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  • 디지털 전환(DX)의 동반자, AIOps 도입의 필요성

  • 첨부파일 작성자 관리자
  • 이경수 디지털테크센터 시니어컨설턴트




    디지털 전환(Digital Transformation)의 가속화와 함께 AI(인공지능) 기술의 접목은 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡았다. 데이터 기반의 의사결정을 통해 비즈니스의 효율성을 높이고, 새로운 기회를 창출하기 위한 노력의 일환으로 최근 기업의 IT인프라에도 AI기술을 접목한 AIOps(AI Operations)가 주목받고 있다. AIOps는 빅데이터 및 머신러닝을 활용하여 데이터 분석, AI 모델 관리 및 운영을 자동화하는 프로세스이다. 기업들은 AIOps를 통해 복잡한 프로세스를 간소화하고, 더욱 정교한 데이터를 활용하는 전략을 수립할 수 있다. 이에 본고에서는 AIOps의 개념, 필요성과 KMAC가 수행한 실제 적용 사례를 살펴보고자 한다.




    AIOps는 인공지능 학습과 추론, 배포, 운영, 모니터링까지 AI 수명 주기 전반을 자동화하는 통합 솔루션이다. 데이터 전처리, 분석, 모델링부터 지속 가능한 학습에 이르기까지 모든 단계를 효율적으로 관리할 수 있으며, 현재는 모든 것이 연계될 수 있는 하나의 플랫폼으로 발전했다.
    AIOps 플랫폼은 크게 세 가지 핵심 영역으로 구성된다. 첫째, 인프라 구축 및 데이터 가공 단계에서는 분석 전략 수립, 인프라 설계, 데이터 파이프라인 구축 등이 이루어진다. 이 단계에서는 다양한 소스에서 수집된 데이터를 통합하고 전처리하여 분석 가능한 형태로 만든다. 
    둘째, 빅데이터 분석 및 모델 고도화 단계에서는 머신러닝 알고리즘을 활용한 모델 학습과 최적화가 진행된다. 이 단계에서는 AutoML 등의 기술을 활용하여 모델의 성능을 지속적으로 개선한다. 
    마지막으로, 인사이트 도출 및 지속 가능한 학습 단계에서는 CI&CD(지속적 통합 및 배포) 파이프라인을 통해 모델의 지속적인 개선과 운영이 이루어진다. CI&CD 파이프라인의 개발, 테스트, 배포의 전 과정의 자동화는 기업의 AI 활용 역량을 극대화하고, 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 데이터 기반의 비즈니스 혁신을 가능케 할 것이다.





    AIOps는 다양한 형태의 솔루션을 통해 기업의 데이터 활용과 운영 효율화를 지원한다. AIOps 기반 분석 플랫폼은 데이터 분석가와 시스템 운영자를 위한 통합 환경을 제공하는데, 플랫폼을 구성하고 있는 각각의 솔루션의 종류와 그 특징은 다음과 같다.

    1) HW 자원
     - 클라우드 기반의 HW 대여 솔루션을 활용하여 빠르고 저렴한 가격에 사용이 가능하고 고성능 컴퓨팅 대여를 통한 효율적인 개발이 가능하다.

    2) 인프라 운영
     - 컨테이너 기반 자원 가상화 운영 클러스터 및 분산 저장 자원 클러스터를 활용하여 시스템 부하 시 컨테이너를 자동으로 확장하거나 축소하여 시스템의 유연성을 높이고 지속적인 모니터링을 통해 운영 안정성을 확보할 수 있다.

    3) 데이터 분석 솔루션
     - AI 모델 개발부터 배포까지 모든 과정을 자동화함으로써 개발 생산성을 향상시키고, 모니터링을 통한 지속적인 AI 모델 관리로 운영 효율성이 증대된다.

    4) BI솔루션(대시보드)
     - AI 기반의 맞춤형 인사이트를 실시간으로 확인이 가능하며, 자동화된 데이터 및 AI모델링 파이프라인을 통해 데이터 기반의 전문화된 맞춤형 의사결정이 가능하다.

    5) 생성형 AI 솔루션
     - LLM 기반 지원 솔루션은 코딩 어시스턴트와 질의응답 챗봇을 제공하는데 이는 개발 과정에서 발생하는 오류를 신속히 해결하고, 복잡한 AI 용어를 쉽게 이해할 수 있도록 도와 개발자뿐만 아니라 비전문가의 접근성을 높이는 데 기여한다.






