생성형 AI가 옵저버빌리티 업계에 몰고 온 변화

1990년대 초반의 월드 와이드 웹, 2007년 애플이 선보인 iPhone, 그리고 2022년에 발표되어 사상 초유의 속도로 성장하고 있는 ChatGPT까지, 와해적인 이 세 가지 기술은 우리의 일상과 사회에 큰 지각 변동을 가져왔습니다.

이 세 가지 기술은 모두 한 가지 공통된 특징이 있습니다. 바로 무한하게 되풀이 될 수 있는 혁신이라는 것입니다. 이러한 기술을 어떻게 다양한 산업, 비즈니스 및 사용 사례에 적용될 수 있을지 생각하다 보면 아이디어가 계속 생겨나 영원히 계속될 수 있다는 말입니다. 웹과 iPhone이 등장한 이후 수십 년 동안 수조 달러의 주주 가치가 실현된 것처럼, 무한한 혁신은 막대한 가치 창출 기회로 이어집니다.

혁신의 속도는 혁신 그 자체에 의해 계속해서 증가하고, 가속화의 선순환을 만듭니다. 월드 와이드 웹이 1억 명의 사용자에게 도달하는 데 7년이 걸렸지만, iPhone 앱 스토어는 2년, ChatGPT는 불과 2개월이 걸렸습니다.

웹과 iPhone이 처음 등장했을 때, 기업들은 웹사이트와 모바일 앱에 투자를 했고 그 과정에서 비즈니스 프로세스를 재편하여 고객과 상호 작용하는 새로운 방식을 도입해야 했습니다. 이로 인해 뉴렐릭 같은 기업이 더 나은 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 줄 수 있는 기회가 생겨났습니다. 그리고 웹이나 iPhone과 마찬가지로, AI 기술의 잠재력은 기업들이 AI 전략을 구축하기 위해 노력하며 신속하게 행동하도록 만들고 있습니다. 뉴렐릭은 이러한 기업들을 도울 수 있는 좋은 위치에 있습니다.

AI 옵저버빌리티란?

AI 옵저버빌리티는 인공 지능(AI) 시스템의 동작과 성능을 실시간으로 모니터링, 측정 및 이해하는 역량입니다. AI 시스템이 더 복잡해지고 다양한 애플리케이션과 산업에 녹아들면서, 이 개념은 더욱 중요해졌습니다.
방대한 양의 데이터를 분석하고 이해할 수 있는 AI의 역량은 모니터링에 큰 영향을 미칩니다. 모니터링에 AI를 활용하면 위협을 나타내는 이상 징후와 동작을 보다 정확하게 감지하고, 과거 데이터를 기반으로 예측적 인사이트를 확보할 수 있습니다. 또한 팀이 더 복잡한 문제를 처리하는 데 시간을 할애할 수 있도록 일상적인 업무를 자동화할 수 있습니다. 

모니터링은 옵저버빌리티의 하위 집합입니다. 옵저버빌리티에서 AI의 목표는 AI 모델이 내부적으로 작동하는 방식에 대한 인사이트를 제공하여, 개발자, 데이터 과학자, 운영자가 문제를 식별해 해결하고, 성능을 최적화하며, AI 시스템의 안정성과 견고성을 보장하도록 돕는 것입니다.

AI 옵저버빌리티가 왜 중요할까요?

여러 가지 이유가 있겠지만, AI 시스템은 다양한 애플리케이션과 산업에 필수적이기 때문에 특히 AI 옵저버빌리티가 중요합니다. AI 옵저버빌리티가 필수적인 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

성능 모니터링 및 최적화

AI 옵저버빌리티는 정확도, 레이턴시, 리소스 활용도 같은 주요 성능 메트릭을 지속적으로 모니터링할 수 있도록 합니다. AI 모델이 실제 상황에서 어떻게 작동하는지 이해하면 조직의 효율성을 높이고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

문제 감지 및 해결

실시간 모니터링과 로깅은 AI 시스템 내의 문제나 이상을 신속하게 감지할 수 있도록 합니다. 개발자와 운영자는 세부적인 로그와 메트릭으로 문제를 진단해 근본 원인을 파악하고, 시기적절하게 해결책을 구현할 수 있습니다. 

