일문일답 | “AI 기반 옵저버빌리티, IT 넘어 기업 전반에서 중요해질 것” 다이나트레이스 이효은 지사장

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 아키텍처로 이동하면서 성장, 민첩성, 혁신을 확실하게 경험했다. 하지만 클라우드 복잡성과 폭발적인 데이터 증가로 인해 클라우드 환경을 효과적으로 관리하지 못하는 문제도 함께 나타난 것이 사실이다. 클라우드 옵저버빌리티에 대해 관심이 증가한 배경이다. 

IT 환경 내에서 클라우드 복잡성을 억제하고 애플리케이션, 인프라 및 데이터에 대한 관리 효율성을 높이려면 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템의 현재 상태를 측정하는 기능인 클라우드 옵저버빌리티와 같은 솔루션이 필요하다. 이를 통해 비용을 절감하고 IT 장애를 최소화하며 향상된 사용자 경험을 제공함으로써 비즈니스 가치를 높일 수 있다.

포브스 100대 기업 중 82곳을 포함해 전 세계적으로 3,300여 곳의 엔터프라이즈급 고객사를 확보한 다이나트레이스는 바로 클라우드 옵저버빌리티 및 AI옵스 영역의 선두 기업이다. 인프라에서부터 애플리케이션 그리고 최종 사용자의 체감 성능 및 애플리케이션 보안까지 커버하는 엔드투엔드 옵저버빌리티 플랫폼을 공급하고 있다. 한국 다이나트레이스의 이효은 지사장이 오늘날의 동향과 다이나트레이스의 가치 제안에 대해 서면으로 공유한 답변을 정리했다. 이효은 지사장은 삼성전자, 한국오라클, 하이브리스코리아, SAP, 워크데이코리아의 주요 비즈니스 총괄과 지사장을 역임한 28년 경력의 전문가다. 

Q. 오늘날 기업 CIO와 IT 책임자들이 직면한 도전 과제에 대해 진단한다면?
최신 기술, 특히 클라우드 애플리케이션을 활용하는 조직이 디지털 전환 경쟁에서 중요한 우위를 점하게 된다는 것이 갈수록 명확해지고 있다. 동시에 엔터프라이즈 애플리케이션은 복잡한 오케스트레이션 도구로 관리되는 멀티 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경으로 더욱 분산될 전망이다. 이러한 환경은 마이크로서비스와 일시적인 프로세스로 인해 매우 역동적이다. 이 같은 가변성과 데이터의 속도와 양 때문에 환경을 관리하기가 어려워지고 있다.

따라서 기업들은 빠른 응답 성능과 편의성을 최우선으로 고려하고 있다. 이 같은 높은 수준의 기준을 충족하려면 IT 팀이 애플리케이션을 지속적으로 혁신하고 하루에도 여러 번씩 자주 업데이트해야 한다. 결과적으로, IT 팀은 사용자와 사용자의 경험에 영향을 미치기 전에 실시간으로 문제를 찾아 해결해야 한다. 

동시에 로그포셀(Log4Shell)과 같은 사이버 공격과 취약성이 끊임없이 발생하고 있는 만큼, 엔지니어들은 지속적인 변화에 대응하는 와중에도 엄격한 보안 표준을 준수해야 한다. 오픈소스 패러다임의 사용으로 인해 리스크가 증가하는 지금과 같은 상황에서는 타사 라이브러리 및 모듈을 추적하고 보안 취약성을 지속적으로 파악 및 수정하는 것이 매우 중요하다.

