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| ▲ 이한주 베스핀글로벌 대표 |
인공지능(AI)을 IT운영에 접목하는 개념인 AI옵스(AIOps)가 IT운영의 새로운 접근법으로 주목받고 있다. 디지털 트랜스포메이션은 기업들의 클라우드 도입, 애플리케이션 개발, 빠른 시장 진출, 머신러닝과 IoT 등 새로운 변화들을 이끌어내고 있으며, 기존의 IT운영 방식으로는 이러한 신기술과 신기술을 도입하는 새로운 사용자들의 물결을 감당해낼 수가 없다.
AI옵스는 이러한 패러다임의 이동과 변화에 대처할 수 있는 새로운 IT운영 방식이다. 다양한 IT운영 툴로부터 수집되는 빅데이터를 머신러닝 및 분석기술을 통해 분석하고, 이를 기반으로 실시간으로 발생하는 이슈에 대처한다.
빅데이터로 분석하고 머신러닝으로 자동화 이뤄
AI옵스를 이루는 두 가지 핵심 요소는 빅데이터와 머신러닝이다. IT운영 과정에서 생산되는 로그 데이터, 장애 및 이벤트에 대한 히스토리 등 여러 툴에 분산돼 있는 데이터들을 빅데이터 플랫폼 안에서 분석할 수 있고, 이러한 데이터들을 머신러닝을 통해 지속적으로 적용함으로써 IT운영의 자동화를 이룰 수 있다.
AI옵스를 위한 또 하나의 중요한 전제조건은 클라우드 인프라를 기반으로 할 때만 실현 가능하다는 것이다. 실시간으로 유동적인 확장과 변화가 가능한 클라우드 인프라상에서만 AI옵스를 통한 자동화가 가능하다.
현재까지 국내에는 AI옵스의 적용이 무르익지 않았으나 점차적으로 적용, 확장할 수 있으며, 단순한 머신러닝과 자동화의 조합으로도 시작이 가능하다.
물리 서버를 클라우드로 마이그레이션 하는 과정을 예로 들어보자. 먼저 클라우드에서 프로비저닝 할 VM을 선택해야 하는데, AI는 이러한 반복적이고 일상적인 업무들을 쉽게 진행할 수 있다. 또 다른 예는 AI 기반의 챗봇을 활용하는 것이다. 사용자의 단순한 요청들은 챗봇을 통해 처리하고 헬프데스크에서는 조금 더 복잡한 이슈와 요청을 처리할 수 있다.
사이버 공격과 같이 사람이 실시간으로 처리하기 어려운 과제들도 있다. IT운영자들이 모든 보안 관련 알람을 상세히 분석하고 대처하기에는 어려움이 있는 반면, AI는 과거 기록과 다양한 소스에서 수집되는 데이터를 기반으로 사이버 공격에 실시간으로 대처할 수 있다.
이외에도 AI옵스를 통해 사람이 감지할 수 없는 희미한 시그널을 감지해 장애를 사전에 차단할 수 있고, 패턴 및 비즈니스 매트릭스를 분석해 패칭, 업그레이드, 백업 등 반복적으로 일어나는 유지보수 업무를 처리할 수도 있다.
IT운영자 효율·가치 높여
국내 IT운영자들은 AI옵스 도입에 있어 보수적이고 회의적인 입장을 취하기도 하지만, 그렇다고 AI옵스의 등장을 무시하고 있을 수만은 없다. 혹자는 AI옵스의 등장으로 인해 IT운영자들이 사라지게 될 것이라 이야기하지만 이는 사실이 아니다.
오히려 AI옵스는 IT운영자들의 효율과 가치를 높이게 될 것이며, 앞서 제시한 여러 예시들과 같이 AI옵스로 인해 IT운영자들은 반복되는 일상적인 업무들 대신 기업에 가치를 줄 수 있는 전략적인 업무들을 할 수 있게 된다.
AI옵스를 마주한 IT운영자들은 이제 새로운 변화를 두려워하기 보다는 어떻게 새로운 변화를 적용해야 할지 고민해야 하며, 변화하는 디지털 트랜스포메이션의 시대에 IT운영자로서 어떻게 살아남을 것인지 지금 결정해야 할 것이다. |
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