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[2022금융IT혁신] 다이나트레이스 “복잡성 장벽 해결위한 효율적 방법은?”

[디지털데일리 이안나 기자] 다이나트레이스코리아가 복잡성이 증가한 클라우드 시대에 인공지능(AI)와 자동화 기반 새로운 정보기술(IT) 성능 관리 전략에 대해 소개했다.

6일 <디지털데일리> 주최로 6일부터 10일까지 5일간 웨비나 플랫폼 ‘DD튜브’를 통해 개최되는 [2022년 전망, 금융IT Innovation 버추얼 컨퍼런스]에서 다이나트레이스 나성운 상무는 “모니터링 체계 등에서 새로운 장애들이 발생해 어려움을 느끼고 있다면 현재 조직이 복잡성 장벽에 도달했다고 생각하면 된다”고 말했다.

최근 금융 기업들은 IT회사와 구분이 어려울 정도로 기술 중심 재편이 이뤄지고 있다. 데이터양이 증가하고 변화 속도가 빨라지면서 기존 IT부서가 사용하던 모니터링 도구들은 실상 원하는 효과를 제공하지 못하고 있다. 전통적 대시보드를 사용해 성능을 관리하기엔 성능이 임계치에 도달했기 때문이다. 과거에도 충분치 않았던 IT인력들이 더욱 부족해지며 어려움이 심화되고 있다.

나 상무는 “일반적으로 클라우드가 기반이 되면서 다양한 데브옵스(DevOps)나 사이트 신뢰성 개발(SRE)같은 복합 프로세스에 진입하게 된다”며 “이 단계에서 큰 장벽을 만나게 되는데 이를 ‘복잡성 장벽’이라고 한다”고 설명했다.

새로운 장애가 발생했을 때 신속히 원인을 발견하고 문제를 해결하는 건 쉽지 않은 일이다. 다이나트레이스가 700명 CIO 대상 조사를 진행했을 때 10분 이내 장애처리, 1시간 내 코드 준비가 걸린다는 응답은 5%에 불과했다. 특히 국내 고객사들은 주로 장애처리에 4시간 가량, 새 코드 생성에 이틀 정도가 걸리는 편이었다.

그렇다면 복잡성 장벽을 어떤 방식으로 해결할 수 있을까. 이 상무는 “현재 구조를 유지하며 클라우드 환경에 강제로 맞추거나 스스로 플랫폼을 개발하는 방식으론 경쟁에서 뒤쳐질 수밖에 없다”며 “DIY(자체 제작) 방식은 처음엔 쉬어보이나 구축에 오랜 시간이 걸리고 시간이 지나면서 확장성과 효율성이 떨어지기 때문”이라고 말했다.

나 상무가 제시한 방법은 필요에 맞는 외부 플랫폼을 활용하는 것이다. 다이나트레이스는 자동화와 AI를 이용해 클라우드 복잡성을 단순화하고, 디지털전환을 가속화하는 소프트웨어 인텔리전스를 제공하고 있다. 특히 결정론적 AI로 불리는 ‘데이비스(Davis)’ AI엔진이 핵심이다.

일반적인 인공지능을 성능 관리에 사용하기에는 위험성이 많이 존재한다. 다이나트레이스는 이런 부분을 보완하기 위해 성능 관리에 특화한 결정록적 인공지능 엔진인 데이비스를 구축했다.

데이비스는 앱과 서비스, 인프라스트럭처 간 관계와 의존도를 자동화된 양방향 환경지도를 통해 실시간으로 문제를 감지하고 원인을 분석한다. 관리자는 어디에 문제가 생긴건지 일일이 들여다볼 필요가 없어 분석시간을 대폭 감축하고 핵심 작업에 집중할 수 있다.

IT관리에 필요한 모든 데이터가 하나의 모델 안에서 구성된다는 점도 특징이다. 가령 IT서비스를 사용하는 고객 만족도와 모바일 디바이스 성능도 함께 관리하기 위해 기존엔 별도 다른 툴을 이용해야 했다면, 이제 하나의 플랫폼으로 비즈니스 정보까지 함께 수집할 수 있다.

다이나트레이스는 SaaS 뿐만 아니라 매니지드 고객 데이터 센터 또는 프라이빗 클라우드에 직접 설치할 수 있는 방식의 구성도 지원하고 있어 고객사 데이터 보호에 유연하게 대응 가능하며, 클라이언트에 대해서는 점점 엄격해지는 개인사생활 보호 역시 전세계 각 지역의 표준을 준수하고 인증(예:GDPR 등) 받는 과정을 거쳐 기민하게 대응하고 있다.

나 상무는 “기존 백엔드 등 전통 운영 부서만 사용하는 게 아니라 프론트 엔드까지 진출한 것”이라며 “하나의 프랫폼으로 개발테스트·운영부서·마케팅 비즈니스 현업 부서까지 다양하게 활용할 수 있다”고 강조했다.

이어 “호주 최대 은행 ANZ도 아마존웹서비스(AWS) 포함 멀티 클라우드 환경에서 일했지만 여러 성능 문제들을 관리하기 어려웠다”며 “자동화 플랫폼 도입 후 전체 성능을 50% 개선했고, 팀 간 책임을 전가하는 행동들이 75% 감소했다”고 덧붙였다.

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