모든 시선이 자동화에 집중
다가올 2025년 애플리케이션 전략 현황에 대해 자세히 알아보고 싶지 않으셨다면 계속 읽어보세요. 당신은 기다릴 수 없다는 것을 알게 될 것입니다.
오랜 독자라면 제가 자동화를 얼마나 좋아하는지 잘 알고 계실 겁니다. NetOps에서 DevOps와 유사한 방법론을 채택하든, API를 통한 클라우드와 유사한 운영 자동화로의 전환을 수용해야 할 필요성이든, 디지털 비즈니스의 운영 건강에 자동화가 중요하다는 것은 내 콘텐츠에서 끊임없이 언급되는 주제입니다.
자동화 실행
이제 저는 애플리케이션 제공 및 보안에 얽매이기 시작한 것보다 더 오랫동안 리프 탱크를 보관해 왔습니다. 단 5년 만에 이룬 발전은 정말 놀라울 정도였습니다.
2020년에는 센서가 흔했지만, 오늘날에는 전체 해양 생태계의 건강을 최적화하는 데 필요한 조치를 추진할 수 있는 점점 더 많은 매개변수에 대한 데이터를 제공합니다. 테스트 데이터를 기반으로 보충제 복용량을 자동으로 조절하거나 불가피한 문제에 대한 알림을 제공하는 등 내가 사용하는 시스템은 수조가 번성하는 데 필요한 안정성을 보장합니다.
테스트부터 자동 투여, 알림, 비용 관리까지 오늘날의 산호초 수족관 제어 시스템은 거의 자율적이며 IT의 운영 자율성이 어떤 모습일 수 있는지에 대한 좋은 예입니다.
내 산호초의 제어 시스템은 지침 없이 작동하지 않는다는 점을 알아두는 것이 중요합니다. 동일한 인터페이스를 통해 모든 기능을 수동으로 제어할 수 있습니다. 투여량은 주어진 매개변수에 대해 원하는 값을 설정하고(SLO) 가장 최근의 테스트 결과에 따라 해당 목표를 충족시키기 위해 주어진 보충제를 투여하는 데 시스템이 얼마나 여유를 갖는지를 조정하여 제어합니다(SLI).
운영과 유사점을 발견하신다면 축하드립니다! 당신도 내가 보는 것을 보죠.
그리고 특히 수동으로 작업을 수행하려고 할 때 비슷한 좌절감을 느낄 수도 있습니다. 불일치, 변동성, 무작위 사건, 누락된 수유.* 작업을 수동으로 관리하려고 할 때 항상 처리해야 할 어떤 종류의 비상 상황이 있습니다.
미래는 AIOps입니다
따라서 우리의 연례 조사 에서 운영 자동화에 대한 열망이 드러났다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 기술 리더들은 IT 분야를 운영하는 더 효율적인 방법을 갈구하고 있습니다. 안정성이 최적화 능력을 만들어내고, 건강한 성장을 위해서는 최적화가 필수적이라는 사실을 알고 있기 때문입니다. 그리고 우리가 '대부분'이라고 말할 때, 실제로는 '대부분'을 의미합니다.
단 4%만이 생성 AI가 운영 업무에 도움이 되는 데 관심이 없다고 답했습니다. 그 사이에 나머지 사람들은 정책, 스크립트, 구성 생성과 같은 작업을 생성적 AI의 도움이 필요한 작업으로 체크 표시하여 오늘날 운영상의 장애물이 정확히 어디에 있는지 알려주었습니다.
하지만 단순히 생성을 지원하는 것 이상으로, 대부분(다시 말하지만, 그렇습니다, 대부분)은 AI가 특정 목표를 달성하기 위해 애플리케이션 제공 및 보안 전반에서 자동으로 기능을 실행하도록 허용할 준비가 되어 있습니다.
- 사용자 성능 개선을 위한 최적화 기능 적용( 72% )
- 비용 최적화를 위한 트래픽 조정( 59% )
- 0-day 취약점을 완화하기 위한 규칙 자동 주입( 59% )
이는 응답자들이 가치 있다고 말한 AI 조수에 그치지 않고 자율 운영의 영역으로 확대됩니다. 이를 AIOps라고 부릅니다. 전 세계 모든 산업 분야의 IT 의사 결정권자 659명의 응답을 살펴보면서 운영을 가속화하는 힘으로 AI를 받아들이려는 열망이 뚜렷하게 느껴졌습니다.
응답을 분석한 결과, AI와 운영은 가까운 미래에 충돌할 것이고, 이로 인해 IT 운영 방식이 바뀔 것임에 틀림없습니다.
저는 이에 대해 매우 기대하고 있으며, 이것이 애플리케이션 제공 및 보안에 어떻게 적용되는지 보고 싶습니다.
*예, 이는 운영에도 적용됩니다. 사실, 점심을 거르는 일이 드물지 않습니다.