AI와 자동화 비교하기: 차이점

인공지능(AI)은 지식을 습득하고 정보에 기반한 추론을 적용하여 동적인 결정을 내리는 반면, 자동화는 반복적인 IT 태스크와 프로세스를 수행합니다. AI와 자동화는 모두 수작업을 줄일 수 있다는 가능성을 제시하지만, 본질적으로 같지 않으며 서로 다른 두 가지 기능을 수행합니다.

AI는 지식을 습득하고 방대한 양의 데이터를 처리합니다. 이는 대부분의 사람이 혼자서 합리적으로 처리할 수 있는 수준을 넘어섭니다. AI는 이러한 데이터에서 핵심 인사이트를 도출하고 동적인 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 앞으로 며칠 동안 서핑하기 좋은 날씨가 이어질지 판단하는 일기예보처럼 기본적인 작업부터, 잠재적인 보안 침해를 방지하기 위한 멀티 티어 해결 프로토콜을 생성하는 복잡한 작업까지 수행할 수 있습니다.

자동화는 수동으로 설정된 가이드라인에 따라 반복적인 IT 태스크와 프로세스를 수행합니다. 지시받은 작업을 일관되고 안정적으로 실행합니다. 장애 요소가 발생하더라도 자동화는 사람의 추가 도움 없이 이러한 상황을 자체적으로 처리하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 따라서 일일 데이터 백업을 실행하거나, 정해진 일정에 따라 수천 대의 머신에 업데이트를 전송하거나, 작은 문제가 발생했을 때 이를 처리하는 작업을 믿고 맡길 수 있습니다.

엔터프라이즈 IT에서는 이 두 역할이 명확히 구분되며, 각각 중요한 의미를 갖습니다. 자동화는 사전 정의된 룰에 따라 태스크를 실행하는 기계와 같고, AI는 복잡한 문제에 대해 룰 기반이 아닌 결정을 내리도록 학습하고 적응하는 두뇌 역할을 합니다. AI와 자동화의 차이를 이해하면 두 기술의 인사이트와 계획된 가이드라인을 함께 활용하여 비즈니스를 더 스마트하게 운영하고 전략적인 성과를 달성할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 

자동화를 활용한 AIOps 알아보기

AI는 지식을 습득하고 인사이트를 적용하여 문제를 해결할 수 있는 시스템을 의미합니다. 인간 지능과 마찬가지로 AI는 환경을 지속적으로 해석하고, 출력을 개선하기 위해 실시간으로 결정을 내립니다. AI는 스크립트를 따르지 않고 실시간으로 스크립트를 작성합니다. 기존 자동화가 동일한 입력에 대해 동일한 작업을 수행하는 반복 논리를 사용하는 반면, AI는 확률적 추론을 기반으로 합니다. 입력이 동일하지 않더라도 패턴과 맥락을 바탕으로 가능한 최선의 작업을 선택합니다.

AI의 주요 특징은 다음과 같습니다. 

• 비결정적: AI는 통계적 확률과 학습된 패턴을 기반으로 결과를 생성합니다. 초기 프롬프트가 유사하더라도 새로운 데이터나 진화된 모델에 따라 출력이 달라질 수 있습니다.
• 학습 기반 시스템: 머신 러닝(ML)과 딥러닝은 데이터센터 내 복잡한 패턴을 식별하고, 사람이 직접 다시 프로그래밍하지 않아도 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다.
• 예측: AI는 예측 분석, 자연어 처리(NLP), 분류가 필요한 태스크에 특히 강점을 보입니다.

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자동화는 태스크를 일관되고 반복적으로 실행하고, 오류 리스크를 줄이고, 매번 동일한 결과를 실현할 수 있도록 설계된 명시적 룰의 집합입니다. IT 운영 팀이 이러한 사전 설정 룰을 규정하면, 자동화 기술은 사람의 추가 개입 없이 작업을 실행하거나 데이터베이스를 업데이트하는 등의 지침을 수행합니다. 따라서 자동화는 원활하게 운영되는 엔터프라이즈 IT의 중추라고 할 수 있습니다.

자동화 플랫폼은 단순한 스크립트 라이브러리 그 이상입니다. 시스템 관리자가 다양한 환경 전반에서 인프라 프로비저닝, 애플리케이션 배포, 정책 적용과 같은 복잡한 태스크를 오케스트레이션하는 플레이북을 작성할 때 사용하는 공통 툴입니다. 자동화 플랫폼은 운영을 매번 동일한 방식으로 실행하여 예기치 못한 상황을 최소화하는 일관된 엔진입니다.

자동화의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 결정적: 입력이 같으면 출력도 같을 가능성이 높습니다. 사람이 읽을 수 있는 데이터 언어인 YAML로 지침이 작성되기 때문에 오류가 발생할 여지가 적고 예측 가능합니다.
• 룰 기반: 자동화는 주어진 지침만 따릅니다. 예상치 못한 문제가 원래 워크플로우에 명시적으로 코드화되어 있지 않으면 해당 문제에서 벗어나거나, 문제를 통해 학습하거나, 문제에 맞춰 적응할 수 없습니다.
• 일관성: 자동화는 수천 대의 서버 전반에서 일관된 구성을 유지하고, 정해진 일정에 따라 패치를 적용하고, 새로운 인프라를 매번 동일한 방식으로 프로비저닝합니다.

