활용 사례
Red Hat Ansible Automation Platform으로 IT 운영에서 AI 가치 실현
개요
AIOps, 즉 IT 운영을 위한 AI는 머신 러닝과 빅데이터를 결합하여 IT 태스크와 프로세스를 자동화합니다. AIOps는 혁신을 추진하고 고객의 만족도를 개선하며 IT 운영의 효율성을 증진하고자 하는 기업에 매우 중요합니다.
조직이 AIOps를 성공적으로 구현하려면 AI 플랫폼과 워크로드를 위한 인프라를 준비하고, 수동 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이고, 비즈니스 정책 및 컴플라이언스 요구 사항에 부합하는 AI 전략을 설계하는 것과 같은 일반적인 AI 인프라 과제를 우선적으로 해결해야 합니다. 그러나 조직이 많은 시간이 소요되는 수동 프로세스를 통해 IT 인프라스트럭쳐를 관리하고 있는 경우 이러한 과제를 극복하는 것은 큰 부담이 될 수 있습니다.
Red Hat® Ansible® Automation Platform은 광범위한 IT 운영을 위한 AI 기능 및 툴을 지원하는 엔드 투 엔드 자동화 솔루션입니다. 관리 프로세스를 일관되게 자동화하여 인프라 준비 상태를 보장하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 관측성 데이터를 자동화된 작업으로 전환하는 기능인 Event-Driven Ansible을 통해 IT 환경의 변경 사항에 대한 실시간 대응을 지원합니다. 그리고 AI 솔루션을 자동화된 워크플로우로 통합함으로써 Ansible Automation Platform은 AIOps의 규제 준수 및 올바른 기능을 보장해 AI 추론에 대해 자신 있게 조치를 취하도록 지원합니다.
AI 인텔리전스를 작업으로 전환
AI 인프라 제공 간소화
AI의 진정한 효과를 보려면 자동화를 기반으로 AI를 구축해야 합니다. 모델과 인프라 구성 요소의 엔드 투 엔드 배포, 구성 및 관리를 간소화하여 엔터프라이즈 AI 이니셔티브를 가속화할 수 있습니다.
AIOps 지원
관측성 툴을 이벤트 기반 자동화 및 생성형 AI와 결합하여 로깅된 이벤트를 감지하고, 적절한 대응을 제안하며, 인력의 개입을 최소화한 자동화된 문제 해결을 실행합니다.
정책 시행
자동화 런타임에 정책을 구현하여 AI를 견제합니다. 이벤트 기반의 자동화된 작업을 주요 내부 정책에 맞게 조정해 컴플라이언스를 유지하고 리스크를 줄일 수 있습니다.
특징 및 장점
자가 치유(Self-healing) 인프라 구축
Event-Driven Ansible을 Red Hat OpenShift® AI 또는 Red Hat Enterprise Linux® AI와 함께 사용하여 IT 인프라스트럭쳐의 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다.
데이터 관리
데이터를 규모에 맞게 효과적으로 이동하는 동시에 올바른 사용자가 데이터에 접근할 수 있도록 하여 데이터 보안을 강화할 수 있습니다.
지원 및 인시던트 티켓 강화
Red Hat Insights가 알려지지 않은 이벤트를 해석하고 엔지니어에게 트러블슈팅을 시작할 수 있는 컨텍스트를 제공하는 Red Hat AI 솔루션을 사용하여 MTTR(평균 문제 해결 시간)을 단축합니다.
비용 및 리소스 최적화
Red Hat Insights를 사용하여 AI 사용자 요구 사항과 연결된 노드, 클러스터, 프로젝트를 최적화하는 기회를 파악한 후 자동화된 워크플로우에서 최적화를 실행할 수 있습니다.
AI 인프라 배포의 간소화 및 표준화
AI 인프라 배포 및 구성을 자동화하여 새 AI 플랫폼과 워크로드에 대한 수요를 충족할 수 있습니다. 설치 시간은 줄이고, 모델을 훈련하고 AI 플랫폼을 기존 워크플로우에 통합하는 시간은 늘릴 수 있습니다.
자동화 콘텐츠 생성 가속화와 기술 격차 해소
Ansible Lightspeed를 사용하여 간단한 자연어 프롬프트에 따라 단일 태스크 또는 전체 플레이북을 빠르게 생성할 수 있습니다. 현재 기술 프리뷰에서 제공되는 Ansible Lightspeed 지능형 어시스턴트는 트러블슈팅과 온보딩의 가속화와 효율성 향상을 위해 상황별 지원(Ansible Automation Platform UI에 직접 포함)을 제공합니다.
원하는 파트너를 선택하여 자동화하세요
고객 성공 사례
무투아 마드릴레냐(Mutua Madrileña)는 Ansible Automation Platform을 선택하여 플랫폼 프로비저닝을 자동화하고 이벤트 기반 자동화를 사용해 인시던트 해결 속도를 단축했습니다.
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