AIOps: IT 운영 자동화에서 흔히 저지르는 실수 피하기

오늘날 IT 운영을 관리한다는 것은 그 어느 때보다 더 크고, 빠르며, 상호 연결된 환경을 다루는 것을 의미합니다. 기존의 모니터링과 규칙 기반 시스템만으로는 서비스의 안정성을 유지하기에 충분하지 않습니다.

AIOps는 머신러닝을 실시간 시스템 신호에 적용하고 엔터프라이즈 AI 에이전트를 활용해 인시던트 전반에 걸쳐 더 유연하게 대응함으로써 운영 방식을 변화시키고 있습니다.

환경이 예측 불가능하게 변화함에 따라, 이 변화는 팀이 정적인 모니터링을 넘어 보다 적응력 있는 대응으로 나아갈 수 있게 합니다.

AIOps란 무엇인가요?

AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 머신러닝과 고급 분석을 운영 데이터에 적용하여 IT 시스템의 상태와 성능을 수동 개입 없이 관리합니다.

2016년 Gartner가 처음 제안한 이 용어는, 정적인 규칙이 아닌 실시간 시스템 데이터를 학습하여 이상 감지, 이벤트 상관관계 분석, 근본 원인 파악, 인시던트 대응 등 주요 운영 작업을 자동화하는 플랫폼을 의미합니다.

최신 AIOps 환경은 한 단계 더 나아가, 감지 모델과 AI 에이전트를 결합해 관련 이슈를 연결하고 다양한 도구에서 문제 해결을 안내하여 운영을 더욱 유연하고 능동적으로 만듭니다.

AIOps의 핵심 개념

AIOps는 MLOps, DevOps와 어떻게 다른가요?

IT 및 소프트웨어 분야에서 자동화와 데이터 기반 워크플로우가 보편화되면서, AIOps, MLOps, DevOps라는 용어가 함께 언급되는 경우가 많습니다.

이들은 신뢰성, 확장성, 대응성 향상이라는 공통 목표를 공유하지만, 기술 생명주기의 서로 다른 영역에서 작동합니다. 세 가지 모두 복잡성 관리를 위해 자동화를 사용하기 때문에, 각자의 역할이 혼동될 수 있습니다.

AIOps는 어떻게 작동하나요?

AIOps는 머신러닝을 일상 운영에 도입해 시스템이 문제를 조기에 발견하고 자동으로 대응할 수 있도록 돕습니다.

비정상적인 동작을 감지하고, 관련 이슈를 연결하며, 누군가 개입하지 않아도 자동으로 대응을 실행합니다.

이 흐름을 예시로 들기 위해, 한 이커머스 기업의 결제 과정이 피크 시간대에 갑자기 느려지는 상황을 상상해봅니다.

1단계: 운영 데이터 수집 및 준비

결제 지연을 조기에 감지하기 위해, AIOps 플랫폼은 웹 서버, API, 데이터베이스의 실시간 메트릭을 수집합니다.

지연 시간 데이터, 트랜잭션 오류, 시스템 로그를 정제하고 정렬하여 실시간 뷰를 구축하고, 감지 모델이 일관되고 신뢰할 수 있는 신호를 분석할 수 있도록 합니다.

2단계: 복잡한 시스템에서 이상 감지

트래픽이 급증하면, 플랫폼은 학습된 기준선과 비교해 비정상적인 결제 응답 시간을 감지합니다.

AI 에이전트가 이러한 이상 징후를 한계에 도달하기 전에 강조 표시하여, 문제를 조기에 해결할 수 있게 합니다.

에이전트는 AIOps 스택의 일부에 불과하지만, AI 에이전트 구축 가이드에서는 신호를 종합적으로 분석하고 의사결정을 내리는 구조를 설명합니다.

일부 플랫폼은 클라우드 인프라, 네트워킹, 데이터베이스 등 특정 도메인에 특화된 버티컬 AI 에이전트를 배치해 정확도를 높입니다.

3단계: 환경 전반에서 인시던트 연결

플랫폼은 결제 지연 증가와 동시에 발생한 데이터베이스 쿼리 지연, 네트워크 패킷 손실을 상관관계로 연결합니다.

AI 에이전트가 관련 신호를 종합적으로 분석해 전체 인시던트를 재구성하고, 지연의 원인이 단순한 프론트엔드 문제가 아니라 시스템 전반에 확산된 백엔드 부하임을 파악합니다.

