AIOps

AIOps의 효과적인 운영을 위해서는 가장 먼저 다양한 소스로부터의 데이터를 포괄적으로 수집하고 통합하는 과정이 필수적이다. 이 단계는 시스템의 현재 상태와 과거 이력을 이해하는 기초를 제공하며, 이후의 분석과 자동화를 위한 원재료가 된다.

데이터 수집의 범위는 매우 광범위하다. 일반적으로 IT 인프라 모니터링 도구에서 생성되는 성능 메트릭(CPU, 메모리 사용률 등), 애플리케이션 성능 관리(APM) 도구의 트레이스 및 로그, 네트워크 장비의 흐름 데이터, 티켓 시스템의 이벤트 및 인시던트 기록, 심지어 CMDB(설정 관리 데이터베이스)의 구성 정보까지 포함된다. 이러한 데이터는 실시간 스트리밍 형태로, 또는 주기적인 배치 형태로 수집된다.

수집된 데이터는 이질적인 형식과 프로토콜을 가지고 있기 때문에 통합 과정이 필요하다. 통합은 데이터를 표준화된 형식(예: JSON, 프로토콜 버퍼)으로 변환하고, 공통된 시간축에 맞추며, 서로 다른 데이터 소스 간의 관계를 식별하여 하나의 통합된 데이터 레이어 또는 데이터 레이크를 구축하는 것을 의미한다. 이를 통해 단일 시스템의 로그, 네트워크 트래픽 패턴, 애플리케이션 오류가 서로 연관되어 분석될 수 있다.

효과적인 데이터 수집 및 통합은 높은 데이터 품질과 신속한 처리 속도를 보장해야 한다. 불완전하거나 지연된 데이터는 머신러닝 모델의 학습과 실시간 의사결정에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 많은 AIOps 플랫폼은 ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana)이나 플루언트드(Fluentd)와 같은 오픈소스 도구, 또는 상용 데이터 파이프라인 솔루션을 활용하여 이 과정을 자동화하고 최적화한다.

AIOps 플랫폼은 모니터링 도구, 로그, 티켓 시스템, 구성 관리 데이터베이스(CMDB) 등 다양한 소스로부터 수집된 방대한 양의 정형 데이터와 비정형 데이터를 처리합니다. 빅데이터 분석은 이렇게 통합된 데이터를 저장, 처리, 분석하여 의미 있는 패턴과 인사이트를 추출하는 핵심 과정입니다. 이를 위해 분산 컴퓨팅 프레임워크나 시계열 데이터베이스(TSDB) 같은 특화된 스토리지 솔루션이 활용됩니다.

분석의 주요 목표는 IT 운영의 핵심 지표들 간의 상관관계를 발견하고, 정상적인 운영 상태의 기준을 학습하는 것입니다. 예를 들어, 서버의 CPU 사용률, 애플리케이션 응답 시간, 특정 오류 로그의 발생 빈도 등은 별개로 보일 수 있으나, 빅데이터 분석을 통해 이들 사이의 숨겨진 인과관계나 동시 발생 패턴을 밝혀낼 수 있습니다. 이는 단순한 임계값 기반 경고를 넘어, 복합적인 상황을 정확히 판단하는 기초가 됩니다.

이러한 분석 결과는 이후 머신러닝 모델에 입력되어 이상 감지, 근본 원인 분석(RCA), 예측 분석과 같은 고급 기능을 구동하는 연료 역할을 합니다. 따라서 빅데이터 분석의 정확성과 효율성은 전체 AIOps 시스템의 성능을 결정하는 토대라고 할 수 있습니다.

AIOps의 핵심은 방대한 운영 데이터에서 패턴을 학습하고 통찰을 도출하는 머신러닝 알고리즘에 있다. 이 알고리즘들은 단순한 규칙 기반 자동화를 넘어, 정상 상태의 기준을 스스로 학습하고 그로부터 벗어나는 이상 감지를 수행한다. 또한, 반복적으로 발생하는 사건들을 분류하고 그룹화하여 노이즈를 줄이고, 문제의 근본 원인 분석을 지원하는 데 활용된다. 이를 통해 운영 팀은 수많은 경고 알림 속에서 진정한 중요한 사건에 집중할 수 있게 된다.

