엑기스 | AIOps가 뭐지?

　

　

#1. AIOps 용어 등장

 AIOps는 풀어 쓰면 ‘Artificial Intelligence for IT Operations’ 또는 ‘Algorithmic IT Operations’입니다. 2014년 Gartner 보고서에 등장한 용어로, IT 운영에 AI를 도입함으로써 그 운영을 좀 더 지능화, 효율화하는 것을 뜻합니다.

<The History Of AIOps, 출처: Loom Systems>

　

　

#2. AIOps의 등장 배경

 과거에는 ICT 인프라가 모놀리틱 아키텍처로 단순했습니다. 따라서 WAS나 데이터베이스를 잘 모니터링하는 것만으로도 ICT 운영팀 임무를 충분히 달성할 수 있었습니다.

 기술이 발전하면서 SOA(Service Oriented Architecture)가 도입되었고, 근래에는 MSA(Microservices Architecture)가 유행하고 있습니다. 이는 운영/관제 대상 시스템이 다양하게 많아진 것을 의미하고, 메트릭, 로그 등 운영 데이터의 양도 급격히 늘어나게 되었다는 것을 말합니다. 그 만큼 ICT 운영이 어려워진 것이죠. 

 이제는 단순히 여러 관제 도구를 도입하고, 운영 요원을 늘린다고 해서 안정적 서비스 제공이 보장되지 않습니다. ICT 운영에 AI를 도입함으로써 안정적 서비스 보장과 운영 요원 피로도 감소, 운영 비용 절감 등을 꾀하고자 AIOps라는 개념이 등장하였습니다.

　

<AIOps Platform Enabling Continuous ITOM, 출처: Gartner>

　

　

#3. AIOps 시장 전망

 아래 그림에서 알 수 있듯이, 2018년 Gartner는 향후 5~10년 내에 AIOps가 하나의 기술 또는 제품으로서 시장에 자리 잡을 것이라고 예견했습니다.

<Hype Cycle of ICT in India 2018, 출처: Gartner>

　

또한 한국IDC에서도 2019년 국내 ICT 시장에서도 AIOps가 10번 째로 유력한 기술이나 트렌드가 될 것이라고 전망했습니다.

　

　

<한국IDC, 2019년 국내 ICT 시장 10대 전망 발표>

#10 AI기반의 IT 운영(Operations): IT 지출을 축소하고, 기업의 IT 민첩성을 개선하며, 혁신을 가속화할 수 밖에 없게 되면서, 60%의 CIO가 2021년까지 IT 운영, 툴, 프로세스에 있어 데이터 및 AI를 공격적으로 적용하게 될 것이다.

　

시장 측면에서 보면, AIOps 시장 크기는 세계 기준 2017년 약 2조 원에서 2025년 약 24조 원으로 매년 36.2% 성장할 전망입니다. 국내 시장이 세계의 1%라고 가정하면, 2017년 200억 원 시장에서 2025년 2,400억 원 시장으로 성장하는 것이죠.

<Global AIops Platform Market Outlook, 2017 & 2025 ($Billion), 출처: COHERENT MARKET INSIGHTS, 2018>

　

　

#4. 국내외 AIOps 벤더 현황

 해외에는 미국을 비롯한 30여개의 AIOps 벤더가 존재하고, 이 중 BMC, Splunk는 이미 국내에 진출해 있는 상황입니다. 하지만 국내에는 아직 명시적으로 AIOps를 표방하는 벤더는 엑셈 이외에 잘 보이지 않습니다.

　

 - 미국: AppDynamics, BMC, CA, Dynatrace, FixStream, IBM, InfluxData, Loom Systems, Moogsoft, Splunk, VMware 등 20여 벤더

 - 영국: Micro Focus 등

 - 네덜란드: StackState 등

 - 이스라엘: Anodot, VNT Software 등

 - 인도: HCL, VuNet 등

 - 일본: Brains Technology 등

　

 엑셈은 이미 지난 해에 자사의 MaxGauge, InterMax에 AIOps 기능을 탑재하는 형태로 개발을 진행해 왔는데요. 올 해 초에는 국내 모 금융사에 PoC를 성공적으로 마친 상황이고, 이제는 ‘InterMax AIOps’ 이름으로 본격 제품화를 꾀하고 있습니다.

　

　

#5. AIOps 기대 효과

　

<Predict and Prevent Operational Issues with AI, 출처: Splunk>

　

 1) 장애 자동 감지, 자동 복구를 통해 ICT 운영 요원의 피로도를 감소시킨다.

 2) 선제적으로 장애에 대응하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-to-Repair)을 획기적으로 줄인다.

 3) MTTR을 줄이는 만큼 고수준의 SLA(Service Level Agreement)를 보장하게 된다.

 4) 이는 이용자의 서비스 이탈을 막고, 고객 신뢰가 높아지는 요인이다.

 5) 공공 기관일 경우, 이미 대국민 서비스가 세계 상위 수준이나 이를 더욱 공고히 할 수 있다.

 6) 해외 AIOps 벤더들이 국내로 진출하는 속도를 저감시킬 수 있다.

 7) 중국, 동남아 등으로 AIOps 제품을 수출함으로써 ICT 한국의 위상을 수성할 수 있다.

 8) 버려지는 운영 데이터를 관련 기업들에 제공, AI 연구에 재사용할 수 있게 된다.

 9) AIOps 구축 사업, 운영 데이터 거래 등이 활성화 되면서 새로운 시장이 창출된다.

　

 ICT 운영 요원은 퇴근을 해도, 휴가를 가도 늘 ICT 인프라가 잘 동작하고 있는지 신경을 써야 하는, 24시간 365일 대기 모드로 있어야 하는 직업입니다. AIOps의 도입으로 이 들의 삶도 좀 더 편안해지지 않을까 싶네요.

　

　

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기고 | AI사업본부 최영수 이사

편집 | 사업기획팀 박예영