이러한 기능은 AI 에이전트 오케스트레이션의 한 형태로, 특화된 모델들이 협력해 인시던트 전반을 통합적으로 파악합니다.

일반적인 예로는 사용자가 결제 오류를 겪는 상황에서, 근본 원인이 애플리케이션이 아닌 AWS 인스턴스 장애로 밝혀지는 경우가 있습니다.

4단계: 중요한 이벤트에 자동 대응

AIOps 플랫폼이 AWS 인스턴스 장애가 결제 성능에 영향을 주고 있음을 확인하면, 미리 정의된 조치를 자동으로 실행합니다.

여기에는 결제 API의 오토스케일링이나 데이터베이스 트래픽 우회 등이 포함되어, 전체 장애로 이어지기 전에 플랫폼을 안정화합니다.

5단계: 지속적인 모델 학습 및 조정

문제 해결 결과가 시스템에 전달되면, 전체 과정에서 수집된 운영 피드백이 이상 감지 모델을 재학습시킵니다.

이 피드백은 AI 에이전트가 인시던트 전반을 더 효과적으로 분석하고, 자동화된 대응 결정을 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

이를 통해 AIOps 플랫폼은 초기 이상 징후를 더 잘 감지하고, 관련 이벤트를 더 정확하게 연결하며, 환경 변화에 맞춰 더 효과적인 자동 대응을 실행할 수 있습니다.

AIOps의 주요 활용 사례는 무엇인가요?

AIOps 시스템이 발전함에 따라, 연구자들은 기존 IT 시스템과 대형 언어 모델(LLM)을 결합해 오랜 운영 과제를 해결하고 있습니다.

2025년 ACM 소프트웨어 공학 심포지엄에서 발표된 “Empowering AIOps” 논문은, LLM이 시스템 로그나 인시던트 보고서 같은 비정형 데이터를 해석하고, AI 기반 인사이트의 설명력을 높이는 데 어떻게 활용되는지 강조합니다.

이 변화는 AI 시스템 도입의 중요한 진전이며, 점점 더 복잡해지는 환경에서 속도와 품질을 유지해야 하는 팀에게 필수적이 되고 있습니다.

이러한 기능은 최적화, 시스템 상태 모니터링, 사이버보안, 자원 할당 등에서 AIOps의 역할을 확장하고 있습니다.

시스템 상태 모니터링 및 인시던트 감지

AIOps는 API 성능 저하나 백엔드 부하와 같은 불안정의 초기 징후를 조기에 포착해, 사용자와 핵심 서비스에 영향을 주는 장애로 번지기 전에 문제를 해결할 수 있게 합니다.

오픈소스 AIOps 플랫폼인 Keep의 공동 창업자 Matvey Kukuy는 이렇게 말합니다.

‍“대규모 엔터프라이즈 인프라를 관리하다 보면, 항상 무언가가 일어나고 있고 수천 건의 이벤트를 다루게 됩니다.”

이처럼 방대한 이벤트는 수작업으로 인시던트를 추적하는 것이 거의 불가능하며, AIOps 플랫폼은 팀이 가장 중요한 이슈를 선별하는 데 도움을 줍니다.

네트워크 성능 최적화

모니터링이 조기 경고 신호를 제공하는 데 그치지 않고, AIOps는 네트워크 경로를 동적으로 최적화해 변화하는 상황에서도 속도와 가용성을 유지합니다.

노드 간 부하를 분산하고, 네트워크 경로를 조정하며, 중요한 애플리케이션 트래픽을 우선 처리해 지연을 최소화하고 서비스 중단을 방지합니다.

사이버보안 방어 강화

운영 및 보안 신호를 연계함으로써, AIOps는 기존 모니터링으로는 감지되지 않는 숨겨진 위협을 드러냅니다.

이를 통해 팀은 환경 내에서의 수평 이동을 감지하고, 새로운 공격 패턴에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

리소스 및 용량 예측

실시간 시스템 상태 관리 외에도, AIOps는 팀이 미래 성장을 계획하는 데 도움을 줍니다.

언제 어디에 용량이 필요할지 예측하여, 더 스마트한 인프라 확장과 장기적인 자원 계획을 가능하게 합니다.

AIOps 전략은 어떻게 구축해야 할까요?

성공적인 AIOps 전략 구축은 단순히 자동화 도구를 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

팀은 강력한 운영 기반, 신뢰할 수 있는 데이터 관리, 그리고 AI 기반 운영이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 현실적인 기대치를 가져야 합니다.

