AI 시대, 새로운 보안 과제에 직면한 기업들기업의 AI 도입이 가속화되면서 보안 담당자들은 새로운 딜레마에 직면하고 있습니다. 서드파티 AI 애플리케이션을 사용하든, 자체 AI를 개발하든, 속도를 위해 안전과 보안을 희생할 수는 없습니다. 하지만 기존의 보안 솔루션만으로는 AI 특유의 위험을 충분히 방어하기 어려운 것이 현실입니다.멀티 클라우드, 멀티 모델 환경에서 기업들이 직면하는 AI 보안 과제는 복잡합니다. 조직 전반에서 사용되는 서드파티 AI 애플리케이션의 가시성을 확보해야 하고, 프롬프트 인젝션, 데이터 유출 등 AI 특화 위협으로부터 보호해야합니다. 분산된 클라우드 환경 전반의 AI 자산과 데이터를 관리하고, 빠르게 진화하는 AI 위협에 실시간으로 대응해야 합니다. Cisco AI Defense는 이러한 과제를 해결하기 위해 설계된 엔터프라이즈급 AI 보안 솔루션입니다.Cisco AI Defense: 엔터프라이즈가 선택한 AI 보안 솔루션Cisco AI Defense는 AI를 구축하고, 사용하고, 혁신하는 기업을 위한 엔드투엔드 보호 솔루션입니다.Gartner의 'Market Guide for AI Trust, Risk and Security Management'는 Cisco AI Defense를 AI TRiSM 시장의 주요 솔루션으로 소개하며 다음과 같이 평가했습니다."Cisco AI Defense는 엔터프라이즈 애플리케이션의 개발 및 배포와 서드파티 AI 앱의 직원 사용을 보호합니다. 이 제품은 Robust Intelligence 인수를 통해 얻은 알고리즘 취약성 테스트 및 런타임 가드레일을 기반으로 하며, Cisco의 네트워크 계층 가시성과 보안 실행을 활용하여 분산 환경 전반의 AI 자산과 워크로드를 보호합니다."Cisco는 2024년 AI 보안 스타트업 Robust Intelligence를 인수하며 AI 보안 역량을 대폭 강화했습니다. 이를 통해 알고리즘 기반의 정교한 취약성 테스트와 런타임 보호 기능을 자사의 네트워크 및 보안 인프라와 통합할 수 있게 되었습니다.Cisco AI Defense: AI 사용과 개발, 두 가지 시나리오 모두 보호· AI 사용 환경 보호 : 조직 전반에서 사용되는 서드파티 AI 애플리케이션을 자동으로 파악합니다. 직원의 액세스를 관리하고, 위협으로부터 보호하며, 민감한 데이터 손실을 방지하는 정책을 정의할 수 있습니다.· AI 개발 환경 보호 : 환경 전반의 AI 자산을 탐지하고, 알고리즘 방식으로 모델을 평가하여 취약점을 식별합니다. 이후 AI 앱과 고객을 실시간으로 보호하는 가드레일을 배포합니다.Cisco AI Defense의 핵심 구성 요소Cisco AI Defense는 포괄적인 AI 보안을 위한 다섯 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다.1. AI Model and Application Validation (AI 모델 및 애플리케이션 검증) : 대규모로 모델 전반의 안전성 및 보안 취약점을 식별합니다. 알고리즘 레드 팀 기술을 통해 불과 몇 초 만에 AI 위험을 평가할 수 있습니다.2. AI Runtime Protection (AI 런타임 보호) : 네트워크에 내장된 가드레일로 프로덕션 AI 애플리케이션을 보호합니다. 적대적 공격과 유해한 응답을 실시간으로 차단합니다.3. AI Cloud Visibility (AI 클라우드 가시성) : 분산 환경 전반의 AI 모델과 연결된 데이터 소스를 자동으로 인벤토리화하여 사용 현황을 파악하고 위험을 측정합니다.4. AI Access (AI 액세스) : 서드파티 AI 애플리케이션에 대한 액세스를 모니터링하고 관리합니다. 민감한 데이터 노출을 제한하고 외부 위협으로부터 보호하는 정책을 실행합니다.5. AI Supply Chain Risk Management (AI 공급망 위험 관리) : AI 모델 및 파일에 대한 거버넌스와 보안을 보장하는 AI 공급망 위험 관리를 제공합니다.Cisco만의 차별화된 AI 보안 접근 방식· 네트워크 계층 데이터 인사이트 : Cisco는 분산 환경 전반에서 실행되는 데이터를 확인할 수 있어, AI 트래픽 및 관련 위험에 대한 완전한 가시성을 제공합니다.· 네트워크 패브릭에 융합된 보안 : Cisco는 에이전트나 라이브러리 없이 네트워크 수준에서 AI 보안을 실행하여, AI 개발과 보안을 분리합니다.· 고급 탐지 기능 : AI Defense 가드레일은 프롬프트 인젝션 및 악성 URL 탐지를 넘어 모델 서비스 거부(DoS), 코드 탐지, 오프 토픽 공격 등 최신 위협으로부터 보호합니다.· 우수한 위협 인텔리전스 : Cisco는 AI 연구소와 Talos의 최신 위협 인텔리전스를 활용하여 탐지 기능을 개선하고, 신규 공격으로부터 보호하기 위한 즉각적인 플랫폼 업데이트를 제공합니다. Splunk 고객은 추가 인사이트를 위해 Splunk 데이터를 활용할 수 있습니다.· AI 보안 표준을 선도하는 Cisco : Cisco는 AI 보안 표준 기구와 초기부터 협력해 왔으며, 현재도 적극적으로 기여하고 있습니다. AI Defense는 단일 통합으로 NIST, MITRE ATLAS, OWASP LLM Top 10을 포함한 표준과의 정렬을 지원합니다.AI TRiSM 프레임워크와 Cisco AI DefenseGartner가 제시한 AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management) 프레임워크는 기업의 안전한 AI 도입을 위한 4개 계층으로 구성됩니다. Cisco AI Defense는 이 중 가장 중요한 상위 2개 계층을 포괄적으로 지원합니다.AI 거버넌스 계층· AI Cloud Visibility를 통해 조직의 모든 AI 자산을 자동으로 인벤토리화하고 위험을 평가합니다.· AI Model and Application Validation으로 알고리즘 기반의 취약성 테스트를 수행합니다.· 지속적인 보안 테스트와 평가를 통해 AI 시스템의 신뢰성을 보장합니다.AI 런타임 검사 및 실행 계층· 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 모델 DoS 등 AI 특화 위협을 실시간으로 탐지하고 차단합니다.· 민감한 데이터의 노출을 방지하고 액세스 제어를 실행합니다.· 입력 및 출력에 대한 실시간 검사를 통해 정책 위반을 방지합니다.Cisco의 네트워크 계층 가시성과 보안 실행 능력은 에이전트 설치 없이도 분산 환경 전반의 AI 워크로드를 효과적으로 보호합니다. 이는 AI 개발 속도를 저해하지 않으면서도 강력한 보안을 제공하는 Cisco만의 차별화된 접근 방식입니다.안전한 AI 혁신을 위한 파트너, 클라우드네트웍스기업의 AI 도입이 가속화될수록 체계적인 보안 전략은 더욱 중요해집니다. Cisco AI Defense는 AI 사용과 개발 전반에 걸쳐 포괄적인 보호를 제공하며, AI TRiSM 프레임워크를 실현하는 엔터프라이즈급 솔루션입니다. 클라우드네트웍스는 Cisco의 공식 파트너로서 기업의 AI 보안 전략 수립부터 Cisco AI Defense 도입, 운영, 최적화까지 검증된 전문성으로 지원합니다. Cisco AI Defense는 Splunk 데이터와의 연계를 통해 추가적인 인사이트 확보가 가능하며, 클라우드네트웍스는 Cisco와 Splunk 솔루션 모두에 대한 깊이 있는 경험을 보유하고 있습니다.▶ Cisco AI Defense 자세히보기▶ Splunk 자세히보기AI 거버넌스 구축과 AI 보안 강화에 대해 궁금하신 점이 있으시다면, 언제든 클라우드네트웍스로 문의해 주세요.

⏰TLS/SSL 인증서 유효기간, 계속 짧아지고 있습니다여러분의 조직에서는 SSL/TLS 인증서를 얼마나 자주 갱신하고 계신가요? 아마 대부분 1년에 한 번, 혹은 길게는 2년에 한 번 정도 갱신하고 계실 겁니다. 그런데 이 주기가 곧 대폭 짧아질 예정입니다.2024년 10월, CA/Browser Forum에서 Apple이 제안한 TLS 인증서 유효기간 단축 일정이 확정되었습니다. 현재 398일인 최대 유효기간은 2026년 3월 15일부터 200일로 줄어듭니다. 즉, 약 6개월 반마다 인증서를 새로 발급받아야 한다는 의미입니다. 여기서 끝이 아닙니다. 2027년 3월에는 100일로, 그리고 2029년 3월에는 47일로 더욱 짧아집니다. 47일이면 한 달 반 정도밖에 안 됩니다​이는 제안이 아닌 확정된 일정입니다. 2026년 3월부터는 200일 이상의 유효기간을 가진 인증서를 발급받을 수 없게 됩니다.왜 인증서 유효기간을 단축할까요?인증서 유효기간 단축은 단순히 보안 업계의 변덕이 아닙니다. 명확한 보안상의 이유가 있습니다.첫째, 보안 침해에 대한 대응 시간을 단축할 수 있습니다. 인증서가 유출되거나 키가 노출되었을 때, 유효기간이 길면 그만큼 오랜 시간 동안 악용될 수 있습니다. 유효기간을 단축하면 잠재적 피해 기간이 줄어듭니다.둘째, 암호화 표준을 더 빠르게 적용할 수 있습니다. 암호화 기술은 지속적으로 발전합니다. 특히 양자컴퓨팅 시대를 앞두고 있는 지금, PQC(Post Quantum Cryptography)로의 전환이 시급합니다. 짧은 유효기간은 새로운 암호화 표준을 더 빠르게 적용할 수 있게 합니다.셋째, 컴플라이언스를 강화할 수 있습니다. 실제로 2011년 이후 주요 브라우저로부터 신뢰를 잃은 14개 인증기관 중 68%가 컴플라이언스 미준수 문제로 퇴출되었습니다. 짧은 유효기간은 더 엄격한 검증 주기를 의미하고, 이는 곧 더 높은 보안 수준으로 이어집니다.문제는 '관리'입니다유효기간 단축의 보안적 이점은 명확합니다. 하지만 현실적인 문제가 있습니다. 사람이 수작업으로 관리하기에는 너무 짧은 주기라는 점입니다.현재도 많은 기업들이 인증서 만료로 인한 서비스 장애를 경험하고 있습니다. 47일마다 인증서를 갱신해야 한다면 어떻게 될까요? 연간 7~8회 갱신이 필요하다는 의미입니다. 수백, 수천 개의 인증서를 관리하는 대기업이라면 거의 매일 어딘가의 인증서를 갱신해야 하는 상황이 됩니다.기존의 수동 관리 방식을 생각해보면 문제가 더 명확해집니다. 서버팀에서 CSR을 생성하는 데 하루, 파트너사에 이메일로 전달하고 확인하는 데 하루, 관리자 승인을 기다리는 데 하루, DigiCert에서 검증하고 발급하는 데 하루, 그리고 인증서를 수령해서 설치하는 데 또 하루가 걸립니다. 총 4~5일이 소요되는 셈입니다. 47일 유효기간에서 5일은 10% 이상입니다. 게다가 여러 시스템에서 동시에 인증서가 만료된다면? 상상만 해도 끔찍합니다. 엑셀로 인증서 목록을 관리하거나, 만료 알림 이메일에 의존하는 방식으로는 도저히 감당할 수 없는 업무량입니다.'자동화'가 답입니다업계에서는 이미 이 변화를 예상하고 있었습니다. 해결책은 명확합니다. '자동화'입니다.ACME, EST, SCEP 같은 인증서 자동화 프로토콜은 이미 표준으로 자리잡았습니다. 이제 필요한 것은 이러한 표준을 기업 환경에서 실제로 구현하고 관리할 수 있는 솔루션입니다. 사람의 개입 없이 인증서가 만료되기 전에 자동으로 갱신되고, 서버에 배포되고, 설치까지 완료되는 시스템 말이죠.💡'디지서트 TLM(DigiCert Trust Lifecycle Manager)'DigiCert TLM은 바로 이 문제를 해결하기 위한 솔루션입니다. 단순한 인증서 관리 도구가 아닙니다. 다가올 인증서 유효기간 단축 시대를 대비한 종합 플랫폼입니다.TLM이 기존 인증서 관리 도구와 다른 점은 무엇일까요? 가장 큰 차이는 '통합'입니다. 공개 인증서와 사설 인증서를 함께 관리할 수 있습니다. DigiCert 같은 공인 CA에서 발급받은 인증서뿐만 아니라, 기업 내부에서 운영하는 Private CA의 인증서까지 하나의 플랫폼에서 다룰 수 있습니다. 더 이상 여러 시스템을 오가며 인증서를 관리할 필요가 없습니다. 또한 TLM은 확장성이 뛰어납니다. 수십 개의 인증서를 관리하든, 수만 개의 인증서를 관리하든 동일한 방식으로 작동합니다. 47일마다 갱신해야 하는 짧은 유효기간에도 문제없이 대응할 수 있는 구조입니다. 바로 이런 특징들이 다가오는 인증서 유효기간 단축 시대를 대비할 수 있게 만듭니다.· 중앙 집중형 인벤토리 : 수백에서 수천 개의 공개 인증서와 사설 인증서를 단일 대시보드에서 관리할 수 있습니다. 더 이상 여기저기 흩어진 엑셀 파일을 뒤적일 필요가 없습니다. 