현재 가장 주목받는 유행어 중 하나는 AIOps입니다. AIOps는 운영 데이터 및 분석 플랫폼과 같은 기반 기술부터 대응을 자동화하는 데 필요한 도구, 즉 자동화 도구에 이르기까지 모든 것을 아우르는 용어로 사용되고 있습니다.
너무 자주 AIOps라는 용어가 이러한 기술 중 하나만을 가리키는 것으로 혼동되지만, 실제로 AIOps는 적응형 애플리케이션을 구현하는 데 중점을 둔 포괄적인 운영 접근 방식입니다. 즉, 가용성을 유지하고 성능을 최적화하며 보안을 보장하기 위해 상황에 맞게 적응하는 애플리케이션을 의미합니다.
실제로 AIOps는 단순히 자동화만을 의미하지 않습니다. 또한 텔레메트리(운영 데이터)나 머신 러닝을 통해 발견한 인사이트만을 의미하는 것도 아닙니다.
분명한 것은 사람을 없애는 것이 목적이 아니라는 점입니다. AIOps는 적정 규모의 운영 인력으로 디지털 비즈니스의 확장되는 포트폴리오를 관리할 수 있게 해주는 역량 증폭 수단으로서 점점 더 중요해지고 있습니다.
운영 측면에서 AI는 디지털이 기본이 된 세상에서 기업이 비즈니스를 영위하는 데 필요한, 계속 늘어나는 디지털 서비스 및 제품 포트폴리오를 운영 조직이 효과적으로 확장하고 보호하며 제공할 수 있도록 지원하는 것입니다. 운영에 기계의 도움이 필요한 이유는 두 가지입니다:
- 조직들은 이미 지난 1년(2020년 → 2021년) 동안 자동화 관련 기술 격차가 놀라울 정도로 커졌다고 보고하고 있습니다. 문제 해결을 위해 인력을 더 투입하는 것은 애초에 좋은 해법이 아니었습니다, 하지만 이제는 적합한 인재를 찾는 것뿐만 아니라 필요한 기술 역량까지 갖춘 적합한 인재를 찾는 일이 갈수록 더 어려워지고 있습니다.
- 보안 및 전송을 제공하는 서비스를 포함한 포트폴리오는 클라우드, 코어, 엣지 전반에 걸쳐 점점 더 분산되고 있습니다. 당사의 연례 조사에 따르면 가능한 모든 배포 위치에 걸쳐 상당히 분산되어 있으며, 이미 애플리케이션의 9%와 전송 및 보안 서비스의 26%가 엣지를 사용하고 있습니다.
최신 운영 방식(SRE, 클라우드)을 도입했음에도 운영 과정에서 이루어지는 변경은 여전히 주로 사람이 주도합니다. 운영 관련 의사 결정은 사람이 내리고, 사람이 코드로 작성하며, 사람이 프로덕션 환경에 적용합니다. 애자일 방법론으로 개발된 애플리케이션이 디지털 서비스를 제공하는 과정에서 결국 트랜잭션 방식의 (전통적인) 배포 모델과 충돌했던 것처럼, 현재는 여러 방식이 혼재되어 있습니다. 구성 변경 사항은 매우 트랜잭션적인 방식으로 전달됩니다. 즉, 사람이 ‘양식’을 작성한 다음 배포를 위해 자동화 시스템에 제출하는 방식입니다.
다음과 같은 조사 결과는 놀라운 일이 아닙니다. 경영진의 63%는 파이프라인 인프라를 설정할 때 수작업 프로세스가 너무 많이 개입된다고 답했습니다. 2021년에 실시한 자체 조사에서도 현재 SRE 방식을 사용해 인프라와 애플리케이션을 운영하는 조직의 비율이 우려스러울 정도로 낮은 것으로 나타났습니다. 하지만 IT 및 비즈니스 리더들은 이러한 프로세스가 자동화되기를 바라고 있습니다. 이를 위한 기술적 역량은 이미 갖춰져 있습니다. 시스템은 관련 데이터를 수집하고 처리한 후 적절한 정책을 수립할 수 있습니다. 여기에 운영 조건을 조정하는 API를 통해 해당 정책을 실행하는 기능을 결합하면, 그 밖에는 연속적으로 운영되는 파이프라인에 남아 있는 수작업 프로세스도 충분히 자동화할 수 있습니다.
