5.16(목) - 5.17(금) 2024 AWS Summit Seoul에서 exemONE을 만나보세요
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XAIOps는 기업의 다양한 IT 인프라 환경, 즉 애플리케이션 / 데이터베이스 / 서버 / 네트워크 / 비정형 로그 등에 대한
데이터 수집 및 학습을 통하여 운영 중인 시스템의 실시간 부하 특성과 이상 패턴을 탐지하고, 미래 장애 상황을
예측함으로써 IT 운영의 선제적 대응을 지원하는 인공지능 기반의 IT 운영 지능화 솔루션입니다.
시계열 성능 데이터에 최적화된
딥러닝 기반 솔루션
지능형 미래 예측으로
선제적 장애 대응
다양한 IT 자원에 대한
통합 장애 원인 분석
대형 금융 / 제조 / 유통사에서
검증된 솔루션
XAIOps는 실시간으로 데이터를 수집하고 패턴을 학습하는 머신러닝 / 딥러닝 방식으로 설계되어
보다 정확한 이상 징후 탐지, 부하 예측, 근본 원인 분석, 능동적인 알림 제공 등 지능형 IT 운영을 보장합니다.
전체 운영 IT 시스템 환경에 대해 애플리케이션 서비스 관점, WAS / DB 등
인스턴스 관점, 서버 / 네트워크 등 인프라 관점에서 AI가 자동 진단하여
종합 상황판 형태로 실시간 통합 모니터링을 제공합니다.
AI 이상 탐지 모델 기준으로 각 시스템 영역별(Service / Instance) 이상 유무를 실시간 판단하고, 이상 판단 등급에 따른 알람을 제공하여 가시성 있는 실시간 모니터링을 제공합니다.
수집된 IT 운영 데이터를 기준으로 실시간 장애를 탐지합니다.
장애 발생 시 자동 추론 / 분석을 통하여 장애 근본 원인과 상세 연계 정보를 제공합니다.
과거 데이터 학습을 통하여 신뢰 구간(Base-line)을 생성하고, 실시간 관측치가 해당 범위를 벗어나는 경우 이상 징후로 탐지합니다.
미래 30분 ~ 1시간의 상황을 사전 예측하여 선제적 대응이 가능합니다.
다양한 유형의 비정형 로그 파일(Biz Log, Sys Log, Was Log 등)에 대한 학습을 통해 실시간 이상 로그 패턴을 탐지합니다. 로그 메시지 확인 및 연관 관계 분석이 가능합니다.
단기 부하 예측은 향후 1주일 이내의 단기간 주요 성능 지표 예측을 위한 분석 기능입니다. 장기 부하 예측은 향후 1~12개월까지의 장기간 주요 성능 지표 예측을 분석하기 위한 기능으로, 주로 거래량, 시스템 자원 예상 사용량 등에 활용됩니다.
이상 탐지, 예측 모델의 주요 지표별 성능에 대해 원하는 분석 기간을 설정하여 분석하거나 과거 패턴 유형을 분석할 때 유용합니다. 운영 모델의 성능(정확도)을 파악하여 개선 활동의 기준으로 활용할 수 있습니다.
특정 서버의 인스턴스 장애 발생 시 어떤 지표에 의해서 유발되었는지, 해당 인스턴스 장애로 인하여 연관 호출에서 어떤 시스템들과 문제가 발생될 수 있을지를 상세 분석하여 장애 확대를 사전에 예방할 수 있습니다.
특정 애플리케이션의 서비스 장애 발생 시 장애에 영향을 미친 주요 성능 지표의 추이 분석과 성능 지연 구간 및 원인에 대한 추적 분석이 가능합니다.
서비스 간 호출 분석을 연동하여 상세한 연계 추적이 가능합니다.
최근 1주일간의 일자별 이벤트 발생 현황과 등급별 통계 현황 등을 확인할 수 있으며, 장애 발생일 기준 발생된 이벤트 유형을 상세히 분석할 수 있습니다.
XAIOps는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 챗봇 서비스를 제공합니다.
IT 운영자들은 큐리에게 일상 언어나 키워드로 IT 시스템의 운영 상황을 질의해 이를 확인하거나, 기능 수행을 직접 요청할 수 있습니다.
· 다양한 사후 이력 조회
· 원하는 조회 화면 다이렉트 링크 제시
· 제품 기능 관련 질문에 대한 상세한 답변 제공
전력
AI 기반 지능형
통합 모니터링 체계 구축
기관 내 핵심 업무 시스템에 AI 기반 최신 기술 도입을 통하여 효율적이고 안정적인 시스템 운영 필요
• IT 장애 발생 시 신속한 장애 탐지와 예측으로 선제적 장애 대응 가능
• AIOps 구축으로 장애 발생의 원인 분석이 5분 내로 단축되어 신속한 대응 체계 마련
• 다양한 IT 운영 데이터 수집으로 통합적인 분석 및 데이터 활용 방안 수립
• 기관 내 핵심 업무 시스템의 안정적인 운영과 선제적 대응으로 직원들의 서비스 만족도 향상
은행
AI 기반 지능형
탐지 / 예측 시스템 구축
선제적 장애 대응을 위한 지능형 장애 예측 시스템 구축 필요
• 다양한 IT 운영 데이터의 수집 / 가공 / 분석 체계 구축으로 이상 탐지 및 예측 시스템 가능성 확인
• 신속한 장애 탐지와 판단으로 선제적 장애 대응 시스템 구축
• 종합적인 장애 원인 분석이 가능해짐에 따라 부서간 커뮤니케이션 일원화에 의한 의사소통 단축 및 명확화
• 지능형 관제를 통하여 IT 운영 인력의 효율적인 재배치로 업무 집중도 향상
은행
지능형 ICT 통합 모니터링
시스템 구축
전사 모니터링 데이터 통합을 통한 지능형 관제 시스템 구축 필요
• 다양한 IT 운영 데이터 수집을 통한 중앙집중형 성능 및 장애 분석 대응 체계 마련
• ML / DL기반 최신 알고리즘을 적용한 장애 탐지 및 원인 분석의 정확도 향상으로 신속한 ICT 운영 관제 가능
• 신속한 장애 탐지와 예측으로 선제적인 장애 대응 체계 마련
• 개발 / 운영 부서 간 장애 원인 분석의 명확화와 의사소통 일원화