ITOM(IT 운영 관리)

ITOM(IT 운영 관리)이란?

ITOM 프레임워크는 여러 툴과 프로세스를 통합하여 다양한 IT 시스템에 대한 명확하고 중앙 집중화된 시각을 제공합니다. 

첫 번째 단계는 IT 인프라를 파악하고 모니터링하는 것입니다. 이는 서버, 스토리지, 소프트웨어와 같은 인프라를 찾아 매핑하고 해당 인프라의 상태, 성능, 가용성을 추적하는 것을 의미합니다. 다음 단계는 네트워크 성능 관리로 대기 시간, 대역폭, 패킷 손실 등을 분석하여 시스템을 통해 데이터가 어떻게 이동하는지 확인함으로써 연결을 안정적으로 유지하는 것입니다. APM(Application Performance Management)은 개별 트랜잭션을 추적하여 소프트웨어 성능과 사용자 체감 만족도를 살펴보는 더욱 심층적인 접근 방식입니다.

이 모든 데이터는 이벤트 관리 및 연관성 분석에 사용되며 ITOM의 핵심 역할을 합니다. ITOM은 AIOps를 사용하여 불필요한 알림을 제거하고 관련 문제를 하나의 명확한 사고로 그룹화하며 문제의 원인을 신속하게 찾아냅니다. 이 정보를 바탕으로 자동화 및 오케스트레이션 기능이 작동하여 서비스를 재시작하는 것과 같이 문제를 자동으로 해결하거나 새로운 애플리케이션 스택을 설정하는 것과 같은 더 복잡한 작업을 처리합니다.

ITOM, AIOps, 통합 가시성 간의 관계는 진화와 향상의 관계로 이해하는 것이 가장 좋습니다. ITOM은 확립된 전문 분야이고 통합 가시성은 이를 뒷받침하는 최신 데이터 수집 철학이며 AIOps는 이를 구동하는 지능형 엔진입니다.

ITOM(IT 운영 관리)은 IT 서비스를 안정적으로 운영하면서 가용성을 확보하고 최적의 성능을 발휘하도록 관리하는 전문 분야입니다. 과거에는 IT 운영자들이 특정 모니터링 툴을 사용하여 "서버의 CPU 사용률이 90%를 넘는가?"와 같은 간단한 질문에 대한 답변을 제공했습니다. 하지만 이러한 방식은 오늘날의 복잡하고 분산된 시스템에는 효과적이지 않습니다. 

바로 이런 부분에서 통합 가시성이 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 외부에서 시스템을 바라보며 시스템 내부에서 무슨 일이 일어나는지 파악할 수 있기 때문입니다. 통합 가시성이란 미리 정의된 질문에 답하기보다 메트릭, 이벤트, 로그, 추적과 같은 상세 데이터를 활용하는 것입니다. 이를 통해 "최근 마이크로 서비스 구축 이후 특정 지역 고객만 결제 속도가 느려지는 이유는 무엇인가?"와 같이 새로 생겨나는 문제를 해결할 수 있습니다. 통합 가시성은 최신 ITOM의 핵심 정보 소스입니다.

AIOps(IT 운영을 위한 AI)는 통합 가시성 및 모니터링 툴을 통해 수집한 엄청난 양의 데이터를 분석하는 스마트 계층으로, 기계 학습을 사용하여 다양한 소스의 이벤트를 연결하고, 사용자에게 영향을 미치기 전에 문제를 발견하며, 근본 원인을 파악하고, 문제를 자동으로 해결합니다. 또한 모든 데이터를 분석하여 유용한 조치로 전환하는 데 도움을 줍니다.

요컨대, AIOps가 제대로 작동하려면 통합 가시성이 제공하는 상세한 데이터가 필요합니다. 통합 가시성과 AIOps는 ITOM을 대체하지 않습니다. 그 대신 IT 운영자가 빠르게 변화하는 클라우드 기반 환경에서 효과적으로 업무를 수행할 수 있도록 지원합니다. 통합 가시성은 현재 상황을 그대로 보여주고 AIOps는 그 원인과 해결 방법을 설명하며 ITOM은 이 둘을 조합하여 디지털 서비스를 강력하고 안정적으로 유지할 수 있습니다.

