AI 통합 가시성: 공공 부문 임무 회복력의 핵심

공공 부문 IT는 레거시 온프레미스 시스템, 멀티 클라우드 애플리케이션, 격리 상태를 유지해야 하는 에어 갭 또는 기밀 환경, 주, 기관 및 임무 파트너에 분산된 중요 인프라를 아우르는 광범위하고 상호 연결된 에코시스템으로 진화했습니다. 각 환경은 매우 중요합니다. 각 시스템은 미션 크리티컬한 워크로드를 처리합니다. 그리고 모든 계층에서 기관이 실시간으로 관찰하고 이해하고 조치를 취해야 하는 방대한 양의 데이터가 생성됩니다.

기존의 모니터링은 사일로화된 대시보드, 단절된 도구, 수동 상관관계 워크플로우에 걸쳐 파편화되어 있습니다. 팀원들은 콘솔 사이를 오가며 로그, 지표, 추적을 수작업으로 연결하고, 시민들이 그 영향을 느낀 한참 후에야 문제에 대응하게 됩니다. 공공 부문 IT 팀은 다양한 시스템과 서비스 전반에서 가시성 격차를 해소할 수 있는 방법이 필요합니다.

통합 가시성을 도입하세요

통합 가시성은 모든 애플리케이션, 네트워크, 시스템, 환경 전반에서 데이터 기반의 통합 보기를 제공합니다. 통합 가시성은 원격 분석 소스를 연결하고 신호 상관관계를 자동화함으로써 팀이 무엇이 고장 났는지, 왜 고장 났는지, 어디서 시작되었는지, 어떻게 재발을 방지할 수 있는지 정확히 파악할 수 있도록 도와줍니다. 복잡한 환경에서 통합 가시성은 일관성을 회복합니다.

그러나 올바른 가시성 모델이 있더라도 데이터 거버넌스라는 한 가지 과제가 남아 있습니다. 공공 부문 기관은 기밀 기록, 규제 대상 워크로드, 민감한 임무 데이터를 다룰 때 모든 원격 분석을 단순히 단일 환경으로 중앙 집중화하거나 복사할 수 없습니다. 모든 최신 솔루션은 경계를 존중하고 주권을 유지하며 규정 준수를 보장하는 동시에 통합된 인사이트를 제공해야 합니다.

기관은 가시성을 확보하기 위해 제어권을 포기할 필요가 없습니다. 데이터 메시를 사용하면 데이터가 이미 있는 곳에 연결되므로 데이터를 복제하거나 재배치할 필요가 없습니다. 이 분산형 모델을 통해 기관은 완전한 주권을 유지하면서 민감한 정보를 적절한 경계, 관할권 및 시스템 내에 보관할 수 있습니다. 이러한 데이터 메시 접근 방식은 규정 준수를 강화할 뿐만 아니라 불필요한 중복을 방지하여 저장 및 전송 비용도 절감합니다. 또한 취약한 단일 병목 지점을 통해 모든 것을 전송할 때 발생하는 성능 및 가용성 위험을 피할 수 있습니다.

데이터 메시를 사용하면 중앙 집중화 없이 통합된 가시성을 확보할 수 있으며, 이는 자연스럽게 규정 준수 및 제어에 부합하는 모델입니다. 또한 분산된 환경에서도 원격 분석에 액세스할 수 있기 때문에 AI 기반 통합 가시성을 위한 이상적인 기반을 제공하여 기관이 고급 분석을 안전하고 대규모로 실행할 수 있도록 지원합니다.

가동 중단 시간이 공공의 신뢰를 약화시킨다면, 가동 시간은 공공 부문의 IT 사명의 핵심입니다. 하지만 정부 시스템에서 생성되는 방대한 양의 데이터에 대응할 수 있는 도구 없이는 가동 시간을 유지하는 것이 불가능합니다. 기관은 하이브리드 환경 전반에서 더 빠른 진단과 신속한 대응이 필요합니다. 

AI는 공공 부문의 통합 가시성에 강력한 데이터 처리 기능을 제공함으로써 가능성의 한계를 뛰어넘습니다. 패턴을 식별하고, 이상 징후를 표시하고, 중단을 예측하고, 근본 원인을 몇 초 만에 파악하여 탐지, 상관관계, 문제 해결을 자동화합니다. 정부 기관의 경우 이는 다음과 같은 의미로 해석됩니다.

• 임무 연속성: 자동화된 탐지 및 상관관계를 통해 팀은 새로운 문제가 서비스 중단으로 확대되기 훨씬 전에 이를 파악할 수 있습니다. 기관은 시민 대상 서비스의 연속성을 보호하고, 중단을 최소화하며, 항상 이용 가능한 디지털 경험에 의존하는 신뢰를 유지할 수 있습니다.

