2020.02.18

블로그 | AI옵스를 어디까지 신뢰할 수 있을까

David Linthicum | InfoWorld
IT 운영 관리에 인공지능을 도입하는 AI옵스(AIops)는 클라우드 운영을 의미하는 클라우드옵스에서 파생된 유행어다. 클라우드옵스 역시 모든 기술 유행어의 모태인 클라우드 컴퓨팅에서 유래한 말이다.

AI옵스와 AI옵스 관련 도구라는 개념은 일반적으로 운영 도구의 성숙도를 말한다. 기존 운영 도구 공간의 대다수는 최소한 수 년 전까지는, 도구 안에 AI 엔진을 욱여넣는 형태였다.

목적에 맞게 설계된 AI옵스 도구를 개발하는 신생업체들은 이제 AI를 가지고 더욱 도약했다. AI옵스 도구를 선택할 때는 여러 업체를 살펴볼 가치가 있지만 선두 주자 업체는 달리 없다.

목표는 예나 지금이나 명확하다. 대다수의 AI옵스 도구에는 예전부터 데이터 수집 도구와 분석 도구가 포함되어 있었고, 여기에 AI를 추가해 관리하는 서비스에서 발생하는 문제를 외부화하기보다는 데이터에서 정보를 수집하고 메시지를 찾아내게 한다. 일부 사례에서는 사전에 프로그램된 루틴으로, 예를 들면 서버를 재시작하거나 서버를 해킹하는 IP 주소를 차단하는 등의 문제 해결을 시도하기도 한다.

AI옵스와 관련 제품의 시대에 들어선 지는 불과 수 년밖에 안 됐지만, 일정 양의 패턴이 드러나기 시작했다. 일부는 좋고, 일부는 그렇지 않을 수도 있다. 두 가지를 모두 간단히 살펴보자.

현재 통용되고 있는 여러 인스턴스의 AI옵스 도구는 4, 5, 6세대 운영 도구다. 이들 도구 대부분이 퍼블릭 클라우드 운영을 염두에 두고 개발되었으며, 온프레미스 레거시 시스템과 퍼블릭 클라우드에서 운영되는 관리 애플리케이션, 서비스 간의 거리를 줄일 수 있다.

AI옵스 도구는 관리, 모니터링 클라우드, 멀티클라우드, 레거시, 심지어 사물인터넷과 엣지 기반 시스템에도 활용될 수 있다. 복잡한 시스템 이질성을 보완하는 역량이야말로 운영 도구의 진정한 가치이며 클라우드/비 클라우드 시스템 이행에 있어 AI옵스가 중요한 이유다.

단점을 꼽자면 대다수 사용자가 AI옵스 도구 안의 AI 서브시스템의 장점을 취하기 어렵기 때문에 사용하지도 않는 기능을 구입해야 할 수도 있다는 점이다. 하지만 이 점은 업체의 잘못이라고 보기 어렵다. 대부분 이런 단점은 도구의 설치 방법과 설정, 그리고 기존 부서와 클라우드옵스 부서의 사용 방식에 따라 달라지기 때문이다. 일부 사례에서는 교육의 부재나 현재 시스템(클라우드건 아니건)에서의 유효한 사용례의 부재가 원인이었다. 

AI옵스가 대부분의 클라우드 기반 배포의 중요한 일부분이 될 것이라는 점은 명확하다. 또한, 클라우드, 멀티 클라우드의 배포가 더욱 복잡해질 것이고 AI옵스와 클라우드가 가져오는 가치도 더욱 늘어날 것이다. editor@itworld.co.kr 



2020.02.18

블로그 | AI옵스를 어디까지 신뢰할 수 있을까

David Linthicum | InfoWorld
IT 운영 관리에 인공지능을 도입하는 AI옵스(AIops)는 클라우드 운영을 의미하는 클라우드옵스에서 파생된 유행어다. 클라우드옵스 역시 모든 기술 유행어의 모태인 클라우드 컴퓨팅에서 유래한 말이다.

AI옵스와 AI옵스 관련 도구라는 개념은 일반적으로 운영 도구의 성숙도를 말한다. 기존 운영 도구 공간의 대다수는 최소한 수 년 전까지는, 도구 안에 AI 엔진을 욱여넣는 형태였다.

목적에 맞게 설계된 AI옵스 도구를 개발하는 신생업체들은 이제 AI를 가지고 더욱 도약했다. AI옵스 도구를 선택할 때는 여러 업체를 살펴볼 가치가 있지만 선두 주자 업체는 달리 없다.

목표는 예나 지금이나 명확하다. 대다수의 AI옵스 도구에는 예전부터 데이터 수집 도구와 분석 도구가 포함되어 있었고, 여기에 AI를 추가해 관리하는 서비스에서 발생하는 문제를 외부화하기보다는 데이터에서 정보를 수집하고 메시지를 찾아내게 한다. 일부 사례에서는 사전에 프로그램된 루틴으로, 예를 들면 서버를 재시작하거나 서버를 해킹하는 IP 주소를 차단하는 등의 문제 해결을 시도하기도 한다.

AI옵스와 관련 제품의 시대에 들어선 지는 불과 수 년밖에 안 됐지만, 일정 양의 패턴이 드러나기 시작했다. 일부는 좋고, 일부는 그렇지 않을 수도 있다. 두 가지를 모두 간단히 살펴보자.

현재 통용되고 있는 여러 인스턴스의 AI옵스 도구는 4, 5, 6세대 운영 도구다. 이들 도구 대부분이 퍼블릭 클라우드 운영을 염두에 두고 개발되었으며, 온프레미스 레거시 시스템과 퍼블릭 클라우드에서 운영되는 관리 애플리케이션, 서비스 간의 거리를 줄일 수 있다.

AI옵스 도구는 관리, 모니터링 클라우드, 멀티클라우드, 레거시, 심지어 사물인터넷과 엣지 기반 시스템에도 활용될 수 있다. 복잡한 시스템 이질성을 보완하는 역량이야말로 운영 도구의 진정한 가치이며 클라우드/비 클라우드 시스템 이행에 있어 AI옵스가 중요한 이유다.

단점을 꼽자면 대다수 사용자가 AI옵스 도구 안의 AI 서브시스템의 장점을 취하기 어렵기 때문에 사용하지도 않는 기능을 구입해야 할 수도 있다는 점이다. 하지만 이 점은 업체의 잘못이라고 보기 어렵다. 대부분 이런 단점은 도구의 설치 방법과 설정, 그리고 기존 부서와 클라우드옵스 부서의 사용 방식에 따라 달라지기 때문이다. 일부 사례에서는 교육의 부재나 현재 시스템(클라우드건 아니건)에서의 유효한 사용례의 부재가 원인이었다. 

AI옵스가 대부분의 클라우드 기반 배포의 중요한 일부분이 될 것이라는 점은 명확하다. 또한, 클라우드, 멀티 클라우드의 배포가 더욱 복잡해질 것이고 AI옵스와 클라우드가 가져오는 가치도 더욱 늘어날 것이다. editor@itworld.co.kr 

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