IT 운영 관리(ITOM)는 조직 내 정보 기술 요구사항을 관리하고 컴퓨팅, 네트워킹, 애플리케이션 리소스 등 IT 인프라와 리소스의 프로비저닝, 용량, 성능 및 가용성을 감독합니다. IOTM의 역할은 IT 리소스의 제공 과정 전반에 걸쳐 품질, 효율성 및 긍정적인 최종 사용자 경험을 증진하는 일상적인 작업을 실행하는 것입니다.

ITOM은 서비스 라이프사이클의 운영 측면에 중점을 둔 IT 서비스 관리(ITSM)의 하위 분야입니다. ITSM 모델 내에서 ITOM은 일반적으로 최종 사용자에게 표시되지 않는 백그라운드 서비스 관리에 중점을 둡니다.

효과적인 ITOM은 모든 비즈니스 서비스와 애플리케이션의 가용성과 적절한 운영을 보장하고, 궁극적으로 비즈니즈가 중단 없이 운영되도록 합니다. 이를 실현하기 위해 ITOM 팀은 세 가지 주요 작업을 감독합니다.

• 네트워크 인프라 관리: ITOM 팀은 내부 및 외부 비즈니스 커뮤니케이션을 제공하는 데 필요한 네트워크 서비스는 물론 하드웨어 및 소프트웨어 인프라 관리를 담당합니다. 여기에는 라우터, 스위치, 허브, 모니터링 툴, 소프트웨어 애플리케이션, 운영 체제, 그리고 VPN 관리 및 TCP/IP 주소 지정과 같은 네트워크 서비스가 포함됩니다.

• 헬프 데스크 운영: 인시던트 대응, 이벤트 응답 및 요청 이행은 물론 데이터 백업 예약 및 관리, 사용자 계정 관리, 시스템 액세스 및 재해 복구와 같은 IT 인프라 운영 등 많은 작업이 여기에 포함됩니다.

• 서버 및 디바이스 관리: 여기에는 서버, 데스크탑, 노트북, 모바일 및 IoT 디바이스와 같은 엔드포인트 관리 및 스토리지에 대한 사용자 액세스 보장이 포함됩니다.

이 세 가지 영역 각각에서 ITOM은 IT가 라이프사이클 전반에서 서비스를 배치, 구현 및 지원하는 데 사용하는 프로세스를 설정합니다. 여기에는 문제 해결의 표준 관행에 대한 설명이 포함되며, 이는 서비스 중단과 다운타임을 최소화하고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다. 성공적인 ITOM 프로그램의 목표는 워크플로우 개선, 가용성 향상 및 서비스 성능 극대화입니다.

일반적으로 팀은 ITOM 툴 및 소프트웨어 제품군을 사용합니다. Gartner가 언급한 바와 같이(ibm.com 외부 링크) 이 소프트웨어는 IT 리소스의 관리, 성능 및 가용성을 용이하게 하고 리소스 제공을 최적화하도록 설계되었습니다.

ITOM 솔루션은 감독 및 통제에 다음 툴이 사용합니다.

• 구성 관리 데이터베이스(CMDB): 이 리포지토리 는 팀이 IT 서비스를 제공하는 데 사용되는 IT 환경 및 구성요소와 관련된 데이터를 관리하는 데 도움이 됩니다. 자산 관리와 서비스 맵핑을 개선하기 위해 모든 IT 자산 및 구성과 이들 간의 관계에 대한 중앙 집중식 뷰를 제공합니다.

• 컨테이너 관리: 이 소프트웨어는 컨테이너의 작성, 배치 및 확장을 자동화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 네트워킹 및 컨테이너를 더 간편하고 효율적으로 오케스트레이션할 수 있습니다.
  
  
• PaaS 리소스: PaaS(Platform-as-a-Service) 제공자는 애플리케이션 개발, 실행 및 관리를 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 인프라를 클라우드에서 관리하도록 지원합니다. ITOM 툴을 통해 팀은 사용되는 PaaS 리소스와 수행되는 방식을 파악할 수 있습니다.
  
