전 세계 데이터 생성량은 올해 181제타바이트에 달할 것으로 예상됩니다. 엔터프라이즈 IT 시스템은 로그, 메트릭, 이벤트, 성능 데이터, 경고 등 막대한 양의 데이터를 생성하며, 이 데이터의 상당 부분을 차지합니다. 아이러니한 점은, 이렇게 방대한 운영 데이터를 만들어내는 팀들이 정작 그 의미를 파악하는 데 어려움을 겪고 있다는 것입니다.
AIOps는 IT 팀이 데이터를 빠르고 맥락 있게 처리하고 의미 있게 활용할 수 있도록 해주는 솔루션입니다. 이를 통해 사용자나 SLA(Service Level Agreement)에 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있습니다. 이 가이드는 AIOps가 실제로 무엇을 의미하는지, 왜 중요한지, 그리고 가장 큰 임팩트를 제공하는 영역은 어디인지 설명합니다. 또한 monday service가 어떻게 팀이 AIOps를 운영 가능한 형태로 구현할 수 있도록 돕는지 다룹니다.
AIOps란 무엇인가요?
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, IT 운영을 위한 인공지능)는 AI, 머신러닝, 빅데이터를 활용해 IT 팀이 시스템을 관리하고 문제에 대응하는 방식을 개선하고 자동화하는 방법을 의미합니다.
‘AIOps’라는 용어는 2017년 Gartner가 처음 사용했으며, 대규모 IT 데이터를 실시간으로 분석하는 새로운 범주의 툴을 설명하기 위해 도입되었습니다. 이러한 툴은 문제를 조기에 식별해 IT 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 하며, 결과적으로 수동적이고 사후적인 대응에서 벗어나 더 스마트하고 선제적인 운영을 가능하게 합니다.
AIOps의 핵심 구성 요소
AIOps 플랫폼은 복잡한 IT 환경을 단순화하고 지능형 자동화를 주도하기 위해 여러 핵심 기술을 결합합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 머신러닝: 고정된 규칙에 의존하지 않고 데이터로부터 학습할 수 있는 인공지능 기술. AIOps에서는 패턴을 식별하고 비정상적인 행동을 감지하며, 시간이 지날수록 시스템의 대응력을 향상시킵니다.
- 데이터 상관관계 알고리즘: 로그와 이벤트 등 서로 다른 데이터 유형을 연결해 문제의 근본 원인을 밝히는 계산 방식.
- 자동화 엔진: 사람이 개입하지 않아도 워크플로우, 해결책, 에스컬레이션 등을 자동으로 실행해 인사이트를 행동으로 전환합니다.
- 시각화 및 관측 도구: 관련 데이터를 대시보드와 보고서로 보여주어 IT 팀이 시스템의 상태와 서비스 성과를 통합적으로 확인할 수 있게 합니다.
AIOps 플랫폼은 어떻게 작동하나요?
AIOps 플랫폼은 IT 운영을 지능적으로 관리하는 접근 방식을 취합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다:
다양한 데이터를 대규모로 수집
AIOps 솔루션은 디지털 환경 전반에서 운영 데이터를 지속적으로 수집한 뒤, 이를 실행 가능한 인사이트로 통합해 중앙 시스템에 모읍니다.
예시: 플랫폼이 서버 메트릭, 애플리케이션 로그, 오픈 티켓, 사용자 피드백을 수집해 단일 운영 뷰를 구성할 수 있습니다.
불필요한 알림 제거 및 신호 연결
고급 패턴 인식과 통계적 상관관계를 통해 AIOps 플랫폼은 어떤 알림이 중요한지, 어떤 알림이 서로 연결되어 있는지, 어떤 알림을 무시해도 되는지를 구분합니다.
예시: 데이터베이스 속도 저하로 수십 개의 알림이 발생하는 대신, 플랫폼은 이를 상관 분석해 하나의 중요한 사건으로 묶어 팀에 알림을 보내어 알림 피로(Alert Fatigue)를 방지합니다.
잠재적 문제를 실시간으로 탐지 및 진단
머신러닝 모델은 이상 징후를 강조하고 성능 추세를 추적해, 문제가 본격적인 사고로 발전하기 전에 발견합니다.
예시: 평소 지연 시간이 낮은 API가 갑자기 느려지면, AIOps는 전체 장애로 이어지기 전 즉시 편차를 감지하고 경고합니다.
자동화된 조치 실행
이러한 인사이트를 기반으로 플랫폼은 사전 정의된 워크플로우를 실행해 사고를 자동으로 처리하거나 적절히 에스컬레이션할 수 있습니다.
