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월간기술동향 | 다가오는 구글 유니버스






모든 것을 알고 있다고 할 정도로 모든 것을 알고 있는 구글. 

일명 ‘구글신’이라 불리는 만큼 축적된 빅데이터가 어마어마하겠죠? 

구글은 빅데이터를 활용해서 무엇을 하려고 하는지,

그렇다면 우리나라는 데이터 활용을 어떻게 할 것인지 대해서 이야기하려고 합니다.





프로젝트 '나이팅게일'


구글이 환자나 의사에게 알리지 않고 수백만명에 달하는 미국인의 세부적인 건강정보를 수집했다고 합니다. 

미국 21개 주에 걸쳐 미국인들의 건강 정보를 모으는 ‘나이팅게일 프로젝트’를 비밀리에 진행해왔다고 하는데요. 

구글은 미국 내에서 두 번째로 큰 헬스케어 시스템인 ‘어센션(Ascension)’과 이 정보들을 공유했다고 하며, 

최소 150명 정도의 구글 직원이 해당 정보에 접근할 수 있다고 합니다. 


<’나이팅게일 프로젝트’의 데이터 활용 방법, 출처 : WSJ>


위 그림에 따르면, 구글이 수집한 데이터는 환자 이름과 생년월일, 주소, 가족력, 알레르기, 예방접종, 

의료진 진단 결과, 입원 기록 등이라고 하는데요.

이런 정보들을 ‘어센션’이 구글 클라우드 서버에 업로드하고, 

이를 기반으로 구글 시스템에서는 아래 4가지의 결정에 대한 결과를 도출한다고 합니다.

1) 치료계획, 검사 제안, 비정상적인 변이 표시

2) 의사를 교체하거나 추가

3) 약물 추가 투입

4) ‘어센션’이 치료비를 더 많이 청구하거나 다른 절차 제시


구글은 작년부터 위 나이팅게일 프로젝트를 시작, 

환자에게 최적화된 인공지능(AI) 기반 건강관리 소프트웨어를 구축하기 위해 수집한 정보를 활용하려는 것으로 알려졌습니다. 

최종 목표는 옴니버스 검색 도구를 만들어 서로 다른 환자 데이터를 집계하고, 한 곳에서 모두 호스팅하는 것이라고 하네요.


개인정보에 대한 이슈는 없을까요? 

구글의 건강 정보 수집 방식이 사생활 침해 문제로 여겨질 수 있지만, 불법은 아니라고 합니다. 

1996년 제정된 미국의 ‘Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPPA법)’에 따르면 

피보험대상(환자)의 건강 관리에 도움을 주기만 하면 병원은 환자에게 고지하지 않고 

제3의 헬스케어 업체에 건강기록을 넘길 수 있습니다. 


하지만 의료진과 환자에게도 별도로 고지되지 않아, 불법적 행위는 아니더라도 프라이버시 논란이 다시 불거지고 있습니다.





프로젝트 '캐시(cache)'


구글이 헬스케어 뿐만 아니라 금융업에도 진출할 예정입니다. 

씨티그룹 및 스탠퍼드연방신용조합과 손잡고 내년에 구글뱅킹을 선보인다고 밝혔습니다. 

페이스북, 애플, 아마존에 이어서 구글까지 인터넷 공룡들은 다 페이 시스템을 가지게 되는 건가요?


이전 IT 기업들이 금융업에 진출하는 모습들과 조금 다른 점은, 

새로 만들어지는 계좌는 구글 브랜드가 아닌 은행 브랜드로 출시된다는 점입니다. 

그래서 씨티그룹 입장에서는 구글과 함께하며 IT 친화적이면서도 젊은 고객들을 확보할 수 있게 될 듯 합니다.


‘캐시’ 프로젝트는 구글페이의 확장으로 계획되었다고 하는데요. 

이미 개인의 연락처, 주소 뿐만 아니라 이동 정보까지 파악하고 있는 구글이 

앞으로 월급, 소비 패턴 등 재무 정보까지 얻게 될 텐데, 엄청난 파급력이 예상됩니다. 

개인정보에 대해 우려하는 목소리에 대해 구글은 

“예금 서비스를 통해 확보한 고객 데이터를 외부에 유출하는 일은 없을 것”이라고 밝혔습니다.




구글이 가지고 있는 어마어마한 빅데이터를 기반으로 출시되는 헬스케어 서비스와 금융 서비스라면, 왠지 써보고 싶지 않나요? 

구글이 정말 ‘구글 유니버스’를 만들지, 귀추가 주목됩니다.





한국의 데이터 활용은?


