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"취약점 발견이 끝 아냐"…레드햇이 제시한 보안 전문가 역할

인공지능(AI)으로 취약점 찾는 속도가 빨라질수록 관련 정보 공개 시점과 대응 방안에 신중해야 한다는 주장이 나왔다. 레드햇은 기업 보안 담당자가 취약점 정보를 일정 기간 제한적으로 공유하는 보안 엠바고와 조율된 취약점 공개 절차를 구축해야 한다고 3일 밝혔다. 취약점 발견은 보안 대응의 첫 단계다. 전문가가 실제 결함인지 검증하고 영향 범위를 평가한 뒤 수정 사항과 대응 지침을 마련해야 한다. 지원 중인 여러 버전에서 수정 사항이 정상적으로 작동하고 새로운 문제를 일으키지 않는지 확인하는 작업도 필요하다. 공개 유예 기간은 이런 대응을 준비하기 위한 시간이다. 정보를 무기한 감추는 조치가 아니라 개발자와 공급업체가 수정 사항을 마련하고 운영자가 대응할 수 있도록 정한 짧은 기간이라는 설명이다. 합의한 날짜보다 먼저 악용 방법이 공개되거나 코드 변경을 통해 취약점이 드러나면 준비할 기회가 사라질 수 있다. 레드햇은 공개 계획이 무너지면 그 부담이 현장 담당자에게 돌아간다고 지적했다. 유지 관리자는 쏟아지는 제보를 검토해야 하고 배포 업체는 안전한 업데이트를 준비해야 한다는 설명이다. 운영 담당자는 영향을 받는 시스템을 찾아 촉박한 시간 안에 변경 작업을 수행해야 한다. 이런 부담은 소규모 오픈소스 프로젝트에서 더 크게 나타나는 것으로 전해졌다. 전담 보안 인력이 있는 대기업과 달리 소수 또는 한 명의 유지 관리자가 운영하는 프로젝트도 있어서다. 중복된 문제나 실제 악용 가능성이 낮은 제보가 늘면 중요한 취약점을 검증하고 수정할 시간이 줄어들 수 있다. 이에 레드햇은 취약점 위험 수준에 따라 공개 방식도 달리해야 한다고 제안했다. 심각도가 낮은 문제는 공개적으로 논의할 수 있지만 실제 악용 가능성이 있는 중대한 결함은 수정 사항을 준비하는 동안 제한적으로 공유해야 할 수 있다. 세부 정보가 이미 공개됐다면 수정이 끝나지 않았더라도 보안 담당자에게 신속히 알려야 한다는 설명이다. 기업 지원 방식도 달라져야 한다는 제언도 나왔다. 오픈소스 프로젝트에 패치 일정을 요구하는 데 그치지 않고 유용한 기술 정보를 제공하고 검증과 코드 검토·테스트에 직접 기여해야 한다는 설명이다. 이 과정에서 유지 관리자에게 과도한 문의를 보내 부담을 더하지 않는 것도 중요하다는 점도 언급됐다. 에밀리 폭스 레드햇 포트폴리오 보안 아키텍트는 "취약점 대응에는 조율이 필요하고, 생태계 전체에 걸친 진정한 조율에는 사람 사이의 신뢰가 필요하다"고 밝혔다.

2026.11.03 10:08김미정 기자

[인터뷰] 급증하는 AI 해킹…한국 강점 살린 '정책 기반 보안 자동화' 서둘러야

인공지능(AI) 발전과 맞물려 국내 주요 기업, 조직에서 해킹 사고가 잇따르는 가운데 IT 운영과 보안 대응 자동화 체계를 강화해야 한다는 제언이 나왔다. 전통적인 인프라 보안 역량은 높지만 플랫폼 관리와 개발 과정의 자동화는 상대적으로 부족한 만큼 기존 보안 정책 수립 역량을 활용해 인공지능(AI) 시대에 맞는 운영 체계를 구축해야 한다는 분석이다. 빈센트 칼데이라 레드햇 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 27일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 '레드햇 서밋: 커넥트 2026' 현장에서 한국의 보안 환경을 평가하고 대안으로 '정책 기반 자동화'를 제시했다. 그는 "한국은 전통적인 인프라 영역에서 강력한 보안 문화를 갖추고 있으며 시스템 설계와 인프라를 검토하는 체계도 잘 마련돼 있다"며 "다만 한국과 비슷한 수준의 인프라를 갖춘 다른 국가들은 자동화를 훨씬 더 적극적으로 도입하고 있는 만큼 플랫폼 관리와 개발 영역에서도 자동화를 확대할 필요가 있다"고 말했다. 그러면서 "특히 플랫폼 엔지니어링이 실무 관행으로 충분히 자리 잡지 못했다"며 "기술 자체보다는 조직 문화와 업무 방식 문제가 최근 급증한 보안사고의 원인일 가능성이 있다"고 분석했다. "한국의 섬세한 정책 설계 역량, 보안 자동화에 활용해야" 국내 상황에 맞춰 칼데이라 CTO가 제시한 해법은 '정책 기반 자동화(Policy-driven automation)'다. 기존 프로세스 기반 자동화가 사람이 수행하던 업무 절차를 그대로 시스템에 옮기는 방식이라면 정책 기반 자동화는 조직이 준수해야 할 보안·운영 기준을 먼저 정의하고 시스템이 이를 지속적으로 충족하도록 하는 접근법이다. 그는 "한국은 정책을 매우 구체적으로 정의할 수 있는 역량을 갖추고 있다"며 "사람의 업무 절차를 그대로 자동화하기보다 정책에 따라 시스템이 작동하도록 만드는 방식이 더 적합할 수 있다"고 설명했다. 기존의 엄격한 보안 정책 수립 역량을 자동화 체계 구축에 활용할 수 있다는 의미다. AI 에이전트 운영에서도 이러한 정책 중심 접근이 중요하다고 강조했다. AI가 생성하는 결과를 사람이 일일이 검증하는 방식은 대규모 운영에 한계가 있다는 설명이다. 빈센트 칼데이라 CTO는 "AI가 생성하는 모든 결과를 사람이 검증하는 것은 현실적으로 어렵고, AI 시스템을 도입하는 가치도 떨어뜨린다"며 "사람은 AI 시스템의 목표와 행동 범위를 정의하고, 안전장치가 효과적으로 작동하는지 평가하는 역할을 맡아야 한다"고 말했다. 이어 "사람이 개별 작업을 승인하는 '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)'에서 시스템 전반을 감독하는 '휴먼 온 더 루프(Human-on-the-loop)'로의 전환이 필요하다"고 덧붙였다. 제로데이 공격 불가피…패치 넘어 피해 확산 막아야 빈센트 칼데이라 CTO는 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 취약점을 발견한 뒤 개별 기업이 패치하는 기존 방식만으로는 대응하기 어렵다고 지적했다. 방대한 오픈소스 라이브러리에서 발생하는 취약점을 공동으로 분석하고, 실제 악용 가능성에 따라 대응 우선순위를 정하는 체계가 필요하다는 설명이다. 레드햇은 이를 위해 IBM과 함께 오픈소스 공급망 보안 체계 '라이트웰(Lightwell)'을 추진하고 있다. 여러 기업에서 발견된 취약점 정보를 모아 위험도를 평가하고, 대응 우선순위에 따라 보안 수정 사항을 마련해 오픈소스 커뮤니티와 공유하는 방식이다. 이를 통해 기업별 중복 대응을 줄이고 취약점 해결 속도를 높이는 것이 목표다. 레드햇은 라이트웰 참여 기업을 대상으로 잠재적 취약점 정보를 확보한 뒤 관련 오픈소스 라이브러리에 수정 사항을 반영하기까지의 초기 서비스 수준 목표를 14일로 설정했다. 칼데이라 CTO는 "14일은 취약점 노출 위험과 실제 대응 가능성 사이의 균형을 고려한 기간"이라고 설명했다. 실제로 취약점 패치 속도를 아무리 높이더라도 알려지지 않은 제로데이 공격까지 완전히 막을 수는 없다는 것이 그의 판단이다. 따라서 취약점을 신속하게 수정하는 동시에 공격 가능성을 사전에 줄이고 침해가 발생하더라도 피해가 확산되지 않도록 대비해야 한다고 강조했다. 이를 위한 대응 원칙으로 공격 표면 축소, 소프트웨어 공급망 보호, 심층 방어 등 세 가지를 제시했다. 불필요한 소프트웨어 구성요소를 제거해 공격받을 수 있는 범위를 줄이고, 개발·배포 과정에서 소프트웨어의 무결성을 검증하는 방식이다. 또한 개별 시스템과 AI 에이전트의 접근 권한 및 실행 환경을 격리해 침해가 다른 시스템으로 확산되는 것을 막아야 한다고 설명했다. 취약점 대응 우선순위 역시 단순한 위험도 점수에 의존하기보다 실제 운영 환경에서 악용될 가능성을 기준으로 판단해야 한다고 덧붙였다. 칼데이라 CTO는 AI 기반 보안 체계를 구축할 때 특정 외부 모델에 대한 의존도도 고려해야 한다고 조언했다. 앤트로픽의 AI 모델 '미토스(Mythos)'를 언급하며 최근 다양한 AI 모델이 강력한 성능을 보여주지만 조직 내부에서 통제할 수 없는 단일 모델에 전체 소프트웨어 공급망 보안을 의존해서는 안 된다"고 말했다. 이어 "외부 AI모델은 제공업체가 자체적인 사업적 결정을 내릴 수 있고 소속된 국가 규제를 받기도 한다"며 "대표적으로 올해 초 발생했던 미토스 서비스 제한은 정치적인 문제가 아니라 IT 보안 관점에서 기술 주권이 왜 중요한지 보여주는 사례"라고 강조했다.

2026.10.28 11:08남혁우 기자

"AI 확산 속 보안·인프라 병행 필수"…레드햇, 오픈소스 기반 3대 통합 로드맵 발표

레드햇이 인공지능(AI) 도입과 보안 강화, IT 인프라 현대화를 동시에 추진하기 위한 오픈소스 기반 기술 전략을 제시했다. 레드햇은 27일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 '레드햇 서밋: 커넥트 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 기업 IT 관계자 등 500여명이 참석했으며, AI와 보안, 인프라 운영을 주제로 기술 발표와 국내 고객 사례 공유가 진행됐다. 기조연설을 맡은 빈센트 칼데이라 레드햇 아시아태평양(APAC) 최고기술책임자(CTO)는 기업들이 AI 도입 속도를 높이면서도 보안 위협에 대응하고 기존 인프라를 안정적으로 전환해야 하는 과제에 직면했다고 진단했다. 특히 추가 인력이나 운영 위험을 늘리지 않으면서 여러 기술 과제를 해결하기 위해서는 AI와 보안, 인프라 현대화를 통합적으로 접근해야 한다고 강조했다. 칼데이라 CTO는 "AI 시대의 IT 경쟁력은 기술을 얼마나 빨리 도입하느냐보다, 보안과 안정성을 지키면서 얼마나 확실하게 실행하느냐에 달려 있다"며 "레드햇은 오픈 하이브리드 클라우드 플랫폼을 통해 기업이 AI와 인프라 현대화를 하나의 전략 안에서 추진할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다. 국내 고객 사례로는 한전KDN의 전력망 운영 시스템 전환 전략이 소개됐다. 배선준 한전KDN 차장과 박준완 한국레드햇 전무는 레드햇 오픈시프트 기반의 K-SCADA 전환 전략을 발표했다. SCADA는 감시 제어 및 데이터 수집의 약자로 전력 설비 등을 원격으로 감시하고 제어하는 시스템이다. 서비스 중단을 최소화하는 안정적인 운영이 필수적이다. 한전KDN은 이번 발표에서 기존 전력 IT 시스템을 클라우드 네이티브 환경으로 전환하는 과정과 함께 외산 기술 종속 및 노후 인프라의 한계를 극복하기 위한 접근 방식을 공유했다. 보안 분야에서는 AI 확산에 따른 사이버 위협에 대응하기 위한 레드햇의 다층 방어 전략이 다뤄졌다. 최원영 한국레드햇 전무는 AI를 활용한 취약점 악용 속도가 빨라지는 상황에서 제품 전반에 보안 기능을 적용하는 다층 방어 체계를 설명했다. 고객이 지정한 환경에 맞춰 보안 패치를 제공하는 '라이트웰(LightWell)'도 소개했다. 이 밖에도 기업의 AI 전환을 위한 차세대 플랫폼과 레드햇 AI 활용 방안, 실습 중심의 기술 세션 등이 마련됐다. 참석자들은 AI 서비스 구축과 인프라 운영에 필요한 기술을 살펴보고 실제 적용 사례를 공유했다. 김경상 한국레드햇 사장은 "지금 기업들은 AI 도입과 보안 강화, 인프라 현대화를 동시에 해내야 하는 과제에 직면해 있다"며 "레드햇은 국내 기업들이 오픈소스를 기반으로 기술 종속에서 벗어나 AI 시대의 혁신을 실행할 수 있도록, 고객 및 파트너와 함께 오픈소스 혁신 생태계를 넓혀 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.27 13:46남혁우 기자

