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[인터뷰] AI 팩토리 핵심축 노리는 클라우데라…GPU·모델·데이터 잇는다

클라우데라가 인공지능(AI) 팩토리 시장에서 그래픽처리장치(GPU)나 거대언어모델(LLM)을 직접 만드는 대신 데이터와 추론, 거버넌스를 연결하는 플랫폼 역할에 집중한다. 엔비디아, 배스트데이터(VAST Data) 등 전문 업체와 역할을 나누면서 기업이 기존 데이터 자산을 그대로 활용해 AI를 운영할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춘 것이다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)와 레오 브루닉 최고제품책임자(CPO)는 지난달 20일 싱가포르에서 열린 '이볼브26' 현장에서 지디넷코리아와 만나 자사 AI 팩토리 전략과 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 방향을 설명했다. 클라우데라는 최근 AI 팩토리 구축을 위해 엔비디아, 배스트데이터 등과 협력을 확대하고 있다. 동시에 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 소버린 환경에 흩어진 데이터와 AI 서비스를 하나의 관리 환경에서 운영할 수 있는 신규 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'도 적극 앞세우고 있다. 우선 가고 CTO는 AI 팩토리에서 클라우데라가 GPU와 AI 모델, 기업 데이터를 연결하는 통합 플랫폼 역할을 맡고 있다고 설명했다. 엔비디아가 GPU를, 배스트데이터가 스토리지와 데이터 계층을 담당한다면 클라우데라는 모델 추론과 데이터 연결, 에이전트 오케스트레이션, 권한 관리, 거버넌스 등을 묶어 전체 AI 환경을 운영하는 역할을 담당하고 있다는 것이다. 가고 CTO는 "GPU와 스토리지, AI 모델은 각각 전문 기업이 잘하는 영역이 있다"며 "우리는 이 기술들이 기업 데이터와 함께 실제 환경에서 작동하도록 연결하는 데 집중하고 있다"고 말했다. 이어 "클라우데라는 GPU를 만들지도, AI 모델을 직접 학습하지도 않는다"며 "각 분야 전문 기업들과 협력해 전체 AI 스택이 하나의 환경에서 매끄럽게 작동하도록 하는 것이 우리의 역할"이라고 덧붙였다. 더불어 가고 CTO는 기업용 AI를 실제 운영 단계로 확장하려면 GPU와 모델, 데이터 관리가 하나의 환경에서 유기적으로 작동해야 한다고 봤다. 또 특정 인프라에 종속되지 않고 데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 사이에서 워크로드를 유연하게 옮길 수 있어야 한다고 강조했다. 가고 CTO는 "고객들이 원하는 것은 특정 환경에 묶이는 것이 아니라 필요에 따라 어디서든 같은 방식으로 AI를 운영할 수 있는 구조"라며 "데이터센터와 퍼블릭 클라우드, 소버린 클라우드 전반에서 일관된 실행 환경을 제공하는 것이 중요하다"고 설명했다. 이 같은 전략은 '클라우데라 애니웨어 클라우드'의 제품 구조에도 반영됐다. 클라우데라는 새 플랫폼을 기존 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)을 대체하는 방식이 아니라 함께 운영할 수 있도록 설계했다. 이와 관련해 브루닉 CPO는 애니웨어 클라우드를 기존 CDP를 대체하는 제품으로 만들지 않았다고 강조했다. 기존 고객들이 이미 구축한 데이터 자산과 인프라를 그대로 활용하면서 새로운 AI 기능을 추가할 수 있도록 처음부터 병행 운영을 염두에 뒀다고 피력했다. 브루닉 CPO는 "기존 기술을 보완한다는 것이 처음부터의 의도였다"며 "애니웨어 클라우드는 그 자체로 완결된 차세대 데이터·AI 플랫폼이지만, 고객이 이미 CDP에 투자한 자산의 가치를 더 높여야 한다는 조건이 있었다"고 밝혔다. 그러면서 "실제 클라우데라 환경에 수백 페타바이트(PB) 규모 데이터를 보유하고 있는 고객이 이를 새로운 AI 플랫폼으로 모두 이전하려면 비용과 시간이 많이 들고 경우에 따라 이동 자체가 사실상 어려울 수 있다"며 "새 플랫폼은 고객이 기존 데이터 자산을 바꾸지 않고 그대로 활용하면서 새로운 기능을 사용할 수 있도록 설계했다"고 부연했다. 