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AI옵스 적용 영역 ‘잘 맞는 3가지, 아직은 미흡한 2가지’

인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지...

AI옵스 다이나트레이스 스택스테이트 관찰가능성 데브섹옵스

2022.01.25

인공지능(Artificial Intelligence)과 머신러닝(Machine Learning)은 허위 경보의 수를 줄일 수 있고, 문제 해결 속도를 높일 수 있다. 또 신속히 변화 중인 클라우드 기반 IT 환경을 이해하고 관리하는 데 도움을 줄 수 있다. 그러나 CIO는 이른바 ‘마술적’ 결과를 기대해서는 안 된다. 인지할 수 있는 IT 문제라면 무엇이든 자동으로 예측하고 해결해줄 것을 기대하거나, 각종 로그 또는 이벤트 스트림 등을 수용해 손쉽게 분석하는 것을 기대해서는 안 된다.   AI옵스(AIops)는 인공지능을 이용해 IT시스템을 더 효율적이고 효과적으로 관리하고 최적화하고 방어할 수 있게 해준다. 시장조사회사인 가트너는 AI옵스의 시장 규모가 2020년 9억 ~ 15억 달러 범위였고, 2020년 ~ 2025년 사이의 연평균 성장률은 약 15%일 것이라고 예측했다. 독립형 AI옵스 플랫폼도 있고, AI옵스 플랫폼을 통합하거나 AI 기능을 추가한 IT관찰가능성, 관리 및 모니터링 툴도 많다.  고객과 전문가들에 따르면 AI옵스는 수백 또는 수천 곳의 출처에서 나온 대량의 데이터를 신속히 검사한다. 이를 통해 중요한 경보를 선별하거나 기저의 추세를 식별하는 데, 그리고 애플리케이션들을 연결하는 API 등의 새 요소를 신속하게 검출하는 데 지극히 탁월하다. 세계적인 연구 및 교육 단체인 와일리(Wiley)의 CIO 겸 CISO인 션 맥은 한마디로 인간의 지성이 감당할 수 있는 수준을 넘어선다고 말했다. 그는 “시스템과 서비스의 복잡성이 기하급수적으로 커지는 와중에 IT 문제에 대한 통찰을 제공하는 데 이상적이다”라고 말했다. 그러나 AI옵스를 제대로 활용하기 위해서는 먼저 AI옵스의 한계를 이해할 필요가 있다. AI옵스가 탁월한 분야  패턴 식별. AI옵스의 효과적인 이용 분야 중 하나는 다른 경고를 복제한 중복 경고, IT 인프라의 정상적 변경에 반응하는 경고, 또는 중대한 비즈니스 프로세스에 영향을 주지...

2022.01.25

‘AI옵스’로 가는 길 순탄치 않다··· 극복해야 할 장애물 6가지

‘AI옵스(AIOps)’는 기업들이 IT 운영을 지능적으로 관리할 수 있도록 지원한다고 말하지만 그 여정이 항상 순탄하지는 않다.  IT 운영팀은 할 일이 많다. 서로 독립적으로 작동하는 서버, 네트워크, 클라우드 인프라, 사용자 경험, 애플리케이션 성능, 사이버 보안 등을 관리해야 하기 때문이다. 직원들은 수많은 알림에 대응하고 여러 도메인과 관련된 문제를 해결하느라 고군분투한다. ‘AI옵스(AIOps)’는 IT 운영팀이 직면한 문제를 해결하기 위해 IT 운영에 인공지능을 적용한 기술 및 전략이다. 이는 오탐을 줄이고, 머신러닝을 사용해 문제가 발생하기 전에 이를 발견하며, 문제 해결을 자동화하고, IT 환경을 전체적으로 파악할 수 있도록 지원한다.   ZK 리서치 & 마서지(ZK Research and Masergy)가 지난 10월 실시한 설문조사 결과에 따르면 이미 AI옵스를 사용하고 있는 기업들이 65%에 달하는 것으로 나타났다. 또한 94%는 AI옵스가 네트워크 관리 및 클라우드 애플리케이션 성능 관리에 중요하다고 답했다. 84%는 AI옵스를 완전히 자동화된 네트워크 환경으로 가는 경로라고 밝혔으며, 86%는 향후 5년 이내에 완전히 자동화된 네트워크를 구축할 수 있을 것이라고 예상했다.   AI옵스는 여전히 새로운 개념이긴 하지만 이미 그 가치를 입증하고 있다. 올여름 발표된 EMA(Enterprise Management Associates)의 보고서에 의하면 62%의 기업들이 AI 옵스 투자에서 ‘매우 높은’ 또는 ‘높은’ ROI를 확보했다고 말했다(나머지는 손익분기점을 넘었거나 시기상조라고 답했다). 하지만 AI옵스로 가는 길이 항상 순탄한 것은 아니다. EMA 설문조사의 전체 응답자 중 절반 이상은 AI옵스가 구축하기 어렵다고 밝혔다. 가장 일반적인 장애물은 비용, 데이터 품질, IT 내부 갈등, AI에 관한 불신, 인력 부족, 통합 문제 등이었다. 도입 전에 명확한 전략을 수립하지 않는다...

AI옵스 인공지능 머신러닝 IT 운영

2021.12.29

‘AI옵스(AIOps)’는 기업들이 IT 운영을 지능적으로 관리할 수 있도록 지원한다고 말하지만 그 여정이 항상 순탄하지는 않다.  IT 운영팀은 할 일이 많다. 서로 독립적으로 작동하는 서버, 네트워크, 클라우드 인프라, 사용자 경험, 애플리케이션 성능, 사이버 보안 등을 관리해야 하기 때문이다. 직원들은 수많은 알림에 대응하고 여러 도메인과 관련된 문제를 해결하느라 고군분투한다. ‘AI옵스(AIOps)’는 IT 운영팀이 직면한 문제를 해결하기 위해 IT 운영에 인공지능을 적용한 기술 및 전략이다. 이는 오탐을 줄이고, 머신러닝을 사용해 문제가 발생하기 전에 이를 발견하며, 문제 해결을 자동화하고, IT 환경을 전체적으로 파악할 수 있도록 지원한다.   ZK 리서치 & 마서지(ZK Research and Masergy)가 지난 10월 실시한 설문조사 결과에 따르면 이미 AI옵스를 사용하고 있는 기업들이 65%에 달하는 것으로 나타났다. 또한 94%는 AI옵스가 네트워크 관리 및 클라우드 애플리케이션 성능 관리에 중요하다고 답했다. 84%는 AI옵스를 완전히 자동화된 네트워크 환경으로 가는 경로라고 밝혔으며, 86%는 향후 5년 이내에 완전히 자동화된 네트워크를 구축할 수 있을 것이라고 예상했다.   AI옵스는 여전히 새로운 개념이긴 하지만 이미 그 가치를 입증하고 있다. 올여름 발표된 EMA(Enterprise Management Associates)의 보고서에 의하면 62%의 기업들이 AI 옵스 투자에서 ‘매우 높은’ 또는 ‘높은’ ROI를 확보했다고 말했다(나머지는 손익분기점을 넘었거나 시기상조라고 답했다). 하지만 AI옵스로 가는 길이 항상 순탄한 것은 아니다. EMA 설문조사의 전체 응답자 중 절반 이상은 AI옵스가 구축하기 어렵다고 밝혔다. 가장 일반적인 장애물은 비용, 데이터 품질, IT 내부 갈등, AI에 관한 불신, 인력 부족, 통합 문제 등이었다. 도입 전에 명확한 전략을 수립하지 않는다...

2021.12.29

테스트 자동화에서 애널리틱스·머신러닝을 사용하는 3가지 방법

불과 10년 전만 해도 대부분의 애플리케이션 개발 테스트 전략은 비즈니스 로직을 검증하기 위한 단위 테스트, 사용자 경험을 확인하기 위한 수동 테스트 케이스, 그리고 성능과 확장성을 검사하기 위한 별도의 부하 테스트 스크립트를 중심으로 이뤄졌다. 클라우드 인프라와 마이크로서비스 아키텍처, 지속적 통합 및 지속적 제공(CI/CD) 자동화, 지속적 테스트 기능을 기반으로 하는 지금의 개발 방식에 비하면 기능 개발과 릴리스 속도는 느릴 수밖에 없었다.    또한 지금은 많은 애플리케이션이 SaaS로 제공되거나 로우코드 및 노코드 애플리케이션을 구축하는 방법으로 개발된다. 이 경우에도 기반 비즈니스 흐름과 프로세스에 대한 테스트는 필요하다.  데브옵스 조직의 애자일 개발팀은 기능 개발 주기를 단축하고 제공 빈도를 높이고 고품질 사용자 경험을 보장하는 것을 목표로 한다. 관건은 새로운 테스트 복잡성과 배포 병목, 보안 틈새나 상당한 비용 증가를 수반하지 않으면서 위험성과 시프트 레프트(shift-left) 테스트를 줄이는 방법이다. 코파도(Copado)의 제품군 관리자인 에스코 하눌라는 증가하는 테스트 규모에 대처하기 위한 열쇠는 머신러닝이라면서 “디지털 비즈니스의 품질은 곧 코드와 코드를 실행하는 테스트의 품질이다. 테스트할 코드가 많을수록 머신러닝을 사용한 테스트 자동화의 중요성도 커진다. QA 인력과 기계의 지능이 서로를 지원해 단순한 직감이 아닌 데이터에 근거해 더 현명한 의사 결정을 내릴 수 있다”고 말했다.  필자는 마이크로서비스를 구축하거나 다수의 서드파티 API와 접속할 때 서비스 가상화를 사용해 더 견고한 웹 서비스 테스트를 개발하는 방법을 소개한 바 있다. 여기서 한 걸음 더 나아가 개발팀과 QA 테스트 자동화 엔지니어가 더 견고한 테스트를 개발하고 지원하기 위해 활용할 수 있는 데이터, 분석, 머신러닝 기반의 테스트 기능을 소개한다. 이와 같은 기능은 새로운 영역이고 테스트 플랫폼에 따라 이미 견실한 기...

