그러나 AI를 은행, 의료, 제조 및 기타 시스템과 같은 애플리케이션과 통합하는 것은 실제로 클라우드 기반 AI의 가치를 찾을 수 있는 곳이 아니다. AI의 가치에 대해 가장 오해의 여지가 있는 부분이라 할 수 있다. 

필자는 AI와 머신러닝을 활용하는 클라우드 기반 및 클라우드 중심의 관리 모니터링 및 자가 복구 서비스와 통합된 AI 엔진에 대해 말하고자 한다. 

요즘 AI옵스(AIops) 도구를 판매하는 이들, 특히 AI가 클라우드옵스(cloudops) 시스템을 강화하는 분야라면 이해할 것이다. 클라우드 기반 기술을 구매하고 현재 핵심 시스템을 퍼블릭 클라우드로 이전하는 사람들은 생각했던 것보다 그렇지 않다. 따라서 최종 상태의 클라우드옵스 시스템과 프로세스에서 AI와 머신러닝이 없으면 그다지 가치가 없다. 

클라우드 기반 AI가 주는 가치는 다음과 같이 명확하다. 

- 자가 치유 능력
AI 기반 클라우드옵스는 시간이 지남에 따라 문제 패턴과 솔루션 패턴을 일치시켜 문제가 어떻게 해결되는 지 학습할 수 있다. 어느 정도 시간이 지나면, 인공지능은 자동으로, 그리고 인간이 할 수 있는 것보다 더 잘 할 수 있다. 이런 유형의 자동화는 사람들이 진행중인 사소한 문제나 주요 문제를 해결하지 않아도 되고 안정성을 높인다. 클라우드 지식엔진이 점점 더 노련해짐에 따라 인공지능은 시간이 흐를수록 훨씬 더 좋아진다. 

- 클라우드 기반 데이터 및 애플리케이션 보안 강화 
보안과 AI는 오랫동안 이론상 서로 관련되어 있었지만, AI나 보안 전문가 중 어느 쪽도 이해하지 못하는 경우가 많았다. 실제로, AI는 보안 시스템이 침해 시도에 해당하는 것과 이를 방어하는 방법을 학습하고 사전 예방적으로 시스템을 보호할 수 있도록 한다. 

- 지식 공유를 위한 기회 
운영 지향형 AI 시스템은 많은 가치를 갖고 있지만, 시간이 지남에 따라 학습을 해야 하는데, 이것이 인지 컴퓨팅의 기본이다. 지식을 실시간으로 공유할 수 있다면 어떨까? 본질적으로 첫날부터 현명한 옵스 시스템을 갖게 될 것이며, 집합적 학습과 지식의 혜택을 받게 될 것이다. 이는 가까운 장래에 더 큰 추진력이 될 것이다. 

AI는 현실보다 매력적으로 보이는 것 가운데 하나다. 다들 AI 시스템에 대한 공상 과학 소설을 떠올리지만 AI의 일상적인 가치는 더 실용적이지만 극적이지는 않다. editor@itworld.co.kr