Quick Overview with 챗GPT 🤖 AI 로그 분석은 방대한 IT 로그 데이터를 자동으로 분석해 실무에 유용한 인사이트를 제공하는 기술입니다. 전통적인 수동 분석은 데이터 복잡성, 맥락 부족, 인적 오류 등으로 한계가 있으며, AI는 머신러닝과 자연어 처리로 이를 극복합니다. 특히 IT 마이그레이션 시 발생하는 예기치 못한 오류나 복잡한 문제를 AI가 빠르게 진단하고 해결 방안을 제시해 프로젝트의 성공률을 높일 수 있습니다. 나아가 AI는 인프라 분석, 일정 수립 등 마이그레이션 전반의 계획과 실행에 실질적인 도움을 줍니다. |
AI 로그 분석은 귀를 솔깃하게 만드는 AI 사용례는 아닐 수 있지만, 방대한 로그 데이터를 다뤄야 하는 IT 전문가에게는 유용한 AI 응용 분야입니다. 그 이유를 이해하기 위해 이번 포스팅에서는 AI 로그 분석이 정확히 무엇이고, 전통적인 로그 분석에서 발생하는 주요 과제를 어떻게 해결하며, 어떤 비즈니스 혜택을 제공하는지 살펴봅니다. 그런 다음 중요하면서도 복잡한 작업인 IT 마이그레이션에 AI 로그 분석이 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보겠습니다.
🔎AI 로그 분석이란?
AI 로그 분석은 AI를 사용해 다양한 IT 시스템에서 생성된 로그 데이터로부터 실무 적용이 가능한 정보를 자동으로 수집, 분석, 분류, 추출하는 과정을 의미합니다. 로그는 시스템 이벤트와 오류에 대해 타임스탬프가 찍힌 세부적인 기록을 제공합니다. 이 정보는 애플리케이션과 사용자 문제를 해결하고 잠재적인 위협 요소를 밝혀내고 시스템 상태와 성능을 최적화하는 데 있어 중대한 역할을 합니다. 그러나 IT 환경의 규모와 복잡성이 커지면서 로그 데이터의 양과 형태도 함께 급증하고 있습니다. 전통적인 로그 분석 방법으로는 이 규모에 맞춰 제대로 확장할 수 없고, 그로 인해 기업은 위협 탐지 및 대응부터 IT 마이그레이션 프로젝트와 같은 중요한 이니셔티브에 이르기까지 여러 중요한 영역에서 취약한 상태에 놓입니다. 또한 정보 과부하 관련 문제도 발생할 수 있습니다.
AI 로그 분석은 이런 중요한 과제를 해결하기 위한 강력한 전략을 제공합니다. AI는 머신러닝(machine learning, ML), 자연어 처리(natural language processing, NLP), 이상 탐지 알고리즘과 같은 기술을 활용해서 방대한 로그 데이터를 실시간으로 처리해 문제를 정확히 찾아내고, 나아가 효과적인 대응을 위한 실행 가능한 지침도 제공할 수 있습니다.
🧱전통적인 로그 분석의 한계는?
로그 분석의 역사는 컴퓨터 자체만큼 오래됐습니다. 그러나 IT 생태계의 규모와 복잡성이 커지면서 전통적인 방법으로는 효과적으로 로그 데이터를 이해할 수 없게 되었습니다. 그 주된 이유는 다음과 같습니다:
1. 높은 데이터 복잡성 : 로그 데이터는 복잡하고 읽기 어렵기로 악명이 높습니다. 또한 로그는 서버, 네트워크 디바이스, 애플리케이션을 포함한 다양한 소스에서 생성되기 때문에 어느 한 가지 로그 언어를 마스터했다고 해서 다른 로그에도 자동으로 능통해지는 것은 아닙니다. 결과적으로 인간 분석가는 갈수록 복잡해지는 현대 IT 환경에서 다양한 로그를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
2. 데이터 볼륨 증가 : 로그 분석을 위해서는 수천, 많게는 수백만 줄의 로그 데이터를 살펴봐야 하는 경우가 비일비재합니다. 전통적인 툴을 사용할 경우 이 과정에 막대한 시간이 소모됩니다. 실제로 복잡한 대규모 IT 환경에서는 엔터프라이즈급 IT팀조차 감당할 수 없을 만큼의 로그 데이터가 생성될 수 있습니다.
