AI 도입을 넘어 실질적 AIops 구현: 레드햇 앤서블 기반 자동화 실행력 강화

핵심 기술

AI가 도출한 인사이트를 IT 시스템 자동화와 연결하는 'AIops'의 실행력 확보가 IT 운영 혁신의 핵심임을 강조하며, 레드햇 앤서블이 이를 위한 핵심 수단임을 제시합니다.

기술적 세부사항

• AIops의 정의: AI를 통해 IT 시스템 이벤트, 로그, 메트릭을 분석하고, 자동화된 방식으로 운영 문제를 탐지 및 대응하는 기술.
• 핵심 목표: AI의 관측, 추론, 자동화를 통합하여 운영 효율성과 대응 속도 향상.
• 레드햇 앤서블의 역할: AI가 판단한 결과를 IT 운영 시스템에서 즉시 실행할 수 있도록 하는 실행력 담당.
• 앤서블의 특징:
  • IT 인프라 및 애플리케이션 운영 전반 자동화 (SW 구성, 배포, 보안 패치 등).
  • 코드 기반 일관된 실행, 사람 개입 최소화.
  • 온프레미스, 멀티 클라우드 등 다양한 환경 지원.
  • 이벤트 기반 자동화 및 AIops 연계 가능.
  • AI 운영, 보안 대응, 인프라 프로비저닝 등 복잡/반복 작업 처리.
• AI 도입의 장애 요소: 불충분한 자동화 통합.
• 롯데카드의 앤서블 활용 사례:
  • 재해복구(DR) 시나리오 코드 기반 전환 → 복구 시간(RTO) 절반 이하 단축.
  • 일일 점검 및 헬스 체크 업무 간소화 → 운영자 중요 판단/설계 집중.
  • 기존 관제 시스템 연계 → 이벤트 발생 시 자동 분석/전달 체계 마련 (AIops 도입 전초 작업).
  • 보안 취약점 패치 자동화 → 서버 신속 보호, 인프라/보안팀 협업 촉진, 리스크 대응 속도 개선.

개발 임팩트

• AI 도입 시 성과를 얻기 위한 필수 조건으로 자동화 통합의 중요성을 강조.
• AI 인사이트를 실제 운영으로 연결하여 IT 운영 효율성, 안정성, 대응 속도를 극대화.
• 반복적이고 복잡한 IT 운영 업무의 부담을 줄여 운영 인력의 업무 효율성 및 워라벨 개선.

커뮤니티 반응

• 세일즈포스 조사 결과: 글로벌 CIO들이 AI 도입 장애 요소로 '불충분한 자동화 통합'을 지적함.

톤앤매너

전문적이고 실행 중심적인 IT 기술 분석 톤.