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AI옵스의 중요성이 날로 강조되고 있다. AI옵스는 IT 운영 관리에 인공지능을 적용함으로써 인프라, 네트워크, 애플리케이션이 완전한 AI자동지능화로 작동할 수 있게 하는 것이다.

기업 생산시스템에서 수많은 디바이스나 기기, 설비의 정상 운영 여부를 일일이 모니터링하지 않아도 된다.

문제가 발생할 경우 이를 알리는 경보 시스템도 모두 AI와 ML 시스템으로 전환하는 것이다. 말하자면 비즈니스 세계에서 지금까지 추구해왔던 자동화 시스템의 ‘끝판왕’이라고 할 수 있다.

이미 AI옵스를 현업에 많이 적용하고 있는 미국에선 AI옵스를 주로 서비스 관리와 성능 관리, 그리고 기업 운영 시스템을 위한 IT 자동화에 활용하고 있다.

특히 운영체제나 설비 시스템의 오작동이나 장애 등을 사전에 발견, 통제할 수 있는 지능적인 모니터링 기능이 AI옵스 덕분에 가능해졌다.

기업 내부의 인적, 물적 시스템은 물론, 생산설비나 공정, 그리고 소비자 관리와 고객만족 시스템 등 기업 환경을 두루 모니터링하고 현황을 파악하는 것 역시 AI옵스의 몫이다. 종전에 각각의 운영 과정마다 IT기술이나 IT매니지먼트를 적용, 각기 개별적이고 분화된 운영과 감시, 관리를 해온 것과는 크게 다른 것이다.

그런 AI옵스는 본래 퍼블릭 클라우드 운영을 염두에 두고 시작되었다. 즉 전통적인 온프레미스 시스템과 퍼블릭 클라우드에서 운영되는 관리 애플리케이션, 그것들의 작동과 적용 등의 모든 과정을 자동화한 것이다.

그래서 AI옵스 도구는 클라우드를 기반으로 작동하는 모든 IT시스템의 지능화, 자동화에 접목될 수 있다.

예를 들어 모니터링 클라우드, 멀티클라우드, 레거시, 사물인터넷과 엣지 기반 시스템에도 활용될 수 있다.

그간 각기 다양한 IT 운영 체제들을 지능적으로 조율하고 이질성을 보완하는 것은 물론, 클라우드 시스템과 그 밖의 IT시스템을 연계, 관리하는 것도 중요한 기능으로 꼽히고 있다.

그 때문에 AI옵스는 웬만한 인간 CIO가 해내는 몫을 기업 IT 인프라에서 수행하고 있다. 최근에는 고객관리와 회사 비즈니스 효율화를 위한 CRM 또는 ERP 시스템에 AI옵스의 지능형 관리 기능을 탑재된 경우도 늘어나고 있다.

이는 클라우드 플랫폼이 머신러닝 기반의 모니터링 및 관리 툴을 활용하는 현상을 활용한 것이다. 그 중에서도 역시 복합적이고 통합된 기업 IT운영시스템 모니터링 기능이 가장 큰 특징으로 꼽힌다.

흔히 전통적인 IT모니터링은 그 역할과 특징에 따른 전문 솔루션에 내장된 기능에 의한 것들이 많다. 그러나 “이는 매우 위험하고 비효율적”이라는게 전문가들의 지적이다.

특히 모니터링 매뉴얼이 사일로 방식처럼 전체 IT 환경의 수요를 충족하지 못함으로써 문제가 많았다. 예컨대, 10개 이상의 서로 다른 IT 환경 모니터링 툴을 사용함으로써 다양한 환경을 각각 모니터링하는 식이다.

이런 문제점을 해소하기 위해 애플리케이션 성능 관리를 위한 솔루션, 혹은 IT인프라 관리를 위한 솔루션 등 두어 개 정도의 솔루션에 기반한 AI옵스를 적용해 경영 효율성을 높이는 사례도 알려지고 있다.

물론 단점이나 허점도 없진 않다. 대표적으로 불필요한 기능까지 덧붙여진 탓에 비용 부담이 늘어난 경우다. 즉, AI옵스 도구 안에 내재된 AI 서브시스템의 기능을 취사 선별하기 어려워서 자신이 그다지 사용하지 않는 기능도 구입해야 하는 상황이 그것이다.

전문가들은 “그러나 이는 단점이라기보단, 도구의 설치 방법과 설정, 그리고 기존 부서와 클라우드옵스 부서의 사용 방식에 따라 달라지는 AI옵스의 필연적 속성때문”으로 보고 있다. 특히 AI옵스는 앞으로도 대부분의 클라우드 시스템에서 매우 중요한 배포 대상이 될 것이란 전망이 유력하다. 클라우드나 멀티 클라우드의 기능과 워크로드가 더욱 복잡해질수록, 클라우드의 가치가 높아지기 위해선 AI옵스가 필수라는 지적이다.

그런 가운데 일각에선 데브옵스와 AI옵스를 넘어선 ‘비즈옵스’의 개념도 등장하고 있다. ITIT 앱스와 IT 옵스의 혼합 내지 협업이 데브옵스이고, IT운영과 AI지능화가 AI옵스라면 비즈옵스는 IT 운영과 비즈니스 운영의 혼합 및 협업이라는게 일부 전문가들의 설명이다.

이는 모든 산업과 기업의 디지털화의 완성으로 받아들여지고 있다. AI옵스는 그 직전 단계로서 기업 IT인프라의 완전 지능화로 평가되고 있다.