[ZD브리핑] 최대 실적 SK하이닉스‧삼성전자…주가 견인할까

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] SK하이닉스, LG전자, 삼성전자 등 전자‧반도체 3분기 실적 발표 이번 주 국내 전자와 반도체 업계가 3분기 실적을 발표합니다. 28일 오전에는 SK하이닉스, 오후에는 LG전자가 실적을 발표할 예정입니다. 삼성전자는 29일 확정 실적을 공개합니다. SK하이닉스는 70조원대 영업이익을 거둘 것으로 예상됩니다. SK하이닉스의 3분기 실적 컨센서스는 매출 98조 2257억원, 영업이익 76조 9640억원입니다. 삼성전자는 최근 잠정실적 발표에서 3분기 매출 195조원, 영업이익 107조 4000억원을 기록했다고 밝힌 바 있습니다. 역대 최대 분기 실적이었습니다. 업계는 국내 메모리 기업의 호실적에도 'AI 거품론' 우려를 거두지 못하고 있습니다. 삼성전자와 SK하이닉스 양사가 제시할 향후 사업 전망에 주목하고 있습니다. LG전자의 3분기 잠정실적은 매출 23조 8270억원, 영업이익 7818억원입니다. 주요 중후장대 기업들의 올해 3분기 실적 발표도 예정돼 있습니다. ▲ 26일 HD현대마린솔루션, HD건설기계 ▲27일 HD현대일렉트릭, 한화오션, 한화시스템 ▲28일 SKC, HD한국조선해양 및 HD현대중공업, HD현대 ▲29일 삼성SDI, .SK이노베이션, 한화솔루션, 현대자동차, OCI홀딩스, 한화에어로스페이스 ▲30일 기아 등이 실적발표 컨퍼런스콜을 열고 3분기 실적 현황과 4분기 실적 전망을 공유합니다. 현대자동차와 기아가 각각 29일과 30일 올해 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 진행합니다. 에프앤가이드가 집계한 양사의 합산 영업이익 예상치는 4조 9002억원으로 전년 동기보다 22.5% 증가한 수준입니다. 현대차는 2조 4915억원으로 1.8% 감소하고, 기아는 2조 4087억원으로 64.7% 증가할 전망입니다. 현대차는 파업에 따른 생산 차질과 환율 부담, 기아는 판매 확대에 따른 이익 회복과 전기차 비중 증가에 따른 수익성 변화로 인한 결과로 분석됩니다. 지난해 관세 충격에 따른 기저효과를 제외한 이익 개선 정도와 함께 4분기 생산 정상화·신차 효과, 관세 비용과 원재료비, 하이브리드·전기차 판매 전략에 대한 설명이 주목됩니다. 주요 IT서비스 기업도 이번 주 잇따라 3분기 실적을 발표합니다. 삼성SDS는 오는 29일 오후 2시, LG CNS는 30일 오전 10시 30분, 현대오토에버는 같은 날 오후 3시에 각각 실적을 공개할 예정입니다. 사흘 사이 3사 실적이 연이어 공개되는 만큼 업계 전반의 흐름을 가늠할 수 있을 전망입니다. 과기정통부-방미통위 국정감사 마무리 이달 6일 시작된 국회 국정감사가 반환점을 돌아 이번 주에 마칩니다. ICT 분야를 다루는 국회 과학기술정보방송통신위원회는 23일 과기정통부 등을 대상으로 하는 종합감사로 감사 일정을 마치게 됩니다. 과방위 감사 일정을 살펴보면 먼저 20일에 국가과학기술연구회를 비롯한 과학기술 관련 공공기관 대상 감사가 진행됩니다. 이후 자료기일을 거쳐 이틀 간의 종합감사가 진행됩니다. 22일에는 방송미디어통신위원회와 방송미디어통신심의위원회가 열립니다. 지난 12일 여야 의원 간의 정쟁이 극에 달해 많은 질의가 오가지 못한 뒤 열흘 만에 열리는 종합감사라 여러 질의가 오갈 것으로 보입니다. 23일 열리는 과학기술정보통신부, 원자력안전위원회, 우주항공청 대상 감사에서는 앞서 6일 감사에서 제기된 질의에 대해 다시 정리하는 논의가 오갈 것으로 보입니다. 우아한테크콘퍼런스, 경기게임커넥트…애플, 29일 OLED 맥북 프로 공개 배달의민족 운영사 우아한형제들이 28일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '우아한테크콘퍼런스 2026'을 개최합니다. 올해로 7회째를 맞은 이번 행사는 '멈추지 않는 도시를 만드는 기술'을 주제로 인공지능(AI)·머신러닝, 데이터, 로봇 등 40개 세션을 진행합니다. 배민 실무자들이 실제 서비스에 적용한 AI 기술과 자율주행 배달로봇 운영 경험 등을 공유할 예정입니다. 참가자들이 실무자와 직접 소통할 수 있는 멘토링 프로그램도 마련됩니다. 경기도가 주최하고 경기콘텐츠진흥원이 주관하는 '경기게임커넥트(G-Game Connect) 2026 행사'가 오는 27일 판교경기창조경제혁신센터 국제회의장에서 개최됩니다. 이 행사는 이날 오전 10시부터 오후 5시까지 열리며 플레이엑스포(PlayX4) 후속지원 프로그램으로 꾸밉니다. 행사 주요 내용은 비지니스상담회와 게임세미나, 취업상담회 및 직무 토크쇼, 취업상담회, 게임시연, 가상융합 부스 운영, 경기게임아카데미 연계 네트워킹 등이며, 게임시연부스 총 30개팀 포함 120개 이상 참가사들이 비즈니스 상담회에 참여할 예정이라고 경기콘텐츠진흥원 측은 전했습니다. 오는 29일 제17회 대한민국 대중문화예술상 시상식이 개최됩니다. 올해로 17회를 맞이한 대중문화예술상은 대중문화예술인과 대중문화산업 종사자의 노력과 성과를 격려하고, 대중문화예술인들의 사회적 위상과 창작 의욕을 높이기 위해 마련된 대중문화예술 분야 정부 포상입니다. 애플이 한국시간 오는 29일 새벽 2시 OLED 맥북 프로를 공개할 예정입니다. 애플 맥북 시리즈에 OLED를 적용하는 것은 이번이 처음입니다. 지난 2024년 처음 출시한 OLED 아이패드 프로 판매 부진과 최근 메모리 값 상승으로 애플이 IT 제품에 OLED를 적용하는 속도가 늦어질 수 있다는 '속도조절론'이 최근 부상했습니다. OLED 맥북은 노트북이어서 생산성 면에서 OLED 아이패드와 다른 평가를 받을 수 있다는 기대도 있습니다. 오라클 AI월드 2026 개최…깃허브 유니버스 2026 개최 오라클은 오는 25일부터 28일(현지시간)까지 미국 라스베이거스 베네시안 컨벤션 & 엑스포 센터에서 연례 글로벌 기술 컨퍼런스 '오라클 AI 월드 2026'을 개최합니다. 마이크 시실리아 최고경영자(CEO)와 클레이 마고요크 CEO가 기조연설에 나서 기업용 AI 전략을 소개합니다. AI 데이터베이스(DB)와 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI), AI 데이터 플랫폼(DP) 등 핵심 기술을 중심으로 기업 AI 활용 방안과 글로벌 고객 사례를 공유할 예정입니다. 조호는 오는 26일 서울 강남구 알로프트 서울 강남에서 '조호 미디어 브리핑 2026'을 열고 한국 시장에서의 사업 현황과 향후 방향을 공유하고 기업의 AI 도입과 디지털 전환을 지원하는 주요 제품과 기술을 소개할 예정입니다. 주요 주제는 조호의 지역 사업 성장 및 서울 유저 컨퍼런스, 한국 시장 주요 제품과 최신 업데이트, 기업을 위한 에이전틱 AI와 조호의 AI 차별점, 글로벌 진출 기업을 위한 핵심 디지털 전환 플랫폼 등입니다. 레드햇은 오는 27일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스 하모니볼룸(LL층)에서 '레드햇 서밋: 커넥트 2026 서울'을 개최합니다. '모든 가능성은 오픈에서 시작됩니다'를 주제로 AI 도입부터 보안, 인프라 혁신까지 기업이 마주한 복잡한 IT 과제의 해법을 다룰 예정입니다. 행사는 다양한 고객 사례와 기술 세션, 핸즈온 랩으로 구성되며, 오픈소스 기술 기반의 최신 트렌드와 실무에 바로 활용할 수 있는 인사이트를 공유할 전망입니다. 다쏘시스템은 오는 27일 서울 양재 엘타워 6층 그레이스홀에서 카티아 유저 심포지엄 코리아를 개최합니다. 좌석이 한정된 만큼 사전 등록자를 대상으로 순차적으로 참석을 확정할 예정입니다. 위세아이텍은 오는 27일 오후 2시 유튜브 AI 분석 서비스 '튜밋' 출시 기자간담회를 개최합니다. 튜밋은 크리에이터와 기업 채널 운영자를 위해 유튜브 트렌드 탐색부터 채널 진단, 콘텐츠 기획까지 지원하는 서비스입니다. 매일 유튜브 데이터를 분석해 13개 카테고리별 급상승 키워드와 관련 영상 정보를 제공하고 연동한 채널의 성과와 시청자 반응을 분석합니다. AI 기능 '튜밋PD'는 채널 데이터를 바탕으로 영상 제목과 설명, 태그의 초안과 개선안을 제안합니다. 보고서 자동 생성과 반응 급증 알림 등 채널 운영 업무를 줄이는 기능도 소개할 예정입니다. 깃허브는 오는 28~29일(현지시간) 미국 샌프란시스코 포트메이슨센터에서 연례 개발자 행사 '깃허브 유니버스 2026'을 개최합니다. 이번 행사에서는 사람과 인공지능(AI) 에이전트가 함께 소프트웨어를 개발하는 방식과 관련 기술을 소개합니다. 올해는 개발자가 AI에 작업을 맡기고 결과를 검토하며 전체 개발 과정을 조율하는 역할에 초점을 맞춥니다. 기조연설과 기술 세션, 실습 워크숍 등을 통해 AI 에이전트를 실제 개발 업무에 적용하는 방법을 공유할 예정입니다. AI와 함께하는 미래의료...을지대의료원 의학심포지엄 을지대학교의료원 창립 70주년 기념 의학심포지엄이 10월30일 더 그랜드 롯데 서울에서 열립니다. 이번 심포지엄은 'AI와 함께하는 미래의료'를 주제로, 각 분야의 최고 전문가들과 함께 다가올 미래 의학의 새로운 패러다임을 조망할 예정입니다. 특히 의료 인공지능의 10년 전망과 빅데이터 정책 방향은 물론, 병원 현장의 중증환자 조기인지 시스템, AI 병리 및 영상진단, 그리고 로봇수술에 이르기까지 혁신의 최전선을 한눈에 살펴보는 뜻깊은 시간이 될 것으로 기대됩니다. 국가 COPD 전주기 관리체계 완성을 위한 정책토론회 대한결핵 및 호흡기학회는 서영석 더불어민주당 의원과 공동으로 '대체불가 '숨 쉴 권리', 국가 COPD 전주기 관리체계 완성을 위한 정책토론회'를 오는 10월28일 오후 1시30분 롯데호텔월드에서 개최합니다. 이번 토론회에는 이진국 학회 간행이사(건국대학교병원 호흡기-알레르기내과 교수)와 황용일 보험이사(한림대성심병원 호흡기-알레르기내과 교수)가 주제발표에 나서 ▲COPD 전주기 관리의 시작: 폐기능검사 안착과 환자 관리 인프라 구축 ▲COPD 전주기 관리의 완성: 중증 COPD 환자 치료 접근성 확대에 대해 공유할 예정입니다. 이어 '진단-관리-치료'에 이르는 전주기적 COPD 관리 방안에 대한 토론도 진행됩니다.

