하루가 다르게 거대하고 복잡해지는 IT 비즈니스 환경에서는 순간의 짧은 장애도
크리티컬한 시간과 비용 손실로 이어집니다.
인공지능 기술을 도입함으로써 장애를 인지하는 시점을 앞당기고, 선제적으로 대응할 수 있게 하여
24시간, 365일 안정적으로 유지할 수 있는 지능화된 IT 운영이 필요한 이유입니다.
기업의 다양한 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고,
장애 상황을 예측함으로써 IT 운영자의 선제적 대응을 지원하는 인공지능(AI) 기반의 IT 운영 지능화 솔루션입니다.
실시간으로 고객사의 데이터를 수집하고 패턴을 학습하는 딥러닝 방식으로 설계되어
보다 정확한 실시간 이상 징후 탐지, 능동적인 알림, 미래 부하 예측 등의 지능형 기능을 제공합니다.
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신속·정밀한 지능형 분석을 제공하여 IT 운영의 효율성 향상
IT 운영자의 경험에 의존하여 모니터링하고, 갑작스러운 장애 발생 시
연관되어 있는 지표를 일일이 확인하며 원인을 분석합니다.
하지만 다양하고 복잡하게 연계되어 있는 시스템으로 인하여
근본 원인을 밝혀내는데 많은 시간과 비용이 소요됩니다.
근본 원인 추적 및 인과 관계 분석
장애 발생 시점의 상호 연관이 있는 유사 지표를 자동으로 분석하고 추출해 주어 신속하게 원인을 탐색하고 분석할 수 있습니다. 사람이 인지하기 힘든 개별 시스템 사이의 연관도까지 고려한 분석을 통해 장애에 대한 근본적인 원인을 추적합니다.
장애 상황의 사전 대응을 통한 IT 운영의 안정성 확보
금융·제조·유통과 같은 대부분의 산업 분야에서 IT가 차지하는 비중이 늘어남에 따라 시스템의 안정적인 운영은 가장 중요한 요소 중 하나가 되었습니다. 일단 장애가 발생하고 나면, 문제의 원인을 찾고
해결하기까지의 시간이 짧더라도 서비스가 중단되어 막대한 손실을 입을 수도 있습니다.
실시간 이상 징후 탐지
과거 데이터를 기반으로 신뢰 궤적을 그리고, 관측치가 그 범위를 벗어나는 경우 이상으로 간주합니다.
이를 통해 시스템 주요 지표의 급작스런 증가와 감소, 정상 패턴을 벗어난 이상 징후를 탐지하고
실시간으로 알려줍니다.
데이터 패턴 분석 및 시각화를 통한 부하 예측
반복되는 부하 패턴을 유형화하여 학습하고, 이를 직관적으로 시각화하여 제공합니다.
또한 과거 데이터를 학습한 모델에 실시간 데이터를 더해 추론함으로써 수 분 후,
또는 미래의 특정 기간의 부하를 예측합니다.