예시: 애플리케이션 오류가 급증할 경우, AIOps는 자동으로 티켓을 생성하고, 담당 팀에 배정하며, 사고 관리자를 알리고, 해결 체크리스트를 시작할 수 있습니다.
종합적으로, 실시간 분석과 지능형 자동화의 결합은 IT 팀이 수동적인 운영 프로세스로는 도저히 따라잡을 수 없는 속도와 규모로 대응할 수 있게 합니다.
서비스 관리에서 AIOps의 5가지 이점
기존 모니터링 도구는 고정된 임계값에 기반하기 때문에 모든 것이 흑백 논리로 처리되며, 항상 유용한 신호를 포착하지는 못합니다. 서비스 운영 팀은 끝없이 쏟아지는 알림을 걸러내고, 티켓을 수동으로 분류·전달해야 하므로 중요한 사고를 간과할 위험이 있습니다.
놀랍게도, monday.com World of Work 리포트에 따르면 IT 전문가의 86%가 이미 업무 부담을 줄이기 위해 인공지능을 도입했습니다. AIOps는 이를 한 단계 더 발전시켜 AI를 직접 IT 운영 관리에 적용함으로써 다음과 같은 이점을 제공합니다.
1. 운영 비용 절감
AIOps는 수작업의 양을 줄여 기술 인력이 더 큰 임팩트를 주는 프로젝트에 집중할 수 있도록 하여 운영 비용을 절감합니다. 또한 모니터링, 알림, 자동화된 워크플로우를 단일 시스템에 중앙화해 도구 난립을 줄이고, 라이선스 및 유지보수 비용도 절감합니다.
시간이 지남에 따라 이러한 작은 효율성들이 쌓여 인력과 인프라 전반에서 눈에 띄는 절감 효과를 만들어냅니다.
2. 더 빠른 문제 해결
AIOps는 무엇이 문제인지 빠르게 식별해 팀이 이벤트 이력을 수 시간씩 검토하지 않고도 근본 원인을 파악할 수 있도록 합니다. 더 명확한 신호와 줄어든 오탐 덕분에 팀은 자신감 있고 정밀하게 대응할 수 있습니다.
3. 더욱 효율적인 서비스 관리
서비스 운영은 시스템, 팀, 워크플로우 간의 조율에 크게 의존합니다. AIOps는 이러한 도구와 채널 전반에서 인사이트를 연결해 어디에 집중해야 할지 명확히 보여줍니다. 그 결과 IT 서비스 관리 팀은 문제의 우선순위를 쉽게 정하고, 조직 전체의 프로세스를 원활하게 유지할 수 있습니다.
4. 사전적 문제 예방
가장 파괴적인 장애는 종종 간과된 작은 신호에서 시작됩니다. AIOps는 시스템 동작을 지속적으로 분석해 이러한 패턴을 조기에 찾아내고, 문제로 발전하기 전에 차단할 수 있습니다.
5. 향상된 고객 서비스
안정적인 시스템은 직원들의 생산성과 고객들의 빠르고 매끄러운 지원 경험을 보장합니다. AIOps는 서비스 제공의 품질과 일관성을 높여, IT 팀이 과도한 업무량에 압도되지 않고도 고객 기대치를 충족할 수 있게 합니다.
AIOps 플랫폼 활용 사례
AIOps 플랫폼은 현대 IT 환경에서 흔히 발생하는 다양한 문제를 해결합니다. 아래의 5가지 주요 활용 사례는 AIOps가 서비스 제공, 성능, 그리고 운영 회복탄력성에 실질적인 차이를 만드는 방법을 보여줍니다.
사건(Incident) 관리에서의 AIOps
티켓량이 급증하거나 여러 알림이 동시에 발생할 경우, 응답 속도가 저하되는 것이 일반적입니다. AIOps 플랫폼은 맥락과 과거 패턴을 기반으로 사건을 자동 분류, 우선순위 지정, 라우팅하여 이를 관리합니다. 덕분에 1차 지원에서 병목 현상이 줄어들고, 올바른 이슈가 더 빨리 올바른 팀에 도달합니다.
근본 원인 분석(Root cause analysis)에서의 AIOps
IT 사건은 여러 시스템에 걸쳐 증상으로 나타나 실제 문제를 찾기 어렵게 만듭니다. AIOps 플랫폼은 환경 전반의 데이터 포인트를 연결해 문제의 원인을 추적합니다. 원인과 결과를 더 명확히 이해할 수 있어, 팀은 문제를 더 빠르게 해결하고 반복 발생을 방지할 수 있습니다.
