Ops에 대해서!
최근 몇 년간 다양한 리서치를 하면서 가장 자주 접한 단어를 꼽자면 ‘Cloud’, ‘As a Service’, ‘AI/ML’, 그리고 ‘Ops’ 등이 있습니다. 이 중에서 오늘은 Ops에 대해서 공유해 드릴까 합니다. 다들 아시겠지만 우선 Ops에 대해서 간략하게 말씀드리면, Ops는 ‘operations’의 줄임말입니다. 그리고 이는 운영을 의미하는 것이고 말이죠. 최근 몇 년간 이런 Ops를 뒤에 붙여서 다양한 Ops들이 탄생했습니다. DevOps, SecOps, AIOps, FinOps, ModelOps, DevSecOps 등 정말 다양합니다. 이런 다양한 Ops들을 보면서 왜 이렇게 Ops들을 붙여서 새로운 용어들을 만들어내는지 예전부터 의문을 품고 있었습니다. 그러다가 알게 된 것이 한 가지 있습니다. 바로 만드는 것만이 전부가 아니라 그렇게 만든 것을 계속해서 운영해 가면서 개선하고 발전시켜 나가는 것이 중요해졌다는 것을 말이죠. Lean 비즈니스 모델, 애자일 방법론, CX/UX, 디자인적 사고 등을 보면 결국 빠르게 실행한 후 시장 반응을 보면서 피드백을 받고 계속해서 개선해 나가는 것이 현재의 시장에서 살아남는 방법이기에, 단지 제품이나 서비스를 만들고 출시하는 것에서 끝나는 것이 아니라 그 후의 운영이 중요해 진 것이 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 그리고 앞 단계와 운영의 자연스러운 연결(출시 및 개선 프로세스 등)도 중요하기에 이렇게 다양한 Ops라는 개념들이 생겨나게 된 것이 아닌가 합니다. 그럼 이런 Ops에는 어떤 종류들이 있을까요? |
Ops의 종류Ops에는 다양한 종류가 있습니다. 이 글에서는 기존에 공유해 드렸던 내용을 위주로 설명드리겠습니다. 데브옵스(DevOps)
서비스나 소프트웨어를 만들어서 론칭하는 게 개발, 론칭한 후에 문제가 생기지 않도록 하는 게 운영이라면, 데브옵스란 개발과 운영이 하나의 파이프라인으로 이어져 두 팀 간의 장벽이 사라진 형태라고 할 수 있죠. 마치 ‘뫼비우스의 띠’처럼 기획하고 만들고 피드백하고 그에 따라 다시 만드는 활동들이 끊임없이 이어지는 것입니다. DevOps와 관련하여 자세한 내용은 아래 글들을 참고해 보시기 바랍니다. ModelOps(모델옵스) 모델옵스는 주로 머신러닝, 지식 그래프, 규칙, 최적화 및 언어를 포함한 광범위한 AI 및 의사 결정 모델의 거버넌스 및 수명주기 관리에 중점을 두는 것이고, AI 모델의 재조정, 재학습 또는 재구축을 지원하여 AI 기반 시스템 내에서 모델의 개발, 운영 및 유지 관리 사이에 중단 없는 프로세스를 제공하는 것입니다. RevOps(Revenue Operations) 우선 RevOps란 Revenue Operations의 약자로, 영업, 마케팅, 서비스 등의 통합을 통해 서로 연계하여 고객 경험(CX; Customer Experience)을 향상시킴으로 수익을 증가시키는 것입니다. MLOps Machine Learnig Ops의 약자로, 머신러닝 모델의 효율적 배포 관리를 위한 방법입니다. SecOps IT 보안에 대한 Ops로 보안과 운영을 합친 것으로 볼 수 있습니다. DevSecOps 이는 개발, 보안, 운영을 합친 개념입니다. 이런 Ops들에 대해서 리서치를 하다 보니 이런 Ops들을 적용하는 이유인 공통적인 특징들이 있다는 것을 알게 되었습니다. |
Ops의 특징시간 효율성 기존에 단절되었던 프로세스에서 전체적인 흐름의 파악을 통한 프로세스의 정리와 R&R의 정리를 통해 더 효율적이고 일관적인 방식으로 업무를 처리할 수 있게 됩니다. 그리고 이를 통해 확보된 시간에 개선과 혁신에 더 집중할 수 있게 되는 것이구요. 협업 개선 일반적으로 전체적인 흐름으로 프로세스가 정리되지 않고 단계적으로 끊어진 프로세스에서는 그레이 존이라고 할 수 있는 어느 쪽에도 속하지 않는 업무의 영역이 생길 수 있습니다. 이런 면에서 앞 단계와 Ops를 같이 생각하게 되면 그런 그레이 존에 대한 부분에 대해 더 잘 정리를 할 수 있게 되는 것이죠. 그리고 이를 통해 부서 간에 있어서 그레이 존으로 인한 충돌이 적어질 수 있고, 같은 영역에서 업무를 수행한다고 인지하게 하여 협업에도 도움이 될 수 있습니다. 업무 효율성 Ops와의 연결을 통해 전반적인 프로세스를 일관적인 방식으로 정리할 수 있게 됩니다. 그리고 이를 통해 자연스럽게 업무의 효율성이 증대될 수 있는 것이죠. 자동화 프로세스를 일관적인 방식으로 정리할 수 있다는 것은 곧 이를 자동화하는 것도 쉬워진다는 것을 의미합니다. 예외 사항이 많고 산발적이고 다양한 프로세스를 자동화하는 것보다는 말이죠. 고객 만족 워크플로우의 지속적인 모니터링과 개선을 통해 자연스럽게 고객에게 더 좋은 경험을 제공해 줄 수 있는 것은 당연한 것이구요. 그리고 고객의 피드백에 대한 워크플로우도 짧을 수 있기에 고객의 요구에 더 잘 대응할 수 있게 되는 것입니다. |
| 오늘은 Ops라는 개념에 대해서 공유해 드렸습니다.
요즘은 무언가를 만드는 것도 중요하지만, 만들고 난 후에 어떻게 개선시켜 나가고 성장시켜 나가느냐가 더 중요한 것이 아닐까 하는 생각을 많이 합니다. 그렇기에 이 Ops라는 개념이 더 중요해지고 있는 것이 아닐까 하는 생각도 듭니다.
* Author: OpsNow Editor(donghun.cho@bespinglobal.com) |
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