인공지능(AI), 머신 인텔리전스, 머신 러닝, 딥 러닝은 종종 같은 의미로 사용되지만, 각각은 컴퓨팅 인텔리전스 진화의 단계를 나타냅니다. AI는 가장 광범위한 개념으로, 인간의 추론과 관련된 작업을 수행할 수 있는 기계를 설명합니다. 머신 러닝(ML)은 이러한 AI 범주에 속하며, 명시적인 프로그래밍이 아닌 데이터를 통해 시스템이 개선될 수 있도록 합니다. ML 내에서 딥 러닝은 계층화된 신경망을 방대한 데이터셋에 적용하여 이미지 인식 및 자율주행차와 같은 발전을 지원합니다.
로그 분석에서 이러한 기본 기술은 전통적으로 이상 징후를 탐지하고, 패턴을 표면화하며, 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용되었습니다. 그러나 업계는 에이전틱 AI로 나아가고 있습니다. 이는 데이터에서 학습할 뿐만 아니라 인간 팀을 대신하여 추론하고, 계획하고, 행동하는 시스템입니다. 딥 러닝이 기능 추출을 자동화한 곳에서, 에이전틱 AI는 자율성과 협업을 도입합니다. 노이즈에서 신호를 찾는 것뿐만 아니라 컨텍스트에서 해당 신호를 해석하고 다음 단계를 권장하거나 심지어 시작하기도 합니다.
AIOps에서 에이전트 작업으로
For years, AIOps applied AI to IT operations, using algorithms to spot anomalies, predict failures, and optimize resources. This was a leap forward, but the responsibility for interpreting and acting on insights remained squarely with humans. Tools like Mobot with Query agent made progress by enabling natural language queries over machine data, making it easier to ask questions and uncover root causes.
Sumo Logic의 Dojo AI는 추론을 루프에 임베드함으로써 이를 더욱 발전시킵니다. 이제 에이전트는 단순히 프롬프트에 응답하거나 시각화하는 것이 아니라 가설을 생성하고, 조사를 계획하며, 조치를 제안할 수 있습니다. 보안 및 신뢰성 팀에게 이는 ‘보조 자동화’에서 분석가 및 엔지니어와 협력하는 협업 에이전트로의 전환을 의미합니다
Sumo Logic의 처음 두 에이전트가 이러한 전환을 보여줍니다. 요약 에이전트는 머신 러닝을 적용하여 SIEM 인사이트의 복잡성을 실행 가능한 스토리라인으로 압축하여 단편화된 알림 스트림을 일관된 인시던트 내러티브로 전환합니다. 쿼리 에이전트를 사용하면 분석가와 엔지니어가 자연어로 조사 의도를 확인할 수 있으며, 끝없는 로그 데이터 저장소를 검색하는 데 필요한 복잡한 쿼리 구문을 자동으로 생성합니다. 이 에이전트들은 AIOps가 에이전틱 운영으로 어떻게 발전하는지 보여줍니다. 데이터를 다루는 시간은 줄이고 결정을 검증하고 실행하는 시간은 늘립니다
로그 분석을 위한 머신 인텔리전스
전통적으로 로그 분석의 머신 인텔리전스는 액세스, 사용, 성능 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 초점을 맞췄습니다. 보안 팀은 이상 징후를 식별하고 알림을 트리거하는 데, 인프라 팀은 시스템 부하와 성능을 파악하는 데 사용했습니다. 이러한 애플리케이션은 여전히 가치가 있지만 에이전틱 맥락에서 보면 탐지할 뿐 아니라 설명하고 행동할 수 있는 시스템을 향한 디딤돌 역할을 합니다.
예를 들어, 단순히 비정상적인 로그인 시도를 플래그하는 대신 에이전틱 시스템은 일련의 이벤트를 명확한 내러티브로 요약할 수 있습니다… 액세스가 어디에서 왔는지, 왜 의심스러운지, 어떤 위험을 초래하는지, 설명한 다음 적절한 대응을 권장합니다. 마찬가지로 성능이 저하되면 시스템은 근본 원인에 대한 가설을 제안하고 이를 검증하는 데 필요한 정확한 쿼리를 생성할 수 있습니다. 이런 식으로 요약 에이전트 및 쿼리 에이전트는 SOC 분석가 및 SRE의 업무 보조 도구로 작동하며, 방대한 텔레메트리에서 해결까지 더 빠르게 진행할 수 있도록 지원합니다.
머신 데이터가 중요한 이유는?
머신 데이터를 활용하여 인사이트를 확보하고 속도를 높이는 역량은 이제 필수입니다. 과거에는 팀들이 데이터에 의존하여 다음과 같은 질문에 답했습니다. 시스템 성능은 어떤가요? 병목 현상이 있나요? 누가 액세스하고 있나요? 이상 징후가 있나요?이러한 질문을 해석하는 것은 전적으로 인간의 몫이었습니다.
에이전틱 AI를 사용하면 머신 데이터가 자율적 추론을 위한 기반이 됩니다. SOC 분석가는 더 이상 수십 개의 알림을 수동으로 연관시키거나 독립적으로 위협 인텔리전스를 연관시킬 필요가 없습니다. 요약 에이전트가 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 통합된 내러티브를 제공합니다. SRE는 더 이상 압박 속에서 복잡한 쿼리를 구성할 필요가 없습니다. 쿼리 에이전트가 대신 수행합니다. 머신 데이터는 여전히 중요하지만 원시 신호를 실행 가능한 컨텍스트로 변환할 수 있는 에이전트와 결합되면 그 가치가 증폭됩니다.
빅 데이터 맥락에서 머신 러닝이란?
