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Nikkei X-TECH_2020.10.9

AI가 리소스가 부족한 날을 예측
히타치의 시스템 운용 AI의 실력

시스템 리소스가 부족한 시기를 예측하거나 시스템 가동 리포트를 작성하는 등 숙련된 운용담당자가 담당해 온 업무를 AI(인공지능)가 자동화한다. 히타치제작소가 시스템 운용에 사용하는 새로운 AI를 발표했다. 그룹 산하의 히타치시스템즈의 엔지니어와 비교해도 손색이 없는 정밀도를 AI가 실현했다고 한다.

-- 경향 변화를 발견하고, 해야 할 액션을 제안 --
히타치제작소는 시스템의 가동 상황을 분석하는 AI를 20년 10월 2일에 발표했다. 히타치가 17년 6월부터 제공하는 IT운용 지원서비스 ‘IT운용 최적화 서비스’에, 시스템 리소스가 부족한 상태에 도달하는 날을 AI가 중장기적으로 예측하는 기능이나 가동 중인 시스템의 문제점을 AI가 간추려 내는 기능을 추가했다. 예를 들면 AI는 ‘CPU 사용률이 증가하고 있는 서비스’나 ‘사용 가능한 공간이 90일 이내에 부족해질 것 같은 디스크’ 등 시스템 장해로 이어지는 문제점을 간추려 알려 준다고 한다.

히타치는 지금까지도 ‘AI for IT Operations’라는 명칭으로 시스템 운용을 자동화하는 AI를 제공하고 있었다. 기존의 AI가 시스템 가동 데이터에 발생한 경향의 변화를 자동적으로 찾아내는 것이었다면, 새로운 AI는 경향의 변화를 고려하여 어떠한 액션을 취해야 하는지의 판단까지도 자동화했다는 점이 새롭다.

“가능한 한 엔지니어의 손을 빌리지 않고 기계로 할 수 있는 일은 기계로 한다. 엔지니어의 지식은 원인 조사 등에 사용하고 싶다”. 히타치제작소 어플리케이션클라우드서비스사업부의 구로세(黒瀬) 씨는 AI를 개발한 의도를 이렇게 말한다.

운용 매니지먼트 본부의 구스노키(楠) 씨는 “리소스가 부족한 시기를 예측하거나 고객 별로 다른 관점에서 보고해야 할 문제점을 추출하는 일은 지금까지 숙련 엔지니어가 수동으로 진행했으며 부담이 큰 작업이었다”라고 말한다. 이번에 발표한 AI를 이용함으로써 지금까지 SE가 수작업으로 작성했던 월차 시스템 가동 리포트 작성을 크게 효율화할 수 있다고 한다.

새로운 AI는 “데이터센터 사업을 전개하는 히타치시스템즈의 엔지니어의 리포트 작성 노하우를 적용해 개발했다”(구스노키 씨). 지금까지 축적해 온 시스템의 가동 데이터를 교사데이터로 하는 기계학습을 통해 월말이나 요일, 시간 대 등의 관점을 고려하여, 평소와는 다른 경향을 가동 데이터가 제시하면 그것을 추출하는 모델을 개발했다.

히타치시스템즈의 엔지니어는 기존에 자작 툴을 활용해 시스템의 가동 상황을 분석했었지만 툴 만으로는 장해 징후를 모두 추출할 수 없기 때문에 숙련 엔지니어가 수동으로 리소스 부족 시기를 예측하거나 고려해야 할 문제점을 선정했었다. “히타치시스템즈와 어떠한 포인트를 분석하면 좋을지 협의를 진행하는 중이며, AI의 어디를 강화해야 하는지를 알게 되었다”(구스노키 씨).

-- 인간 엔지니어와 비교해 90% 이상의 정밀도 --
개발한 AI의 성능은 히타치시스템즈의 과거 18개월분의 시스템 가동 데이터를 사용해 탄생했다. 히타치시스템즈의 엔지니어가 기존대로 수동으로 작성한 리포트와 AI를 활용해 작성한 리포트를 비교한 결과, “실제로 엔지니어가 보고한 문제점과 비교해 90% 이상의 정밀도로 AI가 문제점을 추출했다. 히타치시스템즈로부터 충분히 실용 가능한 수준이라는 의견을 받았다”(구스노키 씨).

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