운영 경험 위기

• 분산성과 OES 간의 상관관계: 0.22
  이 부정적 관계는 애플리케이션이 더 많은 환경에 배포될수록 운영 경험이 낮아진다는 의미입니다. 각 환경은 고유한 툴, 정책, 통합 과제를 도입하여 제어권을 분산시키고 대응 속도를 늦춥니다.
• 애플리케이션 수와 OES 간 상관관계: +0.05 
  애플리케이션 양만으로는 운영 마찰과 거의 관련이 없습니다. 하지만 배포와 결합하면 상황이 더 명확해집니다. 앱 수와 환경 수가 모두 많은 조직이 가장 낮은 OES 점수를 기록합니다.

응용 프로그램 규모가 커지면 수직 압력: 더 많은 앱은 더 많은 구성, 정책, 업데이트 관리를 의미합니다. 배포는 수평적 복잡성:을 더합니다. 환경이 늘어날수록 더 많은 통합, 가시성 도구, 그리고 전문 지식이 필요합니다.

이들이 함께 작용하여 운영 속도를 저해하는 복합적인 장애를 만들어냅니다.

금융 서비스, 에너지, 제조업과 같이 OES 점수가 가장 낮은 산업은 동시에 가장 높은 분포와 적용 규모를 자랑하는 산업이기도 합니다. 반면에, 일반적으로 애플리케이션 수가 적고 인프라 토폴로지가 간단한 교육과 의료 분야는 훨씬 높은 OES 점수를 기록합니다.

수년간 자동화 도구에 투자했음에도 운영 작업의 상당 부분은 여전히 수작업으로 진행되고 있습니다. 이 문제는 단순히 레거시 시스템의 문제가 아니라, 도구 간의 격차, 표준화 부족, 그리고 확장을 위해 설계되지 않은 스크립트와 API로 인한 마찰에서도 비롯됩니다.

• 41%의 응답자가 공급업체 API와 상호 작용하거나 스크립트를 작성하는 작업이 가장 많은 시간을 차지한다고 답했습니다.
• 클라우드 네이티브 조직에서도 자동화는 종종 효율적인 오케스트레이션이 아니라 여러 스크립트를 모아둔 수준에 머뭅니다.

이는 하드코딩된 논리와 부족한 지식에 대한 의존도를 낮추는 더 지능적이고 적응력 있는 자동화가 절실하다는 신호입니다.

데이터는 지연과 비효율이 특정 도구나 프로세스에 한정된 문제가 아니라고 보여줍니다. 오히려 여러 승인 단계가 분산되고, 프로세스가 구분되어 있으며, 시스템 통합이 이루어지지 않아 구조적이고 근본적인 문제임을 알 수 있습니다.

• 응답자 거의 30%가 승인이나 인수인계 대기가 지연의 주요 원인이라고 꼽았습니다.
• 18%는 도구 간 통합 부족이 비효율성의 핵심 원인임을 보고했습니다.

이는 워크플로 효율성을 높이는 것이 더 많은 도구를 배포하는 것에 그치는 것이 아니라, 프로세스를 새롭게 설계하고 의도와 행동 간의 지연을 줄이는 피드백 루프를 만드는 것임을 보여줍니다.

자동화 성숙도가 다르더라도, AI 도구에 대한 개방성은 역할과 산업에 관계없이 꾸준히 높은 수준을 유지하고 있습니다. 이 관심은 가상적인 것이 아니며, 운영상의 마찰이 큰 영역과 강하게 연결되어 있습니다.

• AI 관심과 OES 간 상관관계는 -0.62로, 가장 어려움을 겪는 분들이 AI 개입에 가장 준비되어 있음을 나타냅니다.
• 팀은 AI가 인간을 대신하는 것이 아니라 반복적이고 실수가 잦은 작업의 인지적 부담을 줄이기를 기대합니다: 로그 요약, 정책 생성, 상태 보고, 자동 확장 등.

이러한 의지는 강력한 기회를 보여줍니다: 가장 큰 부담을 느끼는 팀에 힘을 실어줌으로써 하향식이 아닌 상향식으로 AIOps 도입을 빠르게 추진할 수 있습니다.

애플리케이션 규모와 분산 인프라의 결합은 독특한 운영상의 도전 과제를 만들어냅니다. 각각의 요인만으로는 OES에 미치는 영향이 제한적이지만, 함께 작용할 때 측정 가능한 마찰을 유발합니다.

• 적용 건수가 많고 다중 환경에 배포되는 산업(예: 금융, 에너지, 제조)은 OES 점수에서 가장 낮은 성적을 기록했습니다.
• 반면에, 앱 포트폴리오와 환경 다양성이 적은 교육과 의료 부문은 훨씬 높은 점수를 기록했습니다.

복잡성은 규모(수직 부담)와 분산(수평 확산)이 늘어날수록 함께 증가하는 복합적인 요소임을 명확히 알 수 있습니다. 바로 이 점에서 AIOps를 포함한 자동화가 단순한 선택이 아닌 필수임을 알게 됩니다.

글로벌 2025년 응용 전략 보고서 현황 데이터는 명확합니다. 산업 전반에서 가장 큰 운영 과제는 이국적이거나 낯선 것이 아니라, 고통스럽게도 익숙한 것들입니다:

• 분산된 배포 구조가 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터 센터, 콜로케이션, 엣지, SaaS 전반에 걸쳐 존재합니다.
• 고도로 디지털화된 분야에서 특히 애플리케이션 수와 속도가 빠르게 증가하고 있습니다.
• {"source":"취약한 스크립트와 부족한 지식에 계속 의존하면 기본 자동화가 취약해지고 확장하기 어렵습니다."}

이러한 현실은 새로울 것이 없지만, 인간의 노력만으로는 해결할 수 없다는 인식이 점점 더 커지고 있다는 점이 새롭게 부각되고 있습니다.

그럼에도 희망적인 점이 있습니다: 실무자들이 이미 준비되어 있습니다. 

{"source":"Survey responses show that the people closest to the pain are also the most willing to change:","ko":"설문조사 응답에 따르면 고통에 가장 가까운 사람들이 변화에 가장 열려 있는 것으로 나타났습니다."}

• 56%는 로그 요약, 스크립트 생성, 정책 집행 등 반복적이거나 복잡한 작업에 AI의 도움이 필요하다고 생각합니다.
• 38%는 AI가 단순히 제안하는 것을 넘어 자동으로 구성 조정을 하고 결정을 내리기를 원합니다.
• 단 6%만이 AI 도구에 전혀 관심이 없다고 밝혔습니다. 이는 변화에 대한 열망이 얼마나 광범위한지 보여줍니다.

이는 문화적 변화를 의미합니다. 팀은 AI를 두려워하지 않고 오히려 AI를 요구하고 있습니다. 인간의 판단을 대체하려는 것이 아니라, 그것을 증강하고, 가속화하며, 지루한 일에서 해방시키려는 것입니다.

끊어진 핸드오프를 해결하기 위해 작성한 모든 스크립트. 수동 승인 때문에 지연된 모든 배포. 시스템 간 소통 문제가 발생해 만든 모든 티켓. 이 문제들은 단순한 불편함이 아니라 운영 부채를 키우는 주된 원인입니다.

디지털 성능이 곧 비즈니스 성능인 세상에서, 그 부채는 곧바로 다음과 같이 연결됩니다:

• 시장 출시 지연
• 보안과 규정 준수 위험이 높아집니다
• 번아웃과 노동으로 인한 인재 이탈

OES는 이 숨겨진 비용을 정확히 파악하여, 어떤 조직이 가장 뒤처질 위험이 높은지 보여줍니다.