AIOps는 데이터 출력 및 집계, 알고리즘, 오케스트레이션 및 시각화를 포함한 다양한 AI 전략과 기능을 통합할 수 있습니다.

알고리즘은 IT 전문 지식, 비즈니스 로직 및 목표를 코드화하여 AIOps 플랫폼이 보안 이벤트의 우선순위를 지정하고 성능 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 알고리즘은 머신 러닝(ML)의 기반을 형성하며, 플랫폼이 기준선을 설정하고 환경 데이터 변화에 따라 적응할 수 있게 해줍니다.

머신 러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습, 딥 러닝 등의 알고리즘과 기법을 사용하여 시스템이 대규모 데이터 세트에서 학습하고새로운 정보에 적응할 수 있도록 지원합니다. AIOps에서 ML은 이상 징후 감지, 근본 원인 분석(RCA), 이벤트 상관 관계 및 예측 분석을 지원합니다.

AIOps 프로그램은 다양한 네트워크 구성 요소와 데이터 소스에서 데이터를 수집합니다. 분석은 원시 데이터를 해석하여 시스템과 팀 모두가 추세를 파악하고, 문제를 격리하고, 용량 수요를 예측하고, 이벤트를 관리하는 데 도움이 되는 새로운 데이터와 메타데이터를 생성합니다.

AIOps 툴 내의 자동화 기능을 통해 AIOps 시스템이 실시간 인사이트를 기반으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 예측 분석은 데이터 트래픽의 증가를 예상하고 필요에 따라(알고리즘 규칙에 따라) 추가 스토리지를 할당하는 자동화 워크플로를 트리거할 수 있습니다.

AIOps의 데이터 시각화 툴은 대시보드, 보고서 및 그래픽을 통해 데이터를 표시하므로 IT 팀은 변경 사항을 모니터링하고 AIOps 소프트웨어의 기능을 넘어서는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

AIOps는 빅 데이터 플랫폼을 사용하여 사일로화된 ITOps 데이터, 팀 및 툴을 한 곳에 취합합니다. 이 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 과거 실적 및 이벤트 데이터
• 실시간 운영 이벤트
• 시스템 로그 및 메트릭
• 패킷 데이터를 포함한 네트워크 데이터
• 인시던트 관련 데이터 및 티켓팅
• 애플리케이션 수요 데이터
• 인프라 데이터

그런 다음 AIOps 플랫폼은 집중 분석 및 ML 도구를 적용하여 다음을 수행합니다.

• 중요한 이벤트 알림을 '노이즈'와 분리합니다. AIOps는 ITOps 데이터를 검색하고 신호를 분리하여 비정상적인 이벤트와 노이즈(기타 모든 것)를 구별하고 데이터 패턴을 식별합니다.

• 근본 원인을 파악하고 해결책을 제안합니다. AIOps는 비정상적인 이벤트를 환경 전반의 다른 이벤트 데이터와 상호 연결하여 중단 또는 성능 문제의 원인을 파악하고 해결 방법을 제안할 수 있습니다.

• 사전 예방적 실시간 해결을 포함한 대응을 자동화합니다. 최소한 AIOps 툴은 알림과 권장 솔루션을 적절한 IT 팀에 자동으로 라우팅하고 문제의 특성과 솔루션에 따라 대응팀을 생성할 수도 있습니다. 또한 많은 경우 ML 결과를 처리하고 자동 시스템 응답을 트리거하여 문제가 발생했을 때(종종 사용자가 문제가 발생했다는 사실을 알기도 전에) 이를 해결할 수 있습니다.

• 향후 문제 처리를 개선하기 위해 지속적으로 학습합니다. AI 모델은 시스템이 환경의 변화를 이해하고 적응하는 데 도움이 될 수 있습니다(예: DevOps 팀이 새로운 인프라를 프로비저닝하거나 기존 인프라를 재구성하는 경우). 

AIOps를 향한 여정은 조직마다 다릅니다. 비즈니스 리더가 AIOps 전략을 수립하면 IT 팀이 IT 문제를 신속하게 관찰, 예측 및 대응하는 데 도움이 되는 툴을 통합하기 시작할 수 있습니다. 

AIOps를 개선하기 위한 툴을 선택할 때 많은 팀이 다음 기능을 고려합니다.

• 관측 가능성: 관측 가능성은 외부 출력에 대한 지식만으로 복잡한 시스템의 내부 상태나 상태를 이해할 수 있는 정도를 말합니다. 시스템을 더 많이 관찰할수록 팀은 추가적인 테스트나 코딩 없이도 더 빠르고 정확하게 식별된 성능 문제로부터 근본 원인을 찾아갈 수 있습니다.
  