테스트자동화 AI옵스 시프트레프트

2021.10.21

불과 10년 전만 해도 대부분의 애플리케이션 개발 테스트 전략은 비즈니스 로직을 검증하기 위한 단위 테스트, 사용자 경험을 확인하기 위한 수동 테스트 케이스, 그리고 성능과 확장성을 검사하기 위한 별도의 부하 테스트 스크립트를 중심으로 이뤄졌다. 클라우드 인프라와 마이크로서비스 아키텍처, 지속적 통합 및 지속적 제공(CI/CD) 자동화, 지속적 테스트 기능을 기반으로 하는 지금의 개발 방식에 비하면 기능 개발과 릴리스 속도는 느릴 수밖에 없었다.    또한 지금은 많은 애플리케이션이 SaaS로 제공되거나 로우코드 및 노코드 애플리케이션을 구축하는 방법으로 개발된다. 이 경우에도 기반 비즈니스 흐름과 프로세스에 대한 테스트는 필요하다.  데브옵스 조직의 애자일 개발팀은 기능 개발 주기를 단축하고 제공 빈도를 높이고 고품질 사용자 경험을 보장하는 것을 목표로 한다. 관건은 새로운 테스트 복잡성과 배포 병목, 보안 틈새나 상당한 비용 증가를 수반하지 않으면서 위험성과 시프트 레프트(shift-left) 테스트를 줄이는 방법이다. 코파도(Copado)의 제품군 관리자인 에스코 하눌라는 증가하는 테스트 규모에 대처하기 위한 열쇠는 머신러닝이라면서 “디지털 비즈니스의 품질은 곧 코드와 코드를 실행하는 테스트의 품질이다. 테스트할 코드가 많을수록 머신러닝을 사용한 테스트 자동화의 중요성도 커진다. QA 인력과 기계의 지능이 서로를 지원해 단순한 직감이 아닌 데이터에 근거해 더 현명한 의사 결정을 내릴 수 있다”고 말했다.  필자는 마이크로서비스를 구축하거나 다수의 서드파티 API와 접속할 때 서비스 가상화를 사용해 더 견고한 웹 서비스 테스트를 개발하는 방법을 소개한 바 있다. 여기서 한 걸음 더 나아가 개발팀과 QA 테스트 자동화 엔지니어가 더 견고한 테스트를 개발하고 지원하기 위해 활용할 수 있는 데이터, 분석, 머신러닝 기반의 테스트 기능을 소개한다. 이와 같은 기능은 새로운 영역이고 테스트 플랫폼에 따라 이미 견실한 기...

2021.10.21

"마비스 액션 外"··· 주니퍼 네트웍스, AI 기반 엔터프라이즈 포트폴리오 최신 기능 발표

주니퍼 네트웍스가 9월 15일 캠퍼스 유무선 네트워크를 확장하고, 단순화하며, 향상된 가시성과 자동화를 제공하는 AI 기반 엔터프라이즈 포트폴리오의 최신 기능을 발표했다.  회사에 따르면 주니퍼 미스트 클라우드(Mist Cloud)와 AI 엔진에 새롭게 추가된 기능은 EVPN-VXLAN 캠퍼스 패브릭 관리와 선제적 문제 해결을 위한 마비스 액션(Marvis Actions)이다. 최신 기능은 주니퍼의 자동화, AIOps, 클라우드 기능을 확대해 IT 운영을 간소화하고, 비용을 절감하며, 민첩성과 확장성을 제공한다. EVPN-VXLAN 기술은 기존 패브릭 관리 방식에 비해 많은 이점을 제공하지만 구축과 관리가 복잡할 수 있다. 이제 고객은 주니퍼 미스트 유선 서비스 보장 클라우드 서비스를 통해 EVPN-VXLAN 캠퍼스 패브릭을 관리함으로써 공통 클라우드와 AIOps 엔진을 통해 간소화된 유무선 서비스 및 WAN 환경을 구현할 수 있다고 업체 측은 설명했다.   주니퍼 EVPN-VXLAN 패브릭은 캠퍼스에서 유선 액세스 관리에 사용되는 것과 동일한 주니퍼 플랫폼, 주니퍼 미스트 유선 서비스 보장, 마비스 VNA를 활용해 IT 관리자에게 탁월한 자동화, 가시성, 문제 해결 기능을 제공한다. 이는 모든 유선 액세스 구축, 구성, Day 2(실제 운영)를 위한 공통 운영 프레임워크를 제공할 뿐만 아니라 셀프드라이빙 운영과 예측 조치로 문제를 사전에 해결할 수 있는 단일 AI 기반 지원 모델을 활용한다는 설명이다.  주니퍼 미스트 클라우드는 관리자가 토폴로지를 선택하고, 관심 네트워크를 정의하고, 필요한 물리적 연결을 식별하고, 효율적인 방식으로 정확한 기본 정책을 적용할 수 있도록 해준다. 또한 고객은 주니퍼 미스트 솔루션을 통해 LAN, WLAN, WAN 환경 전반에서 공통 운영 스키마(Schema)를 활용할 수 있다. 이는 주니퍼 클라이언트-클라우드 비전의 핵심이다. 마비스 액션은 미스트 AI 엔진에서 파생된 인사이트를 통해 문제...

주니퍼 네트웍스 인공지능 AI 클라우드 자동화 AI옵스

2021.09.15

주니퍼 네트웍스가 9월 15일 캠퍼스 유무선 네트워크를 확장하고, 단순화하며, 향상된 가시성과 자동화를 제공하는 AI 기반 엔터프라이즈 포트폴리오의 최신 기능을 발표했다.  회사에 따르면 주니퍼 미스트 클라우드(Mist Cloud)와 AI 엔진에 새롭게 추가된 기능은 EVPN-VXLAN 캠퍼스 패브릭 관리와 선제적 문제 해결을 위한 마비스 액션(Marvis Actions)이다. 최신 기능은 주니퍼의 자동화, AIOps, 클라우드 기능을 확대해 IT 운영을 간소화하고, 비용을 절감하며, 민첩성과 확장성을 제공한다. EVPN-VXLAN 기술은 기존 패브릭 관리 방식에 비해 많은 이점을 제공하지만 구축과 관리가 복잡할 수 있다. 이제 고객은 주니퍼 미스트 유선 서비스 보장 클라우드 서비스를 통해 EVPN-VXLAN 캠퍼스 패브릭을 관리함으로써 공통 클라우드와 AIOps 엔진을 통해 간소화된 유무선 서비스 및 WAN 환경을 구현할 수 있다고 업체 측은 설명했다.   주니퍼 EVPN-VXLAN 패브릭은 캠퍼스에서 유선 액세스 관리에 사용되는 것과 동일한 주니퍼 플랫폼, 주니퍼 미스트 유선 서비스 보장, 마비스 VNA를 활용해 IT 관리자에게 탁월한 자동화, 가시성, 문제 해결 기능을 제공한다. 이는 모든 유선 액세스 구축, 구성, Day 2(실제 운영)를 위한 공통 운영 프레임워크를 제공할 뿐만 아니라 셀프드라이빙 운영과 예측 조치로 문제를 사전에 해결할 수 있는 단일 AI 기반 지원 모델을 활용한다는 설명이다.  주니퍼 미스트 클라우드는 관리자가 토폴로지를 선택하고, 관심 네트워크를 정의하고, 필요한 물리적 연결을 식별하고, 효율적인 방식으로 정확한 기본 정책을 적용할 수 있도록 해준다. 또한 고객은 주니퍼 미스트 솔루션을 통해 LAN, WLAN, WAN 환경 전반에서 공통 운영 스키마(Schema)를 활용할 수 있다. 이는 주니퍼 클라이언트-클라우드 비전의 핵심이다. 마비스 액션은 미스트 AI 엔진에서 파생된 인사이트를 통해 문제...

2021.09.15

SDN부터 AI옵스까지··· 기업 네트워크 '현대화'에서 고려해야 할 6가지

네트워크의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다도 높다. 팬데믹으로 최대 7년이나 앞당겨진 디지털 트랜스포메이션 때문이다. 클라우드, 모빌리티, 사물인터넷 등 대부분의 기술이 네트워크 중심이라는 점에서 엔터프라이즈 네트워크에 큰 영향을 미친 것이다.  디지털 트랜스포메이션에 집중하게 되면서 구형 네트워크의 많은 결점이 드러났다. (구형 네트워크는) 유연성이 없고, 많은 수동 프로세스를 필요로 하며, 디지털 비즈니스 요구사항을 충족하는 민첩성과 인텔리전스가 부족하다.  기업이 다른 기술에 대한 투자를 극대화하려면 네트워크 현대화를 우선순위로 둬야 한다. 여기서는 네트워크를 현대화할 때 필수적으로 고려해야 할 6가지를 살펴본다.     소프트웨어 정의 네트워크   구형 인프라의 데이터 영역 및 관리 영역은 긴밀하게 결합돼 있어서 네트워크 전체에서 변경사항이 발생하면 각 기기를 일일이 재구성해야 한다. 그 결과 변경 작업을 수행하는 데 몇 개월이 걸릴 수 있다. 디지털 기업에게는 너무 긴 시간이다.  소프트웨어 정의 시스템을 사용하면 제어 영역을 데이터 영역에서 분리하고 중앙집중화할 수 있다. 이를 통해 엔지니어는 중앙에서 변경 작업을 수행하고 이를 네트워크 전체에 거의 실시간으로 전파할 수 있다. 소프트웨어 기반 시스템으로의 전환은 네트워크 현대화의 기반이다.  단 SDN의 원래 정의는 데이터센터와 관련 있으며, SD-WAN은 이후 WAN을 현대화하는 일환으로 사용됐다는 점을 유의해야 한다. 따라서 SDN과 SD-WAN은 기반 기술의 변화는 동일하지만 구현 방식이 상당히 다르기 때문에 공급업체도 다르다.  대부분의 기업에서 데이터센터를 운영하는 팀과 WAN을 운영하는 팀은 서로 별개다. 데이터센터 SDN과 SD-WAN을 같은 업체에서 구매하는 것은 구매를 단순화하는 것 이외에 전혀 이점이 없다.  먼저 SD-WAN부터 시작하는 것이 타당하다. 일반적으로 ROI가 훨씬 더 큰 ...