가고 CTO도 "신규 고객은 애니웨어 클라우드만 사용해도 된다"며 "반면 옮기기 어렵거나 불가능한 대규모 클러스터에 이미 투자한 고객에게는 기존 환경을 유지하면서 새로운 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표"라고 말했다. 이 같은 구조는 첫 디자인 파트너인 '엑슨모빌'에서도 검증되고 있다. 엑슨모빌은 지난 5월부터 애니웨어 클라우드를 적용하기 시작해 첫 사용 사례를 마친 뒤 두 번째와 세 번째 프로젝트를 진행하고 있다. 현재 디자인 파트너 프로그램에는 총 9개 기업이 참여하고 있으며, 프로그램을 알린 첫 달에 100곳이 넘는 고객사가 참여 의사를 밝힌 것으로 나타났다. 또 엑슨모빌은 공장과 정유시설 등 엣지 환경에서 수집되는 대규모 스트리밍 데이터를 그간 기존 데이터 레이크에 축적해 왔다. 다만 핵심 데이터 상당수는 온프레미스에 남아 있는 반면, 최신 AI 모델과 관련 도구는 주로 클라우드 환경에서 발전해 두 환경을 연결하는 것이 과제였다. 브루닉 CPO는 "엑슨모빌과 같은 적용 사례를 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 에어갭 등 다양한 환경으로 확대할 계획"이라며 "초기 고객들의 관심을 실제 도입 성과로 연결하고, 서로 다른 인프라에서도 애니웨어 클라우드가 동일하게 작동한다는 점을 입증하는 데 주력할 것"이라고 강조했다. 그러면서 "앞으로 90일 안에 구글 클라우드와 AWS, 애저, 온프레미스, 에어갭과 이들을 결합한 환경에서 참조할 만한 '애니웨어 클라우드'의 대규모 성공 사례를 보여주기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다. 더불어 두 사람은 소버린 AI도 클라우데라 애니웨어 클라우드가 겨냥하는 주요 영역으로 꼽았다. 기업과 정부가 평소에는 퍼블릭 클라우드를 활용하더라도 정책이나 보안 환경이 달라질 경우 AI 워크로드를 소버린 클라우드나 자체 데이터센터로 옮길 수 있어야 한다고 피력했다. 가고 CTO는 "기업과 정부가 원하는 것은 퍼블릭 클라우드를 포기하는 것이 아니라 필요할 때 다른 환경으로 워크로드를 옮길 수 있는 선택권"이라며 "클릭 한 번이나 API 호출 한 번으로 퍼블릭 클라우드에서 소버린 환경으로 이동할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다"고 말했다.이어 "클라우데라는 이를 단순히 데이터를 자국 내에 저장하는 문제가 아니라 인프라에 대한 통제권과 워크로드 이동성을 확보하는 문제로 보고 있다"며 "이에 각 지역의 시스템통합(SI) 기업과 협력해 현지 인프라에서도 동일한 데이터·AI 환경을 운영할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 부연했다.

2026.09.04 15:13장유미 기자

[인터뷰] "클라우드는 사치재"…'소버린 AI' 강조한 클라우데라 CEO, 韓 투자 검토

[싱가포르=장유미 기자] "클라우드는 많은 프로젝트에서 중요하지만 범용재가 아니라 사치재에 가깝습니다." 찰스 샌즈버리 클라우데라 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI) 워크로드의 비용과 데이터 주권 문제가 커지면서 기업들이 퍼블릭 클라우드에 모든 데이터와 워크로드를 두기보다 하이브리드 환경을 선택하고 있다고 강조했다. 특히 소버린 AI 수요가 빠르게 늘고 있는 아시아태평양 시장에서 한국을 추가 투자 가능성이 높은 국가로 지목하고 금융·공공 중심이던 고객 기반도 조선·해운 등으로 넓힐 계획이다. 샌즈버리 CEO는 지난 20일(현지시간) 싱가포르에서 열린 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에 참석한 후 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "아시아태평양과 중동, 유럽에서 소버린 AI에 대한 관심이 크게 증가하고 있다"며 "각 지역에서 소버린 클라우드를 구축하려는 움직임이 나타나고 있고 일부 사업자들과도 협력하고 있다"고 밝혔다. 한국도 성장 가능성이 높은 시장으로 꼽았다. 클라우데라는 현재 인도에 개발과 사업 투자를 확대하고 있으며 아시아태평양에서는 한국과 인도네시아, 태국, 말레이시아 등에 추가 투자를 검토하고 있다. 