ITOps는 IT 인프라 및 애플리케이션의 운영과 관리를 포함하는 영역으로, 서버, 네트워크, 스토리지, 데이터베이스, 애플리케이션 등의 성능, 가용성, 보안 등을 보장하는 것을 목표로 한다. IT 환경이 복잡해지고 클라우드, 가상화, 컨테이너화 기술이 도입됨에 따라 ITOps는 자동화, 모니터링, 예측 분석 같은 기술을 활용해 효율성과 안정성을 극대화한다.

IT 환경의 복잡성과 데이터 증가로 AI 도구와 IT 전반을 관리하는 ITOps와의 통합은 이제 선택이 아닌 운영 필수 요소가 됐다. AI는 자동화, 이상 탐지, 예측 분석을 통해 IT 운영의 효율성과 정확성을 높이며, 다운타임을 줄이고 문제 해결 속도를 가속화한다. 이는 기업이 디지털 전환 속도와 서비스 품질을 개선하고, 비용을 절감하며 경쟁력을 강화할 수 있게 한다.

글로벌 IT 인프라 기업 로직모니터(LogicMonitor)가 산업 연구 기관 EMA와 전세계 500이상의 IT 전문가를 대상으로 ITOps에서 기업의 AI 채택 동향, 과제 등을 조사한 ‘AI 기반 IT 관리 해방: 과제, 기회, 미래 성장’ 보고서를 발표했다.

양사는 이번 조사의 주요 내용으로 ▲ITOps에서 AI의 역할 증대 ▲AI를 활용한 ITOps 구현의 장애물 ▲AI가 접목한 ITOps의 미래 동향 등을 꼽았다.

ITOps에서 증대되는 AI의 역할

전세계적으로 ITOps에서 AI 채택이 빠르게 확산되고 있었다. 68%의 조직이 ▲이상 감지 ▲근본 원인 분석 ▲실시간 위협 감지를 위해 AI를 활용하고 있으며, 이를 통해 선제적인 IT 운영 및 관리를 하고 있다고 답했다.

또한 응답자의 63%는 AI를 통해 데이터 센터의 사전적 또는 동적 ITOps로 전환해 가동 중단과 같은 문제를 줄이고, 해결을 자동화해 효율을 개선했다고 전했다.

한편, 59%의 응답자가 조직이 AI를 도입함으로 ROI 기대치를 초과했으며, 작업 시간 효율과 의사 결정을 향상했다고 답했다.

AI를 활용한 ITOps 구현을 방해 요소들

그러나 위와 같은 장점에도 불구하고, 초기 투자 비용, 분산된 ITOps 도구들의 생태계 등 여전히 조직의 완전한 AI 구현을 방해하는 장애물이 존재했다.

특히, 응답자의 38%가 기존 IT 인프라와 AI 간의 통합에 어려움을 겪고 있다고 답했으며, 40%는 조직의 데이터 거버넌스와 AI가 가져오는 혁신 사이의 균형에 있어 보안에 대한 우려를 표했다.

AI가 접목한 ITOps의 미래

한편, 이번 조사는 AI가 접목한 ITOps의 향후 전망을 제시했다. 응답자들은 AI와 에지, IoT의 통합은 빠른 의사 결정과, IT 운영의 확장을 가져올 것으로 보았다.

또한 예측 및 행동 논리를 이해하는 ‘설명 가능한 AI(XAI)’의 부상으로, 이를 통해 기업의 ITOps 플랫폼에 인사이트를 제공하며, 플랫폼 작동에 이용되는 AI의 신뢰를 높일 것으로 예상했다. 이에, 81%의 응답자들은 예측 분석, 자동화, 이상 감지에 중점을 두고 AI에 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔다.

로직모니터의 태거트 매티슨(Taggart Matthiesen) CPO는 “CIO와 IT 조직이 이 전례 없는 데이터 성장을 관리하기 위해 생성 AI를 ITOps에 수용함에 따라, 로직모니터는 실시간 가시성과 AI 기반 인사이트를 제공해 IT 팀이 더 효율적이고 효과적으로 운영할 수 있도록 지원할 것이다.”라고 전했다.