IBM의 APM(Instana), ARM(Turbonomic) 도입 사례로 알아보는 복잡한 클라우드 환경에서의 애플리케이션 관리 최적화 제안

지난 코로나 팬데믹 이후, 기업들은 디지털 전환을 가속화하면서 IT 및 업무 기능의 디지털화를 통한 효율성 향상을 위해 애플리케이션 현대화 및 성능 관리에 집중하고 있습니다. 하이브리드 멀티클라우드 기반으로 운영 환경이 확장됨에 따라, 이제 IT 운영에 대한 보다 지능적이고 통합된 접근 방식이 필요합니다. 빅데이터, 마이크로서비스 환경에서의 오토스케일링 지원, 에이전트 자동삽입, AI 등의 기술이 요구되면서 APM (애플리케이션 성능 모니터링) 및 ARM (애플리케이션 자원 관리)의 중요도는 기업의 직접적인 수익 창출과 고객의 디지털 경험을 크게 좌우하게 되었습니다.
 
이에 본 웨비나 영상에서는 IT 운영에 혁신을 불어넣을 IBM의 APM 솔루션인 Instana에 더불어, 최근 새롭게 인수한 ARM인 Turbonomic에 대해 소개합니다.

특히, 자동화를 기반으로 예기치 못한 상황과 오류를 대비 및 극복하고 시스템이 원활하게 운영될 수 있도록 관리해 주는 차별화된 "실시간 성능 모니터링 시스템"인 Instana 와 AI를 활용해 애플리케이션 성능을 보장하고, 개발,테스트 및 생산환경 전반에 걸쳐 IT 리소스 배포를 최적화해주는 Turbonomic의 새로운 기능과 실제 고객 도입 사례를 바탕으로 애플리케이션 현대화 실현을 위한 관리 제언을 소개 드리고자 합니다.

하이브리드 멀티 클라우드 전환으로 기업은 민첩성, 유연성 같은 구체적인 성과를 거둔다. 이런 성과를 이어가려면 반드시 확보해야 할 역량이 있다. 바로 IT 운영이다. 하지만 이는 쉽지 않은 도전 과제다. 기업의 IT 운영 조직은 온프레미스 환경에는 밝지만 하이브리드, 멀티 클라우드 환경은 아직 익숙하지 않다. 충원도 쉽지 않다. 클라우드 운영에 필요한 전문 지식을 갖춘 이를 찾기도 어렵다. 이 와중에 클라우드 전환이 속도를 내다 보니 잠재적인 장애 걱정이 이만저만이 아니다. 상세히 모니터링하고, 인프라와 애플리케이션 성능 관리까지 하는 온프레미스와 달리 하이브리드 멀티 클라우드 환경은 모니터링부터 쉽지 않다. 일단 각종 이벤트와 로그 정보를 어렵게 수집한다 해도 그 양이 너무 많아 적시에 맥락을 파악해 대응하기 어렵다. 그렇다면 이런 도전 과제를 어떻게 풀 것인가? 많은 조직이 AI 기반의 자동화에 희망을 걸고 있다. 
 

AI 기반 자동화에서 길을 찾다 

관리 대상이 많고, 여러 위치에 있다는 것은 환경이 복잡하다는 것을 뜻한다. 현재 사용 중인 관리 도구로 나날이 복잡해지는 환경을 수용하는 데에는 분명 한계가 있다. 경계를 넘어서는 하이브리드 멀티 클라우드로 전환하는 중이라면 기존 관리 체제가 더 이상 유효하지 않다는 것에 공감할 것이다. 

그래서 클라우드 전환에 나선 조직들은 자동화 체제 재편에 관심이 많다. 주요 관심사는 현재 운영 중인 프로세스를 AIOps로 진화, 발전시키는 것이다. 그 이유는 무엇일까? 대부분의 IT 조직은 모범 사례를 참조해 나름의 자동화 체계를 구축하고 있다. 이를 통해 인프라, 개발, 이벤트, 보안 관리를 수행한다. 그리고 이에 맞춰 툴 체인을 구성해 사용한다. 이 체계는 클라우드 도입을 확대하는 순간부터 도전을 맞이한다. 가장 먼저 직면하는 과제는 ‘노이즈’다. 클라우드 전환 수준이 높을 수록 각종 이벤트와 로그 데이터 홍수 속에서 진짜 중요한 이슈를 가려내기 어렵다. 데이터 양이 더 늘면 너무 많은 경고 속에서 진짜 위험을 놓칠 가능성도 커진다. 더 큰 문제는 장애나 서비스 지연 현상이 일어났을 때 문제 원인 파악과 대응에 너무 긴 시간이 걸린다는 것이다. 클라우드에서는 사내 환경처럼 구간을 정확히 갈라놓고 모니터링하고, 문제 원인을 찾기 어렵다. 가시성 확보가 어렵다 보니, 문제가 터져도 원인 구간을 특정할 수 없다. 
 
