AIOps란?

AIOps란?

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)는 Gartner에서 고안한 업계 용어입니다. 이것은 IT 팀이 보다 빠르고 정확한 의사 결정을 수행하고 네트워크 및 시스템 사고에 보다 신속하게 대응할 수 있도록 지원하는 기술 플랫폼 및 프로세스를 가르킵니다.

AIOps는 조직의 IT 인프라 전반에서 대량의 텔레메트리와 로그 데이터를 실시간(또는 거의 실시간)으로 문맥화(contextualize)합니다. 그런 다음 관련 과거 데이터와 결합하여 실행 가능한 인사이트를 생성합니다. AIOps는 IT 및 네트워크 환경에 대한 심층적인 지식과 실시간 분석을 제공하고 다음 단계를 실행하거나 권고하는 기능을 갖춘 어시스턴트입니다.

AIOps가 중요한 이유

AIOps는 개별 애플리케이션 및 서비스의 효율성과 성능을 향상시킵니다. 조직은 AIOps를 자동화된 인프라와 운영 워크플로우의 일부로 사용하여 보안 및 장애 사고 대응에서 인프라 구매에 이르기까지 모든 것을 개선할 수 있습니다. AIOps 도입에 착수하는 조직은 AIOps를 성능 분석, 이상 탐지, 향후 네트워크에 영향을 미치는 이벤트를 예측할 수 있는 이벤트 상관분석에 대한 투자로 간주할 수 있습니다.

사용 사례, 이점, 결과

AIOps는 최종 사용자에게 보이지 않고 관리자의 일상적인 관리 도구에 통합되는 것이 이상적입니다. AIOps는 주니퍼와 주니퍼의 고객이 오늘날 정기적으로 사용하는 수많은 제품과 서비스의 구성요소입니다.

AIOps 업무에 활용하기

AIOps를 시작하는 것은 다른 인프라 분석 패키지를 구축하는 것과 크게 다르지 않습니다. AIOps 플랫폼은 모니터링될 인프라에 연결되어 있어야 하며, 그 후 탐색과 학습이 시작됩니다. AI 학습 과정에서 충분한 데이터를 수집하면 선제적으로 인사이트를 발견할 수 있습니다.

AIOps 플랫폼은 IT 환경을 분석한 다음 문제가 발생할 때 근본 원인을 분석합니다. 조직의 워크플로우에 AIOps를 통합하는 마지막 단계는 자동화입니다. AIOps 플랫폼이 충분히 학습한 후에는 간단한 문제를 자동으로 해결하기 시작할 수 있습니다.

AIOps 솔루션 구축 단계

AIOps를 IT 워크플로우에 통합하는 것은 비교적 간단한 문제로, 이를 통해 기본적인 자동화와 문제 해결이 빠르게 이루어집니다. 이러한 기능은 플랫폼이 더 많은 데이터를 수집하여 계속 학습함에 따라 점점 더 정교해집니다.

네트워크를 통한 '진짜' 가치

업계 최고의 AIOps 플랫폼은 유무선, WAN, 보안 도메인 전반에 걸친 기능을 통해 엔드 투 엔드 서비스 보증(service assurance)을 제공합니다. 또한 알고리즘을 튜닝하고 컨텍스트화된 명확한 데이터 소스를 활용하여 효율성을 높이고 고객 성공을 이끌어 냅니다.

AIOps는 단순히 현재 사람이 수행하고 있는 일을 더 잘할 수 있도록 해주는 것이 아닙니다. 진정한 가치는 IT 인프라의 복잡성을 관리하는 것입니다. 사람이 AI가 아닌 다른 최고의 도구를 사용하여 관리하는 것보다 AIOps가 훨씬 더 뛰어납니다.

AIOps는 엔터프라이즈 및 커머셜 네트워크 운영자에게 여러 가지 이점을 제공합니다.

  • 문제 해결 시간 단축
  • 여러 소스의 데이터 통합 및 분석
  • 각 고유한 운영 환경의 세부 정보 관찰 및 학습
  • 계산된 경험 품질(QoE)을 기반으로 한 평가 제공
  • 자연어 처리(NLP)를 사용한 대화형 인터페이스 제공

주니퍼의 구현 핵심

주니퍼에서는 마이크로서비스 클라우드 아키텍처와 AI 엔진 및 가상 네트워크 어시스턴트인 Marvis를 활용하여 주니퍼 고객 지원 팀이 받은 지원 티켓을 처리합니다. 이러한 방식의 고객 지원 모델은 장애가 발생하기 전에 고객에게 하드웨어 반송과 같은 문제를 알릴 수 있는 기능을 제공합니다.