구글처럼 데이터를 활용하기 위해 우리나라도 데이터 3법 개정안 통과를 눈앞에 두고 있습니다. 

데이터 3법(신용정보법, 개인정보보호법, 정보통신망법)은 개인정보 등의 데이터를 다양한 사업에서 활용할 수 있게 

그 활용 방법과 범위를 정하고 규제를 완화하는 내용을 담고 있는데요.


지난 19일 예정되었던 심사, 또 연기되었네요. 다음 본회의를 기다려봐야겠죠?

관련 기사 : '빅데이터 3법' 19일 처리한다더니... 지각 심사로 무산














기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






[Semtong 142회] Remember our December

다른 이야기도 궁금하시다면?

 

 

 🏢 엑셈 뉴스룸 | 엑셈 마곡 '인텔리전스 R&D 캠퍼스’

 👍🏻 엑셈 브랜드스토리 Brand X l History. #EXEM

 😉 엑기스 | Soft Wave 2019에서 만나요!




엑셈 브랜드스토리 Brand X | Visual Motif. #Basic Figure




Intro. 단순함의 미학.


"Less is more." 


간결한 것이 더 아름답다는 뜻으로 로버트 브라우닝의 시에서 처음 언급되었으며, 

모더니즘을 대표하는 독일의 건축가 미스 반 데어 로에의 유명한 말입니다.


최근엔 건축 뿐 아니라 식품, 생활, IT, 디자인 등 전반적인 산업에 적용되어

'군더더기 없는 심플함'이 더욱 중요해졌습니다.


구글, 유튜브, 던킨, 마이크로소프트, 스타벅스, 펩시 등 많은 기업들의 디자인 리뉴얼을 보면 

플랫하고 심플하게 기본적인 형태로 돌아가고 있습니다.



다섯 번째 브랜드 X에서는, 간결함을 추구하는 엑셈의 비주얼 모티브에 대한 이야기를 전하려 합니다.





-






# Visual Motif


모티브(Motif)는 '움직이게 하다' 라는 의미의 라틴어 motivum에서 유래한 말로 표현이나 창작의 동기가 되는 것, 또는 동기가 되는 소재를 의미합니다. 

즉 브랜드 비주얼 모티브는 브랜드를 떠올릴 수 있는, 브랜드를 표현할 수 있는 비주얼 적인 부분의 동기, 영감, 소재라고 할 수 있습니다.


JTBC의 브랜드 채널별 비주얼 모티브. (출처링크 : studio fnt)


JTBC의 브랜드 디자인은 세계 3대 디자인 상 중 하나인 레드닷(Red Dot) 디자인 어워드에서 커뮤니케이션 부문 본상을 수상할 정도로 

그 가치를 인정받았습니다. 뉴스, 드라마, 예능, 교양 등 각각의 성격이 반영된 비주얼 모티브를 통해서 다채로운 즐거움이라는 JTBC의 

메시지를 더욱 분명하게 전달했습니다.


이처럼 엑셈 또한 우리의 메시지를 보다 효과적으로, 엑셈답게 전달할 수 있는 비주얼 모티브를 정의할 필요성을 느꼈습니다.



# Basic ; Data


먼저 엑셈은 데이터베이스(MaxGauge)부터 애플리케이션(InterMax), 빅데이터(Flamingo), 그리고 인공지능(EXEMAIOps)에 이르기까지 

다양한 영역의, 다양한 형태의 데이터를 만납니다.


우리는 그 데이터 하나하나를 점이라고 생각했습니다.


점에서 선으로, 선에서 도형으로.


형태가 다른 데이터가 합쳐지거나 연관성이 적어 보였던 데이터가 겹쳐지는 상황 등을 생각하면서 작은 점들이 모여 선을 이루는 모습을 연상했고,

그 선들이 자유로이 교차하며 연결되는 가운데 가장 기본적인 도형의 형태를 발견했습니다.


그리고 이를 모티브로 엑셈의 기술, 제품, 지식에 반영했습니다.



# Triangle ; 기술


각이 있는 도형의 가장 기본적인 형태인 삼각형은 외부 힘에 의하여 모양이 쉽게 변형되지 않습니다.

따라서 다리나 빌딩과 같이 안정성이 우선인 건축물의 기초 작업 시, 삼각형 형태로 배열한 트러스 구조를 통해 튼튼하게 뼈대를 구축합니다. 

또한 위를 향하여 뻗어 나가는 듯하여 성장, 상승 등을 의미하기도 합니다.


삼각형에서 도출한 키워드.


