활용 사례
Red Hat Ansible Automation Platform을 통한 AIOps 자동화
AI 기반 인텔리전스를 제어형 자동화 작업으로 전환
AIOps, 즉 IT 운영을 위한 AI는 머신 러닝과 인공지능을 결합하여 IT 태스크와 프로세스를 자동화하는 방식입니다. 알림 과부하, 무분별한 툴 확산, 문제 해결 지연, 수동 거버넌스의 순환을 끊을 수 있는 잠재력을 조직에 제공합니다.
AI 기반 관측성 툴은 이상 징후를 감지하고, 장애를 예측하고, 이벤트를 상호 연관시키는 데 탁월합니다. 그러나 이러한 인사이트에 따라 조치를 취할 신뢰할 수 있는 자동화 계층이 없다면 조직은 사후 대응적인 수작업 방식의 운영에 갇혀 감지부터 해결까지의 간극을 비즈니스에 필요한 속도나 규모로 줄일 수 없게 됩니다.
Red Hat® Ansible® Automation Platform을 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
이벤트 기반 해결 작업으로 더욱 빠르게 문제 해결
사전 검증을 거친 워크플로우로 구성된 일관된 자동화 생성
역할 기반 액세스 제어 및 감사 추적으로 AI 작업 제어
다양한 지원 살펴보기
인시던트 및 티켓 강화
인시던트가 생성되면 즉시 시스템 상태, 로그, 디펜던시, 최근 변경 사항, 과거 패턴과 같은 운영 컨텍스트를 자동으로 추가합니다.
알림이 발생하면 자동화 작업이 진단 데이터 및 컨텍스트를 IT 스택 전반에서 수집합니다. AI 모델이 이 데이터를 사용해 신호의 상관관계를 파악하고 인사이트를 생성합니다. 이 분석 결과는 비정형 정보를 실행 가능한 컨텍스트로 요약하는 AI의 작업을 거쳐 IT 서비스 관리(ITSM) 티켓에 바로 추가됩니다.
그러면 엔지니어는 서로 다른 시스템에서 나오는 원시 알림 데이터가 아닌 답변을 얻게 되므로 진단 시간 및 평균 문제 해결 시간(MTTR)이 단축되고 모든 인시던트를 지연시키는 수작업 컨텍스트 수집이 사라집니다.
비용 및 리소스 최적화
클라우드, 엣지, 온프레미스 환경 전반에서 활용도 및 성능 데이터를 수집하고 상관관계를 파악하여 숨은 비효율과 용량 불균형을 찾아냅니다.
AI는 시스템 동작을 분석하여 활용률이 낮은 리소스, 부적절한 용량, 최적화 기회를 파악합니다. 제어형 자동화 워크플로우를 통해 조정이 실행됩니다.
가정이 아닌 실제 활용도 데이터에 기반하여 인프라 의사 결정을 내림으로써 더 간소하고 복원력 높은 환경을 더 낮은 운영 비용으로 제공할 수 있습니다.
시스템 수준 용량 오케스트레이션
개별 구성 요소가 아닌 상호 연결된 시스템 전체에 대해 용량을 관리하여 숨은 불균형 및 연쇄 장애를 방지합니다.
AI는 활용도 추세 및 새로운 문제 지점을 해석하여 임곗값 초과 전에 파악합니다. 그런 다음, 결정론적 자동화 워크플로우를 통해 조정 용량 변경을 트리거합니다.
이렇게 용량 관리가 사후적인 임곗값 대응 방식에서 예측 가능한 선제적 오케스트레이션으로 바꾸면 불안정성이 줄고 사용자에게 영향을 미치기 전에 운영 리스크를 완화할 수 있습니다.
자동화된 문제 해결 큐레이션
임시 수정을 벗어나, 검증된 재사용 가능 문제 해결 워크플로우를 엄선한 라이브러리를 활용합니다. 이러한 라이브러리는 여러 환경 및 오퍼레이터에서 일관되게 실행됩니다.
AI는 인시던트 패턴을 분석하여 적절한 사전 승인된 자동화 라이브러리에서 문제 해결을 선택합니다. 모든 작업은 승인 워크플로우, 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 감사 가능한 실행 추적을 통해 실행됩니다.
반복적인 문제의 경우 팀이 이미 신뢰하고 있는 자동화를 사용함으로써, 거버넌스를 우회하는 자율 실행을 야기하지 않으면서 더 빠르고 더 안전하게 해결합니다.
드리프트 감지 및 시스템 전반 정책 시행
애플리케이션, 인프라, 플랫폼 전반에서 동작 드리프트가 있는지 지속적으로 모니터링합니다. 운영, 보안 및 컴플라이언스를 기준으로 드리프트를 평가합니다.
