AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)란 무엇입니까?
오늘날 IT 시스템에서 생성되는 데이터의 양은 압도적이며 지능형 모니터링 및 분석 도구가 없으면 기회를 놓치고 경고를 받고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간이 발생할 수 있습니다. 그러나 머신러닝과 빅데이터의 등장으로 IT 운영 도구의 새로운 범주가 등장했습니다. AI 작전.
AIOps는 IT 프로세스를 강화, 지원 및 자동화하기 위한 인공 지능의 실제 적용으로 정의할 수 있습니다. 기계 학습, 자연어 처리 및 분석을 활용하여 복잡한 실시간 데이터를 모니터링하고 분석하여 팀이 문제를 신속하게 감지하고 해결할 수 있도록 돕습니다.
AIOps를 통해 Ops 팀은 최신 IT 환경에서 생성되는 엄청난 복잡성과 데이터 볼륨을 관리하여 가동 중단을 방지하고 가동 시간을 유지하며 지속적인 서비스 보증을 달성할 수 있습니다. AIOps를 사용하면 조직은 현대 비즈니스에서 요구하는 속도로 운영하고 뛰어난 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
AIOps의 필요성은 무엇입니까?
에 의해 실시 된 조사에서 CA 테크놀로지스, 대부분의 응답자는 AIOps가 IT 운영의 미래라고 믿었으며, 조직의 80% 이상이 AIOps 솔루션 구현을 계획 중이거나 이미 시작했습니다.
AIOps의 필요성이 증가하는 5가지 이유는 다음과 같습니다.
모니터링 도구의 확산으로 인해 분석이 어려워졌습니다.
서로 다른 모니터링 도구를 사용하면 엔터프라이즈 서비스 또는 애플리케이션 전반에 대한 완전한 가시성을 확보하기가 어렵습니다. 또한 여러 애플리케이션 성능 지표를 연관시키고 분석하는 것도 거의 불가능합니다.
AIOps는 모든 도메인에 걸쳐 기본 단일 분석 창을 제공하여 조직이 최적의 고객 경험을 보장하는 데 도움이 됩니다. AIOps는 기술이 여러 도구를 사용하지 않고도 오탐을 줄이고 경고 상관 관계를 구축하며 근본 원인을 식별하는 데 도움이 됩니다.
엄청난 양의 알림이 관리하기 어려워지고 있습니다.
한 달에 평균 수천 건의 경고를 사전에 처리해야 하기 때문에 이제 AI와 기계 학습이 필요해지는 것은 당연한 일입니다. AIOps는 이러한 경고를 분석하는 데 소요되는 가동 중지 시간과 시간을 줄여 문제 감지, 팀 간 협업, 모든 도구에서 경고 상관 관계와 같은 문제의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
우수한 사용자 경험을 제공하려면 예측 분석이 필요합니다.
오늘날의 모든 비즈니스는 고객을 잃은 형편없는 사용자 경험입니다. 이를 고려하면 기업이 뛰어난 사용자 경험을 보장하는 데 프리미엄을 두는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 예측 분석을 통해 뛰어난 사용자 경험을 제공하는 것은 가장 중요한 비즈니스 결과 중 하나이며, 따라서 예측 분석은 가장 인기 있는 AIOps 기능입니다.
AIOps의 기대되는 막대한 이점
수많은 IT 전문가들은 AIOps가 전반적인 IT 운영 기능을 자동화하고 향상시키는 데 도움이 되는 실행 가능한 통찰력을 제공할 것이라고 믿습니다. 그들은 또한 AIOps가 효율성을 높이고, 더 빠른 문제 해결, 더 나은 사용자 경험을 제공하고, 운영 복잡성을 줄일 것이라고 생각합니다. 이는 주로 전체 툴체인에 대한 데이터 분석 자동화 및 예측 통찰력을 포함한 AIOps의 자동화 기능을 통해 달성됩니다.
IT 운영의 미래는 AIOps입니다.
오늘날의 디지털 경제에서 생존하고 성장하기를 원하는 기업은 IT 운영에 AI 사용을 고려해야 합니다. 데이터 모니터링 및 분석 문제가 증가함에 따라 AIOps는 IT Ops 팀의 새로운 효율성을 창출하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 이제 고객이 기대하는 우수한 사용자 경험을 제공하는 AIOps 기반 솔루션을 평가하고 구현해야 할 때입니다.
AIOps는 어떻게 작동하며 그 구성 요소는 무엇입니까?
조직은 모든 IT 모니터링 소스에서 데이터를 가져오는 독립적인 플랫폼으로 최대 가치를 추출하기 위해 AIOps 도구를 배포해야 합니다. 이러한 플랫폼은 IT 운영 모니터링의 중요한 측면을 자동화하고 간소화하는 5가지 알고리즘으로 구동되어야 합니다.