  선도적인 관측 가능성 도구는 최신 분산형 비즈니스 서비스 및 애플리케이션에 대한 심층적인 가시성을 제공하여 보다 빠르고 자동화된 문제 식별 및 해결을 지원합니다.
  
  IT 및 클라우드 컴퓨팅에서 관측 가능성은 고급 소프트웨어 툴과 관행을 사용하여 분산된 애플리케이션과 애플리케이션이 실행되는 하드웨어 및 네트워크의 성능 데이터를 꾸준히 수집, 상호 연관 및 분석합니다. 관측 가능성은 보다 효과적인 앱 및 네트워크 모니터링, 문제 해결 및 디버깅 프로세스를 통해 시스템이 사용자 경험 기대치, 서비스 수준 계약(SLA) 및 기타 비즈니스 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있도록 지원합니다.
  
  
• 예측 분석: 예측 분석은 과거 데이터, 통계 모델링, 데이터 마이닝 기법 및 머신 러닝을 사용하여 미래 결과를 예측하는 고급 분석의 한 분야입니다. AIOps에서 팀은 예측 분석을 사용하여 데이터 패턴을 찾고 위험과 기회를 식별합니다.
  
  현대 기업은 조직 전체에 걸쳐 서로 다른 데이터 리포지토리에 있는 데이터로 넘쳐납니다. 예측 분석은 로지스틱 및 선형 회귀 모델, 신경망, Decision Trees와 같은 툴을 사용하여 방대한 양의 엔터프라이즈 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 얻고 향후 시스템 이벤트에 대해 예측합니다.
  
  
• 선제적 대응: 일부 AIOps 솔루션은 속도 저하 및 중단과 같은 의도하지 않은 이벤트에 선제적으로 대응하여 애플리케이션 성능과 리소스 관리를 실시간으로 통합합니다.
  
  애플리케이션 성능 지표를 예측 알고리즘에 입력함으로써 팀은 다양한 IT 문제와 일치하는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 또한 AIOps 툴은 IT 문제가 발생하기 전에 예측할 수 있는 기능을 제공하므로 시스템 문제를 신속하게 해결하기 위해 문제 해결을 자동화할 수 있습니다.
  
  인시던트 대응 자동화 기술은 효과적인 IT 시스템 관리에 필수적입니다. 이를 통해 기업은 클라이언트와 고객 경험을 모두 개선하고 평균 탐지 시간(MTTD)과 같은 핵심 성과 지표를 크게 개선할 수 있습니다. 또한 AIOps 시스템은 IT 운영 팀을 위한 안전망을 제공하여 사람의 감독만으로는 놓칠 수 있는 문제를 해결합니다.
  

AIOps 플랫폼은 IT 요구 사항과 AIOps 전략에 따라 조직에 다양한 수준의 자동화를 제공할 수 있습니다.

도메인에 구애받지 않는 접근 방식을 사용하는 AIOPs 소프트웨어는 광범위한 소스에서 데이터를 수집하여 다양한 운영 도메인(예: 네트워킹, 스토리지 및 보안)의 문제를 해결합니다. 이러한 툴은 전반적인 성능에 대한 포괄적이고 전체적인 뷰를 제공하여 조직이 여러 영역에 걸쳐 있는 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

그러나 IT 팀이 특정 문제점을 해결하거나 고유한 업계 요구 사항을 충족하는 데 필요한 자세한 인사이트를 제공하지 못할 수도 있습니다. 도메인에 구애받지 않는 툴의 광범위한 특성으로 인해 일반적인 개요를 제공하는 데는 탁월하지만 미묘한 문제에 대한 맞춤형 인시던트 관리 솔루션을 제공하는 데는 부족할 수 있습니다.

도메인 중심 AIOps 툴은 IT 환경이든 특정 산업이든 특정 도메인에 초점을 맞춥니다. 이러한 툴은 전체 IT 환경을 포괄하지는 않지만, 해당 도메인에 특화된 데이터 세트로 학습된 AI 모델을 통해 고도로 전문화되어 있습니다. 이러한 전문성을 바탕으로 정확한 인사이트와 솔루션을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 네트워크 컨텍스트에서 도메인 중심 툴은 표준 네트워크 프로토콜과 패턴을 이해하여 병목 현상의 원인을 정확하게 식별할 수 있습니다. 또한 전문적인 교육과 집중력을 바탕으로 속도 저하가 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 때문인지 단순한 시스템 구성 오류인지 파악할 수 있습니다.

