통합 EMS를 운영하다 보면 어느 순간 관제 화면이 알람으로 가득 차기 시작합니다. 장애가 한 번만 터져도 관련된 장비와 서비스에서 수십, 수백 개의 알람이 한꺼번에 올라오고, 같은 원인에서 파생된 알람들이 서로 뒤섞이면서 무엇이 진짜 중요한 신호인지 구분하기 점점 어려워집니다. 그러다 보니 운영자는 실제로 조치가 필요한 알람을 처리하기보다, 화면에 쌓인 알람을 ‘정리하고 지우는 일’에 더 많은 시간을 쓰게 됩니다. 새로운 운영자 입장에서는 이 알람이 정말 심각한 장애로 이어질 만한 것인지, 아니면 늘 반복되는 노이즈에 가까운 것인지 경험이 쌓이기 전까지는 감을 잡기도 어렵습니다.

이럴 때 필요한 건 알람을 더 많이 띄우는 시스템이 아니라, 쏟아지는 알람들 사이에서 지금 당장 봐야 할 것만 골라서 보여주는 시스템입니다. 이 지점에서 등장하는 개념이 바로

지능형 이벤트 관리(Intelligent Event Management)입니다.

이벤트 관리는 단순히 이벤트를 수집해서 목록에 나열하는 수준을 넘어서, 각 알람의 관계를 이해하고, 맥락을 붙이고, 중요도를 판단해서 운영자가 바로 행동으로 옮길 수 있는 형태로 정리해 주는 역할을 합니다.

알람을 ‘이해하는’ 관제

지능형 이벤트 관리는 한마디로 “알람을 그냥 보여주는 것이 아니라, 알람을 이해한다”라고 할 수 있습니다. 기존의 이벤트 관리가 임계치에 따라 발생한 알람을 있는 그대로 테이블에 쌓아 올리는 방식이었다면, 지능형 이벤트 관리는 먼저 알람들 사이의 관계를 살펴보는 것에서 출발합니다.

동일 장비에서 짧은 시간 안에 연속적으로 발생한 알람, 상위 장비 장애 때문에 하위 장비에서 연쇄적으로 발생한 알람, 특정 서비스에 공통적으로 영향을 주는 장애 신호들을 하나의 묶음으로 보고, 그 안에서 무엇이 근본 원인이고 무엇이 그에 따른 증상인지 구분하려고 합니다.

또한 지능형 이벤트 관리는 알람 하나하나에 맥락을 붙여 줍니다. 이 알람이 어떤 서비스에 영향을 줄 수 있는지, 과거에 비슷한 패턴이 있었는지, 있었다면 그때는 어떻게 조치했는지와 같은 정보가 함께 따라붙습니다. 이를 위해 토폴로지 정보, 구성 정보, 서비스 연결 관계, 장애 이력 등 다양한 데이터를 함께 연계해 분석합니다.

덕분에 운영자는 알람 한 줄만 보고 고민하는 것이 아니라,

“ 이 이벤트가 실제로 어떤 서비스에 어떤 영향을 줄 가능성이 있는지 ”

를 한눈에 파악할 수 있게 됩니다. 여기에 더해 지능형 이벤트 관리는 꼭 보지 않아도 되는 알람들을 스스로 정리하고 축약합니다. 반복적으로 발생하지만 실제로는 조치가 필요 없었던 알람들은 우선순위를 점점 낮추거나 자동으로 접어두고, 같은 유형의 알람이 짧은 시간 안에 여러 건 발생하면 이를 하나의 이벤트로 묶어 요약해서 보여줍니다.

이 과정에서 단순한 룰 기반 필터링뿐 아니라 상관관계 분석, 이상 탐지, 패턴 학습 등 AIOps 기술이 자연스럽게 활용됩니다. 하지만 중요한 것은 기술 용어 자체가 아니라, 언제나 운영자가 “정말 봐야 할 것만 볼 수 있도록” 설계되어 있다는 점입니다.

기존 이벤트 관리와 무엇이 다를까?

기존 이벤트 관리는 “정해진 조건에 맞으면 알람을 발생시키고, 그 결과를 리스트에 쌓는다”는 구조에 가깝습니다. CPU 사용률, 메모리, 연결 상태, 프로세스 상태 등 각 항목에 임계치를 설정해 두고, 조건을 만족하면 알람을 올리는 방식입니다. 이렇게 발생한 알람은 시간 순서대로 화면에 나열되고, 그 안에서 어떤 알람이 중요한지, 무엇이 원인이고 무엇이 결과인지는 대부분 운영자의 경험과 직관에 의존해 왔습니다.

지능형 이벤트 관리는 출발점부터 다릅니다. “알람 하나하나”에 집중하는 대신 “알람들이 만들어내는 하나의 사건, 하나의 스토리”를 단위로 바라봅니다. 같은 원인에서 비롯된 여러 알람을 하나의 이벤트 클러스터로 묶고, 이 이벤트가 어떤 서비스에 영향을 주는지, 얼마나 긴급한지, 과거에는 어떻게 진행됐는지까지 함께 평가합니다. 알람의 양을 늘리는 것이 목적이 아니라, 알람을 사건(Event) 단위로 재구성하고 우선순위를 매겨 주는 것이 핵심입니다.

이렇게 관점이 바뀌면 운영 화면의 구성도 자연스럽게 달라집니다. 예전처럼 끝없이 스크롤해야 하는 알람 리스트가 중심이 되는 것이 아니라, “현재 진행 중인 주요 이벤트”를 상단에 보여주고, 각 이벤트로 들어가 원인과 영향 범위, 진행 상태, 조치 이력 등을 확인하는 구조가 됩니다.

실제 운영자의 관점에서 왜 꼭 필요할까?