2026.10.25 13:56조민규 기자

레드햇-엔비디아, AI 에이전트 보안·추론·인프라 협력 확대

레드햇이 엔비디아와 손잡고 자율형 인공지능(AI) 에이전트 도입을 위한 보안과 운영 기반을 강화한다. 레드햇은 '레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아'를 기반으로 에이전트 보안과 모델 배포를 위한 설계를 엔비디아와 추진한다고 22일 밝혔다. 엔비디아 차세대 인프라 '베라 루빈'도 출시 당일부터 지원한다. 핵심은 에이전트가 작동하는 환경에서 안전성과 통제력을 확보한다는 점이다. 두 기업은 에이전트를 격리된 환경에서 실행하는 오픈소스 기술 '오픈셸' 기반으로 기업용 표준 설계인 '오픈셸 레퍼런스 아키텍처'를 개발하고 있다. 이 설계는 에이전트 행동 범위를 제한하는 안전장치와 실행 중 안전성을 확보하는 기능을 제공한다. 운영자가 에이전트 작동 상황을 파악할 수 있도록 지원하는 것도 목표다. 레드햇은 이를 '레드햇 AI'와 '레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아'의 기본 기능으로 통합하기 위해 엔비디아·오픈소스 커뮤니티와 협력하고 있다. 기업이 에이전트 보안을 공통 운영 원칙으로 적용하도록 지원할 계획이다. 레드햇은 AI 모델 접근 권한 관리와 추론 성능을 개선하는 공동 설계도 마련했다. 모델 사용 요청을 관리하는 AI 게이트웨이와 고성능 추론 기술을 엔비디아의 모델 실행·그래픽처리장치(GPU) 운영 기술에 결합했다. 이를 통해 기업 사용자는 필요한 모델을 직접 탐색하고 이용할 수 있다. 운영자는 사용자별 접근 권한과 요청 속도 제한을 설정하고 사용 권한과 할당량을 관리할 수 있다. 모델 접근 관리와 실제 실행을 분리한 것도 특징이다. 두 기업은 이를 통해 사내 인프라와 클라우드가 혼합된 환경에서 처리 성능을 확보하면서 운영 통제와 비용 배분 기능을 유지하도록 설계했다. 레드햇은 최신 모델 지원도 확대한다. '네모트론 3.5 슈퍼 브이엘' 등을 지원하고 모델 연산 정밀도를 조정하는 양자화 기술을 활용해 정확도를 유지하면서 추론 지연을 줄였다. 하드웨어 분야에서는 베라 루빈 출시 시점에 맞춰 운영체제 지원과 플랫폼 호환성을 제공한다. '엔비디아용 레드햇 엔터프라이즈 리눅스'는 엔비디아 '베라' 중앙처리장치(CPU)도 지원해 에이전트의 작업 처리와 연산 실행을 뒷받침한다. 공동 활용 사례와 표준 설계 등은 시스코와 델 테크놀로지스, 레노버를 포함한 레드햇 파트너 생태계를 통해 제공한다. 존 파넬리 엔비디아 엔터프라이즈 소프트웨어 부문 부사장은 "에이전트가 스스로 자신의 행동 범위를 정해서는 안 된다"며 "이런 통제는 에이전트 외부 런타임과 기반 인프라에서 구현돼야 한다"고 강조했다. 이어 "엔비디아는 레드햇과의 협력을 확대해 안전한 에이전트 런타임과 거버넌스가 적용된 추론, 심층적인 하드웨어 지원을 결합했다"고 덧붙였다.

2026.10.22 17:57김미정 기자

레드햇, 기업 AI 인재 키운다…교육·인증 프로그램 확대

레드햇이 기업의 인공지능(AI) 인재 확보와 실무 역량 강화를 지원하기 위해 AI 교육·인증 프로그램을 확대한다. AI 모델 개발부터 배포·운영까지 전체 과정에 필요한 기술을 교육하고 직무별 학습 과정과 공인 자격증을 제공한다는 구상이다. 레드햇은 기업의 AI 역량 강화를 지원하는 '레드햇 트레이닝·인증' 프로그램을 확대 운영한다고 6일 밝혔다. 프로그램은 AI 애플리케이션 전체 생명주기를 관리하는 교육 과정과 공인 자격증, 실전 사례 기반 학습 등으로 구성됐다. 핵심 과정인 '레드햇 오픈시프트 AI 기반 AI·머신러닝(ML) 애플리케이션 개발과 배포'에선 예측형 AI와 생성형 AI 모델을 대규모로 학습·테스트·배포·모니터링하는 방법을 다룬다. 이달 레드햇 오픈시프트 AI 3.3 버전의 기능을 반영해 교육 과정도 업데이트했다. 교육은 실제 현장에서 AI를 활용하는 데 초점을 맞췄다. 레드햇 공인 강사진은 평균 20년의 IT 경력과 11년의 레드햇 제품 활용 경력을 보유 중이며 실제 프로덕션 환경에서 쌓은 경험과 활용 사례를 교육 과정에 반영한다. AI 실무 역량을 검증하는 자격증 과정도 제공한다. '레드햇 공인 AI 개발자 자격증'은 AI 애플리케이션에 활용되는 머신러닝 모델을 구축하고 배포·관리할 수 있는 역량을 평가한다. 직무와 숙련도에 따른 교육 과정도 운영한다. 데이터 과학자와 AI 전문가, 개발자, 시스템 관리자, 머신러닝운영 엔지니어 등을 대상으로 자율 학습과 실시간 화상 강의, 팀 단위 교육 등을 제공한다. ML옵스와 생성형AI운영 문화·워크플로우, AI 애플리케이션 전체 생명주기 운영 등에 대한 교육도 포함된다. 레드햇은 실제 기업 적용 사례도 확보했다. 독일 방송·디지털 미디어 기업 RTLZWEI는 레드햇 교육을 통해 오픈시프트 AI 활용 역량을 강화하고 AI 모델을 실제 제품으로 전환하는 과정에서 발생하는 기술 문제를 해결했다. 교육 접근성을 높이기 위한 할인 프로그램도 운영한다. '레드햇 오픈시프트 AI 기반 AI·ML 애플리케이션 개발과 배포' 학습 구독 과정은 한정 기간 50% 할인한다. 1년간 교육 과정과 실시간 화상 강의 1회, 시험 및 재응시 각 1회, 100시간 분량의 실습 환경 등을 제공한다. 중소기업 재직자를 대상으로는 오는 12월 초까지 리눅스와 자동화, 컨테이너, AI 분야 교육비를 최대 90% 환급받을 수 있는 프로그램을 운영한다. 구독형 학습 서비스 '레드햇 러닝 서브스크립션 스탠다드'도 오는 12월 31일까지 기업뿐 아니라 일반인과 학생에게 70% 할인된 가격으로 제공할 방침이다.

2026.10.06 15:53한정호 기자

레드햇, 컨테이너 관리 경쟁력 입증…가트너 매직 쿼드런트 리더

레드햇이 기업 컨테이너와 가상머신(VM)·인공지능(AI) 워크로드를 통합 관리하는 기술 경쟁력을 인정받았다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 애플리케이션 플랫폼 '레드햇 오픈시프트'가 '2026 가트너 매직 쿼드런트 컨테이너 관리 부문' 리더로 선정됐다고 14일 밝혔다. 이로써 레드햇은 비전 완성도와 실행 능력을 인정받아 4년 연속 리더 부문에 이름을 올렸다. 레드햇 오픈시프트는 온프레미스 데이터센터부터 퍼블릭 클라우드와 엣지까지 다양한 환경에서 컨테이너와 VM·AI 워크로드를 관리할 수 있는 플랫폼이다. 플랫폼 엔지니어와 운영 조직이 서로 다른 인프라에 배치된 워크로드를 일관된 방식으로 관리하도록 지원한다. 이 플랫폼은 자체 관리형 환경과 완전관리형 클라우드 서비스에서도 동일한 운영 환경을 제공한다. 지원 서비스에는 '레드햇 오픈시프트 온 아마존웹서비스(AWS)'와 '마이크로소프트 애저 레드햇 오픈시프트' '레드햇 오픈시프트 데디케이티드 온 구글클라우드' '레드햇 오픈시프트 온 IBM 클라우드' 등이 포함된다. 레드햇은 '오픈시프트 버추얼라이제이션'을 통해 컨테이너 애플리케이션과 가상화 워크로드를 한 플랫폼에서 운영하고 이전할 수 있도록 지원한다. 기업 IT 조직은 데이터센터와 AWS·애저·구글 클라우드·IBM 클라우드·오라클 클라우드에 걸쳐 단일 운영 파이프라인으로 VM과 컨테이너를 관리할 수 있다. 가트너는 이번 보고서에서 16개 벤더 대상으로 컨테이너 관리 역량과 사업 전략·클라우드 네이티브 실행력을 평가했다. 비전 완성도와 실행 능력을 종합적으로 분석해 현재 전략을 효과적으로 실행하고 미래에도 유리한 입지를 갖춘 기업을 리더로 분류했다. 마이크 배럿 레드햇 하이브리드 클라우드 플랫폼 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "레드햇 오픈시프트는 어떤 인프라 투자 환경에서도 신뢰할 수 있는 기반"이라며 "컨테이너 기능과 플랫폼 엔지니어링을 적절히 조합해 다가올 변화 속도에 대응할 수 있도록 지원한다"고 말했다.

