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AIㆍML / IT 관리 / 데이터ㆍ분석 / 클라우드

‘10배 늘어나는 인시던트, AI 기반 서비스 운영 자동화로 해결하라’ 서비스나우의 하이퍼 AIOps 제안

Brian Cheon | CIO KR 2022.10.11
“단일 데이터 모델을 기반으로 IT 운영을 IT 서비스와 통합하면 다양한 시너지를 누릴 수 있습니다. 서비스나우 하이퍼 AIOps가 시중의 수많은 AIOps 포인트 솔루션과 차별화되는 근본 이유입니다.”
 
ⓒGetty Images Bank

디지털 서비스가 폭발적으로 증가하면서 모니터링 및 로깅, 가시성 툴과 같은 소스로부터의 데이터 볼륨이 급증하고 있다. 이와 함께 머신이나 애플리케이션에서 생성되는, 고객 및 직원들로부터 생성되는 인시던트(Incident) 또한 지금보다 10배 이상 증가할 전망이다.

그러나 종전처럼 인력을 투입하는 방식으로는 이러한 인시던트 증가에 대응할 수 없다. 인력을 찾기도 어려울뿐더러 인력 투여는 본질적인 해법일 수 없다. 그렇다고 사용자 및 직원, 나아가 비즈니스에 영향을 미치는 각종 인시던트를 방치할 수도 없는 노릇이다. 오늘날 기업들이 인시던트에 대해 자동화 방안을 모색하는 배경이다.

한국 IDG가 주최한 ‘비즈니스 임팩트 & 데이터+ 2022’ (Business Impact & Data+ 2022)’ 컨퍼런스에서 서비스나우의 오희정 상무는 하이퍼 AIOps가 인시던트 가능성을 감지하고 선제적으로 조치할 수 있는 이유와 이를 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치, 하이퍼 AIOps를 이용해 일궈낸 기업들의 성공 사례에 대해 공유했다. 

AI 기반의 ‘셀프 힐링’을 구현한다
가트너와 포레스터가 함께 구축한 모델에 따르면, 기업의 디지털 전환 성숙 단계는 4가지로 분류할 수 있다. 인시던트에 대해 사후 또는 즉시로 대응하는 모델이 1단계와 2단계이며, 데이터를 통합 관리하고 IT 프로세스 자동화율이 약 70%에 이르는 운영 지능화 단계가 뒤를 잇는다. 마지막 4단계는 머신 기반 운영 및 셀프 러닝을 통해 비즈니스 전반의 예측, 조치, 자동화가 가능한 셀프 힐링 단계다. 

오희정 상무는 서비스나우의 하이퍼 AIOps가 바로 셀프 힐링을 구현하는 솔루션이라는 점을 언급하며 이야기를 시작했다. 그에 따르면 하이퍼 AIOps는 방대하고 복잡한 IT 환경 전반으로부터의 데이터 수집, AI/머신러닝 분석, 경보로의 전환, 조치 자동화에 이르는 각종 셀프 힐링 요소를 아우른다는 점에서 시중의 AIOps 포인트 솔루션들과 명확히 차별화된다. 

오희정 상무는 “자동화된 시계열 분석 기술이 정상 패턴을 학습하고 태그 기반 클러스터링 기술이 태그 분석을 수행한다. 토폴로지 분석을 활용해 구성 항목 간, 서비스 사이의 연관 관계를 AI가 분석한다. 이상 징후를 탐지하면 경보를 생성하고 워크플로우 기반으로 문제 해결 조치를 자동화할 수 있다. 175개 이상의 시스템 및 애플리케이션과의 손쉬운 연동을 기반으로 관련 팀의 협업을 지원하기도 한다”라고 말했다. 

특히 여타 포인트 AIOps 솔루션과 달리 임곗값을 설정하거나 학습 패턴을 미리 알려주는 작업이 필요 없기에 전문 인력과 수작업 없이도 문제 상황을 탐지, 예측, 조치할 수 있으며 기존에 알려지지 않은 새로운 패턴의 이상징후에도 대응할 수 있다는 설명이다. 

오희정 상무는 “클라우드 네이티브, 컨테이너 등 IT 환경이 점점 더 복잡해지고 있다. 아울러 데이터가 폭증하고 있다. 아무리 경험 많은 IT 팀일지라도 예상하지 못한 새로운 문제가 발생할 수 있다. 서비스나우 하이퍼 AIOps는 문제가 발생하기 전부터 지속적으로 데이터를 읽고 패턴을 학습해 이상 징후를 판별하기 때문에 P1과 P2 레벨의 단순한 인시던트가 생기는 것을 사전에 예방하고 MTTR을 크게 줄일 수 있다”라고 말했다. 

결과적으로 서비스 가용성, 고객 만족도, 비즈니스 민첩성이 향상됨으로써 기업의 디지털 비즈니스를 ‘Always-on’ 업타임으로 운영할 수 있도록 지원한다고 그는 덧붙였다. 
 
