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블로그|꿰지 못하는 보배··· AI옵스에 압도당하지 않으려면?

2020.09.28 David Linthicum  |  InfoWorld
AI옵스가 클라우드 컴퓨팅 운영의 지평을 새로 열고 있다. 하지만, AI옵스를 제대로 사용하려면 압도당하지 않는 게 우선이다. 

인공지능과 머신러닝이 있으면 기술을 무한정 응용할 수 있을 것 같아 보인다. 이미 시중에는 인공지능 기반의 애널리틱스, 스마트 사물인터넷, 엣지 AI, 그리고 AI옵스 툴이 나와 있다. 
 
ⓒGetty Images Bank

AI옵스 툴은 본질적으로 스마트 자동화를 수행한다. 자가 복구나 선제적 유지보수는 물론 심지어 보안 및 거버넌스 시스템에 적용돼 침해가 발생할 경우 성능을 진단하는 등의 작업도 수행한다. 

AI옵스는 디스커버리 역량도 갖추고 있다. 즉 지속적으로 데이터를 수집하고, 그 데이터를 활용해 지식 엔진(knowledge engine)을 트레이닝하는 이 과정에서 지식 베이스가 한층 풍부해질 수 있다. 관리 중인 시스템이 어떻게 동작하고 있는지 혹은 그 시스템의 향후 예상 동작과 관련해 정보가 많으면 이슈 예측과 선제적인 대응이 더욱 잘 이뤄질 수 있다. 

AI옵스 자동화의 이점은 아래와 같다.
 
  • 클라우드옵스를 위한 인력이 줄어들 수 있다. 사람이 수동으로 조치를 취해야 할 때만 알림을 보낸다. 이는 달리 말하면 운영 인력과 비용이 적게 든다는 것을 의미한다. 
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  • 장애 티켓을 자동으로 생성하고 지원 운영 부서와 직접 소통함으로써, 수동 및 비자동 프로세스를 모두 없애 준다. 
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  • 자동화 혹은 수동 메커니즘(자가 복구)을 통해 문제의 근본 원인을 발견해 수정해준다. 

AI옵스 디스커버리의 이점은 아래와 같다. 
 
  • 데브옵스, 거버넌스 및 보안 운영 등 여타 엔터프라이즈 툴과 AI옵스를 통합해준다. 
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  • 위에서 설명한 것처럼 운영팀이 선제적으로 대처할 수 있도록 동향을 파악해준다. 
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  • 관리 중인 리소스에 있는 방대한 데이터를 검토하고, 유의미한 요약 자료를 제공해 자동화된 조치를 취할 수 있게 해준다. 

AI옵스는 강력한 기술이다. AI옵스와 기반 툴의 기능을 최대한 활용하지 못하게 방해하는 걸림돌은 무엇일까? 고민할 것도 없이 사람이다. AI 옵스 툴이 예산과 관련한 근시안적인 시각 때문에 도입되지 않고 있다는 게 필자 눈에는 보인다. 툴이 사용되고 있다고 하더라도, 최적화된 방식으로 사용되고 있지는 않다.

IT 조직 자체를 탓할 수도 있겠지만, AI옵스 툴을 제대로 사용하는 베스트 프랙티스가 많이 부족한 것도 사실이다. 심지어 일부 AI 옵스 툴 제공업체는 고객이 툴을 엉뚱한 방향으로 사용하도록 하고 있다. 그래서 필자는 최근 툴 사용의 방향성을 바로잡기 위해 많은 시간을 할애하고 있다. 

AI옵스 툴 자체가 복잡하다는 것이 문제의 핵심이다. 툴의 목적이 클라우드 컴퓨팅 운영상의 복잡한 문제를 처리하는 데 있음을 고려하면 아이러니한 부분이다. AI옵스 툴을 제대로 구성하는 데 있어 이런 어려움은 어쩔 수 없는 부분이 있다. 

그럼에도 불구하고 참고할 만한 진단이 있다. 도외시되거나 잘못 이해되는 것들이기도 하다. 일단 현 시점에서 공유할 만한 것들은 아래와 같다. 
 
  • AI가 관리하는 방대한 시스템에 대한 종합적인 이해가 없다. AI옵스 툴 사용자들이 시스템, 애플리케이션, 데이터베이스가 의미하는 바를 전체적인 맥락에서 이해하지 못한다.
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  • 보안이나 거버넌스와 같은 여타 운영 툴과의 통합이 부족하다. 툴 간의 사일로 현상 때문에 협업이 불가능해 실제적으로 더 많은 취약점에 노출될 수 있다. 
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  • 기초 교육 때 배웠던 수준 이상으로 툴을 사용해본 경험이 없다. AI옵스 툴처럼 복잡한 툴을 사용하려면 AI 엔진의 작동 방식, 자동화 시스템의 올바른 사용법, 그리고 이런 툴을 테스트하기 위한 올바른 방법을 이해해야 한다. 

AI옵스 솔루션이 사용자를 압도하는 상황은 바람직하지 않다. 이를 예방하려면 벙어리처럼 굴지 말고 그냥 말하는 게 최선이다. 

*David Linthicum은 국제적으로 인정받는 산업 전문가다. ciokr@idg.co.kr
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