  
• 이벤트 관리 및 성능 메트릭: 이러한 툴을 통해 IT 팀은 이벤트 및 시스템 성능에 대한 보다 심층적인 인사이트를 얻을 수 있으므로, 상황을 파악하여 더 빠르게 대응하고 관리를 더 효율화할 수 있습니다.
  
  
• AI 기능: 최신 ITOM 솔루션은 인공지능을 통합하여 모니터링 및 애플리케이션 성능을 개선합니다. 이러한 툴은 고급 분석과 AI를 결합하여 새로운 문제를 선제적으로 식별하고, 다양한 IT 환경 전반에서 문제를 진단하며, 인시던트를 적절하게 할당하는 등의 작업을 수행합니다.

IT 서비스 관리(ITSM)는 IT 서비스를 관리하고 최종 사용자에게 제공하는 접근 방식으로, 설계부터 지원에 이르기까지 IT 서비스 제공을 위한 표준화된 시스템을 구축합니다. 효과적인 ITSM 프로그램에는 비즈니스 의사결정에 도움이 되는 IT 인사이트의 수집 및 분석이 포함됩니다.

ITOM과 ITSM은 모두 IT 서비스 관리의 역할과 활동을 설명하는 ITIL 프레임워크에 정의되어 있습니다. 이 두 용어는 같은 의미로 사용되는 경우가 많지만, 둘 사이에는 차이점이 있습니다. ITSM이 IT 서비스 라이프사이클을 장기적인 관점에서 보고 조직의 네트워크, 인프라 및 컴퓨팅 리소스의 전략적 개발에 중점을 두는 반면, ITOM(IT 운영 관리)은 일상적인 IT 관리 활동에 중점을 둡니다.

IT 운영, 즉 ITOps와 IOTM은 혼동되는 경우가 많은데, 그 이유는 간단합니다. 둘 다 IT 서비스를 유지하고 실행하는 것과 밀접하게 관련되어 있으며, IT 운영이 약어 ITOM에서 사용되기 때문입니다. ITOPs는 IT 서비스 관리와 관련된 역할 및 작업을 의미하는 반면, ITOM은 회사의 기술 구성요소 및 컴퓨팅 요구사항을 유지 관리하는 데 사용되는 관리 프로세스 및 툴을 의미합니다.

ITOM은 모두 원활하게 연동되어야 하는 복잡하고 종속적인 광범위한 기술을 감독합니다. 일반적으로 경험하는 문제는 다음과 같습니다.

• IT 인프라의 무분별한 확장: 기업이 클라우드로의 전환을 진행함에 따라 가상화, 사물 인터넷(IoT), 서비스형 오퍼링과 같은 새로운 기술로 인해 IT 관리가 더욱 복잡해졌습니다. 예를 들어  IDC Worldwide Application Services Survey 2021에 따르면 조직의 80%가 현재 포트폴리오에 최대 1,000개의 애플리케이션을 포함하고 있는 것으로 추정됩니다. ITOM 팀은 이처럼 정교한 환경을 관리하고 변화하는 기술에 빠르게 적응하는 능력을 관리하기 위해 광범위한 전문 지식을 필요로 하는 경우가 많습니다.
  
  
• 통합: 시스템의 복잡성으로 인해 애플리케이션과 기타 IT 구성요소가 서로 통신하기 어려워집니다. 기업이 더 나은 인사이트를 얻고 효율적으로 작업하려면 애플리케이션과 부서 간에 데이터가 원활하게 이동해야 합니다. 통합 문제는 애플리케이션 성능 모니터링, 보안 운영 및 이벤트 관리와 같은 ITOM 역할을 복잡하게 만듭니다.
  
  
• 가시성: 데이터 센터와 클라우드 서비스에 분산된 레거시 인프라와 시스템이 혼합된 IT 환경의 경우 거시적 관점에서 가시성 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 리소스를 적절하게 할당하고 전략적 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 얻기가 어려울 수 있습니다.
  
