AIOPS
AIOPS란?
AIOps(Algorithmic IT Operations)는 기계 학습 분석 기술을 사용하여 IT 운영 관리를 간소화하고 문제 해결을 자동화하는 애플리케이션의 데이터 관리 및 분석 방식입니다.
엔터프라이즈에서 AIOps를 사용하는 이유
AIOps는 IT 운영을 자동화하고 성능 효율을 개선하도록 설계되었습니다. IT 팀은 AIOps를 사용하여 동향 파악, 이상 현상 탐지, 미래 행동 예측, 프로세스 개선 등을 수행할 수 있습니다.
기본적으로 AIOps는 노이즈를 제거하고 IT 운영에서 일어나는 일반적인 문제를 식별하고 해결합니다. 다양한 소스의 데이터를 결합하고 소스에서 실시간 분석을 수행함으로써 IT 팀의 인시던트, 용량, 변경, 성능 관리 개선에 도움이 됩니다.
기계 학습을 사용하는 기술인 AIOps 플랫폼이 현재와 과거의 데이터를 파악하고 분석하여 이상 현상과 관찰한 패턴을 관련 이벤트와 연결합니다. 분석 후 적절한 자동화 중심 행동을 시작하여 중단 없는 개선 및 문제 해결 효과를 얻을 수 있습니다.
AIOps 사용 방식
엔터프라이즈 수준에서 AIOps를 사용하면 하이퍼 연결 세계에서 들어오는 엄청난 양의 데이터를 통해 인사이트를 확보하여 고객에 대한 이해도를 높이고 고객이 만족하는 새로운 제품과 경험을 맞춤 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 AIOps를 통해 서비스 수준을 높이고, IT 환경 관리 비용을 절감 또는 안정화하고, 보안 및 컴플라이언스와 관련된 위험을 제한할 수 있습니다.
AIOps는 시스템 사고, 피드백 루프 강화, 지속적인 실험 및 학습 문화 구축이라는 DevOps 운동의 세 가지 기본 원칙을 IT 운영에 적용하여 DevOps가 혁신에 박차를 가할 수 있도록 민첩성과 효율성을 향상합니다.
AIOps의 구성요소
AIOps 플랫폼을 구성하는 기술은 다음과 같습니다.
데이터 소스
이벤트, 로그, 메트릭, 티켓, 모니터링, 작업 데이터 등 다양한 IT 영역입니다.
빅 데이터
Elastic Stack, Hadoop 2.0 및 특정 Apache 기술과 같이 실시간으로 데이터 처리가 가능한 툴입니다.
규칙과 패턴
컨텍스트를 제공하고 데이터 이상 현상 및 정상 상태를 공개합니다.
ML(기계 학습)
알고리즘 분석을 통해 기존 알고리즘을 자동으로 수정하거나 새 알고리즘을 구성합니다.
도메인 알고리즘
규칙과 패턴을 지능적으로 이해하고 적용하여 구조화되지 않은 데이터 연결, 노이즈 제거, 이상 현상 경고, 가능한 원인 판단, 기준 설정 등과 같은 IT의 목표를 달성합니다.
자동화
기계 학습 및 인공 지능의 결과를 사용하여 식별한 문제 및 시나리오에 대한 대응을 자동으로 구축 및 적용합니다.
인공 지능
익숙하지 않은 새로운 요소에 적응합니다.
AIOps의 장점
많은 조직에서 점점 복잡해지는 IT 환경의 모니터링, 문제 해결, 진단을 수동으로 수행하여 시간과 리소스가 낭비됩니다. 엔터프라이즈에서는 AIOps를 통해 효율성을 높이고 큰 비용이 드는 예상하지 못한 시스템 중단 시간을 줄일 수 있습니다. 시간이 절약되고 효율성이 향상됨에 따라 AIOps 덕분에 IT 팀은 더 많은 시간을 혁신에 할애할 수 있습니다.
조직이 AIOps를 통해 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.
기업의 안정성 및 성능 수준 향상
AIOps 시스템이 백그라운드에서 지속적으로 모니터링하므로 직원은 복잡한 문제를 해결하고 우선순위가 더 높은 작업에 집중할 수 있습니다.
분석 및 수리 속도 개선
AIOps 시스템이 다양한 데이터 소스를 수집하고 클러스터링하여 일반적인 위험을 식별하고 예상하지 못한 까다로운 문제의 수리 작업을 더 빨리 시작할 수 있습니다.