이상 탐지(Anomaly detection)에서의 AIOps
비정상적인 시스템 동작은 용량 부족 문제부터 보안 이벤트 가능성까지 신호일 수 있습니다. AIOps는 정상 패턴에서 벗어난 동작을 지속적으로 모니터링하고, 더 큰 장애로 이어지기 전에 플래그를 표시합니다. 이는 복잡하고 분산된 운영 환경에서 특히 가치가 큽니다.
사전적 문제 예방(Proactive issue prevention)에서의 AIOps
세밀한 성능 저하, 반복되는 오류 패턴, 기준 활동 변화 같은 조기 경고 신호를 감지하면, AIOps는 팀이 사용자에게 영향이 가기 훨씬 전에 유지보수 및 계획된 조치를 취할 수 있도록 합니다.
SLA 및 성능 모니터링에서의 AIOps
서비스 수준 협약(SLA)은 이를 뒷받침하는 시스템만큼 강력합니다. AIOps 플랫폼은 주요 지표를 실시간 추적해 SLA 위반이나 성능 저하 가능성을 사전에 알립니다. 그 결과 IT 리더는 약속 이행에 대한 자신감을 얻고, 어떤 부분에서 조정이 필요한지 명확한 가시성을 확보합니다.
AIOps와 다른 IT 프레임워크 비교
AIOps는 다른 운영 프레임워크와 겹치는 부분이 있지만, 각각의 초점은 다릅니다.
AIOps vs. DevOps
DevOps는 개발과 운영을 결합해 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 배포하는 데 중점을 둡니다. AIOps는 DevOps의 운영 측면을 보완해 탐지, 분류, 대응을 자동화합니다. DevOps가 배포 속도에 집중한다면, AIOps는 그 배포 뒤의 시스템을 건강하고 반응성 있게 유지합니다.
AIOps vs. MLOps
두 개념 모두 머신러닝을 포함하지만, 목적이 다릅니다. MLOps는 데이터 과학팀이 모델을 학습·배포·유지할 수 있도록 지원합니다. 반면 AIOps는 IT 운영에 지능을 적용해 시스템 데이터를 분석, 문제 탐지, 다운타임 예방, 사건 대응을 자동화합니다.
AIOps vs. Observability
Observability는 로그·트레이스 같은 신호로 복잡한 시스템 내부에서 무슨 일이 일어나는지 파악하게 합니다. AIOps는 그 위에 실시간 분석과 상관관계 분석을 추가해 지능형 조치를 실행합니다. Observability가 문제를 “보여주는 것”이라면, AIOps는 그것을 더 빠르게 “해결”합니다.
AIOps vs. DataOps
DataOps는 고품질 데이터를 파이프라인으로 이동시켜 고급 분석과 머신러닝을 지원합니다. AIOps는 그 시스템들이 만들어내는 운영 데이터를 기반으로 지능을 적용합니다.
AIOps vs. ITOps
ITOps는 인프라 모니터링, 사건 관리, 서비스 유지 같은 전통적인 IT의 기반입니다. AIOps는 여기에 인공지능과 자동화를 결합해 ITOps 팀이 더 빠르고 스마트한 결정을 내릴 수 있게 하고, 반복 업무 대신 전략적 개선에 집중할 수 있도록 돕습니다.
monday service: AIOps의 미래를 현실로
압박을 받는 IT 팀에게는 복잡성을 줄이고 빠르고 확신 있게 행동할 수 있는 지능형 지원이 필요합니다. 프런트엔드 개발자 Rushika Rai는 이렇게 표현합니다:
AIOps는 끊임없이 불을 끄는 압박 없이 IT 성능을 최적화하는 것이다.
바로 이 사고방식이 monday service의 핵심입니다. 엔터프라이즈급 서비스 관리 플랫폼으로 다음과 같은 기능을 기대할 수 있습니다:
정확한 고티켓 처리
자동 티켓 분류와 AI 기반 필드를 통해 유형·우선순위·감정을 감지하고, 적절한 담당자에게 즉시 전달합니다. SLA 타이머, 스마트 에스컬레이션, 만족도 조사까지 포함되어 있어, 모든 요청이 효율적이고 투명하게 해결됩니다.
개인화되고 맥락이 풍부한 경험 제공
CRM, 직원 디렉토리, 자산 관리 도구와 통합함으로써, monday service는 상담원이 모든 상호작용에서 완전한 그림을 볼 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 응대가 항상 정보에 기반하고 개인화된 느낌을 줄 수 있습니다. 또한 AI 지원 필드가 관련 정보를 자동으로 미리 채워주어 응답 속도를 높이는 동시에 경험의 일관성을 유지합니다.