조직이 어떤 도구를 선택하든 팀은 다음을 수행하는 것이 중요합니다.

• 최적의 신뢰성과 정확성을 위해 포괄적이고 대표적인 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 훈련시킵니다.

• 이해관계자가 AI 기반 의사 결정을 이해할 수 있도록 투명하고 공정한 AI 모델을 사용합니다.

• 보다 원활한 AIOps 전환을 위해 툴과 인사이트를 효과적으로 사용하도록 IT 팀을 교육합니다.

• AI 모델의 결과물을 감독하고 검증할 사람을 지정하여 팀과 시스템이 계속 책임을 지도록 합니다. 

AIOps와 DevOps는 모두 IT 운영을 개선하기 위해 설계된 방법론이지만, 소프트웨어 라이프사이클의 다른 측면에 초점을 맞춥니다.

DevOps는 개발 팀과 운영 팀을 통합하여 소프트웨어 개발 프로세스 전반에 걸쳐 협업과 효율성을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 코딩, 테스트 및 배포 프로세스를 간소화 및 자동화하고 지속적 통합 및 지속적 제공(CI/CD) 파이프라인을 가속화하여 더 빠르고 안정적인 소프트웨어 릴리스를 가능하게 합니다.

또한 DevOps는 코드형 인프라 및 협업 플랫폼과 같은 툴을 사용하여 팀 간의 사일로를 허물고 품질 저하 없이 소프트웨어 업데이트를 신속하게 제공할 수 있도록 합니다.

DevOps는 소프트웨어 개발 및 배포를 가속화하고 개선하는 데 중점을 두는 반면, AIOps는 AI를 사용하여 엔터프라이즈 IT 환경의 성능을 최적화하여 시스템이 원활하고 효율적으로 실행되도록 합니다. AIOps 플랫폼은 ML 및 빅 데이터 분석을 사용하여 방대한 양의 운영 데이터를 분석함으로써 IT 팀이 문제를 선제적으로 감지하고 해결할 수 있도록 지원합니다.

AIOps와 DevOps services를 함께 사용하면 기업이 전체 소프트웨어 라이프사이클을 관리하기 위한 상호 보완적이고 포괄적인 접근 방식을 구축할 수 있습니다.

AIOps가 작동하는 방식을 이해하는 가장 쉬운 방법은 각 AIOps를 구성하는 각 기술(빅데이터, 머신 러닝, 자동화)이 프로세스에서 수행하는 역할을 검토하는 것입니다.

AIOps는 빅데이터 플랫폼을 사용하여 사일로화된 IT 운영 데이터, 팀, 툴을 한 곳에서 집계합니다 . 이러한 데이터의 예는 다음과 같습니다.

• 과거의 성능 및 이벤트 데이터
• 실시간 스트리밍 운영 이벤트
• 시스템 로그 및 메트릭
• 패킷 데이터를 포함한 네트워크 데이터
• 인시던트 관련 데이터 및 티켓 발행
• 애플리케이션 요구 사항 데이터
• 인프라 데이터

그런 다음 AIOps는 집중 분석 및 머신 러닝 기능을 적용합니다.

• 중요한 이벤트 알림을 '노이즈'로부터 분리: AIOps는  IT 운영 데이터를 샅샅이 조사하여 신호, 즉 중요한 비정상 이벤트 알림을 노이즈(그 밖의 모든 알림)로부터 분리합니다.
• 근본 원인 파악 및 해결책 제시: AIOps는 환경 전반에서 비정상적 이벤트를 다른 이벤트 데이터와 연관지어 상관관계를 분석하여 운영 중단 또는 성능 문제의 원인을 집중 조명하고 해결책을 제시합니다.
• 실시간 사전 해결을 포함한 대응 자동화: 최소한 AIOps는 알림 및 권장 해결책을 적절한 IT 팀에게 자동으로 전달하거나, 심지어 문제의 특성 및 해결책을 기반으로 대응 팀을 생성합니다. 많은 경우, 머신 러닝에서 얻은 결과를 처리하여 사용자가 문제 발생을 인식하기 전에 실시간으로 문제를 해결하도록 자동 시스템 대응을 작동시킵니다.
• 계속적 학습을 통해 향후 문제에 대한 대처 능력 향상: AI 모델은 또한 시스템이 DevOps 팀이 프로비저닝하거나 재구성한 새로운 인프라 등 환경의 변화에 대해 학습하고 이에 대응하여 스스로를 조정하도록 도울 수 있습니다.