2026.09.14 15:49김미정 기자

레드햇, '레드햇 AI 3.5' 출시…AI 안전·비용 한곳서 관리

레드햇이 기업 인공지능(AI) 서비스를 안전하게 운영하고 성능과 비용을 실시간으로 관리할 수 있는 플랫폼을 내놨다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 환경에서 기업용 AI 워크로드 안전성과 관측성을 강화한 '레드햇 AI 3.5'를 출시했다고 10일 밝혔다. 레드햇 AI 3.5는 '에벌허브'를 통해 AI 모델을 서비스에 적용하기 전에 안전성을 검증한다. 위험도에 따른 안전성 평가를 수행하고 규제 준수 여부를 확인할 수 있는 인증서도 생성한다. 새로운 관측성 대시보드는 AI 모델의 추론 상태와 그래픽처리장치(GPU) 사용률·성능 지표를 실시간으로 보여준다. 일반 사용자도 '쇼백' 대시보드에서 개인별 토큰 사용량을 확인할 수 있어 부서나 이용자별 AI 비용을 투명하게 관리할 수 있다. 레드햇은 AI 인프라 공유를 위한 멀티테넌시 기능도 강화했다. 공유 GPU 환경에서 업무 우선순위에 따라 연산 자원을 배분하며 조직별로 전용 클러스터 제어 환경을 제공해 데이터와 워크로드를 분리하는 식이다. 이 플랫폼은 보안 수준이 높은 기업을 위해 가상머신 단위 격리 기능도 지원한다. 인프라 제공업체는 여러 조직의 AI 환경을 하나의 관리 지점에서 운영하고 업데이트할 수 있다. 이를 통해 각 조직에 독립된 실행 환경 조성이 가능하다. 레드햇은 레드햇 AI 3.5에 기업용 AI 에이전트 개발 기능도 확대했다. '오토RAG'는 기업 내부 데이터 저장소를 AI 에이전트와 연결한다. 다국어 문서 처리와 대화형 테스트 및 문맥 기반 검색도 지원한다. 사용자는 시각화된 파이프라인에서 검색증강생성(RAG) 구성을 점검한 뒤 배포할 수 있다. 이 플랫폼은 코드 검토와 문서 처리·정보 조사 등 기업에서 자주 사용하는 업무를 위한 에이전트 템플릿도 제공한다. 배포 후에는 '추론 시점 확장' 기능이 질문의 복잡도에 맞춰 연산 자원을 조절해 GPU 비용을 줄인다. 조 페르난데스 레드햇 AI 사업부 부사장 겸 총괄 매니저는 "우리는 레드햇 AI 3.5를 통해 IT 리더들이 하이브리드 클라우드 전반에서 AI를 안전하고 통제되며 책임성 있는 엔터프라이즈 AI 아키텍처로 운영하는 데 필요한 운영 제어력과 검증 가능한 신뢰성 및 에이전틱 기반을 제공할 것"이라고 말했다.

2026.09.10 15:06김미정 기자

"AI 정책-운영 간극 줄인다"…레드햇, 오픈소스 프로젝트 '아사고' 출범

레드햇이 인공지능(AI) 정책과 실제 운영 시스템 간극을 줄이기 위한 오픈소스 협업 체계를 구축했다. 레드햇은 AI 안전과 거버넌스 절차를 자동화하는 오픈소스 커뮤니티 프로젝트 '아사고'를 출범했다고 5일 밝혔다. 아사고는 엔지니어링팀과 컴플라이언스팀에 분산된 절차와 도구를 한 워크플로로 연결하는 것을 목표로 한다. 아사고는 기업과 규제기관 AI 거버넌스 정책을 분석한 뒤 이를 실제 시스템에 적용할 수 있는 리스크 통제 체계로 변환한다. 수작업으로 진행되던 정책 해석과 안전 검토 과정을 자동화해 AI 시스템 운영 준비 기간을 수개월에서 수일로 줄인다는 구상이다. 운영 절차는 리스크 매핑과 평가, 완화, 프로덕션 배포 등 네 단계로 이뤄졌다. 우선 조직 정책 요구사항을 미국 국립표준기술연구소 AI 위험관리 프레임워크와 오왑 대규모 언어모델 톱10, IBM AI 리스크 아틀라스 등 검증된 기준에 연결해 실행 가능한 리스크 프로파일로 만든다. 이후 식별된 위험을 토대로 사용 사례별 안전성 시험 시나리오도 자동으로 생성하고 실행한다. 범용 성능 평가에 그치지 않고 실제 운영 과정에서 유해한 행동이 발생할 가능성이 있는지를 중심으로 AI 시스템을 검증한다. 시험 결과가 나오면 안전 가드레일을 포함한 위험 완화 방안을 제안한다. 각 조치가 필요한 이유와 관련 정책 조항, 시험 결과도 기록해 컴플라이언스 담당자와 개발자, 외부 감사인이 동일한 근거를 확인할 수 있도록 돕는다. 검토를 마친 통제 방안은 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에 배포 가능한 구성으로 변환된다. 쿠버네티스와 테라폼, 앤서블용 선언형 구성을 출력해 특정 인프라에 종속되지 않고 여러 클라우드와 온프레미스 환경에 같은 안전 기준을 적용하도록 지원한다. 아사고는 아파치 라이선스 2.0 기반으로 공개된다. 레드햇을 비롯해 브레이브 소프트웨어와 이밸이밸 연합, IBM 리서치, 마이크로소프트, MIT 링컨 연구소, 노스캐롤라이나 주립대, 엔비디아, 앨런 튜링 연구소 등이 프로젝트에 참여한다. 레드햇은 유럽연합(EU) AI법 등 글로벌 AI 규제가 시행되면서 기업이 장기간의 수작업 검토나 통제되지 않은 '섀도우 AI' 운영을 감수하기 어려워졌다고 설명했다. 이에 컴플라이언스팀과 데이터 과학자, 인프라 관리자가 사용할 수 있는 개방형 표준을 마련해 자율 AI 에이전트와 기업용 LLM 안전 통제를 일관되게 운영한다는 방침이다. 스티븐 훌스 레드햇 AI 엔지니어링 부문 부사장은 "기업이 실험 단계의 AI 파일럿에서 장기간 운영되는 자율 에이전트로 전환함에 따라 명확한 운영 가드레일을 마련하는 것이 핵심 인프라 요건이 되고 있다"며 "아사고는 기업의 정책 정의와 실제 운영 중인 에이전트를 자동 연결하는 기업용 AI의 다음 단계를 제시한다"고 밝혔다.

2026.08.05 16:39김미정 기자

레드햇, 취약점 대응 강화…IBM·팔로알토 맞손

레드햇이 IBM·팔로알토네트웍스 손잡고 기업 취약점 대응 체계를 확대했다. 레드햇은 IBM·팔로알토네트웍스와 협력해 오픈소스 소프트웨어(SW)를 비롯한 상용 애플리케이션, 운영기술(OT), 헬스케어 기술 전반에서 기업이 취약점을 조기에 발견하고 신속하게 보호 조치를 적용할 수 있도록 지원한다고 26일 밝혔다. 이번 협력은 팔로알토네트웍스의 가상 패치 기능과 IBM·레드햇의 '프로젝트 라이트웰'을 연계하는 방식으로 추진된다. 네트워크 수준의 빠른 보호 기능과 SW 보안 패치를 결합해 새로 등장하는 위협에 대한 기업 노출을 줄이는 것이 핵심이다. 레드햇은 인공지능(AI)이 취약점 탐지 속도를 크게 높이면서 기업 보안 대응 방식도 바뀌어야 한다고 봤다. AI 기반 공격은 방어자가 패치를 적용하는 속도보다 빠르게 코드베이스 전반에서 보안 취약점을 식별할 수 있어 공급망 전반의 보안 위험을 키우고 있다. 현재 업계에선 기업 보안 생태계는 사후 패치 중심 대응만으로는 한계라는 목소리가 커지고 있다. 이번 협력은 프로젝트 라이트웰 중심으로 추진 중인 IBM과 레드햇의 50억 달러(약 7조7000억원) 규모 오픈소스 보안 투자에 팔로알토네트웍스 보안 플랫폼을 결합하는 식으로 이뤄진다. 팔로알토네트웍스는 네트워크 계층에서 가상 패치를 배포해 공격 시도를 차단하고, 프로젝트 라이트웰은 고객이 직접 테스트한 뒤 자체 환경에 적용할 수 있는 오픈소스 보안 패치를 제공한다. 이를 통해 기업은 공식 SW 패치가 배포되기 전 가상 패치로 우선 보호받을 수 있다. 보안 패치가 준비되고 적용되는 동안 발생할 수 있는 노출 위험을 줄이는 구조다. 레드햇은 신규 취약점이 발견되면 당일 네트워크 수준 보호 조치를 배포할 수 있도록 지원할 계획이다. 장기적으로는 취약점이 발견된 시점부터 보호 조치가 적용될 때까지 걸리는 시간을 더 줄이는 것이 목표다. 보호 범위도 넓혔다. 이번 협력은 오픈소스 SW뿐 아니라 상용 애플리케이션, 운영 기술 환경, 연결 기기 전반에 걸친 취약점 대응을 지원한다. 참여 기업들은 SW 공급업체와 기술 제공업체, 보안팀이 취약점 정보를 안전하게 공유할 수 있는 체계도 마련할 예정이다. 이를 통해 취약점 공개 절차를 체계화하고 보호 기술 개발을 앞당기는 것이 목표다. 실제 취약점 악용 시도에 대한 익명화된 텔레메트리 데이터도 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다. IBM 시큐리티 서비스는 기업이 새로 발견된 취약점에 대응할 수 있도록 자문과 구축 서비스도 제공한다. 고객이 비즈니스에 가장 큰 위험을 주는 취약점을 식별하고 가상 패치와 소프트웨어 보안 패치를 어떤 순서로 적용할지 결정하도록 돕는다. 니케시 아로라 팔로알토네트웍스 회장 겸 최고경영자(CEO)는 "우리는 이번 협력을 통해 방어자가 다시 우위를 확보할 수 있도록 지원할 것"이라며 "네트워크에서 위협을 신속하게 차단하는 동시에 전 세계 고객이 비즈니스 연속성을 유지할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.06.26 13:44김미정 기자

