AIOps AIOps란?
AIOps란?
AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)는 ML(기계 학습)이나 GenAI(생성형 AI)와 같은 인공 지능을 사용하여 일반적인 IT 문제를 파악하고 해결하는 과정을 자동화하거나 운영 효율을 개선하는 것을 의미합니다.
네트워킹 공간에서 AIOps는 오늘날의 현대적이고 복잡한 캠퍼스, 지사/지점, 재택근무 네트워크에 대한 사용자 및 IoT의 변화하는 요건을 해결하는 데 사용됩니다. AIOps는 관리 작업의 자동화와 네트워크 전문가들의 감독을 결합하여 효율성을 향상합니다.
네트워킹 AIOps를 통한 가시성과 자동화로 IT 조직은 설계/구성 작업의 속도 단축뿐 아니라 네트워크 중단의 예측 및 신속한 대응, 예방에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 AIOps 인사이트를 보안 목적을 위한 엔드포인트 프로파일링이나 로컬 및 클라우드 애플리케이션의 적절한 성능 보장을 위해 필요한 가시성을 확보하는 데 활용할 수 있습니다.
- AIOps를 통해 엔터프라이즈 네트워크 환경에서 인사이트를 확보하는 방법
- 네트워킹 AIOps의 사용 사례
- HPE와 AIOps
AIOps를 통해 엔터프라이즈 네트워크 환경에서 인사이트를 확보하는 방법
AIOps는 각 네트워크 및 클라이언트 장치에서 수집된 원격 측정을 사용하여 문제 식별, 근본 원인 판단, 실시간으로 최적화 지침 제공 등을 자동으로 지원하는 기준을 생성합니다.
AIOps에 다음과 같은 AI 기술의 사용이 포함될 수 있습니다.
- 분류 AI(기계 학습 포함) - 환경의 변화를 학습하고 변화에 적응할 수 있는 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 문제를 더 빨리 식별하고 효과적인 해결책을 권장하기 위해 알고리즘을 변경하거나 새로운 알고리즘을 생성할 수 있습니다.
- GenAI(생성형 AI) - 보통 프롬프트에 대한 응답으로 생성형 모델을 사용하여 텍스트, 이미지, 동영상 또는 기타 데이터를 생성할 수 있는 AI입니다. LLM(대규모 언어 모델)을 포함한 생성형 AI 모델은 입력된 교육 데이터의 패턴과 구조를 학습한 다음 유사한 특성을 가진 새로운 데이터를 생성합니다. LLM을 사용하는 GenAI의 예로 OpenAI의 ChatGPT가 있습니다.
AI 모델을 효과적으로 교육 및 튜닝하기 위해 대규모 네트워크 원격 측정 데이터 레이크가 필요한 경우가 많습니다.