가장 기본적인 형태이며, 모양 변형이 힘들고, 앞을 향해 나아가는 듯한 삼각형의 특성을 모티브로 

누구보다 열정적으로 기술연구에 도전함으로써 IT 시장을 선도하는 탄탄한 엑셈의 기술을 나타냅니다.



# Quadrangle ; 제품


노트, 책, 모니터, 스마트폰, 아파트 등 우리 주변에서 가장 일상적으로 사용되는 사각형은 가장 안정감 있는 모양이며 기타 다른 도형과 달리 

여럿을 이어 붙이더라도 빈틈없이 꼭 들어맞아 효율적으로 활용할 수 있는 형태입니다.

 

사각형에서 도출한 키워드.


가장 안정적이고, 효율적으로 활용이 가능하며, 빈틈없이 꼭 들어맞는 사각형의 특성을 모티브로 

고객 니즈를 꼭 맞추어 안정적으로 제공함으로써 효율적인 비즈니스 운영을 가능하게 하는 엑셈의 제품을 나타냅니다.



# Circle ; 지식


철학과 디자인, 기하학 등에서 원은 가장 신비롭고 무한한 가능성을 가진 도형으로 대표됩니다. 시작과 끝이 없어 무한히 순환하는 영원을 뜻하며 

같은 길이로 다른 도형들보다 큰 공간을 만들어 내고, 각이 없어 부드럽고 유연한 느낌을 주기도 합니다.

 

원형에서 도출한 키워드.


순환하고, 최대 공간을 만들어내며, 부드럽고 유연한 원형의 특성을 모티브로 

시대의 변화에 맞추어 다양한 콘텐츠를 생산하고 지속적으로 지식을 나눔으로써 더 나은 IT 세상을 꿈꾸는 엑셈의 지식을 나타냅니다.



# From now on.




각 분야에 맞는 비주얼 모티브를 활용하여 보다 체계적으로 스토리 있는 엑셈의 디자인을 완성합니다.





-





 To be Continued 

엑셈의 핵심가치, 

그 중에서도 먼저 조직가치를 이야기합니다.

글 l exem brand team


이미지 및 참고 출처

JTBC 브랜드 모티브 : http://bit.ly/30NU9Cp



엑셈 뉴스룸 | 엑셈 스마트팩토리 in Thailand, China

엑셈 뉴스룸 2019. 4. 10. 14:54

 

 

 

 엑셈은 빅데이터와 인공지능 기술을 바탕으로 2016년 5월부터 2019년 4월까지 산업통상자원부의 스마트팩토리 정부 과제를 수행하였습니다. 

본 사업 과제는 총 36개월간 진행되는 대규모 프로젝트로, 엑셈은 제조 빅데이터 분석 및 개발 역량을 인정받아 주관 기관으로 참여하였죠. 

 이 과제에 대한 실증을 위해 엑셈 AI사업본부에서 태국과 중국으로 출장을 다녀오셨다고 하는데요, 출장기를 함께 보시죠!

 
 

 엑셈은 공장의 MES(Manufacturing Execution System)나 PLC(Programmable Logic Controller)또는 IoT(Internet of Things)센서로부터 데이터를 수집하고, 이 데이터를 분석해서 공장의 여러 의사 결정을 지원하는 서비스를 만들었습니다. 이 서비스가 제대로 동작하는지, 그리고 현장에서 실제로 유용한지를 판단하기 위해 태국과 중국에 다녀왔습니다.


Thailand

먼저 신신사의 태국 공장을 방문하였습니다. 태국 공항에 내려서 다시 2시간 남짓 차를 타고 공장에 도착했는데요. 공장 경비실을 통과하자마자 바로 보이는 간판, 무사고 기록인 것 같은데 태국어로 쓰여있어서 정확한 내용은 잘 모르겠네요.. ^^

 

  

 태국 법인장에게 우리 서비스를 설명하고 시연을 하였습니다. 서비스가 잘 동작하고, 의사 결정 지원 시나리오가 좋다는 평을 받았습니다. 다만 공장에서 받을 수 있는 데이터가 부족하여 충분히 효용을 보이지 못한 것은 조금 아쉬웠습니다. 초나 분 단위로 데이터가 들어오면 효과적인데, 아직은 일 단위로만 데이터가 들어오고 있었습니다.

 시연을 마치고 공장 견학을 했는데요. 우리 주재원은 몇 명 되지 않고 대부분 현지인들이 일을 하고 있었습니다.

