대다수 관리자들, 인공지능에 의한 관리기법을 선호하는 것으로 나타나 Most managers want IT operations managed by artificial intelligence

Most managers want IT operations managed by artificial intelligence

AIOps -- or artificial intelligence for IT operations -- may help take the complications out of the Ops side of things.

By Joe McKendrick for Service Oriented | August 25, 2018 -- 16:36 GMT (00:36 GMT+08:00) | Topic: IT Priorities

"AIOps" may be another new mashed-up term for the xOps lexicon, but it appears to have captured the attention of many an IT manager. A new survey finds a majority of IT managers, 68 percent, are working with or considering AIOps, or artificial intelligence for IT operations.

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대다수 관리자들, 인공지능 관리기법 선호 IT관리자들 68% 업무진행에 AI 고려   인공지능 기술을 정보기술 운영에 접목시킨 AIOps는 IT의 운영데이터를 기반으로 이들 패턴을 분석해 운영자가 보유한 지식이 아닌 데이터에 기반을 둔 시스템적인 예측에 의존하여 비정형 데이터와 실시간 분석이 가능하다는 장점을 지니고 있어 올해 많은 주목을 받고 있는 IT기술이라 볼 수 있겠다. OpsRamp社에서 실시한 설문조사에 의하면 IT관리자들 대다수인 약 68퍼센트 가량이 AlOps 또는 IT운영을 위해 인공지능을 고려하여 업무진행을 고려하고 있는 것으로 나타났으며, AlOps를 통해 합법적인 신호나 중요하지 않은 신호를 구별하는데 운영자들에게 도움을 줄 수 있는 것으로 조사된 것으로 나타났다고 한다. 이에 시스템 경고와 관련해 보다 의미있는 결과를 얻기 위해 AlOps 기능을 활용하고 있다고 응답한 사용자가 무려 73퍼센트에 달하는 것으로 나타날 정도라고 한다. [출처: http://info.opsramp.com/aiops-report] 결국 AlOps는 어떠한 사물이나 구조에 적합한 것일까? 이러한 물음에 대해 Forbes지의 클라우드컴퓨팅 전문가인 Janakiram MSV씨는 AlOps에 대해 아래와 같은 잠재적 사용케이스를 언급하였다고 한다. 1) 용량 계획 - 기업체들의 업무가 클라우드 환경으로 이전함에 따라 클라우드 서비스 제공업체는 신규 구성을 추가해 복잡성을 증가시킬 뿐 아니라 인공지능을 접목시켜 업무를 서버와 가상시스템의 구성에 결부시킬 수 있다고 한다. 이에 AlOps는 정확한 저장위치 선택, 네트워크 구성 및 심지어 저장장치의 유입량 처리를 권장할 수 있을 것으로 예상되고 있음 2) 자원 이용 - AlOps를 사용하면 관리자가 데이터 기반의 기반설비를 지능적으로 조정되는 예측치에 의존하게 되며, 현재와 사용이 예상되는 패턴을 기반으로 스스로 재구성하는 방식을 배울 수 있게 된다고 한다. 3) 저장 관리 - 인공지능을 저장장치 운영에 도입하여 디스크관리 및 재구성 같은 일상적인 업무가 자동화될 수 있을 것이라고 한다. 또한 예측분석기법을 통해 새로운 볼륨을 미리 추가하여 자동적으로 저장장치 용량을 조절할 수 있게 된다고 한다. 4) 이상 탐지 - 실제 소요자원을 정확히 발견해 정확하게 표시하여 IT팀이 근본적인 원인을 실시간으로 분석하는데 도움을 줄 수 있다고 한다. 5) 위협 탐지 및 분석 - 향상된 기기학습 알고리즘을 활용해 기반설비 내 예상치 못한 잠재적 위협 및 활동을 식별할 수 있을 것이라고 한다. 이번 조사를 통해 수동적인 작업을 없애거나 줄이기 위한 핵심요소로 AlOps가 활용될 수 있을 것으로 예상되고 있어 근본적인 IT운영의 원인분석을 개선하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다는 결과가 도출된 것으로 보인다. ndsl.kr

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AIOps may help IT managers "differentiate between legitimate signals and inconsequential noise," according to the authors of a recent survey from OpsRamp. The survey finds nearly three-quarters (73 percent) are taking advantage of AIOps capabilities to gain more meaningful insights related to system alerts.

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So, where does AIOps fit into the scheme of things? In a recent Forbes post, Janakiram MSV outlined the following potential use cases for AIOps.

Capacity planning: "As enterprise workloads start to migrate to the cloud, cloud providers will continue to add new configurations, which will only increase the complexity. By applying AI, workloads can be mapped to the right configuration of servers and virtual machines. After running the workload in its peak state, AIOps can recommend the correct instance family type, storage choices, network configuration, and even the IO throughput of storage."

Resource utilization: "With AIOps, administrators will rely on predictive scaling in which the infrastructure intelligently adjusts itself based on historical data. It will learn how to reconfigure itself based on the current and anticipated utilization pattern."

Storage management:"By bringing AI to storage ops, mundane tasks such as calibrating disks and reconfiguring them are automated. Through predictive analytics, storage capacity is automatically adjusted by adding new volumes proactively.AI can tackle fundamental to advanced operations related to storage management."

Anomaly detection: "AIOps can accurately highlight these outliers by pinpointing the actual source, which can help IT teams in performing efficient root cause analysis almost in real-time."

Threat detection and analysis: "Advanced machine learning algorithms can be used to identify unexpected and potentially unauthorized and malicious activity within the infrastructure." The OpsRamp survey shows 58 percent of respondents noted that AIOps would help extract signal from noise in a complex organization. A majority (51 percent) said that up to half of all incidents were recurring. Meanwhile, 48 percent of respondents described their current alert volumes as too noisy, too high, or both.

The OpsRamp survey also finds AIOps is key to eliminating or reducing manual work. At least 74 percent of respondents wanted to use AIOps to automate tedious tasks. In addition, 66 percent of respondents indicated that AIOps would help improve root-cause analysis.

https://www.zdnet.com/article/enter-aiops-artificial-intelligence-guiding-it-operations/

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