시스템 동작이 정의된 정책을 벗어나면 관측성 신호가 감지됩니다. 제어형 자동화 워크플로우가 자동으로 시정 조치를 적용하므로, 수동 감사 및 사후 대응적 개입이 사라집니다.
정책을 지속적이고 일관되게 적용하여 드리프트를 다음 감사 주기에 발견하는 것이 아니라 발생하는 단계에서 포착합니다.
자가 치유(Self-healing) 인프라 구축
클로즈드 루프 체계 내에서 감지, 문제 해결, 검증을 완료하여, 알려진 문제는 엔지니어가 알림을 받기 전에 자동으로 해결되도록 합니다.
지속적인 관측성 신호가 시스템 수준 장애를 감지하고 RBAC 권한 및 대상 제어에 따라 범위가 설정된 승인된 이벤트 기반 자동화를 통해 문제 해결을 트리거합니다. 알 수 없는 문제는 AI가 분석하고, 그 과정에서 정책 프레임워크는 사람의 감독을 받습니다.
인프라는 설정된 가드레일 내에서 자체적으로 치유함으로써 다운타임을 줄이고, 엔지니어의 역량을 더 가치 있는 업무에 투입하며, 인증된 작업만 프로덕션에 도달하도록 보장합니다.
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AI가 패턴 인식 및 추천에 탁월한 한편, Ansible Automation Platform은 보안 제어 및 정책이 적용되고 재현 가능한 제어형 워크플로우를 통해 이러한 인사이트가 실행으로 옮겨지도록 보장합니다.
Event-Driven Ansible
관측성 및 AIOps 플랫폼은 성능 저하, 이상 감지, 임곗값 초과, 용량 경고 등 지속적인 이벤트 스트림을 생성합니다. 하지만 이들 이벤트는 즉시 조치하는 경우 평균 문제 해결 시간(MTTR) 단축으로 이어집니다. Event-Driven Ansible은 관측성 및 AIOps 이벤트 소스를 제어형 자동화 대응에 직접 연결합니다.
이를 수행할 때 Event-Driven Ansible은 일관된 프로세스를 따릅니다. 즉, 소스가 이벤트를 생성하고, 룰북이 팀이 정의한 조건과 비교하여 평가하고, 일치하는 이벤트가 자동 작업(문제 해결 워크플로우, 서비스 티켓 강화, 인프라 확장 실행)을 트리거합니다.
이러한 자동 IT 작업은 예측 불가능한 변동성을 가진 AI 생성 코드가 아닙니다. 팀이 이미 검증과 검토를 거쳐 프로덕션에서 실행 중인, 사람이 생성한 결정론적 자동화 워크플로우입니다. AI는 이벤트 컨텍스트에 기반하여 실행할 사전 승인된 작업 또는 워크플로우를 추천하고, Event-Driven Ansible은 해당 작업 또는 워크플로우가 기존 RBAC 권한, 승인 워크플로우 및 감사 추적을 통해 실행되도록 보장합니다.
Red Hat Ansible Automation Platform용 MCP 서버
Ansible Automation Platform용 MCP 서버는 조직의 기존 제어를 우회하지 않고 에이전틱(Agentic) AI 및 LLM과 자동화 플랫폼 사이의 직접 상호 작용을 지원하는 신뢰할 수 있는 표준 인터페이스를 제공합니다. AI가 임시 스크립트를 생성하거나 직접 API 호출을 수행하지 않습니다. 대신, MCP 서버가 팀이 신뢰하는 기존의 제어형 자동화 라이브러리를 통해 에이전트 권장 사항을 전달하므로 RBAC, 감사 추적, 승인 워크플로우 등이 보존됩니다.
운영자가 UI를 클릭하는 방식에서 운영자가 AI 지원 툴에 지시하여 사전 승인된 자동화를 찾아 선택하고 실행하도록 하는 방식으로 상호작용 모델이 전환됩니다. 팀의 AI 의존이 늘어남에 따라 자동화는 결정적이고, 감사 가능하며, 반복 가능한지 확인하는 중요한 경계가 됩니다.
Automation Dashboard와 Automation Analytics
AIOps는 이벤트 기반 문제 해결, 강화 워크플로우 및 운영 확장과 같은 대규모 자동화 작업을 생성합니다. 이러한 활동에 관해 자동화 대시보드와 자동화 분석이 실시간 가시성을 제공합니다. 이를 통해 가장 자주 트리거되는 워크플로우 및 그 성능, 그리고 해당 워크플로우의 효용 등을 확인할 수 있습니다.
날짜, 프로젝트 또는 레이블을 기준으로 필터링되는 공유형 리포트를 생성할 수 있으며, 이를 활용하여 시간 절약, 작업 결과, 재무적 영향 등을 트래킹하여 AIOps 투자를 검증하고 향후 확장할 부분을 계획할 수 있습니다.