어디에 어떤 인증서가 있는지, 언제 만료되는지를 실시간으로 명확하게 파악할 수 있습니다.· 광범위한 자동화 : 에이전트가 자동으로 CSR을 생성하고, DigiCert에 자동으로 전송하며, 발급받은 인증서를 서버에 자동으로 설치합니다. 사전 검증이 완료된 경우라면 실시간으로 발급이 가능합니다. 기존에 4~5일 걸리던 작업이 몇 분에서 하루 이내로 단축되는 겁니다.· 정책 기반 거버넌스 : 인증서 전반에 걸쳐 규정 준수를 확인하고, 정책 위반이나 설정 오류를 빠르게 식별할 수 있습니다. 승인 워크플로우도 설정할 수 있어서, 필요한 경우 관리자 승인을 거치도록 할 수도 있습니다.· 알림 및 리포팅 : 만료 예정 인증서에 대한 자동 알림은 물론, 갑작스러운 인증서 폐기나 CA의 Distrust 같은 변화에도 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 야간에 긴급 호출을 받거나, 만료로 인한 서비스 장애를 걱정할 필요가 없어집니다.· 폭넓은 통합 지원 : TLM은 다양한 환경과 원활하게 연동됩니다: 서버 & 인프라(로드밸런서, Active Directory, 네트워크 장비 등 에이전트 기반 및 에이전트리스 관리 모두 지원), 사용자 & 디바이스(Microsoft Intune, Jamf, VMware 등 UEM 솔루션과 통합되어 제로 트러스트 및 VPN/WiFi 접근 제어, 보안 이메일 구현 가능), 클라우드 워크로드(컨테이너, VM, IaC 도구, Vault 솔루션 등 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 지원)과 통합 방식으로 SCEP, EST, ACME 같은 표준 프로토콜은 물론 REST API를 통한 커스텀 통합도 가능합니다. 기존 인프라를 크게 변경하지 않고도 도입할 수 있습니다.실제 기업들은 어떻게 사용하고 있을까요?글로벌 호텔 및 게임 기업의 사례를 보면 TLM의 효과가 명확히 드러납니다. 이 회사는 외부 사이버 공격으로 수일간 운영이 중단되는 심각한 피해를 입었습니다. 재발 방지를 위해 50만 개 이상의 인증서를 인프라와 사용자 디바이스에 배포해야 했는데, 기존 인증서 관리 솔루션으로는 확장성이 부족해 불가능했습니다. TLM을 도입한 후에는 모든 인증서를 통합 관리하고, Microsoft Intune 및 로드밸런서와 원활하게 연동할 수 있었습니다. 결과적으로 강력한 인증 기반의 제로 트러스트 접근 방식을 구현해 보안 리스크를 대폭 줄일 수 있었습니다.아시아의 한 대형 금융기관 사례도 흥미롭습니다. 이 금융기관은 인증서 유효기간 단축과 PQC 대응, 암호 민첩성 요구로 인증서 관리 복잡도가 크게 증가했습니다. 기존의 OTP 방식은 보안에 한계가 있었고, 피싱 이메일 위협도 계속 증가했습니다. 내부와 외부 시스템 접근 제어를 위해 디바이스 인증과 제로 트러스트 적용이 필요한 상황이었죠. TLM을 도입한 후에는 인증서 자동화 및 통합 관리가 가능해졌고, S/MIME과 Mark Certificate로 이메일 위협에도 대응할 수 있게 되었습니다. MDM과 Active Directory를 연동해 사용자 및 디바이스 기반 인증을 구현하면서 강력한 제로 트러스트 환경을 구축했습니다.지금 준비해야 합니다2026년 3월까지 약 1년 남짓 남았습니다. 200일 유효기간도 곧 시작이고, 결국 47일까지 단축됩니다. 자동화 없이는 불가능한 미래입니다.DigiCert는 단순히 인증서를 발급하는 CA가 아닙니다. 디지털 신뢰의 리더로서 변화하는 보안 환경에 대응할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 99.99%의 가용성 SLA를 보장하고, 2,600개 이상의 글로벌 루트 인증서를 보유하고 있으며, 연간 25회 이상의 엄격한 감사를 수행합니다. 24시간 365일 world-class 기술 지원을 제공하고, CA/B Forum, NIST, ETSI 등 글로벌 보안 표준을 주도하고 있습니다. 특히 DigiCert는 ASC X9로부터 금융 산업에 특화된 PKI 운영기관으로 선정되어, 금융권의 높은 보안 요구사항도 충족합니다. 브라우저 중심 PKI에서 독립성을 확보하고, 은행과 ATM 제조사, 이해관계자 간 상호 운용성을 보장하며, 기존 알고리즘과 PQC를 모두 지원해 미래 전환에도 대비할 수 있습니다.인증서 유효기간 단축은 선택이 아닌 필수입니다. 2026년 3월부터 200일, 2027년 100일, 2029년 47일로 계속 짧아집니다. 자동화 없이는 불가능한 시대입니다. 여러분의 조직은 준비되어 있나요? DigiCert 공식 파트너 클라우드네트웍스와 함께 준비하세요.인증서 유효기간 단축은 선택이 아닌 필수입니다. 2026년 3월부터 200일, 2027년 100일, 2029년 47일로 계속 짧아집니다. 자동화 없이는 불가능한 시대입니다. 여러분의 조직은 준비되어 있나요? DigiCert 공식 파트너 클라우드네트웍스와 함께 준비하세요▶ 디지서트(DigiCert) TLM 자세히보기

ChatGPT가 등장하며 생성형 AI에 대한 접근이 민주화된 이후, 기업 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. AI가 기업의 일상적인 업무에 깊숙이 통합되면서, 기존의 보안 통제 방식으로는 대응할 수 없는 새로운 유형의 위험이 등장했습니다. 기업들은 데이터 침해, 서드파티 위험, 부정확하거나 원치 않는 AI 출력 등 다양한 AI 관련 위험에 직면해 있습니다. 특히 악의적인 해킹보다는 내부 직원의 정책 위반, 정보 과다 공유, 잘못된 AI 사용으로 인한 문제가 훨씬 빈번하게 발생하고 있습니다.이러한 배경 속에서 Gartner는 2025년 2월 'Market Guide for AI Trust, Risk and Security Management'를 발표하며, 기업이 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위한 체계적인 접근법인 'AI TRiSM'을 제시했습니다.  ☑️AI TRiSM이란?AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management)은 AI의 신뢰성, 위험, 보안을 관리하기 위한 포괄적인 기술 프레임워크입니다.AI가 기업 정책에 부합하도록 보장하고, AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 보안, 프라이버시 및 데이터 보호를 실현하는 것이 핵심 목표입니다. 단순히 기술적 솔루션만을 의미하는 것이 아니라, 사람, 프로세스, 기술이 통합된 거버넌스 프레임워크를 포괄합니다. AI TRiSM은 임베디드 AI부터 자체 개발한 에이전틱 AI 시스템에 이르기까지 모든 유형의 AI에 적용되며, 전통적인 기술 보호 조치를 보완하는 역할을 합니다.☑️AI TRiSM 시장의 정의Gartner는 AI TRiSM 시장을 "모든 AI 사용 사례에 대한 기업 정책을 지원하는 4계층의 기술 역량"으로 정의합니다. 이러한 정책들은 AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 신뢰성, 보안, 프라이버시 및 데이터 보호를 보장하는 데 목적이 있습니다.상위 2개 계층인 AI 거버넌스(AI Governance)와 AI 런타임 검사 및 실행(AI Runtime Inspection and Enforcement)은 AI에 새롭게 등장한 영역으로, 현재 하나의 독립적인 시장 세그먼트로 통합되고 있습니다. 하위 2개 계층은 AI에 초점을 맞춘 전통적인 기술을 나타냅니다.☑️기업이 직면한 주요 AI 위험리포트에 따르면, 기업들이 가장 우려하는 AI 위험은 다음 세 가지입니다.데이터 침해(Data Compromise)서드파티 위험(Third-party Risks)부정확하거나 원치 않는 출력(Inaccurate or Unwanted Outputs)흥미로운 점은, 2026년까지 승인되지 않은 AI 트랜잭션의 최소 80%가 악의적인 공격보다는 정보 과다 공유, 허용되지 않는 사용, 또는 잘못된 AI 행동에 관한 내부 정책 위반으로 인해 발생할 것으로 예측된다는 것입니다. 악의적인 해킹은 여전히 드문 반면, 제약 없는 유해한 챗봇 사례와 내부 데이터 과다 공유 침해는 널리 발생하고 있습니다.이는 AI 보안의 초점이 외부 공격 방어에서 내부 정책 준수와 적절한 사용 관리로 전환되어야 함을 시사합니다.☑️Gartner의 주요 예측Gartner는 AI TRiSM 시장의 미래에 대해 다음과 같은 구체적인 전망을 제시합니다.2026년: 내부 정책 위반이 주요 위협 승인되지 않은 AI 트랜잭션의 최소 80%가 악의적 공격이 아닌 정보 과다 공유, 허용되지 않는 사용, 잘못된 AI 행동 등 내부 정책 위반으로 발생할 전망2027년: AI TRiSM 서비스 시장 형성 AI TRiSM as a Service가 자체 AI TRiSM 서비스를 구현할 리소스가 없는 기업을 위한 실행 가능한 아웃소싱 서비스 옵션으로 등장2028년: 통합 거버넌스 팀 확산 대규모 조직의 25%에서 데이터 및 분석, 디지털 워크플레이스, 보안 및 규정 준수 담당자로 구성된 통합 전담 정보 거버넌스 팀이 존재 (2023년 1% 미만에서 증가)이러한 예측은 AI TRiSM이 단순한 기술 솔루션을 넘어 조직 구조와 운영 방식의 근본적인 변화를 요구하는 영역임을 보여줍니다.☑️AI TRiSM의 4계층 기술 구조AI TRiSM 기술은 전통적인 기술 제어(네트워크, 엔드포인트, 클라우드 보안 솔루션) 위에 4개의 계층으로 구성됩니다.1. AI 거버넌스(AI Governance)AI 거버넌스는 조직의 AI 자산을 관리하고, AI 성능에 대한 신뢰를 구축하며, 비즈니스 결과를 보장하는 프레임워크를 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.· AI 카탈로그: 모델, 에이전트, 애플리케이션 등 조직에서 사용되는 모든 AI 엔티티의 인벤토리· AI 데이터 매핑: AI 모델 학습이나 파인튜닝에 사용되는 데이터, RAG 시스템에서 사용자 쿼리에 맥락을 제공하는 데이터, 또는 AI 에이전트 시스템에 공급되는 데이터· 지속적인 보증 및 평가: 성능, 신뢰성, 보안, 안전성 기대치 및 메트릭에 대한 지속적인 평가로, 배포 전후에 적용· 워크플로우: 새로운 AI 승인, 예외 처리, 사용 증명· AI 보안 테스트: 레드 팀과 모든 엔티티(모델, 애플리케이션, 에이전트)에 대한 스캐닝· 위험 및 신뢰 제어 검증: 편향, 누출, 신뢰, 사용 사례 정렬· 감사 추적: AI 아티팩트의 모든 상태 변경에 대한 감사· 문서화: BOM(Bill of Materials), 모델 카드, 아티팩트, 규제 보고서, 설명 가능성2. AI 런타임 검사 및 실행(AI Runtime Inspection and Enforcement)이 계층은 모델, 애플리케이션, 에이전트 상호작용에 적용되어 조직의 거버넌스 정책과의 트랜잭션 정렬을 지원합니다. 관련 연결, 프로세스, 통신, 입력 및 출력을 정책 및 예상 동작 위반에 대해 검사합니다. 이상 징후는 강조 표시되고 차단, 자동 수정 또는 조사, 분류, 대응 및 적용 가능한 수정을 위해 사람이나 인시던트 대응 시스템으로 전달됩니다.AI 모델에 대한 런타임 제어:· 모델 모니터링· 비정상적인 활동 및 보안 이벤트 감지, 가능한 경우 차단 및 자동 수정· 데이터 보호· 책임감 있는 AI 필터링· 내부 및 외부 제어 준수AI 애플리케이션에 대한 런타임 제어:· 데이터 보호· 책임감 있는 AI 필터링· 내부 및 외부 제어 준수· 컨텍스트 기반 액세스 제어 및 동적 컨텍스트 데이터 분류· 입력 및 출력 위험(안전 및 기업 허용 사용)에 대한 콘텐츠 이상 감지, 가능한 경우 자동 차단· AI 런타임 방어(악의적이고 해커 공격), 가능한 경우 자동 차단· 선택적 데이터 난독화 및 삭제· 내부 및 외부 제어 준수AI 에이전트에 대한 런타임 제어:· 에이전트 활동을 에이전트 의도와 정렬· 비정상적인 활동 및 보안 이벤트 감지 및 플래그· 가능한 경우 이상 및 보안 이벤트 자동 차단· 가능한 경우 이상 및 보안 이벤트 자동 수정· 내부 및 외부 제어 준수3. 