Logz.io는 사고 대응 권장 사항을 표면화하기 위해 AI를 활용합니다.

작성자: Mike Vizard, 2023년 6월 1일

이번 주 Logz.io는 사고 해결을 위한 권장 사항을 표시하여 평균 해결 시간을 줄이는 관찰 가능성 플랫폼에 감독형 기계 학습 기능을 추가했습니다.

Logz.io의 제품 담당 부사장인 Asaf Yigal은 Logz.io Open360 플랫폼에 추가된 경고 권장 기능이 인공 지능(AI)을 사용하여 DevOps 팀이 사고를 해결하기 위해 완료해야 하는 단계를 모델링한다고 말했습니다.

그는 IT 환경이 점점 더 복잡해지는 상황에서 사고를 해결하는 데 필요한 시간을 줄이는 것이 목표라고 덧붙였습니다.

실제로 최근 Logz.io 조사에 따르면 응답자의 75%가 현재 생산 문제를 해결하는 데 몇 시간이 걸린다고 답했으며, 현재 MTTR(평균 해결 시간)에 만족하는 응답자는 14%에 불과했습니다. 총 41%는 특히 Kubernetes 환경의 모니터링 및 관찰 가능성을 주요 과제로 꼽았습니다.

Alert Recommendation은 Logz.io가 AI에 대한 일련의 투자 중 최신 제품입니다. 이전에 Logz.io는 IT 문제 해결을 위한 관련 정보 및 모범 사례에 대한 링크를 표시하기 위해 ChatGPT 생성 인공 지능(AI) 플랫폼을 통합했습니다.

일반적으로 AI 도구를 사용하면 이전에 DevOps 엔지니어링 팀의 수동 작업이 필요했던 많은 하위 수준 데이터 엔지니어링 및 분석 작업을 제거하는 규모 수준으로 IT를 관리할 수 있어야 합니다. 예를 들어 관찰 가능성 플랫폼이 문제를 해결하기 위한 권장 사항을 생성하는 경우 DevOps 팀이 일반적으로 알려진 광범위한 문제를 해결하기 위해 만드는 런북을 만들 필요성이 줄어들 수 있습니다.

AI를 사용하면 문제의 근본 원인을 더 쉽게 식별할 수 있을 뿐만 아니라 경험이 부족한 DevOps 팀 구성원이 관찰 플랫폼에서 생성된 지침을 사용하여 문제를 해결할 수 있다고 Yidal은 말했습니다.

실제로 AI 기술은 DevOps 팀의 효과적인 구성원이 되기 위해 필요한 인지 부하를 줄이고 있다고 그는 덧붙였습니다.

어떤 식으로든 AI가 DevOps에 어느 정도 적용될 것인지는 그다지 중요한 문제가 아닙니다. DevOps 병목 현상을 야기하는 데 종종 공모하는 많은 수동 작업은 더 많은 발전이 이루어짐에 따라 앞으로 몇 달 안에 크게 줄어들 것입니다. 이제 과제는 이러한 발전을 예상하여 DevOps 전문 지식을 가장 잘 재할당하는 방법을 결정하는 것입니다.

물론 AI에 관해서는 항상 약간의 불안감이 있을 것입니다. 그러나 곧 자동화될 작업 중 상당수는 지루한 경향이 있습니다. 많은 DevOps 전문가들은 더 복잡한 과제를 해결하는 데 더 많은 시간을 사용할 수 있을 것이라는 기대로 이러한 작업이 자동화되는 것을 곧 보게 될 것입니다.

동기와 관계없이 IT 관리 방식은 곧 바뀔 것입니다. AI가 초기의 과대광고에 부응하지 못하는 사례가 많이 있을 수 있지만, AI 모델이 더 많은 데이터에 노출됨에 따라 더욱 정확해질 것입니다. 하지만 그렇다고 해서 DevOps 엔지니어가 해당 알고리즘이 예상대로 작동하는지 확인할 필요가 항상 있는 것은 아닙니다.

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