샌즈버리 CEO는 "호주와 싱가포르는 이미 성숙한 시장이지만 한국과 인도네시아, 태국, 말레이시아에는 더 많은 기회가 있다고 본다"며 "제품 투자를 확대하는 동시에 현장 및 시장진출 인력을 선별적으로 늘리는 방안을 살펴보고 있다"고 말했다. 클라우데라는 국내 소버린 클라우드 사업자와의 협력 가능성도 논의하고 있다. 데이터 주권 요구에 대응하기 위해 현지 클라우드 인프라와 클라우데라의 데이터·AI 플랫폼을 결합하는 방안을 검토 중이다. 그는 한국 업체와의 협의 여부에 대해 "논의를 진행하고 있다"면서도 "다만 아직 구체적으로 확정된 것은 없어 공개할 단계는 아니다"고 밝혔다. 조선·해운까지 고객군 확대…AI 비용 부담에 하이브리드 수요 증가 클라우데라는 고객 산업군도 넓힐 계획이다. 대형 은행들은 이미 데이터 플랫폼과 분석 인프라에 상당한 투자를 진행한 반면, 조선·해운과 천연자원 등 물리적 자산을 많이 보유한 산업에선 AI에 활용할 수 있는 데이터가 여전히 많다고 판단해서다. 샌즈버리 CEO는 "천연자원과 해운 등 물리적 자산을 보유한 기업들의 관심이 크게 늘고 있다"며 "이들 산업에는 활용할 수 있는 데이터가 많고 이를 제대로 활용하면 사업 운영 효율을 크게 높일 수 있다"고 설명했다. 클라우데라가 이 같은 사업 확대의 기반으로 내세운 것은 차세대 데이터·AI 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'다. 이 플랫폼은 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드 등 데이터가 있는 위치를 바꾸지 않고 하나의 플랫폼과 컨트롤 플레인에서 관리하면서 워크로드별로 실행 환경을 선택할 수 있도록 한 것이 특징이다. 그는 기업들의 AI 활용이 실험에서 실제 운영 단계로 넘어가면서 이런 구조의 필요성도 커지고 있다고 봤다. 과거에는 AI 프로젝트를 우선 퍼블릭 클라우드에서 시작한 뒤 그대로 운영 환경으로 전환하는 경우가 많았지만, 최근에는 비용과 보안, 데이터 주권을 처음부터 고려하는 기업이 늘고 있어서다. 샌즈버리 CEO는 "1년 전만 해도 기업들은 프로젝트를 구상할 때 최종적으로 워크로드를 어디에 배포할지 크게 고민하지 않았다"며 "지금은 실제 운영 과정에서 예상보다 많은 비용이 발생한 경험을 토대로 처음부터 비용까지 고려하기 시작했다"고 분석했다. 이어 "은행의 사기 탐지·예방처럼 컴퓨팅 수요가 비교적 일정하고 예측 가능한 워크로드를 클라우드 기반 하드웨어에서 실행하면 자체 하드웨어보다 비용이 4~5배까지 높아질 수 있다"며 "반대로 단기간 수행하거나 컴퓨팅 수요 변동이 큰 작업은 클라우드가 더 적합할 수 있다"고 덧붙였다. 함께 인터뷰에 참가한 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄도 에이전틱 AI 확산이 기업들의 인프라 선택을 더욱 세분화할 것으로 봤다. AI 에이전트가 지속적으로 모델을 호출하고 추론하면서 퍼블릭 클라우드 비용 부담이 기존 데이터 분석보다 커질 가능성이 있기 때문이다. 리키 CBO는 "2년 전만 해도 고객 대부분이 실험 단계에 있었지만 이제 상당수가 프로덕션 단계로 이동하고 있다"며 "분석 워크로드에서 경험했던 퍼블릭 클라우드 비용 초과는 에이전틱 AI 환경에서 발생할 수 있는 비용 부담과 비교하면 훨씬 작을 수 있다"고 강조했다. 온프레미스 AI 추론도 새로운 성장 영역으로 지목했다. 보안이 중요한 기업과 정부기관을 중심으로 데이터를 외부로 내보내지 않은 상태에서 모델을 실행하려는 수요가 증가하고 있어서다. 리키 CBO는 "앞으로 3~5년간 가장 빠르게 성장할 영역 중 하나가 온프레미스 추론"이라며 "향후 3년간 온프레미스에서 실행되는 추론이 2배 이상 증가할 것으로 예상하는 글로벌 리서치도 있어 클라우데라에도 큰 기회가 될 것"이라고 말했다. 10억 달러 투입해 개발 가속…"재상장, 당분간 계획 없어" 클라우데라는 애니웨어 클라우드를 개발하기 위해 지난 3년간 연구개발(R&D)과 인수합병(M&A)에 약 10억 달러를 투입했다. 전체 투자액 가운데 약 80% 이상이 R&D에 투입됐고, 이 기간 동안 옥토파이, 베르타, 타이쿤 등 3개 기업을 인수해 데이터 거버넌스와 AI, 컨테이너·오케스트레이션 기술도 확보했다. 특히 타이쿤의 기술은 애니웨어 클라우드 개발에 직접 활용됐다. 