사물 인터넷 기술
AIOps 구현자에 대한 설문조사는 개념 진화의 초기 단계에서도 광범위한 성공을 보여줍니다.
몇 년 동안 AIOps는 많은 IT 조직의 "미래의 일"이었고, 전 세계의 Google 및 Facebook보다 작은 거의 모든 사람이 생각하고 테스트할 수 있는 개념이었습니다. 변경되었습니다. AIOps는 성공적이며 전성기를 맞이할 준비가 되어 있으며 실질적인 이점을 제공할 준비가 되어 있습니다.
더 많은 회사가 AIOps의 성공을 발견했다는 사실은 EMA(Enterprise Management Associates)의 최근 연구에서 분명합니다.
“AIOps는 확실히 주류입니다. 그러나 상대적으로 젊은 학문이기도 하다. 최근 설문 조사에서 AIOps 구현의 60% 이상이 2년 미만이었습니다. 제가 놀란 것은 AIOps가 일반적으로 성공적이라는 것이 아니라 압도적으로 성공했다는 것입니다.”라고 EMA의 리서치 디렉터인 Valerie O'Connell이 인터뷰에서 말했습니다.
에서 현재 AIOps와 협력하고 있는 200개 이상의 IT 조직을 대상으로 한 EMA의 설문조사에서 모두 그들의 노력이 성공적이었다고 밝혔습니다. 또한 77%는 이니셔티브가 "매우" 또는 "매우"(응답자의 31%) 성공적이라고 말했습니다. 응답자의 62%는 AIOps의 가치가 비용에 비해 높거나 매우 높다고 말했습니다.
인공 지능과 머신 러닝이 IT 운영의 인적 측면을 보완하는 전략인 AIOps는 기업의 관심을 끌고 있습니다. 그러나 연구에 따르면 AIOps 기술의 기능은 기업 내 일반적인 요구 사항을 능가합니다. 간단히 말해서 AIOps 기술은 도전받지 않습니다.
이는 많은 AIOps 이니셔티브가 새롭기 때문일 수 있으며 프로젝트의 65%가 2년 미만입니다. AIOps의 주요 사용 사례에는 사물 인터넷 및 운영 기술, 다양한 장치가 여러 네트워크 및 클라우드에 흩어져 있는 애플리케이션이 포함됩니다.
기타 주요 사용 사례로는 "비즈니스 영향" 및 "IT/비즈니스 조정", 기업이 디지털 혁신을 거치는 동안 실시간 관찰 가능성, 이벤트 관리가 있습니다. O'Connell은 보안 운영에 대한 관심도 증가하고 있다고 언급했습니다.
엔드 투 엔드 가시성을 갖춘 관찰 가능성(AIOP이 계획되지 않은 행동 패턴을 감지하는 기능)은 AIOps 구현자에게 가장 중요한 목표로 선정되었으며 응답자의 31.7%가 이를 인용했습니다. 연구에 대한 관심을 불러일으킬 수 있는 한 가지 추가 발견은 AIOps 도구의 규범적 권장 사항의 역할입니다. AIOps의 잠재력에 대한 논의는 시스템이 운영 직원에게 수정 권장 사항을 제시할 가능성을 강조합니다. 그러나 해당 기능은 15 번째 를 기록했습니다. 중요한 목표 중. 시대를 앞서간 기능 중 하나일 수 있습니다.
AIOps 이니셔티브의 다른 주요 목표는 IT 전반의 운영 효율성, IT에 대한 경영진의 압박, 효율적인 워크플로 및 협업입니다. AIOps는 또한 디지털 혁신 및 DevSecOps와 연결되어 있습니다.
AIOps 구현을 위한 동인에 관해서는 풀뿌리 이니셔티브가 없는 것 같습니다.
O'Connell은 "AIOps는 CIO가 주도하고 ITOps가 밀접하게 따릅니다. 이는 본질적으로 AIOps가 영역을 넘나들고 사일로를 완화하기 때문에 의미가 있습니다. 믹스에 자동화를 추가하면 밸런스가 C 레벨 드라이버 쪽으로 훨씬 더 강력하게 스윙합니다. 실제로 CFO는 자동화의 원동력으로 두각을 나타내고 있습니다.”