워크플로 및 협업 개선
AIOps는 팀에서 부서 간 운영 중에 중심을 유지하면서 효과적으로 커뮤니케이션하는 데 도움이 되는 사용자 정의된 보고서와 대시보드를 제공합니다.
방해 요소 감소
AIOps가 노이즈와 방해 요소를 제거하여 IT 직원이 중요한 문제에 집중할 수 있습니다.
전체적인 보기
다양한 소스의 데이터를 연결하여 사일로를 제거하고 전체 IT 인프라를 한 곳에서 관찰할 수 있습니다.
기간 단축
AIOps가 중단 없는 협업을 지원하여 진단, 분석, 문제 해결 등의 시간이 단축됩니다.
AIOps의 작동 원리
AIOps는 IT 시스템에서 엄청난 양의 데이터(네트워크, 스토리지, 서버 및 엔터프라이즈 스택의 기타 계층에서의 로그 및 시간 시리즈)와 기존의 인프라 모니터링 툴, 애플리케이션 성능 및 네트워크 성능 모니터링 툴, IT 운영 관리 툴 등 IT 관리 시스템의 구조화된 데이터를 사용합니다. 본질적으로 IT 운영 전반에서 사일로화된 데이터를 한 장소로 어그리게이션하고, 대상 분석 및 기계 학습을 적용하여 데이터 패턴에 대한 깊이 있는 인사이트를 확보합니다.
AIOps가 수행하는 기계 학습 작업은 다음과 같습니다.
‘노이즈’ 분리
AIOps는 규칙과 적합한 패턴을 적용함으로써 IT 운영 데이터를 면밀히 조사하고 중요한 비정상적 이벤트 경고를 다른 것과 분리할 수 있습니다.
근본 원인 파악 및 해결책 제안
거대한 이벤트 데이터 풀에서 AIOps는 특정 알고리즘을 사용하여 비정상적 이벤트를 찾아 전체 환경의 다른 이벤트 데이터와 연결하고, 문제의 원인을 식별하는 인텔리전스를 구축하고 수리/솔루션을 추천합니다.
응답 자동화
AIOps가 기계 학습의 결과를 처리하여 문제를 실시간으로 처리하는 자동 응답을 전달합니다.
지속적인 학습
AIOps는 분석 결과를 사용하여 적응하거나 새로운 알고리즘을 개발하여 응답과 솔루션을 개선합니다.
AIOps와 HPE
- 비즈니스 요구 사항과 목표 중심의 AIOps 사용 사례를 위한 로드맵 구축 방식
- 각 사용 사례에 적합한 속도로 많은 양의 다양한 데이터 유형 관리가 가능한 고성능의 유연한 확장형 데이터 플랫폼의 설계 및 구현
- 엄청난 양의 데이터를 사용하여 자동 및 실시간으로 작업 수행이 가능한 기계 학습 모델의 개발 및 운영화
HPE AI Transformation Workshop
깊이 있는 워크샵에 참석하면 데이터 수익을 극대화하는 기회를 신속히 모색할 수 있습니다. 수석 HPE Pointnext AI 및 데이터 전문가가 더 깊이 있는 인사이트, 더 개인화된 상호 작용, 경쟁 우위 확보에 도움이 되는 프로세스 자동화 등의 효과를 얻는 데이터 활용 방법에 대해 아낌없는 지원을 제공합니다. NVIDIA Deep Learning Institute의 업계 전문가들이 딥 러닝 툴셋과 디지털 트랜스포메이션 시작에 필요한 실습 교육을 제공합니다.
통합 AI 솔루션
딥 러닝을 위한 HPC 시스템인 HPE Apollo 6500 Gen 10 컴퓨팅으로 더 중요한 작업을 할 수 있습니다. 대용량 데이터에 적합한 IT 인프라 스토리지로 AI 플랫폼을 구축하십시오. 종량제 결제를 지원하는 HPE GreenLake로 서비스형 AI를 활용하십시오. 클라우드의 접근성, 유연성, 확장성과 온프레미스 인프라의 보안 및 비용 관련 이점을 모두 함께 누릴 수 있습니다.
파트너 에코시스템
HPE 전문가와 HPE가 검증한 ISV 파트너와 함께 HPE가 고유한 환경에 적합한 AI 전략을 결정하는 데 도움을 드립니다. IT 부서의 가치를 활용하는 데 필요한 딥 러닝 모델 구현 성공 사례를 기반으로 경쟁력을 유지하는 데 필요한 속도로 AI PoC에서 생산 단계로 이동할 수 있습니다.