머신 러닝은 한때 로그 분석 자동화의 한계였습니다. 비구조화된 데이터를 대량으로 파싱하고, 패턴을 발견하며, 이상 징후를 탐지하는 알고리즘이었습니다 압도적인 데이터 스트림이 있는 환경에서 특히 강력한 지원 도구였습니다.
에이전틱 시대에는 머신 러닝이 더 광범위한 시스템의 한 요소로 작동합니다 머신 러닝이 에이전트의 탐지와 요약 기능을 지원하며, 이는 분류 및 이상 탐지를 초월하는 복잡한 워크플로의 일부로 작동합니다. 요약 에이전트는 ML을 사용하여 수백 개의 알림을 의미 있는 하나의 스토리라인으로 압축합니다. 쿼리 에이전트는 ML 기반 언어 이해 기술을 활용하여 사용자의 의도를 쿼리 구문으로 변환합니다. 두 경우 모두 기술이 단순 분석을 넘어 실무자와 협업하며, 인사이트와 실행 사이의 간극을 메웁니다.
로그 분석 및 에이전틱 AI의 실제 사용
단일 조직 내에서 여러 팀이 계속해서 머신 데이터에 의존하지만, 그 데이터와의 관계는 변화하고 있습니다.
에이전틱 시스템은 SOC 분석가를 위해 보안 신호를 즉시 조사 가능한 스토리로 정리해줍니다. 오탐에 빠지는 대신 위험을 평가하고 대응하는 데 시간을 보냅니다. SRE의 경우, 에이전틱 시스템은 방대한 로그의 복잡함을 해소하는 쿼리를 생성하여 분산 애플리케이션 디버깅을 간소화합니다 두 그룹 모두 인지 부하 감소, 조사 가속화, 의사 결정에 대한 자신감 향상의 이점을 누릴 수 있습니다.
현재 Dojo AI의 일부로 에이전트 행동이 주입된 Mobot은 이러한 변화를 잘 보여줍니다. 더 이상 단순히 자연어 쿼리를 지원하는 데 그치지 않고, 조사 프로세스를 적극적으로 지원하여 쿼리를 생성하고 발견 사항을 연결하며 결과를 요약합니다 실제로 이는 병목 현상이 감소하고, 해결 속도가 향상되며, 운영 복원력 향상됩니다.
에이전틱 로그 분석의 과제
에이전트 AI의 약속은 새로운 도전과 맞물려 있습니다. 머신 데이터는 기하급수적으로 계속 증가하고 있으며 에이전트는 구조화, 비구조화, 반구조화 데이터를 모두 처리할 수 있도록 설계되어야 합니다. 더 중요한 것은 자율성에는 신뢰와 거버넌스 문제가 수반된다는 점입니다.
SOC 분석가와 SRE는 블랙박스 시스템에 중요한 결정을 위임할 수 없습니다. 투명성은 필수적이며, 에이전트는 결론을 도출한 과정과 특정 조치를 권장하는 이유를 설명할 수 있어야 합니다 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 등의 보호 장치를 통해 에이전트가 정의된 범위 내에서만 작동하도록 제한하고, 인간 개입 체계로 최종 책임을 사람이 지도록 합니다. 규제 산업에서는 컴플라이언스가 여전히 최우선 과제입니다. 에이전틱 시스템은 민감한 데이터를 책임 있게 처리하고, 필요한 경우 난독화하거나 익명화해야 합니다.
이러한 과제를 적극적으로 해결함으로써 조직은 제어, 컴플라이언스, 신뢰성을 유지하면서 에이전틱 AI를 도입할 수 있습니다.
에이전틱 인텔리전스의 미래: 예측 및 생성
생성형 AI 덕분에 새로운 인사이트, 예측, 시뮬레이션을 생성할 수 있게 되었습니다. 예측 분석은 이를 확장하여 팀이 시스템 수요와 새로운 위협을 예측하는 데 도움을 줍니다. 다음 단계는 에이전틱 AI입니다. 예측이 단순한 인사이트에 그치지 않고 상황에 맞는 계획으로 전환되며, 적절한 경우에는 해당 계획이 실행됩니다.
보안 분야에서 이는 제로데이 취약점을 탐지할 뿐 아니라 예상 공격 경로를 시뮬레이션하고, 가장 위급한 위협에 우선순위를 부여하며, 맞춤형 방어 대책을 제안하는 에이전트를 의미합니다. 신뢰성 엔지니어링에서는 용량 부족을 미리 예측하고, 고객이 영향받기 전에 검증된 해결 방안을 마련하는 것을 의미합니다. 이는 더 이상 가상의 시나리오가 아니라 이미 현실화되고 있는 흐름입니다.
Sumo의 요약 및 쿼리 에이전트와 같은 에이전틱 시스템이 조사 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 보여줍니다. 단편적인 알림을 명확한 스토리로 정리하고, 자연어를 정확한 실행 가능 쿼리로 변환합니다. 그 결과 SOC 분석가는 더 빠르게 위협을 분류하고, SRE는 효율적으로 근본 원인을 분석할 수 있으며, 사후 대응에서 선제적 복원력으로 전환됩니다.
예측 분석, 생성형 AI, 에이전틱 자율성의 융합은 현대 운영의 전환점이 되고 있습니다. 경보 과부하에 시달리거나 다음 알림 폭주를 기다리는 대신, 팀은 명확한 안전장치 내에서 추론하고 제안하며 행동하는 지능형 에이전트와 협력하게 될 것입니다. 보안 및 신뢰성 팀 모두에게 이는 단순히 관찰만 하는 것이 아니라 협업하는 AI를 통해 인간 전문성이 증폭되고 강화되는 미래가 됩니다.