당초 클라우데라는 핵심 제품을 컨테이너화하기 위해 관련 기술을 찾았지만, 인수 검토 과정에서 타이쿤의 운영 컨트롤 계층을 데이터 플랫폼 전체를 관리하는 오케스트레이션 영역까지 확대할 수 있다고 판단했다. 샌즈버리 CEO는 "당초 제품 출시 시점은 내년 초로 예상했지만 고객들이 더 빨리 제공해 달라고 요구하면서 R&D 투자를 늘리고 개발 일정을 앞당겼다"며 "비상장사로 전환한 이후 지난 5년간 가장 큰 제품 출시로 볼 수 있다"고 밝혔다. 이어 "제품을 내놓은 것은 결승선이 아니라 출발선"이라며 "앞으로 6~12개월 동안 고객 요구를 반영해 추가 개발 목표를 이어갈 것"이라고 덧붙였다.클라우데라는 애니웨어 클라우드의 초기 고객 확보에도 속도를 낼 계획이다. 기존 고객이 상당수를 차지할 것으로 예상하면서도 신규 고객 확보도 본격화한다는 방침이다. 그는 "고객사 확보는 약 100곳 정도가 적절한 목표라고 본다"며 "제품·시장 적합성을 고려하면 신규 고객 기회도 크다"고 예상했다. 향후 기업공개(IPO)를 다시 추진할지에 대해선 선을 그었다. 클라우데라는 과거 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장돼 있었지만, 지난 2021년 사모펀드 클레이튼·더빌리어앤드라이스(CD&R)와 KKR에 약 53억 달러에 인수되면서 비상장사로 전환됐다. 샌즈버리 CEO는 "상장사 수준의 재무·회계·통제 체계는 계속 유지하고 있어 선택지는 열어두고 있다"며 "다만 가까운 시일 내 재상장할 계획은 없고 현재는 비상장사로서 사업을 실행하는 데 집중하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.25 10:42장유미 기자

[현장] "기업 데이터, 결국 하이브리드가 답"…클라우데라, AI 플랫폼 새 판 짠다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 퍼블릭 클라우드와 온프레미스에 흩어진 기업 데이터를 인공지능(AI)에 활용할 수 있도록 하이브리드 전략을 강화한다. 모든 데이터를 한곳으로 옮기기보다 워크로드별로 적합한 인프라를 선택할 수 있게 해 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 구상이다. 찰스 샌즈버리 클라우데라 최고경영자(CEO)는 20일(현지시간) 싱가포르에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)' 기조연설에서 "세계 최대 규모 기업들의 운영 모델은 사실상 하이브리드 형태가 될 것"이라며 "기업 데이터는 조직 전반에 분산돼 있고 워크로드마다 서로 다른 컴퓨팅과 보안 요구사항을 갖고 있다"고 강조했다. 클라우데라는 이 같은 환경에 대응하기 위해 차세대 데이터·AI 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 전면에 내세웠다. 이 플랫폼은 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드 등 데이터가 위치한 환경에 관계없이 하나의 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인에서 데이터와 AI 워크로드를 통합 관리하도록 설계됐다. 이는 기업들이 AI 워크로드를 하나의 인프라에 몰아넣기보다 용도에 따라 실행 환경을 달리하려는 수요를 겨냥했다. 최근 AI 활용이 실제 업무로 확대되면서 성능과 보안, 비용 등을 따져 온프레미스와 퍼블릭·프라이빗 클라우드 가운데 적합한 환경을 선택하려는 움직임이 커지고 있어서다. 샌즈버리 CEO는 "기업 데이터는 여러 환경에 분산돼 있고 워크로드마다 요구하는 성능과 보안, 비용 조건도 다르다"며 "우리가 구축한 플랫폼은 각 워크로드를 가장 적합한 컴퓨팅 환경에 배치할 수 있도록 한다"고 설명했다. 이어 "클라우드는 기술을 사용하는 방식을 바꿨지만 데이터가 존재하는 위치까지 바꾸지는 않았다"며 "AI 시대에는 기업이 보유한 데이터를 어디에 두느냐보다 이를 얼마나 잘 활용하느냐가 더 중요해지고 있다"고 덧붙였다. 특히 그는 프라이빗 AI와 소버린 AI 수요가 하이브리드 환경 확산을 더욱 앞당길 것으로 전망했다. 기업이 민감한 데이터를 외부로 이동시키지 않은 채 자체 보안 환경에서 AI를 활용하려는 요구가 커지고 있기 때문이다. 