ITOM(IT 운영 관리)은 IT 인프라와 서비스에 필수 요소이지만, 오늘날의 역동적이고 복잡한 IT 환경은 많은 문제를 야기합니다. 관리자는 점점 다양해지는 IT 환경을 관리하면서 보안 지원 및 기존 시스템 통합뿐 아니라 급속한 기술 발전에 대응하고 리소스 제약을 해결해야 합니다. 몇 가지 문제에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다. 

1. 새로운 기술과 하이브리드 인프라로 인해 최신 IT 환경이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 

• 온프레미스, 클라우드, 하이브리드, IoT, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 기술의 도입으로 인해 에코시스템을 효율적으로 관리하고 모니터링하기가 어려워졌습니다. 
• IT 팀의 가시성이 부족하면 비효율성 증가 및 잘못된 리소스 할당으로 이어지며 보안 위험을 발견하고 해결하는 데 어려움이 발생할 수 있습니다. 
• 관련성이 없는 시스템, 애플리케이션, 툴을 연결하여 원활한 커뮤니케이션과 기능을 구현하는 일은 어렵고 시간이 오래 걸립니다. 
• 클라우드 시스템에서 동적 워크로드의 예측 불가능성이 높아 용량 계획 및 리소스 최적화가 어려울 수 있습니다. 

2. 공격이 점점 더 복잡해지고 빈도도 높아지면서 IT 운영의 보안을 강화하는 것이 매우 중요해졌습니다. 

• ITOM은 랜섬웨어, 피싱, 제로 데이 공격 등 진화하는 공격에 대처하기 위해 항상 경계하고 최신 상태를 유지해야 합니다. 
• 공격자는 최신 보안 방법 및 업데이트와 호환되지 않는 오래된 시스템을 표적으로 삼습니다. 
• 기업에서 승인하지 않은 툴과 애플리케이션은 ITOM 팀에 보안 격차를 야기합니다. 
• 기업에서 수집하고 저장하는 사용자 데이터의 양이 방대하기 때문에 GDPR, CCPA 등의 규정을 준수하기가 복잡해집니다. 

3. 제한된 예산과 숙련된 인력 부족으로 ITOM의 효율성이 심각하게 손상될 수 있습니다. 

• 많은 기업이 예산과 인력의 제약으로 인해 고급 ITOM 툴에 투자하거나, 숙련된 근로자를 고용하거나, 사전 예방적 유지 관리 절차를 구현하는 데 지장을 받고 있습니다. 
• ITOM은 클라우드 관리, 자동화, 사이버 보안 분야에서 인재 부족 문제를 겪고 있으며 이로 인해 전문적인 기술을 찾고 유지하는 것이 어렵습니다. 
• 과로한 IT 운영 팀은 복잡한 환경을 관리해야 하는 부담으로 번아웃을 경험하고 실수가 발생할 수 있습니다. 

4. 새로운 기술과 증가하는 비즈니스 요구가 장애물로 작용합니다. 

• ITOM 팀은 AI, 기계 학습, 엣지 컴퓨팅과 같은 새로운 기술에 적응해야 하며 이러한 기술은 새로운 기술과 툴을 필요로 합니다. 
• 기업이 성장함에 따라 IT 인프라는 성능, 안정성 또는 사용자 체감 만족도를 유지하면서 확장 가능해야 합니다. 이를 위해서는 전략적 계획과 투자가 필요합니다. 
• ITOM 방법은 특히 급속히 변화하는 산업 분야에서 회사의 우선순위와 기대치 변화에 따라 조정하는 데 어려움이 발생하는 경우가 있습니다. 

5. 본질적인 문제가 있지만 효과적인 ITOM을 위해서는 원활한 통합과 자동화가 필요합니다. 

• ITOM 툴, ITSM 플랫폼, 기타 비즈니스 시스템 간의 연결이 부족하면 데이터 사일로, 비효율성, 잘못된 워크플로로 이어질 수 있습니다. 
• 자동화를 통해 효율성을 높이고 수동 작업을 최소화할 수 있지만, 잘못 구현할 경우 구성 오류, 중단, 예상치 못한 영향이 발생할 수 있습니다. 
• 조직에서 모니터링, 성과 관리, 자동화를 위해 여러 툴을 활용하다 보면 툴이 무분별하게 확산되거나 중앙 집중화가 부족해질 수 있습니다. 