3. 맥락의 부재 : 로그 항목은 일반적으로 일관성 없는 정보의 단편입니다. IT 관리자는 특정 로그 내에서 특정 이벤트가 발생한 맥락을 끼워 맞추는 데 어려움을 겪습니다. 다양한 소스에서 온 로그 데이터를 상호 연관시켜 IT 생태계 전반에 대한 시야를 확보하는 것은 당연히 더욱 어렵습니다.
4. 인적 오류와 비일관성 : 수동 로그 분석에서는 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 예를 들어 관리자가 중대한 데이터 포인트를 간과하고 이벤트 간의 연결 고리를 놓치고 정보를 잘못 해석하고 의심스러운 행동이나 새로운 문제를 나타내는 패턴을 알아차리지 못할 수 있습니다. 게다가 수동 로그 분석에는 서로 다른 팀의 여러 담당자가 참여해야 하는 경우가 많습니다. 이렇게 단편화된 인사이트로 인해 큰 그림을 파악하고 효과적인 대응 수단을 신속히 설계하기가 어려워집니다.
5. 확장성 문제 : IT 환경이 성장하면 생성되는 로그의 양도 급증할 수 있습니다. 전통적인 로그 분석 방법은 이런 대규모 데이터 집합을 효과적으로 처리하도록 확장되지 않는 경우가 많습니다.
💡AI 로그 분석은 어떻게 작동하는가?
AI 로그 분석의 역할은 방대한 양의 다양한 로그 데이터를 신속하게 분석하고 실무 적용이 가능한 인사이트를 제공하는 것입니다. 이 과정에는 일반적으로 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
1. 데이터 수집, 전처리, 파싱
원시 로그 데이터는 서버, 데이터베이스, 애플리케이션, 네트워크 디바이스와 같은 IT 인프라 전반의 다양한 소스에서 수집됩니다. 예를 들어 오류 로그, 트랜잭션 로그, 성능 로그 등이 있습니다. 이 데이터를 전처리해서 노이즈를 제거하고 데이터 형식을 정규화하고 오류 코드, 타임스탬프, 사용자 ID, IP 주소와 같은 주요 정보를 추출합니다.
2. 데이터 상호 연계와 이상 탐지
많은 경우 AI 툴은 과거 로그 데이터로 학습된 ML 모델을 사용해서 정상 행동의 기준을 설정합니다. 비정상적인 트래픽 급증이나 일상적이지 않은 사용자 활동과 같이 이 기준에서 벗어나는 경우 이상(anomaly)으로 분류됩니다. 이 분석을 위해서는 여러 로그의 데이터를 상호 연계해야 하는 경우가 많은데, 수동으로 하기에는 매우 어려운 작업입니다. 예를 들어 애플리케이션 로그에 있는 오류는 별도의 로그에 기록된 특정 네트워크 문제 또는 서버 장애와 연결될 수 있습니다.
3. 근본 원인 분석과 예측 분석
AI 툴은 로그 데이터에서 드러난 문제의 근본 원인을 찾기 위해 내부 데이터베이스와 외부 소스(지식 기반 문서, 업체 보고서, CVE 기록 등)를 활용하는 경우가 많습니다. 고급 AI 툴은 예측 분석도 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 시스템 성능의 추세를 기반으로 하드웨어 구성요소가 고장날 가능성이 높은 시점 또는 애플리케이션의 부하가 증가하는 시점을 예측할 수 있습니다.
