IT 운영 분석

IT operations analytics

정보기술(IT)과 시스템 관리 분야에서 ITOA(IT Operations Analytics)는 IT 운영을 위한 데이터를 검색, 분석, 보고하는 방식이나 방법이다.ITOA는 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 대규모 데이터셋에 빅데이터 분석을 적용할 수 있다.[1][2]2014년에 Gartner는 이 제품을 사용하면 수익이 증가하거나 비용이 절감될 수 있다고 예측했다.[3]2017년까지 기업의 15%가 IT 운영 분석 기술을 이용할 것으로 전망했다.[2]

정의

ITOA(IT Operations Analytics)([4]고급 운영 분석[5] 또는 IT 데이터 분석이라고도 함) 기술은 대개 "소음"인 IT 시스템 가용성 및 성능 데이터의 대량에서 복잡한 패턴을 발견하는 데 주로 사용된다.[6]Forrester Research는 IT 분석을 "관리 및 모니터링 기술에 의해 수집된 원시 데이터의 바다에서 의미 있는 정보를 추출하기 위한 수학적 알고리즘 및 기타 혁신의 사용"[7]이라고 정의했다.참고로 ITOA는 인공지능과 머신러닝(machine learning)을 ITOA의 어플리케이션에 적용하는 데 주력하는 AIOps와는 다르다.

역사

작전연구는 제2차 세계대전에서 군 효율과 전장의 의사결정을 향상시키기 위한 규율으로서 나왔다.[8]그러나 2000년대 초반 머신러닝 기술의 출현과 함께 인공적으로 지능화된 운영 분석 플랫폼이 실제로 비즈니스 요구에 적절하게 부응할 수 있는 높은 수준의 패턴 인식에 관여하기 시작할 수 있을 것이다.[1]ITOA 개발의 중요한 촉매제는 인터넷 상에서 인간의 행동 패턴을 읽으려는 첫 번째 시도를 대표하는 예측 분석 모델을 개척한 구글의 부상이었다.그 후 IT 전문가들은 예측 분석을 IT 산업에 적용하여 데이터를 선별하여 사람의 개입 없이도 통찰력을 창출할 수 있는 플랫폼을 내놓았다.[1]

클라우드 컴퓨팅의 주류를 이루는 수용과 기업에서 빅 데이터 관행을 더 많이 채택하려는 욕구가 증가함에 따라 ITOA 산업은 2010년 이후 크게 성장했다.대기업과 중견기업을 대상으로 한 2016년 ExtraHop 설문조사에 따르면 조사 대상 기업의 65%가 올해 또는 내년 중 데이터 사일로 통합을 모색할 것으로 나타났다.[9]ITOA 플랫폼의 현재 목표는 APM 서비스의 정확성을 향상시키고, 데이터와의 보다 나은 통합을 촉진하며, 예측 분석 능력을 향상시키는 것이다.

적용들

ITOA 시스템은 IT 운영 팀이 사용하는 경향이 있으며 Gartner는 ITOA 시스템의 7가지 애플리케이션을 설명한다.[10]

  • 근본 원인 분석:모니터링 중인 IT 인프라 또는 애플리케이션 스택의 모델, 구조 및 패턴 설명은 사용자가 전체 시스템 동작 병리학의 미세하고 이전에 알려지지 않은 근본 원인을 정확히 파악하는 데 도움이 될 수 있다.
  • 서비스 성능 및 가용성에 대한 사전 예방적 제어: 향후 시스템 상태 및 이러한 상태가 성능에 미치는 영향 예측
  • 문제 할당:문제 해결 방법을 결정하거나, 적어도 문제 해결을 위해 기업에서 가장 적합한 개인 또는 커뮤니티에 대한 추론 결과를 지시한다.
  • 서비스 영향 분석:복수의 근본 원인이 알려지면 상대적 영향을 판단하고 순위를 매기기 위해 분석 시스템의 출력을 활용하므로 가능한 한 시기적절하고 비용 효율적인 방법으로 오류를 수정하는 데 자원을 할애할 수 있다.
  • 동종 최고의 기술 보완:모니터링 중인 IT 인프라 또는 애플리케이션 스택의 모델, 구조 및 패턴 설명은 운영 태스크(예: 서비스 종속성 맵, 애플리케이션 런타임 아키텍처 토폴로지, 네트워크 토폴로지)에 사용되는 정보의 충실도를 개선하기 위해 다른 검색 지향 툴의 출력을 수정하거나 확장하는 데 사용된다.
  • 실시간 애플리케이션 행동 학습: 다양한 애플리케이션 패턴과 기반 인프라를 기반으로 애플리케이션의 동작을 학습하고 상호 연관시켜, 이와 같은 상관 관계 패턴의 메트릭스를 생성하고 추가 분석을 위해 저장한다.
  • 동적 기준선 임계값: 다양한 애플리케이션 사용자 패턴에 대한 인프라의 동작을 학습하고 인프라 및 기술 구성요소의 최적 동작, 특정 환경에 대한 낮은 물 및 높은 물 표시의 벤치마크 및 기준선을 결정하고 변화하는 인프라 및 사용자 p로 벤치마크 기준선을 동적으로 변경수동의 개입이 없는 아터네.

종류들

Gartner Research는 단일 설계 IT Operations Analytics 플랫폼이 요구하는 데이터 증가에서 다음과 같은 5가지 유형의 분석 기술에 대해 설명한다.[11]

  • 로그 분석
  • 비정형 텍스트 색인화, 검색 및 추론(UTISI)
  • 위상학적 분석(TA)
  • 다차원 데이터베이스 검색 및 분석(MDSA)
  • COEP(복잡한 작업 이벤트 처리)
  • 통계 패턴 검색 및 인식(SPDR)

툴 및 ITOA 플랫폼

많은 벤더가 ITOA 공간에서 운영:

참고 항목

참조

  1. ^ a b c "The Time Has Come: Analytics Delivers for IT Operations". Data Center Journal. Archived from the original on 24 February 2013. Retrieved 18 February 2013.
  2. ^ a b Fletcher, Colin (June 24, 2014), Apply IT Operations Analytics to Broader Datasets for Greater Business Insight, retrieved 29 September 2015[데드링크]
  3. ^ "IT operations analytics: Changing the IT perspective". Information Age. Retrieved 13 March 2014.
  4. ^ "Advanced Operations Analytics - What the Data Shows!". APM Digest. Retrieved 17 September 2014.
  5. ^ "Quintica offers BMC's TrueSight". IT-Online. Retrieved 27 October 2014.
  6. ^ "Hype Cycle for IT Operations Management, 2013". Gartner. Retrieved 23 July 2013.
  7. ^ "Turn Big Data Inward With IT Analytics". Forrester Research. Retrieved 5 December 2012.
  8. ^ Kirby, 페이지 117 웨이백 머신에 2013년 8월 27일 보관
  9. ^ "The State of the ITOA Today" (PDF). ExtraHop. ExtraHop. Retrieved June 21, 2016.
  10. ^ "IT Market Clock for IT Operations Management, 2013". Gartner. Retrieved 13 August 2013.
  11. ^ "Data Growth Demands a Single, Architected IT Operations Analytics Platform". Gartner. Retrieved 30 September 2013.

외부 링크