데이터 문턱 낮추고 클라우드 운영 돕고··· '셀프 서비스 IT’가 미래인 이유 6가지

셀프 서비스 IT 분야가 진화와 성숙을 거듭하고 있다. 최종 사용자는 IT 부서의 직접 개입 없이 그 어느 때보다 더 다양한 IT 문제를 해결할 수 있다.

셀프 서비스 IT 솔루션은 현업 직원이 IT 담당자에게 연락하기 보다 스스로 IT 문제를 해결할 수 있는 수단으로 입지를 굳혔다. 그리고 거기에서 멈추지 않는 양상이다. 셀프 서비스 기술이 발전하고 성숙하면서 많은 IT 리더는 이 개념이 단순히 지원 인력을 대체하는 것보다 훨씬 더 유연하고 강력한 것으로 진화할 수 있다는 사실을 알게 되었다.

오늘날, 셀프 서비스 IT 솔루션은 구입한 것과 직접 개발한 것 모두의 다양한 활동을 대상으로 한다. 예를 들면, 전통적인 최종 사용자 지원에서부터 새로운 프로젝트와 실험을 위해 회사가 승인한 클라우드 인스턴스의 가동, 현업용 데이터 접근 및 분석까지 아우른다. 또 인공지능과 결합됨으로써 그러한 셀프 서비스 IT 플랫폼은 충실한 비서가 되어 더 다양한 분야에서 지원과 인사이트 및 솔루션을 제공할 수 있다.

셀프 서비스를 IT 모델로 수용하도록 IT 리더를 자극하고 있는 여러 상황과 이 모델을 조직이 더 빠르고 스마트하며 나은 방식으로 일하도록 돕는 수단으로 안전하게 활용할 수 있는 방법에 대해 살펴본다.
 

스마트해지고 있다
셀프 서비스 IT는 특히 지원 인력이 부족할 때 간단한 질문에 빠르게 답변해줄 수 있도록 배치되는 것이 보통이다. 해법은 일반적으로 잘 정리된 콘텐츠 기반에서 제공된다. 그런데 이제는 인공지능이 셀프 서비스 조언과 인사이트를 새로운 차원으로 격상시킬 태세다.

인공지능(AI)을 접목함으로써 셀프 서비스 IT 플랫폼은 이제 수집한 관련 정보를 활용하여 사용자의 정확한 수요에 구체적으로 맞춘 매우 정확한 제안을 할 수 있다.

SaaS 제품 개발업체 젠데스크(Zendesk) CIO 대행 겸 VP 게리 알리프는 “조직들이 디지털 방식으로 확장하고 변환함에 따라, 조직 성장을 추진하는 현대적인 직원 경험을 구축할 때 빠르고 효과적인 자가 학습 IT 솔루션이 필수적일 것”이라고 전망했다.

AI 기반의 셀프 서비스 IT 솔루션들은 수동 지원 작업 부하 및 반복적인 작업 감축을 약속한다.  알리프는 “지원 직원의 시간을 더욱 복잡한 문의에 쓰이도록 해방시킨다. AI는 또한 지원 요청의 의도와 감정을 간파한 후 이 정보를 활용하여 지원 요청을 가장 적합한 리소스나 지원 요청을 해결할 적합한 기술을 갖춘 맞는 팀에게 연결하는 데 도움을 줄 수 있다”라고 설명했다.

‘셰도우 IT’를 양지로 끌어낼 수 있다
IT 서비스 관리 회사 베리넥스트(Verinext) CTO 스티브 비숍은 적절한 디지털 가드레일을 설치하면 셀프 서비스 IT가 기업 내의 고질적인 셰도우 IT 문제를 해결할 힘이 있다고 믿고 있다. 그는 “가드레일이 없으면 셀프 서비스는 승인된 ‘셰도우 IT’에 불과할 때가 많다. 이는 큰 비용 지출을 초래할  때가 많다”라고 지적했다.

물론 보안과 정보 접근 사이에 적절한 균형을 찾는 일은 만만하지 않다. 비숍은 “계획과 자동화가 관건”이라며 최근 플랫폼 엔지니어링이 강조되는 현상을 언급했다.  플랫폼 엔지니어링은 클라우드 소프트웨어 조직에게 용인할 수 있는 타협점을 달성할 수단으로 셀프 서비스 능력을 갖추게 해 주는 툴체인과 워크플로를 설계하고 구축하기 위한 분야다.