정보 거버넌스(Information Governance)AI TRiSM의 맥락에서 정보 거버넌스는 데이터의 전체 라이프사이클에 걸쳐 분류, 보호, 보안 및 관리와 관련이 있습니다. 성숙한 정보 거버넌스 제어는 다음을 위해 필수적입니다.· AI가 관련성 있고 올바르게 권한이 부여된 정보에만 액세스하도록 보장· 조직의 민감한 정보 보안· EU AI Act와 같은 관련 AI 규정 준수 시도생성형 AI 도구가 엔터프라이즈 애플리케이션에 내장되거나 RAG를 사용하여 조직 정보를 찾을 때, 과다 공유된 데이터를 훨씬 빠르게 더 많은 청중에게 노출할 수 있으며, 데이터 라이프사이클 문제를 조명합니다. 조직의 데이터 자산 전반에 걸쳐 민감한 데이터를 식별하고 관리하기 위한 적절한 조치를 취하지 않으면 이러한 문제가 악화되어 불필요한 데이터 위험이 발생하고 잠재적으로 광범위한 데이터 침해로 이어질 수 있습니다.정보 거버넌스를 개선하기 위해 조직은 디지털 워크플레이스, 데이터 및 분석, 데이터 보안, 규정 준수, IAM(Identity and Access Management) 등 다양한 팀의 이해관계자로 구성된 다학제 팀을 구성해야 합니다. 이 팀은 다음에 집중해야 합니다.· 조직의 보안, 사용성, 프라이버시 및 확장 요구사항을 충족할 수 있도록 다양한 대표 팀 간의 격차 해소· 데이터 목적, 조직 목표 및 비즈니스 요구에 따라 민감한 정보를 처리, 분류, 보호 및 보안· ROT(중복, 구식 또는 3차 콘텐츠)를 관리하기 위한 데이터 보존 정책 수립· "권한 확산"을 줄이기 위해 목적 기반 액세스 제어(PBAC)로 전환· 생산성 플랫폼(Microsoft 365, Google Workspace 등)에서 위의 사항을 관리하기 쉽고 사용자가 이해하기 쉽도록 확장 가능한 정보 아키텍처 구축현재 이 기술 계층은 포괄적인 정보 거버넌스에 필요한 구성 요소 중 하나 또는 두 개에 일반적으로 초점을 맞추는 벤더로 여전히 분산되어 있습니다. 예를 들어· DSPM, DLP, DAG 벤더는 데이터 보안에 집중· ID 거버넌스 벤더는 권한 관리에 집중· 규정 준수 벤더는 보존 및 데이터 라이프사이클에 집중4. 인프라 및 스택(Infrastructure and Stack)인프라 및 스택은 AI 워크로드를 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 환경, AI 애플리케이션 개발 및 유지 관리에 사용되는 특수 목적 도구 및 라이브러리, 데이터 처리 계층, 네트워크 인프라를 포함한 배포 환경을 나타냅니다. 이 범주의 솔루션에는 API 키 관리와 신뢰할 수 있는 실행 환경에서 워크로드를 보호하기 위한 기밀 컴퓨팅이 포함됩니다.☑️AI TRiSM 시장을 형성하는 4가지 주요 트렌드1. AI TRiSM 팀의 형성AI는 효과적인 런타임 배포를 위해 새로운 기업 간 팀 프로세스와 도구가 필요합니다. Gartner는 향후 3년 동안 자연스럽게 TRiSM 감독 및 운영 팀으로 이어질 4가지 새로운 조직 트렌드를 목격하고 있습니다.1. 보안 및 위험 관리 기능이 관련 IT 소프트웨어 엔지니어링 및 품질 보증 팀과 통합되고, AI 엔지니어링으로 좌측 이동하여 AI TRiSM 제어를 관리2. AI 중앙 집중식 또는 하이브리드 팀이 등장하여 AI TRiSM 제어를 포함한 AI의 모든 측면을 관리3. 정보 거버넌스가 표면화되어 AI가 사용하는 정보를 보호하기 위해 여러 조직에 걸친 통합 접근 방식에 대한 즉각적인 필요성 발생4. 법무 및 규정 준수 직원이 엔터프라이즈 AI 애플리케이션에서 규제 및 법적 요구사항이 충족되도록 요구Gartner는 AI TRiSM 감독 및 운영 팀이 엔터프라이즈 AI 혁신, 개발 및 운영을 담당하는 관리자에게 보고할 것으로 예상합니다. 한편, 2024년 Gartner가 실시한 엔터프라이즈 AI 설문조사에 따르면 AI 프라이버시, 보안 및 위험 이니셔티브에 대한 예산 권한은 일반적으로 CTO 또는 CIO 사무실에 있습니다.2. 통합 AI 런타임 검사 및 실행 시스템일관된 신호, 낮은 지연 시간, 단일 패스 처리 및 통합 런타임 제어 시스템이 AI 이벤트의 런타임 검사를 효과적으로 처리하고 엔터프라이즈 정책을 실행하는 데 필요합니다. 그렇지 않으면 런타임에 동일한 이벤트에 대한 사일로화된 검사 및 정책 실행 시스템으로 인해 충돌하는 분석 및 해결이 발생합니다.다음이 중요합니다.· 런타임 정책 엔진(규칙 및 AI 모델로 구성)을 동시에 실행 - 예: 데이터 침해 위험, 편향 위험, 법적 위험 및 보안 위협을 점수화하는 별도의 정책 엔진· 결과를 공통 혼합 위험 점수로 병합하여 의심스러운 AI 상호작용에 대한 향후 엔터프라이즈 조치 및 수정 안내조직은 통합 런타임 검사 및 실행 시스템을 관리하기에 가장 적합한 팀이 AI 엔지니어링의 새로운 AI 팀인지, 확장된 IT 팀인지, 확장된 보안 및 위험 팀인지 식별해야 합니다. 통합 런타임 감지 및 실행 시스템을 소유하는 사람에 관계없이, 자동으로 차단되거나 수정되지 않는 의심스러운 트랜잭션에 대한 인시던트 대응 및 수정은 이를 처리하기에 가장 적합한 단위 및 시스템으로 전달되어야 합니다.예를 들어, 대부분의 시나리오에서 통합 검사 및 실행 시스템에서 감지된 보안 이벤트는 필요한 후속 조치를 위해 조직의 SIEM 팀(또는 적절하게 아웃소싱된 관리 보안 서비스 제공업체)으로 전송됩니다. 그런 다음 AI 이벤트 분류는 발생한 이상 또는 위반 유형에 따라 여러 에스컬레이션 대기열이 필요합니다.3. AI 호스팅 제공업체의 TRiSM 서비스 확장프런티어 모델 제공업체 및 기타 AI 호스팅 제공업체는 더 많은 비즈니스를 확보하기 위한 경쟁 전략으로 기업에 제공하는 TRiSM 서비스를 지속적으로 확장하고 있습니다. 일부는 이미 기업이 자체 특정 허용 사용 정책을 지원하는 데 사용할 수 있는 도구를 도입했습니다. 대부분의 호스팅 제공업체는 폭력, 자해, 성적 콘텐츠 및 증오에 대한 모델 사용에 대한 가드레일을 구현했습니다. 많은 제공업체가 저작권 침해 및 프롬프트 인젝션과 같은 알려진 런타임 보안 위협을 감지하기 위한 도구를 구현했습니다.AI TRiSM은 항상 사용자와 모델 제공업체 간의 공동 책임이 되며, AI 서비스의 구성, 즉 IaaS, PaaS 또는 SaaS 서비스를 나타내는지 여부에 따라 수준이 달라집니다. 자체 모델을 호스팅하고 관리하는 조직은 모든 위험 완화에 대한 전적인 책임이 있습니다.4. AI TRiSM 시장 통합AI 거버넌스와 AI 런타임 검사 및 실행의 통합: 이것은 이미 이 Market Guide의 여러 벤더에 의해 부분적으로 달성되었으며, 이 트렌드가 2025년 이후 가속화될 것으로 예상합니다. 일반적으로 AI 런타임 검사 및 실행을 제공하는 벤더는 두 가지 AI 거버넌스 기능도 제공합니다.· AI 카탈로그(인벤토리)· 지속적인 보증 및 평가이러한 두 가지 거버넌스 기능을 런타임 제어와 통합하면 모든 엔터프라이즈 AI 상호작용에 대한 실시간 분석 및 정책 실행을 위한 기반을 제공하고 AI 위험 및 위협에 대한 완전한 보기를 제공합니다.여러 유형의 벤더로부터의 확장 전략: AI 거버넌스와 런타임 검사 및 실행의 통합은 AI 여정에서 사용자를 지원하여 고객 지갑 점유율을 늘리려는 기존 대형 소프트웨어, 보안 또는 네트워킹 벤더가 제공하는 서비스에 통합됩니다. 예를 들어· 2024년 Cisco가 초기 스타트업 TRiSM 벤더인 Robust Intelligence를 인수했을 때 이 트렌드의 징후를 확인· Zscaler 및 Palo Alto Networks와 같은 클라우드 기반 네트워크 보안 벤더가 AI TRiSM으로 기능을 확장더 나아가· 일부 규제, 준수/공정성 및 신뢰 및 안전 지향 솔루션은 기존 거버넌스 위험 및 규정 준수(GRC) 시스템과 통합될 것이며, 이들 중 다수는 이미 AI 거버넌스를 위한 모듈을 추가· 일부 AI 런타임 검사 및 실행 솔루션은 Zscaler 및 Wiz와 같은 SASE, SSE 및 클라우드 보안 벤더 및 Exabeam 또는 Cisco(Splunk)와 같은 SIEM 및 SOAR 벤더와 통합· 보안 및 위험 기능에 대한 아웃소싱 서비스를 제공하는 벤더는 주로 중소 조직을 대상으로 AI TRiSM 서비스를 제공하도록 확장· AI 라이프사이클에 대한 추상화 계층을 지원하는 엔터프라이즈 AI 관리 플랫폼을 제공하는 벤더는 플랫폼에 TRiSM 기능을 점점 더 통합할 것정보 거버넌스 계층 통합: DSPM, 데이터 보안 및 DLP 시스템을 제공하는 벤더는 AI 중심 기능을 통합하도록 계속 확장할 것입니다. 특히· DSPM 벤더는 AI 런타임에서 동적 데이터 분류 및 권한 부여를 통합· DLP 벤더는 AI 세션 및 상호작용의 컨텍스트 기반 검사를 지원하고 허용 사용 및 액세스 제어를 실행하기 위해 AI 정책 엔진을 사용하도록 기능을 확장. DLP 벤더는 또한 현재와 같이 트랜잭션 입력 및 아웃바운드 정보뿐만 아니라 응답 및 인바운드 정보를 지원하도록 제품을 확대· 데이터 보안 플랫폼 벤더는 제품에서 구조화 및 비구조화 정보의 보안을 통합☑️기업을 위한 권장사항Gartner는 AI 리더가 조직 전체의 이해관계자와 협력하여 AI 신뢰, 위험 및 보안을 관리해야 한다고 강조합니다. AI 거버넌스 정책을 생성하고 업데이트하고 이러한 정책을 활성화하고 실행하는 AI TRiSM 기술을 평가하고 구현하기 위한 조직 구조를 수립해야 합니다.조직화된 후 AI 리더와 비즈니스 파트너는 다음을 수행해야 합니다.1. 조직에서 사용되는 모든 AI를 검색하고 인벤토리화: 이를 돕는 벤더의 기능을 활용하여 이 가이드의 AI 거버넌스 섹션에 정의된 대로 수행2. AI가 잠재적으로 활용할 수 있는 모든 엔터프라이즈 정보에 걸쳐 데이터 분류, 보호 및 액세스 관리를 재검토하고 구현: 구조화 및 비구조화 정보 모두 포함. 이는 정보 거버넌스와 관련된 여러 팀 간의 협업이 필요3. 서드파티 임베디드 AI 애플리케이션에서 허용되지 않는 AI 사용 또는 행동에 대한 책임과 책임을 계약적으로 정의: 법무 및 규정 준수 전문가와 협력4. 사용 중인 모든 AI 엔티티에 걸쳐 정책을 지속적으로 지원하고 실행하기 위해 계층화된 AI TRiSM 기술을 평가하고 구현: 프런티어 모델 제공업체가 제공하는 제어와 함께 엔터프라이즈 소유 AI TRiSM 서비스 포함. Microsoft, OpenAI, AWS, Google과 같은 벤더의 프런티어 모델 호스팅 제공업체 기능을 평가하고 적절한 경우 적용하되 이에만 의존하지 않음5. 단일 AI 모델 제공업체로부터의 독립성 보장: AI가 발전하고 더 발전된 비용 효율적인 AI 모델을 사용할 수 있게 됨에 따라 미래 유연성을 가능하게 함. TRiSM 서비스는 그러한 독립성을 지원하는 데 도움6. 예상되는 통합과 시스템 통합 및 유지 관리 부담을 줄이는 새로운 TRiSM 아웃소싱 서비스를 위해 벤더 환경을 지속적으로 모니터링☑️전망과 시사점Gartner는 2028년까지 대규모 조직의 25%에서 데이터 및 분석, 디지털 워크플레이스, 보안 및 규정 준수 담당자로 구성된 통합된 전담 정보 거버넌스 팀이 존재할 것으로 예측합니다. 또한 2027년까지 AI TRiSM as a Service가 자체 AI TRiSM 서비스를 구현할 리소스가 없는 기업을 위한 실행 가능한 아웃소싱 서비스 옵션으로 등장할 것으로 예상합니다.AI TRiSM은 단순히 기술적 솔루션을 넘어, 조직의 사일로 문제를 드러내고 팀들이 부서 경계를 넘어 문제를 해결하기 위해 재정렬하도록 추진하고 있습니다. 현재 단일 벤더나 솔루션이 AI 위협과 위험의 모든 측면을 해결하지는 못하지만, 시장은 빠르게 성숙해지고 있으며 사용자 수요가 꾸준히 증가하고 있습니다.기업이 AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 활용하기 위해서는, AI TRiSM의 4계층 프레임워크를 이해하고 각 조직의 상황에 맞는 단계적 접근이 필요합니다.▶ 가트너 리포트 전문 보기 : Market Guide for AI Trust, Risk and Security ManagementAI 시대의 거버넌스는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 클라우드네트웍스는 글로벌 파트너사들과 함께 기업의 안전한 AI 도입을 지원합니다. AI 거버넌스 솔루션에 대해 궁금하신 점이 있으시다면, 언제든 문의해 주세요.

