AIOps
AIOps란?

AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)는 ML(기계 학습)이나 GenAI(생성형 AI)와 같은 인공 지능을 사용하여 일반적인 IT 문제를 파악하고 해결하는 과정을 자동화하거나 운영 효율을 개선하는 것을 의미합니다.

네트워킹 공간에서 AIOps는 오늘날의 현대적이고 복잡한 캠퍼스, 지사/지점, 재택근무 네트워크에 대한 사용자 및 IoT의 변화하는 요건을 해결하는 데 사용됩니다. AIOps는 관리 작업의 자동화와 네트워크 전문가들의 감독을 결합하여 효율성을 향상합니다.

네트워킹 AIOps를 통한 가시성과 자동화로 IT 조직은 설계/구성 작업의 속도 단축뿐 아니라 네트워크 중단의 예측 및 신속한 대응, 예방에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 인사이트를 보안 목적을 위한 엔드포인트 프로파일링이나 로컬 및 클라우드 애플리케이션의 적절한 성능 보장을 위해 필요한 가시성을 확보하는 데 활용할 수 있습니다.

사무실의 직원들
  • AIOps를 통해 엔터프라이즈 네트워크 환경에서 인사이트를 확보하는 방법
  • 네트워킹 AIOps의 사용 사례
  • HPE와 AIOps
AIOps를 통해 엔터프라이즈 네트워크 환경에서 인사이트를 확보하는 방법
AiOps 다이어그램

AIOps를 통해 엔터프라이즈 네트워크 환경에서 인사이트를 확보하는 방법

AIOps는 각 네트워크 및 클라이언트 장치에서 수집된 원격 측정을 사용하여 문제 식별, 근본 원인 판단, 실시간으로 최적화 지침 제공 등을 자동으로 지원하는 기준을 생성합니다.

AIOps에 다음과 같은 AI 기술의 사용이 포함될 수 있습니다.

  • 분류 AI(기계 학습 포함) - 환경의 변화를 학습하고 변화에 적응할 수 있는 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 문제를 더 빨리 식별하고 효과적인 해결책을 권장하기 위해 알고리즘을 변경하거나 새로운 알고리즘을 생성할 수 있습니다.
  • GenAI(생성형 AI) - 보통 프롬프트에 대한 응답으로 생성형 모델을 사용하여 텍스트, 이미지, 동영상 또는 기타 데이터를 생성할 수 있는 AI입니다. LLM(대규모 언어 모델)을 포함한 생성형 AI 모델은 입력된 교육 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성합니다. LLM을 사용하는 GenAI의 예로 OpenAI의 ChatGPT가 있습니다.

AI 모델을 효과적으로 교육 및 튜닝하기 위해 대규모 네트워크 원격 측정 데이터 레이크가 필요한 경우가 많습니다. 

네트워킹 AIOps의 사용 사례

네트워킹 AIOps의 사용 사례

AIOps는 네트워크 운영과 관련하여 오늘날 IT 팀이 겪는 다수의 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 세부 내용은 다음과 같습니다.

  • 네트워크 구성 규제 준수 유지 - 고정된 장치 설정은 비즈니스의 변화하는 요구를 따라가지 못합니다. AIOps는 네트워크 운영을 계속 모니터링하면서 최적화를 위한 변경 사항을 권장하거나 자동으로 변경합니다.
  • 비즈니스의 변화하는 요구 해결 - SLE(서비스 수준 기대 사항)를 수동으로 구성하는 일은 많은 비용과 시간이 필요합니다. AIOps를 사용하여 중요한 네트워크 임계값을 자동으로 정의 및 모니터링하고 환경의 변화에 따라 조정할 수 있습니다.
  • 신속하게 네트워크 문제 해결 - 대다수의 IT 조직에서 헬프 데스크 통화는 문제 파악을 위한 주된 형태이며 비용이 많이 들고 비효율적입니다. AIOps가 제공하는 선제적 인사이트는 사용자 또는 IoT 장치에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하여 헬프 데스크 통화를 줄이는 데 도움이 됩니다.
  • 간헐적 문제 복제 - 많은 IT 팀이 간헐적으로 발생하는 문제를 추적하기 위해 몇 시간 또는 며칠을 소비합니다. 이러한 문제는 복제하기가 까다롭기 때문입니다. AIOps를 통한 중단 없는 자동화된 모니터링으로 내장된 데이터 캡처 기능을 사용하여 지속적인 문제와 명백한 문제를 정확하게 파악할 수 있습니다.
  • 네트워크 복잡성 증가 - 문제 해결 및 최적화 작업은 IT 시간의 50% 이상을 차지합니다. AIOps는 장애의 원인, 근본 원인 분석, 수리 권장 사항과 같은 주요 인사이트를 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
  • 리소스 및 기술 부족 - 많은 IT 조직에서 리소스 및 교육의 부족은 항상 논쟁거리입니다. GenAI 기반 검색 기능과 같은 AIOps 기반의 인사이트는 팀의 지식 기반을 지원하고 개선하기 위해 구성되었습니다.
HPE와 AIOps

HPE와 AIOps

오늘날 네트워크 운영 관리를 위해서는 항상 상황을 파악해야 하며 자동화가 필요합니다. HPE Aruba Networking Central 및 AIOps는 다음과 같은 기능을 지원합니다.

  • 사용자뿐 아니라 비즈니스에 영향을 미치기 전에 네트워크, 보안 및 애플리케이션 성능 문제를 식별할 수 있습니다.
  • IT 팀을 항상 바쁘게 하는 수동 문제 해결 작업의 상당수를 제거할 수 있습니다.
  • IoT 장치 또는 Zoom이나 Teams와 같은 애플리케이션의 증가 등 네트워크 환경의 변화에 따라 최적화 팁을 제공할 수 있습니다.
  • GenAI 기반 검색 인터페이스를 통해 중요한 질문에 대한 빠르고 쉬운 답변, 구성 및 문제 해결 팁 등을 제공할 수 있습니다.

HPE Aruba Networking AIOps의 이점은 우수한 AI로 시작됩니다. HPE는 소규모 매장과 사무실부터 모든 분야와 지역의 대규모 캠퍼스에 이르기까지 수만 개의 설치 환경에서 매일 수십 테라바이트의 유용한 데이터를 수집하여 데이터 레이크를 구성합니다. 네트워킹 및 보안 기술에 대한 깊이 있는 이해와 데이터 과학자로 구성된 강력한 팀을 바탕으로 과거와 비교하여 훨씬 짧은 시간 내에 문제를 빠르게 예측 또는 해결하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

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