 

<과제 수요사인 신신사의 태국 공장 모습>

 

 견학을 마치고 숙소로 이동 후 함께 갔던 신신사 연구소장님, 포항공과대학교 산학협력단 연구원들과 저녁을 먹었습니다. (야외 테라스에서 먹었는데 모기가 있었다. 덥다고 반바지 입으면 바로 공격 당함..ㅜㅜ)

 그리고 다음 날 아침에 모여서, 전날 시연했던 것을 회고하였습니다. 우리가 미처 파악하지 못한 것이나 개선점 등을 나누었는데, 데이터가 가장 핵심이었습니다. 양질의 다량 데이터를 확보하지 않는 한 우리가 아무리 잘 만들어도 고객에 어필하거나 효용을 보이기가 쉽지 않을 것 같다는 생각입니다.

 

<에피소드 1>

 중국으로 가기 위해 태국 공항에서 줄을 서있는데, 와 중국인들 엄청 많다. ㅜㅜ 다행이 공항 스텝이 다가와서 한국인이냐고 묻는다. 맞다고 했더니, 줄 맨 앞으로 보내준다. 고맙긴 한데, 다른 중국인들에게 미안했다. 비행기를 타서도 내가 앉은 세 자리 중 내 자리만 빼고 공석.. 누워서 갔다. 비행기 전체적으로는 만석인데.. 한국인이라고 배려해 준 건가? 하는 고마운 마음이 또 일었다. 그러다가 비행기 안에서 왠 냄새가 풀풀.. 승무원이 천장으로 향수를 뿌리고 지나간다. 알고보니 누군가가 두리안을 까먹은 거다.ㅋ 참 귀여운 중국인들.. 비행기에서 두리안을 까먹을 수 있는 용기? 아니 천진함? 그냥 따뜻한 마음이 들었다.

 중국 공항에 내렸는데 새벽.. ㅜㅜ.. 지하철을 타려니 숙소까지 2시간 넘게 걸리고, 택시를 타자니 택시비가 비싸고.. 두리번거리다가 발견한 공항버스. 문제는 이 분들이 영어를 못한다. 아무튼 어떻게 어떻게 해서 표를 끊었다. 20위안으로 택시비의 1/10! 뿌듯하다. 버스 타기 전에 다시 기사님에게 목적지를 재확인 하였다. 역시 영어를 못한다. 또 어떻게 어떻게 해서 의사를 전달했다. 나중에 기사님이 목적지에 도착하더니 친절하게도 여기 내리라고 손짓.. 공항버스 내려서 보니 호텔까지 1.7Km.. 택시 탈까 하다가 그냥 걸었다. 새벽이라 거의 사람이 없고 가로등이 꺼진 곳도 많았다. 중국에는 범죄가 많다는 이야기를 수시로 들은 터라 내심 염려가 있었는데, 쓸데 없는 걱정이었다. 그 짧은 거리를 걸어가는 동안 경찰(공안)차가 순찰 도는 것을 3번 만났다. 그리고 간혹 지나가는 중국인들도 나를 전혀 거들떠보지 않았다. 내가 중국인처럼 생겨서 그런 건가?

 우와~ 호텔 직원도 영어를 못한다. 좀 더 고급 호텔을 잡았어야 했나? 구글 번역기를 썼다. 생각보다 소통이 잘 된다. 다만 구글 번역기가 왜 하필 여자 목소리만 있는지.. 나는 남자인데 여자 목소리로 나오니까 쫌 멋적었다.

 
 

China

 중국에 도착한 다음 날, 중국 법인장 등을 만나서 태국에서와 같은 과정을 반복하였습니다. 반응도 비슷했고요. 유용해 보이는데 데이터가 좀 더 있었으면 하는 아쉬움이 남았습니다.


(중국 공장 사진은 보안상의 이유로 생략합니다.)


 태국, 중국 모두 고마운 나라라는 생각이 듭니다. 이 분들이 수고하는 것을 우리는 낮은 대가를 지불하고 받는 것이 아닌가.. 이 분들의 수고에 보답하기 위해서 다음 방문 때는 돈을 더 많이 쓰려고 합니다. ^^

 
<중국 에피소드 2>
 이제 모든 일정을 마치고 출장 외에 개인 휴가 하루 덧붙인 것으로 시내 구경도 하고, 명소도 가보았다. 택시비는 비싼데 버스, 지하철은 굉장히 저렴했다. 지하철을 타러 들어가는데 X-Ray 검사를 한다. 불편하기는 했지만, 보안이 잘 되어있는 나라라는 느낌이 들었다.