기업 네트워크 엔터프라이즈 네트워크 네트워크 현대화 네트워크 현대화 AI옵스 소프트웨어 정의 네트워크 SDN SD-WAN 클라우드 SASE 와이파이 6 와이파이 6E 5G

2021.08.13

네트워크의 비즈니스 가치가 그 어느 때보다도 높다. 팬데믹으로 최대 7년이나 앞당겨진 디지털 트랜스포메이션 때문이다. 클라우드, 모빌리티, 사물인터넷 등 대부분의 기술이 네트워크 중심이라는 점에서 엔터프라이즈 네트워크에 큰 영향을 미친 것이다.  디지털 트랜스포메이션에 집중하게 되면서 구형 네트워크의 많은 결점이 드러났다. (구형 네트워크는) 유연성이 없고, 많은 수동 프로세스를 필요로 하며, 디지털 비즈니스 요구사항을 충족하는 민첩성과 인텔리전스가 부족하다.  기업이 다른 기술에 대한 투자를 극대화하려면 네트워크 현대화를 우선순위로 둬야 한다. 여기서는 네트워크를 현대화할 때 필수적으로 고려해야 할 6가지를 살펴본다.     소프트웨어 정의 네트워크   구형 인프라의 데이터 영역 및 관리 영역은 긴밀하게 결합돼 있어서 네트워크 전체에서 변경사항이 발생하면 각 기기를 일일이 재구성해야 한다. 그 결과 변경 작업을 수행하는 데 몇 개월이 걸릴 수 있다. 디지털 기업에게는 너무 긴 시간이다.  소프트웨어 정의 시스템을 사용하면 제어 영역을 데이터 영역에서 분리하고 중앙집중화할 수 있다. 이를 통해 엔지니어는 중앙에서 변경 작업을 수행하고 이를 네트워크 전체에 거의 실시간으로 전파할 수 있다. 소프트웨어 기반 시스템으로의 전환은 네트워크 현대화의 기반이다.  단 SDN의 원래 정의는 데이터센터와 관련 있으며, SD-WAN은 이후 WAN을 현대화하는 일환으로 사용됐다는 점을 유의해야 한다. 따라서 SDN과 SD-WAN은 기반 기술의 변화는 동일하지만 구현 방식이 상당히 다르기 때문에 공급업체도 다르다.  대부분의 기업에서 데이터센터를 운영하는 팀과 WAN을 운영하는 팀은 서로 별개다. 데이터센터 SDN과 SD-WAN을 같은 업체에서 구매하는 것은 구매를 단순화하는 것 이외에 전혀 이점이 없다.  먼저 SD-WAN부터 시작하는 것이 타당하다. 일반적으로 ROI가 훨씬 더 큰 ...

2021.08.13

데이터독부터 스플렁크까지··· 추천 'AI옵스' 플랫폼 톱 10

한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.  AI의 현실화가 가장 두드러진 분야는 데브옵스다. 인공지능의 잠재력을 탐색할 수 있는 완벽한 테스트 공간을 제공하기 때문이다. 운영팀은 이제 ‘AI옵스(AIops)’라는 약자 하에서 제공되는 도구와 플랫폼을 가지게 됐고, 이는 사람의 업무를 대체하고 효율성을 향상시킨다. 이러한 도구 및 플랫폼은 모두 IT 인프라 유지관리에 인공지능 알고리즘을 적용한다고 말한다. AI옵스는 인공지능의 역량을 제대로 활용할 수 있는 분야다. 서버와 네트워크는 페타바이트 단위의 엄청난 데이터를 생성한다. 프로세스는 언제 시작하고 멈추는지, 언제 급증하고 감소하는지 밀리초 단위로 파악된다. RAM 및 CPU 수요는 정확히 파악되고, 클라우드에서 하드웨어를 임대하는 가격 또한 마찬가지다. 모든 것은 보통 6~7자리의 유효 숫자까지 계산된다.  물론 자율주행차를 만드는 일은 각종 물리적인 장애물로 가득 찬 세상에서 고군분투해야 한다는 것을 의미할 수 있지만 IT 인프라의 경우 이미 모든 것이 디지털화돼 분석할 준비가 돼 있다.    가장 간단한 AI옵스 작업을 하나 꼽자면 클라우드 인스턴스에서 소프트웨어 배포 속도를 가속하는 것이다. 부하를 추적하고, 수요를 예측하며, (사용자가 증가할 때) 새로운 인스턴스를 생성하는 등 데브옵스 팀의 모든 작업은 스마트한 자동화를 통해 보강될 수 있다.  AI옵스 도구는 기계 부하에 관한 미래 지향적 추측을 생성한 다음, 이 추측에서 벗어나는 편차가 있는지 확인한다. 이상 징후는 이메일 발송, 슬랙 게시글 등을 통해 경고될 수 있고, 만약 편차가 크다면(문제가 심각하다면) 호출 경고가 발송된다. 즉 AI옵스 도구는 경고를 관리하고, 정말 심각한 문제일 경우에만 (회의를 하고 있거나 숙면을 취하고 있는) 관리자를 호출하도록 하는 데 초점을...

인공지능 머신러닝 AI ML AI옵스 데브옵스 앱다이나믹스 빅팬더 데이터독 다이나트레이스 깃허브 코파일럿 IBM 왓슨 로직모니터 무그소프트 뉴 렐릭 원 스플렁크

2021.07.23

한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.  AI의 현실화가 가장 두드러진 분야는 데브옵스다. 인공지능의 잠재력을 탐색할 수 있는 완벽한 테스트 공간을 제공하기 때문이다. 운영팀은 이제 ‘AI옵스(AIops)’라는 약자 하에서 제공되는 도구와 플랫폼을 가지게 됐고, 이는 사람의 업무를 대체하고 효율성을 향상시킨다. 이러한 도구 및 플랫폼은 모두 IT 인프라 유지관리에 인공지능 알고리즘을 적용한다고 말한다. AI옵스는 인공지능의 역량을 제대로 활용할 수 있는 분야다. 서버와 네트워크는 페타바이트 단위의 엄청난 데이터를 생성한다. 프로세스는 언제 시작하고 멈추는지, 언제 급증하고 감소하는지 밀리초 단위로 파악된다. RAM 및 CPU 수요는 정확히 파악되고, 클라우드에서 하드웨어를 임대하는 가격 또한 마찬가지다. 모든 것은 보통 6~7자리의 유효 숫자까지 계산된다.  물론 자율주행차를 만드는 일은 각종 물리적인 장애물로 가득 찬 세상에서 고군분투해야 한다는 것을 의미할 수 있지만 IT 인프라의 경우 이미 모든 것이 디지털화돼 분석할 준비가 돼 있다.    가장 간단한 AI옵스 작업을 하나 꼽자면 클라우드 인스턴스에서 소프트웨어 배포 속도를 가속하는 것이다. 부하를 추적하고, 수요를 예측하며, (사용자가 증가할 때) 새로운 인스턴스를 생성하는 등 데브옵스 팀의 모든 작업은 스마트한 자동화를 통해 보강될 수 있다.  AI옵스 도구는 기계 부하에 관한 미래 지향적 추측을 생성한 다음, 이 추측에서 벗어나는 편차가 있는지 확인한다. 이상 징후는 이메일 발송, 슬랙 게시글 등을 통해 경고될 수 있고, 만약 편차가 크다면(문제가 심각하다면) 호출 경고가 발송된다. 즉 AI옵스 도구는 경고를 관리하고, 정말 심각한 문제일 경우에만 (회의를 하고 있거나 숙면을 취하고 있는) 관리자를 호출하도록 하는 데 초점을...

2021.07.23

HCI부터 AI옵스까지··· 멀티 클라우드를 지원하는 핵심 기술 5

하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처는 비싸고 복잡할 수 있다. 더욱더 원활한 프로비저닝, 자동화, 복원을 위한 도구들을 소개한다. 컴퓨팅 인프라와 관련해서는 단순한 게 좋다. 만약 스타트업 혹은 중소기업이라면 하나의 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션 및 데이터와 함께 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 사용해 비즈니스를 더욱더 쉽게 운영할 수 있다.     하지만 많은 기업이 하이브리드 클라우드에서 운영되고, 여기서는 애플리케이션과 데이터가 프라이빗 클라우드, 레거시 데이터센터 인프라, 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 흩어져 있다.  많은 중견기업 및 대기업은 혁신, 규제, 서비스 수준, 비용 협상 또는 인수 등을 지원하기 위해 여러 퍼블릭 클라우드를 사용하기로 선택하거나 혹은 그러한 상황에 처하게 된다.  클라우드 전략에는 선택과 절충이 있다. IT 리더라면 아키텍처 선택지를 알고, 소속 기업의 IT 클라우드 거버넌스 모델을 이해하는 게 중요하다. 여기서는 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처를 지원하는 핵심 기술 5가지를 살펴본다.  프라이빗 클라우드 확장을 단순화하는 하이퍼컨버지드 인프라  그간 데이터센터는 여러 제조업체에서 만든 네트워크 장비, 서버, 스토리지 그리고 관리 도구로 가득했다. 이 인프라를 지원하려면 전문가가 필요했고, 또 컴퓨팅 기능을 확장 및 축소하는 일은 쉽지 않았다.  오늘날 많은 기업이 하나의 시스템에 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지를 결합한 하이퍼컨버지드 인프라(HyperConverged Infrastructure; HCI)를 구축한다. 이를 통해 관리자는 관리 도구를 사용하여 컴퓨팅 클러스터를 가상화하고, 애플리케이션의 컴퓨팅 니즈에 따라 리소스를 할당할 수 있다.  우노스(UNOS)의 IT 서비스 운영 부문 총괄 타이원 니콜슨은 이를 위해 ‘뉴타닉스(Nutanix)’를 사용한다면서, “빅 데이터 및 심층 애널리틱스 작업을 하는 데 며칠씩 걸렸던 과...