오늘날 플랫폼 팀은 클라우드를 고치되 망가뜨리지 말라는 요구를 받고 있습니다. 클라우드 도입이 거의 보편화되었지만, 측정 가능한 성공은 여전히 달성하기 어렵습니다. 조직들은 운영 복잡성, 비용 통제, 보안 위험으로 계속 고군분투하고 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 표준화된 워크플로우와 자동화를 통해 클라우드 운영을 간소화하는 것이 필수적입니다. 동시에 이러한 노력을 조직 전반에 걸쳐 통합하고 확장하는 전략적 기능으로서 플랫폼 팀의 부상도 중요합니다.이번 블로그는 "Empowering platform teams - How to do cloud right with The Infrastructure Cloud" 하시코프 백서를 기반으로 두 가지 핵심 원칙, 즉 간소화된 워크플로우와 통합 플랫폼에 기반한 플랫폼 팀을 위한 베스트 프랙티스 프레임워크를 소개합니다. HashiCorp Cloud Platform(HCP)을 통해 제공되는 IBM의 Infrastructure Cloud가 Infrastructure Lifecycle Management(ILM)와 Security Lifecycle Management(SLM)를 어떻게 지원하여 조직이 혁신을 가속화하고, 보안을 강화하며, 운영을 최적화하도록 돕는지 설명합니다. 마지막으로 중앙화된 플랫폼 모델 채택의 지속적인 과제와 플랫폼 팀을 효과적으로 구축, 운영, 확장하는 방법에 대한 명확성 부족으로 인한 혼란을 탐구합니다.☑️조직을 위한 새로운 클라우드 운영 모델클라우드 도입 초기에는 속도가 전부였습니다. 팀들은 애플리케이션을 배포하기 위해 경쟁했고, 종종 실험을 위해 구조를 우회했습니다. 결과는 파편화된 도구 환경, 일관성 없는 프로세스, 그리고 쌓여가는 기술 부채였습니다. 보안 오류 설정이 흔해졌습니다. 비용은 급증했습니다. 그리고 플랫폼 팀이 있다면 혼란을 정리해야 했습니다.우리가 대화한 한 기업은 자사 환경을 "클라우드들의 클라우드(a cloud of clouds)"라고 표현했습니다. 각 팀이 자체 도구, 인프라 프로비저닝 방식, 보안 정책 해석을 갖고 있었습니다. 개발자는 민첩했지만 운영은 압도되었습니다. 티켓이 쌓였습니다. 가시성은 낮았습니다. ROI는 달성하기 어려웠습니다.오늘날로 빠르게 넘어오면 상황이 바뀌기 시작했습니다. 플랫폼 팀이 클라우드 운영 전반의 연결 조직으로 부상하고 있습니다. 워크플로우를 표준화하고 도구를 통합함으로써 통제를 희생하지 않고 셀프 서비스를 가능하게 합니다. 수고를 줄이고, 보안 태세를 개선하며, 인프라를 비즈니스 성과와 연계하고 있습니다.그러나 도입과 가치 사이의 격차는 여전히 남아 있습니다. PwC의 2024 Cloud and AI Business Survey에 따르면:· 78%의 기업이 클라우드 서비스를 도입했습니다.· 클라우드 서비스를 도입한 기업의 78% 중 12%만이 완전한 ROI를 보고했습니다.· 해당 조직의 75%가 비효율성과 잘못된 구성이 보안 침해의 주요 원인으로 남아 있다고 보고했습니다.이 격차를 해소하려면 조직은 표준화, 자동화, 라이프사이클 관리에 기반한 새로운 운영 모델이 필요합니다. 플랫폼 팀이 이 변환의 핵심이지만, 적절한 도구, 명확한 소유권, 그리고 인프라와 보안을 대규모로 관리하는 통합 접근 방식으로 역량을 강화받아야만 가능합니다.☑️플랫폼 엔지니어링을 통한 ROI 실현: 페르소나 관점글로벌 기업의 수석 플랫폼 엔지니어 Jane을 만나보겠습니다. 그녀가 합류했을 때 모든 팀이 저마다의 방식을 갖고 있었습니다. 다른 도구, 다른 파이프라인, '안전함'에 대한 다른 정의들. 개발자는 속도를 원했습니다. 보안은 통제를 원했습니다. 그리고 그들은 중간에서 모든 것이 작동하도록 만들려고 애썼습니다.플랫폼 엔지니어링은 단순한 트렌드가 아닙니다. 초기 클라우드 도입이 남긴 혼란에 대한 제품 중심의 대응입니다. Jane과 그녀 팀의 다른 이들이 증명할 수 있듯이, 그들은 더 이상 단순히 도구를 만들지 않습니다. 그들은 개발자가 매일 의존하는 제품을 만들고 있습니다 개발자가 인프라에 대한 더 빠르고 셀프 서비스 액세스를 요구하고 보안 팀이 일관성과 통제를 추구하는 상황에서, Jane과 같은 플랫폼 엔지니어는 이제 연결 조직입니다. 그들은 광범위한 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에 걸쳐 지속 가능한 속도, 거버넌스, 비용 통제를 제공해야 합니다. 이것은 중대한 진화를 의미합니다. 임시 도구와 섀도우 IT에서 인프라와 보안을 큐레이션되고 확장 가능하며 재사용 가능한 제품으로 다루는 의도적인 플랫폼으로. 하지만 쉽지 않습니다.플랫폼 엔지니어는 보편적인 청사진이 없기 때문에 종종 어둠 속에서 구축하고 있다고 느낍니다. 그들은 단기 개발자 요구와 장기 아키텍처 및 보안 목표 사이에서 끊임없이 균형을 맞추고 있습니다. 최선의 경우, 플랫폼 팀은 내부 제품 팀처럼 운영됩니다. 단순히 도구를 만드는 것이 아니라 제품을 출시합니다. 전달을 가속화하고 기본적으로 보안을 내장하는 표준화된 인프라, 재사용 가능한 서비스, 일관된 워크플로우를 제공합니다. 하지만 이를 위해서는 기술적 기술 이상이 필요합니다. 제품 마인드셋, 조직적 지원, 그리고 공유된 성과에 대한 헌신이 필요합니다.Jane과 다른 엔지니어들은 플랫폼 엔지니어링이 제대로 수행되면 사일로를 연결하고, 수고를 줄이며, 확장 가능한 클라우드 성공의 기반을 마련할 수 있다는 데 동의할 것입니다. Gartner는 2026년까지 대규모 소프트웨어 조직의 80%가 플랫폼 팀을 구현할 것이라고 예측합니다. ☑️애플리케이션 가치 체인에 대한 통합 접근법플랫폼 팀 책임의 이러한 진화는 단순한 전술적 수정 이상을 요구합니다. 더 광범위하고 통합된 전략을 요구합니다. 초기 클라우드 과제를 넘어 성숙하려면 팀은 파편화되고 반응적인 패턴에서 전체 애플리케이션 가치 체인을 전체적으로 관리하는 것으로 전환해야 합니다. 이는 애플리케이션 라이프사이클을 넘어 이를 지원하는 인프라 및 보안 라이프사이클도 소유하고 간소화하는 것을 의미합니다. 이를 위해서는· 간소화된 워크플로우: 팀 전반의 프로비저닝, 거버넌스, 액세스, 보안 자동화· 통합 플랫폼: 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반의 가시성과 통제 중앙화ILM과 SLM은 함께 HashiCorp의 Infrastructure Cloud의 중추를 형성합니다. 이는 플랫폼 팀이 인프라 및 보안 라이프사이클을 하나의 통합 시스템으로 관리할 수 있게 하는 독특한 접근 방식입니다. HashiCorp Cloud Platform(HCP)을 통해 제공되는 이 통합 플랫폼은 플랫폼 팀에게 반응적 관리에서 능동적 리더십으로 이동하는 데 필요한 자동화, 정책 적용, 셀프 서비스 기능을 제공합니다.HashiCorp가 애플리케이션 가치 체인을 표준화하고 속도, 보안, 확장성을 기업 규모로 제공할 수 있도록 장비를 갖춰 플랫폼 팀이 클라우드를 제대로 수행하도록 돕는 방법입니다.통합의 이점:· 단일 기록 시스템: 인프라 및 보안 워크플로우를 위한 중앙 저장소· 자동화된 정책 적용: 대규모 사전 예방적 거버넌스· 개발자 셀프 서비스: 통제와 함께하는 권한 부여그러나 플랫폼은 이를 운영하는 팀만큼만 효과적입니다. 이것이 플랫폼 팀의 역할이 더욱 전략적이고 변혁적이 된 이유입니다.☑️플랫폼 관리: 반응적 운영에서 Platform-as-a-Product로이 장에서 더 자세히 살펴보겠지만, 애플리케이션 가치 체인에서 성공을 달성하려면 조직이 플랫폼의 전체 라이프사이클을 고려하는 것이 중요하며, 이는 반응적 운영 팀에서 platform-as-a-product 팀으로의 전환에서 시작됩니다. 이 전환에 대해 더 깊이 들어가기 전에 다음을 소개하겠습니다.Platform-as-a-Product 마인드셋의 5가지 특성· 사용자 중심 설계: 모든 결정은 개발자 요구사항, 문제점, 워크플로우를 이해하는 것에서 시작됩니다.· 명확한 제품 소유권: 성공 지표, 로드맵, 우선순위가 모든 외부 제품처럼 소유되고 관리됩니다.· 일관된 피드백 루프: 사용자의 정기적인 입력이 반복을 주도하고 플랫폼 진화를 알립니다.· 기능으로서의 신뢰성: 가동 시간, 보안, 성능이 단순한 백엔드 문제가 아니라 사용자 경험의 일부입니다.· 채택 중심 성공 지표: 사용, 만족도, 지원이 단순히 출시된 기능이 아니라 영향을 측정하는 방법입니다."아무도 사용하지 않는다면, 아무리 강력해도 의미가 없습니다."전환 자체에 관해서는, 이전 섹션에서 설명했듯이, 조직은 반응적이고 사일로화된 접근 방식에서 더 능동적이고 표준화되며 통합된 방식으로 진화하여 클라우드 도입에 성공하고 하이브리드 및 멀티클라우드 아키텍처 시대에 번영해야 합니다. 무엇보다도 조직의 다른 부분에 기술 서비스, 리소스 또는 기능을 조직하고 제공하기 위해 공유 서비스 모델의 사용을 강조합니다. 이 접근 방식을 통해 조직 내 다른 팀이나 사업부가 동일한 서비스 세트를 활용하여 중복을 줄이고 일관성을 촉진할 수 있습니다.이 모델에는 Producers와 Consumers라는 두 가지 역할이 있습니다. Producers는 공유 서비스가 Consumers에게 쉽게 접근 가능하고 효율적으로 활용되도록 보장하여 플랫폼의 이점을 효과적으로 활용할 수 있도록 권한을 부여합니다. 이것이 일반적으로 플랫폼 팀입니다.Consumers는 Producers가 설정한 가이드라인과 표준을 준수하면서 공유 서비스를 활용하여 특정 요구사항과 요구를 충족시키는 중요한 역할을 합니다. Consumers는 플랫폼 팀(Producers)이 제공하는 공유 서비스를 사용하는 조직 내 모든 팀을 말합니다. 일반적으로 애플리케이션 개발(AppDev) 팀이지만 SecOps 및 기타 운영 팀으로 확장될 수도 있습니다.중앙화된 플랫폼 팀은 조직 전반의 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 표준화된 공유 리소스로 핵심 인프라와 서비스를 구축하고 유지 관리하는 책임이 있습니다.이러한 표준화된 리소스를 제공하는 것 외에도 플랫폼 팀은베스트 프랙티스를 정의하고 구현합니다:· 조직의 인프라와 서비스와 사용자가 상호 작용하는 방법에 대한 베스트 프랙티스를 수립하고 보급합니다.· 이러한 베스트 프랙티스는 자동화된 워크플로우와 교육 프로그램에 통합되어 일관되고 효율적인 사용을 보장합니다.교차 기능 통합을 촉진합니다:· 보안, 컴플라이언스, 재무 등 다른 조직 팀과의 중앙 협업 지점 역할을 합니다.· 이를 통해 이러한 부서의 중요한 요구사항과 정책이 관련 워크플로우와 인프라 설계에 통합됩니다.중앙화된 모니터링 및 보고를 제공합니다:· 인프라와 서비스 사용을 추적, 보고, 감사하는 통합 시스템을 제공합니다.· 이 시스템은 채택 패턴, 성능, 잠재적 위험에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 정보에 입각한 의사결정과 능동적인 위험 관리를 가능하게 합니다.본질적으로 플랫폼 팀은 필수 리소스에 대한 액세스를 간소화하고, 일관된 관행을 촉진하며, 모든 Consumers에 대해 조직 정책과의 정렬을 보장하여 궁극적으로 조직의 효율성을 높이고 위험을 줄입니다.| 플랫폼 관리형 서비스 워크플로우 예시공통 컨트롤 플레인으로 네트워크 연결 관리하기조직은 온프레미스 및 멀티클라우드 배포를 포함한 다양한 환경 전반에서 서비스 간 안전한 네트워크 연결을 관리하는 강력한 솔루션이 필요합니다. 이러한 솔루션은 종종 서비스 검색, 서비스 메시 기능, 트래픽 관리, 자동화된 네트워크 인프라 업데이트를 포함합니다. 응집력 있는 프레임워크 내에서 이러한 기능을 구현하려면 일반적으로 각각 고유한 책임을 가진 다양한 팀 간의 협업이 필요합니다. 다음은 필요할 수 있는 조정 노력 목록입니다:플랫폼 설정 및 유지 관리· 플랫폼을 위한 핵심 네트워킹 인프라 구축· 정의된 정책과 역할로 액세스 제어 구현· 플랫폼과 연결된 서비스 모두에 대한 모니터링 시스템 설정· 기본 인프라 관리 및 플랫폼 관리 수행· 플랫폼 API를 활용하여 작업을 자동화하고 워크플로우를 간소화서비스 등록 및 활용· 검색 및 연결을 가능하게 하기 위해 애플리케이션 서비스 등록· 서비스 가용성과 신뢰성을 보장하기 위한 상태 확인 설계 및 구현| 패턴과 베스트 프랙티스플랫폼 관리의 일반적인 패턴과 조직이 하이브리드 클라우드 여정에서 성공하기 위해 구현할 수 있고 해야 하는 베스트 프랙티스를 탐구해보겠습니다.플랫폼 엔지니어링 팀을 위한 패턴아래 다이어그램에 표시된 플랫폼 관리는 인프라와 보안 관리를 공통 컨트롤 플레인이 있는 통합 플랫폼으로 결합하는 전략입니다. 전담 플랫폼 팀이 운영하는 이 플랫폼은 DevSecOps 팀에 클라우드 서비스를 배포하는 데 필요한 서비스를 제공합니다.이 접근 방식의 핵심 요소:- ILM과 SLM의 통합: 공통 컨트롤 플레인을 제공하여 인프라와 보안 관리를 통합하고 사일로를 제거합니다.- Infrastructure as Code(IaC): 공통 컨트롤 플레인을 위한 주요 전략으로, 프로비저닝과 이미지 관리를 위한 IaC 원칙으로 시작하여 표준화, 자동화, 일관성을 가능하게 합니다.