[SW키트] AI 시대 가상화 시장도 진화…레드햇·수세 사업 전략은

가상머신(VM) 시장이 인공지능(AI) 시대 인프라 경쟁으로 확산하고 있다. 기업들이 기존 VM 환경을 유지하면서 AI 워크로드와 컨테이너까지 함께 운영해야 하는 상황에 놓이면서, 업체들은 서로 다른 전략으로 시장 공략에 나섰다. 21일 IT 업계에 따르면 기업들은 가상머신(VM)을 단순한 비용 절감 수단이 아니라 차세대 인프라 운영 기반으로 보고 있다. 기존 VM 환경을 유지하면서도 쿠버네티스, 컨테이너, 생성형 AI 서비스를 함께 운영할 수 있는 플랫폼 수요가 커지고 있다. 레드햇은 '오픈시프트 버추얼라이제이션(OpenShift Virtualization)'을 앞세워 VM 시장을 공략하고 있다. 오픈시프트 버추얼라이제이션은 기존 VM 환경을 쿠버네티스 기반 오픈시프트에서 실행하도록 지원하는 플랫폼이다. 레드햇이 이 가상화 플랫폼으로 내세우는 강점은 '통합'이다. 기존 가상화 환경은 VM 운영에만 초점 맞춰져 있었다. 컨테이너 기반 애플리케이션을 쓰려면 별도 쿠버네티스 플랫폼이 필요했다. AI 워크로드를 운영하려면 그래픽처리장치(GPU) 등 가속기 인프라와 별도 관리 체계도 추가해야 했다. 오픈시프트 버추얼라이제이션은 이 복잡한 구조를 하나로 묶는다. VM 생성과 배치, 스케줄링을 쿠버네티스 안에서 통합 처리할 수 있다. 같은 환경에서 컨테이너와 AI 워크로드도 함께 관리할 수 있다. 크리스 라이트 레드햇 최고기술책임자(CTO)는 지난달 지디넷코리아 인터뷰에서 오픈시프트 가상화 특장점에 대해 소개했다. 그는 "우리 가상화 플랫폼은 VM과 컨테이너, AI 인프라를 따로 관리하지 않아도 된다"며 "개발자 환경과 자원 배분 방식도 하나로 맞출 수 있다"고 강조했다. 실제 미국에선 대형 공공기관이 레드햇 기반으로 인프라 현대화 성과를 낸 사례도 나왔다. 가장 대표 사례가 미국항공우주국(NASA)다. NASA 마셜 우주비행센터는 레드햇 플랫폼으로 기존 4천 개 레거시 VM을 약 2천 개 고성능 VM과 약 4천 개 컨테이너로 재편했다고 발표했다. NASA 관계자는 "레드햇 플랫폼 도입 후 인프라 운영 비용을 약 40% 줄였다"며 "기존 가상화 공급업체를 유지했을 때 예상됐던 200~300% 비용 증가도 면할 수 있었다"고 설명했다. 그러면서 "워크로드 배포 시간은 며칠에서 수분 단위로 줄었다"고 말했다. 레드햇은 가상화 사업 성과도 성장했다고 밝혔다. 올해 5월 기준 오픈시프트 연간반복매출(ARR)은 20억 달러 규모로 성장했으며, 이중 가상화 사업은 6억 달러로 집계됐다. 오픈시프트로 이전 가능성을 평가한 VM 수도 110만 대에서 150만 대로 증가한 것으로 나타났다. 수세, '개방성'으로 가상화 사업 공략 수세는 '개방성'을 가상화 사업 핵심 전략으로 내세우고 있다. 레드햇이 운영 환경을 하나의 플랫폼으로 통합하는 데 집중한다면, 수세는 고객이 원하는 인프라를 조합할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞췄다는 설명이다. 수세 대표 가상화 플랫폼은 '수세 버추얼라이제이션(SUSE Virtualization)'과 '수세 렌처 프라임(SUSE Rancher Prime)'이다. 수세 버추얼라이제이션은 VM 운영을 위한 가상화 플랫폼이고, 수세 렌처 프라임은 여러 클라우드와 쿠버네티스 환경을 통합 관리하는 플랫폼이다. 수세는 고객이 이미 사용 중인 인프라를 유지하면서 필요한 기술을 단계적으로 추가하는 방식을 강조한다. 온프레미스와 퍼블릭 클라우드, 엣지 환경을 연결하고, 다양한 쿠버네티스 배포판도 선택할 수 있도록 지원한다. 특히 수세 버추얼라이제이션은 VM과 컨테이너를 같은 클라우드 네이티브 인프라에서 운영하도록 돕는다. 수세 렌처 프라임과 연계하면 여러 가상화 클러스터와 쿠버네티스 환경을 중앙에서 관리할 수 있다. 최근 방한한 임란 칸 수세 최고고객책임자(CCO)는 "우리가 내세우는 차별점은 선택권"이라며 "AI 시대 기업 인프라가 복잡해질수록 특정 플랫폼에 의존하기보다 여러 기술을 유연하게 조합하는 능력이 중요하기 때문"이라고 강조했다.

2026.06.21 09:10김미정 기자

실전 뛰어든 AI 에이전트…"기업성과 열쇠는 '기술·업무 연결'"

인공지능(AI) 에이전트가 단순 도입과 실험 단계를 지나 실제 업무 성과를 내기 위한 실행 체계로 진화하고 있다. 기업들은 AI 에이전트를 업무 프로세스에 연결해 성과를 내기 위해 데이터 전략부터 운영 플랫폼, 인프라, 보안·거버넌스까지 통합 구축해야 한다고 입을 모았다. 지디넷코리아는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2026)'을 성황리에 마무리했다. 이날 기업·학계 관계자 약 600명이 행사장을 찾았다. 이번 행사에는 워카토코리아, 바이브컴퍼니, 레노버, 리스닝마인드, HPE코리아, 크리젠, 레드햇 등이 참여했다. 이들은 기업용 AI와 에이전틱 AI 도입 전략을 공유하고, AI 에이전트를 실제 업무 프로세스에 연결하는 방안을 제시했다. 다수 기업이 AI와 자동화 도입에 적지 않은 비용을 투입했지만, 현장에서 체감하는 변화는 기대에 못 미치는 경우가 많다고 지적했다. 이선호 워카토코리아 시니어 솔루션 컨설턴트는 이런 원인으로 시스템과 AI 에이전트 간 연결 부족을 꼽았다. AI가 개별 업무를 보조하는 수준에 머물면 기업 전반의 생산성 개선으로 이어지기 어렵다는 설명이다. 이 컨설턴트는 이를 해결하기 위한 전략으로 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이션'을 제시했다. 이는 AI 에이전트가 기업 내부 애플리케이션, 데이터, 승인 절차, 업무 흐름과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 접근이다. 레드햇은 기업 AI가 개별 프로젝트를 넘어 지속 가능한 운영 플랫폼으로 확장돼야 한다고 강조했다. 이명진 한국레드햇 상무는 ML옵스를 넘어 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 전환하기 위한 구축 전략을 소개했다. AI가 전사 운영 체계로 확산할수록 보안과 거버넌스를 플랫폼 단계에서 내재화해야 한다고 강조했다. 데이터 전략도 핵심 논의로 다뤄졌다. 바이브컴퍼니는 AI 성능 한계가 모델 크기보다 데이터 부재에서 비롯된다고 지적했다. 윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 소셜, 금융, 뉴스 등 도메인 특화 데이터를 AI에 연결하는 방안을 소개했다. 특히 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 전문 데이터를 AI 시스템에 연동하고, 온톨로지를 활용해 다단계 추론 정확도를 높이는 전략을 제시했다. 윤 부사장은 "AI 에이전트 효용성은 결국 데이터 품질과 연결 방식에 달렸다"며 "앞으로 산업별 전문 데이터와 지식 구조화가 중요해질 것"이라고 강조했다. SK텔레콤은 생성형 AI 확산에 맞춰 'AI 중심으로 일하는 회사'로 전환하는 AX 여정을 공유했다. AI를 단순 도구로 도입하는 데 그치지 않고 사람과 시스템, 제도까지 재설계해야 AI 네이티브 기업으로 나아갈 수 있다는 취지다. 김인수 SK텔레콤 AI 프로젝트리더(PL)는 "AX 리더십이 기술 도입을 실제 업무 방식 변화로 연결하는 핵심 요소"라고 강조했다. 인프라 전력·발열 한계…레노버·HPE "수랭식·자율운영이 해법" 이날 AI 확산을 뒷받침할 인프라 전략도 주요 주제로 나왔다. 생성형 AI와 LLM, 하이브리드 클라우드, 고성능컴퓨팅(HPC) 수요가 늘면서 데이터센터 전력 효율과 냉각 기술 중요성이 커지고 있다는 지적이 이어졌다. 레노버는 AI 데이터센터 전력 소비와 발열 문제를 해결하기 위한 저전력 고성능 인프라 방향을 제시했다. 정연구 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 상무는 단순 연산 성능을 높이는 것만으로는 고성능 프로세서를 안정적으로 운영하기 어렵다고 설명했다. 정 상무는 AMD 기반 HPC 솔루션과 수랭식 시스템 '넵튠' 중심으로 AI 인프라 해법을 소개했다. 고성능 연산 환경에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하고 에너지 사용을 줄이는 것이 AI 데이터센터 경쟁력의 핵심이라는 취지다. 그는 AI 시장 확대로 데이터센터 전력 문제가 주요 과제로 떠올랐다고 봤다. 기존 공냉식만으로는 고발열 장비를 감당하기 어렵기 때문에 수랭식 냉각 기술을 통해 전력 효율과 운영 안정성을 함께 높여야 한다는 설명이다. HPE는 생성형 AI 이후 기업 환경이 에이전틱 AI 시대로 이동하고 있다고 진단했다. 박정무 HPE코리아 네트워킹 카테고리 매니저는 AI 에이전트 간 협업과 자율 운영을 가능하게 하는 '셀프 드라이빙 엔터프라이즈' 전략을 소개했다. 박 매니저는 SDN 의미를 기존 소프트웨어 정의 네트워크(Software-Defined Network)에서 셀프 드라이빙 네트워크(Self-Driving Network)로 확장해야 한다고 강조했다. 기존 SDN이 네트워크 제어 기능을 소프트웨어로 중앙 통제하는 방식이었다면, 앞으로는 AI가 네트워크 문제를 발견하고 원인을 분석하며 해결 결과까지 보고하는 방식으로 진화해야 한다는 설명이다. HPE는 이를 구현하기 위한 핵심 플랫폼으로 'HPE 센트럴'을 제시했다. 사용자가 플랫폼에 요청 사항을 입력하면 여러 AI 에이전트가 서로 소통하며 업무를 처리한다. 네트워크 장애가 발생하면 각 에이전트가 문제 지점과 원인, 해결 방안, 처리 결과를 분석해 운영자에게 보고하는 식이다. 박 매니저는 에이전틱 AI 시대에는 네트워크뿐 아니라 인프라와 보안 체계도 함께 바뀌어야 한다고 봤다. 그는 AI 자동화 환경, 수랭식 인프라, 양자내성암호(PQC)를 핵심 과제로 꼽았다. 그는 "우리는 서버와 스토리지, 네트워크 등 전체 제품 포트폴리오에 PQC 로드맵 구축하는데 주력하고 있다"고 강조했다. 마케팅 AI, 콘텐츠 제작 넘어 성과 창출로 행사 참여 기업들은 AI 활용이 마케팅과 커머스 영역에서도 실행 단계로 확장하고 있다고 강조했다. 생성형 AI가 단순 검색을 넘어 상품 탐색과 비교, 구매 결정 과정에 관여하면서 브랜드와 이커머스 기업의 대응 전략도 바뀌고 있다는 설명이다. 박세용 리스닝마인드 대표는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 탐색·비교하며 구매 의사결정까지 수행하는 '에이전틱 커머스' 시대가 열리고 있다고 봤다. 브랜드가 기존 검색엔진 최적화 방식에만 머물러서는 안 된다는 취지다. 리스닝마인드는 AI가 답변을 생성할 때 브랜드가 우선적으로 호출될 수 있도록 생성형 엔진 최적화(GEO) 전략을 준비해야 한다고 봤다. 소비자 데이터 기반으로 브랜드가 어떤 맥락에서 언급되고 선택될지 설계하는 것이 중요해졌다는 설명이다. 유민수 플래티어 AI CX SaaS 사업본부장도 검색 주체가 사람에서 AI로 이동하고 있다고 진단했다. 그는 기업 AI가 상품을 찾고 비교하는 시대에는 자사몰 역시 AI에게 선택될 수 있도록 준비해야 한다고 강조했다. 유 본부장은 AI를 통해 유입된 고객이 일반 채널 이용자보다 높은 전환율과 체류시간, 방문당 매출을 보인다고 설명했다. 생성형 AI가 기존 이커머스 채널을 대체하기보다 새로운 유입 채널로 자리 잡고 있다는 분석이다. 그는 이를 위해 상품 데이터 구조화부터 선행돼야 한다고 봤다. 국내 쇼핑몰 상품 상세 페이지는 통이미지 중심인 경우가 많지만, AI 검색 봇은 이미지보다 텍스트와 구조화 데이터를 중심으로 정보를 수집하기 때문이다. 유 본부장은 AI가 상품을 정확히 이해할 수 있도록 상품명, 속성, 비교 정보, 구매 가이드 등을 정비해야 한다고 설명했다. 단순 스펙 나열보다 고객 질문에 답할 수 있는 정보성 콘텐츠를 갖추는 것도 중요하다고 덧붙였다. 정범진 크리젠 대표는 AI 기반 마케팅 엔진 구축 사례를 공유했다. 그는 2026년 마케팅 경쟁력은 단일 콘텐츠 품질보다 얼마나 많은 가설을 빠르게 시장에서 검증하느냐에 달렸다고 봤다. 크리젠은 생성형 AI를 광고 콘텐츠 제작 보조 도구가 아니라 대량 제작, 자동화, 성과 측정을 연결하는 통합 실험 구조로 활용해야 한다고 강조했다. AI를 통해 마케팅 운영 체계 자체를 재설계해야 측정 가능한 성과로 이어질 수 있다는 설명이다.