사용되는 알고리즘은 해결하려는 문제의 성격에 따라 다양하다. 시계열 데이터 분석을 위한 지도 학습 모델은 과거 데이터를 기반으로 미래의 시스템 메트릭 값을 예측한다. 반면, 레이블이 없는 데이터에서 정상과 비정상 패턴을 구분하는 비지도 학습 알고리즘은 사전 정의된 규칙 없이도 새로운 유형의 이상을 발견하는 데 강점을 보인다. 자연어 처리 기술은 로그 메시지나 인시던트 티켓과 같은 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 유사한 사건을 자동으로 클러스터링한다.

이러한 알고리즘들은 정적이지 않다. 새로운 데이터가 지속적으로 유입됨에 따라 모델은 재학습되어 진화하며, 시스템과 사용 패턴의 변화에 적응한다. 결과적으로, AIOps 플랫폼은 고정된 규칙에 의존하는 전통적인 방식보다 훨씬 더 동적이고 정확한 운영 인텔리전스를 제공하게 된다.

AIOps의 자동화 및 오케스트레이션은 수집 및 분석된 데이터를 바탕으로 실제 IT 운영 작업을 실행하는 핵심 단계이다. 이는 단순한 작업 자동화를 넘어, 복잡한 워크플로우를 조율하고 머신러닝 모델의 인사이트를 실행 가능한 액션으로 전환하는 역할을 담당한다. 분석 단계에서 식별된 이상 징후나 예측된 문제에 대해 시스템이 사전에 정의된 정책이나 알고리즘에 따라 자동으로 대응 조치를 취할 수 있게 한다.

자동화는 주로 반복적이고 규칙 기반의 작업을 처리한다. 예를 들어, 로그 파일이 특정 임계값을 초과하면 관련 담당자에게 알림을 보내거나, 디스크 사용률이 90%에 도달하면 자동으로 정리 스크립트를 실행하는 것이 여기에 해당한다. 반면, 오케스트레이션은 여러 개별 자동화 작업을 하나의 논리적이고 복잡한 프로세스로 통합하여 조정한다. 예를 들어, 새로운 애플리케이션 버전 배포 시 서버 프로비저닝, 구성 관리, 소프트웨어 설치, 건강 상태 검사, 트래픽 전환 등을 순차적이고 조건부로 실행하는 전체 라이프사이클을 관리하는 것이다.

이러한 기능의 구현은 종종 플레이북이나 정책 엔진을 통해 이루어진다. 플레이북은 특정 시나리오(예: 서비스 장애 감지)에 대해 수행해야 할 일련의 단계를 정의한 것이다. AIOps 플랫폼은 머신러닝을 통해 플레이북의 실행 조건을 더 정교하게 판단하거나, 실행 단계를 동적으로 조정할 수 있다. 결과적으로, 평균 해결 시간(MTTR)을 크게 단축하고 운영 팀의 업무 부담을 줄이며, 인간의 개입 없이도 일상적 인시던트를 해결하는 "자가 치유(Self-healing)" IT 환경으로 나아가는 기반을 제공한다.

AIOps의 효과적인 구현을 위한 기초는 포괄적인 모니터링과 관측 가능성을 확보하는 것이다. 모니터링은 시스템의 상태와 성능을 측정하는 사전 정의된 지표와 로그를 수집하는 과정을 의미한다. 반면, 관측 가능성은 시스템의 내부 상태를 외부에서 관찰 가능한 출력(주로 지표, 로그, 트레이스)을 통해 이해하고, 예상치 못한 문제를 조사하고 진단할 수 있는 능력을 말한다[2].

AIOps 플랫폼은 다양한 소스로부터의 데이터를 통합하여 단일한 관점을 제공한다. 주요 데이터 수집 대상은 다음과 같다.

이러한 데이터는 에이전트, API, 또는 직접 수집기를 통해 실시간으로 수집되어 중앙 저장소에 통합된다. 높은 수준의 관측 가능성은 AIOps의 머신러닝 모델이 정상적인 운영 패턴을 학습하고, 이상 감지를 수행하며, 근본 원인 분석을 정확하게 수행할 수 있는 토대를 마련해준다. 단순한 모니터링을 넘어선 관측 가능성은 복잡한 현대 IT 환경에서 문제의 '무엇'이 아닌 '왜'를 이해하는 데 필수적이다.