AIOps는 쏟아지는 이벤트와 로그 속에서도 진짜 살펴야 할 중요 문제를 놓치지 않는다. 데이터가 많을 수록 AIOps는 상관관계 파악을 통해 더 정확히 문제를 예측하고 대응할 수 있다. 문제가 터졌을 때도 그 원인이 무엇인지 신속히 진단한다. 가시성 역시 클라우드를 포괄한다. 여기에는 인프라에 대한 가시성뿐 아니라 온프레미스 환경에서 APM이 담당하던 애플리케이션과 서비스 성능에 대한 가시성까지 포함된다. 이런 특징들이 자동화 기반의 AIOps가 미래라고 부르는 이유다. 
 

IBM Cloud Pak for Watson AIOps 

IBM Cloud Pak for Watson AIOps(이하 Watson AIOps)는 하이브리드 멀티 클라우드 환경을 위한 AIOps 도구다. Watson AIOps를 사용하면 로그, 이벤트, 기타 데이터 속에서 바로 통찰력으로 확보할 수 있다. 정형, 비정형 데이터를 모두 수집하고 분석할 수 있으며, 이상 징후 탐지와 격리 작업은 자동화를 기반으로 수행한다. 온프레미스, 하이브리드, 멀티 클라우드 모든 환경에 걸쳐 인프라와 애플리케이션을 관리하며 이벤트 관리, 사고 진단, 문제 해결을 매끄러운 흐름 속에서 처리한다. 이외에도 Watson AIOps는 인프라와 애플리케이션 관리 외에도 거버넌스와 규정 준수 같은 기능도 제공하여 클라우드를 수용하는 포괄적인 관리 프레임워크 구축과 운영에 적합하다.  
 

 

IBM Observability with Instana

한편, 하이브리드 멀티 클라우드 환경 관리에서 현업 운영자들이 가장 먼저 관심을 두는 주제인 애플리케이션 성능 관리의 경우 IBM Observability with Instana(이하 Instana)가 해법을 제시한다. Instana는 전통적인 APM의 경계를 클라우드까지 확장한다. Instana는 일반적인 APM처럼 웹, WAS, 데이터베이스 구간의 성능을 모니터링하는 도구가 아니다. Instana는 인프라, 애플리케이션, 쿠버네티스, 최종 사용자를 모두 모니터링한다. 구간의 개념이 아니라 클라우드 구성 요소를 두루 살피는 가운데, 사용자가 웹 브라우저나 앱을 통해 체감하는 성능까지 모니터링한다. 이런 이유로 Instana를 설명할 때 관찰 가능성(Observability)이란 표현이 자주 등장한다. 인프라, 애플리케이션, 서비스가 동적으로 변하는 클라우드 환경에서도 관찰 가능성을 유지하며 성능과 장애 관련 데이터를 지속해서 수집하고 상관관계를 파악하여 원인을 찾는다. 
 

정리하자면, IT 환경 모니터링, 장애 대응 방식도 이제는 클라우드 시대에 맞게 바뀌고 있다. 이제 인프라 따로, 애플리케이션 따로 관리 영역을 명확히 구분하는 것은 쉽지 않다. 클라우드 환경은 동적으로 변하고 있고 인프라와 플랫폼의 통합도 빠르게 이루어지고 있다. 이런 환경에 맞는 모니터링과 관리 프레임워크를 찾는다면? AI와 자동화에서 그 답을 얻을 수 있을 것이다.
 

IBM은 최근 애플리케이션 성능 모니터링 솔루션 기업인 인스타나(Instana)를 인수하여 IBM의 하이브리드 클라우드 및 인공지능 포트폴리오에 인스타나의 기술을 통합했습니다.  

미국 시카고에 위치한 인스타나는 모바일, 온프레미스, 클라우드 환경에서 애플리케이션 성능을 관리하고, 신속하게 배포 및 확장할 수 있게 도와주는 애플리케이션 성능 관리 솔루션 제공 기업입니다.