 길에 자전거, 오토바이가 많다. 공유 자전거라고 해서 타보고 싶었는데, WechatPay가 없어서 타지 못했다. 걸어가다가 길을 물으려고 지나가는 사람들 붙잡으면 멈칫한다. 느닷 없는 영어에 놀란 것 같다. 그런데 도망가지는 않고 다들 어떻게든 알려주려고 애쓴다. 

 제일 웃겼던 것은 한 공원의 한적한 곳에서 길을 잃었는데, 주변에 사람이 없었다. 다행이 구석에 커플이 있었는데, 싸우는 중이었다. 싸우는 것을 방해(?)하는 것이 좀 미안(?)하기는 했지만, 사람이 없으니 물었다. 정문이 어디냐고.. 남자가 좀 전까지 여친과 심각 모드였는데,  갑자기 친절 모드로 바뀌면서 여친을 앞으로 민다. 아무래도 남자가 영어를 못하나보다. 여친.. 우와 중국에서 만난 사람 중에 영어 제일 잘함.. 너무나도 쉽게 의사 소통이 되었다. 여친 역시 상냥한 얼굴.. 길을 알려주고 커플은 다른 곳으로 갔다. 다시 원래의 심각 모드로 돌아갔는지는 잘 모르겠다.

 아 그리고 내가 원래 영어를 잘하는 것이 아니라 그저 밥 사먹을 줄 아는 정도인데, 갑자기 여기서 영어 우월감이 생겨버렸다. 몹쓸 우월감인데.. ㅋ

 그리고 중국은 사람들에 대한 배려가 많은 나라로 느껴진다. 먼지 가라앉으라고 종종 사진과 같이 물을 분사하고 다니는 차가 있다. 그리고 미세 먼지 덜 나라고, 오토바이가 모두 전기 오토바이다. 길 가면서 조심해야 한다. 전기 오토바이라 소리가 나지 않기 때문이다.

 
 
 업무 이야기와 에피소드가 적절히 섞인 출장기였습니다 :) 바쁘신 와중에도 출장기를 공유해주신 AI사업본부 최영수 본부장님께 감사의 말씀을 드립니다.
 엑셈은 전문화된 빅데이터 분석 기술과 다년간의 사업 경험을 바탕으로 제조, 빅데이터, IoT 등 다양한 영역에 AI를 접목한 연구 개발을 진행하고 있습니다. 엑셈의 인공지능 기술, 앞으로의 행보를 기대해주세요! 
 
 
 
EXEM에 대하여 궁금하신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!
 
 




기고 | AI사업본부 최영수 이사

편집 | 사업기획팀 박예영

  • Snowflakes 2019.04.30 16:28 ADDR 수정/삭제 답글

    성공하길!

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 16:46 신고 수정/삭제

      응원해주셔서 감사합니다 :)

  • 김민길 2019.05.22 23:42 ADDR 수정/삭제 답글

    좋은정보 잘보고갑니다 ~
    좋은 하루되세요!!

엑셈 뉴스룸 | EXEM AIOps

엑셈 뉴스룸 2019. 4. 10. 14:53



딥러닝 기반 AIOps가 국.내.최.초로 출시되었습니다!

기존 엑셈의 주 고객이었던 금융업 뿐만 아니라, 제조업 등 다양한 분야까지 확대 적용이 가능한!

국내 최초 AIOps 솔루션 EXEM AIOps를 오늘 꼼꼼히 살펴보겠습니다 :)

 

 AIOps란?

AI기술을 IT 운영(Operation)에 접목한 것으로, “IT운영을 위한 인공지능(Artificial Intelligence for IT Operations)”을 뜻합니다. (Algorithmic IT Operations 라고도 합니다.) IT운영에 AI를 도입함으로써 그 운영을 좀 더 지능화, 효율화 하는 것이죠.

※ AIOps에 대한 내용은, 여기를 눌러 한번 읽어보고 오시면 좋습니다.

 

IT 인프라 운영자는 장애 없이 시스템을 안정적으로 운영하기 위해 365일, 24시간 철저한 모니터링과 점검을 수행하고 있습니다.

그러나 점검해야 할 시스템은 많고, 기타 업무로 인해 점검 시기를 놓치거나 모니터링을 하지 못하는 경우도 종종 발생합니다.

아무래도 사람이 하는 일이다 보니, 매일 대기모드로 있어야 하는 운영자들은 정말 피곤하겠지요.

그래서 숙련된 운영자처럼 시스템의 이상패턴을 미리 감지하고, 알려주는 AIOps 솔루션이 꼭 필요합니다.