샌즈버리 CEO는 "기업 고유의 데이터를 활용하는 것뿐 아니라 신뢰할 수 있는 보안 환경 안에 그대로 두는 것도 중요해지고 있다"며 "프라이빗 AI든 소버린 AI든 애니웨어 클라우드는 이를 위한 기반 운영체제 역할을 할 수 있다"고 밝혔다. 이날 공개한 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에는 클라우데라가 지난 1년간 고객들로부터 수렴한 요구사항도 대거 반영됐다. 앞서 지난해 같은 행사에서 고객들은 온프레미스와 프라이빗·퍼블릭 클라우드에 관계없이 동일하게 사용할 수 있는 단일 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인을 요구했다. 또 데이터 접근 권한과 보안, 계보 등을 전체 데이터 환경에서 일관되게 관리할 수 있는 거버넌스 기능에 대한 수요도 많았다. 여기에 생성형 AI와 에이전틱 AI 애플리케이션을 구축·운영할 수 있는 기능도 이번에 추가됐다. 클라우데라는 하나의 컨트롤 플레인에서 데이터 관리와 거버넌스부터 AI 애플리케이션 개발·운영까지 지원함으로써 기업이 기존 데이터 환경을 유지하면서 AI 활용 범위를 넓힐 수 있도록 했다. 샌즈버리 CEO는 "고객들은 어디에나 배포할 수 있는 하나의 플랫폼과 공통 컨트롤 플레인, 동일한 사용 경험을 원했다"며 "기반 컴퓨팅 인프라가 온프레미스든 프라이빗 클라우드든 퍼블릭 클라우드든 동일하게 작동하기를 요구했고 우리는 이를 구현했다"고 말했다. 이를 위해 클라우데라는 지난 3년간 연구개발(R&D)과 인수합병(M&A)에 총 10억 달러를 투입했다. 이 기간 동안 베르타, 옥토파이, 타이쿤 등 3건의 기업 인수도 단행해 데이터 거버넌스와 AI, 운영·오케스트레이션 관련 기술을 확보했다. 특히 지난해 인수한 컨테이너 플랫폼 업체 타이쿤의 기술은 애니웨어 클라우드의 기반 아키텍처 구축에 활용됐다. 샌즈버리 CEO는 "지난 3년간 R&D 투자와 3건의 인수를 합쳐 이날 발표한 제품군을 구축하는 데 10억 달러를 투입했다"며 "지금은 클라우데라에 가장 중요한 시기 중 하나가 시작되는 시점"이라고 강조했다. 더불어 클라우데라는 향후 기술 플랫폼 제공에 그치지 않고 실제 산업별 AI 활용 사례를 확대하는 데도 힘을 실을 계획이다. 또 금융권의 사기 탐지·예방부터 제조업의 결함 분석, 에너지 산업의 피지컬 AI 등 기존 고객사에서 축적한 활용 사례를 바탕으로 기업들이 AI를 실제 사업 성과로 연결하도록 지원한다는 방침이다. 샌즈버리 CEO는 "우리는 규제·비규제 산업과 대규모 데이터 환경에서 수백개의 비즈니스 활용 사례를 구축해 왔다"며 "이제 기술적 기반을 구축하는 단계에서 실질적으로 더 많은 비즈니스 가치를 제공하는 단계로 전환하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.20 19:34장유미 기자

"코드 수정 없이 최대 4배"…클라우데라, 엔비디아 손잡고 AI 데이터 비용 낮춘다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 엔비디아와 손잡고 아파치 스파크 기반 데이터 처리 속도를 끌어올린다. 기업들이 인공지능(AI) 활용을 확대하면서 데이터 준비와 인프라 비용 부담이 커지자 기존 코드를 바꾸지 않고도 그래픽처리장치(GPU) 가속을 적용할 수 있도록 해 AI 데이터 파이프라인 효율을 높인다는 전략이다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 클라우데라 데이터 엔지니어링에 엔비디아 쿠다-X(CUDA-X) 라이브러리 'cuDF' 기반 아파치 스파크 4.1용 네이티브 GPU 가속 기능을 도입한다고 발표했다. 이 기능은 이날부터 클라우데라 데이터 엔지니어링에서 제공된다. 향후 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에도 적용해 퍼블릭·프라이빗·소버린 클라우드와 온프레미스 등 하이브리드 환경 전반으로 활용 범위를 넓힐 계획이다. 이에 따라 기업 고객은 기존 파이스파크(PySpark)나 SQL 쿼리를 수정하지 않고도 스파크 워크로드에 GPU 가속을 적용할 수 있다. 또 별도의 드라이버 설정이나 운영 워크플로우 변경 없이 기존 애플리케이션을 그대로 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. 