AIOps란 무엇인가? 기술 리더를 위한 완벽한 가이드

IT팀이 미래를 설계하기보다 대부분의 시간을 문제 해결에 쓰고 있다면, 이는 드문 일이 아닙니다. 오늘날 기업 환경에서는 매일 수천 건의 알림이 생성되며, 이러한 방대한 알림 노이즈는 실제 문제를 가려 운영팀조차 소진시키고 있습니다. 이러한 상황에서 많은 조직이 AIOps에 주목하고 있다. AIOps는 장애를 자동으로 탐지하고 고장을 예측하며, 비즈니스에 영향을 미치기 전에 선제적으로 문제를 해결할 수 있는 보다 스마트한 접근 방식이다.

5대 2030 IT 운영 핵심 변화: 시장에서 도태되지 않기 위한 유일한 길

본 이북은 향후 5년간 IT 운영을 재정의할 5가지 핵심 동력에 대해 경영진의 관점에서 명확한 시각을 제시합니다. 시장에서 앞서 나가기 위해 리더들이 지금 바로 실행해야 할 전략적 의사결정을 다룹니다.

무료 다운로드

AIOps란 무엇인가?

AIOps는 ‘Artificial Intelligence for IT Operations(IT 운영을 위한 인공지능)’의 약자로, 자연어 처리 및 머신 러닝 모델과 같은 인공 지능 (Al) 기능을 적용하여 IT 서비스 관리 및 운영워크플로를 자동화. 간소화 및 최적화하는 것을 말합니다.

이러한 기술은 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리(NLP), 이상 탐지 기능을 활용해 여러 IT 도메인과 환경 전반의 데이터를 분석한다는 점에서 차별화됩니다. 로그, 메트릭, 트레이스, 이벤트, 알림, 네트워크 활동 등 여러 소스에 흩어져 있는 단편적인 IT 데이터를 통합하여, 1,000개 이상의 소스에서 초당 수백만 건의 이벤트를 실시간으로 처리하는 통합 플랫폼을 구축합니다.

또한 전통적인 모니터링 방식은 문제가 발생한 후에야 팀에 알림을 제공하는 데 그친다면, AIOps는 문제를 사전에 감지하고 장애를 예측하며, 수동 개입 없이 대응을 자동화한다는 점에서 현저한 차이를 보입니다.

AIOps의 작용 원리: 4단계 운영 사이클

AIOps는 반응형 인시던트 대응을 예측형 운영 모델로 전환하는 ‘4단계 선제적 사이클’을 기반으로 동작합니다.

관찰

첫 번째 단계에서는 방대한 IT 데이터를 수집·분석하여 전체 인프라 스택 전반에서 패턴과 이상을 식별합니다. 수집되는 데이터에는 다음과 같습니다:

• 과거성능 및 이벤트 데이터
• 실시간운영 이벤트
• 시스템로그 및 메트릭
• 패킷데이터를 포함한 네트워크 데이터
• 인시던트관련 정보 및 티켓 데이터
• 애플리케이션수요 데이터
• 인프라데이터

연계

이 단계에서 시스템은 다양한 소스의 이벤트에 대한 상관관계를 분석하고, 의미 있는 컨텍스트를 제공하며, 잠재적 해결 방안을 제시합니다.

조치

기본적으로 AIOps 툴은 알고리즘 기반 우선순위를 통해 실행할 인사이트를 관련 팀에 전달하여 승인을(일명 휴먼 인 더 루프)를 대기합니다.

반면 지식 관리 프로세스가 잘 구축된 조직에서는 사전에 정의된 규칙과 비즈니스 로직을 기반으로 ML 결과를 처리하여 대응 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 용량 문제가 발생할 때 자동으로 자원을 확장하거나, 보안 사고 발생 시 손상된 시스템을 즉시 격리하는 등 문제 발생 전에 교정 조치를 실행할 수 있습니다.

학습

AI 모델은 새로운 인프라 구축이나 DevOps 팀의 설정 변경 등 환경 변화를 감지하고 이에 적응하도록 시스템을 지원합니다.

이러한 관찰-연계-조치-학습의 프로세스를 통해 조직은 사용자에게 영향을 미치기 전에 연쇄적 장애를 감지하고, 사전에 용량 병목 현상을 예측할 수 있게 됩니다.