• 규정 준수 자동화: 지속적인 모니터링은 시스템이 FedRAMP, M-21-31, CMMC와 같은 엄격한 미국 연방 규정은 물론, GDPR 및 NIS2를 포함한 주요 EU 규정을 충족하는지 실시간으로 확인할 수 있습니다. 기관은 정기적인 점검이나 수동 감사에 의존하는 대신 위험 및 보안 상태에 대한 지속적인 가시성을 확보하여 진화하는 요건에 부합할 수 있습니다.

• 효율성: AI는 일상적인 진단, 상관관계, 보고 작업을 자동화함으로써 과도한 업무에 시달리던 IT 직원이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 팀은 전략적 현대화 및 임무 지원에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

• 데이터 주권: 데이터 메시 접근 방식을 활용함으로써 기관은 데이터의 위치와 관리 방식을 완벽하게 제어하는 동시에 운영 상태에 대한 전사적 차원의 통합된 시각을 확보할 수 있습니다. 로컬 제어와 글로벌 가시성의 균형을 통해 관할권, 규제 또는 보안 요구 사항을 손상시키지 않고 인사이트를 자유롭게 활용할 수 있습니다.

그 결과, AI 기반 통합 가시성은 정부 기관의 운영 필수 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 이제 문제는 더 이상 도입 여부가 아니라 어떻게 하면 의미 있는 결과를 도출할 수 있을지에 대한 것입니다.

OMB M-21-31, NIS2, GDPR과 같은 정부 규정은 지속적인 시스템 간 모니터링을 요구하며, 이는 도구가 동일한 언어를 사용할 수 있을 때만 작동합니다. 상호 운용성과 투명성은 최신 환경에서 통합 가시성을 위한 기본 개념이며, 개방형 표준은 최신 공공 부문 기술에 필수적인 요소입니다.

OpenTelemetry(OTel)은 원격 분석 데이터를 계측, 수집 및 내보내기 위한 표준화된 공급업체 중립적인 프레임워크를 제공합니다. 공공 부문 팀은 OTel을 사용하여 연방, 주 및 지역 시스템 전반에서 일관된 원격 분석을 생성할 수 있습니다. 이러한 일관성을 통해 에이전트 확산, 공급업체 종속, 기술적 마찰을 줄이면서 일관되고 감사 가능한 원격 분석 소스를 유지하여 감독 및 규정 준수를 개선할 수 있습니다.

Elastic의 개방형 설계 접근 방식은 이러한 목표와 자연스럽게 일치합니다. OTel의 주요 기여자인 Elastic은 기관이 유연성이나 확장성을 희생하지 않고, 개방형 표준을 채택할 수 있도록 합니다. 데이터가 레거시 시스템, 최신 마이크로서비스, 멀티 클라우드 환경 등 어디에서 생성되든, Elastic의 OTel 지원을 통해 기관은 모든 시스템에서 일관되고 표준화된 방식으로 원격 분석을 수집하고 공유할 수 있습니다.

통합 가시성의 개방형 표준은 기관 간 협업을 가속화하고, 팀이 함께 문제를 해결하며, 운영 데이터에 대한 접근성과 감사 기능을 강화하여 기관이 대중이 신뢰할 수 있는 투명하고 책임 있는 디지털 서비스를 구축할 수 있도록 지원합니다.

그렇다면 AI 기반 통합 가시성을 도입해야 하는 이유는 무엇일까요?

첫째, 정부 기관들이 생성하는 끊임없이 증가하는 데이터 홍수에 대처하기 위해서입니다. 정부 시스템은 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성하고 있습니다. 클라우드 확장, 디지털 서비스, 엣지 디바이스, IoT 센서 및 사이버 모니터링은 모두 원격 분석 데이터의 폭발적인 증가에 기여합니다. 전략이 없으면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.

Elastic의 접근 방식은 데이터 메시 아키텍처, 검색 기반 분석, 계층형 스토리지를 결합하여 성능과 비용 관리의 균형을 유지합니다.

• 클러스터 간 검색을 통해 팀은 여러 원격 클러스터에 걸쳐 단일 쿼리를 실행하여 원활하고 대규모 가시성을 확보할 수 있습니다.

• 검색 가능한 스냅샷을 사용하면 과거 데이터나 자주 사용하지 않는 데이터에 비용 효율적인 방식으로 빠르게 액세스할 수 있습니다.

• 세분화된 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 통해 민감한 정보가 보호되고 규정을 준수하도록 보장합니다.

Elastic의 데이터 메시는 제로 트러스트와 같은 최신 보안 프레임워크에 부합하기 때문에, 기관은 가장 복잡한 환경에서도 회복력과 상호 운용성을 강화할 수 있습니다.

결과적으로, 기관들은 임무 수행에 필요한 속도, 규모 및 감사 가능성을 유지하면서 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.

