AIOps: IT 효율성 및 직원 만족도 향상

IT 문제가 비즈니스에 미치는 영향

최종 사용자 장치부터 네트워크 및 서버까지 IT 인프라는 비즈니스 성공을 지원합니다. IT 인프라 없이는 운영도, 혁신도, 생산성도 중단됩니다.

오늘날 비즈니스를 지원하는 IT 팀은 기술 문제 진단과 해결에 상당한 시간을 할애합니다. 이렇게 IT 팀이 할애하는 시간에, 문제가 해결될 때까지 직원 생산성이 떨어지는 것까지 더하면 비즈니스에 상당한 비용이 발생합니다.

• Adobe의 '디지털 업무의 미래' 설문조사에 따르면 기술 산업 리더 응답자의 58%가 제대로 작동하지 않는 기술로 인해 하루 최대 4시간의 생산성 손실이 발생했다고 합니다.¹
• 2023 중소 기업 및 대기업을 대상으로 실시한 IDC 설문조사에 따르면, 직원 응답자의 96%가 고품질 PC가 생산성과 직무 만족도에 다소 중요하거나 매우 중요하다고 답했습니다.²

일반적인 장치 관련 문제

직원 생산성에 중대한 영향을 미치는 가장 일반적인 장치 관련 문제에는 다음이 있습니다.

• 시스템 응답 속도 느림, 오디오 또는 비디오 스트리밍 끊김, 애플리케이션 '멈춤' 등의 장치 성능 저하
• 부족하거나 점점 줄어드는 배터리 수명
• 재시작 시 복구 가능한 시스템 캐시 및 복구 불가능한 시스템 캐시
• 사이버 공격 관련 문제

직원은 많은 경우에 장치가 없는 상황을 피하려고 상대적으로 덜 심각한 문제가 반복되더라도 IT에 보고하지 않고 계속 작업합니다. 그러나 이럴 경우 직원 좌절도가 증가하고, 직원 만족도가 저하될 수 있으며, 문제가 해결되지 않으면 복구 불가한 시스템 장애나 보안 침해 등 더 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.

IT 팀이 직원과 직접 소통하며 문제를 해결할 때에는 보고된 문제의 근본 원인을 찾는 데 시간이 많이 걸리는 경우가 잦습니다. 여기에는 근본 원인을 파악하지 않고 시스템을 재설치하려고 하거나 더 침습적인 단계를 고려하기 전에 일반적인 원인을 배제하는 여러 가지 표준 절차 단계를 거치는 것이 포함됩니다.

인공 지능을 활용하여 IT 운영 과제를 해결하는 방법

AIOps는 AI 지원 도구를 사용하여 IT Ops를 지원하는 새로운 전략입니다. AI를 최종 사용자 장치 관리에 적용하면, 장치 하드웨어를 능동적으로 모니터링하고, 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하여 선제적으로 문제가 될 수 있는 부분을 해결하며, IT 팀에 실시간 인사이트를 제공하여 근본 원인을 분석하고 문제를 신속히 해결하도록 지원할 수 있습니다. 그 결과 시간과 생산성을 절약하고 IT 및 직원 경험을 향상할 수 있습니다.

AIOps 사용 사례

AI는 대규모의 다양한 데이터 세트를 신속하게 처리하고 거의 실시간에 가까운 인사이트를 제공할 수 있습니다. AI를 IT Ops에 적용하면, 실시간 데이터와 과거 데이터를 활용하여 이상 징후를 파악하거나, 사건 상관 관계를 사용하여 IT 팀원에게 문제를 사전에 알리거나, 처방 조치를 취하거나, 근본 원인이나 해결 단계를 제안할 수 있습니다.

또한, 장치 기반 AI 기능은 모든 데이터가 장치에 저장되고 AI 처리 및 분석이 로컬에서 수행되므로, 클라우드 기반 솔루션에 비해 대기 시간 단축, 데이터 제어 향상, 비용 절감이라는 추가 이점을 제공합니다.