Marvis는 폐쇄 루프 피드백을 사용하고 올바른 데이터로 재교육되어 계속해서 효율성을 향상시킵니다. 면밀하게 설계된 AIOps 솔루션에서 공급업체는 고객과 동일한 정보를 확보하고 이를 통해 고객이 언제 문제를 겪고 있는지 알 수 있습니다.

주니퍼의 AI 기반 고객 지원 모델

Marvis Virtual Network Assistant는 AI 기반 지원을 활용하여 효율성을 높입니다.

 

간단히 말해, AI와 클라우드 컴퓨팅은 고객과 공급업체 간의 지원 모델을 변화시키고 있습니다. 그림 3에 집계된 전체 티켓이 점선으로 표시되어 있습니다. 디바이스, 사이트, 조직이 추가되며 고객이 늘어난 것으로 나타나지만 지원 요청(trouble tickets)은 상대적으로 변화가 없습니다. 이 그림은 AIOps가 고객 헬프 데스크 티켓에 미치는 영향을 보여주며, 에스컬레이션이 줄어들고 들어오는 티켓이 줄어들며 문제 해결과 해결 속도가 빨라졌습니다.

문제 티켓(Trouble Tickets) 줄이기

주니퍼 AIOps의 영향: 고객의 수와 네트워크 복잡성이 증가함에도 불구하고 문제 티켓(Trouble Tickets)이 줄어들거나 동일한 수준을 유지합니다.

AIOps FAQ

AIOps로 해결할 수 있는 문제가 무엇인가요?

AIOps는 여러 소스의 데이터를 분석하고 통합합니다. 기존 환경에서 세부 정보를 관찰하고 학습하며 전반적인 경험 품질(QoE)에 기반한 평가를 제공합니다. 이러한 방식으로 AIOps는 네트워크 활동을 상호 연결하여 최종 사용자나 IT 운영 직원이 문제를 인식하기 전에 문제를 확인하고 해결할 수 있습니다.

AIOps는 머신러닝(ML) 알고리즘과 컨텍스트 데이터를 기반으로 문제가 발생하거나 발생하기 전에 근본 원인 분석을 제공합니다. 무엇보다 AIOps는 IT 직원의 전문 지식 수준에 관계없이 누구나 문제 해결이 가능하도록 해줌으로써 팀 전체의 전반적인 운영 효율성을 높입니다.

AIOps의 구성 요소는 무엇인가요?

AIOps 플랫폼은 ML 알고리즘과 컨텍스트 데이터를 사용하여 근본 원인을 분석하고 네트워크의 간단한 문제를 자동으로 해결합니다. AIOps는 이벤트와 일련의 관찰을 통해 지식이나 패턴을 추출하는 ML 알고리즘을 상관분석할 수 있는 AI 엔진을 필요로 합니다. 자연어 이해(NLU)와 언어 생성(LG)을 통해 향상된 자연어 처리(NLP)가 가능한 가상 네트워크 어시스턴트(VNA, Virtual Network Assistance)가 결합되어 요청의 맥락을 파악하고, 문제 해결을 가속화하고, 운영을 간소화하며 지능적인 의사 결정이나 권장 사항을 결정할 수 있는 강력한 대화형 인터페이스를 제공합니다.

AIOps의 주요 기능은 무엇인가요?

  • 문제 격리/근본 원인 분석 - 오늘날의 네트워크에는 방대한 분량의 데이터가 있어 문제 티켓 에서 발생하는 문제를 정확히 찾아내는 것은 어려우며, IT에서 관심을 갖지 않는 문제의 경우 더욱 까다롭습니다. AIOps는 컨텍스트 데이터를 처리하여 실시간으로 이벤트를 상관분석하므로 운영 팀은 문제를 적시에 식별하고 해결할 수 있습니다.
  • 데이터 기반의 의사 결정 - ML 알고리즘은 네트워킹 장애나 이상에 대해 사전 결정된 대응이 아니라 운영 권장 사항 또는 수정을 제공하는 데이터 기반 분석을 지원합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 운영 직원의 문제 해결 효율성을 향상시킵니다.
  • 예측 보고 - AIOps는 네트워크 동작을 예측하고 네트워크 내의 성능 저하 및 기타 이상 징후를 해결하기 위한 권장 사항이나 수정 사항을 제공합니다. 이러한 근본적인 변화는 운영 팀이 사용자와 비즈니스에 영향을 미친 이미 발생한 문제를 추적하는 것이 아니라 선제적으로 네트워크 운영을 관리할 수 있도록 해줍니다. 따라서 IT 조직은 일회성 급한 불 끄기에 얽매이지 않고 미래 비즈니스 목표에 주력할 수 있습니다.

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