그러나 자동으로 적응하는 역량을 갖추려면 IT 전반에 걸쳐 상당한 변화가 필요합니다. 과거에 시도했던 것처럼 기존 시스템에 단순히 덧붙이는 방식으로는 구현할 수 없습니다. 예를 들어, 텔레메트리의 필요성을 충족하기 위해 오랫동안 에이전트와 시뮬레이션이 필요한 기존 모니터링 솔루션에 의존해 왔습니다. 워크로드가 이동하고, 특히 컨테이너처럼 일시적으로 존재하는 환경에서는 이러한 접근 방식으로 인해 운영 비용과 시간 측면에서 감당하기 어려운 오버헤드가 발생합니다. 실시간 적응형 아키텍처를 지원하려면 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션에 기본 계측 기능을 갖추는 것이 표준이 되어야 합니다.
마찬가지로 보안 이니셔티브와 솔루션이 새롭게 등장하는 공격을 차단하지 못하는 경우를 보아 왔습니다. 위협이 발견된 후에야 임시방편으로 도입되는 경우가 너무 많기 때문입니다. 진화하는 공격이 야기하는 지속적인 위협에 맞춰 보안 조치를 조정하려면 기본 내장형 보안과 전사적 거버넌스가 필요합니다.
따라서 운영 방식의 혁신이 필요합니다. 혼합형 운영 모델로는 완전히 디지털화된 비즈니스의 확장 요구를 충족할 수 없습니다. 자동화된 시스템에서 수작업과 사람 중심의 의사 결정 및 업무에 의존하면 운영에 차질이 생겨 변경에 걸리는 시간을 예측할 수 없고, 인적 오류로 인한 위험도 발생합니다.
이러한 비효율성을 해소하고 위험을 완화하려면 아키텍처에 대한 보다 적응력 있는 접근 방식이 필요합니다. 즉, 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 하지 않고도 애플리케이션이 필요에 따라 스스로 확장 및 축소하고, 방어하고, 복구할 수 있도록 하는 접근 방식입니다.
상상해 보십시오. 살아 있는 유기체처럼 환경에 따라 자연스럽게 적응하는 기업을 말입니다. 기업의 제품과 서비스는 필요에 따라 스스로 확장하고 축소하며, 방어하고 치유할 것입니다. 이것이 바로 AI 기반 기업의 미래입니다.
—Geng Lin, F5 CTO
차세대 운영 진화의 핵심 특징은 적응성이며, 이를 적응형 앱이라고 합니다.
Adaptive Apps는 제품이 아닙니다. 패키지 형태로 구매해 서버에 배포할 수 있는 것이 아닙니다. 디지털 조직이 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 운영을 재편하는 아키텍처 접근 방식입니다. 다시 말해, 오늘날 비즈니스의 디지털 접점 역할을 하는 애플리케이션과 서비스를 의미합니다.
이는 결코 작은 변화가 아닙니다. 조직들이 앞다투어 ‘온라인화’에 나섰던 인터넷의 첫 번째 물결이 초래한 혼란은, 조직들이 완전한 디지털 기업으로 운영되기 위해 나아가는 과정에서 다시 한번 일어날 것입니다. 관련된 모든 시스템에서 운영 데이터를 생성하고(계측), 이를 통합 데이터 플랫폼으로 수집해야 합니다. 그러면 머신 러닝이 이 데이터를 분석해 숨겨진 관계와 패턴을 찾아내고, 애플리케이션과 디지털 서비스의 보안, 가용성 및 성능에 필수적인 인사이트와 정보를 도출합니다. 이후 이러한 정보와 인사이트를 바탕으로 인프라, 애플리케이션 및 시스템을 변경하여 공격을 차단하고 장애를 해결하며 성능을 최적화하는 정책과 구성을 자동으로 조정해야 합니다.
이러한 역량은 광범위하며, 단순히 클라우드로 마이그레이션하거나 엣지에 분산하는 것보다 더 많은 노력이 필요합니다. 디지털 비즈니스의 핵심인 엔터프라이즈 아키텍처는 과거에는 존재하지 않아 포함되지 않았지만, 이제는 코어, 클라우드, 엣지 전반에서 머신 러닝, 분산 애플리케이션, 자동화를 지원하기 위해 반드시 필요한 요소들을 통합하도록 현대화되어야 합니다.
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작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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