 
 

 EXEM AIOps  - IT 자원에 대하여 최적화된 똑똑한 IT 서비스 운영관리 솔루션

<EXEM AIOps, Real Time Monitoring 대시보드>


EXEM AIOps는 기업의 다양한 IT 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여

부하 특성과 패턴을 학습하고, 상태를 예측하여 장애를 조기에 발견합니다.

또한 이상징후와 장애발생 시 신속하게 조치할 수 있도록 하여 IT 운영자의 선제적 대응을 지원합니다.

 


그리고 지금까지의 통계 분석 방법이나 룰 기반의 분석 대응이 아닌 인공지능(AI)을 활용하며,

실시간 모니터링 대상 데이터의 성격과 분석 목적에 맞는 학습 모델을 선택 적합니다.

 

 

딥러닝/머신러닝을 이용하여 데이터로부터 부하의 인과관계 및 트렌드를 학습하여 미래의 부하 수치를 추정합니다.

Moving Average, Exponential Smoothing 방식으로 각 지표에 대한 베이스라인을 산출하여 이상 탐지 및 예측 기준으로 사용합니다.

K-Means Clustering 알고리즘 방식을 통해 이상 패턴을 보이는 트랜잭션을 감지합니다.

Causality Analysis 기법으로서 서로 다른 데이터 간의 상관관계를 분석하고 특정 문제에 대해 인과관계가 높은 요인을 도출합니다.

 

또한 EXEM AIOps는 진화된 모니터링과 관리 체계를 지원하여 IT운영 업무의 안정성 향상에 기여합니다.

 

 

특히 장애 발생 후 수분 내에 근본 원인을 도출함으로써 똑똑한 IT 운영관리가 가능해집니다.

 

 

구축효과 & 주요기능

EXEM AIOps를 사용하면 AI 기반 지능형 모니터링이 가능하고, 미래 상황을 미리 예측함으로써 선제적으로 장애 대응이 가능합니다.

결국 IT 인프라 관리/운영의 부담을 최소화 하고, 시간과 비용이 절감되므로 IT 운영의 효율성이 향상됩니다.

 

 

이제 본격적으로 EXEM AIOps의 주요기능에 대하여 알아볼까요?

#실시간 기능

1. 부하 예측(Load Forecast) : 과거의 수집 데이터를 인공지능이 학습하여 래의 상황을 예측


과거 3개월간 System Metric 데이터로 인공지능 학습

지난 1시간 동안의 System Metric 데이터로 앞으로 1분, 30분, 1시간 뒤의 부하량 예측

이미 알고 있는 부하 패턴 또는 Dynamic Baseline을 통해서 그려진 부하 패턴과 미래의 부하 예측치가 유사하게 흘러가는지 확인

부하의 이상 징후가 어느정도 영향도를 가질지 예측이 가능하며, 이를 바탕으로 사전 대응 여부 판단

AI가 지속적으로 부하를 예측하고 이상 징후를 감시하므로 모니터링에 대한 사용자의 개입을 최소화

 
2. 장애 예측(Failure Forecast) : 수집된 데이터의 트랜드를 예측하여 미래 특정 시점에 장애가 발생할 지를 미리 알려줌

과거 데이터와 추이를 학습하여 미래 값을 예측하고 임계치에 따라 필요한 액션(알람 등) 수행

• 실 데이터를 학습하여 적용하므로 기존 머신러닝 방식 대비 예측 정확도 향상 예) Tablespace full, Disk full, CPU 과사용 등


3. 이상 탐지(Anomaly Detection) : 과거 데이터를 기반으로 신뢰 궤적을 그려 관측치가 그 범위를 벗어나는 경우 이상으로 간주

익숙하지 않은 이상 그래프 파형 감지 시

시스템이 정상적으로 운영되는 경우 시스템 주요 지표 값이 급격하게 변하는 경우는 거의 없으나,
  장애 상황에서는 특정 지표의 값이 갑자기 증
가하거나 갑자기 떨어지는 등 급격하게 변하는 경우가 빈번

 DB time, Active Session Count 등의 시스템의 주요 지표에 대한 급작스런 증가와 감소를 탐지하여 실시간으로 시스템 관리자에게
    이상 징후를 알려줌으로써 장애에 대한 빠른 대응 가능

 

#장애/부하 분석

1. 부하 패턴 분석(Load Pattern Clustering) : 부하 패턴을 몇개 유형으로 범주화하여 학습, 상황별로 임계값을 다르게 설정 (잘못된 알람 최소)

시스템이 매일 겪고있는 부하 패턴에 대해 직관적으로 시각화 -> 관리/운영의 편의성 제공

부하에 대한 군집(Clustering)화를 통하여 부하 패턴 분석

부하 패턴만 보더라도 어떤 상황인지 쉽게 인지 가능

 