Q. 언급한 과제와 관련해 다이나트레이스의 해법이 차별화되는 지점은 무엇인가?
현대적 IT 및 비즈니스 환경의 당면 과제에 맞게 설계된 새로운 전략을 수용해야 할 필요성이 커지고 있다. AI를 사용하여 자동화를 통해 소프트웨어 개발 라이프사이클의 효율성을 개선하는 AI옵스(AIOps), 즉 IT 운영을 위한 인공지능과 같은 기술이 필요하다. AI옵스 전략을 갖춘 팀은 복잡하고 빠르게 변화하는 환경을 다룰 때 수작업 프로세스를 줄이는 한편, IT 라이프사이클의 주요 영역에서 오류가 발생하기 쉽고 번거로운 작업을 배제할 수 있다. 결과적으로, 팀은 어떤 유형의 환경에서도 끊임없이 가중되는 변화의 속도와 규모에 대응할 수 있으며, 지속적으로 더 많은 인원을 채용해야 하는 부담을 덜면서 직원의 사기를 높이고 이탈을 방지할 수 있다.

다이나트레이스는 옵저버빌리티, AI옵스 및 애플리케이션 보안을 하나의 통합 플랫폼에 결합하여, 대규모의 디지털 환경을 적절히 제공하는데 필요한 정확한 답변과 지능형 자동화 기능을 제공한다. 다이나트레이스의 포괄적인 옵저버빌리티 접근 방식은 전 세계 조직이 클라우드 복잡성을 단순화하고 혁신을 가속화하며 현대적 클라우드에서 더 적은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 지원하고 있다.

이를 통해 조직들은 경쟁력을 유지하면서 자사 서비스를 성공적으로 혁신하고 고객의 신뢰와 충성도를 높일 수 있다. 다이나트레이스 플랫폼은 광범위하고 심층적인 옵저버빌리티와 지속적인 런타임 애플리케이션 보안을 최첨단 AI옵스와 결합함으로써 조직이 디지털 혁신 이니셔티브를 자신 있게 도입하고, 혁신 제품을 더욱 신속하게 제공하며, 부정적인 영향을 미치기 전에 문제를 해결하고, 결함 없고 복원력이 뛰어난 디지털 사용 환경을 언제든지 제공할 수 있도록 지원하고 있다.

Q. 다이나트레이스의 제안은 어느 규모, 어떤 업종, 어떠한 니즈를 가진 기업에게 특히 적합한가? 또 기업은 어떤 시나리오에서 어떤 혜택을 기대할 수 있는가?
다이나트레이스 제안은 업종을 막론해 엔터프라이즈급 규모의 기업에게 적합하다. AI와 자동화를 통해 지금까지와는 다른 차원의 IT 운영 효율성, 신뢰성, 민첩성을 확보할 수 있다. 구체적인 혜택으로는 다음과 같은 것들이 있다.

1) 운영 효율성 향상 : AI옵스는  수작업과 반복 작업을 자동화함으로써 비즈니스 운영의 효율성을 크게 높일 수 있다. 모니터링, 인시던트 관리, 문제 해결 등 다양한 프로세스를 간소화할 수 있으므로, 직원들이 보다 전략적이고 복잡한 업무에 집중할 수 있으며, 더 많은 인력을 채용해야 하는 필요성을 줄일 수 있다.

2) 스마트한 문제 해결 : 문제가 발생하면 AI옵스가 문제의 근본 원인에 대한 지능적인 인사이트를 제공한다. 여러 출처의 데이터 간 상관관계와 의존성을 분석하고 AI 알고리즘을 적용해 문제의 정확한 원인을 식별한다. 이를 통해 기업은 문제를 보다 빠르게 해결하고 잠재적인 다운타임이나 서비스 중단을 최소화할 수 있다.

3) 비즈니스 영향 분석 : AI옵스는 기존의 모니터링에 그치지 않고 IT 인스턴스가 비즈니스에 미치는 영향에 대한 인사이트를 제공할 수 있다. 성능 문제가 주요 서비스, 고객 경험, 수익 창출 활동에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 이 정보를 바탕으로 기업은 비즈니스 성과에 미칠 수 있는 잠재적 영향에 따라 대응의 우선순위를 정해 리소스를 효과적으로 집중할 수 있다.