1. 시스템 모니터링 및 관측 데이터를 중앙화하세요

AIOps는 시스템에 대한 완전하고 실시간의 시야가 필요합니다. 로그, 지표, 추적, 이벤트를 하나의 관측 레이어로 통합하세요.

모니터링 범위의 공백이나 도구의 분산은 패턴 인식과 사고 감지를 약화시킵니다. 관측성을 강화하면, AIOps 플랫폼이 정확한 인사이트를 제공하는 데 필요한 신호 흐름을 확보할 수 있습니다.

2. 사고 관리 프로세스를 표준화하세요

명확한 에스컬레이션 경로가 없으면, AIOps는 효과적으로 해결 단계를 자동화할 수 없어 혼란과 오류가 늘어날 수 있습니다.

AIOps는 기존 사고 관리에 연결되므로, 자동화 계층을 추가하기 전에 안정성과 일관성이 필수적입니다.

3. 고품질 운영 데이터 스트림을 구축하세요

AIOps 모델은 이상 징후를 신뢰성 있게 인식하기 위해 실시간으로 정규화된 입력값에 의존합니다.

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

4. 초기 도입 영역을 선정하세요

전체 환경에 AIOps를 한 번에 도입하면 불필요한 복잡성이 생기고 통제가 어려워집니다.

네트워크 모니터링, 클라우드 인프라, 애플리케이션 상태 등 특정 운영 영역에서 시작하세요.

한정된 영역을 대상으로 하면 모델을 더 빠르게 조정하고, 초기 결과를 쉽게 측정하며, 이후 확장도 원활하게 할 수 있습니다.

5. 팀이 현실적인 AIOps 기대치에 공감하도록 하세요

AIOps는 탐지와 분류를 빠르게 하지만, 무엇을 자동화할지에 대한 명확한 기대치가 있어야 AI가 사람의 판단을 무작정 대체하는 것이 아니라 지원하고 강화할 수 있습니다.

Jay Rudrachar, TIAA의 시니어 디렉터가 Gartner에 설명하듯,

‍“궁극적으로 우리가 얻는 가장 큰 이점은? 고객에게 영향을 주는 장애와 다운타임을 최대한 줄이고, 사전에 대응하는 것입니다.”

이런 관점으로, 팀은 자동화가 불필요하거나 불가능한 부분에 집착하지 않고, 사용자에게 영향을 줄이는 실제 문제 해결에 집중할 수 있습니다.

6. AIOps 솔루션을 신중하게 평가하세요

모든 AIOps 솔루션이 모든 환경에 똑같이 적합한 것은 아닙니다. 평가 시 관측성 통합, 자동화 유연성, 실제 운영 적응력을 중점적으로 살펴야 합니다.

일부 AIOps 인증이 존재하긴 하지만, 플랫폼 이해도와 아키텍처 적합성이 공식 자격보다 더 중요합니다. 데이터 아키텍처와 시스템 요구에 맞는 솔루션을 선택하세요.

상위 5개 AIOps 플랫폼

적합한 AIOps 플랫폼 선택은 팀이 시스템 문제에 얼마나 빠르게 대응하고, 인프라 성장 계획을 얼마나 자신 있게 세울 수 있는지를 결정합니다.

목표는 단순히 더 빠른 알림이 아니라, 일상 운영에 자동화를 녹여 새로운 사각지대를 만들지 않는 것입니다.

1. PagerDuty

PagerDuty는 실시간 사고 대응, 자동화, 이벤트 인텔리전스에 중점을 둔 AIOps 플랫폼입니다. 모니터링 도구, 관측성 플랫폼, 온콜 팀을 연결해 문제를 더 빠르게 감지, 진단, 대응할 수 있도록 돕습니다.

AI 티켓팅 환경에서 널리 사용되며, 알림이 자동으로 사고 티켓을 생성하고 Jira, ServiceNow 같은 ITSM 도구와 연동해 에스컬레이션합니다.

AI 기반 이벤트 연계를 통해 불필요한 알림을 줄이고, 중요한 사고를 선별해 표면화합니다. 팀은 알림을 풍부하게 하고, 작업을 트리거하며, 심각도에 따라 자동 에스컬레이션하는 워크플로우를 설정할 수 있습니다.