2026.06.17 16:36김미정 기자

레드햇 "똑똑한 모델만큼 중요한 건 'AI 운영 플랫폼'"

"인공지능(AI) 경쟁 무게중심이 모델 성능에서 운영 플랫폼으로 이동하고 있습니다. 앞으로 기업은 모델과 데이터를 안정적으로 연결하고 배포·관리할 수 있는 AI 운영 플랫폼을 필수로 갖춰야 합니다." 임영진 한국레드햇 상무는 17일 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2026)'에서 AI 엔터프라이즈 플랫폼 중요성을 이같이 밝혔다. 임 상무는 기업 AI 역량 기준이 바뀌었다고 주장했다. 어떤 모델을 선택하느냐보다 이를 실제 업무 환경에 안정적으로 운영하는 역량이 중요해지고 있다는 설명이다. 기업은 다양한 모델과 데이터를 연결하고 이를 배포·관리할 수 있는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 중요성이 높아지고 있다는 것이다. 임 상무는 이를 지원하기 위한 전략으로 '레드햇 AI 엔터프라이즈 플랫폼'을 제시했다. 이 플랫폼은 오픈소스 모델 선택권을 비롯한 고성능 추론, 데이터 연계, 에이전트 개발·배포, 하이브리드 클라우드 운영을 한 체계로 묶는 데 초점 맞췄다. 그는 해당 플랫폼 특장점으로 빠르고 유연한 AI 추론 환경을 꼽았다. 기업이 다양한 모델을 빠르게 가져와 배포·모니터링할 수 있는 기능이다. 여기에 라마를 비롯한 큐원, 젬마, 딥시크 등 여러 오픈소스 모델이 내장됐다. 그는 "모델을 실제 업무 환경에 배포하고 운영하는 일은 여전히 복잡하다"며 "우리 플랫폼은 이를 효율적으로 구축할 수 있는 환경을 제공한다"고 설명했다. 해당 플랫폼은 모델 선택권과 벤더 종속성 완화도 지원한다. 레드햇은 허깅페이스 내 AI 레포지토리를 통해 여러 오픈소스 모델과 검증·최적화된 모델을 제공한다. 이를 통해 기업은 특정 클라우드·모델에 묶이지 않고 업무 목적과 비용, 보안, 데이터 주권 요구에 맞춰 적절한 모델을 선택할 수 있다. 가상거대언어모델(vLLM) 기반 고성능 추론과 분산 추론 역량도 플랫폼 핵심 기능이다. 레드햇은 vLLM을 활용해 LLM 응답 속도와 그래픽처리장치(GPU) 활용 효율을 높이고, 여러 GPU·노드·파드에 걸쳐 모델을 실행할 수 있는 분산 추론 환경을 제공한다. 그는 플랫폼이 기업 데이터를 AI 모델과 연결하는 통합 기능도 제공한다고 밝혔다. LLM은 기본적으로 기업 내부 데이터를 알지 못하기 때문에 실제 업무에 쓰려면 검색증강생성(RAG)을 비롯한 파인튜닝, 데이터 정렬 같은 과정이 필요하다. 그는 "해당 플랫폼은 데이터 수집·처리부터 합성 데이터 생성, 파인튜닝, 지속 학습 파이프라인, 모델 평가 기능을 제공한다"며 "기업 데이터와 AI 모델을 쉽게 연결할 수 있도록 돕는다"고 강조했다. 임 상무는 플랫폼이 에이전틱 AI 개발과 배포도 지원한다고 강조했다. 에이전트가 외부 도구를 호출하고 여러 에이전트가 협업해 업무 흐름을 실행하는 환경을 플랫폼 차원에서 제공한다는 것이다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 랭체인, 크루AI 등 개발 프레임워크를 연계해 개발자가 인프라보다 업무 로직과 애플리케이션 코드에 집중할 수 있도록 돕는다. 그는 AI 운영 관측성과 거버넌스도 강조했다. 에이전트가 어떤 모델과 외부 도구를 사용했는지, 사용량과 비용은 얼마나 발생했는지, 보안 정책은 제대로 적용됐는지 추적할 수 있어야 한다는 것이다. 임 상무는 "에이전틱 AI가 확산할수록 모델 배포뿐 아니라 모니터링, 평가, 보안, 비용 관리까지 포함한 전주기 운영 능력이 중요해질 것"이라며 "우리 플랫폼은 단순 AI 관리·운영만 지원하는 것을 넘어 안전한 환경·거버넌스 구축에도 효과적"이라고 말했다.

2026.06.17 14:02김미정 기자

[AI고속도로] AI 시대, 요동치는 가상화 시장… '포스트 VM웨어' 주도권 쟁탈전

기업 내 인공지능(AI) 도입이 본격화되면서 가상화 인프라가 핵심 격전지로 부상하고 있다. 서버 비용 절감 수단에 머물던 가상화 기술이 AI 워크로드 수용, 데이터 이동성 확보, 하이브리드 클라우드 운영, 벤더 종속 완화까지 아우르는 핵심 인프라 전략으로 진화하면서다. 9일 관련 업계에 따르면, 브로드컴의 VM웨어 라이선스 비용 충격을 계기로 가상화 전환 수요가 확산되는 가운데, AI 인프라 현대화와 프라이빗 AI 주도권을 선점하기 위한 브로드컴, 삼성SDS, 오케스트로, 레드햇 등 주요 기업 간의 경쟁이 한층 치열해지고 있다. 최근 가상화 시장 재편의 가장 직접적인 계기는 단연 비용 부담이다. 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 기존 고객사 사이에서는 라이선스 구조 변화에 따른 부담이 커졌고, 이에 따라 기존 환경 유지보다 대안 검토에 나서는 움직임이 확산하고 있다. 여기에 기업 내 AI 도입이 본격화되며 기술적 한계도 명확히 드러났다. 기존 가상화 환경은 대체로 CPU 중심의 정적인 워크로드를 전제로 설계됐다. 반면 AI 환경은 GPU 중심의 유동적인 자원 수요, 대규모 메모리, 높은 처리량, 빠른 확장성을 요구한다. 기존 구조만으로는 AI 학습과 워크로드를 효율적으로 감당하기 어렵다는 인식이 커지며 시장 재편을 가속화하고 있다는 분석이다. 이로 인해 업계의 관심은 단순한 특정 제품 교체를 넘어, 가상화와 컨테이너, 베어메탈, 하이브리드 클라우드를 함께 엮어 설계하는 새로운 인프라 운영 모델로 빠르게 옮겨가는 분위기다. 삼성SDS는 '풀스택 AI 전환 서비스'와 '운영 역량'에 무게를 두고 시장에 접근하고 있다. 지난 'AWS 서밋 서울 2026'에서는 아마존웹서비스(AWS)와 뉴타닉스 기반의 VM웨어 전환 서비스, 진단 컨설팅, 구축, 운영 서비스를 모두 포괄하는 '엔드투엔드(End-to-End) AX 전략'을 제시했다. 특정 가상화 솔루션에 집중하기보다 AI 전환(AX) 과정 전체를 관리해 주는 통합 사업자로서 대규모 마이그레이션이 동반하는 비용과 리스크 부담을 덜고 기업의 성공적인 AX를 처음부터 끝까지 지원하겠다는 방침이다. 오케스트로는 자체 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 앞세워 공공 및 지자체의 VM웨어 대체 수요를 빠르게 흡수하고 있다. 망분리와 높은 안정성이 요구되는 공공 환경에서 국산 플랫폼의 입지를 탄탄하게 다지는 중이다. AI 부문에서는 추론 운영 플랫폼 '콘체르토 AI'를 출시하며 대규모 추론 요청을 분산 서빙하고 한정된 GPU 자원의 병목 현상을 해결하는 데 주력하고 있다. 동일한 하드웨어에서도 응답 성능을 극대화해 인프라 운영 효율을 획기적으로 높이겠다는 구상이다. 레드햇은 오픈소스와 컨테이너 기반의 통합 아키텍처를 강점으로 내세운다. '오픈시프트 가상화'를 통해 기존의 레거시 가상 머신(VM)과 AI 워크로드에 필수적인 쿠버네티스를 단일 플랫폼에서 관리할 수 있게 지원한다. 기존 시스템을 한 번에 버리기 힘든 기업들에게 점진적이고 안정적인 전환 경로를 제공하는 셈이다. 이와 함께 기업이 자체 데이터를 활용해 다수의 AI가 자율적으로 협업하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 환경으로 진화할 수 있도록 지원하며 차별화를 꾀하고 있다. 브로드컴은 차세대 'VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF) 9.1'을 공개하며 엔터프라이즈 AI 표준 인프라로서의 지위를 굳건히 방어하려 한다. 서버, 스토리지, 네트워크, 보안이 모두 결합된 풀스택 통합 플랫폼의 검증된 안정성을 강조한다. 특히 엔비디아의 최신 칩은 물론 AMD, 인텔 기반의 혼합 인프라를 전면 지원함으로써 특정 하드웨어에 종속되지 않고 안전하게 생성형 AI를 구축할 수 있는 '프라이빗 AI' 생태계 확장에 나서고 있다. 김범재 오케스트로 대표는 "생성형 AI가 실제 업무 환경으로 확산되면서 기업 AI 인프라의 과제는 더 많은 GPU를 확보하는 것이 아니라 보유 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐로 바뀌고 있다"며 "기업이 AI 인프라 활용 효율을 높이고 프라이빗 AI 환경에서도 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 지원하는 것이 향후 시장의 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 말했다.

2026.06.09 17:28남혁우 기자

레드햇이 제시한 엔터프라이즈 AI 전환 핵심은?

