운영의 진화에 대한 필요성

지금 가장 인기 있는 유행어 중 하나는 AIOps입니다. 이 용어는 운영 데이터와 분석 플랫폼을 포함한 지원 기술부터 응답을 자동화하는 데 필요한 도구(즉, 자동화)에 이르기까지 모든 것을 설명하는 데 사용됩니다.

AIOps 라는 용어가 이러한 기술 중 하나만과 혼동되는 경우가 많지만, 실제로 AIOps는 적응형 애플리케이션을 활성화하는 데 중점을 둔 포괄적인 운영 방식입니다. 즉, 가용성을 유지하고, 성능을 최적화하고, 보안을 보장하기 위해 조건에 적응하는 애플리케이션입니다. 

실제로 AIOps는 자동화에 관한 것만은 아닙니다. 또한 원격 측정(운영 데이터)이나 머신 러닝을 통해 발견한 통찰력에 관한 것만이 아닙니다.

그것은 분명히 사람들을 없애는 것이 아닙니다. AIOps는 관리 가능한 운영 직원으로 점점 더 커지는 디지털 비즈니스 포트폴리오를 처리할 수 있도록 하는 힘의 증폭 장치로서 점점 더 중요해지고 있습니다.

운영 측면에서 AI는 기업이 디지털을 기본으로 하는 세상에서 운영하는 데 필요한 디지털 서비스 및 제품의 성장하는 포트폴리오를 효과적으로 확장하고, 보호하고, 제공할 수 있도록 하는 것입니다. 운영에는 두 가지 이유로 기계 지원이 필요합니다.

1. 기업들은 이미 지난 1년 동안(2020년 → 2021년) 자동화와 관련된 기술 부족이 엄청나게 증가했다고 보고했습니다. 문제를 해결하기 위해 더 많은 사람을 투입하는 것은 결코 좋은 답이 아니며 , 적합한 사람을 찾는 것뿐만 아니라 필요한 기술을 갖춘 적합한 사람을 찾는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.
    
2. 보안과 배달을 제공하는 서비스를 포함한 포트폴리오는 클라우드, 코어, 에지에 점점 더 분산되고 있습니다. 당사의 연례 조사에 따르면, 엣지가 이미 9%의 애플리케이션과 26%의 배달 및 보안 서비스에 사용되어 모든 가능한 배포 위치에 걸쳐 상당한 확산이 있는 것으로 나타났습니다.

현대적인 운영 방식(SRE, 클라우드)을 도입하더라도 운영 측면에서 발생하는 변화는 여전히 주로 인간에 의해 주도됩니다. 운영상의 결정은 인간에 의해 내려지고, 인간에 의해 체계화되고, 인간에 의해 생산에 반영됩니다. Agile을 사용하여 개발된 애플리케이션과 매우 유사합니다. 결국 여러 방법론이 디지털 서비스를 제공하기 위해 거래형 (전통적) 배포 모델과 충돌하게 되었고, 우리의 모드는 혼합되어 있습니다. 구성 변경 사항은 사람이 "양식"을 작성한 다음 배포를 위해 자동화된 시스템에 제출하는 방식으로 매우 트랜잭션 방식으로 전달됩니다.

임원의 63%가 파이프라인 인프라를 설정할 때 수동 프로세스가 너무 많다고 말하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 우리가 2021년에 실시한 조사에 따르면, 오늘날 SRE 관행을 사용하여 인프라와 애플리케이션을 운영하는 조직의 비율이 놀라울 정도로 낮은 것으로 나타났습니다. 하지만 이런 과정을 자동화하는 것이 IT와 비즈니스 리더들에게 더 바람직할 것입니다. 기술적 역량은 오늘날에도 존재합니다. 시스템은 관련 데이터를 수집하고 처리한 후 적절한 정책을 수립할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 운영 조건을 조정하는 API를 통해 해당 정책에 따라 조치를 취할 수 있는 기능과 결합하면, 연속적인 파이프라인에서 나머지 수동 프로세스를 자동화하는 것도 충분히 가능합니다.