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2021.06.30

하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처는 비싸고 복잡할 수 있다. 더욱더 원활한 프로비저닝, 자동화, 복원을 위한 도구들을 소개한다. 컴퓨팅 인프라와 관련해서는 단순한 게 좋다. 만약 스타트업 혹은 중소기업이라면 하나의 퍼블릭 클라우드에서 호스팅되는 애플리케이션 및 데이터와 함께 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 사용해 비즈니스를 더욱더 쉽게 운영할 수 있다.     하지만 많은 기업이 하이브리드 클라우드에서 운영되고, 여기서는 애플리케이션과 데이터가 프라이빗 클라우드, 레거시 데이터센터 인프라, 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 흩어져 있다.  많은 중견기업 및 대기업은 혁신, 규제, 서비스 수준, 비용 협상 또는 인수 등을 지원하기 위해 여러 퍼블릭 클라우드를 사용하기로 선택하거나 혹은 그러한 상황에 처하게 된다.  클라우드 전략에는 선택과 절충이 있다. IT 리더라면 아키텍처 선택지를 알고, 소속 기업의 IT 클라우드 거버넌스 모델을 이해하는 게 중요하다. 여기서는 하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처를 지원하는 핵심 기술 5가지를 살펴본다.  프라이빗 클라우드 확장을 단순화하는 하이퍼컨버지드 인프라  그간 데이터센터는 여러 제조업체에서 만든 네트워크 장비, 서버, 스토리지 그리고 관리 도구로 가득했다. 이 인프라를 지원하려면 전문가가 필요했고, 또 컴퓨팅 기능을 확장 및 축소하는 일은 쉽지 않았다.  오늘날 많은 기업이 하나의 시스템에 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지를 결합한 하이퍼컨버지드 인프라(HyperConverged Infrastructure; HCI)를 구축한다. 이를 통해 관리자는 관리 도구를 사용하여 컴퓨팅 클러스터를 가상화하고, 애플리케이션의 컴퓨팅 니즈에 따라 리소스를 할당할 수 있다.  우노스(UNOS)의 IT 서비스 운영 부문 총괄 타이원 니콜슨은 이를 위해 ‘뉴타닉스(Nutanix)’를 사용한다면서, “빅 데이터 및 심층 애널리틱스 작업을 하는 데 며칠씩 걸렸던 과...

2021.06.30

칼럼|클라우드옵스 도구가 갖춰야 하는 기능 6가지

클라우드옵스 기술은 설계하는 일보다 정의하는 일이 훨씬 쉽다. 살펴봐야 할 6가지 사항을 소개한다.  클라우드옵스가 정확히 무엇인지 여전히 정의 중이며, 그것의 핵심 문제를 해결하는 데 필요한 기술도 마찬가지다.  이때 다른 모든 클라우드 컴퓨팅 환경과 마찬가지로, AI옵스를 비롯한 클라우드옵스 솔루션의 핵심 구성요소를 검토해보는 작업이 도움이 된다. 어떤 기술이 어떤 가치를 가져올 수 있는지 정의하는 작업도 마찬가지로 도움이 된다. 클라우드옵스 도구가 제공해야 하는 6가지 기능을 정리했다.     첫째, 추가 분석과 작업 수행을 위해 패턴 파악이 필요하다면 규모와 상관없이 많은 시스템으로부터 데이터를 수집하고 관찰할 수 있어야 한다. 이 작업을 수행하기 위해서는 커넥터나 에이전트를 활용해 관리하고 있는 시스템과 통신하는 기능, 데이터를 안정적인 방식으로 일부 중앙 집중화된 클라우드옵스 시스템에 다시 가져오는 기능 등을 포함해 몇 가지 구성요소가 필요하다. 둘째, 대량의 시스템 데이터(노이즈)를 유의미한 방식으로 연계시켜야 한다. 여기에는 데이터의 출처 등 패턴을 밝혀내는 작업 그리고 데이터를 심층 분석하기 전에 그룹화하는 작업이 포함된다.  셋째, 패턴을 분석해 문제와 근본 원인을 밝혀야 한다. AI옵스 또는 일반적인 클라우드옵스 도구는 바로 이 지점에서 비용을 절감해 가치를 창출한다. 이 툴은 데이터를 취합하고 연계한 다음 네트워킹 장치 고장 등 현재의 문제를 파악할 수 있는 패턴을 판단해야 한다. 나아가 발생 가능한 문제를 예측해야 한다. 이처럼 예방에 주안점을 둔 클라우드옵스는 문제 발생을 사전에 막을 수 있다. 가령, I/O 오류가 발생하고 있는 클라우드 스토리지 시스템을 식별할 수 있으며, 이런 오류는 장애가 임박했음을 나타낸다.  넷째, 관찰 결과를 운영팀과 공유한다. 뿐만 아니라, 프로세스를 자동화해 문제에 자동 대응하고 바로잡아야 한다. 하나는 무언가 잘못되었음을 알려주는 것이며...

클라우드옵스 클라우드 컴퓨팅 AI옵스

2021.06.30

클라우드옵스 기술은 설계하는 일보다 정의하는 일이 훨씬 쉽다. 살펴봐야 할 6가지 사항을 소개한다.  클라우드옵스가 정확히 무엇인지 여전히 정의 중이며, 그것의 핵심 문제를 해결하는 데 필요한 기술도 마찬가지다.  이때 다른 모든 클라우드 컴퓨팅 환경과 마찬가지로, AI옵스를 비롯한 클라우드옵스 솔루션의 핵심 구성요소를 검토해보는 작업이 도움이 된다. 어떤 기술이 어떤 가치를 가져올 수 있는지 정의하는 작업도 마찬가지로 도움이 된다. 클라우드옵스 도구가 제공해야 하는 6가지 기능을 정리했다.     첫째, 추가 분석과 작업 수행을 위해 패턴 파악이 필요하다면 규모와 상관없이 많은 시스템으로부터 데이터를 수집하고 관찰할 수 있어야 한다. 이 작업을 수행하기 위해서는 커넥터나 에이전트를 활용해 관리하고 있는 시스템과 통신하는 기능, 데이터를 안정적인 방식으로 일부 중앙 집중화된 클라우드옵스 시스템에 다시 가져오는 기능 등을 포함해 몇 가지 구성요소가 필요하다. 둘째, 대량의 시스템 데이터(노이즈)를 유의미한 방식으로 연계시켜야 한다. 여기에는 데이터의 출처 등 패턴을 밝혀내는 작업 그리고 데이터를 심층 분석하기 전에 그룹화하는 작업이 포함된다.  셋째, 패턴을 분석해 문제와 근본 원인을 밝혀야 한다. AI옵스 또는 일반적인 클라우드옵스 도구는 바로 이 지점에서 비용을 절감해 가치를 창출한다. 이 툴은 데이터를 취합하고 연계한 다음 네트워킹 장치 고장 등 현재의 문제를 파악할 수 있는 패턴을 판단해야 한다. 나아가 발생 가능한 문제를 예측해야 한다. 이처럼 예방에 주안점을 둔 클라우드옵스는 문제 발생을 사전에 막을 수 있다. 가령, I/O 오류가 발생하고 있는 클라우드 스토리지 시스템을 식별할 수 있으며, 이런 오류는 장애가 임박했음을 나타낸다.  넷째, 관찰 결과를 운영팀과 공유한다. 뿐만 아니라, 프로세스를 자동화해 문제에 자동 대응하고 바로잡아야 한다. 하나는 무언가 잘못되었음을 알려주는 것이며...

2021.06.30

칼럼 | '클라우드옵스'가 100% 자동화될 수 있는가?

자동화가 발전하고 인간이 프로세스에서 물러나면서 몇 년 내에 거의 100%의 클라우드옵스 및 섹옵스 자동화를 이룰 수 있을 것이다. 여러 프로젝트를 진행하면서 눈에 띄는 동향이 있다. 바로 AI옵스나 보안 운영 플랫폼 같은 운영 툴을 이용해 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 배치를 선제적으로 운영하는 데 필요한 대부분을 자동화하는 것이다. 이는 일상적인 관리와 모니터링 작업부터 문제 해결을 위해 서버를 끄고 켜는 작업까지 모든 것을 자동화하는 것을 의미하며, 머신러닝이 주로 사용된다. 바로 AI옵스의 AI다.   아직 운영 인력을 재교육할 준비가 된 기업은 없지만, 원인 진단이나 자율 치유 프로세스, BCDR 영역은 확실히 발전하고 있다. 클라우드 운영 엔지니어의 일상을 채우는 다른 서비스도 사람에게 맡기는 것보다 더 안정적으로 만들기 위해 자동화할 수 있다. 우리는 현재 학습 능력이 있는 툴을 다루고 있으며, 이들 툴은 운영 경험을 쌓을수록 좋아질 것이고, 결국에는 사람보다 일을 더 잘할 수 있을 것이다. 클라우드옵스 자동화는 자율 주행과 비슷하다. 이 기술이 자동차를 운전할 수 있다는 것을, 아마도 사람보다 더 잘 운전할 수 있다는 것을 알지만, 여전히 두렵게 느껴진다. 클라우드옵스 자동화는 자동차 운전보다 훨씬 복잡하지만, 여러 문제 중 많은 수가 극복될 것이다. 결국에는 클라우드를 더 잘 운영할 수 있는 자동화된 프로세스가 구현될 것이고, 위험을 사전에 인지하는 보안 시스템은 날이 갈수록 좋아질 것이다. 그렇다면 우리는 클라우드옵스 자동화를 기꺼이 받아들일 수 있을까? 운전대에서 손을 놓을 수 있을까? 필자는 이들 기술이 폭넓게 채택되는 데 3~5년이 걸릴 것이라고 생각한다. 대기업이 워크로드의 20~30%를 퍼블릭 클라우드로 이전하는 데 10년이 걸렸다는 점을 고려하면, 생각보다 오래 걸릴 수도 있다. 클라우드옵스와 섹옵스 자동화의 결정적인 성공 요인은 전통적인 방식, 즉 사람보다 훨씬 나은 성과를 가져다주는 것이다....

