AI옵스, ‘코로나 이후’ 기업의 운명 좌우

‘포스트 코로나’ 이후엔 AI옵스(AlOps)의 활용 능력 여하에 따라 기업의 운명이 결정될 것이란게 많은 IT전문가들의 견해다. 이미 클라우드 플랫폼, 매니지드 서비스 제공업체, 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 기업 등에선 이처럼 AI옵스를 적극 도입하며 차별화된 경쟁력을 축적하고 있는 경우가 많다.
AI옵스는 부정적 영향을 미칠 수 있는 기업 운영 등을 사전 예측해준다. 향상된 AI옵스는 장애를 선제적으로 파악 및 예측하는 것뿐만 아니라 자동화와 지능화를 구현해 장애에 대응할 수 있게 해준다. 이때 AI옵스는 IT 운영 관리에 인공지능을 적용한 것이다. 인프라, 네트워크, 애플리케이션을 지능적으로 관리할 수 있다. AI옵스는 문제가 발생하면 종래의 경보 시스템과 수동으로 처리하던 기존 방식을 AI와 ML시스템으로 전환한다. 이를 통해 IT 운영 관리를 좀 더 효율화하는 것은 물론 기업의 경쟁력과 위기관리 능력을 최고도로 끌어올린다.

인프라, 네트워크, 애플리케이션을 지능적으로 관리
세계 IT업계에선 AI옵스를 3가지 주요 영역, 즉 인프라, 네트워크, 애플리케이션을 지능적으로 관리한다고 말했다. 기업 환경을 모니터링하고 현황을 파악하며, 이러한 지표를 바탕으로 대응하는 전체적인 과정이다. AI옵스는 이미 기업 IT 인프라에서 다양하게 작동하고 있다. 최근 CRM 또는 ERP 시스템에 지능형 관리 기능이 탑재된 경우도 그런 사례다. 대부분의 주요 클라우드 플랫폼도 머신러닝 기반의 모니터링 및 관리 툴을 활용하는 것도 마찬가지다. 
그러나 전문가들은 “전문 솔루션에 내장된 기능에만 의존하는 것은 바람직하지 않다.”면서 “여전히 모니터링 방식에 의존하는 IT조직인 많다는 건 문제”라고 지적한다. 실제로 많은 IT 기업 내부 조직의 42%가 10개 이상의 서로 다른 IT 환경 모니터링 툴을 사용하고 있다고 밝혔다. 이런 문제를 해결해주는 것이 바로 AI옵스다.
기존에는 다양한 환경을 각각 모니터링해야 했다. 그러나 AI옵스, 즉 2개의 플랫폼으로 모니터링을 통합해 약점을 해소하고, 앱 성능을 관리하기 위해 앱다이내믹스(AppDynamics)의 솔루션을 도입하고, 터보노믹(Turbonomic)의 툴을 사용해 인프라를 관리하는 방식으로 업그레이드했다. 

많은 기업들, AI옵스를 앱 및 인프라 모니터링에 사용
가트너에 따르면 2023년까지 세계 IT 기업의 40%가 AI옵스를 애플리케이션 및 인프라 모니터링에 사용할 것으로 전망했다. 그러나 2019년 현재 한 설문조사에 따르면, AI옵스를 적용한 기업은 5%에 불과했다. 59%의 기업이 AI옵스를 검토하는 단계에 있지만, 이 솔루션이 정확히 무엇을 제공하는지 고객들이 파악하기가 여전히 어렵다고 진단했다. 
그럼에도 IT 컨설팅 기업 IDC에 따르면 AI옵스 시장이 2018년 29억 달러에서 2023년 45억 달러로 성장할 것으로 관측되었다. 또한 서비스형 AI옵스가 시장 성장의 주된 요인일 것으로 전망되었다. IDC는 “AI옵스는 흔히 기업 소프트웨어 플랫폼이나 클라우드 서비스와 함께 제공되지만, 대기업들이 AI옵스에 독립적으로 투자하기 시작했다”고 분석했다.

자동화엔 AI옵스 통합이 중요
무엇보다 자동화에는 AI옵스 통합이 필요하다. 애플리케이션 성능 문제는 소프트웨어 때문이거나 네트워크 혹은 하드웨어 때문일 수도 있다. 멀티 클라우드 환경에서도 마찬가지다. 문제의 원인은 하나의 클라우드에 있을 수 있고, 다른 클라우드에 있을 수도 있으며, 복합적인 결과일 수도 있다.
그런 장점을 지닌 AI옵스를 적도입 기업들은 실제로 성과를 거두고 있는 것으로 드러났다. 한 시장조사기관에 따르면 AI옵스를 도입한 기업의 81%가 긍정적인 결과를 얻었다고 답변했다. 이 경우 AI옵스는 도메인 간 애플리케이션 인프라, 성능 및 용량 관리/인프라 최적화/데브옵스 및 애자일/고객 및 엔드 유저 경험 관리/비즈니스 정렬/비용 및 변화 관리 등에 두루 쓰인다. 

유통업계 등서 큰 수익을 창출
AI옵스는 현격한 수익을 창출하는 도구가 되기도 한다. 미국의 유통업계에선 AI옵스를 도입하기 전에는 고객 장비를 CBTS 모니터링, 관리 및 청구 시스템에 가져오는 데 몇 시간이나 며칠이 걸리거나 아예 가지고 오지 못한 경우가 많았다. 그러나 AI옵스 도입 후엔 그런 시간이 5시간에서 2분으로 단축됐다. 소비자들의 패턴 분석과 대응 자동화에도 AI옵스를 활용하고 있다. 이런 경우 AWS에 내장된 툴, 자체 맞춤형으로 코딩된 서비스나우 내부 앱, 맞춤형 머신러닝 및 적응형 알고리즘, 사이언스로직의 AI옵스 툴을 조합하는게 보통이다.고객 서비스에도 AI옵스는 유용하다. 예를 들어 ‘챗봇’은 AI옵스 시스템에서 나오는 데이터, 분석 및 예측을 사용해 더욱 지능적이고 향상된 대응력을 갖출 수 있다. 
이처럼 AIO옵스는기업의 효율성 향상, 비용 절감 및 문제 해결 시간 단축을 의미한다. “이는 시장에서 중요한 경쟁 차별화 요소들이다. 이처럼 AI옵스는 향후 기업 발전과 생존의 필수적 도구가 될 것”이라는게 업계 전문가들의 평가다.

김홍기 기자