자동화 지능형 어시스턴트
효율적인 AIOps는 자신 있게 관리 및 트러블슈팅하고 구동 기반인 자동화를 확장할 수 있는 운영자에게 달려 있습니다. 그러나 플랫폼 구성을 탐색하고, 실패한 작업을 진단하고, Event-Driven Ansible 같은 구성 요소의 작동 방식을 이해하기 위해서는 도큐멘테이션, 지원 티켓, 플랫폼 자체를 오가며 파악해야 할 때가 많습니다. Ansible Lightspeed 지능형 어시스턴트는 이러한 마찰을 제거합니다. 생성형 AI 채팅 어시스턴트를 Ansible Automation Platform 내에 바로 임베딩했기 때문에, 언제든 Ansible 분야별 전문가에게 도움을 받는 것과 같습니다.
운영자와 관리자는 신뢰할 수 있는 Red Hat 도큐멘테이션으로 학습한 증강 생성(RAG) 파이프라인을 사용하여 플랫폼을 나가지 않고도 "Event-Driven Ansible을 구성하려면 어떻게 하나요?", "이 오류 메시지에 대해 설명해 주세요." 또는 "문제 해결 작업이 실패한 이유가 무엇인가요?" 등의 자연어로 질문하고 컨텍스트에 맞는 답변과 자세히 살펴볼 수 있는 참조 링크를 받을 수 있습니다.
특히 AIOps 워크플로우의 경우, 팀이 이벤트 기반 문제 해결을 처음 설정할 때 온보딩 속도가 빠르며 자동화된 워크플로우가 예기치 않게 작동해도 실시간 트러블슈팅이 가능합니다. 지능형 어시스턴트가 자동화 자체의 상태 및 성능에 대한 가시성을 제공하는 방향으로 확장함에 따라 운영자는 실행 중인 작업을 모니터링하고, 인벤토리 상태를 검토하고, 장애를 실시간으로 진단할 수도 있습니다. 새로운 인시던트 유형 및 운영 도메인 전반으로 자동화를 확장하는 일의 장벽이 낮아지는 것입니다.
자동화 코딩 어시스턴트
AIOps를 확장한다는 것은 AIOps의 기반이 되는 자동화 콘텐츠를 확장한다는 의미입니다. 그러나 엔지니어가 운영 문제를 제대로 파악했다고 해서 항상 신속하게 코딩하지는 못하며, 전담 자동화 개발자는 관측성 스택이 찾아내는 모든 새로운 장애 패턴을 따라잡는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다. 코딩 어시스턴트는 개발 환경 내의 이러한 격차를 줄여줍니다.
Ansible VS Code 확장 프로그램에서 엔지니어는 "장애가 발생한 쿠버네티스 포드를 다시 시작하고 서비스 엔드포인트를 검증하는 플레이북을 작성해 주세요"와 같이 쉬운 언어로 필요한 사항을 설명하면 됩니다. 그러면 단일 태스크, 여러 태스크 또는 전체 플레이북 및 역할에 따라 신뢰할 수 있고 컨텍스트에 맞는 코드를 추천받을 수 있습니다. 엔지니어는 처음부터 시작하거나 오래된 런북에서 복사하는 대신 바로 작동하는 초안을 받아서 구체화하고 검증하고 제어형 자동화 라이브러리로 승격시킬 수 있습니다.
AIOps 워크플로우의 경우, 팀은 자동화 적용 범위를 서비스 성능 저하, 자격증 만료, 용량 압박, 배포 롤백 등의 새로운 장애 유형으로 빠르게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 인시던트 패턴 식별 및 문제 해결을 위한 프로덕션 레디 플레이북 구축을 며칠이 아닌 몇 시간 내에 완료할 수 있습니다. 코딩 지원을 통해 생성된 모든 플레이북은 동일한 경로, 즉 검토 및 검증, RBAC에 따른 범위 설정, 다음 알림 발생 시 자동 실행이 가능해지는 과정을 거쳐 자동화 라이브러리로 승격됩니다.
관측성 데이터를 자동 작업으로 전환한 Mutua Madrileña
무투아 마드릴레냐(Mutua Madrileña)는 Ansible Automation Platform 및 Dynatrace의 AI 기반 관측성을 활용하여 플랫폼 프로비저닝을 자동화하고 인시던트 해결 속도를 높였습니다.
관측성과 자가 치유(Self-healing) 기능을 결합하여 해결 시간과 서비스 다운타임을 단축했습니다. 그 결과 서비스 티켓이 50% 감소했어요.
추가 정보
AIOps 격차 축소: AI 인사이트에 신뢰할 수 있는 작업이 필요한 이유
IT 운영에 적용되는 AI
에이전틱(Agentic) AI를 통한 IT 자동화: Red Hat Ansible Automation Platform용 MCP 서버 소개
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