[질문] AIOps의 근본적인 이점은 자동화된 프로세스, 즉 소프트웨어가 일상적인 모니터링 및 문제 식별 작업을 처리함에 따라 IT 직원의 오버헤드가 크게 감소하는 것으로 알고있습니다. 그러나, 시스템이 사전 설정된 레시피를 프로그래밍 방식으로 실행하는 기존의 프로세스 자동화와는 달리, AIOps 도구의 기계 학습 모델은 정기적으로 새로운 데이터로 업데이트되어 시스템이 동적 조건에 적응할 때 학습, 적응 및 개선을 용이하게하는 것으로 알고 있습니다. 하여, 다중 시스템 데이터 분석 및 이벤트 상관 관계를 통해 시스템 및 네트워크 이상 징후 감지를 개선하고 보다 철저한 문제 진단 및 근본 원인 분석을 제공하기 위해서 정기적으로 몇 개월 마다 시스템 업데이트 하는 지 궁금합니다.(예, 6개월마다, 매년, 등등)
[질문] 성공적인 XDR 전략을 위해서는 클라우드, 엔드포인트, 네트워크와 같은 다양한 보안 그룹 간의 사일로를 단순히 훌륭한 XDR 솔루션 도입으로 허물 수 있을지요? 사람과 프로세스도 이에 맞춰 발전해야 할 것 같은데요. 지속적인 지원이 가능할지요? 내재화되기까지 시간이 상당히 걸릴꺼 같은데요.
[질문] AIOps의 근본적인 이점은 자동화된 프로세스, 즉 소프트웨어가 일상적인 모니터링 및 문제 식별 작업을 처리함에 따라 IT 직원의 오버헤드가 크게 감소하는 것으로 알고있습니다. 그러나, 시스템이 사전 설정된 레시피를 프로그래밍 방식으로 실행하는 기존의 프로세스 자동화와는 달리, AIOps 도구의 기계 학습 모델은 정기적으로 새로운 데이터로 업데이트되어 시스템이 동적 조건에 적응할 때 학습, 적응 및 개선을 용이하게하는 것으로 알고 있습니다. 하여, 다중 시스템 데이터 분석 및 이벤트 상관 관계를 통해 시스템 및 네트워크 이상 징후 감지를 개선하고 보다 철저한 문제 진단 및 근본 원인 분석을 제공하기 위해서 정기적으로 몇 개월 마다 시스템 업데이트 하는 지 궁금합니다.(예, 6개월마다, 매년, 등등)