AIOps란?

AIOps는 복잡한 최신 캠퍼스, 지점, WFH 네트워크에 대한 변화하는 사용자 및 IoT 요구사항을 충족하기 위한 새로운 방식입니다. 가시성 및 자동화는 IT 조직이 효율성을 높이고 사용자 경험을 강화하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.

AIOPs 설명

AIOps는 IT 운영을 위한 인공 지능을 의미하며, IT 팀이 네트워크 중단을 예측하고 신속하게 대응하며 예방하는 데 사용할 수 있는 빅 데이터, 분석 및 기계 학습의 사용에 대해 설명합니다.

  • ‘AIOps’는 원래 Gartner가 2017년에 만든 용어로, 애플리케이션 환경의 데이터와 정보를 관리하는 방식을 나타냅니다.
  • AIOps는 관리 작업 자동화와 네트워크 전문가의 감독을 숙련된 IT 전문가의 전문성과 결합하여 효율성을 향상시킵니다.
  • AI/ML은 네트워크 인사이트, 보안 목적의 엔드포인트 프로파일링, 로컬 및 클라우드 애플리케이션의 적절한 성능을 보장하는 데 필요한 가시성을 위해 사용됩니다.
AIOps

AIOps의 작동 방식

AIOps는 각 네트워크와 클라이언트 디바이스에서 수집된 원격 측정을 사용하여 문제를 자동으로 식별하고, 근본 원인을 확인하며, 최적화 지침을 실시간으로 제공하는 기준을 구축합니다.

AIOps에는 다음 기능이 포함됩니다.

  • 빅데이터 – 대량으로 수집되는 정형 및 비정형 데이터.
  • 기계 학습 – 환경의 변화에 대해 배우고 적응할 수 있는 기능을 갖춘 알고리즘. 이 기능을 통해 새로운 학습을 구축하거나 변경하여 문제를 조기에 식별하고 효과적인 솔루션을 추천할 수 있습니다.

AIOPS의 4단계: 데이터 수집, 데이터 분석, 자동 대응, 시각화 및 인사이트

AIOps가 필요한 이유

기존 IT 도구에는 새로운 서비스, 원격 사용자, IoT 장치, 클라우드 기술 및 데이터의 급격한 증가를 처리하는 데 필요한 인텔리전스와 자동화가 부족합니다.

AIOps는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • IT 팀이 서비스 중단이 발생하기 전에 이에 대응하고 방지할 수 있도록 지원.
  • IT 효율성 개선을 위해 평균 해결 시간(MTTR)을 단축.
  • IT 운영 팀에서 우선순위가 낮은 문제에 시간을 소비하지 않도록 문제를 식별하고 필터링.
  • 네트워크, 보안 및 애플리케이션 기대치를 개선하기 위한 최적화 팁 제공.

사용 사례란 무엇인가요?

다음 표에서는 일반적인 네트워크 과제와 AIOps가 이 과제를 해결하는 방식에 대해 설명합니다.

과제기존 도구로 실패하는 이유AIOps로 해결하는 방법

네트워크 구성 규정 준수 유지

정적 디바이스 설정은 변화하는 비즈니스 요구를 따라잡지 못합니다.

AIOps는 네트워크 운영을 지속적으로 모니터링하고 최적화 변경을 권장하거나 자동으로 수행합니다.

변화하는 비즈니스 요구 해결

SLE(Service Level Expectations)는 수동으로 구성해야 하므로, 비용과 시간이 소요됩니다.

중요한 네트워크 임계값은 환경 변화에 따라 자동으로 정의, 모니터링 및 조정됩니다.

네트워크 문제를 신속하게 해결

헬프 데스크 호출은 문제를 식별하는 기본 형태이지만, 비용이 많이 들고 비효율적입니다.

선점형 인사이트는 헬프 데스크 호출을 줄이기 위해 사용자 또는 IoT 장치에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

간헐적으로 발행하는 문제 복제

간헐적으로 발생하는 문제는 복제가 어렵기 때문에 추적하는 데 몇 시간 또는 며칠이 소요됩니다.

자동화된 상시 가동 모니터링은 내장된 데이터 캡처를 통해 지속적으로 발생하는 문제와 명백한 문제를 정확히 파악합니다.

네트워크 복잡성 증가

문제 해결 및 최적화 작업은 IT 시간의 50% 이상을 소비합니다.

인사이트에는 장애 요인, 근본 원인 분석, 수리 권장 사항이 포함됩니다.

리소스 및 기술 부족

리소스와 교육의 부족은 끊임없는 논쟁 대상입니다.

인사이트 및 검색 기능은 팀의 지식 기반을 지원하고 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다.

시작할 준비가 되었나요?