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아이참 | AWS Summit Seoul 2019

기술이야기/아이참 2019.04.10 14:55




4월 하면 여러분들은 무엇이 떠오르시나요?

아마 IT인들이라면  AWS Summit 이 바로 떠오르실 것 같습니다.

엑셈은 2016년 써밋2018년 써밋에 참가했었죵?

이번 써밋에는 VISITOR의 입장에서, 과연 어떤 행사가 진행되었는지 구석구석 살펴보았습니다^^!

 

 

AWS Summit Seoul 2019는 코엑스에서 4월 17일-18일 양일간 진행되었습니다.

클라우드에 대한 이해 수준과 관계 없이, 다양한 세션을 통해 누구나 새로운 경험과 배움을 얻을 수 있었는데요.

다양한 산업군과 기술 솔루션 별 120여개의 강연, 40여개의 고객 사례를 들을 수 있는 세션 파트와 더불어

AWS 파트너사들의 제품과 서비스를 소개하는 EXPO 파트까지 다채롭게 구성되었습니다.

 

 

국내 최대의 클라우드 행사 AWS Summit Seoul!

올해는 사전등록자가 2만여명, 실 참석자가 +13,000명이라고 하는데요.

위 사진이 그나마 사람이 줄어든 모습이랍니다^^; 정말 사람이 많더라구요.

한참 줄을 서서 사전 등록을 확인한 후, 부랴부랴 세션을 들으러 갑니다!

(TMI : 사전 등록을 해야만 세션에 참석할 수 있다고 합니다. 현장 등록자는 EXPO 부스 관람만 가능하다고 하네용! 참고참고)

 

 

 

#Day1

 17일에는 클라우드 기술의 미래를 조망할 수 있는 기조 연설과 함께 엔터프라이즈, 스타트업 및 개발자, 금융 및 핀테크, 유통 및 소비재, 제조 및 하이테크, 미디어 및 광고기술 등 다양한 업종에서 공통으로 고민하고 필요로 하는 기술 주제와 경험에 대하여 이야기를 나누었습니다.

 

 

금융권 최신 AWS 도입 사례 총정리 – 신한 제주 은행, KB손해보험 사례를 중심으로

 금융권은 아무래도 안정적인 시스템을 선호하고, 다양한 규제들이 많이 있죠. 하지만 금융권 클라우드 규제 환경에서도 많은 회사들이 클라우드를 도입하여 업무를 혁신하고 있습니다. 이번 세션에서는 새로운 사업에 AWS를 활용하여 혁신하는 것, 그리고 기존 업무를 AWS로 신속하고 안전하게 이전하는 것으로 나누어 사례 발표가 이루어졌습니다. 

 

 첫 번째 사례로 신한 DS의 “제주지니(JEJUJINI)” 앱 개발에 대한 내용이었는데요, 신한 DS가 비금융 앱인 제주지니 프로젝트에 AWS기반 DevOps 체계를 금융권 최초로 구축한 사례였습니다. 전 과정을 AWS를 통해 개발하였고, 마이크로서비스아키텍처 방식으로 빠르게 개발이 가능했다고 합니다. 기존 On premise 대비 AWS 클라우드의 장점을 공유하였습니다.

 

 다음으로는 메가존에서 KB 손해보험 미국 법인의 클라우드 프로젝트를 6개월 동안 수행한 사례를 발표하였습니다. KB 손해보험의 미주법인은 미국의 강력한 사이버 보안 정책인 NYCRR500을 준수하면서 On premise 환경보다 우월한 보안 요건을 준수하기 위해 AWS 클라우드를 메가존과 함께 도입하였으며, 뉴저지와 캘리포니아에 위치한 2개의 데이터센터를 모두 AWS 클라우드로 이관하는데 성공하였다고 합니다. 이관 후의 장점을 설명하면서 이번 세션은 종료되었습니다.

 

 

제가 참석한 금융 및 핀테크 세션 외에도 여러 곳에서 동시에 세션이 진행되었는데요.

첫번째 세션을 마치고 나오니, 사람들이 모두 같은 방향으로 우르르 몰려가더라구요.

과연 어떤 발표이길래 이렇게 관심이 폭발하는지! 함께 가봅시당!

