2019.03.25

운영도구의 미래도 AI에 클라우드를 더한 '클라우드옵스'가 해답

David Linthicum | InfoWorld
AI라는 개념이 생겨난 지도 30년이 지났다. AI 분야에 30년간 종사한 사람으로서 필자는 종종 기술의 역량이 과장됐다고, 그리고 오용되는 사례도 많다고 생각해본다. 클라우드 컴퓨팅 덕분에 가격은 보급화되고 빠른 혁신 속도로 훨씬 더 효율이 좋아진 지금, AI는 다시 한번 클라우드 운영 분야에서의 활용 솔루션으로 부상하고 있다.

물론 AI와 클라우드의 만남에도 장단이 있기 마련이다. 더구나 클라우드 운영 분야에서 AI가 필연적인 결과라 하더라도, 학습 곡선은 필요해질 것이다. 이 점에 유의하고 장단기 ROI에 대한 기대를 명확히 한다면, 클라우드 운영을 조금 더 효율적으로 할 수 있을 것이다. 그러면 이제 장점과 단점을 각각 알아보자.
 

클라우드옵스와 AI의 장점

최대의 장점은 365일, 일주일 내내, 24시간 모니터링과 관리 프로그램을 저렴하게 사용할 수 있다는 것이다. 운영 인력 비용이 비싸다면, 사람과 AI를 교대로 투입해보라. ㅁI 기반 모니터링과 관리 시스템은 휴일도, 쉬는 시간도 없이 일할 수 있으며 연봉을 올려줄 필요도 없다. 일단 프로그램이 돌아가기 시작하면 라이선스 요금과 인프라 비용 외에는 거의 예산을 잡아먹지 않는다. 셀프 러닝, 프로그램을 더 많이 돌릴 수록 오류를 줄여나가는 기능도 갖췄다.

또 다른 장점은 시스템이 계속 스마트해지고, 공통의 두뇌를 공유할 수 있다는 것이다. 인간 사용자도 경험을 통해 점차 변화하지만, 그 경험을 고스란히 다른 사용자와 공유하지는 않는다. 또한 인간 사용자는 은퇴, 사직 등의 변수가 있다. 그간의 경험과 지식이 모두 사라진다는 의미다.
 

클라우드옵스와 AI의 단점

하지만 클라우드 상에서도 AI 시스템 구축 비용은 낮지 않다. AI와 운영 관리 도구를 결합한 업체들은 작동과 운영, 프로덕션에 높은 가격을 매긴다. 가격이 비싼 반면, 첫 해의 컨설팅 서비스나 도구의 학습을 지원하는 서비스 등 기존의 도구보다 50% 더 많이 지불해야 할 수도 있다.

운영 인력은 아무리 성능이 좋아도 관리 도구를 반기지 않는다. 필자는 AI 운영 도구에 대한 사용자의 수동 공격적 행태를 수도 없이 보아왔다.

비판적인 운영 인력이 AI 클라우드 기술을 바라보는 시각을 무조건 신뢰할 수는 없으며, 언젠가 AI가 인간의 역할을 완전히 대체할 수도 있다는 점에서 상황은 더 나아지지 않을 것이다. AI 관리 도구를 도입하는 기업은 인력 교체뿐 아니라 신기술 도입에 대한 인적 요소에 대한 이해도 갖춰야 한다. AI를 활용하는 클라우드 운영 도구가 당연한 미래가 될 것인가? 그 반대는 생각하기가 어렵다. 생경한 기술이 점차 보급되는 과정에 따라 장점은 더욱 개선될 것이고, 단점도 점차 사라질 것으로 보인다. editor@itworld.co.kr 


2019.03.25

운영도구의 미래도 AI에 클라우드를 더한 '클라우드옵스'가 해답

David Linthicum | InfoWorld
AI라는 개념이 생겨난 지도 30년이 지났다. AI 분야에 30년간 종사한 사람으로서 필자는 종종 기술의 역량이 과장됐다고, 그리고 오용되는 사례도 많다고 생각해본다. 클라우드 컴퓨팅 덕분에 가격은 보급화되고 빠른 혁신 속도로 훨씬 더 효율이 좋아진 지금, AI는 다시 한번 클라우드 운영 분야에서의 활용 솔루션으로 부상하고 있다.

물론 AI와 클라우드의 만남에도 장단이 있기 마련이다. 더구나 클라우드 운영 분야에서 AI가 필연적인 결과라 하더라도, 학습 곡선은 필요해질 것이다. 이 점에 유의하고 장단기 ROI에 대한 기대를 명확히 한다면, 클라우드 운영을 조금 더 효율적으로 할 수 있을 것이다. 그러면 이제 장점과 단점을 각각 알아보자.
 

클라우드옵스와 AI의 장점

최대의 장점은 365일, 일주일 내내, 24시간 모니터링과 관리 프로그램을 저렴하게 사용할 수 있다는 것이다. 운영 인력 비용이 비싸다면, 사람과 AI를 교대로 투입해보라. ㅁI 기반 모니터링과 관리 시스템은 휴일도, 쉬는 시간도 없이 일할 수 있으며 연봉을 올려줄 필요도 없다. 일단 프로그램이 돌아가기 시작하면 라이선스 요금과 인프라 비용 외에는 거의 예산을 잡아먹지 않는다. 셀프 러닝, 프로그램을 더 많이 돌릴 수록 오류를 줄여나가는 기능도 갖췄다.

또 다른 장점은 시스템이 계속 스마트해지고, 공통의 두뇌를 공유할 수 있다는 것이다. 인간 사용자도 경험을 통해 점차 변화하지만, 그 경험을 고스란히 다른 사용자와 공유하지는 않는다. 또한 인간 사용자는 은퇴, 사직 등의 변수가 있다. 그간의 경험과 지식이 모두 사라진다는 의미다.
 

클라우드옵스와 AI의 단점

하지만 클라우드 상에서도 AI 시스템 구축 비용은 낮지 않다. AI와 운영 관리 도구를 결합한 업체들은 작동과 운영, 프로덕션에 높은 가격을 매긴다. 가격이 비싼 반면, 첫 해의 컨설팅 서비스나 도구의 학습을 지원하는 서비스 등 기존의 도구보다 50% 더 많이 지불해야 할 수도 있다.

운영 인력은 아무리 성능이 좋아도 관리 도구를 반기지 않는다. 필자는 AI 운영 도구에 대한 사용자의 수동 공격적 행태를 수도 없이 보아왔다.

비판적인 운영 인력이 AI 클라우드 기술을 바라보는 시각을 무조건 신뢰할 수는 없으며, 언젠가 AI가 인간의 역할을 완전히 대체할 수도 있다는 점에서 상황은 더 나아지지 않을 것이다. AI 관리 도구를 도입하는 기업은 인력 교체뿐 아니라 신기술 도입에 대한 인적 요소에 대한 이해도 갖춰야 한다. AI를 활용하는 클라우드 운영 도구가 당연한 미래가 될 것인가? 그 반대는 생각하기가 어렵다. 생경한 기술이 점차 보급되는 과정에 따라 장점은 더욱 개선될 것이고, 단점도 점차 사라질 것으로 보인다. editor@itworld.co.kr 


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