  
• 확장성: 별도의 플랫폼에 시스템과 애플리케이션을 통합하는 경우 가시성이 부족하고 관련 솔루션이 없으면 새로운 서비스를 도입하고 유지 관리해야 할 때 IT 운영을 확장하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 분열된 섀도우 IT가 야기되고 ITOM 비용이 증가할 수 있습니다.

IT 팀은 더 풍부하고 강력한 경험 및 애플리케이션을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 그렇게 하기 위해서는 기존 툴과 통합되어 데이터에서 더 나은 인사이트를 도출할 수 있는 IOTM 툴이 필요합니다. 조직은 속도, 가시성, 활용도 및 서비스 제공을 개선하기 위해 AI 기반 자동화로 전환하고 있습니다.

IT 운영을 위한 인공지능(AIOps)을 통해 기업은 AI 기능을 사용해 방대한 양의 데이터를 사전에 분석하여 활용하고, 애플리케이션의 성능 및 가용성과 관련된 중요한 이벤트와 패턴을 식별하며, 근본 원인을 진단할 수 있습니다. 이러한 조치를 통해 AIOps는 기업이 비용을 절감하고 IT 부서의 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다. EMA 보고서 AI(Work)Ops 2021: The State of AIOps에 따르면 AIOps는 특히 얼리 어답터 성향의 기업에서 성공적인 것으로 입증되었는데, 구현의 80%에서 비용 대비 매우 높은 가치를 실현하고 모든 경우에 최소 비용 절감 효과를 보인 것으로 나타났습니다.

또한 ITOM 소프트웨어는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)으로 IT 작업을 지원합니다. AI 및 ML은 팀이 ITOM 작업을 자동화하고, 로우코드/노코드 IT 서비스 관리를 지원하며, 사전 예방적 인시던트 관리 기능을 제공하여 문제를 예측하여 더 빠르게 해결할 수 있도록 지원합니다. 이러한 발전은 IT 부서의 업무 부하를 줄이는 동시에 ITOM 프로그램의 효과를 높이는 데 도움이 됩니다.

AIOps의 장점은 다음을 제공하여 ITOM 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

• 복잡한 에코시스템에 대한 가시성: AIOps는 팀이 운영 환경(온프레미스, 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 모델)에 상관없이 혼란스러운 IT 환경을 이해하는 데 도움이 됩니다. AIOps 툴 내에서 사용 가능한 통합을 통해 관찰 가능성 자동화 및 실행 가능한 인사이트 제공이 가능하므로, 성능을 최적화하고 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
  
  
• 더 빠른 의사결정: AI는 애플리케이션 성능과 기능에 대한 탁월한 가시성을 제공하므로 DevOps는 프로덕션 환경에서 거의 실시간으로 문제 해결 데이터를 수집할 수 있습니다. 따라서 서비스가 광범위하게 배포된 경우에도 더 빠르게 오류를 해결할 수 있습니다.
  
  
• 더 스마트한 리소스 할당: 기업이 디지털 혁신을 지속하면서 효과적이고 효율적인 운영을 보장하기 위해 리소스 할당 및 비용 최적화에 대한 우수한 인사이트가 필요해졌습니다. AI 인사이트를 사용하면 팀이 가능한 가장 유리한 방식으로 리소스를 관리할 수 있습니다.
  
  
• 예측적 문제 해결: ITOM 팀은 종종 별개의 기술을 사용하여 IT 환경 전반의 문제를 관리합니다. AIOps는 알림의 우선순위를 지정하고 긍정 오류를 줄이기 위해 지능형 알림 기능을 제공합니다. 이벤트 상관 관계 및 예측적 위협 탐지는 MTTD(평균 탐지 시간) 및 MTTR(평균 해결 시간)을 줄여 팀의 효율성을 높이고 전략적 작업을 위한 시간을 확보하는 데 도움이 됩니다.