4. 인사이트와 권장 사항 보고
마지막 단계는 IT팀에 인사이트를 제공하는 것입니다. 기본적인 형태의 결과물에는 원시 로그 데이터를 읽기 쉬운 형식으로 변환한 내용과 발견된 정보의 요약 정도가 포함됩니다. 그러나 고급 로그 분석 툴은 비즈니스 중단을 방지하기 위한 리소스 확장을 권장하는 등 문제 해결을 위해 실행 가능한 조치를 제안할 수 있습니다.
✨AI 로그 분석의 이점은 무엇인가?
로그 분석에 AI를 사용하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
1. 더 빠른 위협 탐지 : AI 툴은 단서가 여러 로그에 걸쳐 분산되어 있는 경우에도 보안 문제의 징후일 수 있는 이상 활동을 신속하게 탐지할 수 있습니다. 또한 AI는 취약점과 새로운 문제를 사전에 탐지해서 심각한 위협으로 발전하지 않도록 할 수 있습니다.
2. 더 효과적인 사고 대응 : AI는 위협과 기타 문제 발생 시 자동으로 IT팀에 알립니다. 좋은 툴은 알리는 데 그치지 않고 빠르고 효과적인 해결을 위한 실행 가능한 조치까지 제안합니다.
3. 더 강력한 보안 : AI 기반 로그 분석 솔루션은 공격자의 권한 승격 또는 랜섬웨어의 신호인 데이터 변조 시도와 같은 잠재적인 보안 위협의 징후를 신속하게 탐지할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하므로 시간이 지남에 따라 탐지 역량이 더 개선됩니다.
4.비용 절감 : AI는 고급 인력인 IT 전문가가 수동 로그 분석에 소비하는 시간을 대폭 줄여 리소스 부담을 덜어줍니다. 또한 새로운 위협을 신속히 탐지하고 효과적인 대응을 위한 구체적인 지침을 제공해서 비용이 많이 드는 다운타임과 비즈니스 중단을 방지할 수 있게 해줍니다.
5. 운영 효율성 개선 : AI가 로그 분석 프로세스를 간소화하면 그만큼 IT팀은 여유가 생겨 시스템 성능을 최적화하고 미래 인프라 수요를 위한 계획을 수립하는 등의 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.
⛑️AI 로그 분석은 IT 마이그레이션 프로젝트에 어떻게 도움이 되는가?
AI 로그 분석이 막대한 혜택을 제공할 수 있는 주요 영역 중 하나는 IT 마이그레이션입니다. 마이그레이션은 세밀한 작업으로, 자동차가 주행하는 동안 여러 자동차 부품을 교체하는 것에 비유할 수 있습니다. 액티브 디렉토리(Active Directory, AD) 마이그레이션의 경우 자동차의 엔진을 완전히 새로운 엔진으로 교체하는 것과 같습니다! 반드시 작업을 제대로 수행해야 하지만, 시간적 여유가 없는 경우가 많습니다.
문제는 아무리 계획을 잘 세운다 해도 마이그레이션 프로젝트가 설계한 대로 정확히 진행되는 경우는 없다는 것입니다. 사소한 골칫거리부터 큰 장애물까지 여러 문제에 직면하고, 그러한 문제를 해결해야 합니다. ‘이 비밀번호가 왜 제대로 동기화되지 않았을까요?’, ‘이 이메일 메시지나 첨부 파일이 왜 제대로 전송되지 않았을까요?’ 문제를 해결하고 마이그레이션 프로세스를 정상 궤도에 다시 올려놓기 위해서는 로그를 분석해야 합니다. 그러나 위에서 설명한 바와 같이 수천 줄에 이르는, 암호문처럼 난해한 로그 데이터를 수동으로 살펴보는 방식은 너무 느리고 번거로운 데다 이후 문제를 해결할 방법을 결정하기 위해 여러 지식 기반 문서와 기타 자료를 살펴봐야 할 수도 있습니다.