이상 감지는 AIOps 플랫폼이 수집된 방대한 모니터링 데이터에서 정상적인 운영 패턴과 일치하지 않는 편차나 변칙을 식별하는 과정이다. 이는 머신러닝 알고리즘, 특히 비지도 학습 모델을 활용하여 사전 정의된 임계값에 의존하지 않고 동적으로 기준선을 설정하고 이를 벗어나는 행동을 탐지한다. 탐지 대상은 갑작스러운 트래픽 급증, 응답 시간 지연, 오류율 상승, 리소스 사용량의 비정상적 패턴 등 다양하다.

근본 원인 분석은 탐지된 이상 현상의 출처와 원인을 규명하는 단계이다. 단순히 증상을 보는 것이 아니라, 복잡하게 연결된 IT 인프라스트럭처 내에서 문제의 발생 지점과 전파 경로를 추적한다. 이를 위해 토폴로지 맵, 이벤트 상관관계 분석, 인과관계 그래프 등의 기술이 사용된다. 예를 들어, 애플리케이션 성능 저하의 원인이 특정 가상 머신의 과부하, 데이터베이스 쿼리 병목, 네트워크 스위치 장애 중 어디에 있는지를 자동으로 판단한다.

이 두 과정은 밀접하게 연계되어 작동한다. 이상 감지가 '무엇이 잘못되었는가'를 알린다면, 근본 원인 분석은 '왜 잘못되었는가'와 '어디에서 시작되었는가'에 대한 답을 제공한다. 효과적인 분석을 위해서는 메트릭, 로그, 트레이스 데이터를 통합한 관측 가능성이 필수적이며, 시간이 지남에 따라 시스템의 정상 상태를 학습하는 알고리즘이 정확도를 높인다.

이를 통해 운영 팀은 수많은 경고 알림 속에서 중요한 사건에 집중하고, 문제 해결에 소요되는 평균 해결 시간을 크게 단축할 수 있다.

예측 분석은 AIOps의 핵심 구성 요소로, 수집된 과거 및 실시간 운영 데이터를 바탕으로 미래의 시스템 상태, 성능 문제, 또는 인프라 수요를 사전에 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 단순한 이상 감지를 넘어, 머신러닝 모델을 활용해 패턴과 추세를 학습하여 잠재적 장애나 성능 저하가 발생하기 전에 경고를 제공한다. 주요 예측 대상에는 서버 자원 사용률(CPU, 메모리, 디스크), 네트워크 대역폭 포화 시점, 애플리케이션 응답 시간 저하, 그리고 하드웨어 고장 가능성 등이 포함된다.

예측 분석은 일반적으로 시계열 분석, 회귀 분석, 그리고 딥러닝 기법을 활용한다. 예를 들어, 계절성과 추세를 반영한 시계열 모델은 주말이나 특정 마케팅 캠페인 기간 동안의 트래픽 증가를 예측할 수 있다. 이를 통해 IT 팀은 사전에 자원을 확장하거나 배포를 조정하여 서비스 중단을 방지한다. 모델은 지속적으로 새로운 데이터로 재학습되어 예측 정확도를 향상시킨다.

이 기술의 구현은 운영 효율성에 직접적인 영향을 미친다. 문제가 발생한 후 대응하는 반응적 모드에서, 문제가 발생하기 전에 조치하는 사전 예방적 및 예측적 모드로 IT 운영의 패러다임을 전환시킨다. 결과적으로 계획되지 않은 다운타임이 줄어들고, 평균 해결 시간(MTTR)이 단축되며, 인프라 자원의 최적화를 통한 비용 절감 효과를 얻을 수 있다.

이 섹션은 AIOps의 핵심 목표인 자동화된 조치 실행을 다룬다. 이상 징후를 감지하고 분석하는 것을 넘어, 시스템이 사전에 정의된 규칙이나 머신러닝 모델의 판단에 따라 자동으로 대응 조치를 취하거나 문제를 수정하는 기능을 의미한다. 이는 단순한 알림 생성에서 벗어나 운영의 자동화 수준을 한 단계 높인다.

자동 대응의 범위는 단순한 작업부터 복잡한 워크플로우까지 다양하다. 예를 들어, 서버의 CPU 사용률이 임계치를 초과하면 자동으로 가상 인스턴스를 추가로 확장하거나, 반복적인 알림을 발생시키는 문제에 대해 일시적으로 알림을 음소거할 수 있다. 더 나아가, 특정 애플리케이션 오류 패턴이 감지되면 해당 서비스를 재시작하거나, 트래픽을 정상 노드로 전환하는 복구 절차를 자동으로 실행할 수도 있다. 이러한 조치는 플레이북 형태로 사전 정의되거나, 인공지능 모델이 최적의 해결책을 제안하고 실행하는 방식으로 구현된다.