AIOps, 자동화 및 이상 징후 탐색을 통해 통합 가시성을 향상시킴으로써 AI는 데이터를 훌륭하게 정리하고, 모니터링을 사후 대응형에서 예측형으로 전환합니다.

수년 동안 정부 기관 IT 팀은 경보가 트리거될 때까지 기다리고, 흩어진 데이터를 수집하기 위해 서두르고, 압박 속에서 문제를 진단하고, 팀 간에 문제를 에스컬레이션하고, 시민들이 영향을 느끼기 전에 서비스를 복구하기 위해 경쟁하는 사후 대응식 문제 해결의 순환에 갇혀 있었습니다. AI는 이러한 워크플로우를 근본적으로 재구성합니다.

AIOps는 방대한 양의 원격 분석 스트림을 실시간으로 분석하여 이상 징후를 자동으로 감지하고, 관련 알림을 상호 연관시키고, 잠재적인 중단을 예측하고, 근본 원인을 찾아내고, 해결 단계를 권장하거나 실행하는 상시 가동 인텔리전스 계층을 생성합니다.

생성형 AI는 맥락 인식 AI 어시스턴트를 통해 이 변화를 더욱 가속화합니다. 기술팀은 시스템 건강에 관한 대화 질문을 할 수 있으며, 어시스턴트는 근본 원인을 즉시 분석하고 다음 행동을 권장하며, 상태 업데이트, 사고 요약, 복구 계획을 자동으로 작성하여 수작업에 소요되는 긴 시간을 단 한 순간에 단축할 수 있습니다. 

그러나 공공 부문의 경우 무엇보다도 중요한 요건은 설명 가능성입니다. AI는 설명할 수 있어야 합니다. 기관은 AI 시스템이 어떻게 결론에 도달했는지 이해하고 모든 권장 사항이 규정 준수 의무, 거버넌스 프레임워크 및 공공 책임의 표준에 부합하는지 확인해야 합니다. 따라서 AI 추론을 투명하게 추적할 수 있는 기능은 AI 기반 도구에서 찾아야 할 중요한 기능입니다.

오늘날의 위협 환경에서 운영과 보안은 더 이상 따로 떨어져서 작동할 수 없습니다. 제로 트러스트, 사이버 복원력, 연방 현대화 전략은 모두 통합된 상황 인식이라는 하나의 요구 사항을 가리킵니다.

통합 가시성과 보안을 함께 구현하면 임무 회복력에 필요한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다.

기관은 성능 데이터와 보안 신호의 상관관계를 파악하여 사기 활동으로 인한 성능 이상 , 운영 노이즈에 숨겨진 보안 이벤트, 구성 편차 또는 잘못된 동작으로 인한 중단, 시민 데이터나 중요 시스템을 위험에 빠뜨리는 취약성을 탐지할 수 있습니다. 그 결과는 다음과 같습니다.

• SRE 팀과 보안 팀 모두를 위한 중앙 집중식 가시성 확보

• 도구 확산 감소 및 운영 간소화

• SOC, NOC, DevOps 및 임무 팀 간의 협업 강화

통합 가시성과 보안이 융합되면, 기관은 더 나은 시민 서비스를 제공하면서 임무를 방어할 수 있는 역량을 확보할 수 있습니다.

정부 기관을 위한 IT 솔루션은 임무 성과에서 시작되어야 합니다. 기술은 이러한 목표를 발전시킬 때만 가치를 전달합니다. 이것이 기관들이 통합 가시성으로 전환하는 이유입니다. 이 접근 방식은 시스템 성능을 시민 결과에 직접 연결합니다. 실제 사례에는 다음이 포함됩니다.

• 백엔드 서비스의 안정성과 응답성을 유지하여 사례 처리 속도 향상

• 신속한 대응과 조정을 가능하게 하는 더욱 신뢰할 수 있는 비상 통신 시스템

• 면허 갱신, 보험금 청구 또는 의료 서비스 이용을 위한 가입자의 원활한 디지털 경험 제공

Elasticsearch 플랫폼은 이러한 변화를 지원할 수 있는 독특한 위치에 있습니다. 기술 원격 분성을 임무 SLO와 연결함으로써, 기관들은 시스템이 시민의 신뢰와 임무 영향에 미치는 영향을 가시적으로 파악할 수 있습니다.

임무 수준의 통합 가시성을 통해 IT 팀은 지원 기능에서 기관 전반의 성공을 지원하는 전략적 파트너로 진화합니다.

기관이 복잡성의 차세대 물결에 대비하고 있나요? AI를 위해서인가요? 높아지는 시민의 기대치를 위해서인가요?

당사의 전자책은 통합 가시성 성숙도를 벤치마킹하고 임무 대비 회복력을 구축하기 위한 실용적인 단계를 발견하는 데 도움이 됩니다.

기관의 경쟁력을 확인하고 싶으신가요? 무료 전자책을 다운로드하세요.