AD와 디바이스 마이그레이션의 경우 문제 해결이 더욱 까다로울 수 있습니다. 한 가지 요인은 프로젝트의 복잡성입니다. AD는 시간이 지나면서 무분별하게 확장되는 경향이 있으므로 ID, 보안 그룹부터 도메인과 포리스트 간의 신뢰 관계에 이르기까지 많은 요소를 추적해야 합니다. 또한 프로젝트에 할당된 IT 전문가에게 마이그레이션 경험이 없을 수도 있으며 AD 전문 지식을 갖춘 인력은 갈수록 찾기 어려워지고 있습니다.
AI 로그 분석은 필요한 권한 부족, 소스 환경의 손상된 항목과 같은 일반적인 문제를 신속하게 포착할 수 있습니다. 이런 문제는 얼핏 단순하고 명확해 보일 수 있지만 수동으로 추적하려면 시간과 전문성이 필요하고, IT팀은 많은 경우 이미 시간과 전문성 부족에 시달리고 있습니다. AI 로그 분석은 문제에 대한 설명과 해결을 위한 권장 사항을 명확하고 신속하게 제공함으로써 이와 같은 어려움을 해소해 줍니다.
AI 로그 분석은 난해한 문제의 진단에도 도움이 됩니다. 예를 들어 마이그레이션 작업을 수행하는 데 사용되는 계정이 리소스에 액세스하기 위해 필요한 권한을 모두 갖지 못하고 그 중 일부만 갖고 있다면 정확한 문제를 파악하는 데 오랜 시간이 소요될 수 있습니다. AI 툴은 광범위한 내용이 수록된 마이그레이션 문제 카탈로그를 참조하고 머신러닝을 활용해서 근본적인 문제를 신속하게 파악하고 효과적인 해결을 위한 지침을 제시할 수 있습니다.
이외에도 AI 로그 분석은…
로그 분석은 AI가 마이그레이션을 더 빠르고 안전하게 만들어 가는 과정의 시작에 불과합니다. AI는 다음을 포함한 다른 영역에서도 그 가치를 입증할 것입니다.
1. 인프라 분석과 계획 : AI는 오래된 소프트웨어, 느린 도메인 컨트롤러(domain controller, DC) 복제 시간, 취약한 인프라 상태 등 마이그레이션에서 말썽을 일으킬 수 있는 환경 내의 문제를 식별하는 데 유용하게 사용될 것입니다. 대부분 단순한 문제지만 수동 방법으로는 문제를 식별하고 수정하는 데 상당한 시간과 노력, 전문성이 필요합니다. AI 툴은 철저하고 정확한 분석을 더 쉽게 수행할 수 있도록 함으로써 마이그레이션 작업이 실패할 위험을 줄여줄 것입니다.
2. 마이그레이션 일정 수립 : 많은 기업이 효과적인 마이그레이션 일정을 수립하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 다양한 팀이 다양한 목적으로 사용하는 많은 수의 셰어포인트 사이트가 있습니다. 이 중에서 무엇을 먼저 옮겨야 할까요? 이런 콘텐츠 마이그레이션을 사용자 계정 마이그레이션과 어떻게 조율해야 할까요? AI 툴은 사이트 구조와 구성원, 활동 데이터를 분석함으로써 예컨대 특정 사이트의 데이터 중 80%가 HR 팀에 의해 생성되고 있음을 빠르게 파악하고 해당 사이트를 HR 사용자 계정과 함께 마이그레이션하도록 권장할 수 있습니다.
💡결론
AI 로그 분석은 지금의 복잡한 IT 환경에서 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. IT 부서가 방대한 양의 난해한 로그를 처리하는 데 어려움을 겪어야 하는 전통적인 로그 분석 툴과 달리 AI는 로그 기록을 빠르게 흡수해서 가장 중요한 인사이트를 도출하고, 취약점 관리와 위협 탐지 및 사고 대응, AD 마이그레이션과 현대화를 포함한 다양한 작업을 간소화하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 제시합니다.