 

 

기조 연설

 기조 연설 시작에 앞서 AWS 코리아의 장정욱 대표가 인사를 하였고, 이어서 Netflix 에서 아키텍처 디자인을 맡았던 Adrian Cockcroft  부사장이 Amazon의 현재와 미래에 대해 이야기 해주었습니다. 먼저 DB에 대하여 언급하였는데요, 마치 오라클을 겨냥한 듯 DB 서비스가 라이선스 문제에서 자유로운 서비스임을 강조하였습니다. 그리고 AWS의 사업 범위가 데이터 분석 서비스와 머신러닝, 블록체인까지 그 범위를 확대하고 있다는 내용이었습니다. 

 고객 사례로 롯데닷컴과 삼성전자의 발표도 이루어졌는데요, 롯데닷컴은 AWS 구축을 통해 단점이었던 민첩성 저하와 확장성 제한을 해결할 수 있었다고 발표하였고, 삼성전자는 DB 마이그레이션이 성공적으로 이루어졌고, 라이센스 비용 절감 및 관리형 서비스 활용, 오픈소스 활용 경험 축적, 다양한 서비스 실험이 가능해졌다는 내용으로 발표하였습니다.

 

 

 

클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?

 점심을 맛있게 먹고 참석한 세션은 제조 및 하이테크 세션이었는데요. AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 대표적인 사례를 소개하는 세션이었습니다. 

 

 먼저 삼성중공업의 사례입니다. 선박 운항 기술이 ICT 기술과 만나 지능적이고 첨단화된 선박으로 진화하고 있다고 하는데요. 이를 Smart Ship(스마트 선박)으로 칭하며 제품 경쟁력을 높이고 있다고 발표하였습니다. 프로비저닝에 대한 고민과 개발 효율성에 대한 고민 끝에 AWS와 협업하였고, 그 결과는 (역시나) 성공적이었다고 합니다. 현재는 S-Fleet Solution이라는 실시간 원격 지원 플랫폼과 Voyage Report라는 선박 생애주기 서비스를 위한 분석 레포트를 제공하고 있으며, AI기반 보증 서비스 챗봇과 3D기반 디지털 트윈 기술도 on-going 중이라고 합니다.

 

 다음은 현대 건설 기계의 사례입니다. 현대 건설 기계는 수많은 데이터로 유의미한 것을 만들어야 하는 고민에 빠졌고, 긴 고민 끝에 AWS와 협업하여 Cloud Journey를 떠났다고 합니다. 먼저 데이터 분석 및 활용을 위해 사내에 분석 환경 구축 및 분석 문화를 정착시켰고, 현재는 데이터 기반 의사결정 시스템을 진행한다고 하네요. 현업+데이터분석가에 의한 지속적 분석 활동과, IT자원에 대한 제한을 최소로 하여 DevOps+DataOps를 목표로 하고 있다고 합니다.

  

 

 

클라우드를 통한 마케팅 효과 극대화 및 고객 맞춤형 참여 유도 서비스 구축 방법

 마케팅 캠페인을 진행할 때 전체 과정을 자동화 하는 것이 중요한데요. 이번에는 미디어 및 광고기술 세션에서 AWS를 통해 각종 커뮤니케이션 채널에서 적시에 고객 맞춤형 메시지를 보내고, 이를 개발자, 마케팅 담당자 또는 비즈니스 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 서비스를 구축하는 방법을 소개하였습니다. 

 

 조선일보의 사례발표가 있었습니다. 조선일보는 고객에 대한 이해를 data를 이해하는 것부터 시작하였다고 말했습니다. 이를 위해 IT 인프라 도입을 통한 혁신이 필요하였고, AWS로 매스 마이그레이션하여 비용을 절감한 경험과 다양한 서비스 구현 베이스를 구축한 경험을 공유하였습니다. 또한 앞으로 Amazon Pinpoint를 사용해서 마케팅 프로세스를 더욱 개선하고, 마이그레이션 하기 위한 계획을 소개하였습니다.

 

 

 

스폰서 발표 세션 | 답.정.하 (답은 정해져 있다, 하이브리드 클라우드!)

 클라우드의 바람이 전 산업군에 휘몰아 치고 있습니다. 하지만 각 산업군에 적합한 클라우드 전략과 아키텍처를 수립하기는 쉽지 않죠. 클라우드는 Public Cloud와 Private Cloud가 있는데요, 대부분의 기업들은 기존 IT인프라를 Private Cloud 아키텍처로 전환해야 하는가? Public Cloud로 마이그레이션 해야 하는가? 라는 질문에 직면해 있습니다. 