클라우데라는 "엔비디아 GPU를 활용할 경우 기존 CPU 인프라 대비 스파크 워크로드 처리 속도를 최대 4배까지 높일 수 있다"며 "처리 시간이 짧아지는 만큼 클라우드 컴퓨팅 사용량도 줄어 인프라 비용 절감 효과를 기대할 수 있다"고 설명했다. 클라우데라는 이번 GPU 가속 기능을 통해 AI 학습과 추론에 앞선 데이터 처리 시간을 줄인다는 계획이다. 대규모 데이터를 추출·정제·변환하는 ETL 과정에서 스파크 작업이 길어질수록 인프라 사용량과 비용도 함께 늘어나는 만큼, GPU를 활용해 처리 효율을 높이겠다는 전략이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "많은 기업에서 AI의 걸림돌은 모델이 아니다"며 "원시 데이터를 얼마나 빠르게 신뢰할 수 있고 활용 가능한 인사이트로 전환할 수 있느냐에 있다"고 말했다. 이번 기능은 최근 공개한 '클라우데라 애니웨어 클라우드'에서도 지원될 예정이다. 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 프라이빗 클라우드와 소버린 클라우드, 온프레미스에서도 동일한 방식으로 스파크 워크로드를 가속할 수 있도록 한다는 계획이다. 클라우데라는 이 과정에서 통합 데이터 패브릭을 활용해 각 환경의 데이터와 워크로드에 동일한 보안·거버넌스 정책을 적용한다. 기업이 GPU 가속을 위해 데이터를 특정 클라우드로 옮기거나 기존 관리 체계를 새로 구축하지 않아도 되도록 한 것이다. 팻 리 엔비디아 전략적 기업 파트너십 부사장은 "AI 도입을 가속하는 가장 빠른 방법은 기업이 현재 운영하고 있는 방식에 맞추는 것"이라며 "엔비디아 AI 인프라와 쿠다-X 라이브러리가 클라우데라 데이터 엔지니어링에 네이티브로 통합되면서 기업은 파이스파크나 SQL 코드를 한 줄도 수정하지 않고 스파크 파이프라인의 비용을 줄이고 속도를 높일 수 있다"고 강조했다. 클라우데라는 AI 인프라 비용 증가도 이번 기능 도입의 배경으로 제시했다. 이 회사가 최근 공개한 'AI 아키텍처 대전환(The Great AI Re-Architecture)' 보고서에 따르면 응답자의 84%가 AI 워크로드로 인해 인프라 비용이 증가했다고 답했다. 이에 기업용 데이터 플랫폼 경쟁도 AI 기능 제공을 넘어 데이터 처리 비용과 GPU 활용 효율을 둘러싼 경쟁으로 확대될 것으로 보인다. 특히 금융·통신·제조·공공 등 데이터 이동이 쉽지 않은 산업에선 기존 데이터 환경과 스파크 코드를 유지하면서 GPU 가속을 적용할 수 있다는 점이 주요 선택 기준으로 작용할 것으로 보인다. 브루닉 CPO는 "클라우데라 데이터 엔지니어링에서 스파크를 가속하면 데이터 준비 단계에서 분석과 AI 단계로 더 빠르게 나아갈 수 있다"며 "고객들이 속도를 높이면서도 거버넌스와 보안, 운영 일관성을 유지할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 19:00장유미 기자

[현장] "AI 승부처는 모델 아닌 추론"…클라우데라, 'AI 팩토리' 승부수

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 '인공지능(AI) 팩토리'를 앞세워 기업용 AI 추론 시장 공략에 속도를 낸다. AI 경쟁의 무게중심이 모델 학습에서 실제 서비스 운영으로 옮겨가자 데이터 이동 비용과 그래픽처리장치(GPU) 활용 부담을 낮추고, 온프레미스와 퍼블릭 클라우드를 넘나드는 추론 환경을 제공해 고객 확보에 나선다는 전략이다. 아바스 리키 클라우데라 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄은 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'에서 기업용 AI 시장이 모델 중심에서 시스템 중심으로 이동하고 있다고 진단했다. 리키 CBO는 "2025년까지는 모델 학습이 AI 시장의 중심이었다면, 이제는 모델 주변에 어떤 시스템을 구축하느냐가 중요해지고 있다"며 "기업들은 단순히 모델을 만드는 것이 아니라 실제 업무에 활용할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 단계로 이동하고 있다"고 말했다. 특히 그는 AI 투자에서 추론 비중이 빠르게 커지고 있다는 점에 주목했다. 