2. 인과 관계 분석(Causality Analysis) : 이상 발생 후, 인공지능에서 해당 문제에 대한 연관 지표 학습을 통하여 증상/징후를 찾아줌

반복적으로 발생하는 패턴에 대한 인공지능 학습

이상탐지/알람 발생 시 연관성 있는 지표 자동 추출/분석

특정 지표의 문제가 다른 지표와 관련이 있는지 확인

▶ 문제에 대한 증상/징후 확인 후 관리자의 신속한 대응 가능

 

3. 근본 원인 분석(Root-Cause Analysis) : 장애 발생 시, 인공지능 Rule Engine에서 장애의 근본 원인을 찾아줌

 사전에 분석 전문가가 장애의 원인에 대해 분석하는 방법을 Rule로 시스템에 등록
 지연 구간 상세 분석 및 개별 시스템과의 연관 분석을 통한 근본 원인 분석 기능
  - 지연구간 분석: E2E Call-tree 분석을 통한 지연 유발 시스템 분석
  - 연관 분석: 지연 구간에 따른 개별 시스템의 지표 분석
  - 근본 원인 분석: 문제 시스템의 상세 원인 분석
 
 
#지능형 알람 설정(Smart Alert)
과거의 수집 데이터 학습을 통한 Automatic Alert Threshold 설정

 역동적인 부하에 맞게 적절한 임계치가 자동으로 설정되어 적절한 알람이 발생되는 기능(=Smart alert)

 기본 baseline만 설정하면 그 범위 이상의 경우 알람 발생

실시간 WAS, DB, 트랜잭션, 업무 별 AI 기반 사전 알람 발생 시 연계 분석 기능

 “이상 트랜잭션 탐지” 상세 분석 화면 연계,  트랜잭션 응답 시간 지연 시 해당 TID의 상세 분석 뷰로 연계,
    그 외 기본 알람은 “알람 발생 내역”으로 연계

 

적용사례

지난 해부터 엑셈은 여러 기업에서 PoC를 진행하였는데요, 몇가지 사례를 보여드리겠습니다.

1. A

기존 InterMax를 사용하던 기업이었는데요. 이상탐지 기능을 통해 정확한 알람을 수신하게 되어 운영의 안정성을 높였다는 평가를 받았고, 

장애발생 시 근본 원인 분석을 통해 해결책을 수립하게 되었습니다. 또한 부하 예측 기능을 통해 장애를 미연에 방지하게 되었습니다.

 

 

<A사 적용 화면>

2. B사

운영자에 의존하여 IT 자산을 모니터링하고 장애 발생 시 문제의 원인을 분석했던 대응 절차를 자동화하여, 장애를 인지하는 시점을 앞당기고 

장애 원인 분석에 걸리는 시간을 단축하여 한 단계 진화된 IT 운영 관리 체계 구축이 가능하다는 것을 입증하였습니다.

 

 


<적용 화면 – 근본 원인 분석>

 

 

 

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기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


Tech in Cinema | 서치(Searching, 2017)

정보/Tech in Cinema 2019. 2. 12. 10:06



‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’ 코너 소개

1896년, 예술과 기술의 새 시대가 열차를 타고 도착했습니다. 뤼미에르 형제의 영화 <열차의 도착>이 프랑스 파리의 그랑 카페에서 상영되던 날, 사람들은 사진을 처음 경험했을 때보다 수 십만 배 더 강력한 전율을 느꼈을 겁니다. 현실을 있는 그대로 모사한 사진이 정지해 있지 않고 “살아 움직이는” 영상은 그야말로 기적이자 공포였을 테니까요. <열차의 도착>은 라 시오타 역에 기차가 도착하는 장면을 촬영한 50초 정도의 짧은 기록 영상일 뿐이었습니다. 하지만 예술의 역사를 <열차의 도착> 이전과 이후로 나눌 수 있을 만큼 영화의 등장은 강렬했습니다.      

