응용 프로그램 토폴로지 매핑이라고도 하는 응용 프로그램 매핑은 조직 내 소프트웨어 응용 프로그램 간의 기능적 관계를 식별하고 문서화하는 프로세스입니다. 이는 다양한 애플리케이션이 어떻게 상호 작용하고, 서로 의존하며, 비즈니스 프로세스에 기여하는지에 대한 자세한 보기를 제공합니다. 애플리케이션 매핑의 개념은 새로운 것은 아니지만 IT 환경의 복잡성 증가로 인해 최근 몇 년간 그 중요성이 크게 커졌습니다.

현대 비즈니스 세계에서 조직은 운영을 실행하기 위해 다양한 애플리케이션에 의존합니다. 이러한 응용 프로그램은 종종 상호 연결되어 있으며 제대로 작동하기 위해 서로 의존합니다. 따라서 효과적인 IT 관리를 위해서는 이러한 애플리케이션이 서로 어떻게 상호 작용하고 관련되는지 이해하는 것이 중요합니다. 이것이 바로 애플리케이션 매핑이 시작되는 곳입니다. 애플리케이션 환경을 시각적으로 표현하여 IT 관리자가 상호 의존성과 잠재적인 실패 지점을 이해하는 데 도움을 줍니다.

그러나 애플리케이션 매핑은 단지 시각적 다이어그램을 만드는 것이 아닙니다. 또한 이러한 관계의 의미를 이해하는 것입니다. 예를 들어, 하나의 애플리케이션이 실패하면 다른 애플리케이션에 어떤 영향을 미칠까요? 비즈니스 프로세스에 어떤 영향을 미칠까요? 이는 애플리케이션 매핑이 대답하고자 하는 몇 가지 질문입니다. 이 정보를 제공함으로써, 애플리케이션 매핑은 IT 환경 관리에 도움이 됩니다. 보다 효과적으로 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

애플리케이션 매핑을 위한 기존 기술과 그 한계 

수동 애플리케이션 매핑

전통적으로 애플리케이션 매핑은 수동 프로세스였습니다. IT 전문가는 각 애플리케이션을 살펴보고 종속성을 식별하고 문서화합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 애플리케이션 환경에 대한 시각적 지도를 만듭니다. 이 방법은 효과적일 수 있지만 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 게다가 애플리케이션 수가 증가함에 따라 수동 애플리케이션 매핑을 관리하기가 점점 더 어려워지고 있습니다.

수동 애플리케이션 매핑의 또 다른 제한 사항은 애플리케이션 환경의 변화를 고려하지 않는다는 것입니다. 애플리케이션은 정적이지 않습니다. 그들은 시간이 지남에 따라 진화합니다. 새로운 애플리케이션이 도입되고 이전 애플리케이션은 폐기되며 애플리케이션 간의 관계가 변경됩니다. 따라서 몇 달 전에는 정확했던 지도가 현재는 더 이상 유효하지 않을 수도 있습니다. 지도를 최신 상태로 유지하려면 지속적인 노력이 필요하며 이는 상당한 리소스 소모가 될 수 있습니다.

정적 규칙 기반 자동 매핑

수동 애플리케이션 매핑의 한계를 극복하기 위해 많은 조직에서는 자동화된 솔루션으로 전환했습니다. 이러한 솔루션은 정적 규칙을 사용하여 애플리케이션 간의 관계를 식별합니다. 예를 들어 네트워크 트래픽의 특정 패턴을 찾거나 구성 파일을 분석하여 애플리케이션이 상호 작용하는 방식을 결정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 수동 매핑보다 효율적이지만 고유한 제한 사항이 있습니다.

이 방법의 주요 제한 사항 중 하나는 알려진 관계만 식별할 수 있다는 것입니다. 애플리케이션이 규칙에서 다루지 않는 방식으로 다른 애플리케이션과 상호 작용하는 경우 이 상호 작용은 지도에서 캡처되지 않습니다. 이로 인해 지도가 불완전하거나 부정확해질 수 있습니다. 또한 애플리케이션이 발전함에 따라 정적 규칙은 구식이 되어 부정확성이 더욱 커질 수 있습니다.

애플리케이션 매핑에서 머신러닝의 이점 

향상된 효율성과 정확성

기계 학습 기술은 기존 애플리케이션 매핑 방법의 한계에 대한 유망한 솔루션을 제공합니다. 애플리케이션 매핑에 기계 학습을 적용하면 더 효율적일 뿐만 아니라 더 정확한 지도를 만들 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘 대량의 데이터를 분석하여 수동으로 또는 정적 규칙을 사용하면 불가능하지는 않더라도 감지하기 어려운 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 포괄적이고 정확한 지도가 만들어집니다.

더욱이 기계 학습 알고리즘은 실수로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 이는 분석하는 데이터가 많을수록 매핑 애플리케이션이 더 좋아진다는 것을 의미합니다. 결과적으로 애플리케이션 매핑의 효율성과 정확성은 시간이 지남에 따라 향상되어 더욱 안정적인 지도와 더 나은 의사 결정이 가능해집니다.

실시간 애플리케이션 매핑

애플리케이션 매핑에서 기계 학습의 또 다른 중요한 이점은 실시간으로 애플리케이션을 매핑하는 기능입니다. 수동이든 자동이든 기존 방법에서는 일반적으로 데이터가 수집되는 시간과 지도가 생성되는 시간 사이에 일정한 지연이 발생합니다. 이러한 지연으로 인해 특히 애플리케이션이 빠르게 변화하는 동적 IT 환경에서는 오래된 지도가 생성될 수 있습니다.

