Dynatrace 고객은 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 자사의 AIOps 전략에 Dynatrace를 핵심 솔루션으로 활용했습니다. 복잡한 IT 환경을 관리하는 것부터 원활한 고객 경험을 보장하는 것에 이르기까지, IT 부서에 대한 요구는 그 어느 때보다 커졌습니다. 이러한 복잡성을 관리하기 위해 조직들은 인공 지능(AI)을 활용하여 운영을 최적화하고 프로세스를 간소화하며 효율성을 제공하는 IT 운영 접근 방식인 AIOps로 전환하고 있습니다. Dynatrace 고객 중 하나인 TD Bank는 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 Dynatrace를 AIOps 전략의 핵심 솔루션으로 활용했습니다.
AIOps로 전환하는 이유는 무엇인가요?
AI for IT Operations(AIOps)는 이벤트 상관관계, 이상 감지, 근본 원인 분석에 AI를 활용하여 IT 프로세스를 자동화하는 기술입니다. 운영을 간소화하고 효율성을 높이며 비용을 절감하고 혁신을 촉진함으로써, 복잡한 멀티클라우드 환경을 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. AIOps는 옵저버빌리티 플랫폼과 연동되어 클라우드 애플리케이션의 성능 및 보안 문제를 찾아내고 해결함으로써 운영에 지장을 주기 전에 미리 문제를 방지하는 데 도움을 줍니다. 현대적 클라우드 IT 환경에 수반되는 데이터 복잡성이 폭발적으로 커지면서 AIOps 채택 사례가 빠르게 증가하고 있습니다. 연간 170억 달러에 달하는 AIOps 시장에서는 대기업들이 AIOps와 디지털 경험 모니터링 도구를 통합하는 사례가 갈수록 늘어나고 있으며, 향후 몇 년 동안 채택률이 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 AIOps 중요성을 단적으로 보여줍니다. AIOps 분야의 리더이자 선구자인 Dynatrace는 AI 기반 근본 원인 분석을 사용하여 정확하고 유용한 인사이트를 제공함으로써 기업이 전사적으로 운영을 자동화할 수 있도록 지원합니다.
옵저버빌리티 기반 AIOps 전략을 채택한 TD Bank
미국 10대 은행 중 하나로, 1조 4,000억 달러의 자산과 2,700만 명의 고객을 보유한 TD Bank는 고객을 모든 비즈니스의 중심에 두고 있습니다. 기업 모니터링 팀이 기존 온프레미스 데이터 센터에서 하이브리드 멀티 클라우드 환경으로 은행의 디지털 생태계를 현대화하면서, TD Bank는 기존 모니터링 도구로는 처리할 수 없는 복잡성으로 인해 상당한 어려움에 직면했습니다. TD Bank의 현대화된 기술 스택은 갈수록 더 복잡해져서 운영 효율성이 저하되었습니다. 결국 이 은행은 각각 단편적인 인사이트를 제공하는 다수의 모니터링 도구를 사용하기에 이르렀습니다. 이 단절된 접근 방식은 효과적으로 협업을 진행하고 문제를 신속하게 해결하기 어렵게 만들었습니다. Dynatrace 통합 옵저버빌리티 플랫폼은 정보 분석을 위한 단일 소스를 TD Bank에 제공하여, 전체 기술 스택에 걸쳐 엔드 투 엔드 가시성을 보장했습니다. Dynatrace를 중심으로 AIOps 전략을 구현한 TD Bank 팀은 IT 인시던트 발생 건수를 줄여 고객 신뢰도를 높였습니다.
신뢰성 제고를 위한 빠른 응답
Dynatrace의 가장 큰 특징은 빠르고 정확한 답변을 제공하는 능력입니다. 그 덕분에 TD Bank는 거래 실패를 식별하고 해결하는 데 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있었습니다. AI가 제공하는 명확성을 바탕으로, 이 은행은 문제의 근본 원인을 즉각적으로 파악하여 사전에 인시던트를 식별하는 비율을 25% 높이고 응답 속도를 20% 가속화할 수 있었습니다. 이 같은 효율성 덕분에 거래 실패율이 0.16%에서 0.06%로 크게 감소했습니다.
비용 최적화 및 효율성
TD Bank는 Dynatrace를 활용하여 옵저버빌리티 도구를 통합하고 상당한 비용 절감 효과를 실현할 수 있었습니다. Dynatrace는 플랫폼 기반의 엔드 투 엔드 옵저버빌리티 접근 방식을 통해 이 은행이 최대 7개의 중복 모니터링 솔루션을 없애고 인프라 및 라이선스 비용을 최대 45%까지 절감할 수 있도록 해주었습니다. 비용 절감 이상의 효과로, 이번 통합을 통해 TD Bank의 팀은 반복적인 유지보수 업무에서 벗어나 혁신에 집중할 수 있게 되었으며, 이는 추가적인 운영 효율성 향상으로 이어졌습니다.
고객 만족도 향상
TD Bank에게 고객 만족도는 무엇보다 중요합니다. Dynatrace AI 기능의 효율성 덕분에 이 은행은 고객 불만을 60% 이상 줄이고 문제 해결 속도를 20% 높일 수 있었습니다. 정확한 답변을 통해 TD Bank의 팀은 문제를 신속하게 파악하고 고객 문의를 해결하여, 전반적인 고객 경험을 개선하고 은행의 디지털 서비스에 대한 신뢰도를 높일 수 있게 되었습니다.
Dynatrace의 AIOps 구현 방식
AI 기반 근본 원인 분석
Dynatrace AIOps 기능의 핵심에는 Power-of-Three AI 엔진인 Davis®가 있습니다. Davis는 인과형, 예측형, 생성형 AI를 사용하여 문제의 근본 원인과 영향을 비롯한 세부적인 인사이트를 제공합니다. TD Bank의 경우, 이 기술은 문제를 신속하게 식별하고 해결하여 고객 서비스 중단을 최소화하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
자동화된 문제 해결
Dynatrace는 일상적인 업무와 일반적인 문제에 대한 대응을 자동화함으로써 TD Bank와 같은 기업이 제로 터치 운영을 실현할 수 있도록 지원합니다. 이 자동화 기술은 효율성을 높일 뿐만 아니라 팀이 중대한 문제를 신속하게 해결하여 다운타임을 최소화할 수 있도록 보장합니다.
예측 분석
Dynatrace AI 기반 예측 분석 기술은 발생 전에 잠재적인 문제를 미리 예측할 수 있는 기능을 제공합니다. 기업 입장에서 이는 경쟁에서 앞서 나가고, 비즈니스의 중단을 방지하며, 원활한 운영을 보장하는 효과로 돌아옵니다. TD Bank는 이러한 기능을 사용하여 리스크를 예측하고 완화하여 고객의 원활한 뱅킹 경험을 보장하고 있습니다.
AIOps의 광범위한 효과: IT 운영 혁신
AIOps는 단순한 도구가 아니라 하나의 혁신 전략입니다. AI를 IT 운영에 통합함으로써 기업은 탁월한 효율성, 민첩성, 복원력을 얻을 수 있습니다. IT 운영의 미래는 AI에 있으며 Dynatrace가 이 변화를 주도하고 있습니다. Dynatrace는 오랜 역사를 자랑하는 AI 전문성과 혁신적인 AIOps 플랫폼을 바탕으로 비즈니스 운영 방식을 혁신하고 있습니다. TD Bank의 성공 사례는 Dynatrace가 고객 데이터의 숨겨진 가치를 실현하고 AI 기반 운영의 실질적인 이점을 극대화하는 데 어떻게 도움이 되는지 잘 보여줍니다.