는 대규모 엔터프라이즈 인프라를 관리하다 보면 수천 개의 이벤트를 처리해야 할 가능성이 높습니다."

인시던트를 수동으로 추적하는 것은 거의 불가능에 가까울 정도로 방대해졌기 때문에 AIOps 플랫폼은 팀이 가장 중요한 것을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

네트워크 성능 최적화

모니터링을 통해 조기 경고 신호를 강조하는 한편, AIOps는 변화하는 조건에서 속도와 가용성을 유지하기 위해 네트워크 경로를 동적으로 최적화함으로써 한 걸음 더 나아갑니다.

노드 간 부하를 분산하고, 부하가 집중되는 기간 동안 네트워크 경로를 조정하며, 중요한 애플리케이션 트래픽의 우선순위를 지정하여 지연 시간을 최소화하고 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.

사이버 보안 방어 강화

AIOps는 운영 및 보안 신호의 상관관계를 파악하여 기존 모니터링을 회피하는 숨겨진 위협을 찾아냅니다.

이를 통해 팀은 환경 내부의 측면 이동을 감지하고 새로운 공격 패턴에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

리소스 및 용량 요구 사항 예측

실시간 시스템 상태를 관리하는 것 외에도 AIOps는 팀이 향후 성장을 계획하는 데 도움이 됩니다.

용량이 필요한 시기와 위치를 예측하여 보다 스마트한 인프라 확장과 장기적인 리소스 계획을 수립할 수 있습니다.

1. 시스템 모니터링 및 통합 가시성 데이터 중앙 집중화

AIOps에는 시스템에 대한 완전한 실시간 보기가 필요합니다. 로그, 메트릭, 추적 및 이벤트를 단일 통합 가시성 계층으로 통합하세요.

모니터링 범위의 격차나 파편화된 도구는 패턴 인식과 인시던트 탐지를 약화시킵니다. 통합 가시성을 강화하면 AIOps 플랫폼이 정확한 인사이트를 제공하는 데 필요한 신호 흐름을 확보할 수 있습니다.

2. 인시던트 관리 프로세스 표준화

명확한 에스컬레이션 경로가 없으면 AIOps는 해결 단계를 효과적으로 자동화할 수 없어 더 많은 혼란과 착각을 불러일으킵니다.

AIOps는 기존 인시던트 관리에 연결되므로 자동화 계층을 추가하기 전에 안정성과 일관성이 중요합니다.

3. 고품질 운영 데이터 스트림 구축

AIOps 모델은 이상 징후를 안정적으로 인식하기 위해 정규화된 실시간 입력에 의존합니다.

팀은 수집 품질을 검증하고, 이벤트 형식을 표준화하며, 중복되거나 가치가 낮은 메트릭을 정리하여 신뢰할 수 있는 운영 데이터 기반을 구축해야 합니다.

4. 배포할 초기 도메인 선택

전체 환경에서 AIOps를 실행하면 제어할 수 없는 불필요한 복잡성이 발생합니다. 

네트워크 모니터링, 클라우드 인프라 또는 애플리케이션 상태와 같은 집중된 운영 도메인 내에서 시작하세요.

포함된 영역을 타겟팅하면 모델을 더 빠르게 조정하고, 초기 결과를 더 쉽게 측정하고, 나중에 더 원활하게 확장할 수 있습니다.

5. 현실적인 AIOps 기대치에 맞게 팀 조정하기

AIOps는 탐지 및 분류 속도를 높여주지만, 자동화해야 할 항목에 대한 명확한 기대치를 설정하여 인간의 판단을 무작위로 대체하는 것이 아니라 지원하고 힘을 실어주어야 합니다.

TIAA의 수석 이사 제이 루드라차(Jay Rudrachar)가 가트너에 설명합니다,

"궁극적으로 가장 큰 이점은 무엇인가요? 고객 대면 중단과 다운타임을 최대한 줄이고 선제적으로 대응하는 것입니다."

이러한 사고방식을 통해 팀은 자동화할 수 없거나 자동화할 필요가 없는 업무에 대한 자동화를 쫓는 대신 사용자에게 미치는 영향을 줄이는 실제 문제점을 해결하는 데 집중할 수 있습니다.

6. AIOps 솔루션의 신중한 평가

모든 AIOps 솔루션이 모든 환경에 똑같이 적합한 것은 아닙니다. 통합 가시성, 자동화의 유연성, 실제 운영 적응성에 중점을 두고 평가해야 합니다.

일부 AIOps 인증이 존재하지만, 공식적인 자격 증명보다 플랫폼 지식과 아키텍처 적합성이 더 중요합니다. 데이터 아키텍처와 시스템 요구 사항에 맞는 솔루션을 선택하세요.