견고성과 안정성 향상

AI 옵저버빌리티는 다양한 조건에서 AI 시스템의 동작에 대한 인사이트를 제공하여 AI 시스템의 견고성과 안정성을 높이는 데 기여합니다. 이는 시간이 지남에 따라 데이터 분포가 변하는 동적인 환경에서 특히 중요합니다. 모델이 입력 데이터의 변화에 어떻게 반응하는지 이해하면, AI 시스템이 정확하고 신뢰할 수 있는 성능을 유지하도록 만들 수 있습니다.

규정 준수 및 거버넌스

추적 가능성과 설명 가능성 같은 옵저버빌리티의 기능은 조직이 규제 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움을 줍니다. AI 시스템을 통과하는 데이터 흐름을 추적하고 모델 결정에 대한 설명을 제공하는 것은 투명성과 책임성을 보장하는 데 필수적이며, 특히 엄격한 규제가 적용되는 업계에서는 매우 중요합니다.

변화에 대한 신속한 대응

AI 시스템은 지속적으로 발전하며 새로운 데이터에 적응하고 있기 때문에, 변화에 효과적으로 대응하려면 AI 시스템의 행동을 관찰하는 것이 반드시 필요합니다. AI 옵저버빌리티를 통해 조직은 데이터 패턴의 변화, 모델 드리프트 또는 환경의 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 시간이 지남에 따라 AI 애플리케이션의 효율성을 유지하는 데 중요합니다.

AI 옵저버빌리티의 도전 과제

AI 옵저버빌리티는 데이터 복잡성, 데이터 왜곡, 편향, 모델 드리프트(또는 노후화) 등 여러 가지 이유로 쉽지 않습니다.

• 데이터 복잡성: AI 모델을 생성하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. AI 시스템은 다양한 유형의 데이터를 대량으로 생성하며, AI 성능을 모니터링하고 문제를 예측하려면 이러한 데이터를 분석하고 해석해야 합니다.
• 데이터 왜곡: 데이터 왜곡은 추론에 사용된 데이터가 더 이상 모델의 훈련 데이터를 반영하지 않을 때 발생합니다. 이러한 불일치는 사용자 행동의 변화와 계절적 추세 같은 데이터 종속성 문제나 손상, 누락 또는 일관되지 않은 데이터 같은 데이터 무결성 문제 등 여러 가지 이유로 발생합니다. 
• 편향: 훈련 데이터의 편향으로 인해 부정확한 결과가 나올 수 있습니다. 편향은 추론을 통한 AI 결정의 공정성과 정확성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 표준화 부족: AI와 AI 옵저버빌리티는 비교적 새롭고 빠르게 발전하고 있기 때문에 AI 메트릭을 추적하기 위한 표준의 확립 속도가 느립니다. 이로 인해 다양한 모델을 비교하고 진척 상황을 효과적으로 추적하는 것이 어렵습니다.
• 통합의 필요성: 엔지니어링 팀과 부서들은 종종 이니셔티브나 선호도에 따라 AI 툴을 선택해 사용합니다. 이러한 툴들 간의 호환성과 적절한 양방향 데이터 흐름을 보장하는 것은 프로세스 중단이나 툴 간 전환으로 인한 불필요한 다운타임 없이 일관된 총체적 환경을 보장하는 데 필수적입니다.

이러한 사항들은 기존 데브옵스(DevOps) 관행과 시스템의 흐름이 다름을 보여주는 AI 시스템의 특성입니다. 기존의 옵저버빌리티 툴로는 AI 시스템의 성능과 안정성을 추적하고 예측하기 어렵습니다.