그는 “플랫폼 엔지니어링의 주안점은 개발자에게 필요한 유연성과 민첩성을 제공하되 조직을 보호하는 통제 장치도 제공하여 더 나은 균형을 맞추고자 하는 것이다”라고 설명했다.

클라우드 관리를 개선할 수 있다
셀프 서비스 IT는 전통적으로 IT 지원 담당자에게 부담을 주는 비밀번호 재설정, 접근 허가, 리소스 프로비저닝 등의 일상 작업에 매우 적합하다. 데이터 센터 기술 제공업체 소프트아이언(SoftIron) CTO 케니 반 알스타인은 그러나 프라이빗 클라우드 환경에서는 이 기술이 새로운 서버와 컨테이너 또는 마이크로서비스의 가동으로 확장될 수 있다고 설명했다. 그는 “또한, 프로젝트 수요에 따라 리소스를 확장하는 것도 완전히 자동화된 방식으로 할 수 있다”라고 말했다.

반 알스타인은 셀프 서비스 IT가 IT 워크로드를 줄일 가능성이 있고 작업 속도를 상당히 높일 수 있다고 덧붙였다. 그는 “이런 이유로 클라우드는 개발자에게 매우 매력적이다. 개발자는 새로운 애플리케이션이나 워크로드를 개발하거나 배포하기 위해 필요한 리소스에 빠르게 접근하고 이를 확장할 수 있다”라고 설명했다. 

반 알스타인은 프라이빗 클라우드 환경에서 셀프 서비스 IT 시스템을 구현하기란 어려운 작업이라는 인식이 있다고 말했다. “그런 환경을 준비하고 관리하기 위해 필요한 기술 역량과 리소스는 상당하다. 따라서 많은 IT 리더가 복잡성, 비용, 위험 등을 벅차게 느껴 이 과제를 기피할 수 있다”라고 전했다. 그러나, 특히 대규모 조직이나 규제가 심한 부문에 종사하는 조직의 경우에는 일반적으로 더 강력한 데이터 보안, 개선된 성능, 더 나은 유연성 등 잠재적인 장점이 어려움보다 크다고 그는 강조했다.

전문가의 지식을 활용하는 데 사용될 수 있다
전형적인 IT 부서는 여러 “전문가 센터”로 구성되어 있다. 네트워크, 애플리케이션, 서버, 보안, 기타 계획 및 운영 분야에 집중하는 팀을 말한다. 이 모든 그룹은 전사적으로 필수 서비스를 제공하기 위해 긴밀히 협력해야 한다.

셀프 서비스를 통해 모든 IT 팀원은 특정 전문가 센터에 속한 동료 직원의 지식과 인사이트를 쉽게 획득할 수 있다. 네트워크 자동화 플랫폼 개발업체 넷브레인(NetBrain) 엔지니어링 담당 SVP 송 팡은 더 이상 전문가가 시간이 날 때까지 기다릴 필요가 없다고 말했다. 전문가 인사이트의 도움으로 “업무가 계속 진행되도록 일반적인 작업은 언제든지 빠르게 요청하여 완료할 수 있다”라고 말했다.

팡은 이 셀프 서비스 방식은 조언이 더 이상 한 사람의 개인에게서 나오는 것이 아니기 때문에 위험과 오류를 줄일 가능성도 있다고 말했다.

원스톱 데이터 쇼핑을 가능하게 한다
오늘날 까다로운 비즈니스 환경에서 탁월한 성과를 발휘하려면 IT 팀은 모든 사업부에 걸친 애플리케이션과 데이터에 신속하게 접근해야 한다. 데이터 관리 소프트웨어 개발업체 라이트데이터(RightData) CEO 바수 사테나팔리는 셀프 서비스 제공 모델을 배치함으로써 IT 부서는 번거로운 수동 접근 프로세스와 관련된 대부분의 문제를 극복하고 리소스를 최종 사용자에게 적시에 효율적이고 안전하게 제공할 수 있다고 말했다.