클라우드옵스 섹옵스 AI옵스 자동화

2021.06.08

자동화가 발전하고 인간이 프로세스에서 물러나면서 몇 년 내에 거의 100%의 클라우드옵스 및 섹옵스 자동화를 이룰 수 있을 것이다. 여러 프로젝트를 진행하면서 눈에 띄는 동향이 있다. 바로 AI옵스나 보안 운영 플랫폼 같은 운영 툴을 이용해 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 배치를 선제적으로 운영하는 데 필요한 대부분을 자동화하는 것이다. 이는 일상적인 관리와 모니터링 작업부터 문제 해결을 위해 서버를 끄고 켜는 작업까지 모든 것을 자동화하는 것을 의미하며, 머신러닝이 주로 사용된다. 바로 AI옵스의 AI다.   아직 운영 인력을 재교육할 준비가 된 기업은 없지만, 원인 진단이나 자율 치유 프로세스, BCDR 영역은 확실히 발전하고 있다. 클라우드 운영 엔지니어의 일상을 채우는 다른 서비스도 사람에게 맡기는 것보다 더 안정적으로 만들기 위해 자동화할 수 있다. 우리는 현재 학습 능력이 있는 툴을 다루고 있으며, 이들 툴은 운영 경험을 쌓을수록 좋아질 것이고, 결국에는 사람보다 일을 더 잘할 수 있을 것이다. 클라우드옵스 자동화는 자율 주행과 비슷하다. 이 기술이 자동차를 운전할 수 있다는 것을, 아마도 사람보다 더 잘 운전할 수 있다는 것을 알지만, 여전히 두렵게 느껴진다. 클라우드옵스 자동화는 자동차 운전보다 훨씬 복잡하지만, 여러 문제 중 많은 수가 극복될 것이다. 결국에는 클라우드를 더 잘 운영할 수 있는 자동화된 프로세스가 구현될 것이고, 위험을 사전에 인지하는 보안 시스템은 날이 갈수록 좋아질 것이다. 그렇다면 우리는 클라우드옵스 자동화를 기꺼이 받아들일 수 있을까? 운전대에서 손을 놓을 수 있을까? 필자는 이들 기술이 폭넓게 채택되는 데 3~5년이 걸릴 것이라고 생각한다. 대기업이 워크로드의 20~30%를 퍼블릭 클라우드로 이전하는 데 10년이 걸렸다는 점을 고려하면, 생각보다 오래 걸릴 수도 있다. 클라우드옵스와 섹옵스 자동화의 결정적인 성공 요인은 전통적인 방식, 즉 사람보다 훨씬 나은 성과를 가져다주는 것이다....

2021.06.08

뉴렐릭, AI 기반 인시던트 대응 지원하는 AIOps 기능 발표

뉴렐릭이 ‘뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스(New Relic Applied Intelligence)’ 솔루션에 개발자가 인시던트를 신속하게 감지, 파악 및 해결할 수 있도록 지원하는 새로운 AIOps 기능을 출시했다고 밝혔다.  뉴렐릭은 이번 업데이트를 통해 풀스택 관찰 플랫폼 뉴렐릭 원(New Relic One) 사용자가 자동으로 이상징후를 감지할 수 있도록 지원하는 신규 서비스를 무료로 제공할 예정이다. 이를 통해 개발자는 모든 데이터 소스에서 발생하는 인시던트에 대한 근본원인을 파악하고, 나아가 해당 문제 해결을 위한 인력을 최적화할 수 있다. 또한, 이번 퍼블릭 베타 버전에 포함된 기능은 머신러닝을 통해 개발자가 모든 로그 데이터에 대한 패턴 및 이상(outlier)을 신속하게 감지하여 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있도록 지원한다고 회사 측은 설명했다. 뉴렐릭 회장 겸 최고제품책임자(CPO)인 빌 스테이플스는 “AIOps 기능은 개발자가 AI와 머신러닝을 통해 선제적으로 문제를 예측하고, 근본원인을 파악하며 자동화 기능을 통해 문제를 해결할 수 있도록 한다”라며, “이번에 출시한 뉴렐릭 차세대 AIOps 기능은 개발자가 관찰성을 통해 AIOps 기능의 가치를 최대한 얻도록 지원한다”라고 말했다. AIOps 기능은 ▲구축 속도 가속화 ▲즉시 활용 가능한 통합 기능 ▲사용 편리성 ▲단순성을 통해 개발자를 지원한다.  회사에 따르면 뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스 솔루션에 새롭게 업데이트된 AIOps 기능은 ▲비정상적인 변경 즉시 감지 ▲불필요한 알림 감소 ▲신속한 근본원인 파악 ▲로그 데이터 내 패턴 및 이상치 감지 ▲‘페이저듀티(PagerDuty)’ 및 다른 인시던트 관리 도구와의 원활한 통합 등이다.  뉴렐릭의 AIOps 기능은 뉴렐릭 응용 인텔리전스 솔루션을 사용하고 있는 고객에게 제공된다. 또한, 이상징후 감지 기능은 뉴렐릭 무료 사용자를 포함한 모든 고객에게 추가 비용 없이 제공되며, 로그 패턴 기능은 퍼블릭 베...

뉴렐릭 AI 인공지능 인시던트 AI옵스 AIOps

2021.04.08

뉴렐릭이 ‘뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스(New Relic Applied Intelligence)’ 솔루션에 개발자가 인시던트를 신속하게 감지, 파악 및 해결할 수 있도록 지원하는 새로운 AIOps 기능을 출시했다고 밝혔다.  뉴렐릭은 이번 업데이트를 통해 풀스택 관찰 플랫폼 뉴렐릭 원(New Relic One) 사용자가 자동으로 이상징후를 감지할 수 있도록 지원하는 신규 서비스를 무료로 제공할 예정이다. 이를 통해 개발자는 모든 데이터 소스에서 발생하는 인시던트에 대한 근본원인을 파악하고, 나아가 해당 문제 해결을 위한 인력을 최적화할 수 있다. 또한, 이번 퍼블릭 베타 버전에 포함된 기능은 머신러닝을 통해 개발자가 모든 로그 데이터에 대한 패턴 및 이상(outlier)을 신속하게 감지하여 문제 해결 시간을 단축시킬 수 있도록 지원한다고 회사 측은 설명했다. 뉴렐릭 회장 겸 최고제품책임자(CPO)인 빌 스테이플스는 “AIOps 기능은 개발자가 AI와 머신러닝을 통해 선제적으로 문제를 예측하고, 근본원인을 파악하며 자동화 기능을 통해 문제를 해결할 수 있도록 한다”라며, “이번에 출시한 뉴렐릭 차세대 AIOps 기능은 개발자가 관찰성을 통해 AIOps 기능의 가치를 최대한 얻도록 지원한다”라고 말했다. AIOps 기능은 ▲구축 속도 가속화 ▲즉시 활용 가능한 통합 기능 ▲사용 편리성 ▲단순성을 통해 개발자를 지원한다.  회사에 따르면 뉴렐릭 어플라이드 인텔리전스 솔루션에 새롭게 업데이트된 AIOps 기능은 ▲비정상적인 변경 즉시 감지 ▲불필요한 알림 감소 ▲신속한 근본원인 파악 ▲로그 데이터 내 패턴 및 이상치 감지 ▲‘페이저듀티(PagerDuty)’ 및 다른 인시던트 관리 도구와의 원활한 통합 등이다.  뉴렐릭의 AIOps 기능은 뉴렐릭 응용 인텔리전스 솔루션을 사용하고 있는 고객에게 제공된다. 또한, 이상징후 감지 기능은 뉴렐릭 무료 사용자를 포함한 모든 고객에게 추가 비용 없이 제공되며, 로그 패턴 기능은 퍼블릭 베...

2021.04.08

'AI 옵스에서 AI의 역할은?'··· 전문 벤더 6곳이 답하다

ML(머신러닝), 자동화, AI(인공 지능) 역량을 홍보하는 기술 플랫폼은 쉽게 찾을 수 있다. 데브옵스가 주류로 부상하면서 비슷한 이름의 프로세스와 기술, IT 문화가 줄지어 등장했다. 예를 들어 클라우드옵스, 데이터옵스, 시스옵스, 그리고 AI옵스가 있다.   IT 운영에 머신러닝을 적용해서 비즈니스 및 IT 가치를 얻는다는 개념에 회의적인 사람도 있을 것이다. 회의적인 태도도 좋지만 대비는 해야 한다. 필자는 여기에 상당한 기회가 있으며 AI옵스는 2021년에 급부상할 데브옵스 역량 가운데 하나라고 확실히 말할 수 있다.   IT 환경은 지난 10년 동안 더 복잡해졌다. 자동 확장되는 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드, IoT(사물인터넷)를 지원하는 엣지 컴퓨팅 인프라, 초대형 데이터베이스를 사용한 머신러닝 실험, 새로운 통합, 빈번한 애플리케이션 배포, 필수적인 레거시 시스템, 도처에 사용되는 마이크로서비스 등이 뒤섞여 있다. 또한 보안 사고, 상호 이질적인 최종 사용자 컴퓨팅 구성, 변덕스러운 애플리케이션 사용 패턴 등 IT의 통제 범위를 벗어나는 변수도 많다.   사고에 대응하고 애플리케이션 문제를 해결하고 근본 원인 분석을 수행하고 복잡한 사용자 문제를 진단하고 운영 위험을 감정하고 보안 약점을 파악하거나 컴퓨팅 비용을 예측하는 일을 담당하는 사람에겐 일하기 어려운 환경이다.   이 부분에서 AI옵스가 도움이 될 수 있다. 필자는 지난 기사에서 IT와 SRE가 애플리케이션 모니터링을 개선하고 사고를 해결하는 데 있어 AI옵스가 어떻게 도움이 되는지에 관해 썼다. 그러나 다양한 솔루션이 어떻게 데이터 정제, 분석, 머신러닝과 자동화를 구현해 IT를 간소화하고 비즈니스 효과를 제공하는지에 대해 더 알아보고 싶은 부분이 있었다.   6개 AI옵스 솔루션 제공업체가 필자의 궁금증에 답했다. 이들의 답을 통해 AI옵스가 비즈니스와 IT를 위해 어떤 문제를 해결하는지, 이들의 솔루션에 어떤 유형의 머신러닝 알고리즘이 사...