 위 표와 같이 두 가지 방법이 모두 장단점이 있기 때문에 고민이 될 수밖에 없죠. 여기 그 해답으로 하이브리드 클라우드가 대두되고 있는데요, 이번 세션에서는 쉬운 설명과 데모를 통해 On premise와 AWS를 연계하여 바로 적용가능한 하이브리드 클라우드에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다.

 Hybrid Cloud의 대표모델은 크게 3가지가 있는데요, 바로 재해복구센터, 확장센터, Bursting 센터입니다. 재해복구센터 모델은 데이터 보호를 위해 하이브리드 클라우드의 수요가 확대되는 추세이고요. 확장센터 모델은 개발과 테스트는 프라이빗 클라우드에서 운영하고, 서비스 배포는 퍼블릭 클라우드를 활용합니다. Bursting 센터 모델은 프라이빗 클라우드에서 주 서비스를 제공하고, 과부하시 퍼블릭 클라우드로 scale-out 합니다. Bursting 센터 모델이 주목받고 있다고 하네요. 이렇게 하이브리드 세계에서는 “호환성”이 필수불가결한 요소입니다.  

 
 
 
 
#Day2
 17일에는 산업별로 세션이 진행되었다면, 18일에는 서비스별로 세션이 진행되었습니다. AWS 기초 세션을 비롯하여, 다양한 AWS의 주요 기술 테마에 집중해 서비스와 활용 사례를 소개하였습니다. 오전에 세션을 듣고 난 후 EXPO 부스를 둘러보았는데요, 2일차 소식도 전해드립니다.

 

 

인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례 

 디지털 트랜스포메이션에 있어서 인공지능 및 머신러닝 기술은 핵심이자 필수요소가 되었습니다. 이번 세션에서는 AWS의 AI/ML서비스에 대해서 알아보고, 이러한 서비스를 통해 다양한 혁신을 이루고 있는 주요 고객 사례와 트렌드를 살펴 보았습니다. 위 사진 중 좌측 하단의 사진에서 A, B, C로 서비스 접근에 대하여 분류하고 있는데요. 아래에서부터 대표적인 국내·외 사례를 하나씩 발표하였습니다.

 

1. ML 프레임워크 인프라

- 해외사례: Toyota Research Institute

- 국내사례: SK Telecome

 SK텔레콤에서는 콘텐츠 소비가 다양해지고 많아지면서 SKT Personalized Recommendation Platform으로 개인화 추천 서비스를 제공한다고 합니다. 일명 “AI 미디어 나침반”을 제공하는 것이죠.

 

2. ML 서비스의 활용

- 해외사례: F1, MLB, NFL

- 국내사례: KB 국민은행

 KB국민은행에서는 Data·AI 전략으로 data 학습과 지능형 알고리즘 기반의 비즈니스 업무 혁신 시스템을 내세웠습니다. 그리고 금감원과 함께한 AI를 활용한 금융사기 시범 과제 프로세스와 데모를 보여주었습니다.

 

3. AI 서비스의 활용

- 해외사례: Liberty Mutual Insurance – 챗봇

- 국내사례: CBSi 노컷뉴스 – TTS 서비스

 

 

 

스폰서 발표 세션 | DataRobot, 자동화된 분석 적용 시 분석 절차의 변화 및 효용

 엑셈과도 유관한 DataRobot! 엑셈 빅데이터사업본부에서 핸들링하고 있는 솔루션이죠. 데이터로봇은 기존 분석 소프트웨어와 달리 자동화된 분석 플랫폼입니다. 현업 담당자는 데이터 정의만 완료되면 자신의 업무에 AI를 적용하여 업무 효율을 얻을 수 있고, 데이터 과학자도 기존 분석업무 대비 수십배의 효율성을 얻을 수 있습니다. 

 이번 세션에서는 데이터로봇이 말하는 데이터 사이언티스트의 요건과, 데이터로봇이 제공하는 자동화된 분석 기능들을 살펴보고 데모를 통해 자동화된 분석이 어떻게 분석 결과물의 품질을 높이고, 기존 분석 작업보다 훨씬 효율적인 업무를 수행할 수 있게 하는지 확인하였습니다.

  

이터로봇에 대하여 더 알고싶다면? 엑셈에게 문의(클릭)주세요! salestop@ex-em.com으로 메일 주셔도 좋아요 :)

 

 

 AWS Summit Seoul이 5주년을 맞이했다는 것을 실감할 수 있었던 알찬 행사였습니다. 라우드에 있어서 흐름을 주도하고 있는 AWS이니만큼 소개할 새로운 기술과 사례들이 정말 많았습니다. 이렇게 다양한 기업에서의 사용 사례를 통해 Cloud가 가진 저력을 볼 수 있었습니다. 또한 Keynote에서 소개하였던 롯데나 삼성 등 대기업의 활용 사례 뿐만 아니라, 스타트업의 활용 사례도 곳곳에 포함되어 있었습니다. 기술들이 누구에게나 쉽게 구성될 수 있다는 것이 피부로 느껴졌네요.