반면, 머신러닝 알고리즘은 실시간으로 데이터를 분석하고 변화를 감지하는 즉시 지도를 업데이트할 수 있습니다. 이는 지도가 항상 최신 상태로 유지되어 애플리케이션 환경의 현재 상태를 정확하게 볼 수 있음을 의미합니다. 실시간 애플리케이션 매핑을 통해 조직은 변경 사항에 신속하게 대응하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 방지할 수 있습니다.

미래의 매핑 요구에 대한 예측 기능

아마도 애플리케이션 매핑에서 기계 학습의 가장 흥미로운 이점 중 하나는 예측 기능일 것입니다. 기계 학습 알고리즘은 애플리케이션 환경의 현재 상태를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 기록 데이터를 기반으로 미래 상태를 예측할 수도 있습니다. 이를 통해 조직은 변화를 예측하고 미래를 더욱 효과적으로 계획할 수 있습니다.

예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 수요 증가로 인해 특정 애플리케이션이 향후 병목 현상을 겪게 될 것이라고 예측할 수 있습니다. 이러한 예측을 바탕으로 조직은 애플리케이션을 업그레이드하거나 다른 애플리케이션 간에 로드를 재분배하는 등 병목 현상을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 예측 기능은 IT 관리의 효율성과 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

애플리케이션 매핑에 사용되는 기계 학습 기술

기계 학습 기술은 애플리케이션 매핑을 위한 강력한 도구로 등장하여 조직이 IT 운영을 간소화하고 전반적인 비즈니스 성과를 향상시키는 데 도움을 줍니다. 이러한 기술을 통해 애플리케이션은 데이터로부터 학습하고, 패턴을 식별하고, 결정을 내릴 수 있어 보다 효율적이고 정확한 애플리케이션 매핑을 위한 기반을 마련합니다.

애플리케이션 매핑을 위한 지도 학습 기술

지도 학습 기술에는 목표 결과가 알려진 레이블이 지정된 데이터 세트에 대한 모델 교육이 포함됩니다. 모델은 이 데이터로부터 학습한 다음, 학습한 내용을 보이지 않는 새로운 데이터에 적용합니다. 이 접근 방식은 애플리케이션 매핑에 특히 유용합니다.

애플리케이션 매핑에 사용되는 일반적인 지도 학습 기술 중 하나는 회귀입니다. 회귀 모델은 기록 데이터를 기반으로 다양한 애플리케이션의 성능을 예측할 수 있습니다. 이러한 방식으로 조직은 잠재적인 문제를 예측하고 이를 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

이 맥락에서 사용되는 또 다른 지도 학습 기술은 분류입니다. 분류 모델은 특성과 동작을 기준으로 애플리케이션을 분류할 수 있습니다. 이는 IT 환경에서 다양한 애플리케이션의 역할을 식별하는 데 도움이 되므로 더 나은 리소스 할당 및 관리가 용이해집니다.

애플리케이션 매핑을 위한 비지도 학습 기술

지도 학습과 달리 비지도 학습 기술은 레이블이 지정된 데이터 세트에 의존하지 않습니다. 대신 사전 정의된 범주나 결과 없이 데이터 내에서 숨겨진 패턴과 구조를 찾습니다. 따라서 비지도 학습 기술은 복잡한 IT 환경을 탐색하고 이해하는 데 이상적입니다.

클러스터링은 애플리케이션 매핑에 사용되는 인기 있는 비지도 학습 기술입니다. 특성이나 동작을 기반으로 유사한 애플리케이션을 그룹화합니다. 이는 조직이 다양한 애플리케이션 간의 관계와 종속성을 이해하는 데 도움이 되므로 효율적인 IT 인프라 관리가 가능해집니다.

차원 축소는 이 맥락에서 사용되는 또 다른 비지도 학습 기술입니다. IT 환경에서 흔히 접하게 되는 고차원 데이터는 관리하고 분석하기 어려울 수 있습니다. 차원 축소 기술은 중요한 정보를 잃지 않으면서 이 데이터를 단순화하여 애플리케이션을 더 쉽게 매핑하고 관리할 수 있도록 해줍니다.

애플리케이션 매핑을 위한 강화 학습 기법

강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하고 행동에 따라 보상이나 처벌을 받음으로써 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습의 한 유형입니다. 이러한 지속적인 시행착오 과정을 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 성능을 학습하고 개선할 수 있습니다.

애플리케이션 매핑의 맥락에서 강화 학습 기술은 동적 IT 환경을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 환경 변화에 적응하고 이에 따라 애플리케이션 맵을 업데이트할 수 있습니다. 이는 수요에 따라 애플리케이션과 리소스를 확장하거나 축소할 수 있는 클라우드 기반 인프라에 특히 유용합니다.

또한 강화 학습 기술은 다양한 애플리케이션 간의 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 과거 경험을 통해 학습함으로써 어떤 작업(예: 리소스 할당)이 최상의 결과(예: 최적의 애플리케이션 성능)를 가져오는지 결정하고 이러한 학습 내용을 향후 의사 결정에 적용할 수 있습니다.

결론적으로, 머신러닝 기술은 애플리케이션 매핑 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 이를 통해 조직은 IT 환경을 보다 효율적으로 이해하고 관리할 수 있어 운영 성과와 비즈니스 경쟁력이 향상됩니다. IT 환경이 계속 발전함에 따라 이러한 기술이 애플리케이션 매핑에서 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/machine-learning-techniques-for-application-mapping/