엑셈 인사이트 | 공공시장에서도 XAIOps가 기대되는 이유

 

 

금융권에서부터 처음 도입되기 시작한 AIOps는 불과 1년 사이 공공 기관에까지 그 영역을 뻗어나가고 있다. 정보통신기획평가원(IITP)은 지난해 11월 4일 ‘2022 ICT 산업 전망 콘퍼런스’에서 디지털 전환의 미래를 준비하기 위해 조망해야 할 'ICT 산업 10대 이슈'를 발표했다. 그중 AI와 관련해 정보통신기획평가원은 올 2022년은 인공지능의 전문화와 보편화가 동시에 일어나는 해가 될 것으로 전망했다. 이제 우리나라는 경제·사회 전반에 지능화 시대 진입이 확대되면서 기술적 실험을 넘어 인공지능 적용이 확산할 수 있는 시점에 이르렀다는 것이다.

 

4차 산업혁명 시대에 절대 빼놓을 수 없는 요소인 AI는, 금융부터 제조, 유통, 의료까지 전 산업으로 확산되며 적용 분야가 셀 수 없이 많아졌다. 이에 따라 IT 환경 모니터링에 AI 자동화를 접목한 AIOps 역시 적용 분야와 고객 범위가 나날이 증가하고 있는 추세다. 특히 우리나라보다 AIOps가 먼저 도입되기 시작한 해외의 경우, 민간을 넘어 공공에까지 AIOps를 대거 도입한 상황이며, 우리나라 또한 주요 기관들을 중심으로 AIOps를 도입하려는 움직임이 확인되고 있다.

 

 

해외 공공 분야의 AIOps 도입 사례

해외의 경우 AIOps는 국민 편의를 위한 대국민 행정 서비스부터 군사계, 법조계, 의료·보건계까지 각종 분야에서 활발하게 도입되고 있다. 미국의 경우 국방부, 국무부, 육/공군, 나사(NASA), 국토안보부, 농무부, 법무부, 보건복지부, 나스닥(NASDAQ), 뉴욕시, 각종 정부 산하 기관/연구소 등 광범위한 공공 기관에서 AIOps를 도입해 사용하고 있다. 또한 네덜란드 법원, 영국 운전면허청, 스웨덴 블레킹 지역 위원회, 아랍에미리트 국영 의료보험사, 인도 전자통신기술부, 바레인 전자정부청 등도 AIOps를 도입했다.

 

공공 분야에서 AIOps가 활용되는 이유는 인공지능 및 기계학습 알고리즘을 통해 시스템 장애를 선제적으로 예측, 방지할 수 있어 장애 발생 시 국가 안보나 사회 복지에 치명적인 타격을 입는 각종 공공 분야의 주요 시스템에 탁월한 도입 효과를 가져오기 때문이다. 미 공군은 AIOps를 도입해 각종 인텔리전스, 통신, 센서들이 탑재된 복잡한 무기 시스템을 선제적으로 모니터링하고, 안보력을 한층 업그레이드했다. 미국 보건복지부 산하 공공의료보험 주관기관인 CMS(메디케어메디케이드 센터, Centers for Medicare & Medicaid Services)는 AIOps를 도입하여 시스템의 백엔드에서 최종사용자에 이르기까지 성능 모니터링 및 가시성을 확보하고, MTTR(Mean Time To Repair, 평균 복구 시간)이 도입 전보다 75% 이상 개선되었으며, 개발 속도가 80% 향상되었다. 더군다나 해외의 경우 원격 온라인 재판이 보편화되어 있는 등 원격 회의 및 업무 시스템에서도 AIOps가 그 역할을 톡톡히 하고 있는 모습이다. 그 외에도 AIOps는 공공 기관의 실시간 자금 이체 시스템이나, 여권 또는 비자 등 중요 행정과 직결되는 시스템의 장애를 사전에 방지하고 해결하는 데 쓰이며 국민 편의 증진을 위해 도입되고 있다.

