인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술은 끊임없이 발전하며, 기업들은 디지털 혁신을 추구하면서 이러한 기술들을 빠르게 도입하고 있습니다.
AIOps와 MLOps는 인공지능 기반 비즈니스 운영에 있어 핵심적인 두 가지 요소입니다. 많은 기업들이 최근 몇 년간 이 기술들을 활용하여 제품 및 서비스의 질을 향상시키고 고객 만족도를 높이고 있습니다.
AIOps는 IT 운영을 자동화하는 데 도움을 주는 다층 플랫폼이며, MLOps는 제품 개발 과정에서 머신러닝 알고리즘을 효과적으로 관리하기 위한 체계적인 접근 방식입니다.
본 문서에서는 AIOps와 MLOps의 개념, 중요성, 그리고 두 기술 간의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.
시작해볼까요!
AIOps란 무엇인가?
AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 머신러닝과 빅데이터 기술을 결합하여 이벤트 상관관계 분석, 문제 원인 파악, 이상 감지 등 다양한 IT 운영 프로세스를 자동화합니다.
AIOps라는 용어는 2016년 가트너에서 처음 정의했습니다. 가트너에 따르면, AIOps는 최신 머신러닝 기술, 빅데이터 분석 및 기타 첨단 기술을 활용하여 서비스 데스크, 모니터링 및 자동화 기능을 직접적 또는 간접적으로 개선하는 효과적인 IT 운영 플랫폼입니다.
AIOps 플랫폼은 다양한 데이터 수집 방법, 데이터 소스, 분석 기법 및 시각화 기술을 제공합니다. AIOps는 다음과 같은 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.
- 시스템 운영 및 성능과 관련된 추적 데이터, 로그, 시스템 구성 상태, 사고 데이터 및 기타 정보 수집
- 수집된 데이터를 분석하고 우선순위 패턴을 식별하여 결론 도출
- 정확한 해결책을 제시하여 운영 속도 향상
- 인간의 개입 없이 복잡한 문제 해결
간단히 말해, AIOps는 AI 기술을 사용하여 IT 운영을 최적화하고 자동화하는 기술이며, 자체 최적화 기술이라고도 할 수 있습니다. AIOps의 주요 목표는 시스템 다운타임을 최소화하고 성능을 극대화하는 것입니다.
MLOps의 정의
MLOps(머신러닝 운영)는 조직 내 운영 부서와 데이터 과학자 간의 협업을 증진시키는 것을 목표로 하는 프레임워크입니다. MLOps는 지속적인 제품 개발 과정에서 머신러닝 알고리즘을 관리하는 데 필요한 여러 분야의 접근 방식을 통합합니다.
MLOps는 여러 알고리즘을 확장하고 구축 및 배포하여 생산 환경에서 일관성을 유지할 수 있도록 지원하는 기술입니다. MLOps는 도구와 인력을 결합하여 ML의 세 가지 핵심 요소인 설계, 배포 및 학습을 관리합니다.
MLOps는 다양한 데이터를 분석, 수집 및 해석하는 데 활용됩니다. 또한 여러 머신러닝 알고리즘을 사용하여 성능 문제를 야기할 수 있는 인프라의 이상 징후를 감지합니다. 과거 분석 결과를 바탕으로 미래 운영을 최적화하고 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
MLOps의 목표는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터 과학 프로젝트에서 반복적인 작업을 자동화하는 것입니다. 기존의 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션 대신 대규모 데이터 처리를 위해 고급 딥러닝 알고리즘을 사용합니다.
일반적인 MLOps 프로세스는 다음과 같습니다.
- 비즈니스 목표 설정
- 핵심 데이터 수집
- 데이터 처리 및 정리
- 모델 구축 또는 배포 준비 완료된 모델 사용
- 최종 모델 배포
MLOps는 개발자가 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 및 AI 전문가라는 점을 제외하고는 DevOps와 유사한 경로를 따릅니다. DevOps가 제품 수명 주기를 단축하여 더 나은 제품을 만드는 데 중점을 두는 반면, MLOps는 더 많은 활용과 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 유용한 통찰력을 제공합니다.
MLOps는 데이터 과학자가 다양한 매개변수, 모델 및 기능을 실험해 보도록 장려합니다. 즉, MLOps는 본질적으로 실험적인 성격을 가집니다.
AIOps가 필수적인 이유
AIOps는 시스템 중단이나 오류 발생 시 지능형 경고 및 분석 기능을 제공합니다. 애플리케이션 기능과 관련된 비즈니스 트랜잭션을 신속하게 추적할 수 있어 애플리케이션 성능 관리 접근 방식을 다양화할 수 있습니다.
AIOps는 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 이에 대해 자세히 알아보겠습니다.
규정 준수 감사
AIOps의 주요 이점 중 하나는 규정 준수 문제를 식별하는 것입니다. 이러한 표준에는 다음이 포함됩니다.
- ISO 27001/27002
- PCI DSS(결제 카드 산업 데이터 보안 표준)
- 사베인즈-옥슬리법(SOX)
- 건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률(HIPAA)
이러한 표준 및 규정은 강력한 암호화, 적절한 폐기 절차, 접근 제어 조치 등을 사용하여 민감한 데이터를 보호하기 위해 마련되었습니다.
이상 감지
데이터에서 패턴을 식별하고 정상 범위를 벗어나는 데이터를 탐지하는 것을 이상 감지라고 합니다. AIOps는 과거 데이터를 기반으로 학습된 머신러닝 모델을 사용하여 특정 애플리케이션이나 사용자에서 비정상적인 작업이 발생하는 상황을 감지할 수 있습니다.
규제 보고
규제 기관은 기업이 HIPAA, PCI 등과 같은 산업 지침을 어떻게 준수하는지에 대한 보고서를 제출하도록 요구합니다. 이러한 보고서를 수동으로 생성하는 것은 시간 소모적이며 지루한 작업이며, 특히 여러 서버 또는 애플리케이션을 관리하는 경우 더욱 그렇습니다.
하지만 AIOps 솔루션을 사용하면 전체 인프라를 실시간으로 모니터링하여 규정 준수 감사를 자동화할 수 있습니다.
노이즈 감소
수집된 데이터에서 노이즈를 제거하는 것이 중요합니다. 이벤트 데이터 및 로그를 검토할 때 불필요한 노이즈(데이터)는 중요한 정보를 가릴 수 있습니다. 과도한 노이즈는 관련 없는 이벤트를 분류하는 데 많은 노력이 필요하기 때문에 자원과 시간을 낭비합니다. 높은 노이즈 수준은 소프트웨어 설계 또는 근본적인 취약성에 문제가 있음을 의미할 수도 있습니다.
AIOps 솔루션은 불필요한 데이터를 필터링하여 의미 있는 정보에 집중할 수 있게 해주므로 효율성과 생산성이 향상됩니다.
엔드투엔드 프로세스 모니터링
AIOps는 조직의 모든 기술 자산, 성능 및 사용 방법에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공합니다. AIOps 솔루션은 애플리케이션 관리 및 배포, 보안 분석, 네트워크 모니터링 등 다양한 IT 운영 전반에 걸쳐 조직에 적절한 가시성을 제공합니다.
MLOps가 필수적인 이유
MLOps를 통해 조직은 데이터 기반 분석을 통해 더욱 성공적이고 효율적으로 운영할 수 있습니다. 또한 운영 인텔리전스를 강화하여 의사 결정자가 조직의 성공에 기여하는 가치 있는 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
MLOps 솔루션은 다음과 같은 다양한 이점을 제공합니다.
위험 완화
ML 모델과 관련된 위험은 모든 모델이 일정 기간 동안 얼마나 잘 수행되는지 모니터링하는 도구를 제공하는 MLOps 솔루션을 통해 쉽게 완화할 수 있습니다. 이 정보를 통해 조직은 특정 모델을 교체해야 하는지 또는 새 버전으로 업데이트해야 하는지 결정할 수 있습니다.
자동화된 개발
자동화된 개발 프로세스를 통해 데이터 과학자는 머신러닝 모델을 보다 빠르고 효율적으로 구축, 테스트 및 학습할 수 있습니다. MLOps는 모델 배포 시간을 몇 달에서 며칠로 단축할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 더 빠른 결과를 얻고 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 결과적으로 비용을 절감하고 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.
배포 유연성
MLOps는 모든 노드에 쉽게 배포할 수 있어 개발팀이 테스트 및 학습 목적으로 인프라를 유연하게 활용할 수 있도록 합니다.
규정 준수
조직은 민감한 정보를 다루기 때문에 개인 정보 보호를 위한 규정 요구 사항을 준수해야 합니다. MLOps 솔루션으로 전환하는 것은 특히 규정 준수를 충족하도록 설계되었기 때문에 현명한 결정입니다. MLOps를 통해 사용자는 개인 정보 유출 위험 없이 머신러닝 모델을 테스트하고 학습할 수 있습니다.
반복 가능한 워크플로우
MLOps는 모델 학습, 환경 간 배포, 유효성 검사와 같은 작업을 간소화하기 위한 사전 구축된 워크플로우를 제공하여 반복적인 프로세스를 단순화합니다.
신속한 위협 대응
IT 전문가들은 보안 시스템에서 취약점을 발견하면 피해를 최소화하고 향후 공격을 방지하기 위해 신속하게 조치를 취해야 합니다. MLOps 솔루션은 항상 가동되어 보안 침해가 발생하면 실시간으로 위협을 식별하고 유사한 이벤트 발생을 방지합니다. 또한 위반으로 인해 발생한 피해에 대한 정보를 제공합니다.
AIOps 활용 사례
AIOps는 클라우드 컴퓨팅 또는 DevOps를 사용하는 조직에 유용합니다. DevOps 팀이 조직의 IT 환경에 대한 추가적인 통찰력을 얻는 데 도움을 주며, 운영 팀은 제품 변경 사항에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.
AIOps 애플리케이션은 다음 네 가지 주요 구성 요소를 기반으로 구축됩니다.
- 엔터프라이즈 모니터링
- 애플리케이션 성능 모니터링(APM)
- 보안 모니터링 및 관리(SMM)
- 네트워크 성능 관리(NPM)
AIOps는 비용 효율성을 개선하고 지연 및 오류를 최소화하는 등 광범위한 IT 운영을 지원합니다. 몇 가지 일반적인 활용 사례에 대해 살펴보겠습니다.
신속한 알림
AIOps 솔루션은 IT 환경에서 데이터를 필터링하고 수집하여 경보를 통합하고 사고를 식별합니다. 예를 들어 한 시스템의 오류로 인해 다른 시스템의 오류가 발생하는 경우, 여러 알림이 발생하여 혼란스럽고 대응 시간이 느려질 수 있습니다. 하지만 AIOps는 모든 정보를 수집하고 분석하여 IT팀이 문제를 이해하고 적절히 대응할 수 있도록 경고를 제공하여 알림 피로를 줄일 수 있습니다.
도메인 간 상황 분석
AIOps 플랫폼은 다양한 네트워크와 시스템의 데이터를 분석하여 현재 상황에 대한 전체적인 시각을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 IT팀은 비즈니스 목표에 따라 대응 우선순위를 결정하는 데 필요한 위험 요소를 파악할 수 있습니다.
근본 원인 식별
AIOps 플랫폼은 다양한 사고의 근본 원인을 식별하여 시간이 많이 걸리고 어려운 문제 해결 과정을 최소화하는 데 도움을 줍니다. IT팀이 문제와 해결책을 빠르게 찾을 수 있도록 지원하여 평균 문제 해결 시간(MTTR)을 단축하고 시스템 다운타임을 최소화할 수 있습니다.
코호트 분석
AIOps 솔루션은 분산된 아키텍처에서 수많은 정보를 수집하고 광범위한 인스턴스를 분석합니다. 이 과정은 구성에서 이상값을 찾고, 의미 있는 패턴을 파악하고, 올바른 소프트웨어 버전을 빠르게 배포하는 데 도움이 됩니다.
이 외에도 자가 치유 기능, 숨겨진 기회 발견, 용량 계획, 사고 관리, 클라우드 최적화 등 AIOps의 다른 다양한 활용 사례가 있습니다.
MLOps 활용 사례
MLOps는 의료, 금융 등 다양한 산업 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.
백신 연구 및 개발
제약 회사는 장기적인 연구, 기술 불일치, 기술 부채, 이해관계자 간의 의견 불일치 등의 문제에 직면합니다. MLOps는 수천 개의 가상 화합물을 빠르고 비용 효율적으로 스크리닝할 수 있는 뛰어난 기술 스택을 제공합니다.
데이터 처리
데이터 처리 산업은 보안, 거버넌스, 클라우드 도입, 데이터 보호 등과 같은 문제에 직면합니다. MLOps를 사용하면 데이터 처리 회사가 이러한 문제를 해결하고 리소스를 효율적으로 관리하며, 모델 배포 속도를 높이고 데이터 재현성을 보장할 수 있습니다.
금융 모델 배포
금융 회사는 자문, 세금 보증과 같은 서비스를 제공합니다. 이러한 회사들은 자금 세탁 방지, 경제 규정 준수 확인, 거래 감시, 사기 적발 등에 머신러닝 기술을 활용합니다. MLOps를 구현하면 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 모델 배포를 안정적으로 가속화할 수 있습니다.
유지 보수 작업
MLOps는 유지보수 및 운영 팀이 데이터 과학에 집중할 수 있도록 지원합니다. 비용이 많이 드는 자원을 사용하지 않고도 팀에서 모든 구성 요소를 우선적으로 검토할 수 있습니다. 이는 대규모 실험에 특히 유용합니다.
선적량 정확도
물류 회사는 선적량 예측의 복잡성, 추가 준비 요구 사항, 기존 도구 문제 등과 같은 문제에 직면합니다. MLOps를 구현하면 이러한 문제를 해결하고 예측 정확도 향상, 운영 간소화, 업무량 감소와 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
AIOps vs MLOps: 차이점
인공지능은 머신러닝과 딥러닝이라는 두 가지 핵심 축으로 구성됩니다. 따라서 인공지능은 다층적인 기술입니다. 반면 MLOps는 데이터 과학자와 운영팀 간의 격차를 해소하는 데 사용됩니다.
AIOps와 MLOps의 차이점을 더 자세히 살펴보겠습니다.
AIOps | MLOps |
AIOps는 IT 시스템 및 운영을 자동화합니다. | MLOps는 머신러닝 시스템 개발 프로세스를 표준화합니다. |
문제 원인 분석 및 해결을 자동화합니다. | 팀의 생산성과 효율성을 향상시킵니다. |
방대한 양의 정보를 효과적이고 효율적으로 관리 및 처리합니다. | 반복 가능한 방식으로 데이터 과학 및 인공지능을 확장 배포하는 데 중요한 역할을 합니다. |
AIOps는 취약점 위험을 지속적으로 관리합니다. | MLOps는 머신러닝 수명주기를 관리합니다. |
예방적 유지보수를 가능하게 하고 사전 경고를 제공합니다. | 모델 유효성 검사를 통해 공정성을 보장하고 편향을 완화합니다. |
작업에는 이상 감지, 인과 관계 결정, 이벤트 상관 관계 분석 등이 포함됩니다. | 머신러닝 모델 개발 및 배포, 지속적인 학습 및 성능 모니터링을 포함합니다. |
AIOps 학습 자료
AIOps 학습 자료는 다음과 같습니다.
#1. 실습 AIOps
이 가이드는 머신러닝 및 인공지능의 기초에 대한 심층적인 지식을 제공합니다. 또한 ML 알고리즘을 활용하는 AIOps의 다양한 사용 사례를 다룹니다.
#2. AIOps Augmentation 전체 가이드
이 책의 저자는 기술을 이해하는 가장 좋은 방법은 질문하는 것이라고 믿습니다. 이 가이드에는 질문과 답변, 다양한 AIOps 도구에 대한 평가 등이 포함되어 있습니다.
MLOps 학습 자료
MLOps 학습 자료는 다음과 같습니다.
#1. MLOps 소개
이 책은 해당 분야에서 지식을 공유한 9명의 전문가가 집필했습니다. MLOps의 주요 개념과 고급 도구에 대한 소개를 제공합니다. 데이터 과학 학습, ML 모델 구체화, MLOps 수명 주기 설계 및 운영에 대한 지침을 제공합니다.
#2. 실용적인 MLOps
저자 Noah Gift와 Alfredo Deza는 ML에 DevOps 모범 사례를 적용하고 프로덕션 ML 시스템을 구축, 모니터링, 부하 테스트 및 계측하는 방법에 대한 실용적인 지식을 제공합니다. 또한 적합한 MLOps 도구 선택, ML 모델 실행 등에도 도움을 줍니다.
결론
AIOps와 MLOps는 유사하지만, 고유한 정의와 응용 분야를 가지고 있습니다. 그러나 두 기술 모두 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 데 기여합니다.
AIOps는 지능형 근본 원인 분석 및 사고 관리 자동화에 중점을 두는 반면, MLOps는 운영 팀과 데이터 과학자 간의 격차를 해소하는 데 중점을 둡니다.
또한 AIOps는 조직의 기계 또는 시스템을 자동화하고, MLOps는 IT 프로세스를 표준화합니다.
데이터 과학 및 머신러닝 학습을 위한 최고의 학습 자료를 탐색해 보시는 것도 좋습니다.