PagerDuty는 Slack, ServiceNow, Jira, Datadog, AWS CloudWatch 등과의 통합을 지원합니다. 이벤트 오케스트레이션, 적응형 학습 모델, 대응 플레이북을 통해 팀이 사고를 사전에 관리할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능:

• 실시간 이벤트 연계 및 알림 소음 감소
• 런북 및 동적 라우팅을 통한 사고 대응 자동화
• AI 기반 이상 탐지 및 알림 그룹화
• 모니터링, 티켓팅, 협업 도구와의 통합 지원

가격:

• 무료 플랜: 소규모 팀을 위한 기본 사고 관리
• 프로페셔널: 사용자당 월 $21 — 온콜 스케줄링 및 알림 그룹화 추가
• 비즈니스: 사용자당 월 $41 — 이벤트 오케스트레이션 및 자동화 기능 포함
• 엔터프라이즈: 대규모 운영 및 고급 컴플라이언스를 위한 맞춤 가격

2. Botpress

Botpress는 팀이 운영 워크플로우를 오케스트레이션하고, 사고 대응을 자동화하며, 다양한 환경에서 인프라 이벤트를 관리할 수 있도록 돕는 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다.

실시간 시스템 신호를 통합하도록 설계된 Botpress 에이전트는 Slack, Jira, GitHub Actions, Grafana Cloud 등 다양한 도구에서 알림을 트리거하고, 티켓을 생성하며, 문제를 에스컬레이션하고, 해결 단계를 자동화할 수 있습니다 — 모두 Integration Hub를 통해 접근할 수 있습니다.

정적 파이프라인에 의존하는 기존 모니터링 스택과 달리, 이 플랫폼은 AI 에이전트를 활용해 실시간 시스템 상태에 따라 운영 흐름을 조정할 수 있어, 현대 AI 워크플로우 자동화 환경의 핵심 요구사항을 충족합니다.

인프라 운영을 위한 오케스트레이션 레이어 역할을 하며, 팀이 채팅 환경에서 직접 에스컬레이션 관리, 의사결정 자동화, 시스템 제어를 할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능:

• 에이전트, API, 이벤트 워크플로우를 위한 노코드 빌더
• 파이프라인 신호 및 사고 트리거를 위한 웹훅 및 API 지원
• 동적 에스컬레이션을 위한 메모리 및 조건부 라우팅
• 내부 및 외부 앱 전반에 걸친 멀티채널 배포

가격:

• 무료 플랜: 월 $0, AI 사용 $5 포함
• Plus: 월 $89 — 실시간 상담 연결 및 플로우 테스트 추가
• Team: 월 $495 — SSO, 협업, 접근 제어 포함
• Enterprise: 대규모 및 규정 준수를 위한 맞춤 가격

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence(ITSI)는 시스템 상태를 모니터링하고, 이벤트를 연계하며, 복잡한 IT 환경 전반에서 장애를 예측하는 관측성 및 AIOps 플랫폼입니다.

이러한 기능은 대규모 네트워크의 가동 시간을 유지해야 하는 AI 기반 통신 환경에서 특히 중요합니다.

머신러닝 기반 분석을 통해 이상 징후를 감지하고, 서비스 종속성을 추적하며, 비즈니스 영향에 따라 사고 우선순위를 지정합니다. ITSI는 지표, 로그, 추적을 통합해 시스템 성능에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.

ITSI의 예측 분석은 서비스 저하를 미리 예측하고, 이벤트 연계 엔진은 알림 소음을 줄여 실질적인 사고를 표면화합니다.

주요 기능:

• 지표, 로그, 추적을 아우르는 통합 모니터링
• 서비스 종속성 매핑 및 건강 점수 산정
• 장애 조기 감지를 위한 예측 분석
• 이벤트 연계 및 클러스터링을 통한 소음 감소

가격:

• 데이터 수집량 및 사용자 요구에 따른 맞춤 가격
• 일반적으로 Splunk Cloud 또는 Splunk Enterprise와 함께 제공됨

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps는 IBM에서 개발한 모듈형 AI 기반 IT 운영 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 운영팀이 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 인시던트를 탐지, 진단, 해결할 수 있도록 지원합니다.

오픈 스탠다드를 기반으로 IBM의 Cloud Pak 제품군에 속하며, 설명 가능한 AI와 정책 기반 자동화를 활용해 알림 피로도를 줄이고, 근본 원인을 파악하며, 시스템 가동 시간을 향상시킵니다.

이 플랫폼은 관련 알림을 그룹화하고, 실시간으로 이상을 감지하며, 런북과 통합 정책을 통해 해결 방안을 안내합니다.

