AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations, 인공지능 운영관리)는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 등 기술을 활용해 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 기술 및 접근방식을 뜻한다. 다양한 IT 시스템과 서비스에서 생성되는 대량의 데이터를 실시간으로 수집·분석해 문제를 선제적으로 감지, 예측, 대응하도록 지원한다.

AIOps는 클라우드, 사물인터넷(IoT), 멀티 에이전트 등 기술 확산으로 IT 환경이 복잡해지고, 데이터의 폭발적 증가, 운영 효율성 및 자동화에 대한 새로운 요구로 등장했다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하고 비즈니스 민첩성과 연속성 확보에 대한 필요성이 커지면서 AIOps 역시 수요가 빠르게 증가했다.

실제 글로벌 시장조사업체 마켓츠앤마켓츠에 따르면 글로벌 AIOps 시장 규모는 2023년 117억달러(약 17조3756억원)에서 2028년 324억달러(약 48조1172억원)로 5년새 3배 가까이 성장할 것으로 예측했다.

AIOps는 AI, 빅데이터, 자동화, 자연어 처리(NLP), 데이터 시각화 등 핵심기술이 유기적으로 통합돼 IT 운영 복잡성을 지능적으로 해결한다. 가장 우선적으로 이상 감지 및 문제 예방부터 △근본 원인 분석 △자동화된 문제 대응 △성능 모니터링 △클라우드 도입·마이그레이션 △리소스 최적화 △고객경험 개선 등 다양한 시나리오를 처리하며 IT 운영을 최적화하는 점에서 이점을 제공한다.

AIOps 도입을 위해 고려해야 할 사항으로는 데이터 품질과 통합이 있다. 운영 데이터 품질과 통합으로 보장하고 표준화나 정제하는 프로세스를 마련해야 한다. 또 △인프라 및 시스템 통합 △명확한 목표 설정과 모니터링, 평가 △단계적 도입 추진 △기술 및 인력 역량 등을 선제적으로 검토해야 한다. 특히 데이터 보안과 규정 준수도 중요한데 민감 정보와 운영 데이터의 저장·이동·분석 단계에서 모두 보안 정책과 컴플라이언스 준수 체계를 구축할 필요가 있다.