레드햇이 기업 인공지능(AI) 전환을 지원하기 위한 엔터프라이즈 AI 플랫폼 전략을 제시했다. 이명진 한국레드햇 상무는 17일 지디넷코리아가 개최하는 '컨버전스 인사이트 서밋(CIS) 2026'에서 '레드햇 AI 기반 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로의 전환: ML옵스에서 에이전틱 AI까지'를 주제로 발표한다. 현재 기업은 ML옵스에서 LLM옵스, 에이전틱 AI로 이어지는 진화 과정 속에서 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 관리할 수 있는 통합 플랫폼이 필요한 실정이다. 또 생성형 AI가 기업 업무 환경의 핵심 요소로 자리 잡으면서 엔터프라이즈 AI 플랫폼도 빠르게 진화하고 있다. 초기 ML 운영 체계인 ML옵스에서 거대언어모델(LLM) 기반 LLM옵스를 거쳐 여러 AI 에이전트가 협업하며 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 에이전틱옵스 단계로 확장되고 있다. 레드햇 AI는 이러한 변화에 맞춰 기업이 AI 추론, 모델 커스터마이징, 데이터 연결, 에이전트 운영, 하이브리드 클라우드 확장을 통합적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI의 주요 기능 중 하나는 AI 추론 역량이다. 레드햇은 오픈소스 추론 엔진 vLLM과 분산 추론 프레임워크 llm-d를 통해 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 하드웨어 가속기 환경에서 비용 효율적인 AI 추론을 지원한다. llm-d는 인프라 비용을 낮추고 멀티턴 대화, 에이전트 워크플로에서 더 빠른 응답 시간을 제공하도록 설계됐다. 이를 통해 플랫폼 관리자는 AI 추론 환경을 보다 쉽게 운영할 수 있다. 허깅페이스의 레드햇 AI 레포지토리에서는 라마, 큐원, 딥시크, 그래니트 등 주요 오픈소스 모델이 검증 및 최적화된 형태로 제공된다. 기업은 이를 활용해 다양한 업무 환경에 맞는 AI 모델을 보다 안정적으로 적용할 수 있다. 레드햇은 기업 데이터와 AI 모델을 연결하는 방안도 소개했다. 이 상무는 전체 기업 데이터 중 파운데이션 모델에 반영된 것은 1% 미만에 불과하다며 기업 내부 데이터를 기반으로 AI를 맞춤화해야 한다고 강조했다. 레드햇은 이를 위해 파인튜닝, 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG) 등 다양한 커스터마이징 기법과 합성 데이터 생성 파이프라인을 제공한다. 이를 통해 기업은 자체 데이터와 업무 맥락을 AI에 반영하고 AI 내재화를 보다 효율적으로 추진할 수 있다. 에이전틱 AI 혁신을 위한 운영 기반도 제공한다. 레드햇은 AI 에이전트 워크플로의 개발과 배포를 지원하고 MCP 게이트웨이와 에이전트 라이프사이클 관리, 추적 및 관측 가능성 기능을 통해 복수의 AI 에이전트가 협업하는 환경에서도 안정적인 운영을 지원한다. 이 상무는 "기업의 AI 전환은 단순히 AI 모델 하나를 도입하는 것으로 완성되지 않는다"며 "ML옵스에서 LLM옵스, 그리고 에이전틱 AI로 이어지는 진화의 흐름 속에서 기업은 추론 효율성, 데이터 연결, 에이전트 관리, 하이브리드 클라우드 확장까지 전체 라이프사이클을 아우를 수 있는 통합 플랫폼이 필요하다"고 밝혔다.

2026.06.04 14:42김미정 기자

레드햇, '앤서블' 고도화…"에이전틱 AI 시대 자동화 핵심"

레드햇이 인공지능(AI) 에이전트를 실제 기업 IT 운영에 연결하기 위한 자동화 플랫폼 전략을 강화했다. 레드햇은 엔터프라이즈 환경에서 AI 에이전트를 운영화하기 위해 설계된 '레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼'을 업데이트했다고 1일 밝혔다. 이번 발표 핵심은 앤서블 오토메이션 플랫폼 2.7과 새 오토메이션 오케스트레이터다. 이를 통해 레드햇은 AI 인텔리전스와 실제 IT 운영 사이를 산업용 수준으로 연결한다는 구상이다. 기업들이 AI 실험을 실제 운영 단계로 옮기면서 모델 출력 결과를 기존 인프라와 안전하게 연결하는 방식이 중요해지고 있다. 레드햇은 앤서블 오토메이션 플랫폼을 AI옵스의 신뢰할 수 있는 실행 레이어로 제시했다. 새 플랫폼은 AI가 상황을 조사하고 조치를 권고하면 사람이 이를 승인한 뒤 결정론적 워크플로로 실행하는 구조를 지원한다. 기업은 기존에 보유한 플레이북 라이브러리를 활용하면서 거버넌스가 적용된 방식으로 AI 운영 자동화를 확장할 수 있다. 레드햇은 여기에 자체 지식 베이스 연동 기능도 추가했다. 기업은 조직별 정책과 기술 정보를 자동화 지능형 어시스턴트에 주입해 더 맥락에 맞는 AI 응답을 만들 수 있다. 앤서블 오토메이션 플랫폼용 모델 컨텍스트 프로토콜 서버도 제공된다. 이를 통해 별도 맞춤형 통합 작업 없이 AI 도구와 자동화를 연결할 수 있다. 레드햇은 IBM 인스타나, 서비스나우, 스플렁크 등 생태계 파트너와 연계한 AI옵스 구현도 단순화한다고 설명했다. 자동화 대시보드에서는 성과와 투자수익률 지표를 확인해 전사 자동화의 비즈니스 가치를 수치로 검증할 수 있다. 기술 프리뷰로 제공되는 오토메이션 오케스트레이터는 결정론적 자동화, 이벤트 기반 자동화, AI 기반 자동화를 하나의 워크플로 형태로 통합한다. 팀은 단일 캔버스에서 공유 데이터와 워크플로 로직을 활용해 상황에 맞는 자동화 방식을 선택할 수 있다. 플랫폼 보안 기능도 강화됐다. 해시코프 볼트의 오픈아이디 커넥트 인증 제공자로 동작하며 각 태스크에 단기 유효 작업별 토큰을 발급해 정적 서비스 계정 필요성을 줄인다. 레드햇은 "이번 업데이트는 AI를 실제 IT 운영에 적용하려는 기업에 중요한 전환점이 될 것"이라며 "인프라 팀이 고밀도 에이전틱 환경으로 이동하는 상황에서 AI 에이전트 가치는 결국 그 의도를 실제로 실행하는 시스템에 달려 있다"고 말했다. "앤서블, 에이전틱 시대 운영 자동화 핵심" 레드햇 에이전트 시대에 자동화 플랫폼 역할이 더 커질 것으로 봤다. 실제 운영 환경에서 AI를 안정적으로 실행하려면 검증된 자동화 계층이 필요하다는 이유에서다. 사티시 발라크리슈난 레드햇 앤서블 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 지난 5월 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에서 "AI가 IT옵스 속도와 규모를 빠르게 바꾸고 있다"며 "우리는 인텔리전스를 신뢰할 수 있는 행동으로 전환하는 거버넌스 기반 자동화 토대를 제공하고 있다"고 밝혔다. 발라크리슈난 부사장은 앤서블 오토메이션 플랫폼이 태스크, 이벤트, AI 기반 다단계 자동화를 아우르는 컨트롤 플레인 역할을 한다고 설명했다. AI가 만든 분석 결과를 실제 IT 운영 조치로 연결하는 실행 기반이라는 의미다. 그는 앤서블 강점으로 방화벽 설정, 시스템 패치, 네트워크 업데이트처럼 반복 업무를 일관된 절차로 처리하는 기능을 꼽았다. 기업은 이를 통해 개인 운영 경험에 의존하던 업무를 조직 차원의 표준 절차로 바꿀 수 있다. 발라크리슈난 부사장은 AI가 자동화 전체를 대체하지는 않는다고 선을 그었다. AI는 새롭게 발생한 장애나 보안 위협을 분석해 대응 방안을 제안하고, 자동화는 이미 검증된 조치를 정해진 절차에 따라 실행해야 한다는 설명이다. 그는 단순 반복 업무까지 AI에 맡기는 것은 비효율적이라고 지적했다. 발라크리슈난 부사장은 "AI 시대에 앤서블은 '신뢰할 수 있는 실행 계층' 역할을 맡는다"며 "AI가 아무리 빠르게 확산해도 분석한 해법을 실제 운영 환경에 안정적으로 적용하는 일은 결국 자동화 몫"이라고 강조했다.

2026.06.01 16:59김미정 기자

레드햇이 제시하는 AI 시대 기업 자동화 전략은?

레드햇이 인공지능(AI) 시대 기업 자동화 운영 전략을 공유했다. 레드햇은 지난 28일 서울 잠실 롯데월드타워 스카이31 컨벤션에서 '앤서블 오토메이트 2026'을 열었다고 29일 밝혔다. 이번 행사는 '도구를 넘어 플랫폼으로: 통제 가능한 자동화 운영 전략'을 주제로 진행됐다. 이날 약 200명이 행사를 찾아 키노트와 부스를 통해 고객 성과를 들었다. 이날 기조연설을 진행한 이민성 한국레드햇 상무는 단편적인 자동화 도구만으로는 복잡해진 기업 IT 환경을 관리하기 어렵다고 주장했다. 자동화가 단순 반복 업무를 줄이는 수준을 넘어 정책과 보안이 반영된 운영 체계로 바뀌어야 한다는 설명이다. 이 상무는 태스크 기반 자동화와 이벤트 기반 자동화, AI 기반 자동화를 한 플랫폼에서 연결하는 '멀티모드 자동화' 전략을 제시했다. 이는 레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼으로 검증된 자동화 절차와 실시간 이벤트 대응, AI 기반 의사결정을 적재적소에 실행하는 방식이다. 이어진 세션에서는 자동화 투자 효과를 실제 업무 성과로 연결하는 방안이 다뤄졌다. 황인수 한국레드햇 상무는 스크립트 중심 운영에서 벗어나 전사 거버넌스를 갖춘 자동화 체계로 전환하는 방법을 공유했다. 또 비용 절감 효과를 확인할 수 있는 분석 대시보드 활용 전략도 소개했다. 금융 보안 영역에서는 성희경 한국레드햇 이사가 금융사 사례 바탕으로 서버 중심 제로 트러스트 보안 아키텍처와 제로옵스 기반 운영 전략이 소개됐다. 서 이사는 보안 운영의 핵심을 지속성으로 보고 사람이 정책 설계와 감독에 집중할 수 있는 정책ㄷ 기반 자동화 운영 체계 필요성을 강조했다. 이후 지능형 IT 서비스 관리 방안도 주요 주제로 다뤄졌다. 에이전틱 AI와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용한 운영 전략을 비롯해 이커머스 기업 네트워크 운영 혁신 사례, 자동화 확산을 위한 앤서블 오토메이션 플랫폼 스타터 팩 도입 전략 등이 소개됐다. 레드햇은 앞으로도 지능형 자동화 플랫폼을 앞세워 기업의 운영 효율과 보안 경쟁력을 함께 높이는 데 주력할 계획이다. 고객과 파트너 협업을 통해 자동화 기반 디지털 전환 지원도 이어간다는 방침이다. 이민성 한국레드햇 상무는 "자동화는 전사적 정책과 보안이 내재된 지능형 운영으로 재정의돼야 한다"고 밝혔다.