1. 호출기 의무

PagerDuty는 실시간 인시던트 대응, 자동화 및 이벤트 인텔리전스에 중점을 둔 AIOps 플랫폼입니다. 모니터링 도구, 통합 가시성 플랫폼, 대기 중인 팀을 연결하여 문제를 더 빠르게 감지, 진단, 대응할 수 있습니다.

알림이 자동으로 인시던트 티켓을 생성하고 Jira 또는 ServiceNow와 같은 통합 ITSM 도구를 통해 에스컬레이션하는 AI 티켓 설정에 널리 사용됩니다.

AI 기반 이벤트 상관관계를 사용하여 노이즈를 줄이고 중요한 인시던트를 표면화합니다. 팀은 자동화된 워크플로를 설정하여 경고를 강화하고, 조치를 트리거하고, 심각도에 따라 에스컬레이션할 수 있습니다. 

PagerDuty는 Slack, ServiceNow, Jira, Datadog 및 AWS CloudWatch와 같은 도구와의 통합을 지원합니다. 이벤트 오케스트레이션, 적응형 학습 모델 및 대응 플레이북은 팀이 인시던트를 선제적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.

주요 기능:

• 실시간 이벤트 상관관계 및 노이즈 감소
• 런북 및 동적 라우팅을 통한 인시던트 대응 자동화
• AI 기반 이상 징후 탐지 및 경보 그룹화
• 모니터링, 티켓팅 및 협업 도구와의 통합

가격:

• 무료 플랜: 소규모 팀을 위한 기본 인시던트 관리
• Professional: $21/사용자/월 - 대기 중 예약 및 알림 그룹화 추가
• 비즈니스: $41/사용자/월 - 이벤트 오케스트레이션 및 자동화 기능 포함
• Enterprise: 대규모 운영 및 고급 규정 준수를 위한 맞춤형 가격 책정

2. Botpress

Botpress 팀이 운영 워크플로를 조율하고, 인시던트 대응을 자동화하며, 여러 환경에서 인프라 이벤트를 관리할 수 있도록 도와주는 코드가 필요 없는 AI 에이전트 플랫폼입니다.

실시간 시스템 신호를 통합하도록 구축된 Botpress 에이전트는 통합 Hub 통해 액세스할 수 있는 Slack, Jira, GitHub Actions 및 Grafana Cloud와 같은 도구에서 알림을 트리거하고, 티켓을 열고, 문제를 에스컬레이션하고, 해결 단계를 자동화할 수 있습니다.

정적 파이프라인에 의존하는 기존 모니터링 스택과 달리, 이 플랫폼을 사용하면 최신 AI 워크플로 자동화 환경의 핵심 요건인 실시간 시스템 상태에 따라 운영 흐름을 조정할 수 있는 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.

인프라 운영을 위한 오케스트레이션 계층 역할을 하여 팀이 채팅 환경에서 직접 에스컬레이션을 관리하고, 의사 결정을 자동화하며, 시스템 작업을 제어할 수 있습니다.

주요 기능:

• 상담원, API 및 이벤트 워크플로우를 위한 코드 없는 빌더
• 파이프라인 신호 및 인시던트 트리거를 위한 Webhook 및 API 지원
• 동적 에스컬레이션을 위한 메모리 및 조건부 라우팅
• 내부 및 공용 앱 전반에 걸친 멀티채널 배포

가격:

• 무료 요금제: 월 $0, AI 사용량 $5
• Plus: 월 $89 - 실시간 상담원 라우팅 및 플로우 테스트 추가
• 팀: 월 $495 - SSO, 협업 및 액세스 제어용
• Enterprise: 규모 및 규정 준수를 위한 맞춤형 가격 책정

3. 스플렁크 ITSI

Splunk ITSI(IT Service Intelligence)는 복잡한 IT 환경 전반에서 시스템 상태를 모니터링하고, 이벤트를 상호 연관시키고, 중단을 예측하는 통합 가시성 및 AIOps 플랫폼입니다.

이러한 기능은 대규모 네트워크에서 가동 시간을 유지하기 위해 실시간 신호 상관관계가 중요한 통신 시나리오의 AI에서 특히 유용합니다.

머신 러닝 기반 분석을 사용하여 이상 징후를 탐지하고, 서비스 종속성을 추적하고, 비즈니스 영향에 따라 인시던트의 우선순위를 지정합니다. ITSI는 메트릭, 로그, 추적을 통합된 보기로 통합하여 팀에게 시스템 성능에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.

ITSI의 예측 분석은 서비스 성능 저하를 예측하는 데 도움이 되며, 이벤트 상관관계 엔진은 알림 노이즈를 줄이고 실행 가능한 인시던트를 표시합니다.

