데이터센터를 위한 AIOps: LLM을 활용한 AI 인프라 관리
2025년 12월 11일 업데이트
2025년 12월 업데이트: 현재 IT 팀의 67%가 모니터링에 자동화를 활용하고 있으며, 현대적 자동화를 사용하지 않는다고 응답한 비율은 0%입니다. Google DeepMind의 냉각 AI는 40%의 에너지 절감(PUE 15% 개선)을 달성하고 있습니다. ServiceNow AI Agents는 자율적으로 알림을 분류하고, 영향을 평가하며, 근본 원인을 조사하고, 문제 해결을 주도합니다. LLM 기반 자연어 인터페이스가 인프라 관리를 위한 전문 쿼리 언어를 대체하고 있습니다.
Google DeepMind의 자율 냉각 AI는 데이터센터 냉각 에너지 소비를 40% 줄여 전체 전력 사용 효율(PUE)을 15% 감소시켰습니다.[^1] 이 시스템은 5분마다 수천 개의 센서에서 스냅샷을 수집하고, 이를 심층 신경망에 입력하여 안전 제약 조건을 충족하면서 에너지 소비를 최소화하는 조치를 식별합니다.[^2] DeepMind가 2018년에 이 시스템을 배포했을 때, 이는 이러한 규모로 운영되는 최초의 자율 산업 제어 시스템이 되었습니다.[^3] 그로부터 7년이 지난 지금, AIOps 플랫폼은 AI 기반 자동화를 데이터센터 운영의 모든 측면으로 확장했으며, 대규모 언어 모델은 자연어 인터페이스와 인프라 상태에 대한 정교한 추론을 가능하게 합니다.
Futurum 조사에 따르면 IT 팀의 67%가 모니터링에 자동화를 사용하고 있으며, 54%는 신뢰성 향상을 위해 AI 기반 탐지를 채택하고 있습니다.[^4] 현대적 자동화가 없다고 응답한 사람은 단 한 명도 없었습니다.[^5] 데이터센터 운영자가 직면한 질문은 AIOps를 도입할 것인가에서 운영 워크플로우 전반에 AI를 얼마나 적극적으로 배포할 것인가로 전환되었습니다. AI 워크로드를 실행하는 인프라는 점점 더 AI에 의존해 스스로를 관리하고 있습니다.
AIOps 혁신
AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 실시간 모니터링과 예측 분석을 결합하여 플랫폼이 병목 현상을 식별하고, 장애를 예측하며, 문제가 성능에 영향을 미치기 전에 리소스 할당을 최적화할 수 있게 합니다.[^6] Gartner는 2016년에 이 용어를 만들었으며, 중앙 집중식 IT에서 전 세계 클라우드 및 온프레미스 인프라에 걸친 분산 운영으로의 전환을 인식했습니다.[^7]
기존 모니터링은 운영 팀을 압도하는 알림 폭풍을 생성합니다. 단일 인프라 사고가 수천 개의 관련 알림을 발생시킬 수 있으며, 각각은 관심을 요구하면서 근본 원인을 가립니다. ServiceNow의 이벤트 관리는 이벤트, 태그 및 메트릭을 처리하여 원시 알림 대신 실행 가능한 인사이트를 표면화함으로써 노이즈를 99% 줄입니다.[^8]
사후 대응에서 예측 운영으로
ServiceNow AIOps는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 토폴로지, 태그 및 텍스트 유사성에 따라 관련 알림을 클러스터링하여 알림 폭풍과 운영 노이즈를 줄입니다.[^9] 고급 비지도 모델은 최종 사용자에게 영향을 미치기 몇 시간 전에 새로운 문제나 비정상적인 패턴을 식별하여 사고 대응 대신 조기 개입을 가능하게 합니다.
선제적 사고 관리는 운영 워크플로우를 근본적으로 변화시킵니다. 중단에 대응하는 대신, 팀은 사용자가 인지하기 전에 성능 저하를 해결합니다. 사후 대응에서 예방적 운영으로의 전환은 평균 해결 시간(MTTR)을 줄이는 동시에 많은 사고를 완전히 예방합니다.[^10]
Metric Intelligence는 빠른 이상 탐지와 동적 임계값 설정을 위해 메트릭 데이터를 지속적으로 분석합니다.[^11] 정적 임계값은 정상 운영 범위가 시간대, 워크로드 패턴 또는 계절적 요인에 따라 달라질 때 오류 알림을 생성합니다. 동적 임계값은 실제 동작에 적응하여 실제 이상 징후에 대해서만 알림을 보냅니다.
IT 운영을 위한 LLM
대규모 언어 모델은 운영 팀이 모니터링 및 자동화 시스템과 상호작용하는 방식을 변화시킵니다. 상세한 조사에서 2020년 1월부터 2024년 12월까지 발표된 AIOps의 LLM 응용에 관한 183개의 연구 논문을 분석했습니다.[^12] 이 연구는 운영 과제에 언어 모델을 적용하는 정교함이 증가하고 있음을 보여줍니다.