AI 옵저버빌리티와 기존 옵저버빌리티의 차이점

AI 옵저버빌리티는 인공 지능(AI) 시스템의 동작과 성능을 실시간으로 모니터링, 측정 및 이해하는 역량입니다. AI 옵저버빌리티는 AI 모니터링 및 분석에 다른 접근 방식을 취해야 합니다. 오늘날의 데브옵스 툴들은 포괄적인 옵저버빌리티를 위한 표준화된 접근 방식을 취하며 발전해 왔습니다. AI 파이프라인에도 동일한 수준의 옵저버빌리티가 필요합니다. 하지만 AI 데이터는 기존의 옵저버빌리티 데이터와는 크게 다르기 때문에 AI 모니터링을 위한 새로운 툴이 필요합니다. 

AI 시스템은 인프라 메트릭 이외에도 고유한 AI 데이터 세트를 추적해야 합니다. 이러한 데이터는 모델 정확도, 예측 레이턴시, 데이터 파이프라인 상태를 이해하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. AI 옵저버빌리티는 파이프라인 전반에서 동작을 추적하여 데이터 왜곡, 편향 및 모델의 노후화를 측정하고, 문제가 발생할 수 있는 시점과 모델을 재교육해야 할 시점을 예측할 수 있어야 합니다.

생성형 AI와 옵저버빌리티 업계

생성형 AI(Generative AI)는 기존 패턴을 기반으로 새로운 데이터를 생성할 수 있는 복합 인공 지능 모델을 말합니다. 이 모델은 사실적인 이미지에서 일관된 텍스트까지 무엇이든 만들 수 있기 때문에 다양한 산업 분야에 무한한 가능성을 열어줍니다. 또한 빠른 속도로 데이터를 합성하고 이해할 수 있으며 기존 솔루션보다 훨씬 효율적으로 몇 배 더 확장할 수 있습니다.

생성형 AI가 급속하게 발전하면서, 옵저버빌리티 업계는 새로운 도전과제를 해결하고 기회를 확보할 수 있도록 적응하고 진화할 필요가 생겼습니다. 생성형 AI는 다음의 두 가지 방식으로 옵저버빌리티 업계를 재편할 것입니다.

1. 생성형 AI는 뉴렐릭이 실행 가능한 인사이트를 제공하는 방식을 변화시킬 것입니다.

업계 최초로 생성형 AI 옵저버빌리티 어시스턴트를 개발한 뉴렐릭은 복합 AI 기술의 필요성을 잘 알고 있습니다. 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석하여 기업이 더욱 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 잠재적인 병목 현상을 해결하고 더 나은 성능을 낼 수 있게 소프트웨어 시스템을 최적화할 수 있습니다.

생성형 AI는 또한 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 최적화하여 옵저버빌리티 프로세스를 간소화함으로써 가치있는 시간과 리소스를 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

생성형 AI는 모든 애플리케이션 개발자, 사이트 안정성 엔지니어, 제품 관리자 및 QA 담당자가 옵저버빌리티의 역량을 활용해, 복잡한 쿼리 인터페이스에 대한 전문 지식이 없이도 심도 있는 인사이트를 쉽게 확보할 수 있도록 해줍니다.

뉴렐릭은 생성형 AI와 협력해 강력한 에이전틱 통합을 제공하여, 사용자가 선호하는 툴과 인터페이스에서 옵저버빌리티 인사이트와 자동화를 활용할 수 있도록 하는 인텔리전스 시스템을 제공합니다. 예를 들어, ServiceNow 플랫폼에서 뉴렐릭 에이전틱 통합은 단순한 API 데이터 풀을 넘어 ServiceNow 고객이 사용하고 있는 툴과 작업 흐름으로 심층적이고 중요한 인사이트와 지능적인 권장 사항을 가져다 줍니다. 뉴렐릭과 ServiceNow를 사용하는 기업은 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화하고, 비즈니스 업타임을 극대화하며, 실시간 인사이트를 바탕으로 더욱 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다.

