요즘 모든 벤더들이 제품에 'AIOps'라는 이름을 붙이고 있습니다. 하지만 대부분의 경우, 단순히 '이상 감지됨(anomaly detected)'이라고 표시하는 대시보드를 추가하고 끝내는 경우가 많습니다.

저는 AIOps가 실제로 무엇을 변화시키는지, 그리고 무엇을 변화시키지 않는지 말씀드리고 싶습니다.

실제로 달라지는 점

상관관계 분석(Correlation). 전통적인 모니터링은 증상에 대해 알림을 발생시킵니다. 예를 들어 CPU 급증, 500 에러, 큐 깊이 같은 것입니다. 반면 AIOps는 여러 신호(signal) 전반에 걸쳐 상관관계를 분석하여 하나의 이야기('payments-api의 deploy 14a23 배포가 체크아웃 플로우를 망가뜨렸고, 이로 인해 7개의 알림이 발생했다')를 알려줍니다.

노이즈 감소(Noise reduction). 제가 이전 팀에서 근무했을 때는 하루에 300개의 알림을 받았습니다. 그중 실제로 중요했던 것은 약 40개 정도였습니다. 나머지는 중복되거나, 불안정한 서비스로 알려졌거나, 일시적인 급증이었기 때문입니다. 좋은 AIOps 레이어는 사람이 보기 전에 이 알림의 80%를 걸러냅니다.

근본 원인 제안(Root cause suggestions). 이는 정답이 아니라 '제안'입니다. '과거 인시던트를 기반으로 할 때 가장 가능성이 높은 상위 3가지 원인은...' 이 여전히 사람이 확인해야 합니다. 하지만 대시보드를 여기저기 돌아다니며 시간을 보내는 것보다 20분을 절약해 줍니다.

달라지지 않는 점

여전히 좋은 계측(instrumentation)이 필요합니다. 여전히 실행 매뉴얼(runbooks)이 필요합니다. 그리고 여전히 결정을 내릴 수 있는 온콜(on-call) 인력이 필요합니다.

AIOps는 SRE를 대체하는 것이 아닙니다. 이는 이미 자신이 무엇을 하고 있는지 아는 SRE들에게 힘을 실어주는 증폭기(force multiplier)입니다.

만약 알림에 압도당하고 있다면, 해결책은 더 많은 대시보드가 아닙니다. AI가 분류 작업(triage)을 수행하여 사람이 생각하는 데 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

작성자: Dr. Samson Tanimawo
BSc · MSc · MBA · PhD
Founder & CEO, Nova AI Ops. https://novaaiops.com