셀프 힐링을 지원하는 서비스나우 하이퍼 AIOps. 67%에 이르는 P1/P2 인시던트 감소, MTTR 40% 감소, 노이즈 98% 감소라는 효과를 보인다.
 
서비스나우 하이퍼 AIOps 동작 원리. 로그 데이터 수집에서 학습, 분석에서부터 워크플로우 기반 조치 자동화에 이르는 셀프 힐링 프로세서를 아우른다.

서비스나우 ITSM 단일 플랫폼 지원, IT 운영과 IT 서비스 통합의 혜택
서비스나우 하이퍼 AIOps의 이러한 차별성에는 서비스나우의 ITSM(IT Service Management) 단일 플랫폼을 지원한다는 점이 자리한다. 실제로 하이퍼 AIOps가 경보를 생성한 경우 IT 운영팀은 경보로 인해 영향을 받는 CI(구성 항목)와 관련된 인시던트, 장애 및 변경 이력 데이터를 곧바로 확인할 수 있다. 이를 통해 복구 시간을 크게 단축할 수 있게 된다. IT 이슈의 약 80% 이상이 변경 작업으로 인해 발생하고 있는 현실을 감안한다면, 현장에서 체감할 수 있는 가치는 더욱 크다고 할 수 있다.

이뿐만이 아니다. AI 가상 에이전트, 카탈로그 등을 통해 기업 내 사용자들은 셀프 서비스로 문제를 해결할 수 있는 것 또한 단일 데이터 모델을 기반으로 IT 운영과 IT 서비스를 통합하는 데 따른 혜택이다. 3,000개 이상의 지식 베이스(Knowledge base)가 제공되고 이를 통해 이슈 해결 시간이 단축되는 것도 물론이다.

오희정 상무는 “IT 운영과 서비스를 단일 플랫폼을 지원하는 하이퍼 AIOps를 통해 약 40% 정도 더 빠르게 이슈를 해결할 수 있다. 실제로 가트너가 발표한 전 세계 AIOps 시장 점유율 데이터에서 서비스나우 하이퍼 AIOps가 점유율 1위를 차지하고 있다. 옴디아의 유니버스 AIOps 보고서에서도 선두 업체로 평가받는다”라고 자신감을 내비쳤다. 
 
포레스터가 정리한 서비스나우 하이퍼 AIOps 도입 기대 효과

현장에서 검증된 서비스나우 하이퍼 AIOps
오희정 상무는 서비스나우 하이퍼 AIOps를 활용하는 기업들이 거둔 다양한 효과에 대해 공유했다. 미국의 한 대형 유통 기업은 코로나19로 인해 온라인 비즈니스로 전환하는 과정에서 수동 작업 기반의 AIOps 도구군을 하이퍼 AIOps를 대체했다. 그 결과 결제 앱이 느려지는 현상을 78% 더 빠르게 확인하고 문제 복구 시간을 40% 단축할 수 있었다. 

DNB 뱅크와 노무라 그룹은 하이퍼 AIOps의 변경 승인 프로세스 자동화에 힘입어 변경 처리량을 높였다. DNB 뱅크는 변경 관리 티켓 생성을 자동화해 관련 업무 작업 시간을 주당 20시간 이상 절약할 수 있었으며, 노무라 그룹은 30분이 소요되는 수동 변경 티켓 생성 시간을 1분 미만으로 줄였다. 

복잡한 IT 환경 전반의 운영 효율성을 달성한 사례도 있다. 딜로이트는 하이퍼 AIOps로 중복 워크플로우를 최적화함으로써 4~5배 이상의 ROI 및 생산성 향상 효과를 거뒀으며 단스케 뱅크는 장애 후 서비스 복구 시간을 6배 이상 줄였다. 트랜스알타는 서비스 운영 중단 사례를 80%까지 줄였다고 오희정 상무는 전했다. 

오희정 상무는 “인시던트 감소, 빠른 장애 해결, 업무 효율성 향상과 같이 기업이 꼭 필요로 하는 다양한 가치를 서비스나우는 하이퍼 AIOps를 통해 제공하고 있다”라고 말했다.

* 이 기사는 한국 IDG의 비즈니스 임팩트 & 데이터+ 2022 컨퍼런스(Business Impact & Data+ 2022) 컨퍼런스에서 서비스나우(ServiceNow)의 오희정 상무가 발표한 ‘데이터 기반 선제적 IT 서비스 운영 방안, 서비스나우 하이퍼 AIOps’ 세션을 정리한 것이다. ciokr@idg.co.kr
 
 Tags 서비스나우 AI옵스 AIOps 자동화 하이퍼 AI옵스 셀프 힐링 클라우드 네이티브 MTTR ITSM IT 운영 IT 서비스
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