에이전트 생산성을 대규모로 향상
상담원들은 monday service의 AI Copilot을 활용해 더 빠르게 티켓을 해결할 수 있습니다. AI Copilot은 과거 해결 사례, 요청 맥락, 이전 상호작용을 기반으로 즉시 실행 가능한 제안을 제공합니다. 여기에 자동화된 워크플로우와 셀프서비스 지식 베이스가 결합되어, 팀은 반복 작업에 소요되는 시간을 줄이고 가치 있는 업무에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.
실시간 인사이트로 리스크 완화
대시보드와 서비스 분석 기능은 성능, 용량, 리스크 영역에 대한 실시간 뷰를 제공합니다. SLA 위반 추적, 티켓 트렌드 분석, 업무량 예측까지 가능해 monday service는 비즈니스 목표와 정렬하면서 잠재적 혼란을 사전에 예방합니다.
반응형에서 선제적 서비스 제공으로 전환
트렌드 감지, 워크플로우 상관 분석, 예측 보고 기능을 통해 monday service는 문제가 심각해지기 전에 미리 발견할 수 있도록 돕습니다. 서비스 요청이 더 큰 이니셔티브와 어떻게 연결되는지 추적하고, 반복되는 패턴을 모니터링하며, 사용자들이 문제를 겪기 전에 신속히 대응할 수 있습니다.
monday service는 IT 리더, 서비스 데스크 매니저, 크로스 펑셔널 팀을 위해 설계되었습니다. 도입이 쉽고, 맞춤화가 가능하며, 비즈니스 성장에 맞춰 확장할 수 있습니다. 빠른 온보딩부터 Outlook, Slack, Azure DevOps, DocuSign 같은 툴과의 유연한 통합까지 지원해, 서비스 운영의 모든 요소를 복잡성 없이 연결합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
AIOps 도구란 무엇인가요?
AIOps 도구는 데이터 수집, 머신러닝, 예측 분석, 자동화를 결합하여 IT 팀이 시스템을 더 잘 모니터링하고 관리할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다. 이러한 도구의 일반적인 기능에는 이상 징후 감지, 근본 원인 분석, 이벤트 상관 분석, 자동화된 문제 해결 워크플로우가 포함됩니다. 즉, IT 운영 효율성을 높이고 문제 해결 속도를 앞당겨줍니다.
AI와 AIOps의 차이점은 무엇인가요?
인공지능(AI)은 학습, 추론, 의사결정 등 인간 지능이 필요한 작업을 수행하도록 시스템을 개발하는 광범위한 분야를 의미합니다. 반면, AIOps는 IT 운영에 특화된 AI의 응용으로, 데이터를 분석하고 패턴을 감지하며 인프라와 서비스 전반에서 자동으로 조치를 취해 운영 성능을 강화합니다.
AIOps의 4단계는 무엇인가요?
AIOps는 일반적으로 다음 네 가지 주요 단계를 거칩니다:
- 데이터 수집 및 정제: IT 시스템 전반에서 구조화·비구조화 데이터를 수집하고 분석할 수 있도록 정리·준비합니다.
- 모델 학습: 과거 데이터를 활용해 머신러닝 모델을 학습시키고, 패턴 인식·문제 예측·정상/비정상 행동 구분을 가능하게 합니다.
- 자동화된 대응: 모델 출력에 따라 경고 발송, 티켓 생성, 자동 복구 같은 워크플로우를 구축·실행합니다.
- 배포 및 이상 감지: 학습된 모델을 실시간 환경에 적용하여 이상 징후를 조기에 발견하고, 서비스 성능을 개선합니다.
일부 프레임워크는 새로운 데이터와 피드백을 기반으로 모델이 지속적으로 발전하는 지속 학습 단계를 다섯 번째 단계로 포함하기도 합니다. 이는 장기적으로 IT 운영 품질을 높이는 데 중요합니다.
AIOps의 적용 범위는 무엇인가요?
AIOps는 모니터링, 인시던트 대응, 성능 최적화, 용량 계획, 서비스 자동화 등 IT 운영 라이프사이클 전반에서 활용됩니다. 적용 범위에는 인프라, 애플리케이션, 네트워크, 클라우드 환경, 서비스 관리 시스템이 포함되어, IT 조직이 운영을 보다 지능적이고 선제적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
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