4) 탁월한 고객 경험 실현 : 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서는 탁월한 고객 경험을 제공하는 것이 무엇보다 중요하다. AI옵스는 웹, 모바일, 다양한 채널 등에 걸친 고객 여정을 모니터링하고 분석하는 데 도움이 된다. 병목 현상, 성능 문제 또는 사용자 경험 문제를 식별함으로써 기업은 디지털 채널을 사전에 최적화하여 원활하고 만족스러운 고객 경험을 보장할 수 있다.

5) 정보에 입각한 의사결정 지원 : AI옵스는 인과 기반 데이터 분석을 통해 도출된 중요한 인사이트를 기업에 제공한다. 따라서 팀은 상황에 맞는 풍부하고 유용한 인텔리전스를 확보하게 되고, 원하는 성과에 따라 작업의 우선순위를 정할 수 있다. 리더는 지출 최적화, 인력 계획, 인프라 최적화, 리소스 할당 등 다양한 의사결정을 정보에 입각해 내릴 수 있다.

6) 효율적인 디지털 전환 : 디지털 전환이 비즈니스의 성공을 견인하고 있지만, 이는 디지털 성능의 모든 측면에서 공통적인 언어와 단일 정보 소스를 활용하여 현대적 환경의 복잡성을 관리할 수 있는 경우에만 가능한 일이다. 이와 관련해 AI옵스 도구는 기업이 멀티클라우드 환경에서 그 양과 다양성, 속도가 끊임없이 증가하는 데이터를 소비 및 분석하고, AI 분석을 적용하여 운영 워크플로우를 효율화, 자동화함으로써 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 지원한다.

7) IT 비용 절감 : 한 연구 결과에 따르면, IT 및 클라우드 운영 팀은 도구와 기술이 필요에 따라 정상적으로 작동하도록 보장하기 위해 전체 업무 시간의 44%를 인프라를 가동하는 데만 허비하고 있었다. 반면, 자동화된 AI옵스 도구를 적용한 금융 서비스 기관은 매년 평균 480만 USD의 비용을 절감할 수 있는 것으로 조사됐다.

Q. 다이나트레이스가 최근 하이퍼모달 AI 개념을 제시했다. 기존 접근법과 어떻게 다른가?
하이퍼모달 AI는 예측형 AI, 인과형 AI, 생성형 AI라는 세 가지 형태의 인공지능을 결합한 AI이다. 예측형 AI, 인과형 AI, 생성형 AI는 아래와 같이 분류할 수 있다.

- 인과형 AI는’Fault Tree’ 분석을 사용하여 사건이나 행동의 정확한 근본 원인과 결과를 파악하는 AI 기술이다.
- 예측형 AI는 머신러닝(ML)과 통계적 방법을 사용하여 과거의 데이터를 기반으로 미래의 행동을 추천한다.
- 생성형 AI는 훈련된 생성형 모델을 사용하여 코드, 텍스트, 기타 유형의 출력을 생성할 수 있는 AI이다.

다이나트레이스 AI는 이러한 형태의 인공지능을 결합할 수 있다는 점에서 다른 회사의 AI와 질적으로 다르다. 이러한 결합이 시너지 효과를 발생시킨다. 또한, 생성형 AI는 데이터 생산 도구이며 오늘날 기술 커뮤니티의 최대 관심사이지만, 생성형 AI의 데이터 생산 품질은 인과형 AI가 제공하는 기본 입력에 크게 의존한다.

인과형 AI가 매우 중요한 이유가 여기에 있다. 인과형 AI를 통해 옵저버빌리티 플랫폼은 상관 관계를 표시하는 데이터를 수집하고 문제의 정확한 출처를 식별할 수 있다. 인과형 AI를 사용함으로써 IT 팀은 문제의 정확한 근본 원인과 영향을 받는 모든 객체를 식별할 수 있을 뿐 아니라 스마트스케이프(Smartscape)의 토폴로지 맵에 이러한 객체들의 관계를 표시할 수 있다.