데이터 마이그레이션 중 로그 분석과 오류 진단에 어려움을 겪고 계시거나, AI 기반 로그 분석 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😀
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Quick Overview with 챗GPT 🤖
AI 로그 분석은 방대한 IT 로그 데이터를 자동으로 분석해 실무에 유용한 인사이트를 제공하는 기술입니다. 전통적인 수동 분석은 데이터 복잡성, 맥락 부족, 인적 오류 등으로 한계가 있으며, AI는 머신러닝과 자연어 처리로 이를 극복합니다. 특히 IT 마이그레이션 시 발생하는 예기치 못한 오류나 복잡한 문제를 AI가 빠르게 진단하고 해결 방안을 제시해 프로젝트의 성공률을 높일 수 있습니다. 나아가 AI는 인프라 분석, 일정 수립 등 마이그레이션 전반의 계획과 실행에 실질적인 도움을 줍니다.
AI 로그 분석은 귀를 솔깃하게 만드는 AI 사용례는 아닐 수 있지만, 방대한 로그 데이터를 다뤄야 하는 IT 전문가에게는 유용한 AI 응용 분야입니다. 그 이유를 이해하기 위해 이번 포스팅에서는 AI 로그 분석이 정확히 무엇이고, 전통적인 로그 분석에서 발생하는 주요 과제를 어떻게 해결하며, 어떤 비즈니스 혜택을 제공하는지 살펴봅니다. 그런 다음 중요하면서도 복잡한 작업인 IT 마이그레이션에 AI 로그 분석이 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보겠습니다.
🔎AI 로그 분석이란?
AI 로그 분석은 AI를 사용해 다양한 IT 시스템에서 생성된 로그 데이터로부터 실무 적용이 가능한 정보를 자동으로 수집, 분석, 분류, 추출하는 과정을 의미합니다. 로그는 시스템 이벤트와 오류에 대해 타임스탬프가 찍힌 세부적인 기록을 제공합니다. 이 정보는 애플리케이션과 사용자 문제를 해결하고 잠재적인 위협 요소를 밝혀내고 시스템 상태와 성능을 최적화하는 데 있어 중대한 역할을 합니다. 그러나 IT 환경의 규모와 복잡성이 커지면서 로그 데이터의 양과 형태도 함께 급증하고 있습니다. 전통적인 로그 분석 방법으로는 이 규모에 맞춰 제대로 확장할 수 없고, 그로 인해 기업은 위협 탐지 및 대응부터 IT 마이그레이션 프로젝트와 같은 중요한 이니셔티브에 이르기까지 여러 중요한 영역에서 취약한 상태에 놓입니다. 또한 정보 과부하 관련 문제도 발생할 수 있습니다.
AI 로그 분석은 이런 중요한 과제를 해결하기 위한 강력한 전략을 제공합니다. AI는 머신러닝(machine learning, ML), 자연어 처리(natural language processing, NLP), 이상 탐지 알고리즘과 같은 기술을 활용해서 방대한 로그 데이터를 실시간으로 처리해 문제를 정확히 찾아내고, 나아가 효과적인 대응을 위한 실행 가능한 지침도 제공할 수 있습니다.
🧱전통적인 로그 분석의 한계는?
로그 분석의 역사는 컴퓨터 자체만큼 오래됐습니다. 그러나 IT 생태계의 규모와 복잡성이 커지면서 전통적인 방법으로는 효과적으로 로그 데이터를 이해할 수 없게 되었습니다. 그 주된 이유는 다음과 같습니다:
1. 높은 데이터 복잡성 : 로그 데이터는 복잡하고 읽기 어렵기로 악명이 높습니다. 또한 로그는 서버, 네트워크 디바이스, 애플리케이션을 포함한 다양한 소스에서 생성되기 때문에 어느 한 가지 로그 언어를 마스터했다고 해서 다른 로그에도 자동으로 능통해지는 것은 아닙니다. 결과적으로 인간 분석가는 갈수록 복잡해지는 현대 IT 환경에서 다양한 로그를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
2. 데이터 볼륨 증가 : 로그 분석을 위해서는 수천, 많게는 수백만 줄의 로그 데이터를 살펴봐야 하는 경우가 비일비재합니다. 전통적인 툴을 사용할 경우 이 과정에 막대한 시간이 소모됩니다. 실제로 복잡한 대규모 IT 환경에서는 엔터프라이즈급 IT팀조차 감당할 수 없을 만큼의 로그 데이터가 생성될 수 있습니다.