AI옵스

2021.01.26

ML(머신러닝), 자동화, AI(인공 지능) 역량을 홍보하는 기술 플랫폼은 쉽게 찾을 수 있다. 데브옵스가 주류로 부상하면서 비슷한 이름의 프로세스와 기술, IT 문화가 줄지어 등장했다. 예를 들어 클라우드옵스, 데이터옵스, 시스옵스, 그리고 AI옵스가 있다.   IT 운영에 머신러닝을 적용해서 비즈니스 및 IT 가치를 얻는다는 개념에 회의적인 사람도 있을 것이다. 회의적인 태도도 좋지만 대비는 해야 한다. 필자는 여기에 상당한 기회가 있으며 AI옵스는 2021년에 급부상할 데브옵스 역량 가운데 하나라고 확실히 말할 수 있다.   IT 환경은 지난 10년 동안 더 복잡해졌다. 자동 확장되는 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드, IoT(사물인터넷)를 지원하는 엣지 컴퓨팅 인프라, 초대형 데이터베이스를 사용한 머신러닝 실험, 새로운 통합, 빈번한 애플리케이션 배포, 필수적인 레거시 시스템, 도처에 사용되는 마이크로서비스 등이 뒤섞여 있다. 또한 보안 사고, 상호 이질적인 최종 사용자 컴퓨팅 구성, 변덕스러운 애플리케이션 사용 패턴 등 IT의 통제 범위를 벗어나는 변수도 많다.   사고에 대응하고 애플리케이션 문제를 해결하고 근본 원인 분석을 수행하고 복잡한 사용자 문제를 진단하고 운영 위험을 감정하고 보안 약점을 파악하거나 컴퓨팅 비용을 예측하는 일을 담당하는 사람에겐 일하기 어려운 환경이다.   이 부분에서 AI옵스가 도움이 될 수 있다. 필자는 지난 기사에서 IT와 SRE가 애플리케이션 모니터링을 개선하고 사고를 해결하는 데 있어 AI옵스가 어떻게 도움이 되는지에 관해 썼다. 그러나 다양한 솔루션이 어떻게 데이터 정제, 분석, 머신러닝과 자동화를 구현해 IT를 간소화하고 비즈니스 효과를 제공하는지에 대해 더 알아보고 싶은 부분이 있었다.   6개 AI옵스 솔루션 제공업체가 필자의 궁금증에 답했다. 이들의 답을 통해 AI옵스가 비즈니스와 IT를 위해 어떤 문제를 해결하는지, 이들의 솔루션에 어떤 유형의 머신러닝 알고리즘이 사...

2021.01.26

네트워크 관리에 머신러닝 도입한다?··· 현주소와 걸림돌은

네트워크 복잡성이 급증하고 있다. 이에 따라 자동화, 머신러닝, 인공지능이 네트워크 관리를 위한 중요 역량으로 자리잡고 있다.  기업 네트워크에 자동화 인텔리전스가 도입되는 추세다. 이 가운데 인공지능과 머신러닝에 대한 수요도 점점 늘어나고 있다. 인공지능과 머신러닝이 네트워크 문제를 식별해 복잡한 문제를 즉시 진단할 수 있기 때문이다.    네트워크 관리에 인공지능과 머신러닝을 도입하면 여러 관리 플랫폼을 통합해 한 곳에서 분석할 수 있다. IT 팀이 다양한 장치 및 앱의 보고 내용을 일일이 들여다보지 않아도 된다. 머신러닝이 네트워크 문제를 빠르게 자동 진단할 수 있기 때문이다. 가트너의 애널리스트 조쉬 체스맨은 “모니터링 툴은 무언가 잘못됐다고 알려주긴 하지만 어디가 잘못됐는지는 알려주지 않는다. 하지만 인공지능과 머신러닝을 이용하면 7개의 서로 다른 툴에서 감지된 26개의 이벤트가 모두 네트워크상의 문제라는 점을 식별할 수 있다"라고 말했다. 기업이 인공지능 및 머신러닝 시스템을 얼마나 빠르게 도입하고 있는지는 확실하게 말할 수 없지만 애널리스트들은 아직 도입 초기 단계라고 분석했다.  다만 인공지능과 머신러닝의 정확한 의미를 둘러싼 혼선이 도입 걸림돌으로 작용하고 있다. '인공지능'으로 외부 침입자를 식별하거나 트래픽 흐름을 분석하고 최적화할 수 있을 것이라 생각한다면 그렇지 않다는 의미다.  IDC의 리서치 디렉터 마크 리어리는 새로운 네트워크 관리 툴에서 실제로 발생하는 일을 설명하는 데 인공지능이란 용어를 사용하는 건 다소 과장된 표현이라고 지적했다.  이어서 그는 “벤더가 이야기하는 인공지능 및 머신러닝 기능을 가만히 들어보면, 이들은 인공지능이 아니라 머신러닝에 관해 말하고 있다”라고 덧붙였다.  인공지능과 머신러닝의 정의는 엄격하게 구분돼 있지 않다. 큰 틀에서 이 둘의 개념은 같다. 둘 다 여러 출처의 데이터를 읽고, 그 데이터에서 얻어진 산출...

머신러닝 인공지능 인텔리전스 AI옵스 예측관리 멀티벤더

2020.10.23

네트워크 복잡성이 급증하고 있다. 이에 따라 자동화, 머신러닝, 인공지능이 네트워크 관리를 위한 중요 역량으로 자리잡고 있다.  기업 네트워크에 자동화 인텔리전스가 도입되는 추세다. 이 가운데 인공지능과 머신러닝에 대한 수요도 점점 늘어나고 있다. 인공지능과 머신러닝이 네트워크 문제를 식별해 복잡한 문제를 즉시 진단할 수 있기 때문이다.    네트워크 관리에 인공지능과 머신러닝을 도입하면 여러 관리 플랫폼을 통합해 한 곳에서 분석할 수 있다. IT 팀이 다양한 장치 및 앱의 보고 내용을 일일이 들여다보지 않아도 된다. 머신러닝이 네트워크 문제를 빠르게 자동 진단할 수 있기 때문이다. 가트너의 애널리스트 조쉬 체스맨은 “모니터링 툴은 무언가 잘못됐다고 알려주긴 하지만 어디가 잘못됐는지는 알려주지 않는다. 하지만 인공지능과 머신러닝을 이용하면 7개의 서로 다른 툴에서 감지된 26개의 이벤트가 모두 네트워크상의 문제라는 점을 식별할 수 있다"라고 말했다. 기업이 인공지능 및 머신러닝 시스템을 얼마나 빠르게 도입하고 있는지는 확실하게 말할 수 없지만 애널리스트들은 아직 도입 초기 단계라고 분석했다.  다만 인공지능과 머신러닝의 정확한 의미를 둘러싼 혼선이 도입 걸림돌으로 작용하고 있다. '인공지능'으로 외부 침입자를 식별하거나 트래픽 흐름을 분석하고 최적화할 수 있을 것이라 생각한다면 그렇지 않다는 의미다.  IDC의 리서치 디렉터 마크 리어리는 새로운 네트워크 관리 툴에서 실제로 발생하는 일을 설명하는 데 인공지능이란 용어를 사용하는 건 다소 과장된 표현이라고 지적했다.  이어서 그는 “벤더가 이야기하는 인공지능 및 머신러닝 기능을 가만히 들어보면, 이들은 인공지능이 아니라 머신러닝에 관해 말하고 있다”라고 덧붙였다.  인공지능과 머신러닝의 정의는 엄격하게 구분돼 있지 않다. 큰 틀에서 이 둘의 개념은 같다. 둘 다 여러 출처의 데이터를 읽고, 그 데이터에서 얻어진 산출...

2020.10.23

블로그|꿰지 못하는 보배··· AI옵스에 압도당하지 않으려면?

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.    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.    장애 티켓을 자동으로 생성하고 지원 운영 부서와 직접 소통함으로써, 수동 및 비자동 프로세스를 모두 없애 준다.    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.    위에서 설명한 것처럼 운영팀이 선제적으로 대처할 수 있도록 동향을 파악해준다.    관리 중인 리소스에 있는 방대한 데이터를 검토하고, 유의미한 요약 자료를 제공해 자동화된...

AI옵스 클라우드컴퓨팅 엣지AI 사물인터넷 클라우드옵스 데브옵스

2020.09.28

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.    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.    장애 티켓을 자동으로 생성하고 지원 운영 부서와 직접 소통함으로써, 수동 및 비자동 프로세스를 모두 없애 준다.    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.    위에서 설명한 것처럼 운영팀이 선제적으로 대처할 수 있도록 동향을 파악해준다.    관리 중인 리소스에 있는 방대한 데이터를 검토하고, 유의미한 요약 자료를 제공해 자동화된...