AIOps의 핵심 가치

데이터 사일로 해소 및 보안 강화

현대 기업의 IT 환경은 멀티클라우드와 하이브리드 인프라,멀티클라우드와 하이브리드 인프라로 복잡하게 구성되는 경우가 많습니다. 이로 인해 모니터링 데이터가 여러 도구와 시스템에 분산되며, 전체 인프라를 단일 관점에서 분석하거나 신속하게 의사결정하기 어려워집니다.

AIOps 플랫폼은 온프레미스와 클라우드 전반에서 발생하는 로그, 메트릭, 이벤트와 같은 이질적인 데이터를 단일 플랫폼으로 통합합니다. 이를 통해 전통적인 모니터링 방식으로는 확보하기 어려운 엔드투엔드 가시성을 제공할 수 있습니다.

통합된 데이터는 서로 다른 도메인에서 발생하는 이벤트를 분석할 수 있게 하며, 그 결과 기존 체계에서 놓치기 쉬운 이상 탐지와 근본 원인 분석의 정확도가 획기적으로 향상됩니다. 또한 하이브리드 환경 전반에 걸쳐 보안 위협 탐지와 컴플라이언스 모니터링을 자동화함으로써 보안의 복잡성 또한 효과적으로 완화합니다.

이러한 통합 기반 접근 방식은 디지털 시스템이 빠르게 확장되는 환경에서도 기술 인력을 비례적으로 늘리지 않고, 적은 인력으로도 복잡한 인프라를 효율적으로 운영할 수 있도록 지원합니다.

지능형 이벤트 상관 분석: “알림 피로도” 대처

현대 기업의 다양한 시스템은 매일 수천 건의 알림을 생성하며, 이에 따라 IT 운영팀은 낮은 우선순위의 중복 알림과 오탐에 묻혀 중요한 문제를 놓치기 쉽습니다.
바로 이 지점에서 AIOps가 가진 가치가 가장 분명하게 나타납니다.

ML을 활용해 시스템은 불규칙한 데이터를 정제하고 중복을 제거한 뒤, 일관된 분류 체계로 재구성합니다. 이어서 알림의 영향도와 우선순위 등 컨텍스트를 분석하고, 연관된 이벤트들을 그룹화합니다.

이러한 이벤트 상관 분석 시스템은 결국 방대한 데이터를 실행 가능한 인사이트로 통합합니다. 이를 통해 IT 팀은 불필요한 노이즈가 아니라 실제 영향도가 큰 이슈에 집중할 수 있습니다.

이러한 비즈니스적 효과는 팀의 업무 효율성을 높이는 결과로 이어집니다. 즉, “소규모 IT 인력으로도 대규모·동적인 인프라를 효과적으로 운영할 수 있습니다”.

해결 시간 단축 및 비용 최적화

앞서 언급했듯 AIOps 플랫폼은 방대한 데이터셋에 접근하고 여러 소스의 데이터를 상관 분석함으로써, 수동 조사보다 훨씬 높은 정밀도로 인시던트의 근본 원인을 파악할 수 있습니다.
예를 들어 애플리케이션 지연이 급증했을 때, 시스템은 해당 문제가 증가한 사용자 수요로 인한 용량 확장이 필요한 상황인지, 아니면 즉각적인 대응이 요구되는 보안 공격 때문인지 신속하게 구분할 수 있습니다.

이를 통해 여러 모니터링 도구에서 쏟아지는 알림을 일일이 확인해야 하는 비효율적 절차를 제거하여, 인시던트 해결 속도를 크게 단축할 수 있습니다. 연구에 따르면 AIOps를 도입한 기업은 MTTR(평균 문제 해결 시간)을 50~60%까지 단축하고, 서비스 저하나 고객 경험 악화로 이어지는 비용 높은 장애를 사전에 예방할 수 있는 것으로 나타났습니다.

Beyond incident response, AIOps optimizes cloud resource costs by identifying waste and improving capacity planning. A report shows organizations implementing AIOps achieve a more than 15% decrease in operational costs while improving service reliability across edge computing and IoT environments.

또한 인시던트 대응을 넘어, AIOps는 불필요한 비용을 식별하고 용량 계획을 고도화하여 클라우드 리소스 비용을 최적화합니다. 한 보고서에 따르면, AIOps를 도입한 조직은 운영 비용을 15% 이상 절감하면서도 엣지 컴퓨팅 및 IoT 환경에서 서비스 안정성을 향상시키고 있는 것으로 분석됩니다.