자동화가 AIOps에서 핵심적인 역할을 하지만 자동화가 IT 운영 직원을 실업자로 몰아넣지는 않습니다.
“EMA 연구는 모든 실무 영역에서 자동화는 획득한 취향이라는 것을 일관되게 보여주었습니다. 사람들은 인간의 감독 없이 자동화를 채택하는 데 보편적이지 않습니다. 확실히 자동화를 수용하려는 의지가 자발적인 경우는 거의 없습니다. 그것은 시간이 지남에 따라 자랍니다. 성공이 성공을 낳는 것처럼 자동화는 자동화를 낳고 조직이 이를 소비하는 문화적 능력도 시간이 지남에 따라 커집니다. AIOps와 관련하여 자동화를 통한 원투 펀치는 큰 성과를 거둘 수 있는 곳입니다.”라고 O'Connell은 말했습니다.
응답자에 따르면 AIOps 이니셔티브의 이점에는 더 나은 IT/비즈니스 조정, 더 나은 IT 서비스 품질, 개선된 직원/고객 경험이 포함됩니다.
물론 성공적인 기술 구현에도 어려움이 따릅니다.
AIOps를 더 성공적으로 채택한 사람들은 기술 비용, 데이터 정확성 및 접근성, IT 내 갈등, AI에 대한 두려움 또는 불신과 같은 기존 문제를 언급했습니다. 또한, 자신의 전략이 성공적이었다고 말하는 대부분의 채택자들도 내년 안에 새로운 AIOps 플랫폼을 고려할 계획입니다.
EMA의 보고서는 다음과 같이 결론지었습니다. " 맞습니다. IT/비즈니스 조정의 개선이 거의 불가피하기 때문에 IT와 비즈니스의 다른 부분 간의 관계에 대한 영향은 부분적으로 혁신적일 수 있습니다. AIOps를 올바르게 수행하는 데 있어 큰 부분은 자동화입니다. 초콜릿과 땅콩 버터가 AIOps와 자동화보다 더 자연스러운 짝을 이룬 이후로 없었습니다. 그러나 이 경우 페어링은 성공을 위해 비즈니스 민첩성과 견고한 IT 서비스가 필요한 세상에서 생존 메커니즘에 가깝습니다.
“AIOps와 그에 수반되는 자동화의 경우는 너무 명확하고 상식적으로 그러한 운동이므로 EMA는 그 이름이 시간이 지남에 따라 조용히 사라질 것으로 기대합니다. 오늘날 새로운 기능은 일상적인 IT 운영의 일상적인 일부가 될 것입니다. 그러나 그 시간은 시간상 아직 한참 멀었습니다.”
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팬데믹 상황에서 산업을 지원하는 보다 안전하고 빠르고 지능적인 솔루션 제조 자동화에 대한 오랜 추세는 당연히 COVID-19 전염병으로 가속화되었습니다. 위기가 발생한 지 약 1년이 지난 지금은 장기적인 영향에 대해 질문하기에 좋은 시기입니다. 전염병이 자동화를 새로운 영역으로 밀어 넣었습니까? 공급업체가 자동화를 보다 유연하게 만들었습니까? 구현하기 더 쉽습니까? 본질적으로 협동 로봇(코봇)은 기존 사촌보다 구현하기 쉽습니다. 협동로봇은 일상적으로 사람과 작업 공간을 공유하도록 설계되었기 때문에 보호가 필요하지 않은 경우가
제조 산업, 특히 산업 자동화 분야에서 일할 때 가장 좋아하는 것 중 하나는 전국의 공장을 방문하고 제품이 어떻게 만들어지는지 배울 수 있는 기회입니다. 다른 사람들이 로봇과 자동화를 활용하여 프로세스를 개선하도록 돕는 엔지니어로서 저는 때때로 제 일상의 경험이 How Its Made TV 쇼 세트장에 있는 것과 같다는 것을 알게 됩니다. 최근에 제조 엔지니어 및 공장 관리자와 나눈 대화의 대부분은 다음과 같은 공통된 관찰에서 비롯되었습니다. 우리 생산 팀은 척박하고 수요를 따라잡기 위해 일종의 자동화를 활용하고 싶습니다. 대부분