자연어 인터페이스
현대 AIOps 플랫폼은 더 빠른 인간-AI 협업을 위해 챗봇 또는 LLM 기반 인터페이스를 지원합니다.[^13] 운영자는 전문 쿼리 언어 대신 자연어를 사용하여 인프라 상태를 조회합니다. LLM은 질문을 적절한 모니터링 쿼리로 변환하고 결과를 이해하기 쉬운 요약으로 통합합니다.
연구자들은 AIOps 과제를 해결할 수 있는 IT 운영 관리를 위한 효과적인 LLM 기반 AI 어시스턴트를 제안합니다.[^14] 서로 다른 언어 모델은 훈련 데이터, 아키텍처 및 파라미터 수가 다르며, 이는 IT 운영 작업에서의 능력에 영향을 미칩니다. Mistral Small 7B와 같은 소형 모델은 크기가 작음에도 불구하고 추론 및 도구 선택에서 주목할 만한 효율성을 보여줍니다.[^15]
자율 운영을 위한 AI 에이전트
ServiceNow의 AIOps용 AI Agents는 조정된 에이전트 워크플로우를 통해 자율적으로 알림을 분류하고, 비즈니스 및 기술적 영향을 평가하며, 근본 원인을 조사하고, 문제 해결을 주도합니다.[^16] Observability용 AI Agents는 서드파티 APM 및 관측 도구와 협력하여 서비스 영향을 분석하고 조사 우선순위를 정하는 기능을 확장합니다.
모니터링에서 알림, 자율 문제 해결로의 진행은 근본적인 역량 확장을 나타냅니다. 초기 AIOps 시스템은 문제를 감지하고 인간에게 알렸습니다. 현재 시스템은 일상적인 사고를 인간의 개입 없이 점점 더 많이 처리하며, 구성된 범위를 벗어난 판단이나 승인이 필요한 상황만 에스컬레이션합니다.
AI 기반 냉각 최적화
데이터센터 냉각은 가장 성공적인 AIOps 응용 사례 중 하나로, 측정 가능한 에너지 절감으로 접근 방식을 검증합니다.
DeepMind의 자율 냉각
DeepMind는 Google 데이터센터의 2년간의 모니터링 데이터를 사용하여 냉각 에너지를 40% 절감하는 신경망 프레임워크를 개발했습니다.[^17] 네트워크 아키텍처는 각각 50개의 노드가 있는 5개의 은닉층을 사용하여 19개의 정규화된 입력 변수를 처리하고 최적의 제어 조치를 예측했습니다.[^18]
이 시스템은 자율적으로 작동하며, 검증 및 구현을 위해 권장 조치를 데이터센터 제어 시스템으로 전송합니다.[^19] 안전 제약 조건은 권장 사항이 허용 가능한 운영 범위 내에 유지되도록 합니다. 제어 시스템은 실행 전에 권장 사항을 검증하여 AI 기반 최적화를 가능하게 하면서 인간의 감독을 유지합니다.
이 성공은 AI가 인간의 직관을 넘어서는 복잡한 물리적 시스템을 최적화할 수 있음을 보여줍니다. 운영자는 최적의 효율성을 달성하기 위해 5분마다 수백 개의 변수를 수동으로 조정할 수 없습니다. AI가 지속적인 최적화를 처리하고 인간은 예외적인 상황과 시스템 감독을 처리합니다.
Schneider Electric과 NVIDIA 파트너십
2025년에 Schneider Electric은 NVIDIA와 파트너십을 맺어 최대 132kW의 랙 밀도를 지원하는 AI 최적화 참조 아키텍처를 설계했습니다.[^20] 이 공동 솔루션은 냉각 에너지 사용량을 거의 20% 줄였습니다. 이 파트너십은 차세대 고밀도 인프라에 AI 최적화를 적용하는 벤더 협업을 보여줍니다.
AI 기반 지능형 부하 분산은 워크로드가 가장 에너지 효율적인 방식으로 서버와 냉각 시스템에 분산되도록 합니다.[^21] 최적화는 컴퓨팅 효율성과 열 관리를 동시에 고려하여 수동 계획으로는 놓칠 수 있는 구성을 찾습니다.
대규모 인프라 자동화
AIOps는 모니터링을 넘어 구성, 배포 및 문제 해결 작업을 자동화하는 능동적인 인프라 관리로 확장됩니다.
구성 관리
기업의 58%가 Ansible 및 Terraform과 같은 코드형 인프라 또는 구성 자동화 도구를 사용하여 장치 구성을 관리합니다.[^22] 엔지니어는 스위치에 수동으로 로그인하는 대신 스크립트를 작성하고 버전 관리되는 플레이북을 사용합니다. 자동화는 일관성을 보장하면서 규정 준수를 위한 감사 추적을 생성합니다.
AIOps 플랫폼은 구성 관리와 통합하여 실제 상태와 의도된 상태 간의 드리프트를 감지합니다. 모니터링이 구성 이상을 식별하면 자동화된 문제 해결이 수동 개입 없이 의도된 구성을 복원합니다. 감지에서 문제 해결까지의 폐쇄 루프는 인적 오류를 줄이면서 대응을 가속화합니다.