2020.09.28

드림웍스가 코로나 속에서도 영화 제작을 이어갈 수 있었던 이유··· 'AI옵스'

비즈니스 연속성 계획과 애널리틱스를 통한 예측 그리고 멀티 테넌트 클라우드 아키텍처 덕분에 드림웍스는 차질 없이 영화를 제작할 수 있게 됐다. 드림웍스 애니메이션(DreamWorks Animation, 이하 드림웍스)은 여러가지 면에서 디지털 데이터 제조사로 부를 수 있다. 드림웍스에서 제작하는 영화는 용량이 수 테라바이트에 달하며, 여러 팀의 수많은 아티스트가 복잡한 데이터 파이프라인을 바탕으로 정교한 디지털 애니메이션 도구를 이용해 작업한다. 드림웍스는 코로나19 대유행으로 인해 애니메이션 작업실 문을 닫아야 했을 때에도 계속 애니메이션을 제작할 수 있었다. 업무 연속성 계획, 애널리틱스, 그리고 멀티 테넌트 클라우드 아키텍처 덕분이었다.    드림웍스 플랫폼 및 서비스 아키텍처 담당 부사장 겸 기술 연구원 스코티 밀러는 “스트리밍 서비스로 보든 극장에서 디지털 프로젝터로 보든 관객이 보는 드림웍스 애니메이션은 데이터다”라고 말했다. 그는 “사내 어디서든 일할 수 있는, 멀티테넌트 환경 덕분에 드림웍스에서는 코로나 사태 속에서도 크게 달라진 게 없다. 드림웍스는 여전히 멀티테넌트 클라우드처럼 운영되고 있고 데이터는 여전히 글렌데일과 라스베가스 두 곳에 두고 있다. 직원들은 사무실에서 멀리 떨어진 자신의 자신들의 집으로 출근했다”라고 설명했다.  드림웍스는 올4월 초에 최신작인 <트롤: 월드 투어(Trolls: World Tour)>를 선보였다. 미국 대부분의 지역에 봉쇄령이 떨어지던 시점이었다. 용량이 1,200TB에 달하는 이 영화를 만들기 위해 제작 팀은 5억 개에 달하는 디지털 파일을 관리했다. 드림웍스는 4~ 6개월에 한 번꼴로 비슷한 분량의 영화 제작에 착수하며, 제작이 완료되기까지는 2년 6개월에서 3년이 소요된다. 드림웍스 IT부서는 급여, HR, 시스템 지원 등 통상적인 업무도 수행하지만 그중 가장 중요한 책무는 디지털 프로덕션 시설을 지원하는 일이다. 드림웍스 소속 아티스트가 사용하는 툴은 ...

드림웍스 테넌트 클라우드 데이터 AI옵스 머신러닝

2020.09.23

비즈니스 연속성 계획과 애널리틱스를 통한 예측 그리고 멀티 테넌트 클라우드 아키텍처 덕분에 드림웍스는 차질 없이 영화를 제작할 수 있게 됐다. 드림웍스 애니메이션(DreamWorks Animation, 이하 드림웍스)은 여러가지 면에서 디지털 데이터 제조사로 부를 수 있다. 드림웍스에서 제작하는 영화는 용량이 수 테라바이트에 달하며, 여러 팀의 수많은 아티스트가 복잡한 데이터 파이프라인을 바탕으로 정교한 디지털 애니메이션 도구를 이용해 작업한다. 드림웍스는 코로나19 대유행으로 인해 애니메이션 작업실 문을 닫아야 했을 때에도 계속 애니메이션을 제작할 수 있었다. 업무 연속성 계획, 애널리틱스, 그리고 멀티 테넌트 클라우드 아키텍처 덕분이었다.    드림웍스 플랫폼 및 서비스 아키텍처 담당 부사장 겸 기술 연구원 스코티 밀러는 “스트리밍 서비스로 보든 극장에서 디지털 프로젝터로 보든 관객이 보는 드림웍스 애니메이션은 데이터다”라고 말했다. 그는 “사내 어디서든 일할 수 있는, 멀티테넌트 환경 덕분에 드림웍스에서는 코로나 사태 속에서도 크게 달라진 게 없다. 드림웍스는 여전히 멀티테넌트 클라우드처럼 운영되고 있고 데이터는 여전히 글렌데일과 라스베가스 두 곳에 두고 있다. 직원들은 사무실에서 멀리 떨어진 자신의 자신들의 집으로 출근했다”라고 설명했다.  드림웍스는 올4월 초에 최신작인 <트롤: 월드 투어(Trolls: World Tour)>를 선보였다. 미국 대부분의 지역에 봉쇄령이 떨어지던 시점이었다. 용량이 1,200TB에 달하는 이 영화를 만들기 위해 제작 팀은 5억 개에 달하는 디지털 파일을 관리했다. 드림웍스는 4~ 6개월에 한 번꼴로 비슷한 분량의 영화 제작에 착수하며, 제작이 완료되기까지는 2년 6개월에서 3년이 소요된다. 드림웍스 IT부서는 급여, HR, 시스템 지원 등 통상적인 업무도 수행하지만 그중 가장 중요한 책무는 디지털 프로덕션 시설을 지원하는 일이다. 드림웍스 소속 아티스트가 사용하는 툴은 ...

2020.09.23

서비스나우-줌 협력, "CSM 구축으로 향상된 직원 업무 경험 제공할 것"

서비스나우와 줌 비디오 커뮤니케이션이 직원들에게 장소에 관계없이 더 향상된 업무 경험을 제공하고자 파트너십을 맺는다고 발표했다.  양사에 따르면 줌은 서비스나우의 ‘고객 서비스 관리(CSM)’을 구축해 고객 서비스 운영을 확대하고 글로벌 커뮤니티를 위한 주요 커뮤니케이션 기능을 활성화했다. 서비스나우의 CSM은 또한 선제적인 고객 문의 관리 및 개인 맞춤형 셀프 서비스 옵션을 제공해 유입되는 고객 요청을 관리한다.  이 밖에도, 줌은 새로운 AI옵스(AIOps) 기능을 갖춘 ‘나우 플랫폼(Now Platform)’을 기반으로 서비스형 하드웨어(Hardware as a Service, 이하 HaaS) 모델을 구축한다는 방침이다. 또한, 서비스나우의 CSM 활용을 확장함으로써 HaaS 모델로서의 고객 지원을 제공할 예정이다. 서비스나우 직원들은 2018년부터 줌 엔터프라이즈(Zoom Enterprise)를 활용, 데스크톱, 모바일 및 회의실 등에서 화상 회의를 진행해왔으며, 코로나19가 확산된 이후 재택 근무 직원들의 생산성 유지를 위해 적극적으로 줌을 활용해왔다. 서비스나우는 기존의 하드웨어 기반 전화 시스템을 ‘줌 폰(Zoom Phone)’으로 대체해 직원들의 연결성을 높이고, 원활한 통합 커뮤니케이션 환경을 제공한다는 계획이다. 줌 라이언 아주스 최고매출책임자(Chief Revenue Officer)는 “올 3월 이후 폭발적인 비즈니스 성장 및 솔루션에 대한 고객 수요 증가에 발 맞추기 위해 확장해왔다”라며, “서비스나우가  있어 이러한 시기에도 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있었고, 서비스나우의 CSM를 도입해 생산성을 높이고, 고객 문의 건수를 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 말했다. 서비스나우의 크리스 베디 최고정보책임자(Chief Information Officer)는 “서비스나우 직원들은 줌의 기능 및 편리한 인터페이스의 도움을 받아 생산성을 유지하고 온라인 상에서 원활하게 고객과 대화를 지속할 수 있었다...

서비스나우 비디오 커뮤니케이션 화상회의 화상통화 고객 서비스 관리 AI옵스 나우 플랫폼 서비스형 하드웨어

2020.07.21

서비스나우와 줌 비디오 커뮤니케이션이 직원들에게 장소에 관계없이 더 향상된 업무 경험을 제공하고자 파트너십을 맺는다고 발표했다.  양사에 따르면 줌은 서비스나우의 ‘고객 서비스 관리(CSM)’을 구축해 고객 서비스 운영을 확대하고 글로벌 커뮤니티를 위한 주요 커뮤니케이션 기능을 활성화했다. 서비스나우의 CSM은 또한 선제적인 고객 문의 관리 및 개인 맞춤형 셀프 서비스 옵션을 제공해 유입되는 고객 요청을 관리한다.  이 밖에도, 줌은 새로운 AI옵스(AIOps) 기능을 갖춘 ‘나우 플랫폼(Now Platform)’을 기반으로 서비스형 하드웨어(Hardware as a Service, 이하 HaaS) 모델을 구축한다는 방침이다. 또한, 서비스나우의 CSM 활용을 확장함으로써 HaaS 모델로서의 고객 지원을 제공할 예정이다. 서비스나우 직원들은 2018년부터 줌 엔터프라이즈(Zoom Enterprise)를 활용, 데스크톱, 모바일 및 회의실 등에서 화상 회의를 진행해왔으며, 코로나19가 확산된 이후 재택 근무 직원들의 생산성 유지를 위해 적극적으로 줌을 활용해왔다. 서비스나우는 기존의 하드웨어 기반 전화 시스템을 ‘줌 폰(Zoom Phone)’으로 대체해 직원들의 연결성을 높이고, 원활한 통합 커뮤니케이션 환경을 제공한다는 계획이다. 줌 라이언 아주스 최고매출책임자(Chief Revenue Officer)는 “올 3월 이후 폭발적인 비즈니스 성장 및 솔루션에 대한 고객 수요 증가에 발 맞추기 위해 확장해왔다”라며, “서비스나우가  있어 이러한 시기에도 탁월한 고객 경험을 제공할 수 있었고, 서비스나우의 CSM를 도입해 생산성을 높이고, 고객 문의 건수를 낮출 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 말했다. 서비스나우의 크리스 베디 최고정보책임자(Chief Information Officer)는 “서비스나우 직원들은 줌의 기능 및 편리한 인터페이스의 도움을 받아 생산성을 유지하고 온라인 상에서 원활하게 고객과 대화를 지속할 수 있었다...

