운영 인텔리전스란 무엇인가요?
운영 인텔리전스(OI)는 실시간 운영 데이터를 수집 및 분석하여 시스템 상태를 모니터링하고 문제를 선제적으로 줄이는 프로세스입니다. 기존 OI는 주로 서버, 네트워크, 애플리케이션 배포, 구성 및 IT 보안과 관련된 데이터 및 메트릭과 같은 IT 운영과 관련이 있었습니다. 사물 인터넷(IoT) 및 스마트 센서의 도입으로 이제 OI에는 파이프라인, 기계 및 에너지 장비와 같은 실제 운영에 대한 실시간 모니터링이 포함됩니다. 두 경우 모두 OI는 실시간 데이터 수집 및 분석을 사용하여 운영 추세를 사전에 발견하고 문제를 예측하며 일선 작업자가 문제 해결 및 유지 보수를 위한 최선의 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
산업용 운영 인텔리전스란 무엇인가요?
산업 운영 인텔리전스는 발전소, 물류 네트워크 및 광업과 같은 물리적 산업 인프라 및 기계를 관리하는 조직에서 사용되는 용어입니다. 이러한 비즈니스 환경에서
- 인프라는 더 작은 틈새 시장이고
- IoT 장치의 범위가 훨씬 넓음
- 길고 복잡한 공급망이 있을 수 있음
- 기계 데이터 분석은 훨씬 더 복잡함
이러한 조직에는 일반적으로 운영 아키텍처, 데이터 기능 및 워크플로를 처리하기 위해 강력한 산업별 솔루션 또는 맞춤형 구성 소프트웨어가 필요합니다. 맞춤형 솔루션은 특정 IoT 장치 네트워크를 특수 분석 소프트웨어와 통합합니다. 예를 들어, 에너지 사업장에서는 센서를 사용하여 풍차 성능 지표를 측정하고 풍차를 유지 관리, 끄거나 수리하기 위한 실시간 결정을 내립니다. 데이터는 예상 수요를 기반으로 새로운 인프라를 예측하는 데에도 사용됩니다.
운영 인텔리전스의 이점은 무엇인가요?
OI는 복잡하고 상호 연결된 시스템 아키텍처를 사용하는 현대 기업 또는 소규모 비즈니스에 매우 유용한 솔루션입니다. 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
실시간 운영 모니터링
최신 OI 시스템을 사용하여 시스템 및 통신의 상태 및 운영 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 과거에는 기간별 데이터 로그와 스냅샷을 소급적으로 검토하여 시스템 및 통신 상태를 파악하는 것은 IT 팀의 몫이었습니다. 이로 인해 데이터 분석, 보고 및 비즈니스 의사 결정에서 대기 시간이 길어지는 경우가 많았습니다. 이제 실시간 운영 데이터에서 실행되는 쿼리를 개발하여 최신 시각화 및 보고를 제공할 수 있습니다.
장애 식별
OI 도구를 사용하면 운영 데이터의 규칙적인 흐름을 매핑하여 시스템 가시성을 높일 수 있습니다. 서로 다른 시스템 구성 요소 간에 데이터가 이동하는 방식을 개략적으로 보여 주므로 정상적인 시스템 작동과의 편차를 식별할 수 있습니다. 결함을 감지하고 자동으로 수정 조치를 트리거하는 지능형 워크플로우를 OI 시스템에서 구축할 수 있다는 것이 더욱 중요합니다. 알림을 설정한 후 로그를 검색하여 근본 원인을 식별하고 성능 병목 현상 또는 장애 패턴을 해결할 수 있습니다.
전략적 의사 결정
OI를 사용하면 비즈니스 프로세스 및 시스템을 모니터링하여 최적이 아닌 사용, 구성 및 비용 비효율성을 발견할 수 있습니다. 비즈니스 시스템 아키텍처의 상태 변경에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 일부 OI 솔루션은 운영 체인 전반에 걸친 시스템 변경의 영향을 시뮬레이션하여 통찰력과 의사 결정 지원을 개선할 수도 있습니다.
위험 감소
비즈니스 운영의 현재 상태를 파악하고 시각화하면 전반적으로 위험을 자동으로 줄일 수 있습니다. OI를 사용하면 모든 운영 데이터와 핵심 성과 지표를 통합적으로 볼 수 있으므로 운영이 비즈니스 목표에 부합하는지 확인할 수 있습니다. 예상치 못한 위험으로 인해 비즈니스에 갑작스럽게 치명적인 영향을 받을 가능성이 줄어듭니다.
운영 인텔리전스는 어떻게 작동하나요?
OI 시스템은 데이터 기반 기술을 비즈니스 전략과 결합합니다. 프로세스의 개요는 다음과 같습니다.