2026.05.29 15:58김미정 기자

"AI로 오픈소스 취약점 잡는다"…IBM·레드햇, 7조 규모 프로젝트 맞손

IBM과 레드햇이 인공지능(AI)을 활용해 오픈소스 소프트웨어 보안을 강화하는 대규모 프로젝트에 나선다. 소수 유지보수 인력에 의존해 온 오픈소스 생태계의 구조적 한계를 보완하고 기업이 개별적으로 떠안아온 보안 검증 부담을 줄이기 위함이다. 양사는 총 50억 달러(약 6조8000억원)를 투입하는 '프로젝트 라이트웰(Project Lightwell)'을 공개하고 기업용 오픈소스 보안 공급망 구축에 협력한다고 29일 밝혔다. 프로젝트 라이트웰은 오픈소스 소프트웨어 취약점을 대규모로 탐지하고 수정하는 '신뢰 기반 엔터프라이즈 클리어링하우스' 구축이 핵심이다. 양사는 이번 프로젝트를 통해 기업의 디지털 인프라와 국가 핵심 시스템 보안을 강화하는 동시에 AI 시대에 맞는 새로운 오픈소스 보안 표준을 제시한다는 목표다. AI 기반 자동화 기술과 2만명 이상 글로벌 엔지니어 조직을 결합해 취약점 분석부터 검증, 패치 개발과 배포까지 전 과정을 지원할 계획이다. 기업 고객은 프로젝트 라이트웰을 통해 운영 중인 오픈소스 코드에서 발견된 취약점을 IBM과 레드햇에 공유하고 검증된 패치를 공급받아 기존 소프트웨어 공급망에 적용할 수 있다. 패치 내용은 다시 오픈소스 커뮤니티에 업스트림 방식으로 공유돼 생태계 전반에 걸쳐 보안 수준 향상으로 이어진다. 양사는 오픈소스가 이미 글로벌 기업 IT 인프라 핵심 기반이 된 만큼 보안 체계도 한 단계 고도화돼야 한다고 설명했다. 포춘 500대 기업의 90% 이상이 오픈소스 소프트웨어를 활용하고 있지만 생성형 AI 발전으로 취약점 탐지와 악용 속도 역시 빨라지며 보안 리스크도 함께 커지고 있다는 판단이다. 특히 오픈소스 생태계는 기여할 전문 엔지니어가 부족한 만성적인 인력난에 시달려왔다. 이 때문에 새로운 보안 취약점이 발견되어도 자원 한계로 인해 빠르게 대처하지 못하는 한계가 명확했다. AI 기술을 악용한 공격은 정교해지는 반면 이를 방어하고 코드를 관리할 커뮤니티 인력은 턱없이 부족해 공백이 커지고 있다는 설명이다. 프로젝트에는 글로벌 금융권도 초기부터 참여한다. 뱅크오브아메리카, BNY, 씨티, 골드만삭스, JP모건체이스, 마스터카드, 모건스탠리, 캐나다왕립은행, 스테이트스트리트, 비자, 웰스파고 등이 초기 도입 고객으로 참여해 실제 운영 환경에서 취약점 탐지와 검증, 패치 적용 과정을 함께 테스트하고 있다. IBM은 이번 프로젝트가 자체 오픈소스 운영 경험을 기반으로 한다고 설명했다. IBM은 현재 6만2000개 이상 오픈소스 패키지를 활용하고 있으며 이 가운데 1만개 이상에 대한 기술 전문성을 확보하고 있다고 밝혔다. 양사는 이를 바탕으로 리눅스, 자바, 쿠버네티스, 카프카, 앤서블, 테라폼 등 주요 오픈소스 기술 전반으로 지원 범위를 확대할 예정이다. IBM과 레드햇은 기술 기업들이 AI를 활용한 효율화에 집중하는 것과 달리 엔지니어링 인력을 핵심 경쟁력으로 보고 투자를 확대하겠다는 점도 강조했다. 프로젝트 라이트웰에 참여하는 2만명 이상의 엔지니어는 오픈소스 유지보수부터 AI 기반 취약점 리뷰, 의존성 강화, 보안 패치 개발까지 담당하게 된다. 아르빈드 크리슈나 IBM 회장 겸 최고경영자(CEO)는 "오픈소스는 오늘날 디지털 경제의 기반이자 현대 AI의 토대"라며 "프로젝트 라이트웰은 AI와 엔지니어링 전문성, 신뢰 기반 협업을 결합해 오픈소스 소프트웨어를 소스 단계부터 공급망 전반에 걸쳐 보호하기 위한 새로운 산업 모델"이라고 말했다.

2026.05.29 10:49남혁우 기자

[현장] "기업 운영부터 금융 보안까지"…레드햇, '앤서블'로 자동화 재정의

"기업은 조직별로 흩어진 자동화 자산과 권한, 감사 체계를 하나로 묶어 인공지능(AI) 시대에 맞는 운영 표준을 구축해야 합니다. 이를 위해 단순 스크립트 실행을 넘어 전사 운영 체계와 보안 거버넌스를 통합하는 자동화 플랫폼이 절실합니다." 황인수 한국레드햇 상무는 28일 서울 잠실 롯데월드타워에서 열린 '레드햇 앤서블 오토메이트 2026'에서 이같이 밝혔다. 황 상무는 기업 자동화가 팀 단위에서 전사 단위로 확대되면 중복 개발과 보안 리스크, 운영 불일치 문제가 발생한다고 지적했다. 특히 누가 어떤 권한으로 자동화를 실행했고, 어떤 코드와 자산을 변경했는지까지 추적 가능해야 한다고 강조했다. 황 상무는 해결책으로 '앤서블 오토메이션 플랫폼'을 제시했다. 이 플랫폼은 자동화 콘텐츠와 권한 관리, 실행 이력, 감사 추적, 분산 실행 구조를 하나의 체계로 연결해 전사 운영 표준화를 지원한다. 주요 기능으로는 실행과 정책을 관리하는 오토메이션 컨트롤러, 검증된 콘텐츠를 관리하는 프라이빗 오토메이션 허브, 분산 실행 구조를 지원하는 오토메이션 메시다. AI 기반 생산성 지원 기능인 '앤서블 라이트스피드'도 함께 제시됐다. 황 상무는 "이 플랫폼은 자동화가 전사로 확산할 때 필요한 통제 체계를 제공한다"며 "조직별로 따로 만든 스크립트를 그대로 늘리는 방식이 아니라 검증된 콘텐츠를 재사용하고, 실행 권한과 이력을 관리해 자동화 품질을 일정하게 유지한다"고 강조했다. 그는 이 같은 구조가 기업 자동화 성과 기준도 바꾼다고 말했다. 그는 "자동화 성과는 플레이북을 몇 건 만들었는지가 아니다"며 "서비스 안정성과 운영 속도, 장애 감소, 배포 시간 단축으로 평가해야 한다"고 주장했다. 이어 "AI가 자동화 코드를 무한히 생성하는 것보다 검증된 콘텐츠를 빠르게 찾고 조합하는 것이 중요하다"며 "기업 정책에 맞게 실행하도록 돕는 것이 자동화 핵심"이라고 덧붙였다. "앤서블 오토메이션, 금융권 보안 운영 전략으로" 이날 성희경 한국레드햇 이사는 금융권 보안 운영에 앤서블이 접목돼야 한다고 주장했다. 제로 트러스트와 제로CVE를 지속 운영하려면 탐지와 분석, 승인, 조치, 감사까지 통제 가능한 자동화 체계가 필요하다는 이유에서다. 성 이사는 기존 보안 체계가 방화벽과 망 분리 경계 안쪽을 신뢰 영역으로 보는 구조였다고 설명했다. 그는 "이 방식은 인증을 통과한 사용자나 단말이 내부 서버와 데이터 사이를 이동할 수 있다"며 "권한 탈취 시 피해가 확산할 수 있다"고 지적했다. 성 이사는 이를 보완하기 위한 전략으로 제로 트러스트를 제시했다. 제로 트러스트는 내부망과 외부망을 구분하지 않고 모든 접근을 계속 검증하는 방식이다. 사용자와 기기, 접근 맥락에 따라 권한을 세분화해 적용하는 것이 핵심이다. 그는 제로 트러스트만으로 모든 보안 문제가 해결되지는 않는다고 주장했다. OS나 커널 수준 취약점이 발생하면 접근 통제만으로는 대응에 한계가 있어서다. 그는 "AI 기반 분석 도구 확산으로 취약점 공개 후 실제 공격까지 걸리는 시간이 짧아지는 점도 부담인 시대"라고 강조했다. 성 이사는 대응 전략으로 제로CVE를 강조했다. 제로CVE는 취약점에 노출되는 시간을 최소화하기 위해 탐지와 패치, 검증 과정을 반복적으로 수행하는 보안 운영 방식이다. 핵심은 취약한 서버를 빠르게 식별하고 조치 계획을 세운 뒤 검증까지 진행한다는 점이다. 그는 이 과정에서 앤서블 오토메이션 플랫폼은 보안 운영 자동화 역할을 한다고 강조했다. 그는 "이벤트 기반 앤서블이 접근 권한과 취약점 이벤트를 수신하면 AI가 위험도와 조치 우선순위를 판단한다"며 "이후 앤서블이 승인 절차와 감사 추적을 포함해 패치와 설정 변경을 수행하는 구조"라고 설명했다. 성 이사는 "금융 서버 보안 미래는 결국 지속적인 운영을 가능하게 하는 것"이라며 "얼마나 많이 자동화했느냐보다 얼마나 신뢰할 수 있고 통제 가능한 운영 체계를 만들 수 있는지가 중요하다"고 말했다.

2026.05.28 16:22김미정 기자

[현장] 레드햇 "자동화도 '멀티모드' 시대…기업 운영 역량 좌우"

"자동화 본질은 플랫폼을 만들거나 코딩하는 것이 아닙니다. 운영 프로세스를 설계하고 최적화하는 것입니다. 기업이 복잡한 IT 환경에서 자동화를 상황·목적에 맞게 운영하려면 '멀티모드 자동화'를 전략으로 내세워야 합니다." 이민성 한국레드햇 상무는 28일 서울 잠실 롯데월드타워에서 '레드햇 앤서블 오토메이트 2026'를 개최해 기업 자동화 전략을 밝혔다. 이민성 상무는 자동화 접근 전략이 멀티모드 방향으로 이뤄져야 한다고 주장했다. 기업 IT 환경이 퍼블릭 클라우드를 비롯한 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 쿠너베티스, 가상화 등 복합 구조로 이뤄진 만큼 자동화도 적재적소에 활용돼야 한다는 이유에서다. 이 상무는 멀티모드 자동화 접근 전략으로 '태스크 기반 자동화' '이벤트 기반 자동화' 'AI 기반 자동화'를 각각 소개했다. 태스크 기반 자동화는 반복적이고 표준화된 작업을 자동 수행하는 식이다. 서버 보안 패치와 사용자 계정 생성, 운영체제(OS)·미들웨어 설정 배포 등 결과가 예측 가능한 업무에 적합하다. 이는 현재 기업들이 가장 익숙하게 활용하고 있는 자동화 방식이다. 이벤트 기반 자동화는 특정 이벤트가 발생했을 때 사전 정의된 정책에 따라 자동 대응하는 방식이다. 예를 들어 OS 멈추는 장애가 발생했을 때 이벤트 기반 자동화는 시스템 재기동 같은 대응 절차를 자동 실행한다. 담당자가 직접 접속하거나 현장에 출동하지 않아도 즉각적인 조치가 가능하다는 설명이다. 이 상무는 이벤트 기반 자동화가 AI옵스와 결합될 때 효과가 더 커진다고 봤다. AI가 장애 원인과 이상 징후를 분석하면 실제 실행은 자동화 플랫폼이 대신 수행하는 구조다. 그는 "반복적으로 생기는 장애나 이미 알려진 이슈는 AI 없이도 이벤트 기반 자동화만으로 상당 수준 대응할 수 있다"며 "사전에 대응 절차를 정의해두면 자동으로 운영 조치를 수행할 수 있다"고 강조했다. 그는 마지막으로 AI 기반 자동화를 설명했다. 이는 AI가 단순 분석을 넘어 판단과 실행까지 지원하는 지능형 자동화 방식이다. 이 상무는 AI 기반 자동화가 기존 대응법과 다르다고 주장했다. 과거 경험 기반 대응이 아니라 지금까지 경험하지 못했던 상황도 AI로 즉시 해결할 수 있는 시스템이라는 이유에서다. 그는 "세 가지 자동화 방식이 서로 대체 관계는 아니다"고 강조했다. 그는 "운영 환경과 목적에 맞게 세 가지 방식을 유기적으로 연결하는 역량이 기업 IT 운영 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.28 15:18김미정 기자

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