 뉴스레터에서 담지는 않았지만, EXPO 부스도 클라우드 관련 업체 뿐만 아니라 굉장히 다양한 업종의 기업들이 많이 추가되어 다채로운 느낌을 주었고, 아마존의 블록체인이나 스마트 홈 등 아마존 서비스를 활용한 부스에서 직접 체험도 가능했던 것이 기억에 오래 남는 것 같습니다.

 
작성자 외에 AWS Summit에 다녀오신 분께 후기를 여쭤보았는데요, 함께 공유 드립니다.
김태혁 과장) 전세계는 물론 국내 퍼블릭 클라우드 1위 AWS의 행사답게 여러모로 아주 풍성했다고 생각합니다. 올해 한국 클라우드 시장의 가장 큰 화두가 ‘공공, 금융 분야 클라우드 본격 도입’인만큼 1위 사업자로서 후발 주자들과의 초격차를 보여주려는 아마존의 기세가 대단하게 느껴졌습니다. 
 이처럼 AWS가 만반의 준비를 함에 따라 여러 국내 클라우드 업체의 공공, 금융 분야 공략이 생각보다 어려울 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 기술 국산화 관점에서 공공, 금융기관의 팔이 안으로 굽을 수도 있겠지만, 기술 격차가 너무 심하다면 공공, 금융 분야에서도 AWS가 완승을 거둘지도 모르겠습니다. 
 AWS 엑스포에서 저는 특히 ‘회전초밥을 지켜라’가 기억에 남습니다. ‘그린그래스’라는 엣지 컴퓨팅 시스템에서 클라우드와의 연결 없이 자체적으로 머신러닝 학습을 하고, 회전초밥의 영상을 인식한 후 엎어진 스시가 보이면 아두이노라는 로봇 팔이 엎어진 스시를 멀쩡한 스시로 교체해 주는 것이었습니다. IoT 머신러닝의 혁신적인 사례라고 생각했습니다. 


EXEM의 콘텐츠에 대하여 궁금하다면? 여기를 눌러 문의해보세요!

 

 

 

 


기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

  • Snowflakes 2019.04.30 16:30 ADDR 수정/삭제 답글

    Azure 에서의 maxgauge나 intermax도 있나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 17:43 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다. 현재 클라우드를 지원하는 엑셈의 솔루션은 MaxGauge on AWS로, AWS향 DB를 효율적으로 관리하는 솔루션입니다.
      아쉽지만 질문하신 Azure 기반은 지원하지 않습니다. 다만, 프라이빗 클라우드향 모니터링 제품이 출시될 예정이니 많은 기대와 응원 부탁드립니다.^^

엑기스 | 클라우드 환경에서의 통합 관제

기술이야기/엑.기.스 2019.02.12 10:06




엑셈에서는 클라우드 환경에 대한 모니터링을 지원하기 위해서 클라우드 기반 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 버전을 2019년 상반기에 출시 예정입니다. 그래서 이번 엑기스에서는 클라우드 환경에서의 App 통합 관제 및 모니터링에 대하여 다루도록 하겠습니다.



▶ 클라우드 향 Application의 특징 및 통합 모니터링이 갖추어야 할 요건


(1) Auto Scale In / Out 구조

 클라우드는 IT인프라를 가상으로 임대하여 자유롭게 사용할 수 있는 환경이므로, 더 많은 Computing Power가 필요할 때 Scale Up으로 장비의 컴퓨팅 Power를 키우는 방식이 아니라, Scale Out으로 가상머신을 늘리는 방식으로 Computing Power를 확장합니다.

또한, 사용자 서비스 부하가 줄어들면 자동으로 Scale In이 되어서 모니터링 대상이 사라지게 됩니다.


모니터링 제품에서 이러한 Scale In/Out을 모니터링 하기 위해서는 모니터링 대상(Target)을 자동으로 등록하고, 제거하는 기능이 지원되어야 합니다. 


