요즘 IT 환경에서 AI는 로그 데이터를 효율적으로 분석하고, 문제를 빠르게 찾아내는 데 큰 변화를 가져오고 있습니다. AI 기반 로그 관리 솔루션은 대규모 데이터를 빠르게 분석하고, 실시간으로 이상을 감지하며, 패턴을 학습해 자동화된 관리와 대응을 가능하게 합니다. AI는 로그 데이터를 단순히 기록하는 것을 넘어서, 의미 있는 인사이트를 도출하고 예측 분석을 통해 향후 발생할 수 있는 문제를 미리 감지하는 역할을 수행합니다. 특히, 클라우드와 분산 시스템 환경에서의 로그 관리가 중요한 만큼, AI는 이를 자동화하고 지능화하는 데 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다.

AI 기반 로그 관리의 필요성과 효용성

로그 데이터는 IT 시스템에서 발생하는 모든 이벤트를 기록하며, 이를 통해 시스템이 잘 작동하는지 또는 문제가 있는지 알 수 있습니다. 그러나 방대한 양의 로그를 사람이 수동으로 분석하기에는 한계가 있습니다. 이때 AI 기반 로그 관리는 데이터를 자동으로 분석하고, 시간과 비용을 절감하며, 오류나 이상을 즉각적으로 감지할 수 있는 효율적인 방법입니다. AI는 기존의 로그 관리 방식보다 더 빠르고 정확하게 패턴을 분석하고, 시스템 성능 및 운영 효율성을 극대화하는 데 기여합니다.

왜 AI 기반 통합 로그 관리 솔루션을 사용해야 할까?

AI 기반 통합 로그 관리 솔루션은 다양한 기능을 제공하여 AI 기능을 제공하지 않은 경우 보다 고객이 더 효율적으로 로그 데이터를 관리하고, 운영 성과를 극대화할 수 있도록 돕습니다. 그럼 지금부터 AI 기반 통합 로그 관리 솔루션이 일반적인 통합 로그 관리 솔루션과 무엇이 다른 지 소개해보겠습니다.

첫 번째, AI 패턴 분석

과도한 알람으로 인한 업무 피로도 상승

보통 ‘Error’, ‘failed’, ‘down’, ‘failure’ 등 자주 발생하는 오류 문자열을 필터링하여, 로그를 모니터링하게 됩니다. 이는 특정 문자열이 등장하면 바로 탐지할 수 있다는 장점이 있지만, 키워드가 없어도 중요한 오류가 발생할 수 있는 상황을 놓칠 수 있습니다. 예를 들어, 시스템 문제가 발생했지만 ‘error’라는 단어가 없을 때, 감지하지 못할 수 있습니다. 또한 너무 광범위하거나 빈번하게 발생하는 단어를 키워드로 설정하게 되어, 너무 많은 알림이 오면 결국 중요한 오류를 놓칠 수 있고, 일하는 사람들도 피로해질 수 있습니다.

 
‘와치로그’의 AI 기반 로그 패턴 분석 기능

이런 문제점을 해결하기 위하여, AI 기반 로그 패턴 감지 기능을 활용할 수 있습니다. 특정 이벤트가 발생하는 조건이나 반복적인 흐름을 인식하여 단순 키워드 이상의 복합적인 이벤트 탐지가 가능합니다. 예를 들어, 연속된 경고나 비정상적인 데이터 흐름을 분석할 수 있습니다. 

또한, 평소와 다른 비정상적인 패턴을 감지하는데 유용합니다. 로그 데이터에서 평소와 다른 반복적이거나 비정상적인 트렌드를 파악해 사전 경고를 할 수 있습니다. 

AI 특성상 충분한 과거 데이터가 필요하지만, 시간이 지남에 따라 시스템이 정상적인 패턴과 비정상 적인 패턴을 학습하여, 점점 더 복잡한 비정상 상태를 탐지할 수 있습니다.

두 번째, AI 기반 시계열 이상탐지

 
베이스라인 기반 이상 탐지 (예시)

비정상적인 문자열 혹은 패턴이 등장해도 주의해야 하지만, 평소와 달리 로그가 급증한다면 이 또한,주의 깊게 확인해보아야 합니다. 일반적으로 베이스라인을 설정해두고, 베이스라인을 초과하거나 미달하면 알람을 발생하는 식의 아주 간단한 방식으로도 로그 모니터링이 가능합니다.  

