생성형 AI를 품은 하이퍼모달 AI 기술로 IT 운영 자동화의 새로운 지평을 열다

기술이 발전하면서 IT 운영 자동화의 범위와 성능도 점점 향상되고 있습니다. 특히 생성형 AI(Generative AI) 기술이 이 분야에 미치는 영향은 무시할 수 없습니다.

 

범위 확대

 

일반적인 AI 기술과는 다르게 생성형 AI는 기존에 알려지지 않은 패턴까지도 인식하고 학습이 가능합니다. 이런 능력 덕분에 네트워크 트래픽 패턴을 분석하여 잠재적인 보안 위협을 탐지하거나, 시스템 성능 데이터를 분석하여 장애를 예측하는 등 IT 운영에서 수행되는 다양한 작업을 더욱 체계적으로 자동화할 수 있습니다.

 

정확성 향상

 

생성형 AI는 데이터의 불완전성이나 잡음에도 불구하고 높은 정확성으로 결과를 도출할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스의 오류 로그를 분석하여 정확한 원인을 파악하거나, 성능 저하의 근본적인 원인을 찾아내는 것이 가능합니다. 이에 따라 IT 운영에서 발생하는 오류를 줄이고, 서비스의 안정성을 높일 수 있습니다.

 

속도 향상

 

생성형 AI 기술은 기존에 학습된 데이터를 기반으로 새로운 데이터를 빠르게 생성하는 능력이 있습니다. 이를 통해 문제를 신속하게 해결하고, 서비스 가용성을 높일 수 있습니다. 예를 들면, 시스템 성능 데이터를 기반으로 새로운 성능 테스트 케이스를 생성하거나, 보안 위협 데이터를 바탕으로 새로운 보안 대응 솔루션을 개발하는 것이 가능합니다.

 

Dynatrace의 하이퍼모달 AI 플랫폼 ‘Davis CoPilot’

 

Dynatrace는 생성형 AI 기술을 한 요소로 삼는 하이퍼모달 AI 플랫폼을 통해 자동화의 새로운 지평을 열고 있습니다. 흔히 알고 있는 최신 생성형 AI 서비스가 제공하는 멀티모달을 IT 운영 측면에서 재해석한 기술이라 보면 됩니다.

 

Dynatrace는 Davis AI에 하이퍼모달 AI 플랫폼을 적용한 Davis CoPilot을 제공합니다. Davis CoPilot은 사용자가 자연어로 쿼리를 작성하거나 데이터 대시보드를 쉽게 만들 수 있도록 지원합니다. 그뿐만 아니라 고객의 하이브리드 및 멀티클라우드 생태계를 고려하여 워크플로 자동화 방안도 제시합니다. IT 운영자가 늘 곁에 똑똑한 동료를 두고 필요한 때 필요한 도움을 즉시 받는다고 생각하면 됩니다.

온프레미스부터 하이브리드 멀티 클라우드까지, 복잡한 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서도 Davis CoPilot은 하이퍼모달 AI 기술을 활용하여 모니터링 및 문제 해결을 위한 자동화를 제공합니다. Davis CoPilot의 심장인 하이퍼모달 AI 기술은 예측, 인과, 생성형 AI의 강점을 모두 결합하여 운영, 보안, 개발, 그리고 비즈니스 팀에게 전반적인 생산성 향상을 제공합니다. 이를 통해 Dynatrace는 다양한 데이터 유형에 비교할 수 없는 정밀도로 메트릭, 추적, 로그, 이벤트 등을 분석합니다.

 

l  Predictive AI: 예측 AI는 머신러닝과 통계적 방법을 활용하여 과거 데이터를 분석하고, 이를 토대로 미래 조치를 예측합니다.

l  Causal AI: 인과 AI는 복잡한 토폴로지와 데이터에서 문제의 근본 원인을 신속하게 찾아내고, 보안 위험을 분류하며, 필요한 조치를 자동으로 실행합니다.

l  Generative AI: 생성형 AI는 자연어 처리 기술을 활용하여 쿼리나 대시보드를 자동으로 생성하고, 워크플로우를 자동화합니다.

 

하이퍼모달 AI 기술이 IT 운영 현장에서 빛을 발할 때는? 바로 결합은 관찰 가능성과 보안에서 높은 정확성과 재현성이 필요한 경우입니다. Davis CoPilot은 예측 AI와 인과 AI를 기반으로 컨텍스트를 제공하며, 생성 AI는 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.

 

블랙프라이데이 시즌도 걱정 없는 이유

 

IT 운영팀이 가장 큰 부담을 가질 때는 트래픽이 폭주하는 특정 시점이나 시즌입니다. 관련해 소매 업계에서는 블랙프라이데이가 가장 부담스러운 시즌으로 꼽힙니다. 이 시즌을 예로 하이퍼모달 AI 기술이 어떻게 현장의 고민을 해결할 수 있는지 가상의 시나리오를 살펴보겠습니다.

 

급격히 사용자가 몰릴 때 IT 운영팀은 서비스 장애나 지연 그리고 기타 사용자 경험에 영향을 끼칠 요인들을 찾기 위해 모니터링 화면에서 눈을 떼지 못합니다. 관리자는 Davis를 활용해 자동으로 문제를 발견하고, 토폴로지, 트랜잭션, 그리고 코드 레벨의 정보를 통해 문제의 근본적인 원인을 파악합니다. 그리고 이슈 해결을 위해 Davis CoPilot의 도움을 받아 즉시 대응에 나설 수 있습니다.

 

Davis CoPilot은 인과 AI를 활용하여 종속성 정보와 같은 추가적인 컨텍스트를 고려하며, 자연어로 된 질문을 DQL 쿼리로 자동 변환합니다. 또한, Davis CoPilot을 활용하면 ChatOps, DevOps 및 ITSM 도구와 연계한 자동 수정 워크플로우를 손쉽게 구현할 수 있습니다. 이런 특징으로 인해 Davis CoPilot을 이용하면 블랙프라이데이와 같은 일손이 부족한 시즌에 마치 인력을 충원해 운영팀을 보강한 것 같은 효과를 거둘 수 있습니다.

 

이상으로 차세대 AI 기술이 IT 운영을 어떻게 바꿀 수 있는 지 Davis CoPilot을 통해 알아보았습니다. 더 자세한 사항이 궁금하다면 락플레이스로 연락바랍니다