(2) Microservice Architecture
 클라우드 환경은 1개의 큰 서버에 여러 개의 업무를 대량으로 처리하는 Monolithic 시스템으로 구성되기 보다는, Microservice Architecture기반으로 구성하는 것을 권장합니다. Microservice는 작은 서비스 모듈 단위를 API를 통해 호출하여 서비스를 제공하는 형태로 전체 업무를 구성하고 있습니다.

 따라서 모니터링 시스템 구성 시 모니터링할 대상이 많고, Python, Java 등 통일되지 않은 다양한 기술로 이루어져 있으며, 한 서비스가 다른 서비스를 호출하는 등 서비스 간 복잡하게 연계되어 있는 점을 고려해야 합니다. 개별 기술로 이루어진 Micorservice를 통합하여 중앙집중화된 모니터링을 제공해야 하며, 또한 성능이슈의 추적을 위해서 서비스 간의 End to End 연계 추적을 고려해야 합니다.


그리고 전체 관점의 모니터링 뷰 제공을 위해서 Topology 형태의 대시보드를 제공하여 전체 서비스를 통합된 뷰로 모니터링 할 수 있어야 하며, 전체 관점에서 Node → Container → App으로 내려가는 Drill Down을 통한 상세 모니터링을 지원해야 합니다.


-  다수의 모니터링 대상을 전체 관점에서 모니터링 하기 위한 Topology View( 2D )


- Topology View ( 3D )


(3) 클라우드 환경의 다양한 관리 솔루션 연동 지원
 클라우드 환경을 제공하는 Amazon AWS, Microsoft Azure 같은 Public Cloud 서비스나, 기업 내부에서 Private Cloud를 구축하여 사용할 때 많이 사용하는 OpenStack, Kubernetes, OpenShift 같은 제품들은 다수의 가상머신과 컨테이너를 관리하기 위한 자체 관리도구를 제공하고 있습니다. 이러한 자체 관리도구와 긴밀히 연동하여, 서버명, 컨테이너명, 그룹명 등을 자동으로 인식하여 모니터링을 제공하는 것이 필수적으로 필요합니다.
 예를 들어, AWS의 경우, EC2 인스턴스ID 뿐 아니라, Tag Name을 수집하여 모니터링 대상 식별에 활용하고, 같은 서비스(업무)를 수행하는 장비를 자동으로 Grouping하여 모니터링 대상 식별이 용이해야 합니다. Grouping 방식은 Region이나 AZ 기반으로 물리적인 위치에 따라서 Grouping하거나, Auto Scaling 그룹 기반 또는, 특정 Tag Name을 가진 서버들을 대상으로 Grouping을 수행할 수 있습니다.
 Kubernetes의 경우, Pod명을 인식하여 모니터링 대상을 식별하고, Application 명 또는 Deployment 명을 인식하여 모니터링 그룹에 자동으로 활용하는 기능을 제공해야 합니다.


(4) 가상환경 자체 모니터링(Kubernetes 컨테이너, AWS 서비스 등)
 클라우드 환경에 대한 모니터링은 가상환경이라는 새로운 Layer에 대한 모니터링이 추가로 제공되어야 합니다. Kubernetes환경의 경우, Pod 또는 컨테이너라는 모니터링 대상이 물리적인 서버(Node)와 Application 사이에 존재하기 때문에 이러한 가상 계층에 대한 모니터링을 지원해야 합니다. AWS의 경우, AWS의 자원(AWS 서비스)인 EC2, S3, EBS, RDS 등의 서비스에 대한 통합 모니터링을 지원해야 합니다. 물론 AWS 자체적으로 CloudWatch라는 모니터링 도구를 제공하고 있으나, 전체 서비스를 Infra와 Biz를 통합 관제하기 위해서는 AWS CloudWatch에서 수집하는 정보를 선별하여 “통합 클라우드 서비스 모니터링 제품”에서 함께 모니터링 되어야 문제 발생 시 신속하게 대처가 가능합니다.

- Kubernetes Pod 및 컨테이너 계층에 대한 모니터링 대시보드


- Kubernetes Pod 상세 모니터링




클라우드 통합 관제에 대한 대응 전략

 앞서 언급하였듯이 엑셈에서는 클라우드 환경에 대한 모니터링을 지원하기 위해서 클라우드 기반 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 버전을 2019년 상반기에 출시 예정입니다. InterMax Cloud 버전은 Private Cloud 플랫폼(Kubernetes Pod 및 Docker Container 기반) 환경에서 다양한 계층(Hosts, VM, Pod, Container 등)에 대한 구성(Configuration) 정보에서부터 성능 메트릭(Metric) 정보까지 full stack 모니터링이 가능한 통합 관리 솔루션입니다. 또한 AWS 같은 Public Cloud 환경까지 지원을 확대하여 기업 내의 자체 Infra와 클라우드 환경을 통합 관제하고자 하는 Needs에 대응할 예정입니다.