6. ITOM에는 운영 효율성과 안정성에 영향을 미치는 근본적인 문제 외에도 다양한 장애 요소가 있습니다. 

• ITOM 팀은 중요한 데이터를 불법적인 접근, 침해, 내부 위협으로부터 지속적으로 보호해야 합니다. 
• ITOM은 산업 요건(예: HIPAA, PCI DSS) 및 회사 규칙을 준수하도록 보장하기 위해 IT 시스템을 모니터링하고 감사하는 과정에서 컴플라이언스 문제에 직면합니다. 
• 유연성이 제한적이고 공급업체 전환이 어려운 ITOM 솔루션의 경우 비용과 위험이 증가할 수 있습니다. 
• IT 전문가의 교육 부족이나 과로로 인해 중단, 구성 오류, 사고가 발생할 수 있으므로 자동화와 엄격한 프로토콜의 필요성이 강조됩니다. 
• 새로운 ITOM 솔루션이나 직원의 저항에 부딪힐 수 있는 프로세스를 구현하려면 효과적인 커뮤니케이션, 교육, 변경 관리 전략이 필요합니다. 
• 가동 중지로 인한 비용은 엄청납니다. 따라서 고가용성을 유지하고 중단을 최소화하려면 사전 예방적 모니터링과 유지관리가 필요합니다. 
• ITOM 비용과 운영 우수성의 균형을 맞추는 것은 특히 클라우드 인프라가 확장되고 첨단 기술이 도입되는 상황에서 어려운 과제입니다.

ITOM의 미래는 네 가지 핵심 동향에 따라 형성되고 있습니다.

첫 번째 동향은 인공 지능이 IT 운영에 미치는 영향입니다. AIOps 플랫폼은 IT 팀에 엄청난 알림을 전송하는 대신 이벤트 스트림을 수집하여 관련 이벤트를 자동으로 연결하고 가능성이 높은 근본 원인을 찾아내며 자체적으로 해결하기 시작합니다. 이러한 변화로 ITOM은 수동 모니터링에서 점차 벗어나 문제를 훨씬 빠르게 해결할 수 있는 스마트 자동화로 전환됩니다.

두 번째 동향은 클라우드 네이티브 및 하이브리드 클라우드 기술의 도입이 증가한다는 점입니다. 컨테이너와 마이크로 서비스는 수명이 짧기 때문에 기존의 모니터링 방식은 더 이상 효과적이지 않습니다. 하이브리드 통합 가시성 솔루션은 서로 다른 클라우드 및 온프레미스 시스템 간의 연결을 자동으로 찾아 매핑합니다. 이는 개별 구성요소뿐만 아니라 전체 비즈니스 서비스가 얼마나 잘 운영되고 있는지를 보여줍니다.

세 번째 동향은 클라우드 비용 관리에서 FinOps가 핵심적인 역할을 한다는 점입니다. 회사에서 클라우드 서비스를 더 많이 사용할수록 비용 추적의 중요성이 더욱 커집니다. FinOps 툴은 클라우드 리소스에 대한 자세한 정보를 제공하고, 높은 성능을 유지하면서 비용을 효율적으로 관리하는 현명한 선택을 할 수 있도록 지원합니다.

네 번째 동향은 IT 팀이 문제가 발생하기 전에 조치를 취할 수 있도록 지원하는 예측 분석의 영향입니다. ITOM 툴은 기계 학습을 사용하여 과거 성능 데이터를 분석함으로써 미래의 요구 사항을 예측하고 문제가 심각해지기 전에 찾아내며 하드웨어 또는 애플리케이션 오류가 발생할 가능성에 대해 경고할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 사용자가 알아차리기 전에 서비스 중단을 막고 서비스를 안정적으로 유지하며 장기적인 계획을 수립할 수 있습니다.

Hewlett Packard Enterprise(HPE)는 ITOM(IT 운영 관리)이 성공적인 IT 조직의 기반이라는 것을 잘 알고 있습니다. AIOps(AI 기반 IT 운영 관리) 솔루션인 HPE OpsRamp는 기업이 하이브리드, 멀티 클라우드 및 클라우드 네이티브 환경의 요구 사항을 해결할 수 있도록 지원합니다. 또한 민첩성, 인텔리전스, 복원력을 위해 ITOM을 현대화합니다. 

