– AI/ML 기반 실시간 이상탐지 및 시계열 기반 장애 예측 기능 탑재
– 장애 사전 차단 및 복구 시간(MTTR) 단축 지원…엔터프라이즈 운영비용(TCO) 대폭 절감
데이터 연계·관리 및 AI 기반 솔루션 전문기업 주식회사 플러스인포(대표 박영수)가 ‘메시징 미들웨어 통합 모니터링 솔루션’에 머신러닝(ML) 기반 이상탐지 및 장애 예측 기능을 추가한 고도화 버전 v2.0을 이번 달 출시했다.
플러스인포는 Solace 파트너로서 금융·제조·공공 등 미션 크리티컬 환경에서 메시징 미들웨어의 안정적인 운영을 지원해왔다. 지난 2월 선보인 통합 모니터링 솔루션이 이벤트 브로커 상태, HA 구성, Message VPN, 클라이언트, Queue 및 Topic Endpoint, 메시지 송수신 흐름, 이벤트 로그 등을 실시간으로 모니터링하는 체계를 제공했다면, 이번 v2.0은 여기에 AI/ML 기반 분석 기능을 더해 이상 징후를 사전에 감지하고 장애 발생 가능성을 예측할 수 있도록 고도화한 것이 특징이다.
특히 이번 버전은 생성형 AI가 아닌 운영 데이터 분석에 특화된 경량·고속 ML 기술을 적용했다. Z-Score, Isolation Forest 등 이상탐지 기법과 시계열 기반 예측 모델을 활용해 트래픽 급증, 큐 적체, 비정상 이벤트 로그 등 운영 지표의 변화를 분석하고, 담당자가 장애 발생 전 선제적으로 대응할 수 있도록 돕는다.
이를 통해 도입 기업은 미세한 이상 징후를 조기에 파악해 다운타임을 줄이고, 장애 대응 프로세스를 데이터 기반으로 표준화할 수 있다. 또한 평균 복구 시간(MTTR) 단축과 반복적인 장애 분석·복구에 투입되는 운영 비용(TCO) 절감 효과도 기대할 수 있다.
플러스인포 이장후 상무(연구소장)는 “미션 크리티컬 환경의 장애는 단 몇 분만으로도 금전적 손실과 서비스 신뢰도 저하로 이어질 수 있다”며 “이번 v2.0은 장애를 사전에 차단해 비즈니스 연속성을 확보하고 TCO를 가시적으로 절감해 주는 솔루션”이라고 말했다. 이어 “앞으로는 딥러닝(Deep Learning) 기술을 적극 도입해 시스템 관리 비용에 대한 고객의 부담을 줄이고, 자율 운영 솔루션으로 지속 고도화해 나갈 것”이라고 강조했다.
향후 플러스인포는 이번 ML 고도화를 기점으로 딥러닝 기반 근본 원인 분석(RCA), 강화학습(RL) 기반 자율 운영 엔진, SaaS 클라우드 지원 확대 등을 추진할 계획이다. 이를 통해 장애를 사후에 대응하는 기존 관제 방식에서 나아가, 이상 징후를 예측하고 예방하는 지능형 운영·관제 체계를 확대해 나간다는 방침이다.