데이터 수집
OI 워크플로는 데이터 수집으로 시작됩니다. 여기에는 로그, 지표, 성능 데이터 또는 사용자 행동 데이터와 같은 실시간 데이터 스트림이 포함될 수 있습니다. 데이터 소스의 예제는 다음과 같습니다.
- IT 인프라(예: 서버, 데이터베이스, 네트워크)
- 데스크톱 및 모바일 장치
- 센서 및 스마트 미터와 같은 IoT 장치
- 보안 플랫폼
- 클릭스트림
- 애플리케이션
데이터 수집은 사용 지표 및 사용자 상호 작용부터 기계 성능 및 환경 데이터에 이르기까지 시스템 운영의 모든 측면을 캡처하는 데 우선 순위를 둡니다.
데이터 처리 및 분석
데이터가 수집된 후 시스템은 다양한 계산 기술을 사용하여 데이터를 처리합니다. 예를 들어, 복잡한 이벤트 처리는 여러 데이터 스트림에서 이벤트 패턴을 식별하고 분석합니다. 데이터 처리에는 분석을 위해 데이터를 준비하기 위한 필터링, 집계 및 변환도 포함됩니다.
시각화 및 보고
통찰력을 활용할 수 있도록 운영 시스템은 대시보드 및 보고서와 같은 시각화 기능을 제공합니다. 운영의 추세, 패턴 및 이상 현상을 직관적인 형식으로 대개 실시간으로 관찰할 수 있습니다. 또한 OI 솔루션은 경고를 생성하여 사전 정의된 특정 기준(예: 운영 지표가 임계값을 초과한 경우)이 충족될 때 조치가 필요한 작업의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 또한 시스템은 필요한 경우 서비스 종료, 운영 격리 또는 새 서비스 추가와 같은 자동화된 작업을 트리거할 수 있습니다.
자동화된 적응
많은 OI 시스템에는 시간이 지남에 따라 개선되는 기계 학습(ML) 알고리즘이 통합되어 있습니다. 이들은 알림의 기준과 특정 패턴이나 이상 현상에 대응하여 취해진 조치를 지속적으로 개선함으로써 과거 결정의 결과로부터 교훈을 얻습니다. 이러한 적응적 측면은 시스템의 효율성을 점진적으로 향상시키는 데 도움이 됩니다.
다음 다이어그램은 온프레미스 IoT 디바이스의 데이터 수집부터 클라우드에서의 데이터 수집 및 처리, 생산 관리자용 사용자 인터페이스에 이르기까지 공장 내 OI의 예제를 보여줍니다.
운영 인텔리전스의 주요 기술은 무엇인가요?
OI는 여러 기술을 사용하는데, 그 중 많은 기술이 다른 인텔리전스 분석 시스템과 겹칩니다. 다음은 광범위한 개요입니다.
운영 인텔리전스 소프트웨어
OI 소프트웨어는 데이터 탐색 및 검색, 경고, 대시보드, 보고 및 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 셀프 서비스 툴킷을 제공합니다. 사용 가능한 다양한 데이터 소스, 도구, 작업, 워크플로 및 통합을 제공하는 다양한 소프트웨어 솔루션이 있습니다. 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다.
스트림 처리 기술
운영 데이터의 상당 부분이 스트리밍 데이터 또는 연속적이고 점진적인 방식으로 대량으로 방출되는 데이터입니다. 스트림 처리 기술은 스트리밍 데이터를 빠른 속도로 버퍼링, 처리, 변환 및 저장하면서 동시에 스트리밍 데이터를 분석으로 지속적으로 이동할 수 있습니다. 여기에는 여러 실시간 데이터 스트림의 패턴과 관계를 식별할 수 있는 복잡한 이벤트 처리 기술이 포함됩니다.
자동화 및 오케스트레이션
자동화 기술은 OI 시스템에 통합되어 데이터 분석에서 도출된 통찰력을 기반으로 조치를 트리거합니다. 사용자 개입 없이 리소스를 배포하거나 구성을 조정하거나 프로세스를 트리거하여 이벤트에 대응하려면 오케스트레이션 도구가 필요합니다.
분석 기술
OI 시스템은 기존 비즈니스 분석과 통합되어 조직의 운영 컨텍스트에서 통찰력과 조치를 전달합니다. 인공 지능(AI) 및 ML 알고리즘은 추세를 예측하고, 조치를 규정하고, 의사 결정을 자동화하는 데 사용됩니다. 데이터 시각화 도구는 복잡한 데이터 세트를 누구나 이해할 수 있는 그래픽 표현으로 변환하는 동적 대시보드 및 보고 기능을 제공합니다.
운영 인텔리전스와 비즈니스 인텔리전스의 차이점은 무엇인가요?