기업들이 대규모 모델을 학습하는 것보다 이미 확보한 모델을 실제 서비스와 업무에 적용하면서 발생하는 비용과 운영 효율을 더 중요하게 보기 시작했다고 설명했다. 이에 클라우데라는 'AI 팩토리'를 핵심 전략으로 제시했다. AI 팩토리는 기업이 보유한 데이터와 인프라를 활용해 AI 모델과 에이전트를 개발·배포하고 실제 업무까지 연결하는 체계를 뜻한다. 리키 CBO는 "AI는 팀 스포츠"라며 "기업이 원하는 인프라와 모델을 선택하면서도 실제 비즈니스 성과까지 연결할 수 있어야 한다"고 강조했다. 클라우데라는 이를 위해 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 기반으로 데이터 패브릭과 AI 추론 서비스, 에이전트 개발 환경 등을 하나의 구조로 묶는다는 구상이다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 엣지 등 여러 환경에서 일관된 방식으로 AI를 운영하는 데 초점을 맞췄다. 특히 데이터 이동을 줄이는 '소버린 인퍼런스'를 주요 기능으로 내세웠다. 기업 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 추론을 실행하는 대신 데이터가 저장된 환경에서 직접 모델을 구동하는 방식이다. 리키 CBO는 "추론을 위해 데이터를 외부로 이동할 필요가 없어야 한다"며 "비용뿐 아니라 위험과 통제 측면에서도 데이터가 있는 곳에서 AI를 실행하는 것이 중요하다"고 말했다. 이는 AI 활용이 늘면서 데이터 이동 비용과 GPU 사용료가 새로운 부담으로 떠오르고 있기 때문이다. 기업이 대규모 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮길 경우 데이터 전송 비용이 발생하는 데다 AI 사용량이 늘어날수록 추론 비용도 빠르게 증가할 수 있어서다. 이에 클라우데라는 온프레미스 GPU와 퍼블릭 클라우드 자원을 함께 사용할 수 있도록 해 기업이 비용과 보안, 규제 조건에 따라 AI 실행 위치를 선택하도록 지원한다는 방침이다. 리키 CBO는 "기업이 자체 데이터센터에서 모델을 운영해야 하는 경우도 있고 퍼블릭 클라우드를 사용하는 것이 유리한 경우도 있다"며 "중요한 것은 특정 환경에 종속되지 않고 선택권을 갖는 것"이라고 설명했다. 클라우데라는 모델과 AI 엔진에 대한 선택권도 확대한다. 기업마다 선호하는 모델과 데이터 처리 엔진, 에이전트 프레임워크가 다른 만큼 하나의 기술 스택만을 강요하지 않겠다는 전략이다. 또 엔비디아 등 파트너사의 모델과 AI 기술뿐 아니라 기업이 선택한 외부 모델도 플랫폼에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 미스트랄AI 등 모델 업체와의 협력도 확대해 기업이 자체 데이터 환경에서 다양한 모델을 사용할 수 있도록 할 계획이다. 리키 CBO는 "기업마다 선호하는 모델과 엔진이 다를 수밖에 없다"며 "클라우데라는 이들을 하나의 마켓플레이스와 플랫폼에서 활용할 수 있도록 선택권을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다"고 말했다. 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있는 '컨텍스트'로 전환하는 것도 AI 팩토리의 핵심 요소로 꼽았다. AI 에이전트가 정확한 결과를 내기 위해서는 모델뿐 아니라 기업 내부 데이터와 업무 맥락을 함께 이해해야 한다는 판단에서다. 클라우데라는 이날 '이볼브26' 행사에서 석유·가스 기업 사례를 소개하며 여러 데이터 소스에 흩어진 엔지니어링 자료와 이미지, 센서 정보 등을 AI가 활용할 수 있는 형태로 연결하는 구조도 제시했다. 수십만 개의 이미지와 각종 운영 데이터를 하나의 컨텍스트로 묶어 AI가 특정 설비나 현장의 문제를 분석할 수 있도록 한 것이다. 리키 CBO는 "기업 AI의 성패는 모델만으로 결정되지 않는다"며 "올바른 컨텍스트를 제공해야 높은 품질의 결과를 얻을 수 있다"고 강조했다. 그는 AI 활용에 따른 경제성도 전면에 내세웠다. 이날 발표에선 실제 금융사의 고객확인제도(KYC) 업무 사례를 통해 AI 이용량이 늘어날수록 기존 방식과 비교해 비용을 크게 줄일 수 있다는 분석도 내놨다. 또 자체 추론 서비스를 활용할 경우 일부 환경에서 동일 모델 기준 추론 속도를 최대 40% 높일 수 있다고 설명했다. 