그러나 자동으로 적응할 수 있는 능력을 갖추려면 IT 전반에서 상당한 변화가 필요합니다. 과거에 시도했던 것처럼 간단히 볼트로 고정할 수는 없습니다. 예를 들어, 원격 측정에 대한 필요성을 해결하기 위해 우리는 오랫동안 에이전트와 시뮬레이션을 필요로 하는 기존 모니터링 솔루션에 의존해 왔습니다. 이러한 접근 방식은 워크로드가 마이그레이션되거나 컨테이너의 경우 일시적일 때 운영 비용과 시간이라는 형태로 허용할 수 없는 오버헤드를 추가합니다. 실시간 적응형 아키텍처를 지원하려면 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션의 기본 계측이 필수입니다.

마찬가지로, 우리는 새로운 공격을 막기 위한 보안 이니셔티브와 솔루션이 실패하는 모습을 보았습니다. 왜냐하면 이러한 보안 이니셔티브와 솔루션은 위협이 발견된 후에야 삽입되는 임시방편에 불과한 경우가 너무 많기 때문입니다. 진화하는 공격으로 인한 지속적인 위협에 대한 보안 조치의 적응성을 보장하려면 기본 보안 및 포괄적인 거버넌스가 필요합니다.

따라서 운영의 발전이 필요합니다. 혼합된 운영 모델은 완전히 디지털화된 비즈니스에 맞게 확장할 수 없습니다. 자동화된 시스템에서 수동적이고 인간 중심적인 결정과 업무에 의존함으로써 발생하는 혼란으로 인해 변화 시기를 예측하는 것이 불가능하며 인간의 실수로 인한 위험이 발생합니다.

이러한 비효율성을 해결하고 위험을 완화하려면 아키텍처에 대한 보다 적응적인 접근 방식이 필요합니다. 인간의 개입이 거의 없거나 전혀 없이 필요에 따라 애플리케이션이 스스로 확장, 축소, 방어 및 복구되는 것을 볼 수 있는 시스템입니다.

차세대 운영의 결정적 특징은 적응성이며, 우리는 이를 적응형 앱 이라고 부릅니다.

Adaptive Apps는 제품이 아닙니다. 상자에 담아서 서버에 배포할 수는 없습니다. 이는 디지털 조직의 적응력을 강화하는 데 중점을 두고 운영을 재편하는 구조적 접근 방식입니다. 즉, 오늘날 비즈니스의 디지털 면모를 보여주는 애플리케이션과 서비스입니다.

이는 사소한 변화가 아닙니다. 인터넷의 첫 번째 물결이 기업들이 "온라인 진출"을 위해 경쟁하면서 야기한 혼란은 기업들이 완전한 디지털 엔터티로 운영되도록 추진함에 따라 다시 일어날 것입니다. 모든 관련 시스템에서 운영 데이터를 생성(계측)하고 통합 데이터 플랫폼에 수집해야 합니다. 여기서 머신 러닝이 데이터를 분석하여 숨겨진 관계와 패턴을 찾아내고, 이를 통해 보안, 가용성, 애플리케이션 및 디지털 서비스의 성능에 중요한 통찰력과 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 정보, 이러한 통찰력은 이후 공격을 중단하고, 장애를 해결하고, 성능을 최적화하는 정책과 구성을 자동으로 조정하는 인프라, 애플리케이션 및 시스템에 대한 변경을 주도해야 합니다.

이러한 기능은 광범위하며 단순히 클라우드로 마이그레이션하거나 엣지로 배포하는 것보다 더 많은 노력이 필요합니다. 디지털 비즈니스의 핵심인 엔터프라이즈 아키텍처는 이전에는 존재하지 않았기 때문에 포함되지 않았지만 이제는 코어, 클라우드, 엣지에서 머신 러닝, 분산 애플리케이션, 자동화를 지원하기 위해 존재해야 하는 요소를 통합하기 위해 현대화되어야 합니다.

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