자동 수정은 자동 대응의 고도화된 형태로, 시스템이 근본 원인을 식별하고 이를 해결하기 위한 구체적인 수정 작업을 수행하는 것을 목표로 한다. 네트워크 구성 오류로 인한 지연을 감지하면 설정을 자동으로 조정하거나, 특정 마이크로서비스의 메모리 누수를 패치 배포로 해결하는 시나리오가 여기에 해당한다. 성공적인 구현을 위해서는 높은 신뢰도와 안전 장치가 필수적이다. 따라서 위험도가 낮고 반복적인 작업부터 시작하여 점진적으로 범위를 확대하는 접근이 일반적이다.

이러한 자동화는 운영팀의 업무 부담을 크게 줄이고, 인간의 개입보다 훨씬 빠른 시간 내에 문제를 해결할 수 있게 한다. 그러나 모든 상황을 완전히 자동으로 수정하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에, AIOps 플랫폼은 종종 수정 권고안을 제시하고 운영자의 최종 승인을 받아 실행하는 반자동 방식을 채택하기도 한다.

AIOps의 핵심 이점 중 하나는 평균 해결 시간(MTTR)을 크게 단축시키는 것이다. 전통적인 IT 운영에서는 문제 발생 시 알람을 수동으로 확인하고, 여러 툴과 로그를 오가며 근본 원인을 조사한 후 수동으로 조치하는 과정이 필요했다. 이는 시간이 많이 소요되고, 특히 복잡한 분산 시스템에서는 원인을 정확히 찾아내기 어려웠다. AIOps는 이러한 과정을 자동화하고 가속화하여 장애 복구 시간을 줄인다.

AIOps는 모니터링 데이터를 실시간으로 분석하여 정상 패턴에서 벗어난 이상 감지를 수행한다. 단순히 임계값을 넘는 알람이 아닌, 다변량 상관관계 분석을 통해 실제 문제를 빠르게 식별한다. 또한, 근본 원인 분석(RCA) 알고리즘은 수천 개의 이벤트와 메트릭, 로그, 의존성 데이터를 연결하여 문제의 정확한 원인과 영향을 신속히 파악한다. 이로 인해 운영팀은 문제를 찾는 데 소요되는 시간을 줄이고, 해결에 집중할 수 있다.

더 나아가, 자동화 및 오케스트레이션 기능은 확인된 문제에 대한 대응까지 자동으로 수행한다. 예를 들어, 특정 서비스의 응답 시간 저하가 특정 마이크로서비스의 메모리 부족에서 비롯되었다고 판단되면, AIOps 플랫폼은 사전 정의된 정책에 따라 해당 인스턴스를 자동으로 재시작하거나 리소스를 확장할 수 있다. 이러한 자동 수정 조치는 수동 개입이 필요 없어 MTTR을 분 단위로 단축시킨다.

결과적으로, AIOps는 문제의 탐지부터 해결까지의 전체 라이프사이클을 가속화하여 시스템 가용성을 높이고 비즈니스 중단 시간을 최소화한다. 이는 특히 24/7 서비스를 요구하는 디지털 비즈니스 환경에서 핵심적인 경쟁력이 된다.

AIOps는 반복적이고 수동적인 운영 업무를 자동화하여 인력이 더 높은 가치의 전략적 업무에 집중할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 전체적인 IT 운영의 생산성이 크게 향상된다. 예를 들어, 로그 분석, 기본적인 티켓 분류, 알림 정리와 같은 일상적인 작업은 머신러닝 알고리즘에 의해 처리될 수 있다.

자동화는 단순 업무 제거를 넘어 프로세스 최적화로 이어진다. AIOps 플랫폼은 과거 데이터를 학습하여 인시던트 처리, 변경 관리, 용량 계획과 같은 복잡한 워크플로우의 효율성을 높이는 방법을 제안하거나 직접 실행한다. 결과적으로 운영 팀은 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이고, 시스템 안정성과 서비스 품질을 지속적으로 개선하는 데 노력을 기울일 수 있다.

이러한 효율성 향상은 결국 더 빠른 서비스 제공과 비즈니스 민첩성 향상으로 직결된다. 개발과 운영 간의 협업을 강화하는 DevOps 문화와도 시너지를 내며, 소프트웨어 개발 생명주기의 전반적인 속도를 가속화하는 데 기여한다.