 

 

높은 예측 신뢰성을 기반으로 까다로운 공공 시장에 진입한 싸이옵스

글로벌 AIOps 개념 및 기준에 충실한 엑셈의 ‘싸이옵스(XAIOps)’는 까다로운 공공 시장에 이미 성공적으로 진입했다. 엑셈은 국내 A 공기업에 인공지능을 활용한 통합정보시스템 장애관리 환경을 ‘싸이옵스’의 도입과 함께 성공적으로 구축한 바 있다.

 

다소 까다로운 공공 시장의 인정을 받게 된 배경에는 ‘싸이옵스’가 글로벌 AIOps 기준에도 충실한 제품이라는 점이 작용한 것으로 보인다. ‘싸이옵스’는 다양한 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 통해 1시간 전 부하를 예측하고, 이상 징후를 95% 이상의 정확도로 예측할 수 있다. 일반적인 수학적 통계 방식이나 머신러닝 기술을 적용한 타 솔루션 대비 높은 수치이며 탐지된 이상치의 지속 학습을 통해 향후 진단 정확도를 높일 수 있다.

 

최근 엑셈은 ‘싸이옵스’의 예측 및 이상 탐지 기능을 대폭 강화했다. 신규 추가된 ‘Seq2Seq-Attention’ 모델을 적용해 기존의 예측 알고리즘인 ‘심층 신경망(Deep Neutral Network, DNN)’ 모델을 적용했을 때 보다 최소 2배 이상의 예측 신뢰성과 약 3배의 학습 시간 단축 효과를 갖도록 했다. 엑셈은 이벤트 예측 모델도 변경했다. 각 트리의 예측을 종합하고 평균 또는 중간값에 의거해 최종 예측하는 베깅(bagging) 방식의 기존 ‘Randomforest’ 모델에서, 예측 실패 시 잘못된 예측을 한 오류 데이터에 가중치를 부여해 예측하는 부스팅(Boosting) 방식의 ‘XgBoost’ 모델로 변경함으로써 예측 정확성을 향상시켰다.

 

진정 AIOps 개념에 충실한 제품이라 함은 단연 WAS, DB, OS, Network, 트랜잭션 등 End-to-End 전 구간에 대한 깊이 있는 이해가 수반된 제품이라고 볼 수 있다. ‘싸이옵스’는 여러 IT 인프라 구성 요소, 애플리케이션, 성능 모니터링 도구 등 다양한 소스 데이터들을 한 곳에 수집, 분석해 문제 발생 전 장애 상황을 예측, 운영자가 선제 대응할 수 있도록 지원한다. 또한 장애 발생 시 장애 인지와 함께 근본 원인을 요약 제공하고, 전 구간 티어(Tier) 별 장애 발생 시점의 문제 포인트도 제공한다. ‘싸이옵스’는 엑셈의 E2E 거래 추적 및 애플리케이션 성능 관리 솔루션 ‘인터맥스’와 국내 1위 DB 성능 관리 솔루션 ‘맥스게이지’와도 연동되므로 함께 도입된다면 진정한 전 구간 지능형 통합 모니터링 체계를 구축할 수 있다.

 

싸이옵스(XAIOps)의 실시간, 미래부하 예측 화면

 

 

마치며

해외 공공 사례처럼 우리나라 역시 공공 시장까지 AIOps가 보편화될 날이 머지않을 것을 것으로 보인다. 금융권뿐만 아니라 공공 시장에서도 ‘싸이옵스’를 성공적으로 공급하며 기술력과 노하우를 탄탄히 쌓아온 엑셈은 공공 AIOps 시장 내 선진입 효과를 톡톡히 누릴 것으로 보인다. 최근 몇 년 사이 여러 해외 AIOps 업체들이 한국 시장에 진출했지만, 국산 AIOps 솔루션 ‘싸이옵스’는 국산 SW 제품 도입 비중이 확연히 높은 국내 공공 시장에서 확실한 경쟁 우위를 갖고 있다. 공공 분야에서 ‘싸이옵스’는 뛰어난 예측 신뢰도를 기반으로 그 활용 가치가 더욱 주목받을 것이며, 공공 시장의 니즈에 맞춰 기능은 계속 추가되고 업그레이드될 것이다.

 

 

 

 

기획 및 글 | IR/PR팀

 

 

 

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