Earticle

초록

영어

AIOps (AI for IT Operations), which automates IT operations by utilizing big data analytics, machine learning and AI technologies, is gaining worldwide attention. The purpose of this study is to explore AIOps and discuss the future of AIOps platformthrough introducing the Jason company’s JMachine. This case study examines the future prospects of AIOps market, including the start-up and growth of Jason, the leader in AIOps platform, and JMachine's function. In first, we introduce Jason company and JMachine. Secondly, we analyze the core function of JMachine with comparing with other AIOps platform. Then, we compare with the traditional IT monitoring based on moogsoft’s AIOps event management procedure. Using the big data analysis and artificial intelligence technology, JMachine detects system anomalies or information leaks, analyze the problem symptoms, and then automatically provide actions without operator, focusing on the stages of detection, analysis, and response. This study provided customer customization, control flexibility, and product portfolio diversification for JMachine's success in the AIOps market. This study suggests that the AIOps platformcan greatly contribute tomaximizing and stabilizing the efficiency of IT operations. And it also describes the various scalability of AIOps, such as the protection of information leak, the detection of external intrusion. In addition, this case study introduces implications for IT operations practitioners andmarket challengers preparing to start their own businesses, who are constantly struggling to improve the efficiency of IT operations in the future.

한국어

빅데이터 분석, 머신러닝, 인공지능(AI) 기술을 활용해 IT운영을 자동화하는 AIOps(AI for IT Operations) 개념이 세계적으로 각광받고 있다. AIOps의 개념이 생소했던 2017년 설립된 제이슨(Jason)은 개발을 거듭한 끝에 빅데이터와 인공지능 기술을 IT운영, 해킹 탐지, 정보유출 업무에 접목시킨 AIOps 플랫폼인 JMachine 개발에 성공하였고 시장을 통해 그 우수성을 인정받고 있다. 본 사례 연구에서는 AIOps 플랫폼의 선두주자 인 제이슨의 창업과 성장, JMachine의 기능, AIOps 시장의 향후 전망에 대해 살펴보고자 한다. JMachine은 빅데이터 분석, 인공지능 기술을 이용 해 탐지, 분석, 대응의 단계를 중심으로 시스템 이상이나 정보유출 가능성을 탐지하고 문제증상을 분석한 후 운영자의 관여없이 자동으로 조치 하는 기능을 제공하고 있었다. 본 연구에서는 지속 성장이 예상되는 AIOps 시장에서의 JMachine의 성공을 위해 고객 맞춤화, 관제 유연화, 제품 포트폴리오 다각화 전략을 제시하고 있다. 더 나아가 본 사례는 AIOps 플랫폼이 IT운영 효율성의 극대화와 안정화에 크게 기여할 수 있음을 시 사하고 있다. 본 사례 분석을 기반으로 향후 IT운영의 효율성을 제고하고자 끝임 없이 고민하는 IT운영 부서 실무자들과 창업을 준비하는 시장 도전자들에게 실무적 함의를 제공하고자 한다.

목차

요약
I. 서론
II. 이론적 배경: AIOps 플랫폼
1. IT운영 환경의 변천사
2. AIOps 플랫폼의 개념
3. AIOps 플랫폼의 시장 분석
III. 사례분석의 모형
IV. 사례 분석 : 제이슨과 JMachine
1. 제이슨의 창업과 성장
2. JMachine의 제품 개요
3. JMachine의 탐지, 분석, 대응
4. JMachine의 미래
V. 결론
1. 학문적·실무적 시사점
2. 연구의 한계와 향후 연구방향
참고문헌
Abstract

키워드

빅데이터 분석 머신러닝 인공지능(AI) AIOps 제이슨 JMachine AIOps Big data analytics Machine learning Artificial intelligence Jason JMachine

저자

• 최진용 [ Choi, Jinyong | 서강대학교 경영연구소 선임연구원 ] 제1저자
• 이인태 [ Lee, Intae | 경남대학교 경영학부 조교수 ] 교신저자

참고문헌

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