클라우드 기반 통합 관제에 대하여 더 알고싶으신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!




기고 | APM본부 오명훈

편집 | 사업기획팀 박예영

엑셈 뉴스룸 | InterMax의 미래, InterMax AIOps 그리고 InterMax Cloud

엑셈 뉴스룸 2019.02.12 10:03


엑셈의 End-to-End 거래추적을 통한 애플리케이션 성능관리 솔루션(APM) InterMax가 기존 기능 및 AI 기술 기반 이상 탐지 및 장애 예측을 통한 선제적 장애 대응과 클라우드 환경에 대한 대규모 통합 관제까지 노리며 진화 중인데요. 오늘은 인터맥스가 그동안 어떤 진화를 했는지 함께 살펴보겠습니다. ^^




 인공지능 이상 탐지 - InterMax AIOps(가칭) 

<인공지능 이상 탐지(좌), 인공지능 부하 예측(우) 예시 화면>

 국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능을 탑재한 InterMax AIOps(가칭)! 이전 뉴스레터에서도 종종 등장하곤 하였죠. 인터맥스의 AI 이상 탐지 기능은 과거의 패턴을 학습하여 신뢰구간(Dynamic Baseline)을 설정하고, 신뢰구간을 벗어나는 이상 패턴이 감지되면 알람을 발생시킵니다. 이로 인해 불필요한 알람 발생을 줄일 수 있고, 이상 현상이 발생했을 때 더욱 정확한 알람이 발송됩니다.

 또한 현재 데이터가 과거의 부하 패턴과 다르다는 것을 감지할 뿐만 아니라, 향후 언제 시스템 장애나 이슈가 발생될 가능성이 있을지 사전에 알려주기도 합니다. 즉, 사전 정보 제공을 통해 IT운영자가 미리 대응할 수 있도록 하여 장애 인지를 조기에 하고, 빠르게 복구하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-To-Resolution)을 줄여 시스템을 보다 더 안정적으로 운영할 수 있게 되죠.

 현재 InterMax AIOps는 모 시중은행의 E2E 데이터로 PoC를 진행중인데요, 아주 좋은 반응을 얻고 있습니다. 곧 세상에 공개될 InterMax AIOps! 많은 응원바랍니다 :)

AIOps: Artificial Intelligence for IT Operations 또는 Algorithmic IT Operations



 클라우드 기반 대규모 통합 관제 - InterMax Cloud(가칭) 

<인터맥스의 클라우드 기반 대규모 관제 모니터링 솔루션 예시>

 두 번째 고도화 하고 있는 방향은 클라우드 환경에 대한 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 입니다. 현재는 Private Cloud 플랫폼(Kubernetes, Docker/Container 기반) 환경에 대한 Hosts(Node, VM 등)나 Pods, Container 등과 관련 다양한 계층에 대한 구성(Configuration) 정보에서부터 성능 메트릭 정보까지 full stack 모니터링이 가능한 통합 관리 솔루션입니다 곧, Public Cloud 환경까지 제공한다죠?

 기업의 IT 환경이 점점 클라우드 환경으로 이전하고 있고, 복잡·다양해짐과 동시에 비즈니스가 확장되면서 모든 상황을 한눈에 파악하고 조치할 수 있는 통합 관제가 부상하기 시작하였는데요, 각각의 IT 자원들을 개별적으로 운영하는 것 보다는 총체적인 모니터링이 필요하게 되었고, 다양한 클라우드 관리 환경에 대한 통합 관리 운영 및 자동으로 대처 가능한 수준까지 요구되고 있습니다. 최근 들어 공공분야와 기업/금융권 등에 모두 수요가 많습니다.

 이렇게 통합 관제는 얼마나 더 넓고 디테일하게 관제하고 관리할 수 있는지가 중요한 요소인데요, 인공지능을 활용한 이상 탐지 및 장애 예측 기능에 클라우드 기반 통합 관제 기능까지 추가된다면 더할 나위 없겠죠? 체계적인 통합관리와 효과적인 장애관리를 통해 최적의 시스템을 제공할 앞으로의 InterMax 모습이 매우 기대됩니다 :)




InterMax AIOps와 InterMax Cloud에 대하여 더 알고싶으신가요? 여기를 눌러 문의해보세요!





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영