- 자동화된 서비스: 효율성을 개선하기 위해 자동화된 개발자 서비스, 스케줄링, 오케스트레이션을 제공합니다.- 보안 중심 접근: 향상된 연결성과 관리를 위해 아이덴티티 기반 시크릿 관리, 보안 원격 액세스, 서비스 기반 네트워킹을 통해 보안을 우선시합니다.본질적으로 플랫폼 관리는 자동화와 통합 플랫폼을 통해 클라우드 운영을 간소화하고 보안을 강화하여 개발 및 운영 팀에 권한을 부여하는 것을 목표로 합니다.베스트 프랙티스 기반 능동적 워크플로우성공적인 구현을 위해 플랫폼 팀은 다음 베스트 프랙티스를 따라야 합니다.기초 실천 사항· 고객 이해하기 - 개발자의 요구를 파악하고 그 주변에 실용적인 서비스 카탈로그를 구축하세요.· 신뢰성을 조기에 정의하고 측정하기 - 신뢰를 구축하기 위해 사용자 성과를 기반으로 신뢰성에 대한 기대치를 설정하세요.· 보안과 컴플라이언스를 내장하기 - 자동화와 참조 아키텍처를 사용하여 처음부터 이를 통합하세요.· 공식적인 플랫폼 팀 구조 만들기 - 플랫폼 팀 리드 및 명확한 책임을 가진 클라우드 엔지니어와 같은 역할을 정의하세요.운영 우수성· 성숙도 모델을 사용하여 투자 가이드하기 - 클라우드 여정에서 어디에 있는지 이해하고 그에 따라 계획하세요.· 수고를 지속적으로 줄이고 자동화를 늘리기 - 가능한 모든 것을 자동화하고 컨트롤 플레인을 통해 운영을 통합하세요.· 쇼백과 차지백으로 비용 최적화하기 - 태깅과 보고를 사용하여 비용 투명성을 높이고 낭비를 줄이세요.· 플랫폼 성공 평가하기 - 안정성, 사용량, 개발자 만족도, 비즈니스 영향과 같은 지표를 추적하세요.· 비즈니스 성과에 목표 정렬하기 - 정기적으로 리더십과 소통하여 플랫폼 우선순위가 조직의 전략을 지원하도록 하세요.채택 및 지원· 즐거운 개발자 경험 제공하기 - 셀프 서비스, 합리적인 기본값, 지침을 제공하세요.· 자기 주도 교육 가능하게 하기 - 문서와 학습 리소스가 있는 포털을 구축하세요.· 옹호를 통해 내부 커뮤니티 구축하기 - 타운홀, 피드백 루프, 커뮤니티 이벤트를 통해 플랫폼 사용을 촉진하세요.이 백서의 베스트 프랙티스를 따르면 반응적 워크플로우에서 더 능동적인 워크플로우로 이동할 수 있습니다. 아래에서 조직 전반의 일반적인 상호작용 예를 살펴보겠습니다. 일반적으로 동작이 유사할 수 있지만 핵심 차이점은 시작 위치, 즉 능동적인지 반응적인지입니다.Reactive workflowProactive workflow (Best practices-based)SecOps가 위협 모니터링 : SecOps가 위협 벡터를 식별하고 보안 팀에 보고합니다.보안이 정책 생성 : 대응으로 정책이 생성됩니다. IaC를 사용하면 적용이 지속적이고, 그렇지 않으면 정책이 수동으로 전달됩니다.개발 팀이 정책 구현 : 정책이 코드화되고 개발자 포털 또는 인프라 도구에 출시됩니다.AppDev 팀이 앱 제공 : 팀은 새로운 정책을 일회성으로 통합하면서 여전히 컴플라이언스와 보안 문제를 관리합니다.추가 상호작용 : 워크플로우는 시크릿 관리, 감사, 보안 액세스 등으로 확장될 수 있으며, 종종 고립된 작업으로 진행됩니다.아키텍처가 패턴 수립 : 아키텍처가 효율적인 소프트웨어 전달을 위한 선제적 패턴을 정의합니다.보안이 정책 생성 : 보안이 권장 아키텍처 패턴에 정책을 검토하고 적용합니다.플랫폼 엔지니어링이 정책 구현 : 정책이 코드화되고 IDP 또는 인프라 도구에 통합됩니다.AppDev 팀이 앱 제공 : 팀은 플랫폼에 내장된 보안으로 비즈니스 가치 제공에 집중합니다.플랫폼 팀이 베스트 프랙티스 진화 : 새로운 위협을 해결하고 혁신을 주도하기 위해 패턴을 지속적으로 개선합니다.| 능동적 플랫폼 엔지니어링 워크플로우 예시HashiCorp는 플랫폼 팀이 민첩한 애플리케이션 전달 메커니즘을 제공하고 전체 하이브리드 자산 전반에 걸쳐 자동화할 수 있도록 지원하여 경쟁사보다 빠르고 효율적으로 시장에 진출할 수 있게 합니다.이 페이지 끝의 이미지는 HashiCorp의 클라우드 플랫폼이 어떻게 DevSecOps 및 플랫폼 팀을 자동화된 보안 및 워크플로우 거버넌스로 통합하고, 팀이 높은 속도로 작업하여 애플리케이션을 신속하게 제공할 수 있도록 돕는지 설명합니다. 이러한 핵심 요소 중 일부를 보기 위해 AcmeCorp와 그들의 변화 이야기를 살펴보겠습니다.AcmeCorp는 빠르게 성장하고 있지만 애플리케이션 전달 파이프라인이 그들을 늦추고 있습니다. 개발자는 인프라를 기다립니다. 보안은 코드에서 시크릿을 쫓습니다. 운영은 티켓에 묻혀 있습니다. 모두가 좌절합니다. 그러다가 그들은 전환을 합니다. 그들은 HashiCorp의 Infrastructure Cloud로 플랫폼 팀에 권한을 부여합니다. 갑자기 상황이 바뀌기 시작합니다.전환 후: AcmeCorp가 변한 방법:인프라 프로비저닝이 자동화됨· 개발자는 더 이상 환경을 며칠 동안 기다리지 않습니다.· IaC와 자동화로 인프라가 몇 분 안에 안전하고 일관되게 프로비저닝됩니다.환경 전반의 표준화된 레지스트리· 팀은 클라우드 전반에서 모듈과 템플릿을 재사용하여 중복을 줄이고 신뢰성을 높입니다.가드레일이 내장됨· 모든 배포가 자동화된 정책으로 감싸져 있어 수동 검토나 위험한 지름길이 없습니다.· 팀은 HCP 플랫폼의 내장 감사 로깅 기능으로 컴플라이언스를 확장합니다.모든 것에 원클릭 액세스· 시크릿에서 서비스까지 모든 것이 자동화된 워크플로우가 있는 통합 셀프 서비스 포털을 통해 접근 가능합니다.CI/CD 파이프라인이 완전히 통합됨· 시크릿이 자동으로 스캔되고 로테이션됩니다. 키가 유출되면 프로덕션에 도달하기 전에 시스템이 감지합니다.☑️HashiCorp Cloud Platform(HCP)을 통한 플랫폼 관리HashiCorp는 ILM과 SLM을 위한 포괄적인 통합 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인을 제공하여 다양한 런타임 환경 전반에서 일관된 워크플로우를 촉진합니다. 이 표준화되고 자동화된 접근 방식은 클라우드 운영을 위한 중앙 기록 시스템을 제공합니다.Infrastructure Cloud는 하이브리드, 멀티클라우드, 온프레미스 환경 전반에서 인프라와 보안 관리를 통합합니다. 단일 기록 시스템을 제공함으로써 워크플로우, 거버넌스, 자동화를 중앙화하여 공유 플랫폼을 통해 팀을 정렬합니다. 조직은 HashiCorp의 온프레미스 상용 소프트웨어와 HCP를 통한 SaaS 솔루션으로 Infrastructure Cloud에 액세스할 수 있습니다.| 핵심 특성: 공통 컨트롤 플레인을 통한 플랫폼 관리이것들이 통합 플랫폼의 핵심 특성이지만, 이것은 모든 플랫폼 팀이 기능과 기능성 관점에서 플랫폼에서 지원하는 것을 목표로 해야 하는 준비도 체크리스트로 다뤄져야 합니다.운영 및 텔레메트리 표준화: 일관성을 보장하고 효과적인 모니터링 및 관리를 촉진하기 위해 모든 클라우드 리소스 전반에 걸쳐 표준화된 운영 절차와 텔레메트리 데이터 수집을 구현합니다.통합 워크플로우 엔진이 있는 이벤트 기반 리소스 그래프를 통한 통합 가시성: 이벤트 기반 리소스 그래프를 활용하여 모든 클라우드 리소스의 중앙화되고 동적인 뷰를 구축하고, 통합 워크플로우 엔진으로 보완하여 운영 작업을 간소화하고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.강력한 클라우드 재해 복구 및 신뢰성: 포괄적인 클라우드 재해 복구 전략의 구현과 고도로 신뢰할 수 있는 인프라 구축을 통해 비즈니스 연속성을 보장하고 다운타임을 최소화합니다.포괄적인 아이덴티티 관리 (RBAC/AuthZ, 리소스 계층): 클라우드 리소스에 대한 보안 정책을 시행하고 액세스를 제어하기 위해 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 권한 부여 메커니즘(AuthZ), 잘 정의된 리소스 계층을 포함하는 강력한 아이덴티티 관리 시스템을 구현합니다.포괄적인 감사 로깅: 보안 조사, 컴플라이언스 요구사항, 운영 투명성을 지원하기 위해 클라우드 환경 내의 모든 활동과 변경사항에 대한 상세하고 포괄적인 감사 로그를 유지합니다.업계 컴플라이언스 표준 준수 (PCI, SOC2, ISO 등): 규제 의무를 충족하고 고객 신뢰를 유지하기 위해 PCI DSS, SOC 2, ISO 27001을 포함하되 이에 국한되지 않는 관련 업계 컴플라이언스 표준을 준수합니다.모든 플랫폼 서비스에 대한 통합 빌링: 인구 조사 데이터 및 기타 적절한 메커니즘을 활용하는 통합 빌링 시스템을 구현하여 플랫폼에서 활용되는 모든 서비스에 대한 비용의 통합되고 투명한 뷰를 제공합니다.SCO/SCIM을 통한 효율적인 리소스 관리: 클라우드 환경 전반에서 리소스와 아이덴티티의 효율적인 프로비저닝, 디프로비저닝, 관리를 촉진하기 위해 교차 도메인 아이덴티티 관리 시스템(SCIM) 및 잠재적으로 기타 서비스 카탈로그 운영(SCO)을 사용합니다.보안 자동화를 위한 서비스 프린시펄 활용: 서비스 프린시펄을 활용하여 애플리케이션과 서비스 간의 안전하고 자동화된 상호작용을 가능하게 하여 사람의 개입 필요성을 최소화하고 보안을 강화합니다.워크로드 아이덴티티 페더레이션 구현: 장기 자격증명의 필요 없이 클라우드에서 실행되는 애플리케이션이 다른 클라우드 리소스에 액세스할 수 있도록 안전하고 확장 가능한 접근 방식을 제공하기 위해 워크로드 아이덴티티 페더레이션을 구현합니다.멀티클라우드 및 멀티제품 환경 전반의 공통 인프라 지원: 다양한 클라우드 플랫폼과 광범위한 제품 및 서비스에 대한 일관된 지원을 제공하는 공통 기본 인프라를 구축하여 상호 운용성을 촉진하고 복잡성을 줄입니다.정의된 데이터 레지던시를 갖춘 멀티리전 배포: 규제 요구사항을 충족하고, 애플리케이션 성능을 개선하며, 복원력을 향상시키기 위해 명확하게 정의된 데이터 레지던시 정책을 갖춘 멀티리전 배포 전략을 구현합니다.| HCP가 제공하는 공통 컨트롤 플레인마지막으로, 이전의 모든 세부 사항을 종합하는 요약으로, 클라우드를 제대로 수행하기 위한 조직의 비즈니스 요구사항과 문제점 측면에서 가치 제안에 대한 몇 가지 핵심 포인트가 있습니다.· 가속화된 전달과 혁신 : 플랫폼 팀은 자동화, 개발자 셀프 서비스, 원활한 하이브리드/멀티클라우드 워크플로우를 통해 신속하고 고속의 애플리케이션 전달을 가능하게 하여 조직 전반의 생산성과 혁신을 가속화합니다.· 강화된 보안과 거버넌스 : 통합 플랫폼 접근 방식은 중앙화된 위험 관리, 자동화된 정책 적용, 아이덴티티 기반 제어를 통해 보안과 컴플라이언스를 강화하여 모든 환경에서 능동적인 위협 완화와 제로 트러스트 관행을 가능하게 합니다.· 최적화된 클라우드 운영과 ROI : 플랫폼 엔지니어링은 자동화, 능동적 비용 관리, 표준화된 개발 관행을 통해 클라우드 운영을 간소화하여 조직 전반의 복원력을 높이고, 가시성을 향상시키며, ROI를 극대화합니다.| 클라우드 성공은 올바른 팀에서 시작됩니다클라우드 성공은 더 많은 도구를 갖는 데서 오는 것이 아니라 올바른 전략을 갖는 데서 옵니다.플랫폼 팀은 이 전략의 중심에 있습니다. 인프라와 보안 라이프사이클을 통합하고, 워크플로우를 표준화하며, 가드레일과 함께 셀프 서비스를 가능하게 함으로써 조직을 반응적에서 복원력 있는 것으로 전환시킵니다."최고의 플랫폼은 단순히 도구를 제공하는 것이 아니라 신뢰를 제공합니다."IBM의 Infrastructure Cloud를 통해 플랫폼 팀은 이를 제공할 수 있는 입증된 청사진과 도구를 갖추게 됩니다. 속도를 권한 부여하고, 위험을 줄이며, 대규모로 비용 효율성을 주도합니다.| 오늘부터 플랫폼 혁신을 시작하세요고성능 플랫폼 팀을 구축하는 것은 하룻밤 사이에 일어나지 않습니다. 하지만 모든 위대한 변화는 몇 가지 집중된 단계로 시작됩니다. 다음은 시작 방법입니다.클라우드를 제대로 하기 위한 청사진· 제품 마인드셋 채택 : 더 큰 가치, 사용자 만족도, 장기적인 플랫폼 성공을 주도하기 위해 제품 마인드셋을 채택하세요.· 평가하고 격차 식별 : 팀의 성숙도를 평가하고 인프라 및 보안 워크플로우의 중요한 격차를 식별하세요.· 최적화하고 간소화 : 역할을 정렬하고 확장 가능하고 자동화된 워크플로우를 간소화하여 팀 성과를 최적화하고 비즈니스 성과를 가속화하세요.· 실제 성과: 운영 효율성이 20% 증가하고, 보안 사고가 15% 감소하고, 7개월 이내 회수 기간으로 3년간 407% ROI가 측정됩니다. ▶ 백서 원문 다운로드 ​▶ 하시코프(HashiCorp) 솔루션 자세히보기클라우드 성공은 올바른 전략과 올바른 팀에서 시작됩니다. 클라우드네트웍스는 HashiCorp의 공식 파트너로서 국내 기업이 플랫폼 팀을 구축하고 Application Value Chain 전반의 ILM과 SLM 통합을 실현할 수 있도록 지원합니다. 표준화된 워크플로우, 통합 플랫폼, Platform-as-a-Product 마인드셋, 이 모든 것을 HashiCorp Infrastructure Cloud로 구현할 수 있습니다. 반응적 운영에서 능동적 플랫폼 관리로 전환하고, 개발자에게는 셀프 서비스를, 조직에게는 통제와 가시성을 제공하세요.