- 데이터 선택: 최신 IT 환경에서 생성된 방대한 양의 중복되고 노이즈가 많은 데이터를 가져와 문제를 나타내는 데이터 요소를 필터링합니다.
- 패턴 식별: 선택한 데이터 요소 간의 관계를 연관시키고 찾아내고 추가 분석을 위해 그룹화합니다.
- 추론: 조치를 취할 수 있도록 반복되는 문제의 주요 원인을 식별합니다.
- 협동: 관련 운영자 및 팀에 알리고 이들 간의 협력을 촉진합니다.
- 자동화 : 대응 및 해결을 자동화하여 솔루션을 더욱 정확하고 빠르게 만듭니다.
AIOps 솔루션은 데이터 세트에서 노이즈와 중복을 필터링하고 관련 데이터만 선택합니다. 이를 통해 운영 팀이 처리해야 하는 경고 수가 크게 줄어들고 작업 중복이 제거됩니다. 그런 다음 관련 정보는 텍스트, 시간, 토폴로지 등 다양한 기준을 사용하여 그룹화되고 상호 연관됩니다. 그런 다음 AIOPS는 데이터의 패턴을 발견하고 어떤 데이터 항목이 원인을 나타내고 어떤 데이터 항목이 이벤트를 나타내는지 추론합니다.
플랫폼은 이 분석 결과를 사건 해결에 관련된 모든 사람이 모든 관련 데이터에 액세스할 수 있는 가상 협업 환경으로 보냅니다. 그런 다음 가상 팀은 신속하게 솔루션을 결정하고 자동화된 대응을 선택하여 사고를 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다.
AIOps 사용 사례
근본 원인 분석
AIOps를 사용하면 문제의 근본 원인을 파악하고 이를 해결하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 문제의 원인을 식별함으로써 팀은 핵심 문제가 아닌 문제의 증상을 치료하는 데 관련된 불필요한 작업을 피할 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 플랫폼은 네트워크 중단 원인을 추적하고 즉시 수정하며 향후 유사한 문제를 방지하기 위한 보호 조치를 취할 수 있습니다.
이상 감지
AIOps 도구는 대규모 데이터 세트를 스캔하고 비정형 데이터 포인트를 발견할 수 있습니다. 이러한 이상값은 데이터 침해와 같은 문제가 있는 이벤트를 식별하고 예측하는 신호 역할을 하여 기업이 규제 벌금, 부정적인 PR, 소비자 신뢰 하락과 같은 비용이 많이 드는 결과를 피할 수 있도록 해줍니다.
성능 모니터링
AIOps는 클라우드 인프라 및 스토리지 시스템에 대한 모니터링 도구 역할을 합니다. 사용량, 가용성, 응답 시간 등의 측정항목을 보고합니다. 또한 이벤트 상관관계를 사용하여 정보를 집계하므로 사용자가 더 나은 정보를 소비할 수 있습니다.
지능형 경고
AIOps는 의미 있는 데이터를 필터링하고 사건과 연관시켜 경고 폭주로 인한 도미노 효과를 방지합니다. 예를 들어 한 시스템의 오류가 경고를 트리거하고 경고를 트리거하는 다른 시스템에 영향을 줍니다.
자동화된 수정
AIOps는 알려진 문제에 대한 해결을 자동화하는 데 도움이 됩니다. 문제가 식별되면 AIOps는 과거 문제의 기록 데이터를 기반으로 문제 해결을 가속화하기 위한 최선의 접근 방식을 제안합니다.
AIOps와 MLOps의 차이점은 무엇인가요?
| MLOps | AI 작전 |
| 이는 데이터 과학자와 운영 전문가 간의 더 나은 커뮤니케이션과 협업을 위한 일련의 관행입니다. | IT 프로세스를 강화, 지원 및 자동화하기 위해 인공 지능을 실제로 적용하는 것입니다. |
| 이 학문은 결합한다 기계 학습, 데이터 엔지니어링 및 DevOps 머신러닝 모델을 배포하는 더 빠르고 효과적인 방법을 찾아보세요. | 빅데이터와 머신러닝을 결합하여 IT 운영을 자동화합니다. |
| MLOps는 데이터 세트 검증, 애플리케이션 모니터링, 재현성 및 실험 추적을 통해 모델을 효율적으로 프로덕션에 도입하고 안정적으로 계속 작동하도록 보장합니다. | AIOps 시스템은 IT 사고의 근본 원인을 식별하고, 이상 현상을 감지하고, 기술 팀이 해결 방법을 찾을 수 있도록 지원하는 고품질 솔루션을 제공합니다. |
참조 :
- https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
- https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
- https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
- https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
- https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
- https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
- https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
- https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
- https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
- https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
- https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/
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