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AI와 자동화의 차이는 다음과 같은 하나의 질문으로 요약할 수 있습니다. 룰을 따르는가, 아니면 학습하여 룰을 제안하는가?

AI는 지식을 해석합니다. AI의 적응성은 데이터 기반 의사 결정에 따라 다양한 결과를 만들어 냅니다. AI는 머신 러닝과 딥러닝을 사용하여 최적의 솔루션이나 권장 사항을 도출하며, 이를 통해 더 선제적인 워크플로우를 구현하고 IT 팀이 수동으로 개입해야 하는 부담을 줄일 수 있습니다. 또한 명시적으로 다시 프로그래밍하지 않아도 새로운 이상 징후를 발견하고 새로운 예측 모델을 생성할 수 있습니다. 

AI는 다음과 같은 적응형 태스크에 특히 강점을 보입니다.

• 동작 예측
• 이상 징후 감지
• 패턴 분류
• 언어 이해
• 맥락 기반 의사 결정

자동화는 룰을 따릅니다. 자동화 툴은 시스템 관리자나 엔지니어가 제공한 명시적인 룰을 실행합니다. 사전 정의된 워크플로우를 실행하고, 일관된 구성을 적용하고, 사람에 따라 달라질 수 있는 변동성을 제거합니다. 입력이 동일하게 유지되는 한 자동화는 같은 출력을 생성합니다. 

자동화는 다음과 같은 반복 태스크에 특히 강점을 보입니다.

• 프로비저닝
• 구성
• 컴플라이언스
• 패치 관리
• 애플리케이션 배포

전반적으로 AI는 비즈니스의 데이터, 워크플로우, 환경을 분석하고 변화에 필요한 전략적 권장 사항을 제시함으로써 의사 결정을 고도화합니다. 관리자가 놓칠 수 있는 인사이트를 발견하고 결과를 동적으로 최적화합니다. 자동화는 효율성을 높이고 인적 오류를 줄입니다. 운영 속도를 높이고 오류가 발생하기 쉬운 수동 태스크를 제거합니다. 자동화는 모든 작업이 지침에 따라 실행되도록 합니다. AI는 다음에 무엇을 해야 할지 판단합니다.

자동화와 AI가 함께 작동하는 방식 알아보기

엔터프라이즈 IT 환경을 구성할 때 최적의 방식은 AI와 자동화를 결합하여 지능형 자동화를 실현하는 것입니다. 두 기술이 연동되면 일관되고 반복 가능한 프로세스와 적응형 AI를 연결할 수 있습니다.

AI가 내린 결정을 실행에 옮기려면 신뢰할 수 있는 자동화 엔진이 필요합니다. 이벤트 기반 자동화를 예로 들어 보겠습니다. 일반적으로 이벤트 기반 자동화는 IT 팀이 'IFTTT(if-this-then-that)' 방식의 가이드라인 세트를 사용하여 특정 작업을 언제 어떻게 트리거할지 관리하는 방법입니다. 자동화가 사전 설정된 룰 안에서 자체적으로 실행되는 데 그치지 않고 AI를 추가하면 실시간 트리거에 더 즉각적으로 대응할 수 있습니다. IT 운영을 위한 AI(AIOps)를 사용하면 장애를 선제적으로 예측하고 문제가 관리하기 어려울 정도로 커지기 전에 해결 워크플로우를 시작하는 등, 엔터프라이즈 전반에서 더 유용한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 

지능형 자동화는 직원과 리소스를 더 중요한 프로젝트에 투입할 수 있도록 지원합니다. 팀의 개발 역량과 확장 능력을 높이는 데도 도움이 될 수 있습니다. AI 지원 개발을 활용하면 새로운 YAML 플레이북을 생성하거나 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있으며, 조직의 요구 사항이 변화할 때 빠르게 조정할 수 있습니다. 지능형 자동화는 관리를 더 쉽게 만들어 줄 뿐만 아니라 IT 팀이 제한된 리소스를 최대한 활용하도록 지원합니다. 

Red Hat® Ansible® Automation Platform은 엔터프라이즈 전반에서 자동화를 생성, 관리, 확장하기 위한 툴로 구성되어 있습니다. 여기에는 자동화 코딩 어시스턴트가 포함되며, 개발자는 이를 통해 자연어 프롬프트를 사용하여 자동화 태스크를 생성하고 모범 사례를 충족하는 Ansible Playbook을 만들 수 있습니다. 

가장 좋은 점은 무엇일까요? Ansible Automation Platform을 Red Hat OpenShift® AI와 통합하여 팀 전반에 일관된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 오픈 하이브리드 클라우드에서 실행 가능한 확장형 플랫폼인 Red Hat Enterprise Linux®와 함께 사용할 수도 있습니다. 이를 통해 벤더 종속성 없이 더 높은 유연성을 확보할 수 있습니다. 

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