또한, 예측형 AI를 인과형 AI와 결합하여 사용할 경우 IT 팀은 인과형 AI 위에 머신러닝을 올려 통계를 기반하여 미래에 발생할 수 있는 일을 예측할 수 있다. 이를 통해 IT 팀은 문제가 발생하기 전에 문제를 방지하거나 소프트웨어 코드를 통해 이러한 문제를 자동으로 해결할 수 있다.

Q. 솔루션에 더해 기업들이 당면한 문제를 해결하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해 별개로 감안해야 할 요인이 있다면 무엇인가?
적시에 올바른 의사 결정을 내리기 위해서는 고품질의 데이터가 필요하다. 최근 다이나트레이스 연구에 따르면, 2024년에는 기업이 더 스마트한 자동화와 더 빠른 의사 결정을 추구함에 따라 데이터 옵저버빌리티가 필수가 될 전망이다.

데이터의 양이 계속 증가하면서 기업은 더 빠르고 더 큰 규모로 데이터를 수집하고 분석하는 방법을 모색하고 있다. 그러나 품질이 낮은 데이터로 인한 비용과 위험은 그 어느 때보다 커지고 있다. 최근 설문 조사에서 데브옵스 실무자의 57%는 데이터 옵저버빌리티가 없기 때문에 규정을 준수하는 방식으로 자동화를 추진하기 어렵다고 응답했다.

결과적으로, 기업은 필요에 따라 분석할 수 있는 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 빠르고 안전하게 수집할 수 있도록 데이터 옵저버빌리티를 제공하는 솔루션을 점점 더 많이 요구하게 될 것이다. 향상된 데이터 옵저버빌리티를 통해 IT옵스(ITOps) 및 비즈니스 분석팀과 같은 사용자는 데이터의 가용성뿐만 아니라 분산된 하이브리드 및 멀티클라우드 환경의 다양한 플랫폼을 포함한 모든 소스에서 해당 데이터의 구조, 배포, 관계 및 계보를 이해할 수 있다. 이는 데이터의 최신성을 보장하고, 이상 징후를 식별하고, 오류로 이어질 수 있는 중복 항목을 제거함으로써 사용자가 신뢰할 수 있는 인사이트를 생성하는데 필수적인 요소가 될 것이다.

Q. 한국 기업의 CIO와 IT 전문가들에게 전하는 구체적인 팁이나 조언을 공유한다면?
기업의 지속 가능성 및 핀옵스(Financial Operations) 목표를 가지고 있는 최고 경영진(C레벨)에게도 옵저버빌리티가 매우 중요해질 것이다. 보다 환경적으로 지속가능한 비즈니스 관행을 채택하고 상승하는 클라우드 비용을 해결해야 하는 복합적인 압박 때문이다.

기업의 AI 사용 증가는 클라우드 리소스 소비를 증가시켜 범위 3 배출량(Scope 3 emissions) 확대로 이어진다. 클라우드 환경의 옵저버빌리티 데이터에 대한 AI 기반 분석은 기업이 배출 증가에 대처하고 핀옵스 및 지속가능성 관행을 성숙시키는데 도움이 될 것이다. 이러한 분석은 실행 가능한 인사이트를 도출하고 지능형 자동화를 강화하여 클라우드 환경의 비효율적인 핫스팟을 해결할 수 있다. 또한, AI 기반 옵저버빌리티의 사용이 증가하면 기업은 최적의 리소스 활용을 위해 시스템을 자동으로 조정하여 배출량과 클라우드 환경 실행 비용을 줄일 수 있다. 결과적으로 IT 부서를 넘어 비즈니스 전반에서 옵저버빌리티의 사용 사례에 대한 관심이 높아질 것으로 전망한다. ciokr@idg.co.kr