용량 계획을 위한 예측 인사이트

AIOps 플랫폼은 별도의 재프로그램 없이도 조직의 IT 시스템을 지속적으로 학습하며, 신규 서버·IoT 디바이스·변화하는 아키텍처에서 생성되는 데이터를 계속해서 분석합니다.

예측 인사이트는 과거 및 실시간 데이터 분석을 기반으로 패턴과 트렌드를 식별해, 조직이 병목 현상, 자원 제약, 애플리케이션 오류 등을 서비스 품질 저하 사전에 선제적으로 해결할 수 있도록 합니다. 이와 같은 미래지향적 접근 방식은 데이터 유출, 서비스 중단, 보안 침해와 같은 비용이 큰 사고를 방지하는 동시에 리소스 할당을 최적화합니다.

AIOps가 제공하는 가치는 다음과 같습니다:

• 인력 증가 없이도 더욱 정밀한 자원 할당을 통한 비용 절감.
• 서비스 중단 감소에 따른 고객 경험 개선
• IT 팀이반복적인 운영 업무에서 벗어나 혁신에 집중함으로써 조직의 민첩성 강화.

DevOps와 AIOps의 차이점

초점 영역

DevOps와 AIOps는 모두 소프트웨어 제공 및 운영 효율화를 목표로 하지만, 초점 영역이 근본적으로 다릅니다.

• DevOps는협업과 프로세스 자동화를 통해 소프트웨어 개발 생명주기를 간소화하는 것에 중점을 두는 반면, AIOps는 AI 기반 자동화를 활용해 IT 운영을 최적화하는 데 초점을 맞춥니다.
• DevOps는개발과 운영 간의 협업 환경을 조성하여, CI/CD 파이프라인을 기반으로 소프트웨어 제공 속도를 높입니다. 반면, AIOps는 머신러닝 알고리즘과 예측 분석을 활용해 인프라 문제를 사전에 탐지하고 해결함으로써 운영 효율을 강화합니다.
• DevOps가개발팀과 운영팀 간의 사일로(Silo)를 제거해 소프트웨어 제공 시간을 단축하는 것을 목표로 한다면, AIOps는 머신러닝 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 사용하여 IT 시스템 관리 방식을 자동화하고 개선합니다.

기술 및 자동화 접근 방식

DevOps는 사전에 정의된 자동화 스크립트, 구성 관리 도구, 그리고 사람이 통제하는 워크플로우에 기반하여 배포 프로세스를 표준화합니다.

AIOps는 시스템 동작을 지속적으로 분석하고 이상 징후를 탐지하여, 인간 개입 없이 자동으로 처리하는 머신러닝 모델을 활용합니다. 이러한 자동화는 시스템 환경 변화에 따라 반응하며, 과거 패턴을 학습해 문제를 예측하고 예방합니다.

이로 인한 DevOps는 개발 워크플로우 최적화에 강점을 보이는 반면, AIOps는 지능형 패턴 인식을 바탕으로 운영 복잡성 관리에 탁월합니다.

현대 IT에서의 역할

AIOps는 DevOps를 대체하는 개념이 아니라, 반복적이고 일상적인 운영 업무를 자동화하여 DevOps 팀이 혁신과 기능 개발에 더욱 집중할 수 있도록 지원합니다.

두 기술은 다음과 같은 방식으로 통합될 수 있습니다.

• AIOps가실시간 시스템 인사이트를 DevOps 파이프라인에 제공하여 자동 복구 및 셀프 힐링 배포를 가능하게 합니다.
• DevOps가‘빌드 및 배포’ 단계를 담당한다면, AIOps는 ‘운영 및 유지 관리’ 단계를 맡습니다.

기업은 알림량이 많거나 장애가 빈번하게 발생하는 대규모·고복잡 IT 환경에서 AIOps 도입을 검토해야 합니다. 반면, 규모가 작고 변화가 적으며 워크로드가 예측 가능한 환경에서는 기존 모니터링 도구만으로도 충분합니다.

AIOps 성공 도입을 위한 초기 단계

포괄적인 인프라 및 준비 상태 점검

AIOps를 성공적으로 도입하기 위한 첫 번째 핵심 단계는 현재 인프라와 조직의 준비 상태를 종합적으로 평가하고, 명확한 목표를 설정한 뒤 적절한 초기 활용 사례를 식별하는 것입니다.