    AIOps 솔루션 도입으로 기업이 기대할 수 있는 효과는 무엇이 있을까? 먼저 AI 개발자 측면에서는 첫째, AI의 학습 속도 및 민첩성 향상을 기대할 수 있다. 자동화된 워크플로우와 지속적인 통합 및 배포 CI&CD파이프라인을 통해 빠르게 모델을 개발, 테스트, 배포할 수 있기 때문이다. 둘째, 기록물 계보 추적으로 재현성 확보가 가능하다. 모든 실험, 데이터 코드 및 모델 버전을 추적하고 관리함으로써 결과의 재현성 보장이 가능하기 때문이다. 마지막으로 협업 및 커뮤니케이션이 개선될 수 있다. 데이터 과학자, 개발자, 운영팀 간의 협업을 촉진하여 더 효율적인 의사소통과 공동 작업이 가능하기 때문이다.
    한편, 실무 담당자 측면에서는 첫째, 지속적인 모니터링을 통해 개선점을 적용하여 플랫폼의 활용성을 높일 수 있다. 둘째, 운영 비용 절감이 가능하다. 리소스 사용의 최적화, 불필요한 작업의 자동화, 클라우드 서비스와의 효율적인 통합이 이를 가능하게 한다. 마지막으로 신속한 의사결정이 가능하다. 자동화된 분석 시스템으로 실시간적으로 데이터 분석이 가능하기 때문이다.
    AIOps는 단순히 운영 효율성을 높이는 데 그치지 않고, 데이터 기반 의사결정을 신속하고 정확하게 할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고 변화하는 시장 환경에 더욱 유연하게 대응할 수 있을 것이다.





    많은 중소기업이 AIOps 도입 초기 단계에서 전문 지식 부족, 초기 투자 부담 등 다양한 어려움을 겪고 있다. AIOps의 성공적인 도입을 위해서는 데이터 인프라 설계, 빅데이터 분석 및 AI 모델링 등 체계적인 전략이 필수이고, 이와 같은 과제를 해결하기 위해 KMAC의 전문 컨설팅을 활용한다면 기업 맞춤형 솔루션 도출과 함께 실행 가능한 로드맵 수립이 가능할 것이다.

    (AIOps 솔루션 사례1)
    라이브커머스 업체 C사는 AIOps 기반의 데이터 처리 솔루션 도입을 통해 생방송 지연 시간을 30초에서 3초로 단축시킴으로써, 모바일 라이브방송에서 고객과의 실시간 채팅이 가능해졌다. 그 결과 고객에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공할 수 있게 되었다. 더불어 동시접속자 수, 시간대별 평균/최대 동시접속자 수 등 스트리밍 지표를 확인할 수 있게 되어 채널 관리의 편의성을 높였다. 

    (AIOps 솔루션 사례2)
    통신업체 L사는 KMAC의 AIOps 기반 VoC(Voice of Customer) 분석 컨설팅을 통해 고객의 일반 문의 데이터에 대한 분석 및 활용전략을 수립하고 문의콜 인입을 효과적으로 감축시키고 고객 문의에 대한 선제적인 대응방안을 마련했다. 이를 통해 고객 여정별 재인입 특성 기반 매뉴얼을 수립하여 전반적인 고객 경험을 개선하였다. 

    이제 AIOps는 단순한 기술이 아니라 기업의 디지털 전환과 미래를 설계하기 위한 도구로써 자리 잡게 되었다. KMAC는 기업의 AIOps 데이터 기반의 전략 수립과 AIOps 도입 수요에 발맞추어 각 산업별 전문가를 통해 혁신적인 컨설팅을 제공하고 있으며 이를 통해 기업의 디지털 전환과 경쟁력 향상을 지원하고 있다.


     

    컨설턴트

    이경수시니어

    • 해당분야 경력 : 6년
    • 담당분야 : DX본부

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    경력사항

    • 경상북도개발공사, 디지털플랫폼정부 대응 추진 전략 컨설팅 사업 PM (2024)
    • 경기도청, AI·마이데이터 기반 고독사 예방 및 대응 서비스 사업 개발 PL (2024)
    • 한국능률협회컨설팅, MLOps 기반 KMAC AI Studio 구축 사업 PM (2024)
    • LG유플러스, 모바일 일반문의콜 빅데이터 분석 사업 개발 PL (2023)
    • 한국데이터산업진흥원, 재현데이터 활용 문제해결은행 시범사업 개발 MB (2023)
    • 한국지능정보사회진흥원, 국민체감 선도 프로젝트 개발 MB (2023)
    • 식품의약품안전처, 부적합 식품 예측 모델 구축 사업 개발 PL (2023)

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