AI 도입을 고민하는 기업이라면 누구나 비슷한 질문을 합니다. "비용은 얼마나 들까?", "기존 시스템과 연결할 수 있을까?", "보안은 괜찮을까?" 이런 고민들이 실제 AI 도입을 망설이게 만드는 주요 원인입니다.쿼리파이 AIP는 이런 기업들의 고민을 해결하기 위한 엔터프라이즈 AI 플랫폼입니다. 사용량 기반 LLM 배포부터 MCP 게이트웨이를 통한 도구 통합, 맞춤형 AI 에이전트 구축까지, 기업이 AI를 실질적으로 활용하는 데 필요한 모든 기능을 한곳에서 제공하는 쿼리파이 AIP를 소개합니다. 🤖실질적인 성과를 내는 기업용 AI쿼리파이 AIP는 경제적이고 기업 환경에 최적화된 솔루션을 통해 기업 AI 혁신을 실현하는 플랫폼입니다. 사용량 기반 LLM 배포 및 포괄적인 MCP 게이트웨이를 제공하며, FDE(Forward Deployed Engineer)가 맞춤형 AI 에이전트를 제공하여 완벽한 혁신을 지원합니다. 모든 것을 연결하고, 비용도 저렴하며, 전문가의 구축 지원까지 제공하는 AI 자동화 솔루션입니다.사용량 기반 기업 AI고가의 ChatGPT 구독을 비용 효율적인 사용량 기반 엔터프라이즈 LLM 구축으로 대체하세요. 필요에 따라 확장 가능한 이 솔루션은 기업 수준의 보안 및 규정 준수 기능을 갖춘 유연하고 경제적인 AI 솔루션을 찾는 조직에 적합합니다.브라우저 기반 플랫폼으로 즉시 접속 가능하며, 다운로드나 설정, 고정 비용이 필요 없습니다. ChatGPT 대비 최대 90%의 비용 절감 효과로 기업 전반의 AI 도입이 마침내 실현 가능해집니다.· 사용량 기반 가격 책정 : 사용한 만큼만 지불하세요. 고정 비용이나 낭비가 없습니다. 모든 규모의 조직에서 AI를 경제적이고 확장 가능하게 도입할 수 있습니다 .​· 원하는 프리미엄 LLM 모델 선택 : OpenAI, Anthropic, Google 등 업계를 선도하는 다양한 모델을 이용해 보세요. 필요에 맞는 AI를 선택하여 팀 생산성을 즉시 향상시킬 수 있습니다. · SSO 및 중앙 관리  : SSO를 통해 기존 ID 공급자와의 원활한 로그인이 가능합니다. 모든 계정을 중앙에서 관리하여 보안 및 관리 제어를 강화할 수 있습니다.· 최고의 성능, 최고의 가격통합 MCP 게이트웨이포괄적인 게이트웨이 플랫폼을 통해 45개 이상의 사전 구축된 MCP 도구와 맞춤형 MCP 서버를 중앙에서 관리, 모니터링 및 통합하십시오. 통합된 거버넌스와 원활한 도구 연결을 통해 전체 기술 스택에서 AI 워크플로를 간소화하십시오.단일 플랫폼에서 모든 MCP 서버와 도구를 중앙에서 관리하여 파편화, 복잡성, 제약 없이 효율적인 운영이 가능합니다. 복잡한 작업은 백그라운드에서 처리하므로, 전체 기술 스택에 걸쳐 AI 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.· 스마트 엣지 터널링 : 안전한 터널링 기술을 통해 내부 시스템에 액세스하세요. 방화벽으로 보호되는 리소스에 연결하면서 보안 인프라를 그대로 유지할 수 있습니다.· Easy MCP 프록시 액세스 : 안전한 로컬 MCP 프록시를 통해 외부 도구에서 MCP 사전 설정을 사용하세요. Cursor IDE, Claude Desktop 및 Windsurf에서 사용자 지정 사전 설정에 원활하게 직접 액세스할 수 있습니다 .· 조직 수준 MCP 관리 : 세부적인 권한 설정을 통해 누가 어떤 MCP 도구에 접근할 수 있는지 제어하세요.  조직 전체의모든 AI 도구 사용을 중앙에서 활성화, 비활성화 및 관리할 수 있습니다 .· 감사 로깅 : 조직 내 모든 이벤트를 완벽한 가시성으로 추적하세요. 사용자 활동 및 시스템 변경 사항을 모니터링하여 보안 및 규정 준수를 강화하십시오.· 데이터 손실 방지(DLP) : 민감한 데이터가 AI 대화에 유입되는 것을 자동으로 차단합니다. 신용카드 정보, 주민등록번호, API 키 및 기밀 정보 노출을 즉시 방지합니다.현장 전담 엔지니어(FDE) 서비스전략 컨설팅부터 맞춤형 AI 에이전트 개발까지, 당사의 전문가 팀을 통해 완벽한 AI 혁신을 이루십시오. 귀사에 최적화된 맞춤형 솔루션을 즉시 운영 가능한 형태로 제공하는 전담 현장 배치 엔지니어(FDE)를 통해 AI 여정을 가속화하세요.귀사에 상주하는 현장 전담 엔지니어(FDE)가 전략 및 개발부터 운영에 이르기까지 포괄적인 AI 전환을 지원하여 AI 이니셔티브의 성공을 보장합니다.· 문제점 찾기 : AI 전문가들이 AI 전환을 가로막는 요소를 찾아드립니다. 시간과 비용 손실을 방지하기 위해 문제를 조기에 파악하세요.· 계획 수립 : 전문가와 협력하여 비즈니스에 적합한 AI 접근 방식을 계획하세요. 당면 과제를 명확하고 실행 가능한 단계로 전환하십시오.· 맞춤형 AI 에이전트 구축 : AI 에이전트 구축의 초기 아이디어부터 최종 제품까지, 모든 단계를 안내해 드립니다.· AI 제대로 활용 : AI를 실제 환경에서 활용할 수 있도록 지속적인 지원을 받으세요. 전문가의 지침을 통해 AI 혁신을 성공적으로 이끌어낼 수 있습니다.🤖QueryPie AIP 주요 기능프롬프트 자동 생성사전 설정 지침에 간단한 안내 문구를 입력하기만 하면, 자동 생성 기능이 AI 에이전트의 효율성을 극대화하는 포괄적이고 최적화된 안내 문구를 만들어 드립니다.간단한 통합OAuth 인증을 통해 업무 도구를 간편하게 연결하세요. 통합 기능 외에도 사용자 지정 및 내부 도구를 추가하여 필요에 맞춘 비즈니스 워크플로 자동화를 구축할 수 있습니다.맥락적 지식 묶음문서를 지식 묶음으로 변환하여 더욱 스마트한 AI 응답을 받아보세요. RAG 기반 에이전트는 조직의 정보를 즉시 활용하여 비즈니스 컨텍스트에 맞는 정확한 답변을 제공합니다.사용자 지정 에이전트 생성당사의 방대한 라이브러리에서 사전 구축된 에이전트를 설치하거나, 각 에이전트의 기능을 특정 운영 요구 사항에 맞게 조정하여 사용자 지정 솔루션을 만들 수 있습니다.아티팩트 시각화차트, 그래프 및 인터랙티브 요소를 활용하여 AI 응답을 강화하세요. 시각적 자료를 통해 복잡한 인사이트를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하고, 이해관계자와 의사결정권자를 위한 완성도 높은 보고서를 내보낼 수 있습니다.스케줄 에이전트지정된 간격으로 AI 에이전트를 예약하여 반복적인 작업을 자동화하세요. 간단한 에이전트 대화를 통해 반복 작업을 구성하여 수작업을 줄이고 일관된 실행을 보장할 수 있습니다.▶ QueryPie AIP​ 자세히보기쿼리파이 AIP는 경제적이고 기업 환경에 최적화된 솔루션을 통해 기업 AI 혁신을 실현하는 플랫폼입니다. 사용량 기반 LLM 배포 및 포괄적인 MCP 게이트웨이를 제공하며, FDE가 맞춤형 AI 에이전트를 제공하여 완벽한 혁신을 지원합니다.클라우드네트웍스는 쿼리파이 전담팀을 운영하며, 검증된 기술력과 경험을 바탕으로 다양한 산업 분야의 고객사에 구축부터 운영까지 전 과정을 지원합니다. 쿼리파이 AI 플랫폼에 대한 도입 및 문의사항은 클라우드네트웍스로 연락 부탁드립니다. 

AI 에이전트에 중요한 데이터를 맡기는 것이 걱정되시나요? Auth0 for AI Agents는 이러한 불안을 해소하고 기업이 AI를 더 안전하게 도입할 수 있도록 설계된 인증·인가 솔루션입니다. 이번 글에서는 AI 도입 과정에서 나타나는 주요 보안 과제부터 Auth0가 제공하는 핵심 기능과 적용 방식까지, AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위한 내용을 전반적으로 살펴보겠습니다.☑️ Auth0 for AI Agents가 만드는 안전한 AI의 미래AI로 빠르게 움직여야 한다는 압박모든 기술 리더는 같은 압박을 받고 있습니다. 우리의 AI 전략은 무엇인가?팀들은 이미 실험을 시작했습니다. 대규모 언어 모델 기반 고객지원 에이전트는 고객과 대화를 처리하고 있으며, 재무 부서는 보고서를 생성하기 위한 코파일럿을 도입하고 있습니다. 엔지니어들은 코드를 작성하고 배포할 수 있는 자율형 에이전트를 테스트하고 있습니다. 가능성은 이미 충분히 증명되었고, 시간은 빠르게 흘러가고 있습니다.하지만 AI 에이전트를 도입하려는 모든 기업에는 공통된 불안이 있습니다. 우리는 정말 이 에이전트들에게 중요한 데이터를 맡길 수 있을까요?AI 에이전트는 인간 사용자처럼 행동하지 않습니다. 비밀번호로 로그인하지도 않고, 작업 전에 멈춰서 확인하지도 않습니다. 이들은 빠르게 움직이며, 때로는 기업의 가드레일보다도 빠르게 행동합니다. 그리고 적절한 보안이 없으면, 그 속도는 곧 위험 요소가 됩니다.기존의 ID 도구는 AI 에이전트를 위해 만들어지지 않았습니다.대부분의 아이덴티티 솔루션은 사용자를 위해 개발되었습니다. 즉, 고객이 앱에 로그인하거나 직원이 시스템에 접속하는 방식입니다. 하지만 AI 에이전트는 이러한 상황을 완전히 바꿔놓습니다. 단순히 앱에 접속하는 데 그치지 않고 사용자를 대신하여 여러 앱의 데이터를 동시에 처리 하기도 합니다.이는 리더들에게 새로운 과제를 안겨줍니다.· 에이전트가 특정 사용자에게 권한이 있는 데이터에만 액세스하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?· 에이전트가 민감한 조치를 취하기 전에 명시적인 승인을 요구하려면 어떻게 해야 합니까?· 사용자가 접근할 수 없는 중요한 문서를 에이전트가 꺼내는 것을 어떻게 방지할 수 있나요?일부 조직은 임시방편으로 AI 관련 질문에 답하기에는 너무 위험하다고 느껴 AI 프로젝트를 완전히 중단하고 있습니다. 반면, 적절한 안전장치 없이 진행하면서 잠재적인 보안 침해 및 규정 준수 실패에 노출되는 조직도 있습니다. 두 가지 모두 지속 가능한 방법은 아닙니다.안전한 AI 에이전트를 위한 기반이것이 바로 'Auth0 for AI Agents'를 개발한 이유입니다 . AI 에이전트를 더욱 안전하게 구축하기 위한 완벽한 인증 솔루션입니다. 이 솔루션은 기업이 통제력을 잃지 않고 AI를 도입할 수 있도록 지원합니다.Auth0를 사용하면 보안과 혁신이 상충될 필요가 없습니다. 개발자는 여러 줄의 코드를 단 몇 줄로 대체하고 몇 달이 아닌 몇 주 만에 에이전트 앱을 배포할 수 있습니다. 기업은 Auth0의 검증된 클라우드 네이티브 인프라를 통해 수천 명의 에이전트, 사용자 및 API 호출을 처리할 수 있는 이 솔루션을 신뢰할 수 있습니다.모든 성장 단계에 걸쳐 공통적으로 나타나는 한 가지 사실은 개발자들이 인증 관리에 신경 쓰지 않는다는 것입니다. 개발자들은 AI 에이전트를 위한 Auth0를 통해 스스로 구축하고 싶어 하며, 이를 가능하게 합니다.Auth0 for AI Agents 핵심 기능Auth0 for AI Agents에는 현재 개발자들이 직면한 실질적인 문제들을 해결하도록 설계된 네 가지 핵심 기능이 포함됩니다.· 사용자 인증 : 안전한 로그인 없이는 AI 에이전트가 신뢰할 수 있고 개인화된 경험을 제공할 수 없습니다. Auth0를 사용하면 대화형 챗봇과 AI 에이전트 모두에 대한 로그인 흐름을 간편하게 구현할 수 있습니다.· 토큰 볼트(Token Vault) : AI 에이전트가 Google 드라이브에서 파일을 가져오거나 Slack에 메시지를 게시해야 한다고 상상해 보세요. 오늘날 이러한 작업은 위험한 우회책이나 하드코딩된 토큰을 사용하는 것을 의미합니다. Auth0의 토큰 볼트를 사용하면 에이전트는 사용자를 대신하여 Google, Slack, Spotify, GitHub과 같은 타사 서비스에 더욱 안전하게 액세스할 수 있으며, 단 몇 줄의 코드만으로 더욱 안전한 표준을 사용할 수 있습니다.· 비동기 승인 : AI 에이전트는 독립적으로 작동할 수 있지만, 모든 결정을 자동화에 맡겨야 하는 것은 아닙니다. Auth0는 중요한 작업에 대한 명시적인 사용자 승인을 허용하여, 자율성이 통제력을 저해하지 않도록 하는 인간 참여형 안전 장치를 도입합니다.· RAG(etrieval-Augmented Generation)를 위한 세분화된 권한 부여(FGA) : 데이터 유출은 AI 시스템의 가장 큰 위험 중 하나입니다. FGA를 통해 개발자는 문서 검색에 대한 세부적인 권한을 적용하여 담당자가 사용자에게 실제로 권한이 부여된 콘텐츠에만 접근하도록 할 수 있습니다. 또한 Auth0는 팀이 애플리케이션 코드에서 권한 부여 로직을 분리할 수 있도록 하여 요구 사항 변화에 따라 쉽게 적응할 수 있도록 합니다.이러한 기능을 모두 합치면 더욱 안전하고 확장 가능한 AI 도입의 기반이 형성됩니다.앞으로 나아가며옥타는 이미 다음 단계를 준비하고 있으며, AI 도입 속도가 빨라지는 가운데 개발자와 기업이 계속 앞서 나갈 수 있도록 지원하고 있습니다.· 크로스 앱 액세스(XAA) : 오늘날 Auth0는 앱 내에서 에이전트가 액세스할 수 있는 항목에 대한 세밀한 제어 기능을 제공합니다. 하지만 에이전트가 다른 앱과 상호 작용해야 하거나 기업 고객이 에이전트를 통해 플랫폼에 연결하려는 경우에는 어떻게 해야 할까요? 바로 이 부분에서 크로스 앱 액세스가 필요합니다. 크로스 앱 액세스는 OAuth를 확장하여 에이전트-앱 및 앱-앱 간 통신을 대규모로 지원합니다. 더 좋은 점은 Auth0에 이미 내장되어 있다는 것입니다. 앱이 Auth0에서 실행된다면 별도의 개발 없이 바로 사용할 수 있습니다.