관제실에서 실제로 모니터링을 담당하고 있는 운영자 입장에서 보면, 이벤트 상황에서 코어 스위치 하나가 다운됐을 뿐인데, 그 아래 매달린 수많은 장비와 서비스에서 핑 장애, 포트 다운, 세션 끊김, 애플리케이션 지연 알람이 줄줄이 발생합니다.

시스템에서는 관제 화면이 순식간에 빨갛게 물들고, 운영자는 무엇부터 확인해야 할지 판단이 서지 않은 채 새로 들어오는 알람을 처리하는 데 대부분의 시간을 써 버리게 됩니다. 정작 중요한 일은 “근본 원인이 무엇인지 빨리 찾아내고, 영향 범위를 파악한 뒤 조치하는 것”인데, 알람 리스트를 정리하는 일 자체가 업무의 상당 부분을 차지하는 아이러니한 상황이 벌어집니다.

지능형 이벤트 관리는 이런 상황을 “코어 스위치 A 장애 및 파생 영향”이라는 하나의 큰 이벤트로 묶어서 보여줍니다. 운영자는 수십, 수백 개의 알람을 하나씩 확인하는 대신 이 이벤트 하나만 상세하게 들여다보면서 원인, 영향, 우선순위를 판단하면 됩니다.

지능형 이벤트 관리는 과거 패턴과 서비스 영향도를 바탕으로 정말 긴급한 이벤트만 강하게 알려주고, 긴급도가 상대적으로 낮은 것들은 요약된 형태로 묶어서 전달할 수 있습니다. 그 결과, 운영자는 “알람이 줄어서 오히려 불안한” 상태가 아니라 “이제 올라오는 건 정말 중요한 것”이라는 신뢰를 시스템에 갖게 됩니다.

와치올만의 지능형 이벤트 관리로 구현하는 운영 환경의 변화

첫 번째, 알람 노이즈 감소

" 알람 개수보다 알람의 질을 관리 " - 와치올은 중복 알람이나 상위 장애에 따른 하위 알람, 경미 알람을 자동으로 묶어 하나의 이벤트로 보여줍니다. 여기에 장비 연관 관계 설정 기능을 적용해 상위 장비에 장애가 발생하면 하위 장비 알람은 울리지 않도록 해, 근본 원인 이벤트만 남기도록 합니다. 그 결과 화면에 보이는 알람 건수는 눈에 띄게 줄고, 운영자는 알람 숫자보다 지금 집중해야 할 핵심 이벤트에만 신경 쓸 수 있습니다.

중요 장애에 대한 알람 가시화

두 번째, RCA를 통한 MTTR 단축

" 근본 원인부터 먼저 보여주는 관제 " - 와치올의 RCA 엔진은 여러 알람 중 근본 원인에 가까운 이벤트를 골라 화면 상단에 먼저 배치합니다. 예전에 비슷한 장애가 있었는지, 그때 어떤 조치를 했는지도 함께 보여주기 때문에 매번 처음부터 원인을 다시 추적할 필요가 없습니다. 덕분에 대응 방향을 더 빨리 잡을 수 있고, 장애 인지부터 복구까지 걸리는 시간이 줄어들어 MTTR과 서비스 가용성이 함께 개선됩니다.

RCA 실제 장애 원인 분석

세 번째, 동적 임계치 기반 장애 임계치 자동 설정

" 환경에 맞춰 스스로 기준을 조정 " - 와치올은 하나의 고정 임계치에만 의존하지 않고, 시간대와 요일, 평일과 주말, 트래픽 패턴 같은 실제 운영 데이터를 기반으로 동적 임계치를 자동 계산합니다. 낮에는 트래픽이 많은 서비스나 월말에 배치가 몰리는 환경처럼 구간별 패턴에 맞춰 서로 다른 기준을 적용해 불필요한 알람은 줄이고, 실제 이상 징후에는 더 민감하게 반응합니다. 운영자는 복잡한 임계치 튜닝에서 벗어나고, 시스템은 환경 변화에 맞춰 스스로 기준을 조정하는 관제 체계에 가까워집니다.

동적 임계치 기반의 기준 자동 설정

무엇보다 중요한 것은 운영자의 역할이 달라진다는 점입니다. 지능형 이벤트 관리가 반복적인 알람 정리와 필터링을 대신하면서, 운영자는 알람 처리자가 아니라 서비스 안정성과 위험 사전 대응, 개선 포인트 도출을 담당하는 전문가에 가까운 일을 하게 됩니다. 그만큼 운영자 개인의 만족도와 조직 전체의 업무 수준도 함께 높아집니다.

EMS 시장은 이미 지표 개수나 대시보드의 화려함만으로는 차별화하기 어려운 단계에 와 있습니다. CPU, 메모리, 트래픽, 세션 수, 로그 지표 등 어떤 데이터든 가져와 화면에 보여주는 일 자체는 이제 특별한 기능이 아닙니다. 앞으로 모니터링의 경쟁력은 얼마나 많이 보여주느냐가 아니라, 얼마나 잘 추려서 의미 있는 형태로 전달해 주느냐에 달려 있습니다.

이제는 단순히 이벤트를 모으는 것을 넘어서, 알람들 사이의 상관관계를 어떻게 분석할지, 어떤 기준으로 우선순위를 정할지, 그리고 그 결과를 운영자의 실제 행동과 어떻게 자연스럽게 연결할지가 관제 시스템 설계의 핵심 과제가 될 것입니다. 다음 단계에서는 이러한 지능형 이벤트 관리를 구현하기 위해 어떤 데이터와 아키텍처, 룰과 AI 모델이 필요한지 기술적인 관점에서 이어서 살펴볼 수 있도록 하겠습니다.