‘예술’을 뜻하는 영단어 ‘art’의 또다른 뜻이 ‘기술’일 정도로 모든 예술과 기술은 서로 긴밀한 사이겠지만, 영화만큼 기술의 발달에 민감하게 반응한 예술 장르는 없습니다. 흑백에서 컬러로, 무성에서 유성으로, 특수효과에서 컴퓨터 그래픽으로, 필름에서 디지털로, 2D에서 3D로… 이처럼 수많은 기술이 영화의 발전을 이끌었고, 반대로 영화에서 펼쳐진 상상력이 실제 새로운 기술을 태어나게 하기도 했습니다. 스토리가 있는 최초의 상업영화라고 할만한 조르주 멜리에스 감독의 1902년 영화 <달세계 여행(A Trip To The Moon, 1902)>도 기술에 기반한 상상력이 핵심인 SF(Science Fiction) 영화입니다. 어쩌면 조르주 멜리에스 감독은 기술과 떼려야 뗄 수 없는 영화의 운명을 일찌감치 예견했는지도 모르겠습니다. 

1월부터 엑셈 뉴스레터에서 선보이고 있는 ‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’는 기술과 영화가 100년 넘게 지속해온 운명적 사랑에 대해 이야기하는 코너입니다. 영화에 대한 필자의 감상문이 될 수도 있고, 어떤 영화를 경유하여 다양한 첨단기술의 현주소와 미래를 정리해 보는 글이 될 수도 있습니다. 



영화 <서치(Searching, 2017)>

"모든 길은 데이터로 통한다"


‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’가 소개할 두 번째 영화는 한국계 미국인 배우 존 조가 주연을 맡은 영화 <서치(Searching, 2017)>입니다. 

요즘엔 스마트폰, 노트북, 태블릿, 웨어러블에 이르기까지 수많은 스마트기기가 인간의 삶에 접속해 있습니다. 개인과 공동체의 흔적과 기억은 곧 데이터로 저장돼 역사를 채워 나갑니다. 세상의 거의 모든 것이 데이터가 되는 시대라면, 누군가의 실종 사건도 혹시 데이터를 실마리로 해결할 수 있지 않을까요? 영화 <서치>는 이 질문에서 출발합니다.   



어느 날 밤, 부재중 전화 3통을 남기고 연락이 끊어진 딸. ‘설마…’하는 불안한 마음을 애써 달래며 딸의 소식을 기다리던 아빠는 결국 경찰에 딸의 실종 신고를 하고 딸을 찾아 나섭니다. 영화 <서치(Searching, 2017)>는 아빠가 실종된 딸을 찾기 위해 고군분투하는 추적 스릴러입니다. 2018년 국내 개봉해 약 300만 명의 관객을 매료시켰죠. 



영화 <서치>의 플롯은 비교적 평범한 편인데요. 대신 이 영화는 스마트기기 없이 살기 힘든 요즘 관객의 눈높이에 맞춘 독특한 화면 연출과 내러티브로 신선하다는 호평을 이끌어냈습니다. 영화 <서치>의 러닝타임 중 대부분은 노트북 모니터 화면이 채웁니다. 실종된 딸 ‘마고 킴(미셸 라)’의 행방에 대한 단서를 찾기 위해 아빠 ‘데이비드 킴(존 조)’이 딸의 노트북을 뒤지는 동안 보게 되는 노트북 화면, 노트북 웹캠이 촬영한 것처럼 표현한 데이비드 킴의 모습, 화상통화에 등장하는 다른 인물들의 얼굴이 시종일관 모니터 화면 위에서 절묘하게 배치되고 조합됩니다.  
(덕분에 의도했든, 의도하지 않았든 FaceTime, iMessage, iOS의 인터페이스가 지속적으로 노출되어 애플을 홍보해주기도 하죠.)  


영화 <서치>는 화면 연출뿐만 아니라 내러티브도 일반적인 추적 스릴러와 궤를 달리합니다. 보통의 추적 스릴러에서라면 주인공은 사라진 인물의 흔적을 찾아 으슥한 골목길을 주로 헤맸을 겁니다. 이와는 달리 영화 <서치>의 주인공은 사라진 딸에게 닿기 위해 딸의 흔적이 남아 있는 '데이터'의 숲을 헤맵니다. 딸의 노트북, 이메일, 여러 SNS에 흩어져 있는 수많은 데이터는 일견 별다른 연관성이 없는 듯 보이지만 아빠의 집요한 '데이터 분석' 과정을 거쳐 하나둘 유의미한 정보로 거듭납니다. 


  
영화 <서치>는 각종 스마트기기와 다양한 SNS에 익숙한 관객을 타깃으로 독특한 기법을 활용해 색다른 감흥을 선사하는 작품입니다. 또한 우리가 '데이터 시대'를 살고 있다는 사실을 새삼 깨닫게 해 주는데요. 먼 옛날 로마 제국의 전성기에 모든 길이 로마로 통했다면, 이제 모든 길은 데이터로 통한다고 말할 수 있을 것 같습니다.   






기획 및 글 | 사업기획팀 김태혁