IT 지원 비용과 직원 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 일반적인 AIOps 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 잠재적 문제나 장애를 식별하고 사전 예방하는 기능 향상
  • 시스템 모니터링 및 예측적 분석: AI 알고리즘은 리소스 사용 및 장치 성능 데이터를 분석하고, 갑작스러운 배터리 감소, 메모리 오류, 팬 고장과 같은 잠재적 문제를 파악하며, 사전 복원 조치를 취하거나 사용자에게 문제를 경고하는 동시에 다음으로 취해야 할 문제 해결 권고 사항을 제공할 수 있습니다.
  • 사이버 위협 감지 모니터링: CPU 원격 측정 및 머신 러닝(ML) 알고리즘은 하드웨어 수준에서 랜섬웨어와 크립토재킹과 같은 맬웨어를 분석하고 탐지할 수 있으며, 최종 사용자에게 의심되는 위협을 알리거나 내장 장치 보호 기능을 발동할 수 있습니다.
• 문제의 원인을 이해하는 능력 향상
  • 근본 원인 분석: AI 알고리즘은 시스템 데이터를 분석하여 근본적인 하드웨어 문제를 파악하거나, 구성 변경을 제안하거나, 사전 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 대용량 그래픽 렌더링에 사용되는 장치가 지연될 수 있습니다. 시스템 데이터 분석은 최적의 경험을 저해하는 메모리 구성 문제를 파악할 수 있습니다. 혹은, AI 워크로드에 사용되는 장치가 CPU를 과부하하고, 시스템 사용도 분석은 데이터 처리를 통합 NPU 또는 GPU로 전환하는 자동 시스템 동작을 수행할 수 있습니다.
  • 충돌 예측 및 분석: AI 알고리즘은 원격 측정 데이터를 분석하고 상관 관계를 분석하여 잠재적 문제나 충돌 후 원인을 파악할 수 있습니다. 분석 결과와 개선 제안은 IT 팀과 공유하거나 시스템 장애가 발생하기 전에 최종 사용자에게 경고할 수 있습니다.

IT 운영 효율성 향상을 위한 AI 시작하기

IT 팀은 인텔® vPro® 플랫폼에 구축된 엔터프라이즈 AI PC를 통해 하드웨어 기반 AI 지원 위협 감지 기능을 지금 활용할 수 있습니다. 통합 인텔® Threat Detection Technology(인텔® TDT)는 CPU 원격 측정 및 머신 러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 기존 탐지 방법을 피하는 사이버 공격을 분석하고 탐지하여 하드웨어 수준에서 모니터링 및 보안 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

또한, 인텔은 선도적인 보안 ISV와 협력하여 인텔® TDD를 솔루션에 사전 통합하여 IT 팀이 인텔® vPro® 기반 장치에서 하드웨어 기반 보안 기능을 빠르게 활성화할 수 있도록 지원합니다. 인텔® 코어™ Ultra 프로세서를 갖춘 인텔® vPro® 기반 AI PC는 3개의 전용 엔진(CPU, GPU, NPU), 통합 AI 가속기, AI 최적화 아키텍처 통해 뛰어난 사용자 경험을 보장하고 엔드포인트 위협 보호 기능을 향상합니다.

인텔® vPro®의 통합 원격 관리 기능은 통합 하드웨어 기반 보안 기능 외에도, 장치 전원이 꺼져 있거나 장치가 응답하지 않는 상태에서도 IT 팀이 방화벽 내외부나 클라우드를 통해 직원을 지원하고 장치를 안전하게 관리하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

인텔® Innovation Platform Framework(인텔® IPF)를 통해 가능해진 인텔® Device Discovery는 클라우드 서비스와 도구가 인텔® vPro® 플랫폼과 상호 작용하고, 장치 관리 결정을 내리는 데 도움이 되는 데이터를 수집하는 새로운 방법을 제공합니다. 여기에는 플랫폼 브랜드 아이덴티티, 현 기능, 마모 이력과 장치 관리 소프트웨어의 기능을 향상하고 AIOps를 지원하는 기타 데이터세트가 포함됩니다.

• 인텔® vPro® 플랫폼을 기반으로 하는 AI PC의 이점을 살펴보십시오.
• '회사용 PC를 구매하기 위해 알아야 할 사항'을 읽고 장치 업그레이드가 IT 및 직원 요구 사항을 충족하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.