예측 유지보수
Health Log Analytics는 로그의 실시간 분석 및 모니터링을 제공하여 이상 징후를 신속하게 식별합니다.[^23] 대규모 로그 분석은 AI 지원이 필요합니다: 인간은 임박한 장애를 나타내는 패턴을 식별하기 위해 수백만 개의 로그 항목을 읽을 수 없습니다.
예측 유지보수는 소프트웨어를 넘어 물리적 인프라로 확장됩니다. 온도 추세, 전력 소비 패턴 및 성능 저하 지표는 하드웨어 장애가 발생하기 전에 이를 알립니다. 계획된 기간 동안 유지보수를 예약하면 운영을 중단시키는 계획되지 않은 중단을 피할 수 있습니다.
디지털 트윈과 시뮬레이션
디지털 트윈, AIOps 및 예측 분석은 실시간 성능을 시뮬레이션하고 최적화하여 더 높은 신뢰성과 에너지 효율성을 보장합니다.[^24] 디지털 트윈은 물리적 인프라의 가상 표현을 생성하여 운영자가 프로덕션 배포 전에 변경 사항을 테스트할 수 있게 합니다.
용량 계획
디지털 트윈은 다양한 시나리오에서 인프라 용량을 모델링하여 운영자가 확장을 계획하고 제약 조건을 식별하는 데 도움을 줍니다. AI는 과거 패턴을 분석하여 미래 요구 사항을 예측하고 수요가 공급을 초과하기 전에 용량 추가를 권장합니다.
모델링 역량은 GPU 배포가 빠른 용량 성장을 주도하는 AI 인프라에서 특히 가치가 있습니다. 디지털 트윈은 자본을 투입하기 전에 제안된 GPU 클러스터 확장을 위한 냉각 요구 사항, 전력 분배 및 네트워크 용량을 시뮬레이션합니다.
변경 검증
디지털 트윈 환경에서 인프라 변경을 테스트하면 프로덕션 사고의 위험이 줄어듭니다. AI는 모델링된 인프라 동작에 대해 제안된 변경 사항을 검증하여 변경 사항이 프로덕션에 도달하기 전에 잠재적인 문제를 식별합니다. 검증은 그렇지 않으면 중단을 야기할 수 있는 구성 오류와 리소스 충돌을 잡아냅니다.
AI 인프라를 위한 AIOps 구현
데이터센터 관리를 위해 AIOps를 배포하는 조직은 통합 요구 사항, 데이터 품질 및 운영 준비 상태를 고려해야 합니다.
통합 요구 사항
ServiceNow의 Integration Launchpad는 서드파티 모니터링 도구와의 AIOps 통합을 위한 안내된 설정을 제공합니다.[^25] 조직은 기본 제공 커넥터를 구성하거나 지원되지 않는 모니터링 도구에 대한 사용자 정의 커넥터를 만들 수 있습니다. 통합 계층은 다양한 소스의 데이터를 통합된 운영 뷰로 집계합니다.
AI 인프라에는 종종 표준 서버 모니터링을 넘어서는 GPU, 고속 네트워크 및 스토리지 시스템에 대한 전문 모니터링이 포함됩니다. AIOps 구현은 완전한 인프라 가시성을 제공하기 위해 이러한 전문 데이터 소스를 통합해야 합니다.
데이터 품질 기반
AIOps 효과는 모니터링 데이터 품질에 달려 있습니다. 불완전한 데이터, 일관되지 않은 레이블 지정 및 커버리지 격차는 AI 모델의 정확도를 제한합니다. 조직은 고급 분석을 배포하기 전에 모니터링 커버리지와 데이터 품질을 감사해야 합니다.
과거 데이터는 조직별 패턴에 대한 예측 모델 훈련을 가능하게 합니다. DeepMind는 냉각 최적화 모델을 훈련하기 위해 2년간의 모니터링 데이터를 사용했습니다.[^26] 과거 데이터 깊이가 부족한 조직은 고급 예측이 신뢰할 수 있게 되기 전에 데이터를 수집해야 할 수 있습니다.
운영 준비 상태
자율 운영에는 AI 권한 경계를 정의하는 명확한 정책이 필요합니다. 조직은 AI 시스템이 독립적으로 실행할 수 있는 조치와 인간의 승인이 필요한 조치를 결정해야 합니다. 권장 사항과 수동 실행으로 시작하면 자율 조치를 활성화하기 전에 신뢰를 구축합니다.
Introl의 550명의 현장 엔지니어는 GPU 인프라 배포 전반에서 AIOps를 구현하는 조직을 지원합니다.[^27] 이 회사는 3년간 9,594%의 성장으로 2025년 Inc. 5000에서 14위를 차지했으며, 이는 전문 인프라 서비스에 대한 수요를 반영합니다.[^28] 전문적인 배포는 모니터링 커버리지, 통합 품질 및 운영 절차가 지원되도록 보장합니다
[번역을 위해 내용 생략]