비즈니스 인텔리전스(BI) 란 더 나은 비즈니스 성과를 지원하는 분석을 말합니다. 데이터 분석이 유망한 분야로 떠올랐을 때는 미래의 의사 결정을 지원하기 위해 과거 비즈니스 데이터에 초점을 맞췄습니다. 데이터 분석은 다양한 영역에 걸친 실시간 데이터 분석을 포함하도록 확장되었습니다. 운영 의사결정을 지원하는 것을 운영 인텔리전스라고 합니다.
주요 차이점은 OI에는 사전 모니터링과 런타임 운영 문제를 해결하기 위한 즉각적인 조치가 포함된다는 것입니다. BI는 좀 더 장기적이고 회고적인 것에 초점을 맞추고 있으며 경고 및 문제 해결 측면은 없습니다.
그러나 OI와 BI는 서로 관련이 있습니다. OI는 BI를 발전시키는 데 중요한 역할을 하기 때문입니다. 일반적으로 BI와 OI 솔루션이 함께 작동합니다. 비즈니스 판매 최적화, 제품-시장 적합성 향상, 사용자 행동 이해 등 많은 비즈니스 목표는 운영 데이터 분석의 이점을 활용합니다. OI 소프트웨어의 데이터와 분석을 BI 도구에 제공하여 비즈니스를 더 폭넓게 파악할 수 있습니다.
운영 인텔리전스의 당면 과제는 무엇인가요?
대량의 운영 데이터를 분석할 때의 과제는 여전히 깔끔하고 잘 구조화된 데이터를 확보하여 통찰력을 얻는 데 있습니다. 데이터는 정리되고, 태그가 지정되고, 체계적이어야 하며, 기본 OI 솔루션을 이해할 수 있도록 과거 데이터를 올바르게 저장해야 합니다. 다음은 몇 가지 다른 문제점입니다.
가파른 학습 곡선
기본 데이터베이스 및 명령줄 인터페이스(CLI)로 작업할 때보다 데이터 분석을 방해하는 장벽이 줄어들었습니다. 그러나 데이터를 조작하고 결합하고 올바른 쿼리와 분석을 수행하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 통계 분석과 복잡한 쿼리를 개발하는 방법을 이해하는 것은 적시 관리에 있어 매우 중요합니다. 팀에 필요한 기술을 익히려면 시간이 걸릴 수 있습니다.
데이터 및 시스템 보안
데이터 거버넌스 및 관리는 운영 워크플로 전반에서 여전히 우려되는 사항입니다. OI 대시보드 및 보고는 기업 전반의 다양한 사용자에게 유용할 수 있지만 무단 액세스를 방지하기 위한 적절한 조치를 취해야 합니다. 운영에 관한 메타데이터도 기밀이므로 충분히 보호되어야 합니다.
AWS는 운영 인텔리전스 요구 사항을 어떻게 지원하나요?
Amazon Web Services(AWS)는 실시간 미션 크리티컬 인사이트를 위한 다양한 OI 솔루션을 제공합니다.
AWS Systems Manager는 멀티 클라우드, 온사이트 및 하이브리드 AWS 서비스 구성을 실시간으로 관리하고 자동화하기 위해 배포할 수 있는 OI 아키텍처 솔루션입니다. AWS, 온프레미스 및 기타 클라우드 전반에 걸쳐 패칭 및 리소스 변경과 같은 프로세스를 자동화합니다. 사용자에게 영향을 미치기 전에 운영 문제를 신속하게 진단하고 해결합니다.
Amazon CloudWatch는 다양한 AWS 서비스에서 실시간 지표 및 로그를 수집하므로 운영 서비스 데이터를 실시간으로 시각화하고 상관 관계를 파악할 수 있습니다. 미리 정해진 임계값에서 활성화되도록 설정된 경보 및 자동화된 작업을 사용하여 IT 운영 성능을 개선할 수 있습니다.
AWS IoT는 운영 인텔리전스를 지원하는 산업 운영 시스템과 데이터를 배포, 관리, 확장 및 분석하는 데 사용할 수 있는 AWS 서비스의 포괄적인 그룹입니다. 이러한 서비스에는 다음이 포함됩니다.
- AWS IoT Analytics를 사용하면 IoT 데이터를 정리 및 강화하고, 분석 및 AI/ML 추론을 수행하고, 센서 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
- AWS IoT Events를 사용하면 IoT 센서 및 데이터에서 이벤트를 탐지하고 이에 대응할 수 있습니다. 사용자 지정 로직 및 데이터 규칙을 사용하면 센서를 통해 비즈니스 운영의 성능과 품질을 시각화할 수 있습니다.
- AWS IoT SiteWise는 IoT 디바이스 인프라 전반의 산업용 OI를 위한 솔루션입니다. AWS IoT SiteWise를 사용하면 추가 소프트웨어를 개발할 필요 없이 산업 장비 운영을 관리할 수 있습니다.
지금 계정을 만들어 AWS에서 운영 인텔리전스 및 비즈니스 활동 모니터링을 시작하세요.