사전 예방적 운영은 AIOps의 핵심 이점 중 하나로, 시스템 장애나 성능 저하가 발생하기 전에 이를 예측하고 선제적으로 조치하는 능력을 의미한다. 기존의 반응적 운영 모델은 문제가 발생한 후에 대응하는 방식이었으나, AIOps는 머신러닝과 예측 분석을 통해 이상 징후를 조기에 포착한다. 이를 통해 운영 팀은 잠재적인 인시던트가 실제 서비스 중단이나 성능 저하로 이어지기 전에 해결할 수 있다.

이 접근 방식은 주로 시계열 데이터 분석과 패턴 인식을 기반으로 한다. AIOps 플랫폼은 과거의 운영 데이터, 로그, 메트릭, 이벤트를 학습하여 정상적인 운영 상태의 기준을 수립한다. 이후 실시간으로 수집되는 데이터 스트림을 이 기준과 비교하여 미묘한 편차나 비정상적인 패턴을 감지한다. 예를 들어, 특정 애플리케이션의 메모리 사용량이 평소보다 빠르게 증가하는 추세를 감지하면, 메모리 누수 가능성을 경고하고 조치를 취할 수 있다.

사전 예방적 운영의 효과는 다음과 같은 영역에서 나타난다.

이러한 운영 방식의 전환은 단순히 문제 해결 시간을 줄이는 것을 넘어, 서비스의 가용성과 신뢰성을 근본적으로 높인다. 사용자 경험 저하를 미연에 방지함으로써 비즈니스 연속성을 보장하고, 운영 팀의 업무를 반복적인 소방수식 대응에서 전략적인 계획 및 최적화 작업으로 전환시킨다. 결과적으로 시스템 다운타임을 최소화하고 계획된 유지보수 주기를 확립하는 데 기여한다.

AIOps 도입은 IT 운영의 여러 측면에서 직접적이고 간접적인 비용 절감 효과를 가져온다. 가장 직접적인 효과는 인건비 절감이다. 반복적이고 단순한 운영 업무, 예를 들어 로그 모니터링, 기본적인 경고 분류, 알려진 패턴의 인시던트 초기 대응 등을 자동화함으로써 엔지니어의 업무 부담을 줄인다. 이를 통해 인력은 더 높은 가치의 전략적 업무에 집중할 수 있으며, 결과적으로 운영 인력의 효율성이 향상되거나 인력 증원 필요성이 감소한다.

또한, AIOps는 시스템 장애로 인한 비즈니스 중단 비용을 크게 낮춘다. 머신러닝 기반의 예측 분석을 통해 잠재적 장애를 사전에 감지하고 예방 조치를 취할 수 있으며, 장애 발생 시에도 근본 원인 분석(RCA)을 신속하게 수행하여 평균 해결 시간(MTTR)을 단축한다. 이는 서비스 가용성을 높이고, 장애로 인한 매출 손실 및 브랜드 이미지 훼손과 같은 간접 비용을 줄이는 데 기여한다.

인프라 운영 비용 최적화도 중요한 비용 절감 영역이다. AIOps는 애플리케이션 성능과 리소스 사용량 패턴을 분석하여 과도하게 프로비저닝된 리소스를 식별하고, 필요에 따라 자동으로 스케일 다운하거나 최적의 구성으로 조정하는 데 활용될 수 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이는 불필요한 리소스 사용 비용을 절감하는 데 직접적으로 연결된다.

장기적으로 볼 때, AIOps는 IT 운영을 사후 대응형에서 사전 예방형 및 예측형으로 전환함으로써 지속적인 운영 최적화와 비용 효율성을 달성하는 토대를 마련한다.

AIOps 구현의 성공은 전적으로 데이터의 품질과 통합의 완성도에 달려있다. AIOps 플랫폼은 다양한 소스에서 수집된 방대한 양의 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 학습하고 분석을 수행한다. 따라서 입력 데이터에 노이즈, 불일치, 누락이 많거나, 데이터의 맥락이 부족하면 모델의 정확도와 신뢰도가 크게 떨어진다. 이는 잘못된 경보, 부정확한 근본 원인 분석, 신뢰할 수 없는 예측으로 이어져 오히려 운영 부담을 가중시킬 수 있다.