3. 맥락의 부재 : 로그 항목은 일반적으로 일관성 없는 정보의 단편입니다. IT 관리자는 특정 로그 내에서 특정 이벤트가 발생한 맥락을 끼워 맞추는 데 어려움을 겪습니다. 다양한 소스에서 온 로그 데이터를 상호 연관시켜 IT 생태계 전반에 대한 시야를 확보하는 것은 당연히 더욱 어렵습니다.
4. 인적 오류와 비일관성 : 수동 로그 분석에서는 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 예를 들어 관리자가 중대한 데이터 포인트를 간과하고 이벤트 간의 연결 고리를 놓치고 정보를 잘못 해석하고 의심스러운 행동이나 새로운 문제를 나타내는 패턴을 알아차리지 못할 수 있습니다. 게다가 수동 로그 분석에는 서로 다른 팀의 여러 담당자가 참여해야 하는 경우가 많습니다. 이렇게 단편화된 인사이트로 인해 큰 그림을 파악하고 효과적인 대응 수단을 신속히 설계하기가 어려워집니다.
5. 확장성 문제 : IT 환경이 성장하면 생성되는 로그의 양도 급증할 수 있습니다. 전통적인 로그 분석 방법은 이런 대규모 데이터 집합을 효과적으로 처리하도록 확장되지 않는 경우가 많습니다.
💡AI 로그 분석은 어떻게 작동하는가?
AI 로그 분석의 역할은 방대한 양의 다양한 로그 데이터를 신속하게 분석하고 실무 적용이 가능한 인사이트를 제공하는 것입니다. 이 과정에는 일반적으로 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
1. 데이터 수집, 전처리, 파싱
원시 로그 데이터는 서버, 데이터베이스, 애플리케이션, 네트워크 디바이스와 같은 IT 인프라 전반의 다양한 소스에서 수집됩니다. 예를 들어 오류 로그, 트랜잭션 로그, 성능 로그 등이 있습니다. 이 데이터를 전처리해서 노이즈를 제거하고 데이터 형식을 정규화하고 오류 코드, 타임스탬프, 사용자 ID, IP 주소와 같은 주요 정보를 추출합니다.
2. 데이터 상호 연계와 이상 탐지
많은 경우 AI 툴은 과거 로그 데이터로 학습된 ML 모델을 사용해서 정상 행동의 기준을 설정합니다. 비정상적인 트래픽 급증이나 일상적이지 않은 사용자 활동과 같이 이 기준에서 벗어나는 경우 이상(anomaly)으로 분류됩니다. 이 분석을 위해서는 여러 로그의 데이터를 상호 연계해야 하는 경우가 많은데, 수동으로 하기에는 매우 어려운 작업입니다. 예를 들어 애플리케이션 로그에 있는 오류는 별도의 로그에 기록된 특정 네트워크 문제 또는 서버 장애와 연결될 수 있습니다.
3. 근본 원인 분석과 예측 분석
AI 툴은 로그 데이터에서 드러난 문제의 근본 원인을 찾기 위해 내부 데이터베이스와 외부 소스(지식 기반 문서, 업체 보고서, CVE 기록 등)를 활용하는 경우가 많습니다. 고급 AI 툴은 예측 분석도 제공할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 시스템 성능의 추세를 기반으로 하드웨어 구성요소가 고장날 가능성이 높은 시점 또는 애플리케이션의 부하가 증가하는 시점을 예측할 수 있습니다.