뉴렐릭 플랫폼에 내장된 생성형 AI 어시스턴트인 뉴렐릭 AI는 ServiceNow와 함께 작동하며 디지털 환경 전반에서 문제의 영향과 근본 원인을 식별해 우선순위를 지정하고 해결합니다. 뉴렐릭은 오류, 로그, 트레이스, 보안 취약점, 알림 등 실시간 운영 데이터를 ServiceNow 환경과 워크플로우로 바로 가져옵니다. 모든 정보와 인사이트는 ServiceNow 인터페이스 내에서 자연어로 제공되므로 툴 간 전환이 필요하지 않고 모든 사용자가 액세스할 수 있어 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다. 뉴렐릭과 ServiceNow는 애플리케이션 상태에 대한 심층 분석을 기반으로 사용자에게 알림 영향 분석과 가능한 원인이 포함된 알림 인텔리전스 보고서를 제공합니다. 사용자는 현재 성능 데이터에서 특정 서비스, 호스트 및 시스템 구성 요소를 쿼리해 성능 인사이트를 도출하고 이를 과거 추세나 모범 사례와 비교할 수도 있습니다.

ServiceNow와 뉴렐릭 에이전틱 통합을 통해 오늘날의 기업들은 비즈니스에 중요한 데이터를 인사이트로 전환할 수 있습니다. Now Assist에 지능형 옵저버빌리티를 제공하는 동급 최고의 에이전틱 AI는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 더욱 스마트한 의사결정: 모든 IT 및 비즈니스 데이터에서 통합된 실행 가능한 인사이트 제공
• 효율성 향상: 복잡한 작업 및 프로세스 자동화
• 지능형 협업: 팀, 툴 및 인터페이스를 통합하고 우선순위 지정 

이러한 AI 기능을 뉴렐릭의 지능형 옵저버빌리티 플랫폼에 통합함으로써, 뉴렐릭은 기업이 소프트웨어 시스템을 최적화하고 문제 진단 및 해결에 소요되는 시간을 줄이는 데 도움을 줍니다.

2. 경쟁력을 유지하려면 기업은 자체적인 AI 전략을 개발해야 합니다.

인터넷과 스마트폰이 현대 비즈니스 전략의 필수 요소가 된 것처럼, 생성형 AI도 곧 모든 기업의 성장 계획에 필수 요소가 될 것이기 때문에, 새로운 AI 기반 기술의 시대에서 도태되지 않고 경쟁력을 유지하려면 적응하고 혁신해야 합니다.

생성형 AI 기능을 신속하게 구현하고자 하는 기업은 새로운 기능을 유지하고 모니터링하는 데 필요한 옵저버빌리티 제품에 투자해야 합니다. 즉각적인 엔지니어링, 경쟁력 있는 대규모 언어 모델, 미세 조정 및 피드백 루프는 모두 뛰어난 사용자 경험을 제공하는 데 필수적인 구성 요소입니다. 이러한 각 요소들이 발전해나가면서, AI 기반 기술로 야기되는 고유한 도전과제를 해결해주는 고급 옵저버빌리티 솔루션에 대한 수요도 늘어날 것입니다.

뉴렐릭이 AI 옵저버빌리티를 변화시키는 방법

기존 애플리케이션과 달리 AI 옵저버빌리티는 더 광범위한 기술 스택 전반에 대한 가시성을 요구합니다.

• 인프라: 잠재적으로 분산된 환경에서 전문적인 컴퓨팅(CPU, GPU, TPU) 모니터링
• 데이터: AI 모델을 위한 벡터 데이터베이스를 포함해 다양한 데이터 저장소의 상태와 성능 추적
• 모델: 모델 성능, 드리프트, 편향 및 설명 가능성 관찰
• 오케스트레이션: AI 워크플로우와 모델 수명 주기의 배포 및 확장 모니터링
• 애플리케이션: 기존 성능과 AI 고유의 상호작용 및 그 영향을 함께 분석

중요한 점은 AI 옵저버빌리티가 표준 메트릭 뿐만 아니라 AI 애플리케이션만의 고유한 정확성, 보안 및 안정성 메트릭까지 확장된다는 것입니다. 이러한 복잡성을 해결하는 것이 AI의 미래에 매우 중요합니다.

