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# AIOps
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워크로드를 로 마이그레이션 AWS하면 AI 및 기계 학습(ML) 기능으로 향상된 다양한 AWS 모니터링 서비스를 활용할 수 있습니다. Amazon CloudWatch 이벤트, 경보 및를 통한 기존 모니터링은 기본 인사이트를 AWS Config 규칙 제공하지만 ML 기술을 통합하면 운영 인텔리전스가 새로운 수준으로 향상됩니다.

[Amazon CloudWatch 조사](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Investigations.html)AI와 IT 운영의 융합을 나타내며, 운영 프로세스에서 사람의 개입을 최소화하도록 설계되었습니다. [Amazon DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)는 선제적 인시던트 탐지 및 권장 사항을 제공하여, 잠재적 문제가 시스템에 영향을 주기 전에 문제를 예방할 수 있도록 도와줍니다. [Amazon CloudWatch 이상 탐지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)는 ML 알고리즘을 사용하여 과거 지표 패턴을 분석하여 AWS 리소스에서 비정상적인 동작을 탐지합니다.

AI 운영(AIOps) 서비스는 서비스 품질 개선, 선제적 운영, 향상된 운영 인사이트의 세 가지 핵심 측면에서 운영 기능을 향상시킵니다.

**서비스 품질 개선**
+ 고급 지표 상관 관계 및 패턴 분석
+ 자동화된 알림 및 통지 시스템 구현
+ 인시던트 관리 시스템과의 원활한 통합

**선제적 운영**
+ ML 기반 이상 탐지
+ 성능 지표 지속적 추적 및 추세 분석
+ 실시간 모니터링 및 알림

**향상된 운영 인사이트**
+ 리소스 성능 분석
+ 애플리케이션 동작 추적
+ 자동 문제 감지 및 분류

에서 AIOps를 구현하면 AWS조직은 데이터 기반 AI 강화 운영 사례를 통해 보다 효율적인 운영을 달성하고, 평균 해결 시간(MTTR)을 줄이고, 전반적인 서비스 신뢰성을 개선할 수 있습니다. 이러한 현대화된 접근 방식을 통해 조직은에서 제공하는 강력한 AI/ML 기능을 활용하면서 사후 대응적 운영 관리에서 사전 대응적 운영 관리로 전환할 수 있습니다 AWS.