· 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 인증 : MCP는 에이전트가 도구를 호출하고 실제 API에 연결하는 방식의 표준으로 빠르게 부상하고 있습니다. 하지만 MCP가 연결 문제를 해결하는 반면, 권한 부여는 구현자에게 맡겨집니다. 누가 무엇에, 언제, 왜 접근할 수 있는지는 여전히 중요합니다. MCP 인증은 이러한 간극을 메워 개발자가 보안 관련 작업 대신 혁신에 집중할 수 있도록 권한 부여 계층을 처리합니다.AI는 예상보다 훨씬 빠르게 발전하고 있습니다. 하지만 보안 없는 속도는 위험한 도박입니다. 디지털 신뢰의 근간은 항상 아이덴티티였으며, AI 에이전트 시대에는 그 중요성이 더욱 커졌습니다.Auth0 for AI Agents는 빠르게 움직이면서도 확신을 가지고 통제력을 유지할 수 있도록 해줍니다. 스타트업이 첫 번째 AI 앱을 출시하는 경우든, 엔터프라이즈가 수천 개의 에이전트를 배포하는 경우든, Auth0는 모든 플랜에서 필요한 기능을 제공합니다. 아래에서는 이러한 접근 방식을 바탕으로, Auth0 for AI Agents가 제공하는 주요 기능들을 간단히 살펴보겠습니다.☑️Auth0 for AI Agents 핵심 기능과 적용 방식AI 에이전트를 위한 완벽한 인증 솔루션Auth0 for AI Agents는 기업이 AI를 안전하게 도입할 수 있도록 지원하는 완벽한 인증 솔루션입니다. 정교한 제어 기능과 몇 줄의 코드만으로, AI 에이전트가 여러분의 도구와 워크플로우, 사용자 데이터를 보다 안전하게 접근할 수 있도록 지원합니다.·  뛰어난 개발자 경험 : 폭넓은 SDK 지원, 최소한의 코드로 빠른 설정, 정교한 제어 기능을 제공합니다.·  엔터프라이즈급 보안 : Token Vault와 Auth0 FGA 기반의 세밀한 권한 정책 등 종합적인 보안 기능을 활용할 수 있습니다.·  AI 기반 워크플로 : Auth0는 AI 에이전트 전용 ID, 지속적인 사용자 메모리, 비동기 방식의 인가를 지원합니다.Auth0 for AI Agents 핵심 기능B2B, B2C, 내부 애플리케이션 등 다양한 환경에서 에이전트, API, 사용자를 더 손쉽고 안전하게 보호할 수 있도록 지원합니다. 이미 신뢰받고 있는 엔터프라이즈급 인증 기술을 기반으로 합니다.사용자 인증(User Authentication)사용자가 AI 에이전트에 로그인하도록 허용 : 대화형 챗봇부터 백그라운드 작업자까지 AI 에이전트가 사용자를 식별할 수 있도록 더욱 안전한 로그인 환경을 구현합니다. 또한, 로그인하여 채팅 기록, 이전 거래 내역, 주문을 확인하고 설정을 맞춤 설정할 수 있습니다.토큰 볼트(Token Vault)AI 에이전트를 사용자 앱에 연결 : 강화된 보안 기능을 갖춘 Token Vault에서 Google, GitHub, Slack 등의 API 토큰을 쉽게 검색하고 저장할 수 있습니다. Auth0가 AI 에이전트의 액세스 및 갱신 토큰 관리를 담당하므로 사용자가 직접 관리할 필요가 없습니다. 에이전트는 사용자를 대신하여 이벤트와 메시지를 생성, 수정 및 전송할 수 있습니다.비동기 승인(Asynchronous Authorization)중요한 AI 에이전트 작업에 대한 인간 승인 추가 : AI 에이전트가 백그라운드에서 작업을 수행하더라도, 사용자는 승인 절차를 통해 통제권을 유지할 수 있으며 명확한 감사 기록도 남습니다. 중요한 작업에 대해서만 사용자에게 승인 요청이 전달되는 방식으로, 더 안전한 human-in-the-loop 경험을 제공합니다.RAG에 대한 세분화된 승인(Fine-Grained Authorization for RAG)정교한 권한 제어 : AI 에이전트가 접근할 수 있는 범위를 구체적으로 설정해 사용자 데이터를 보호하고 정보 유출 위험을 줄일 수 있습니다. RAG(Retrieval Augmented Generation)을 위한 세분화된 접근 제어를 통해, AI 에이전트는 허가된 데이터와 문서에만 접근할 수 있습니다.지원 프레임워크LangChain, LlamaIndex, CloudflareAgents,  AI SDK by Vercel, Firebase Genkit 등 선호하는 프레임워크로 빌드를 시작할 수 있습니다. MCP 인증MCP에 대한 인증은 현재 제한된 조기 액세스로 제공됩니다. MCP는 AI 에이전트의 역량을 강화하고, Auth0는 에이전트의 신뢰성을 높여줍니다. Auth for MCP는 MCP 서버의 보안을 강화하여 어떤 에이전트가 연결하고, 어떤 리소스에 액세스하며, 어떤 작업을 수행하는지 제어할 수 있도록 지원합니다.▶오스제로(Auth0) - 아이덴티티 보안 플랫폼 자세히보기Auth0는 향상된 사용자 경험과 사용자 및 AI 보안이 통합적으로 고려된 고객 아이덴티티 플랫폼입니다. 인증 및 권한 부여를 간소화하여 개발팀에 새로운 차원의 편의성을 제공해 고객 ID에 대한 유연하고 효율적이며 안전한 접근 방식을 제공합니다. Okta, Auth0 플랫폼에 대한 문의사항은 공식 파트너사인 클라우드네트웍스로 연락 부탁드립니다. 

오라클 가상화(Oracle Virtualization)는 기존의 독점적 서버 가상화 솔루션을 대체할 수 있는 고성능, 비용 효율적이며 오픈소스 기반의 대안입니다. 오라클 가상화는 입증된 엔터프라이즈급 서버 가상화 솔루션으로, KVM 가상화 및 관리 기능과 내장된 재해 복구 기능을 라이선스 비용 없이 제공합니다. 또한 자동화 기능, 무중단 업데이트를 위한 Oracle Ksplice, Oracle Linux까지 모두 하나의 서브스크립션으로 사용할 수 있습니다. 복잡한 라이선싱이 없으며, 여러 소프트웨어 제품을 각각 구매할 필요도 없습니다.☑️오라클 가상화 핵심 구성 요소Oracle Linux KVMOracle Linux KVM은 멀티클라우드 배포에 최적화된 성능과 보안을 제공합니다. 기존에 배포된 Oracle Linux 시스템을 KVM 호스트로 전환하여 사용할 수도 있고, Oracle Linux 기반 설치에서 처음부터 KVM 구성을 설정할 수도 있습니다. Oracle Linux KVM은 Intel VT-x 및 VT-d 하드웨어 확장을 지원하며, AMD-V 기반 프로세서를 위한 SEV(Secure Encrypted Virtualization) 기능도 포함합니다. Oracle Cloud Infrastructure(OCI)는 기본적으로 Oracle Linux KVM을 사용하기 때문에 워크로드를 Oracle Cloud로 이전하는 작업도 자연스럽게 연계됩니다.Oracle Linux Virtualization Manager데이터센터 관리자는 오픈소스 oVirt 프로젝트 기반으로 구축된 Oracle Linux Virtualization Manager를 사용해 Oracle Linux KVM을 실행하는 여러 호스트를 관리할 수 있습니다. 이 솔루션의 핵심은 ovirt-engine으로, KVM 호스트를 탐색하고 가상화된 데이터센터의 스토리지와 네트워킹을 구성하는 데 사용됩니다. Oracle Linux Virtualization Manager는 현대적인 웹 UI와 REST API를 제공하며, VM 수·호스트 수·클러스터·스토리지 등의 배포 현황을 포함해 엔티티 상태와 주요 성능 지표를 대시보드로 시각화합니다.☑️유연한 지원 옵션 및 더 큰 가치 제공오라클 가상화에 대한 지원은 Oracle Linux Premier Plus Support subscription을 통해 제공됩니다. 해당 지원 구독을 사용하면 시스템은 물리 또는 가상 인스턴스 어느 형태로든 운영할 수 있으며, 모두 단일 구독 가격에 포함됩니다. 사용자는 Oracle Linux KVM을 호스트에서 실행하고, 필요한 만큼 Oracle Linux 게스트 인스턴스를 추가 비용 없이 운영할 수 있습니다.오라클 가상화는 데이터센터에서 워크로드를 관리하고 실행하기 위해 필요한 핵심 기능을 모두 포함합니다. Oracle Linux Premier Plus Support를 통해 Oracle Virtualization뿐 아니라 훨씬 더 많은 기능에 대한 지원을 제공합니다.Oracle Linux Premier Plus Support: 오라클 가상화 주요 속성·  중앙 집중형 컴퓨트 관리 : 호스트, VM, VM 템플릿 전체를 단일 화면(single pane of glass)에서 관리할 수 있습니다.·  Oracle Virtualization 스케줄링 정책 : 스케줄링 정책을 통해 자동으로 VM을 분산해 로드밸런싱 또는 전력 절감에 활용할 수 있습니다.·  VM 고가용성, 라이브 마이그레이션, 스토리지 라이브 마이그레이션 : 보안이 강화된 라이브 마이그레이션을 통해 계획된 유지보수 시 서비스 중단을 줄일 수 있으며, 실행 중인 VM을 다른 서버로 즉시 이동해 리소스를 확장할 수 있습니다. 또한 실행 중인 VM의 가상 디스크를 스토리지 라이브 마이그레이션 기능으로 이동할 수 있습니다.·  광범위한 운영체제 지원 : Oracle Linux, Red Hat Enterprise Linux, AlmaLinux, Rocky Linux, SUSE Linux, Ubuntu, Microsoft Windows, Oracle Solaris for x86 등 다양한 게스트 OS를 지원합니다.·  VM Affinity 규칙 : 두 개 이상의 VM이 같은 호스트에 배치되지 않도록 설정하는 anti-affinity 규칙을 지원합니다.·  가상화 관리용 역할 기반 접근 제어(RBAC) : 역할에 따라 서로 다른 권한을 부여해 필요한 작업만 수행하도록 하고, 감사 기능도 제공합니다.·  Ksplice 기반 무중단 패치 : 커널과 유저 공간 라이브러리를 중단 없이 패치할 수 있는 Ksplice를 통합합니다.·  중앙 집중형 스토리지 관리 : 스토리지 도메인(NFS/iSCSI/FC/Local)과 VM 가상 디스크를 Oracle Linux KVM 컴퓨트 노드 전체에서 생성·관리합니다.·  중앙 집중형 네트워크 관리 : 데이터, 관리, 라이브 마이그레이션 트래픽을 위한 VLAN 기반 논리 네트워크 구성 및 KVM 노드에 연결합니다.Oracle Linux Premier Plus Support: 쿠버네티스스 및 컨테이너 서비스·  Oracle Cloud Native Environment(Oracle CNE) : CNCF가 정의한 오픈소스 기반 프로젝트들로 구성된 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발/관리 통합 제품군입니다. 엔터프라이즈급 지원을 포함해 마이크로서비스 오케스트레이션을 위한 단순화된 프레임워크를 제공합니다.·  Standalone Container Runtime : Podman을 사용해 OCI(Open Container Initiative) 호환 컨테이너를 경량 방식으로 실행 및 관리합니다. Oracle Linux Premier Plus Support: 관리 서비스·  Oracle Linux Automation Manager : 조직 내 사용자들이 인프라 자동화 작업을 생성·공유·관리할 수 있도록 지원합니다.·  OS Management Hub : Oracle Linux Virtualization Manager, Oracle Linux KVM 서버, Oracle Linux VM의 라이프사이클 관리를 단순화합니다.Oracle Linux Premier Plus Support: 고가용성(HA) 서비스·  Oracle Clusterware : Oracle Linux VM이 Oracle Virtualization 위에서 실행될 때 고가용성을 제공합니다. ·  Corosync & Pacemaker : 여러 Linux 노드에서 실행되는 서비스에 대한 지속적인 액세스를 보장하는 HA 클러스터 구성에 사용합니다.☑️오라클 가상화로 간소화된 마이그레이션기존 VM을 Oracle Virtualization으로 개별 또는 일괄 마이그레이션할 수 있으며, 자동화된 솔루션도 제공됩니다.· 오픈소스 virt-v2v 유틸리티가 Oracle Linux Virtualization Manager에 통합되어 타 하이퍼바이저에서 Oracle Linux KVM으로 VM을 쉽게 이동 가능하며, 이 과정에서 스토리지 변환도 수행됩니다.· OVF 및 OVA 형식의 VM 가져오기/내보내기 기능을 제공합니다. Oracle Virtualization Professional Services 팀은 VM 마이그레이션에 풍부한 경험을 가지고 있으며, 고객 맞춤형 솔루션이나 파트너 솔루션을 통한 이전도 지원합니다.▶오라클 리눅스(Oracle Linux) 자세히보기Oracle은 온프레미스, 클라우드 및 엣지에서 애플리케이션을 배포, 최적화 및 관리하는 데 필요한 모든 것을 갖춘 Linux를 고유하게 제공합니다. 보다 안전하고 관리하기 쉬우며 클라우드 규모의 까다로운 워크로드에 맞게 조정되었습니다. 자동화, 가상화, 관리, 고가용성, 클라우드 네이티브 도구, Kubernetes 등이 모두 포함되어 단일 Premier Support 구독으로 지원됩니다.클라우드네트웍스는 전담팀을 통해 오라클 리눅스의 구축 및 기술지원 서비스를 제공합니다. 오라클 리눅스 지원 서비스에 문의사항은 공식 파트너사인 클라우드네트웍스로 연락 부탁드립니다.

