PredictOPs

PredictOPs란

PredictOPs는 "사용자가 신고하기 전에 장애를 잡는다"는 한 가지 목표에 맞춰 만든 AIOps 플랫폼이다. 이미 운영 중인 시스템에서 로그를 모으고, 같은 원인을 가진 알림을 하나의 인시던트로 묶으며, 학습한 기준선에서 벗어난 동작을 머신러닝으로 표시한다. 회사는 이를 Gen-AIOps라고 부른다. 평범한 모니터링과 상관 분석 위에 생성형 AI 계층을 얹었다는 뜻이다. 예측과 일상 점검을 합친 이 방식을 회사는 예측형 운영이라고 이름 붙였다.

겨냥하는 대상은 마이크로서비스 구조를 운영하는 팀이다. 대시보드 열 개를 들여다보는 대신 서비스 상태, 알림 그룹, 장애 추세를 한 화면에서 본다. PredictOPs는 클라우드와 온프레미스 배포를 모두 지원하고 다른 업체의 모니터링 도구와도 연결된다고 밝힌다. 이미 비용을 내고 있는 수집기를 그대로 두고 쓸 수 있다는 이야기다. 회사는 알고리즘을 파이썬으로 작성했고 특허를 출원 중이라고도 설명한다.

기능 목록만큼 제약도 중요하다. 가격표가 공개되지 않고 셀프 가입도 없다. 영업과의 대화가 먼저다. 탐지 품질은 로그가 쌓인 기간과 얼마나 깨끗한지에 달려 있다. 사이트의 성능 수치는 회사 자료에서 나온 것이며 독립 비교 시험은 공개되지 않았다. 실제 판단 기준은 자사 데이터로 돌려 보는 파일럿이다.

시작하는 방법

1. PredictOPs 사이트에서 데모를 신청한다. 현재 스택, 로그 양, 클라우드인지 온프레미스인지 또는 둘 다인지를 먼저 정리해 두면 대화가 빠르다.
2. 로그 소스와 모니터링 도구를 연결한다. 기존 수집기를 교체하는 방식이 아니라 그 위에 얹히는 구조다.
3. 시스템이 기준선을 학습하게 한 뒤 알림 규칙과 심각도를 정한다. 초기 조정이 이상 탐지를 도움이 되게 할지 소음으로 만들지를 가른다.
4. 대시보드에서 인시던트를 처리한다. 상관 분석을 거친 알림, 마이크로서비스 상태, 장애 추세가 같은 자리에 모인다.
5. 매주 추세를 검토한다. 인프라 로그 행동 분석과 장애율 분석은 드러난 패턴에 누군가 실제로 대응할 때 값어치가 생긴다.