ServiceNow, IBM Db2, Netcool/Impact와 같은 도구와 연동되어, 기존 투자를 유지하면서 운영 환경을 현대화하려는 팀에 적합합니다.

주요 기능:

• 지능형 알림 상관관계 분석 및 근본 원인 탐지
• 실시간 이상 감지 및 불필요한 알림 억제
• 조건부 실행이 가능한 정책 기반 워크플로우
• ITSM 플랫폼, 관측 도구, IBM 시스템과의 통합

가격:

• 배포 규모에 따른 맞춤형 가격 정책

5. Ignio

Digitate의 Ignio는 AI, 자동화, 분석을 결합해 IT 운영 문제를 탐지, 진단, 해결하는 AIOps 플랫폼입니다. 시스템 동작을 학습하고 인시던트를 사전에 관리하여 자율 운영에 중점을 둡니다.

Ignio의 강점은 시스템을 매핑하고, 장애를 예측하며, 수동 개입 없이 자가 치유 작업을 실행하는 블루프린트 기반 모델에 있습니다.

ServiceNow, AWS, Azure, SAP 환경 등 엔터프라이즈 IT 시스템과의 통합을 지원합니다.

예측 분석과 자동화를 결합해 다운타임을 줄이고, 자원 활용을 최적화하며, 추가 부담 없이 운영을 확장할 수 있도록 돕습니다.

주요 기능:

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

가격: 공개되지 않음

오늘 바로 AIOps 워크플로우를 배포하세요

Botpress를 사용하면 팀이 대규모로 운영 신호를 처리하고, 시스템 이벤트에 대한 동적 규칙을 설정하며, 정적 워크플로우를 다시 만들지 않고도 대응 방식을 조정할 수 있습니다.

에이전트는 대화, 해결, 에스컬레이션을 실시간으로 기록하여, 새로운 인시던트가 발생할 때마다 팀이 운영 파이프라인을 개선할 수 있도록 돕습니다.

Jira, GitHub Actions, AWS, Grafana Cloud와의 통합을 통해 Botpress는 업데이트를 트리거하고, 작업을 에스컬레이션하며, 메트릭을 인시던트 워크플로우로 직접 가져올 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요 – 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 우리 조직이 AIOps 도입 준비가 되었는지 어떻게 알 수 있나요?

조직의 AIOps 도입 준비 여부를 판단하려면, 팀이 알림 피로에 시달리거나 인시던트 대응이 주로 사후적이라면 점검해 보세요. 이미 구조화된 관측 데이터(로그, 메트릭, 트레이스)를 수집하고 있고, 지능형 자동화를 통해 MTTR(평균 해결 시간)을 줄이고 싶다면 준비가 된 것입니다.

2. AIOps에 대한 일반적인 오해에는 어떤 것들이 있나요?

AIOps가 인간 운영자를 대체한다고 생각하는 것이 대표적인 오해입니다. 실제로는 알림 노이즈를 걸러내고 근본 원인을 더 빠르게 파악해 운영자를 보조합니다. 또 다른 오해는 AIOps가 대기업에만 적합하다는 것이지만, 최신 AIOps 도구는 중견 조직에도 잘 확장됩니다.

3. AIOps는 에어갭 또는 오프라인 환경에서도 작동할 수 있나요?

네, 온프레미스 솔루션으로 배포하면 에어갭 환경에서도 AIOps를 사용할 수 있습니다. 다만, 이 경우 클라우드 인텔리전스 피드나 외부 데이터 보강의 실시간 업데이트는 제공되지 않습니다. 인사이트는 오로지 로컬 텔레메트리와 과거 데이터에 의존해야 합니다.

4. AIOps 플랫폼에서 AI 에이전트가 내린 결정의 책임은 누구에게 있나요?

AIOps 플랫폼에서 AI 에이전트가 내린 결정의 책임은 운영팀에 있습니다. AI 에이전트가 조치를 제안하거나 미리 정의된 응답을 자동화할 수 있지만, 정책 설정과 결과에 대한 책임은 인간 운영자가 집니다.

5. AI 기반 운영 의사결정에서 설명 가능성은 어떻게 보장되나요?

AI 기반 운영 결정의 설명 가능성은 상세 로그, 근본 원인 분석 트리, 상관관계 그래프, 그리고 알림 발생 또는 조치 이유를 설명하는 자연어 요약을 통해 보장됩니다. 많은 AIOps 플랫폼은 투명성을 위해 기여 요인과 신뢰 수준도 함께 제공합니다.