AI 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 2024년 6.3조 원 규모였던 국내 AI 시장은 2025년 10.5조 원으로, 연간 38.4%의 높은 성장세를 보이고 있습니다. 네이버의 하이퍼클로바X, 삼성전자의 갤럭시 온디바이스 AI, 금융권의 AI 뱅커까지 다양한 산업에서 AI 도입이 활발해지고 있습니다.하지만 AI 서비스를 실제로 운영하는 기업들은 겉으로 드러나지 않는 어려움을 마주하고 있습니다. 특히 대규모 AI 인프라를 운영하는 기업이라면 더욱 그렇습니다.✅기업 AI 서비스 운영, 보이지 않는 문제를 어떻게 해결할까?실제 사례: GPU 1600장 규모 운영의 현실한 기업의 사례를 살펴보겠습니다. 이 기업은 약 1,000~1,500억 원을 투자해 GPU 1600장 규모의 AI 인프라를 구축했습니다. GPU 서버 200대를 운영하는 대규모 환경입니다. 그런데 문제가 있었습니다. 하루에 1~2대씩 장애가 발생했습니다. 복잡한 GPU 클러스터에서 노드를 제거하고 복구하는 데만 30분에서 1시간이 소요됐고, 성능 지연이나 장애가 발생하면 전체 GPU 클러스터 성능에 영향을 미쳤습니다. AI 워크로드는 지연되거나 중단됐고, 재실행이 필요했습니다.일일 장애 비용은 1.4억~2.1억 원에 달했습니다. 장애 원인도 다양했지만, 정작 모니터링 데이터는 부족했습니다. Nvidia DCGM 기반의 오픈소스 모니터링 도구로는 샘플링 방식에 1분 지연이 발생했고, 결국 문제가 발생한 후에야 대응하는 후행적 체제로 24시간 대기 인력을 운영해야 했습니다.AI 워크로드, 왜 이렇게 까다로울까?AI 워크로드는 기존 IT 시스템과는 다른 특성을 가지고 있습니다.· AI 학습 오류가 발생하면 학습이 중단되거나 성능이 저하됩니다. 로그와 모니터링 데이터를 분석해 1차 원인을 파악하고, 데이터 문제를 해결하거나 모델 및 학습 설정을 조정하고, 인프라와 소프트웨어 환경을 점검한 후 재학습과 검증을 진행해야 합니다.· AI 추론 오류도 마찬가지입니다. 잘못된 답변이나 결정 장애가 발생하면 데이터 품질, 모델 적응력, 프롬프트 처리, 인프라 문제 등 다양한 원인을 검토해야 합니다.· AI 워크로드 과부하 문제는 더욱 복잡합니다. 대규모 모델 학습, 실시간 추론 요청 급증, 데이터 병목, 비효율적 자원 배분 등이 원인이 될 수 있는데, GPU 부하, 온도, 전력, 메모리 사용량 등 인프라를 실시간으로 모니터링해야만 조기 대응이 가능합니다.GPU 클러스터의 취약점GPU 클러스터는 병렬 분산 처리 구조로 설계되어 있습니다. 8개의 노드가 협력해 작업을 처리하는 구조인데, 이것이 강점인 동시에 약점이기도 합니다. 한 노드의 성능 저하나 장애가 전체 클러스터의 성능 저하와 작업 중단으로 이어질 수 있기 때문입니다. 장애 대응과 복구 프로세스는 복잡하고, 과부하와 작업 효율 사이에서 딜레마에 빠지게 됩니다.AI 인프라는 GPU 과부하, 메모리와 스토리지 부족, 온도, 전력, NvLink, Infiniband 등 복잡한 문제 요소가 많습니다. 하지만 샘플링 기반의 한정적인 가시성으로는 현황 파악과 분석, 대응이 지연될 수밖에 없고, 근본 원인 해결 없이 후행적으로 문제에 대응하게 됩니다.AI 트러블슈팅이 어려운 이유AI 트러블슈팅은 비정형적이고 간헐적인 문제 패턴을 보입니다. AI 데이터, 모델, 인프라 등 복잡한 계층 구조와 복합 원인이 얽혀 있습니다. 실시간으로 변동하는 현황에 비해 샘플링 메트릭, 트레이스, 로그 등 오류 데이터는 한정적입니다. 데이터 드리프트, 입력 데이터 변동, 레이블 오류 등 AI 데이터 품질과 환경 변화도 원인이 될 수 있습니다.이런 상황은 AI 운영에 심각한 문제를 초래합니다. AI 서비스 가시성과 인사이트가 부족해지고, AI 업무의 신뢰성이 저하되며, 비용이 상승해 인프라와 인력에 추가 투자가 필요해집니다.✅해답은 "고정밀 실시간 옵저버빌리티"실시간으로 고성능을 요구하는 복잡한 AI 인프라와 모델을 운영하려면, AI 인프라와 모델 문제를 실시간으로 감지하고 트러블슈팅할 수 있어야 합니다. 지속적인 품질, 성능, 비용 최적화도 필요합니다.샘플링이 아닌 전체 데이터를 실시간으로 수집하는 '고정밀 옵저버빌리티(Full Fidelity Observability)'가 필요한 이유입니다. 전체 데이터를 실시간으로 수집하고 분석해 AI 업무 가시성, 인사이트, 원인 규명이 가능해집니다. 데이터 기반으로 인프라를 모니터링하고 AI 워크로드를 최적화할 수 있습니다.Splunk Observability for AI는 이러한 고정밀 실시간 옵저버빌리티를 구현한 솔루션입니다. GPU 인프라부터 LLM 품질 관리까지, AI 운영의 전 과정을 통합적으로 지원합니다. ✅Splunk Observability for AISplunk는 AI 운영의 복잡한 과제를 해결하기 위해 AI 리소스 및 비용관리, 구축, 검증, 최적화/맞춤화, 불안정성 완화 등 여러 영역을 통합적으로 지원합니다.  GenAI Platform Monitoring : 인프라 모니터링으로 GPU와 TPU를 포함한 AI 인프라를 특화 모니터링하고, 모델 프레임워크, Vector DB, Orchestrator, 모델(SaaS, Local) 등 소프트웨어 플랫폼 컴포넌트도 관리합니다. 리소스 고갈, 트랜잭션 지연과 대기열을 사전에 알람하고, 트랜잭션과 컴포넌트를 연결해 연관 분석과 트러블슈팅을 지원합니다.LLM Platform Monitoring : APM(Application Performance Monitoring)으로는 AI 기반 마이크로서비스를 일반 마이크로서비스처럼 모니터링합니다. Rate, Errors, Duration 등 동일한 측정 방식을 사용하되, Gen-AI 기술을 위해 APM을 확장했습니다. OpenTelemetry 확장(OpenLLMetry, OpenLIT)으로 표준화와 통합을 제공하고, RAG 워크플로우 call graph와 모델, 버전, 토큰 사용 등 시맨틱 컨텍스트를 파악할 수 있습니다.Semantic Quality : Semantic Quality Evaluation은 AI로 AI를 감시하는 기능입니다. 할루시네이션, 답변 적합도, 적대적 답변, 명확성과 간결성 등을 평가하고, 최적의 모델과 버전을 선택할 수 있도록 지원합니다.Agentic AI : Agentic AI 모니터링은 다중 에이전트 간 반복적이고 재귀적인 워크플로우를 파악하고, 에이전트의 맥락을 이해하며, 응답 기반으로 에이전트 안정성을 평가하고 문제 요소를 분석합니다.Cost Management : 비용 관리 측면에서도 AI 서비스는 높은 GPU 사용률과 비결정적이고 높은 비용 변동성을 보입니다. 클러스터별 다중 AI 모델, AI 모델별 다중 상위 사용자를 지원하는 환경에서 개별 트랜잭션, 모델, 서비스를 추적하고, 비용과 사용량 증가를 유발하는 이상치를 식별해 알람하며, 모델 간, 버전 간, 로컬 대 SaaS 모델을 비교해 비용 최적화를 지원합니다.✅AI 서비스 전체를 보는 관점결국 AI 서비스는 인프라만의 문제가 아닙니다. 웹과 모바일 RUM(Real User Monitoring), ThousandEyes, 네트워크 모니터링, 인프라와 클라우드 모니터링, APM, 데이터베이스 모니터링, 로그, 그리고 LLM 모니터링까지 전체 스택을 통합해서 봐야 합니다.Splunk는 Events, Logs, Metrics, Traces를 통합하고, 데이터 분석과 AIOps, 자동화를 제공하는 Observability 플랫폼으로 End-to-end AI 서비스 통합 모니터링을 지원합니다. 보안(SIEM)과도 통합해 AI 모델 보안까지 통합 모니터링과 분석이 가능합니다.AI는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 AI를 안정적으로 운영하고, 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하기 위해서는 보이지 않는 문제들을 실시간으로 파악하고 대응할 수 있는 체계가 필요합니다. GPU 인프라부터 AI 모델, 애플리케이션, 사용자 경험까지 전체를 아우르는 통합 모니터링이 바로 그 시작점입니다. Splunk Observability for AI를 통해 AI 운영의 안정성을 확보하세요!▶ 스플렁크(Splunk)  자세히보기Splunk는 데이터 접근성을 개선하고, 데이터 기반 인사이트를 확보하고, 데이터 사일로를 제거할 수 있는 AI 기반 통합 보안 및 옵저버빌리티 플랫폼입니다. 업계 최고 수준의 데이터 플랫폼, 고급 분석, 자동화된 조사 및 대응을 통해 비지니스를 보호하고 보안 운영을 강화할 수 있으며, 기업 전체에 대한 옵저버빌리티로 모든 성능 문제가 비지니스에 미치는 영향을 파악하고 더욱 빠르게 해결할 수 있습니다. 클라우드네트웍스는 빅데이터 분야의 전문성을 기반으로 스플렁크 플랫폼의 구축과 기술 지원을 전문으로 하는 전담팀을 운영하고 있습니다. 스플렁크 도입 및 활용에 대한 문의사항은 공식 파트너사인 클라우드네트웍스로 연락 부탁드립니다. 

글로벌 아이덴티티 플랫폼 기업 옥타(Okta)가 2025년 Gartner "Magic Quadrant for Access Management"에서 리더로 선정되었습니다.가트너는 액세스 관리(Access Management)를 웹 애플리케이션과 API 환경에서 인증(Authentication), 권한부여(Authorization), 싱글사인온(SSO), 적응형 액세스(Adaptive Access) 기능을 제공하는 도구로 정의하며, 옥타는 이 영역에서 9년 연속 리더로 평가받았습니다.이번 평가에서 옥타는 워크포스, 고객, 비휴먼 아이덴티티(NHI) 등 다양한 사용 사례 전반에 걸쳐 SaaS 기반 AM 제품을 제공하고 있으며, 거의 모든 산업군에서 글로벌 고객 기반을 확보하고 있는 점이 언급되었습니다. 또한, 에이전틱 AI(agentic AI) 관리 기능 강화, 사전 구성된 오케스트레이션 워크플로, 디바이스 기반 싱글사인온(Device-bound SSO) 등이 최근 업데이트됐으며, 위험 탐지 고도화·계정 탈취(account takeover) 탐지 향상 등도 로드맵에 포함되어 있습니다.☑️가트너가 주목한 옥타의 핵심 역량가트너 매직 쿼드런트는 IT 업계에서 가장 권위 있는 시장 분석 리포트 중 하나입니다. 이번 2025년 평가에서는 13개 벤더를 15개 기준으로 평가했으며, 옥타는 실행 능력(Ability to Execute)과 비전 완성도(Completeness of Vision) 두 축에서 높은 평가를 받았습니다.1. 글로벌 시장 인지도와 강력한 파트너 생태계가트너 리포트에 따르면, 옥타의 가장 큰 강점은 글로벌 시장에서의 높은 인지도와 강력한 파트너 네트워크입니다. 전 세계 거의 모든 산업군에 걸쳐 고객 기반을 보유하고 있으며, 독자적인 고객 온보딩 프로세스를 통해 빠른 구축과 안정적인 운영을 지원합니다.2. 산업별 맞춤형 솔루션옥타는 다양한 산업군에 특화된 사전 구축 통합 기능과 커스터마이징 가능한 워크플로우를 제공합니다. 각 산업의 고유한 요구사항과 규제를 충족할 수 있도록 설계되어, 금융, 의료, 제조, 유통 등 어떤 산업에서도 효과적으로 활용할 수 있습니다.3. 모든 사용자 유형 지원옥타는 직원(Workforce), 고객(Customer), 그리고 비인간 ID(Nonhuman Identity) 등 모든 유형의 사용자를 아우르는 접근 관리 솔루션을 제공합니다. 특히 애플리케이션 개발 시나리오에서 탁월한 지원 능력을 보이며, 개발자 친화적인 환경을 제공합니다.4. 시장 트렌드에 발맞춘 마케팅 실행력옥타는 제품 기능을 단순히 나열하는 것을 넘어, 시장 트렌드와 고객 니즈에 맞춰 메시지를 전달하는 데 강점을 보입니다. 이는 고객이 솔루션의 가치를 명확히 이해하고 비즈니스에 적용할 수 있도록 돕습니다.​▶ 가트너 리포트 전문 확인하기☑️옥타 - 접근 관리(Access Management) 솔루션 가트너가 평가한 옥타의 강점은 실제 제품에서 구체적으로 구현됩니다.Okta - Okta Workforce Identity Cloud직원과 파트너를 위한 통합 ID 관리 플랫폼입니다. 단일 로그인(SSO)으로 수천 개의 애플리케이션에 한 번의 인증으로 접근할 수 있으며, 다중 인증(MFA)과 적응형 접근 제어를 통해 보안을 강화합니다. 사전 통합된 7,000개 이상의 앱 연동을 지원하기 때문에 기존 IT 환경과 빠르게 통합할 수 있습니다. 금융권의 엄격한 규제 환경부터 제조업의 복잡한 시스템 구조까지, 산업별 특성에 맞춰 유연하게 구성할 수 있습니다.Auth0 - Okta Customer Identity Cloud고객 대상 서비스를 구축할 때 필요한 ID 관리 기능을 제공합니다. Auth0 플랫폼을 기반으로 개발자가 빠르게 인증 기능을 구현할 수 있도록 지원하며, 사용자 경험을 해치지 않으면서도 강력한 보안을 적용할 수 있습니다. 최근에는 에이전틱 AI 관리 기능을 추가해, AI 에이전트를 안전하게 구축하고 전체 라이프사이클을 관리할 수 있도록 했습니다. 이는 AI 기술을 활용하는 기업들에게 ID 보안의 새로운 기준을 제시합니다.통합과 확장의 용이성옥타는 벤더 중립적인 입장을 유지합니다. 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 등 어떤 환경에서든 기존 인프라와 자연스럽게 통합되며, 개방형 API와 사전 구축된 통합 옵션으로 확장이 용이합니다. 모든 제품이 SaaS 기반으로 제공되기 때문에 별도의 서버 구축 없이 빠르게 도입할 수 있고, 최신 보안 기능이 자동으로 업데이트됩니다. 디바이스 기반 SSO, 오케스트레이션 워크플로 등 최신 기능들도 즉시 활용할 수 있습니다.​▶옥타(Okta) - 제품정보 자세히보기 Okta, Auth0 플랫폼에 대한 문의사항은 공식 파트너사인 클라우드네트웍스로 연락 부탁드립니다.