2020.07.21

IBM 신임 CEO의 미션 '왓슨 AI를 IT에 활용'

레드햇 인수로 IBM은 새로운 AI옵스 툴을 개발하고 5G 네트워크를 지원하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공 기술을 활용하고 있다.   IBM의 CEO인 아빈드 크리슈나는 자사의 AI소프트웨어인 왓슨(Watson)을 위한 새 과제가 있다. 즉, 왓슨을 IT에 활용하는 것이다.  왓슨은 종양학자에게 자문을 제공하고 가끔 퀴즈쇼에 참가하는 것으로 유명하며, 이제는 기업 IT인프라 문제를 진단하고 해결하는 서비스를 제공하는 쪽으로 나아가고 있다. 왓슨은 IT운영에 인공지능을 적용하는 새 IT분야인 AI옵스의 여러 툴 가운데 하나가 되었다.   또한 크리슈나는 5일 온라인으로 열린 IBM의 연례 씽크 컨퍼런스에서 5G 모바일 인프라의 잠재 시장을 염두에 두고 회사의 클라우드 인프라 전략을 확대해 네트워크 엣지 컴퓨팅을 포함하겠다고 발표했다. 그는 “하이브리드 클라우드와 AI는 디지털 트랜스포메이션을 견인하는 2개의 지배적인 힘이다”라고 말했다.  두 분야에 대한 IBM의 새 이니셔티브는 IBM이 지난 7월 340억 달러에 인수한 오픈소스 소프트웨어 및 서비스 사업자인 레드햇의 기술을 바탕으로 구축된다.  AI옵스를 위한 왓슨 재훈련  왓슨AI옵스(Watson AIOps)는 IBM이 새 왓슨 버전에 대해 명명한 이름이고, 컨테이너 오케스트레이션 시스템인 레드햇 오픈시프트의 최신 버전 위에서 구축된다. 따라서 이는 하이브리드 클라우드 환경에 걸쳐 실행될 수 있다.  이는 사건 발생 시 IT 모니터링 툴이 생성하는 수많은 경보를 평가하도록 설계되고, 문제의 근본 원인을 식별하고 교정하는 데 도움을 준다.  크리슈나는 “왓슨 AI옵스는 AI에 의지해 IT 비정상을 실시간으로 감지하고 진단하고 대응하는 것을 자동화한다”라고 말했다.  IBM은 이미 네트쿨 오퍼레이션즈 인사이트라는 AI 기반 IT운영 관리 툴이 있다. 이는 이벤트를 자동으로 그룹핑 해 맥락을 제공하며 문제를 해결하는...

IDC HPE 앱다이내믹스 NLP 엣지 컴퓨팅 마이크로포커스 오픈시프트 AI옵스 코비드-19 AppDynamics Micro Focus Operations Bridge Zenoss 디지털 변혁 님블 스토리지 IBM 왓슨 레드햇 시스코 컨테이너 인공지능 5G 자연어 처리 스플렁크 하이브리드 클라우드 제노스 오퍼레이션즈 브리지

2020.05.11

레드햇 인수로 IBM은 새로운 AI옵스 툴을 개발하고 5G 네트워크를 지원하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공 기술을 활용하고 있다.   IBM의 CEO인 아빈드 크리슈나는 자사의 AI소프트웨어인 왓슨(Watson)을 위한 새 과제가 있다. 즉, 왓슨을 IT에 활용하는 것이다.  왓슨은 종양학자에게 자문을 제공하고 가끔 퀴즈쇼에 참가하는 것으로 유명하며, 이제는 기업 IT인프라 문제를 진단하고 해결하는 서비스를 제공하는 쪽으로 나아가고 있다. 왓슨은 IT운영에 인공지능을 적용하는 새 IT분야인 AI옵스의 여러 툴 가운데 하나가 되었다.   또한 크리슈나는 5일 온라인으로 열린 IBM의 연례 씽크 컨퍼런스에서 5G 모바일 인프라의 잠재 시장을 염두에 두고 회사의 클라우드 인프라 전략을 확대해 네트워크 엣지 컴퓨팅을 포함하겠다고 발표했다. 그는 “하이브리드 클라우드와 AI는 디지털 트랜스포메이션을 견인하는 2개의 지배적인 힘이다”라고 말했다.  두 분야에 대한 IBM의 새 이니셔티브는 IBM이 지난 7월 340억 달러에 인수한 오픈소스 소프트웨어 및 서비스 사업자인 레드햇의 기술을 바탕으로 구축된다.  AI옵스를 위한 왓슨 재훈련  왓슨AI옵스(Watson AIOps)는 IBM이 새 왓슨 버전에 대해 명명한 이름이고, 컨테이너 오케스트레이션 시스템인 레드햇 오픈시프트의 최신 버전 위에서 구축된다. 따라서 이는 하이브리드 클라우드 환경에 걸쳐 실행될 수 있다.  이는 사건 발생 시 IT 모니터링 툴이 생성하는 수많은 경보를 평가하도록 설계되고, 문제의 근본 원인을 식별하고 교정하는 데 도움을 준다.  크리슈나는 “왓슨 AI옵스는 AI에 의지해 IT 비정상을 실시간으로 감지하고 진단하고 대응하는 것을 자동화한다”라고 말했다.  IBM은 이미 네트쿨 오퍼레이션즈 인사이트라는 AI 기반 IT운영 관리 툴이 있다. 이는 이벤트를 자동으로 그룹핑 해 맥락을 제공하며 문제를 해결하는...

2020.05.11

절차 간소화부터 자동화까지··· 앱 모니터링 개선하는 AI옵스

데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 성능 문제를 여러 툴을 사용해 모니터링, 진단, 해결한다. 1,300 명의 IT 전문가를 대상으로 한 ‘모니터링 및 AI옵스의 미래(future of monitoring and AIops)’에 관한 최근 설문조사에 따르면 응답자의 42%가 10가지 이상의 모니터링 툴을, 19%는 25가지 이상의 툴을 사용한다.  단지 시스템을 원활하게 운영하고 애플리케이션 오류를 모니터링, 알림, 조사, 해결하는 데 필요한 데이터를 제공하는 것치고는 너무 많은 도구들을 사용하는 것이 아닐까?    여기에는 이유가 있다. 만능 모니터링 툴이 없기 때문이다. 수십 개의 모니터링 툴은 각각 다 하는 역할이 있다. 멀티 클라우드 환경에서 미션 크리티컬 애플리케이션을 구동하는 경우라면 특히 그렇다. 게다가 모바일 앱, 마이크로서비스, 데이터옵스, 데이터 과학에 대한 투자가 진행되면서 도메인별 모니터링 기능을 제공하는 새로운 모니터링 툴까지 등장하고 있다.  AI옵스 플랫폼의 목표는 이런 복잡한 모니터링 툴 환경을 단순화하는 것이다. AI옵스는 높은 수준의 애플리케이션 서비스를 필요로 하는 기업이 모니터링 툴과 IT 운영 워크플로우의 복잡성을 한층 원활하게 처리하는 데 도움을 준다. 이름에서 알 수 있듯 AI옵스는 머신러닝과 자동화 기능을 IT 운영에 제공한다. 이를 통해 오류를 신속하게 해결하고, 성능에 영향을 미치는 운영 추세를 식별하고, 문제 해결에 필요한 절차를 간소화하도록 하기 위해서다.  AI옵스는 새로운 플랫폼이다. 위의 설문조사에서 42%의 응답자가 AI옵스라는 말을 들어본 적이 없거나, IT 운영에 머신러닝을 적용하는 것이 크게 유효하지 않을 것 같다고 밝혔다. 불과 4%만이...

모바일앱 SRE AI옵스 데이터옵스 멀티클라우드 마이크로서비스 데이터과학 머신러닝 데브옵스 IT운영 모니터링 애플리케이션 미션크리티컬

2020.05.06

데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering)는 애플리케이션을 관리 및 유지하는 데 필수적이다. 여기에 더해 AI옵스가 효율성을 한 단계 더 높일 수 있다. IT 운영팀은 시스템 및 애플리케이션의 성능 문제를 여러 툴을 사용해 모니터링, 진단, 해결한다. 1,300 명의 IT 전문가를 대상으로 한 ‘모니터링 및 AI옵스의 미래(future of monitoring and AIops)’에 관한 최근 설문조사에 따르면 응답자의 42%가 10가지 이상의 모니터링 툴을, 19%는 25가지 이상의 툴을 사용한다.  단지 시스템을 원활하게 운영하고 애플리케이션 오류를 모니터링, 알림, 조사, 해결하는 데 필요한 데이터를 제공하는 것치고는 너무 많은 도구들을 사용하는 것이 아닐까?    여기에는 이유가 있다. 만능 모니터링 툴이 없기 때문이다. 수십 개의 모니터링 툴은 각각 다 하는 역할이 있다. 멀티 클라우드 환경에서 미션 크리티컬 애플리케이션을 구동하는 경우라면 특히 그렇다. 게다가 모바일 앱, 마이크로서비스, 데이터옵스, 데이터 과학에 대한 투자가 진행되면서 도메인별 모니터링 기능을 제공하는 새로운 모니터링 툴까지 등장하고 있다.  AI옵스 플랫폼의 목표는 이런 복잡한 모니터링 툴 환경을 단순화하는 것이다. AI옵스는 높은 수준의 애플리케이션 서비스를 필요로 하는 기업이 모니터링 툴과 IT 운영 워크플로우의 복잡성을 한층 원활하게 처리하는 데 도움을 준다. 이름에서 알 수 있듯 AI옵스는 머신러닝과 자동화 기능을 IT 운영에 제공한다. 이를 통해 오류를 신속하게 해결하고, 성능에 영향을 미치는 운영 추세를 식별하고, 문제 해결에 필요한 절차를 간소화하도록 하기 위해서다.  AI옵스는 새로운 플랫폼이다. 위의 설문조사에서 42%의 응답자가 AI옵스라는 말을 들어본 적이 없거나, IT 운영에 머신러닝을 적용하는 것이 크게 유효하지 않을 것 같다고 밝혔다. 불과 4%만이...

2020.05.06

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