1. 기본 ITOM 기능 현대화: HPE OpsRamp는 툴과 인텔리전스를 통해 핵심 ITOM 요소를 새롭게 정의하여 복잡한 IT 환경을 정확하고 쉽게 관리할 수 있도록 합니다. 
기존 ITOM은 인프라, 네트워크, 애플리케이션의 모니터링에 중점을 두는 반면 HPE OpsRamp는 하이브리드 및 멀티 클라우드 에코시스템 전반에서 통합 가시성을 제공합니다. 또한 메트릭, 이벤트, 로그, 추적을 단일 플랫폼으로 통합하여 IT 환경을 전방위적으로 파악하고, 점점 더 복잡해지는 IT 환경에서 더 빠르게 더 많은 정보에 입각하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 
ITOM의 필수 기능에는 알림 및 사고 관리가 포함됩니다. HPE OpsRamp의 AIOps 기능은 강력한 기계 학습 기반의 연관성 및 중복 제거를 통해 알림 노이즈를 대폭 최소화합니다. IT 팀은 핵심 원인을 발견하고 사고를 적절한 팀에 지능적으로 전달함으로써 해결 속도를 높이고 서비스 중단을 줄일 수 있습니다. 
HPE OpsRamp는 대규모 지능형 자동화를 지원하여 IT 운영에서 일상 업무의 속도 저하를 줄여줍니다. 정책 기반 워크플로와 런북 자동화는 일반적인 문제 해결, 소프트웨어 패치, 구성 관리를 자동화합니다. IT 팀은 반복적이고 지루한 작업을 자동화하여 혁신을 주도하는 전략적 목표에 집중할 수 있습니다. 
효과적인 ITOM에는 검색 및 인벤토리를 위해 IT 자산에 대한 가시성이 필요합니다. HPE OpsRamp는 온프레미스, 클라우드 및 클라우드 네이티브 환경에서 리소스 식별 및 인벤토리를 자동화하여 IT 환경에 대한 실시간 보기를 제공합니다. 포괄적인 가시성은 IT 운영을 민첩하고 적응력 있게 유지할 수 있는 요소입니다. 

2. AIOps를 통한 ITOM 강화: HPE OpsRamp는 최첨단 AI를 사용하여 ITOM을 사후 대응적 관리에서 사전 예방적 관리로 전환합니다. 
또한 AI 기반 분석을 사용하여 이상 징후를 감지하고 서비스에 영향을 미치는 문제가 악화되기 전에 예측합니다. 이러한 사전 예방 전략은 IT 팀이 사용자 문제를 방지하고 서비스 안정성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 
OpsRamp의 기계 학습 알고리즘은 방대한 운영 데이터에서 사고 원인을 빠르게 식별합니다. 이를 통해 MTTR(평균 해결 시간)이 크게 단축되어 정상적인 프로세스가 가속화됩니다. 
HPE OpsRamp는 반복적인 작업을 자동화하고 알림 피로를 줄여 효율성과 생산성을 향상하며 IT 직원은 더욱 스마트하게 작업할 수 있습니다. 팀은 문제 해결 활동에서 혁신 활동으로 전환한 후에 조직의 성장과 변혁 프로젝트에 집중할 수 있습니다. 

3. ITOM 환경으로 원활하게 통합: HPE OpsRamp는 ITOM 에코시스템에 완벽하게 통합되어 상호 운용성을 보장하고 통합된 IT 운영 플랫폼을 제공합니다. 
또한 2,500개 이상의 통합을 통해 ServiceNow, APM 솔루션, 보안 관리 시스템 등 주요 IT 관리 툴과 원활하게 통합됩니다. '관리자의 관리자'로서 OpsRamp는 여러 툴을 단일 운영 프레임워크로 통합하여 운영을 간소화하고 효율성을 개선합니다. 
HPE OpsRamp는 다른 ITOM 툴과 데이터를 교환하여 명확한 커뮤니케이션과 컨텍스트 공유를 촉진합니다. 이를 통해 운영 절차가 개선되고 팀에서 필요한 인사이트를 적시에 제공받을 수 있습니다.