이 계획 단계에서는 하드웨어 자산, 소프트웨어 애플리케이션, 모니터링 도구, 인력 역량 등 기존 IT 환경을 면밀히 점검함으로써 도입의 기초를 마련합니다.

또한 기업은 MTTR(평균 복구 시간) 단축, 알림 피로도 감소, MTBF(평균 고장 간격) 개선과 같이 구체적이고 측정 가능한 목표를 설정해야 합니다.

이 사전 점검 단계는 배포 이전에 현재 모니터링 환경의 격차를 파악해 불필요한 비용이 발생하는 시행착오를 방지하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 레거시 모니터링 도구의 업그레이드나 분산된 데이터 소스의 통합이 필요하다는 사실을 사전에 확인함으로써 AIOps 플랫폼에 데이터를 효과적으로 공급할 수 있습니다.

명확한 목표 설정 및 초기 활용 사례 선정

기업은 조직 전체에 일괄 도입하기보다는 일반적으로 한두 개의 고임팩트 유스케이스 또는 워크로드를 좁은 범위에서 우선 적용해야 합니다. 이를 통해 빠른 가치 창출이 가능하며, 향후 확대 도입을 위한 동력을 확보할 수 있습니다.

주요 시작점으로는 성능 문제가 자주 발생하는 핵심 애플리케이션 모니터링, 반복적 알림에 대한 인시던트 대응 자동화, 핵심 인프라 구성 요소에 대한 예측 유지보수 등이 있습니다.

이와 같은 집중적 접근 방식은 팀이 3~6개월 내에 측정 가능한 성과를 도출할 수 있도록 지원하며, 도입 과정에서 필요한 핵심 패턴을 학습하는 데 도움을 줍니다.

작게 시작하면 리소스 요구사항, 교육 필요성, 통합 과정의 난관 등을 충분히 파악한 뒤 더 큰 시스템으로 확장할 수 있습니다. 초기 성공은 조직 내 신뢰를 구축하고, 기업 전반의 AIOps 확대를 위한 예산 확보에도 기여합니다.

이해관계자의 동의 확보

이 단계에서는 IT 리더, 운영팀, 기술 담당자 등 주요 이해관계자에게 AIOps 도입의 이점과 예상되는 도전 요소를 명확히 설명하며 신뢰를 형성하는 것이 중요합니다.

경영진은 현실적인 일정과 ROI 전망을 필요로 하고, 기술팀은 교육 계획과 역할 정의가 요구됩니다.

데이터 요구사항 평가

AIOps 플랫폼에 어떤 데이터 소스(시스템 로그, 티켓 시스템, CMDB, APM 도구, SIEM 시스템)가 공급될지 파악하는 것은 초기 평가 단계에서 매우 중요합니다. 앞서 언급했듯이 데이터는 AI와 ML 의사결정의 핵심 기반이기 때문입니다.

데이터의 문맥이 충분하지 않으면 도구의 고도화 수준과 관계없이 전체 구현이 흔들릴 수 있습니다. 따라서 팀은 기존 데이터 소스를 목록화하고, 데이터의 완전성을 평가하며, AIOps 플랫폼을 선택하기 전에 통합 워크플로우를 설계해야 합니다. 데이터가 충분하지 않은 경우에는 AIOps 플랫폼을 구축하기 전에 기존 데이터베이스를 정제하는 작업이 우선되어야 합니다.

마무리

AIOps는 단순한 IT 유행어가 아니라, 조직의 기술 운영 방식을 근본적으로 전환하는 지능형·선제적 운영 모델입니다. 이상 징후 감지의 자동화, 이벤트의 지능형 상관 분석, 예측 기반 인사이트 제공을 통해 AIOps는 팀이 반복되는 장애 대응에서 벗어나 혁신과 성장에 집중할 수 있도록 지원합니다.

성공의 핵심은 현재 인프라를 명확히 진단하고, 이를 기반으로 한 명확한 목표 설정과 작은 단계의 도입에서 시작하는 데 있습니다. IT 환경이 점점 더 복잡해지는 상황에서, 지금 AIOps를 도입하는 조직은 안정성, 효율성, 비용 관리 측면에서 뚜렷한 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.

AIOps가 귀사 환경에서 가장 큰 효과를 낼 수 있는 신중하게 평가해 보시기 바랍니다.