최근 온프레미스 셀프-호스트(Self-hosted) 솔루션을 쿠버네티스를 통해 배치할 수 있는 기능을 발표한 바 있으며, 올해 초에는 회사의 셀프-호스트형 상품을 도커로 이전하기도 했습니다. IBM은 인스타나 인수로 하이브리드 클라우드 환경에 있는 최신 애플리케이션의 복잡성을 더 효율적으로 관리할 수 있게 되었습니다.
 

IBM-인스타나, 기술에 기술이 더해져 더 큰 시너지를 만들다

IBM은 인스타나 인수를 통해 이들의 기술에 인공지능 기반의 왓슨 AI옵스(AIOps)를 활용해 기업이 IT 이상을 실시간으로 감지, 진단 및 대응하는 작업을 자동화할 수 있도록 지원할 예정입니다. 인스타나의 플랫폼과 IBM의 인공지능 기술이 만나 문제를 더 신속하게 발견하고 해결하는 데 도움을 주게 되어 IT 운영의 사후 관리에서 사전 예방으로 전환할 수 있게 지원하는 것입니다.

이는 IBM의 인공지능인 왓슨인 데브옵스(DevOps) 프로세스부터 IT 운영에 이르기까지 방대한 양의 작업을 학습, 예측 및 자동화할 수 있는 능력을 갖추고 있기에 가능한 것입니다. 결과적으로, 수동으로 하던 모니터링 작업과 관리 작업 등을 AI를 통해 자동화 메커니즘으로 바꿈으로써, 직원들은 보다 높은 가치의 작업에 집중할 수 있게 될 것이라는 전망입니다.

IBM 하이브리드 클라우드 관리 부문 CTO(Chief Technology Office)인 패트릭 굽타는 “인스타나와 같은 첨단 모니터링 플랫폼은 태생부터 쿠버네티스 및 클라우드 네이티브 마이크로서비스 등의 기술을 십분 활용해 구축됐다”라며, 이번 인수로 발휘될 수 있는 시너지를 언급했습니다.

 

클라우드 및 인공지능 역량 강화에 올인하는 IBM의 행보

IBM은 이번 인스타나 인수 외에도 지난 몇 년간 전략적으로 집중하고 있는 하이브리드 클라우드 및 인공지능 역량 강화를 위한 여러 사업적 결단을 내리고 있습니다.

지난해 하이브리드 클라우드에 대한 컨설팅 역량 강화를 위해 핀란드 헬싱키에 거점을 둔 클라우드 서비스 및 컨설팅 업체인 노드클라우드(Nordcloud)를 인수했습니다. 또한, 인공지능 기반 디지털 전환을 가속화해 나갈 전략으로 미국에 본사를 둔 기업용 소프트웨어 전문기업 7서미츠(7Summits)를 인수한 바 있습니다.

그리고 그에 앞선 2019년, IBM은 레드햇 인수라는 ‘빅딜’을 성사해 레드헷의 오픈하이브리드 클라우드 기술과 IBM의 산업별 전문성을 내세워 차세대 하이브리드 멀티클라우드 플랫폼 제공의 가속화를 목표로 하고 있습니다.

IBM은 이를 통해 세계 최고의 하이브리드 클라우드 제공 업체가 될 것이며, 인공지능, 딥러닝, 하이브리드 기반 솔루션도 강화해 나갈 것이라는 포부를 실행하고 있습니다.
 

기술도 선택과 집중, 클라우드와 인공지능 길만 걷자

인스타나의 CEO인 미르코 노바코비치는 “IBM의 AI 기반 자동화 기능과 결합된 인스타나의 모니터링 기능은 하이브리드 클라우드 환경 전반에 걸쳐 고객에게 애플리케이션 성능에 대한 운영을 최적화할 것이라고 말했습니다. 

IBM은 이번 인스타나 인수로 최근 클라우드 및 인공지능 분야를 중심으로 개편되고 있는 방향성에서 한 단계 더 나아간 셈입니다. 

관련 기업을 연이어 인수하며 체질 개선에 박차를 가하고 있는 만큼, 코로나 시대를 넘어 미래를 이끌어 갈 핵심 기술인 클라우드와 인공지능 분야에서 그 입지를 확대해 갈 IBM의 영향력을 주목해봐도 좋을 것 같습니다. 
 

