IT인프라 이상 실시간 감지해 자동으로 진단·대처



기업이 다루는 데이터가 날로 폭증하면서 IT인프라 내에서 관리해야 할 리스크도 계속 커지고 있다. IBM에 따르면 시스템 정지로 인한 기업들의 연간 손실 비용은 265억 달러에 이르고 있다.

단순 비용 손실 뿐만 아니라 매출 감소와 생산성 하락, 기업 이미지 실추 등의 기회비용까지 고려한다면 시스템 다운타임을 줄이는 건 기업들이 한시 바삐 해결해야 할 과제임이 확실하다.

기업의 IT시스템에 장애가 발생하면 어디에 문제가 발생했는지 찾는 데만 평균적으로 짧으면 1시간, 길면 이틀까지 걸린다. 문제를 완전히 해소하는 데는 수일이 소요될 수도 있다. 많은 최고정보관리책임자(CIO)들은 이런 문제를 인공지능(AI) 통해 해결할 수 있기를 기대해왔다.

이런 기업들의 요구에 부응해 '빅블루' IBM이 IT인프라의 이상을 실시간으로 감시하고 진단, 대처하는 과정까지 AI로 자동화 한 'IBM 왓슨 AIOps' 솔루션을 14일 공개했다.

왓슨은 어느 로케이션에 어떤 이벤트가 발생했는지 과거 유사한 사례를 분석해 찾아내고, 이로 인해 발생할 수 있는 문제를 예측해 보여준다. 또 문제 해결 방법도 과거 데이터 분석을 통해 단계별로 제시해준다.

이 솔루션은 레드햇의 컨테이너 기반 소프트웨어 '오픈시프트'를 통해 하이브리드 클라우드 환경에도 적용할 수 있다. 또 '슬랙' '박스' 등 업무용 협업 도구와 연동하거나 '매터모스트' '서비스나우' 등 기존 IT 모니터링 솔루션과도 함께 사용할 수 있다.

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 확산 이후 급속도로 확산되고 있는 원격회의와 재택근무 등 온라인 협업이 대면 근무를 대체하면서 이런 시스템 자동화의 중요성은 더 커질 전망이다. IDC에 따르면 2024년까지 AI로 역량을 강화한 기업과 그렇지 않은 기업의 고객, 경쟁사, 규제기관, 파트너 대응 속도는 50% 이상 차이가 날 것으로 전망된다.

한선호 한국IBM 데이터·AI 사업 총괄 상무는 "코로나19 위기와 원격 근무 수요 증가로 인해 AI 자동화에 대한 요구가 전례 없는 속도로 높아지고 있다"며 "IBM은 자동화를 통해 기업이 더 큰 사업 성과를 거두고 비용을 절감할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.