사테나팔리는 셀프 서비스가 이제 거의 모든 사람에게 피할 수 없는 현실이라고 단언했다. “이제 현업 사용자들도 온라인 쇼핑, 뱅킹 등 다양한 상황에서 셀프 서비스를 할 수 있는 것에 모두 익숙해졌다”라며, 오늘날 IT 조직이 직면하는 주요 과제 중 하나는 데이터 접근에 소비자 경험을 접목시키는 것이라고 말했다. 그는 “아직도 데이터 소비자가 검색, 탐색, 접근 요청, 소비 등을 한 자리에서 해결하게 해 주는 셀프 서비스 포털이 업계에 부족하다”라고 전했다.

사테나팔리는 혁신적인 기업들이 셀프 서비스 데이터 및 애플리케이션 접근이 가능한 플랫폼을 곧 개발할 것으로 기대하고 있다.

데이터 민주화에 필요하다
비즈니스 및 데이터 애널리스트들은 신뢰할 수 있는 데이터를 찾지 못할 때, 구체적인 데이터 요구사항을 정확히 표현하기 어려울 때, 또는 동료나 고객이 필요한 데이터를 전달하는 데 너무 오래 걸릴 때 좌절감을 느끼는 경우가 많다. 셀프 서비스 IT는 이 모든 문제를 ‘데이터 민주화’를 통해, 즉 사용자에게 데이터 접근을 보다 쉽게 만들어 해결할 수 있다.

셀프 서비스를 통한 데이터 민주화는 이상적인 목표처럼 들리지만 이를 구현하기란 쉽지 않다. 데이터 인텔리전스 플랫폼 제공업체 알레이션(Alation) 제품 관리 담당 VP 디비 말라카는 “많은 데이터 리더가 셀프 서비스 데이터 이니셔티브 채택을 여전히 주저하고 있다”라고 진단했다. 

그는 이어 데이터 민주화에는 데이터 위치를 정확히 찾아내고 데이터 품질을 평가하기 위한 공식적이고 체계화된 거버넌스 접근 방식이 필요할 것이라고 강조했다. “그렇지 않으면 셀프 서비스로 인해 데이터 보안이 위태로워지고 규정 준수에 의문이 제기될 수 있다”라고 그는 덧붙였다.

데이터를 민주화하려면 조직은 출처, 설명, 과거 사용 별로 데이터 지식을 분류하여 중앙 집중화하고 접근은 탈중앙집중화 해야 한다. 말라카는 이것이 바로 데이터 인텔리전스이며 이는 사용자가 현재 진행 중인 프로젝트에 맞는 데이터를 빠르게 검색하고 찾아서 사용하는 데 필요한 지식에 접근하게 해 주는 셀프 서비스 애널리틱스 방식이라고 설명했다. 

그는 “IT 부서는 더 이상 모든 요청에 신뢰할 수 있는 데이터를 전달하는 업무를 담당하지 않는다. 이로써 병목 현상이 제거되고 비즈니스 사용자가 일상 업무에서 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있게 된다”라고 말했다.

숨은 문제점, '지속적인 주의'가 필요하다
셀프 서비스는 사용자가 필요한 IT 문제를 직접 해결하게 해 줌으로써 IT 리소스를 해방시킬 수 있지만, IT가 완전히 손을 떼도 무방할 것이라는 기대는 위험하다.

셀프 서비스 IT의 범위가 넓어짐에 따라, 정확하고 유용한 지식의 깊이 있는 저장소를 유지하기 위해 지속적인 주의가 필요하다. 미국 보훈부 기업 서비스 지원 부책임자 킴벌리 M. 홀링스워스는 이 목표를 달성하려면 콘텐츠 수집, 기존 구성요소 검토, 업데이트 포착이나 항목 폐기를 위한 교정, 사용자와의 정보 공유에 사용되는 채널 생성 및 관리로 이어지는 순환 과정이 막후에서 철저하게 반복적으로 계속 진행되어야 한다고 강조했다. 

셀프 서비스 IT의 근본적인 신뢰는 셀프 서비스 IT가 제공하는 적시성, 정확성, 그리고 유용성을 바탕으로 구축된다. 홀링스워스는 “역동적인 기술 환경에서 정보와 세부 사항은 관련성과 정확성을 보장하기 위해 공격적이고 선제적인 콘텐츠 관리 방식이 필요하다. 이것이 지식 관리의 본질이며 그 목적은 궁극적으로 더 낫고 더 쾌적한 최종 사용자 경험을 창출하는 믿을 수 있는 지식 저장소와 셀프 서비스 도구를 만드는 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr