AIOps 시장이 2030년까지 연평균 약 20%의 높은 성장률을 기록할 것으로 전망되고 있습니다.
안녕하세요! 와탭랩스입니다.
AI, 여러분은 얼마나 잘 활용하고 계신가요?
최근 테크 업계에서 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 전반에 변화를 주도하고 있습니다. 이러한 흐름은 2분기에 열린 주요 글로벌 테크 행사들의 주제에서도 명확하게 드러납니다.
📍 5월, IBM Think 2025 “신뢰 가능한 AI 도입과 확장”
📍 5월, 엔비디아 GTC 2025 “Welcome to the Age of AI”
📍 5월, OCP Korea Tech Week “Leading the Future of AI”
📍 6월, 세일즈포스 코리아 “AI 에이전트를 통한 업무 자동화, 혁신”
📍 7월, 구글 클라우드 데이 서울 2025 “Accelerating AI Innovation”
이 행사에서 열리는 발표 세션들에도 공통점이 있습니다.
이제 AI가 단순히 미래 기술로 논의되는 것에서 그치지 않고 실제 도입과 성과 중심의 사례로 빠르게 이동하고 있다는 점입니다. 반복적인 업무를 자동화하고, 데이터 기반 의사결정을 보조하며, 조직 내 다양한 부서 간 협업을 가속화하는 방식으로 AI는 활용되고 있습니다.
물론, 기대한 만큼의 효과를 얻는 것은 여전히 쉽지 않은 일입니다. 하지만 분명한 것은 AI가 모든 조직에서 ‘어디에, 어떻게 적용할 것인가’를 두고 전략적으로 고민하는 시점에 저희가 와 있다는 점입니다.
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GPT가 표현해 본 AI를 주제로 한 테크업계 행사의 모습
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연평균 20% 성장률의 AIOps, 하지만?
이처럼 AI가 대부분의 IT 산업에 접목되고 있으며, IT 인프라 운영 영역에서도 AI는 빠르게 변화를 이끌고 있습니다.
하지만 AI의 잠재력에 대한 기대와는 달리, 실제로 어떤 업무에 적용할 수 있으며, 기대만큼 효과를 낼 수 있을지에 대해서는 여전히 신중한 시각이 존재합니다. 특히, IT 운영 분야에서는 AI의 구체적인 역할과 적용 방식에 대한 정보 부족이 AI 활용에 대한 판단 유보의 배경이 되기도 합니다.
이에 이번 레터에서는 IT 운영 영역 중에서도 IT 모니터링 서비스에 AI가 어떻게 활용되며, 어떤 실질적인 가치를 제공할 수 있는지에 대해 그 적용 방식과 함께 소개드리고자 합니다.
"AI는 IT 모니터링을 어떻게 변화시키고 있는가?” 지금부터 이 질문에 답해보겠습니다. |
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📌 IT 모니터링에서 AI의 역할 한눈에 보기
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운영 코파일럿 : 반복적인 업무는 AI에게
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리포트 자동화 : 데이터 해석과 커뮤니케이션 간극 해소
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에러 분석 : 단순 오류 탐지 → 구조적 원인 분석으로
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이상 탐지 및 예측 : 패턴을 통한 장애 사전 예측
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1. 운영 코파일럿 : 반복적인 업무는 AI에게
IT 운영자에게 있어 반복적인 점검 업무는 필수적이지만, 고부가가치를 창출하는 활동은 아닙니다. 매일 아침 로그를 확인하고, 주요 리소스 상태를 체크하며 이상 징후를 탐지하는 일은 숙련된 인력의 시간을 지나치게 소모시킵니다.
최근 AIOps 기술은 이러한 루틴을 자연어 기반의 인터페이스로 대체하고 있습니다. 예를 들어, 운영자가 “어제 새벽 CPU에 이상 있었어?” 또는 “지난 1시간 동안 CPU 사용량이 가장 높았던 서버는?”과 같이 질문만 입력하면 관련 주요 지표와 로그를 요약한 리포트를 자동으로 받아볼 수 있습니다. |
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이러한 방식은 단순한 편의성을 넘어서 실시간 대응 역량 향상에도 기여합니다. 이상 징후가 감지되면 Slack이나 Teams 같은 협업 툴을 통해 즉시 알림이 전달되고, 대응 가능한 시나리오까지 함께 제공되어 초동 대응 속도를 높일 수 있습니다.
또한, AI 기반 예측 기능은 CPU, 메모리, I/O 등 주요 리소스에 대한 병목 가능성을 사전에 탐지하고 경고할 수 있습니다. 이는 단순 모니터링을 넘어, 운영 환경 전반에 대한 상황 인지 능력을 높이는 방향으로 진화하고 있음을 보여줍니다.
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2. 리포트 자동화 : 데이터 해석과 커뮤니케이션 간극 해소
운영 리포트는 단순한 지표의 나열이 아닌, 데이터를 해석하고 공유하는 커뮤니케이션 도구입니다. 그러나 여전히 많은 IT 조직에서는 리포트를 사람이 직접 작성하고 해석하는 수작업에 의존하고 있습니다.
AI 기반 리포트 자동화는 이러한 과정을 크게 단축시킵니다. 사용자가 필요한 항목을 선택하면 AI가 해당 지표의 변화 원인을 정량·정성적으로 분석해 설명하는 형태로 리포트를 구성합니다. 예를 들어 “CPU 사용률이 지난주 대비 32% 증가했습니다. 이는 OOO 서비스의 트래픽 급증에 따른 것으로 분석됩니다.”와 같이 수치 변화뿐 아니라 그 원인까지 포함한 설명이 자동 생성됩니다.
이러한 방식은 데이터 분석과 커뮤니케이션의 간극을 효과적으로 줄입니다. 특히 SLA나 KPI 기반 템플릿이 함께 제공되면 기술 부서뿐 아니라 비기술 부서와의 보고 체계도 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다. 글로벌 컨설팅 기업 McKinsey의 보고서에 따르면, 이 같은 리포트 자동화는 운영 데이터 분석에 소요되는 시간을 평균 40% 이상 단축하는 것으로 나타났습니다. |
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3. 에러 분석 : 단순 오류 탐지 → 구조적 원인 분석으로
시스템 장애가 발생했을 때 가장 중요한 것은 '어디서, 왜 발생했는가'를 빠르게 파악하는 일입니다. 하지만, 기존 방식처럼 로그, 메트릭, 트레이스를 각각 분리해 확인해야 한다면 원인 분석에 소요되는 시간은 불가피하게 길어질 수밖에 없습니다.
AIOps 기반의 분석 기능은 로그, 메트릭, 트레이스를 하나의 연관된 흐름으로 통합해 제공합니다. 문제 발생 시점에 연결된 지표와 로그를 자동으로 맵핑하고 시각화하며, 유사 사례가 있는 과거 이슈를 함께 제시해 반복적인 문제의 재발 방지에도 기여합니다.
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특히, 대규모 코드베이스를 운영하는 기업에게는 소스코드 분석 정확도를 높이기 위한 기술이 중요합니다. 대부분의 LLM은 컨텍스트 윈도우의 한계로 전체 코드의 구조적 이해에 제약이 있지만, 최근에는 사전 요약 및 맥락 정보 보강을 통해 오류 발생 위치뿐 아니라 전후 동작 관계까지 해석할 수 있는 기술이 개발되고 있습니다. 이는 단순 오류 탐지에서 구조적 원인 분석으로의 전환을 가능하게 합니다.
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4. 이상 탐지 및 예측 : 패턴을 통한 장애 사전 예측
시스템 이상 여부를 판단하는 핵심은 ‘정상 상태’의 기준을 어떻게 정의하느냐에 달려 있습니다. AI 기반 이상 탐지는 수천 개의 메트릭 흐름 중에서 비정상적인 패턴을 감지하고, 이를 시각화해 사람이 직관적으로 인지할 수 있도록 진화하고 있습니다. |
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특히, 일부 AIOps 플랫폼은 메트릭 데이터를 이미지로 변환한 뒤 AI가 이를 시각적으로 분석하는 비전 기반 이상 탐지 기법을 적용해 탐지 정확도와 속도를 높이고 있습니다. 수치 기반 분석보다 운영자가 이상 징후를 더 직관적으로 이해할 수 있고, 대규모 환경에서 빠르게 식별할 수 있다는 장점이 있습니다.
이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 실질적인 운영 효율 향상으로 이어집니다. 글로벌 IT 컨설팅 기업 Wavestone의 2025년 발간한 AIOps: The secret engine behind Next-Gen IT performance 보고서에 따르면 AIOps 기반 이상 탐지는 운영 장애 탐지 시간을 15-20% 개선하며, 이를 통해 장애 대응과 예방 역량을 강화할 수 있다고 말합니다 |
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맺음말 : AI 활용, 그 이상의 결과를 창출합니다
정리하자면, IT 모니터링에서 AI의 역할은 1) 운영 코파일럿, 2) 리포트 자동화, 3) 에러 분석, 4) 이상 탐지 및 예측 이렇게 크게 4가지로 요약할 수 있습니다.
AI는 단순 자동화 도구가 아닌, IT 운영 방식을 근본적으로 혁신하고 있으며, 운영자의 판단을 보조하고 복잡한 시스템의 흐름을 이해하는 데 있어 점점 더 높은 수준의 역할을 수행하고 있습니다.
저희 와탭은 이러한 변화에 발맞춰 운영자와 AI가 자연스럽게 협업할 수 있는 환경을 조성하고자 최근 AI 챗봇 서비스를 선보였습니다.
이제 운영자는 시스템 상황에 대해 자연어로 질문만 하면, 복잡한 데이터를 일일이 확인하지 않고도 정확한 진단과 함께 실질적인 해결 방향을 빠르게 파악할 수 있게 됩니다.
와탭 AI 챗봇은 다음과 같은 상황에서 유용하게 활용됩니다.
✅ 제품 메뉴얼이나 가이드를 빠르게 찾기 어려운 경우
✅ 복잡한 설정이나 메트릭 해석이 필요한 경우
✅ 개발자와 운영자 간 빠른 정보 공유가 필요한 경우
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IT 운영의 패러다임은 바뀌고 있습니다. 그 변화의 중심에는 AI라는 새로운 운영 파트너가 있습니다. 오늘 소개해드린 AI 기반 IT 모니터링 사례를 통해 여러분의 운영 환경에서 어떻게 AI를 적용하고, 생산성을 높일 수 있을지 고민해보면 좋을 것 같습니다.
이번 뉴스레터가 여러분의 운영 전략에 실질적인 인사이트를 제공했기를 바랍니다. 오늘 내용에 관한 문의나 의견이 있으시면 아래 피드백 링크를 통해 자유롭게 남겨주세요. 감사합니다.
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