4. 인사이트와 권장 사항 보고
마지막 단계는 IT팀에 인사이트를 제공하는 것입니다. 기본적인 형태의 결과물에는 원시 로그 데이터를 읽기 쉬운 형식으로 변환한 내용과 발견된 정보의 요약 정도가 포함됩니다. 그러나 고급 로그 분석 툴은 비즈니스 중단을 방지하기 위한 리소스 확장을 권장하는 등 문제 해결을 위해 실행 가능한 조치를 제안할 수 있습니다.
✨AI 로그 분석의 이점은 무엇인가?
로그 분석에 AI를 사용하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
1. 더 빠른 위협 탐지 : AI 툴은 단서가 여러 로그에 걸쳐 분산되어 있는 경우에도 보안 문제의 징후일 수 있는 이상 활동을 신속하게 탐지할 수 있습니다. 또한 AI는 취약점과 새로운 문제를 사전에 탐지해서 심각한 위협으로 발전하지 않도록 할 수 있습니다.
2. 더 효과적인 사고 대응 : AI는 위협과 기타 문제 발생 시 자동으로 IT팀에 알립니다. 좋은 툴은 알리는 데 그치지 않고 빠르고 효과적인 해결을 위한 실행 가능한 조치까지 제안합니다.
3. 더 강력한 보안 : AI 기반 로그 분석 솔루션은 공격자의 권한 승격 또는 랜섬웨어의 신호인 데이터 변조 시도와 같은 잠재적인 보안 위협의 징후를 신속하게 탐지할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 새로운 데이터로부터 지속적으로 학습하므로 시간이 지남에 따라 탐지 역량이 더 개선됩니다.
4.비용 절감 : AI는 고급 인력인 IT 전문가가 수동 로그 분석에 소비하는 시간을 대폭 줄여 리소스 부담을 덜어줍니다. 또한 새로운 위협을 신속히 탐지하고 효과적인 대응을 위한 구체적인 지침을 제공해서 비용이 많이 드는 다운타임과 비즈니스 중단을 방지할 수 있게 해줍니다.
5. 운영 효율성 개선 : AI가 로그 분석 프로세스를 간소화하면 그만큼 IT팀은 여유가 생겨 시스템 성능을 최적화하고 미래 인프라 수요를 위한 계획을 수립하는 등의 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.
⛑️AI 로그 분석은 IT 마이그레이션 프로젝트에 어떻게 도움이 되는가?
AI 로그 분석이 막대한 혜택을 제공할 수 있는 주요 영역 중 하나는 IT 마이그레이션입니다. 마이그레이션은 세밀한 작업으로, 자동차가 주행하는 동안 여러 자동차 부품을 교체하는 것에 비유할 수 있습니다. 액티브 디렉토리(Active Directory, AD) 마이그레이션의 경우 자동차의 엔진을 완전히 새로운 엔진으로 교체하는 것과 같습니다! 반드시 작업을 제대로 수행해야 하지만, 시간적 여유가 없는 경우가 많습니다.
문제는 아무리 계획을 잘 세운다 해도 마이그레이션 프로젝트가 설계한 대로 정확히 진행되는 경우는 없다는 것입니다. 사소한 골칫거리부터 큰 장애물까지 여러 문제에 직면하고, 그러한 문제를 해결해야 합니다. ‘이 비밀번호가 왜 제대로 동기화되지 않았을까요?’, ‘이 이메일 메시지나 첨부 파일이 왜 제대로 전송되지 않았을까요?’ 문제를 해결하고 마이그레이션 프로세스를 정상 궤도에 다시 올려놓기 위해서는 로그를 분석해야 합니다. 그러나 위에서 설명한 바와 같이 수천 줄에 이르는, 암호문처럼 난해한 로그 데이터를 수동으로 살펴보는 방식은 너무 느리고 번거로운 데다 이후 문제를 해결할 방법을 결정하기 위해 여러 지식 기반 문서와 기타 자료를 살펴봐야 할 수도 있습니다.