코로나 팬데믹 이후, 기업들은 디지털 전환을 가속화하면서 IT 및 업무 기능의 디지털화를 통한 효율성 향상을 위해 애플리케이션 현대화 및 성능 관리에 집중하고 있습니다. 하이브리드 멀티클라우드 기반으로 운영 환경이 확장됨에 따라, 이제 IT 운영에 대한 보다 지능적이고 통합된 접근 방식이 필요합니다. 빅데이터, 마이크로서비스 환경에서의 오토스케일링 지원, 에이전트 자동삽입, AI 등의 기술이 요구되면서 APM (애플리케이션 성능 모니터링) 및 ARM (애플리케이션 자원 관리)의 중요도는 기업의 직접적인 수익 창출과 고객의 디지털 경험을 크게 좌우하게 되었습니다. 

하기 자료에서는 IT 운영에 혁신을 불어넣을 IBM의 APM(애플리케이션 성능 모니터링) 솔루션인 Instana와 최근 새롭게 인수한 ARM(애플리케이션 자원 관리)인 Turbonomic에 대해 소개합니다. 
 

자동화를 기반으로 예기치 못한 상황과 오류를 대비 및 극복하고 시스템이 원활하게 운영될 수 있도록 관리해 주는 차별화된 실시간 성능 모니터링 시스템인 Instana와 AI를 활용해 애플리케이션 성능을 보장하고, 개발, 테스트 및 생산환경 전반에 걸쳐 IT 리소스 배포를 최적화해주는 Turbonomic의 새로운 기능을 확인해보세요.

 

로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation)시장은 글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 시장에서 가장 빠르게 성장하는 부분으로 2027년까지 글로벌 시장 규모 106억달러, 2020년에서 2027년까지 연 평균 성장률 33.6%를 기록할 것으로 추정됩니다. 국내 로보틱 프로세스 자동화 (Robotic Process Automation) 시장도 꾸준히 성장하고 있으며, 금융권을 비롯해 다양한 산업군을 중심으로 RPA도입이 활발히 추진되고 있습니다.



이러한 흐름에 맞춰 IBM은 디지털 프로세스 오퍼링에 새로운 RPA 솔루션을 적용하여 국내 기업 고객에게 직접 공급하고, 기술지원 서비스까지 제공하고 있습니다.
 

로보틱 프로세스 자동화는 산업군에 상관없이 다양한 백오피스 RPA를 적용할 수 있으며, 계약 변경 업무, 인사 채용 및 퇴직 업무, 연금 관리 업무, 인사 정보 변경 업무, 매출 자료 업로드 등에 활용될 수 있습니다. 다음의 자료에서 롯데홈쇼핑, 한미약품, 서울아산병원의 디지털 업무 혁신 사례를 살펴보세요.
    

마이데이터(My Data)는 은행이나 보험사, 카드사 등이 갖고 있는 개인신용정보를 통합해 새로운 서비스를 제공하는 산업으로 개인 동의를 받아 각 금융기관에 흩어진 개인정보를 취합해 맞춤형 서비스를 제공합니다.

데이터의 소유권을 기존에는 기업이 갖고 있었다면, 이를 소비자에게 되돌려주는 것이기 때문에 고객이 필요한 데이터를 상품에 연동할 수 있도록 API 형태로 데이터를 제공해야 합니다. 실시간으로 은행계좌의 잔액, 증권 잔고, 카드 사용 내역 등을 API 시스템을 통해 수집/연결해야 하기 때문입니다.  위 자료에서는 마이데이터의 효율적 제공을 위한 API 플랫폼 구축에 있어서 필수적으로 고려해야하는 사항을 중점적으로 제시합니다.

마이데이터 서비스에 최적화되어 클라우드 간 API 작성, 안전한 노출, 관리, 수익화를 수행할 수 있도록 해주는 완벽하고 직관적인 최신 확장형 API 플랫폼 'IBM API Connect'에 대해서도 홈페이지를 통해 자세히 알아보시기 바랍니다.
 

 

코로나19를 통해 기업은 비즈니스의 대응력을 높이는 지능형 자동화의 필요성을 깨닫게 되었습니다. 인공지능의 기술이 발전함에 따라 기본적인 IT 운영뿐만 아니라 사전 예방적 IT 운영 관리가 강조되고 있습니다. 특히 하이브리드 멀티클라우드 환경에서 기업의 혁신을 위해 복잡성과 변화를 관리하는 것이 중요해졌습니다. 사일로를 제거하고, 지능형 예측 솔루션을 도입하며, 애플리케이션 중심으로 접근하는 방식이 필요한 것이지요. 

본 자료에서는 기업에서의 IT 운영 자동화 전략에 도움이 될 수 있도록 IBM에서 제시하는 RPA, AIOps, APM, APIC, AI 기반의 오토메이션 플랫폼 등 기업 전반의 업무 자동화에 필요한 솔루션을 중점적으로 소개합니다.