뉴렐릭 AI 모니터링은 성능, 품질, 비용을 최적화할 수 있도록 전체 AI 애플리케이션 스택에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 자동 계측과 빠르고 쉬운 설정
• 전체 AI 스택에 대한 가시성을 통한 디버깅 가속화 
• AI 상호작용 수명 주기 전반에 대한 이해를 지원하는 종단 간 응답 추적
• 최적의 모델을 선택할 수 있도록 모델 성능 및 비용 비교
• AI 생태계 전반에서 50여 개 통합 지원

이 솔루션은 전체 AI 스택에 대한 가시성과 인사이트를 제공하여 사이트 안정성 엔지니어와 AI 엔지니어가 안전하고 책임감 있는 AI 애플리케이션을 자신있게 구축하고 실행할 수 있도록 지원합니다.

AI 시대의 혁신 수용과 변화에 대한 대비 

지금 이 순간에도 모든 산업은 Generative AI로 인해 변화하고 있습니다. 정부는 이러한 사실에 주목하고 있고, 벤처 캐피털은 AI 혁신에 자금을 지원하고 있으며, 완전히 새로운 자연어 인터페이스가 기계와의 관계를 재정의하고 있습니다. 진화하는 Generative AI로 무엇을 할 수 있는지를 재해석하는 스타트업이 등장할 것이며, 리더들은 기존 비즈니스 모델의 지속 가능성 여부에 대해 어려운 선택을 해야 하는 순간에 직면하게 될 것입니다.

우리가 새로운 혁신의 물결을 수용하고 모든 산업이 디지털 트랜스포메이션으로 가속화되면서, 옵저버빌리티 기업은 이러한 기술 변화의 최전선에 서서 성장과 변화를 주도해야 합니다. 애플리케이션을 마스터하는 기업은 새로운 시장 리더가 될 것이며, 변화에 저항하는 기업은 뒤쳐질 것입니다. 향후 몇 년 안에 대대적인 지각 변동이 일어나, AI 기반 접근 방식으로 새로운 순위가 결정될 것입니다.

생성형 AI가 혁신적인 역량과 옵저버빌리티 업계를 재편할 수 있는 엄청난 잠재력을 갖고 있다는 사실은 두말할 나위가 없습니다. 옵저버빌리티 기업들은 방대한 양의 데이터를 수집하며 고객이 수집된 데이터에서 패턴과 이상 징후를 식별하고 예측을 할 수 있도록 분석, 보고서 및 알림을 제공합니다. AI 모델은 인간보다 이러한 작업을 더 잘할 수 있도록 설계되었습니다. 모델을 구동하는 엔진과 모델 자체는 빠르고 강력해지고 있습니다. AI가 옵저버빌리티에서 핵심적인 역할을 하고 고객이 AI 기반 옵저버빌리티 솔루션에서만 제공할 수 있는 기능을 요구하는 것은 불가피한 일이 되었습니다. AI 기능을 당사 제품에 통합하고 맞춤형 옵저버빌리티 솔루션을 개발함으로써, 뉴렐릭은 옵저버빌리티를 다음 단계로 이끌고 소프트웨어 개발 수명 주기에서 그 범위와 중요성을 확대하고자 합니다.

Generative AI는 이미 비즈니스, 문화, 창작 및 커뮤니케이션 분야를 재편하고 있으며, 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미치고 있습니다. 옵저버빌리티 업계도 바뀔 것입니다. 이 기술과 그 엄청난 잠재력을 수용함으로써, 우리는 모두를 위해 보다 연결되고 효율적이며 혁신적인 세상을 만들 수 있습니다.