좋은 사용자 경험은 평판과 같습니다. 쌓아 올리기는 힘들지만 무너지는 것은 순간입니다. 따라서 지속 가능한 방식으로 사용자 경험을 관리해야 합니다. AIOps(AI for IT Operations)는 정확한 근거를 기반으로 성능에 대한 통찰력을 제공합니다. 정밀하고 정확한 데이터 없는 성능 모니터링은 IT 운영팀이 추측을 기반으로 각종 성능 이슈에 대응하게 만듭니다. 이런 체계로 성능을 관리하면 애플리케이션이나 앱 관련 사용자 경험을 개선하기 어렵습니다. 그렇다면 지속해서 사용자 경험을 개선하려면 AIOps를 어떻게 활용해야 할까요? 사용자 경험 개선 측면에서 AIOps 활용 방안을 알아보겠습니다.
측정 가능한 것은 개선 가능하다는 말을 들어 본 적 있을 것입니다. IT 운영에 있어 개선을 이어 가려면 양질의 데이터 확보가 필수입니다. 모니터링 데이터부터 각종 로그와 이벤트 정보를 수집하는 것은 단순해 보이지만 꽤 복잡한 작업입니다. 특히 운영을 위해 다양한 도구를 활용하는 조직일수록 복잡한 문제입니다. 서로 다른 팀과 도구가 마구 섞여 있을 때 중요 데이터는 사일로화될 가능성이 큽니다. 운 좋게 여러 소스에서 데이터를 잘 가져올 수 있다 하더라도 형식을 표준화하는 전처리 작업에 에너지를 많이 쏟아야 합니다.
양질의 데이터 확보
지속해서 사용자 경험을 개선하려면 AIOps를 어떻게 활용해야 할까?
제대로 된 데이터 세트를 확보할 수 있다면 이제 남은 것은 적극적인 성능 관리입니다. AIOps 솔루션을 통해 사용자 경험을 개선하는 데 있어 핵심이 되는 지표가 있습니다. 바로 평균 문제 해결 시간인 MTTR입니다. 이 수치를 낮게 유지하는 것은 예기치 못한 상황에서도 사용자 경험 저하를 최소화할 수 있는 역량을 보유한 것이라 볼 수 있습니다. MTTR을 줄이려면 문제 식별과 해결 절차의 자동화 수준이 높아야 합니다. 수작업에 의존하는 방식으로는 이벤트에 기민하게 대응할 수 없습니다.
예측 역량 강화
MTTR을 줄이는 것 못지않게 중요한 것은 예측 역량을 키우는 것입니다. AI, ML 기술이 더해지면서 AIOps 솔루션은 매우 높은 정확도를 미래를 예측하여 사용자 경험에 영향을 끼치는 문제를 사전에 식별하는 능력을 키워가고 있습니다. 예측 기반 통찰력을 잘 활용하면 서비스 가동 중지 시간을 크게 줄일 수 있습니다. AIOps 솔루션을 이용한 사용자 경험 관리가 IT 운영팀과 개발팀 모두에게 득이 되는 이유는 프로덕션 환경에 배포한 서비스를 대상으로 예측을 할 수 있다는 것입니다. 이런 이유로 사후 대응뿐만 아니라 서전 대처까지 사용자 경험 관리 역량을 강화할 수 있습니다.
빠른 식별
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한편, 아무리 모니터링을 잘하고 AI, ML 기반 예측을 해도 문제는 발생할 수밖에 없습니다. 운영은 문제가 아예 없는 상황이 이상적이지만, 현실은 다릅니다. 이슈가 터졌을 때 얼마나 빠르게 근본 원인을 찾아 해결할 수 있는지가 중요한 이유입니다. AIOps 솔루션은 매우 빠른 문제 식별 역량을 엔지니어와 개발자에게 제공합니다. 브로드컴 솔루션의 경우 3번의 드릴다운으로 매우 정밀한 수준의 데이터까지 접근이 가능합니다. 데이터의 깊이를 더해 갈수록 맥락 측면에서 상관관계를 파악하여 문제의 원인을 찾고, 이를 바탕으로 문제 해결에 대한 의사결정도 빠르게 내릴 수 있습니다.
이상으로 지속 가능한 사용자 경험 개선을 위해 AIOps 솔루션을 사용하는 방법을 간단히 살펴보았습니다.