다만, 이는 고정된 정상 상태를 기준으로 하기 때문에, 정상적이지만 예외적인 상황을 이상으로 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 계절적 변화나 일시적인 트래픽 급증을 오탐할 수 있습니다. 

 
‘와치로그’의 AI 기반 시계열 이상탐지

이런 단점을 보완하기 위해서 AI 기반의 시계열 이상탐지 기능을 제공합니다. AI는 시간의 흐름에 따라 발생하는 변화나 이상을 알아챕니다. 예를 들어, 평소보다 갑자기 로그가 많이 생성되면 문제를 예측해 미리 알려줄 수 있습니다. 이는 더 복잡한 패턴을 감지하고, 동적인 환경에서도 더 높은 정확도를 제공할 수 있습니다. 

또한, 과거 데이터를 바탕으로 미래의 이상을 예측할 수 있어, 장애 발생을 미리 예방할 수 있습니다. 

세 번째, AI 분석 기능

이제, 수집/저장된 로그를 분석하게 됩니다. 사람이 분석하게 되는 경우 경험과 직관에 기반하여 복잡한 문맥을 이해할 수 있고, 비정형 로그나 예외적인 상황을 잘 처리할 수도 있지만, 시간이 많이 걸리고 실수 가능성이 높습니다. 특히, 대규모 데이터를 관리하게 된다면 실시간으로 처리하는 데는 한계가 있을 수 밖에 없습니다.

이런 한계를 극복하기 위해, AI 분석을 같이 사용하면 좋습니다. 

‘와치로그’의 AI 분석 기능

담당자가 특정 로그에 대해 의미 있는 인사이트가 필요할 때 AI 분석을 클릭하면, AI가 해당 로그를 학습하여 왜 해당 로그가 발생했는 지, 어떻게 조치하면 되는 지 친절하게 알려 드립니다. AI 분석을 활용하여 담당자는 빠르게 원인을 파악하고 적절한 조치를 할 수 있습니다.

네 번째, 지식 데이터베이스(KDB) 기반 AI 로그 관리

‘와치로그’의 지식 데이터베이스 기반 AI 로그 관리

KDB(knowledge database, 지식 데이터베이스) 기반 로그 관리는 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 방대한 양의 로그 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 방법입니다. KDB 기반 로그 관리는 점점 더 복잡해지는 IT 환경에서 지능형 로그 관리의 필요성이 증가함에 따라 주목받고 있으며, 특히 대규모 시스템을 운영하는 환경에서는 중요한 역할을 합니다. 

여기서 말하는 KDB는 과거에 발생한 다양한 시스템 이벤트, 오류, 해결 방법 등의 로그 정보를 축적한 데이터베이스를 의미하는데요. 이 KDB는 로그 데이터를 지속적으로 학습하고 업데이트하여, 시스템이 발전하거나 새로운 문제가 발생할 경우, 과거의 해결 방법을 바탕으로 빠르게 적용하고 최적의 대응을 제공할 수 있습니다. 

다섯 번째, AI 로그 파싱 추천

‘와치로그’의 AI 로그 파싱 기능

비정형 로그 데이터를 자동으로 파싱하여 필요한 정보만을 추출하고, 맞춤형 분석을 할 수 있도록 AI가 해당 로그에 대한 최적화된 정규 표현식을 추천해줄 뿐만 아니라, 필드 별 가이드도 제공해줍니다. 이는 사용자가 로그 수집 설정 시 어려움을 겪는 정규식을 추천하여, 가이드를 바탕으로 정규식 작성 및 개선하는 데 도움을 줍니다. 

AI 기반 로그 관리는 효율적인 데이터 분석과 실시간 이상 탐지를 가능하게 하여 기업의 IT 운영에 큰 변화를 가져다줍니다. 이러한 기능을 통해 고객은 더 나은 성과와 운영의 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 앞으로도 AIOps, 지능형 통합 로그 관리와 같은 최신 트렌드를 담은 유용한 콘텐츠를 후속 게시할 예정입니다. 많은 관심 부탁드립니다.