AD와 디바이스 마이그레이션의 경우 문제 해결이 더욱 까다로울 수 있습니다. 한 가지 요인은 프로젝트의 복잡성입니다. AD는 시간이 지나면서 무분별하게 확장되는 경향이 있으므로 ID, 보안 그룹부터 도메인과 포리스트 간의 신뢰 관계에 이르기까지 많은 요소를 추적해야 합니다. 또한 프로젝트에 할당된 IT 전문가에게 마이그레이션 경험이 없을 수도 있으며 AD 전문 지식을 갖춘 인력은 갈수록 찾기 어려워지고 있습니다.
AI 로그 분석은 필요한 권한 부족, 소스 환경의 손상된 항목과 같은 일반적인 문제를 신속하게 포착할 수 있습니다. 이런 문제는 얼핏 단순하고 명확해 보일 수 있지만 수동으로 추적하려면 시간과 전문성이 필요하고, IT팀은 많은 경우 이미 시간과 전문성 부족에 시달리고 있습니다. AI 로그 분석은 문제에 대한 설명과 해결을 위한 권장 사항을 명확하고 신속하게 제공함으로써 이와 같은 어려움을 해소해 줍니다.
AI 로그 분석은 난해한 문제의 진단에도 도움이 됩니다. 예를 들어 마이그레이션 작업을 수행하는 데 사용되는 계정이 리소스에 액세스하기 위해 필요한 권한을 모두 갖지 못하고 그 중 일부만 갖고 있다면 정확한 문제를 파악하는 데 오랜 시간이 소요될 수 있습니다. AI 툴은 광범위한 내용이 수록된 마이그레이션 문제 카탈로그를 참조하고 머신러닝을 활용해서 근본적인 문제를 신속하게 파악하고 효과적인 해결을 위한 지침을 제시할 수 있습니다.
이외에도 AI 로그 분석은…
로그 분석은 AI가 마이그레이션을 더 빠르고 안전하게 만들어 가는 과정의 시작에 불과합니다. AI는 다음을 포함한 다른 영역에서도 그 가치를 입증할 것입니다.
1. 인프라 분석과 계획 : AI는 오래된 소프트웨어, 느린 도메인 컨트롤러(domain controller, DC) 복제 시간, 취약한 인프라 상태 등 마이그레이션에서 말썽을 일으킬 수 있는 환경 내의 문제를 식별하는 데 유용하게 사용될 것입니다. 대부분 단순한 문제지만 수동 방법으로는 문제를 식별하고 수정하는 데 상당한 시간과 노력, 전문성이 필요합니다. AI 툴은 철저하고 정확한 분석을 더 쉽게 수행할 수 있도록 함으로써 마이그레이션 작업이 실패할 위험을 줄여줄 것입니다.
2. 마이그레이션 일정 수립 : 많은 기업이 효과적인 마이그레이션 일정을 수립하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어, 다양한 팀이 다양한 목적으로 사용하는 많은 수의 셰어포인트 사이트가 있습니다. 이 중에서 무엇을 먼저 옮겨야 할까요? 이런 콘텐츠 마이그레이션을 사용자 계정 마이그레이션과 어떻게 조율해야 할까요? AI 툴은 사이트 구조와 구성원, 활동 데이터를 분석함으로써 예컨대 특정 사이트의 데이터 중 80%가 HR 팀에 의해 생성되고 있음을 빠르게 파악하고 해당 사이트를 HR 사용자 계정과 함께 마이그레이션하도록 권장할 수 있습니다.
💡결론
AI 로그 분석은 지금의 복잡한 IT 환경에서 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. IT 부서가 방대한 양의 난해한 로그를 처리하는 데 어려움을 겪어야 하는 전통적인 로그 분석 툴과 달리 AI는 로그 기록을 빠르게 흡수해서 가장 중요한 인사이트를 도출하고, 취약점 관리와 위협 탐지 및 사고 대응, AD 마이그레이션과 현대화를 포함한 다양한 작업을 간소화하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 제시합니다.
데이터 마이그레이션 중 로그 분석과 오류 진단에 어려움을 겪고 계시거나, AI 기반 로그 분석 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😀
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