주요 기능:

• 메트릭, 로그, 추적 전반에 걸친 통합 모니터링
• 서비스 종속성 매핑 및 상태 점수
• 장애 조기 감지를 위한 예측 분석
• 이벤트 상관관계 및 클러스터링을 통한 노이즈 감소

가격:

• 데이터 수집량과 사용자 요구 사항에 따른 맞춤형 요금제
• 일반적으로 Splunk Cloud 또는 Splunk Enterprise 배포의 일부로 판매됩니다.

4. IBM 클라우드 팩

IBM Cloud Pak for AIOps는 IBM에서 개발한 모듈식 AI 기반 IT 운영 플랫폼입니다. 운영 팀이 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 인시던트를 감지, 진단, 해결할 수 있도록 설계되었습니다.

개방형 표준과 IBM Cloud Pak 제품군의 일부로 구축된 이 솔루션은 설명 가능한 AI와 정책 기반 자동화를 활용하여 알림 피로를 줄이고 근본 원인을 파악하며 시스템 가동 시간을 개선합니다.

플랫폼은 관련 알림을 그룹화하고 실시간으로 이상 징후를 감지하며 런북과 통합 정책을 사용하여 해결 방법을 안내합니다.

ServiceNow, IBM Db2, Netcool/Impact와 같은 도구와 연결되므로 기존 투자를 포기하지 않고 운영 stack 현대화하려는 팀에 이상적입니다.

주요 기능:

• 지능형 알림 상관관계 및 근본 원인 탐지
• 실시간 이상 징후 감지 및 노이즈 억제
• 조건부 실행을 통한 정책 중심 워크플로
• ITSM 플랫폼, 통합 가시성 도구 및 IBM 시스템과의 통합

가격:

• 배포 규모에 따른 맞춤형 가격 책정

5. Ignio

Digitate의 Ignio는 AI, 자동화 및 분석을 결합하여 IT 운영 문제를 감지, 진단 및 해결하는 AIOps 플랫폼입니다. 시스템 동작을 학습하고 인시던트를 선제적으로 관리하여 자율적인 운영에 중점을 둡니다.

Ignio의 강점은 수동 개입을 기다릴 필요 없이 시스템을 매핑하고 장애를 예측하며 자가 복구 작업을 트리거하는 청사진 중심 모델에 있습니다.

ServiceNow, AWS, Azure 및 SAP 환경과 같은 엔터프라이즈 IT 시스템과의 통합을 지원합니다.

Ignio는 예측 분석과 자동화를 결합하여 팀이 오버헤드를 추가하지 않고도 다운타임을 줄이고, 리소스 사용을 최적화하고, 운영을 확장할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능:

• 학습된 시스템 패턴을 통한 자가 치유 사고 대응
• 동적 종속성 매핑 및 예측 분석
• 일상적인 운영 작업 자동화
• 클라우드, ERP 및 서비스 관리 플랫폼과의 통합

가격: 공개되지 않음

조직이 AIOps를 사용할 준비가 되었는지 확인하려면 어떻게 해야 하나요?

팀이 알림에 시달리고, 사일로화된 모니터링 도구를 사용하며, 문제를 예측하는 대신 사후 대응을 하고 있다면 준비가 된 것입니다. 이미 확실한 통합 가시성과 깨끗한 운영 데이터를 보유하고 있다면 더욱 도움이 됩니다.

AIOps에 대한 일반적인 오해는 무엇인가요?

많은 사람들이 AIOps가 인간을 대체한다고 생각하지만 그렇지 않습니다. 노이즈를 필터링하고 패턴을 파악하여 더 빠르게 대응할 수 있도록 도와주는 스마트 비서와 비슷합니다.

에어갭 또는 오프라인 환경에서도 AIOps가 작동할 수 있나요?

가능하지만 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 실시간 클라우드 업데이트나 외부 인텔리전스 피드에 액세스할 수는 없지만 온프레미스 AIOps 도구가 필요합니다.

AIOps 플랫폼에서 AI 에이전트가 내린 결정의 소유권은 누구에게 있나요?

궁극적으로는 운영 팀이 담당합니다. AI 에이전트는 인사이트와 자동화를 통해 지원을 제공하지만 운영팀은 규칙을 정의하고 작업을 검증합니다.

AI 기반 운영 의사 결정에서 설명 가능성은 어떻게 보장되나요?

좋은 AIOps 플랫폼에는 로그, 인과 그래프 또는 일반 언어 요약이 포함되어 있어 AI가 왜 그런 행동을 했는지 추측할 필요가 없습니다.