AIOps(AI for IT Operations)

Dynatrace의 AI 엔진인 Davis®가 지속적으로 문제를 찾고 정확한 근본 원인을 분석해 주므로, 심각한 문제로 번지기 전에 몇 분 만에 문제를 해결할 수 있습니다.

BT에서는 혁신이 세 가지 주요 단계로 이루어졌습니다. 먼저, 클라우드로 전환하는 데 발맞춰 프로세스와 서비스를 현대화하기 위해 디지털 운영을 혁신해야 했습니다. 둘째, 현대적 운영 환경의 복잡성을 극복하기 위해 AIOps를 도입하여 문제 감지와 분석을 자동화하고자 했습니다. Dynatrace와 ServiceNow의 고유한 조합이 보다 지능적이고 간편하며 자동화된 서비스 운영을 통해 그러한 기능을 제공하는 데 매우 유용하다고 판단했습니다.

Alex Bell Chief Architect, BT

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AIOps란?

Gartner에서 처음 사용한 AIOps라는 용어는 인공 지능(AI)을 사용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 방식을 일컫습니다. 이는 실질적으로, 스택의 모든 계층에서 데이터를 수집하여 AI 기법으로 지속적으로 분석함으로써 문제를 식별하고 관련 정보를 확보하고 문제 해결을 자동화하는 것을 의미합니다.

근본 원인을 정확하게 분석하고 방대한 양의 불필요한 경보 방지

Davis는 지속적으로 수십억 개의 상관관계를 몇 밀리초 만에 평가하고, 문제를 자동으로 찾아내며, 자동화된 근본 원인 분석을 수행하여 단일 근본 원인과 관련한 모든 문제를 정확하게 찾아냅니다. 기존의 머신 러닝 방식과 달리, 추론이나 시간이 많이 소요되는 모델 훈련이 필요 없습니다. 분석된 근본 원인에 따라 고객 경험에 영향을 미치기 전에 문제를 해결하고 혁신을 위한 작업에 시간을 더 할애할 수 있습니다.

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동적 클라우드 환경을 자동으로 분석

Dynatrace는 변화하는 환경을 중단 없이 실시간으로 자동 분석합니다. Davis는 수동으로 구성하지 않아도 실행 시에 엔터티 관계를 자동으로 탐지합니다. 동적 Kubernetes 환경에서 마이크로서비스를 실행하는 컨테이너화된 프로세스도 자동으로 매핑됩니다.

여러 호스트와 데이터 센터를 기반으로 한 Smartscape 서비스 Dynatrace 스크린샷

고급 옵저버빌리티 데이터에서 AI 기반 분석 정보 제공

고급 observability 기능과 상황별 정보, 인공 지능 및 오토메이션 기술을 결합합니다. Dynatrace는 UX 및 토폴로지 정보를 사용하여 옵저버빌리티를 위한 핵심 항목(메트릭스, 로그 기록 및 트레이스)을 확장하므로, Davis가 관측된 데이터의 컨텍스트를 완벽하게 분석하여 정확한 분석 정보를 제공할 수 있습니다. 오픈 API를 통해 CI/CD 파이프라인, 클라우드 플랫폼, 서비스 관리 도구 등의 외부 데이터 소스를 손쉽게 통합하여 보다 광범위한 AI 처리 작업을 수행할 수 있습니다.