데이터 품질 문제는 주로 이기종 환경에서 발생한다. 기업 인프라에는 서버, 네트워크 장비, 클라우드 서비스, 애플리케이션, 마이크로서비스 등 다양한 구성 요소가 존재하며, 각각은 고유한 로그 형식, 메트릭, 이벤트를 생성한다. 예를 들어, 동일한 트랜잭션 지연 현상을 애플리케이션 로그, 인프라 메트릭, 사용자 경험 모니터링 도구가 각기 다른 방식과 단위로 기록할 수 있다. AIOps 플랫폼은 이러한 다중 도메인 데이터를 정규화하고 상관 관계를 지을 수 있는 통합된 데이터 모델이나 스키마를 필요로 한다.

데이터 통합의 주요 과제는 다음과 같다.

이러한 과제를 해결하기 위해 많은 조직은 중앙 집중식 데이터 레이크나 데이터 웨어하우스를 구축하고, ETL 또는 ELT 프로세스를 통해 데이터를 통합한다. 또한, 데이터 수집 단계에서부터 품질 검증 규칙을 적용하고, 지속적으로 데이터 신선도와 정확성을 모니터링하는 체계가 필수적이다. 궁극적으로 고품질의 통합 데이터는 AIOps가 정확한 인사이트를 도출하고 신뢰할 수 있는 자동화 결정을 내리는 토대가 된다.

AIOps 구현의 기술적 복잡성은 주로 기존 IT 인프라의 이질성과 분산된 데이터 소스에서 비롯됩니다. 많은 조직은 모놀리식 시스템, 마이크로서비스, 클라우드 환경, 온프레미스 장비 등 다양한 기술 스택이 혼재된 하이브리드 IT 환경을 운영합니다. 이러한 환경에서 AIOps 플랫폼은 로그, 메트릭, 트레이스 등 서로 다른 형식과 프로토콜을 가진 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집, 정규화, 상관 관계 분석해야 합니다. 이 과정은 상당한 데이터 엔지니어링 노력과 통합 작업을 필요로 합니다.

복잡성의 또 다른 측면은 적절한 머신러닝 모델의 선택, 훈련, 배포 및 유지 관리에 있습니다. 단순한 규칙 기반 자동화와 달리, 효과적인 AIOps는 시계열 분석, 비지도 학습, 자연어 처리 등 다양한 알고리즘을 상황에 맞게 적용해야 합니다. 모델은 특정 환경의 노이즈와 정상 패턴을 학습해야 하며, 인프라와 애플리케이션이 진화함에 따라 지속적인 재훈련과 튜닝이 필요합니다. 이는 전문적인 데이터 과학 및 MLOps 역량을 요구합니다.

마지막으로, 자동화된 대응 조치를 안전하고 신뢰성 있게 설계하는 것도 기술적 난제입니다. 근본 원인 분석 결과를 바탕으로 자동 수정 액션을 트리거하려면, 기존 IT 서비스 관리 워크플로우, 알림 시스템, 오케스트레이션 엔진과의 깊은 통합이 필요합니다. 잘못된 자동화는 사고를 확대할 수 있으므로, 승인 게이트웨이, 시뮬레이션, 명확한 롤백 계획을 포함한 강력한 안전 장치를 마련하는 것이 중요합니다.

AIOps 도입은 단순한 기술 도입이 아닌 조직의 운영 방식과 문화를 변화시키는 전환적 과정이다. 기술적 성공 여부는 조직 구성원의 수용성과 협력에 크게 의존한다.

기존 운영 팀은 새로운 도구와 자동화로 인해 역할이 축소되거나 변화할 수 있다는 두려움을 가질 수 있다. 따라서 도입 초기부터 명확한 비전을 공유하고, AIOps가 단순한 업무 대체가 아닌 팀의 역량을 강화하여 더 높은 가치의 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕는 도구임을 강조하는 것이 중요하다. 데브옵스 문화와 마찬가지로 개발, 운영, 보안 팀 간의 장벽을 허물고 협업을 촉진하는 문화적 기반이 필요하다. 이를 위해 SRE의 원칙을 부분적으로 도입하거나 크로스펑셔널 팀을 구성하는 접근이 효과적일 수 있다.

구체적인 변화 관리를 위해 다음 단계를 고려할 수 있다.

성공적인 AIOps 내재화는 기술과 사람, 프로세스가 조화를 이루는 데 있다. 지속적인 소통과 교육, 그리고 조정된 인센티브 구조를 통해 운영 팀이 변화의 주체가 되도록 지원하는 것이 장기적인 성공을 결정한다.