이를 통해 GPU 활용률을 높이고 모델 실행 환경을 최적화해 기업의 전체 AI 운영비용(TCO)을 낮춘다는 전략이다. 리키 CBO는 "AI 경제성은 기업들이 이제 본격적으로 고민하기 시작한 문제"라며 "실험 단계에서는 비용이 크게 보이지 않지만 실제 운영 규모로 확대되면 추론과 인프라 비용이 중요한 문제가 된다"고 말했다. 클라우데라는 기술뿐 아니라 실제 도입 과정에 대한 지원도 강화한다. 이를 위해 단순 플랫폼 공급을 넘어 기업별 AI 활용 사례를 직접 구축하고, 고객사의 데이터와 업무 환경을 이해한 뒤 AI 솔루션을 설계하는 고객 현장 배치형 엔지니어(FDE) 방식의 지원을 확대할 계획이다. 이날 함께 무대에 오른 브라이언 마틴 애브비 최고 AI 제품 책임자는 "AI 도입에서 가장 큰 어려움은 기술 자체가 아니라 문화와 사람"이라며 "기술과 업무 도메인을 동시에 이해하고 조직 내부의 신뢰를 구축할 수 있는 인력이 필요하다"고 설명했다. 클라우데라는 이 같은 고객 맞춤형 지원을 일회성 프로젝트에 그치지 않고 반복 가능한 솔루션으로 확장한다는 계획이다. 또 산업별 AI 블루프린트와 활용 사례를 늘려 기업이 AI 실험에서 실제 운영 단계로 넘어가는 시간도 줄일 방침이다. 리키 CBO는 "기업들은 AI 팩토리를 사는 것이 아니라 결국 비즈니스 성과를 원한다"며 "우리가 해야 할 일은 데이터와 AI 기술을 실제 업무에 연결해 반복 가능한 결과를 만들어내는 것"이라고 강조했다.

2026.08.20 13:20장유미 기자

[현장] "기존 환경 그대로 AI 확장"…클라우데라, '투트랙'으로 전환 부담 낮춘다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 기존 데이터 플랫폼을 장기간 지원하는 동시에 신규 인공지능(AI) 플랫폼을 키우는 '투트랙' 전략을 본격화한다. 기업들이 기존 시스템을 전면 교체하지 않고도 AI를 도입할 수 있도록 해 전환 부담을 낮추고 기존 고객의 신규 AI 수요까지 흡수하겠다는 구상이다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'를 통해 '클라우데라 7.3.2'를 향후 6년간 장기 지원한다고 밝혔다. 또 신규 AI·데이터 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드'도 기존 환경과 병행해 사용할 수 있도록 지원키로 했다.레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "7.3.2는 안정성과 기능을 갖추고 장기간 운영할 수 있도록 만든 릴리스"라며 "우리 자체 운영 환경도 이를 중심으로 구축하고 있다"고 설명했다. 이에 따라 기존 고객들은 당장 새 플랫폼으로 전면 전환하지 않아도 된다. 대규모 프로덕션 워크로드는 7.3.2에서 계속 운영하면서 새롭게 구축하는 AI·데이터 애플리케이션은 애니웨어 클라우드에서 가동하는 식이다. 특히 애니웨어 클라우드를 사용하기 위해 기존 시스템부터 7.3.2로 바꿀 필요도 없게 됐다. 클라우데라는 주요 고객들이 사용 중인 7.1.9와 7.3.2 모두 새 플랫폼과 함께 사용할 수 있도록 설계했다. 브루닉 CPO는 "애니웨어 클라우드를 활용하기 위해 먼저 7.3.2로 업그레이드해야 하는 것은 아니다"라며 "7.1.9와 7.3.2 모두 호환되도록 했다"고 말했다. 클라우데라가 이처럼 기존 플랫폼과 신규 플랫폼을 동시에 가져가는 것은 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 인프라 전환 부담을 낮추기 위해서다. 현재 금융·통신·제조·공공 등 대규모 기업들은 오랜 기간 구축한 데이터 플랫폼과 업무 시스템을 운영하고 있어 AI 도입만을 위해 이를 단기간에 교체하기 어렵다. 또 플랫폼을 바꾸려면 데이터 이전뿐 아니라 기존 애플리케이션과 보안 정책, 운영 체계까지 함께 손봐야 한다는 것도 문제다. 대규모 시스템일수록 전환 과정에서 발생하는 서비스 중단 가능성과 비용 부담도 커진다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "하이브리드의 핵심은 같은 코드를 한 번 작성해 어디에서든 배포할 수 있어야 한다는 것"이라며 "AWS나 애저, 구글클라우드뿐 아니라 온프레미스에서도 동일하게 동작하는 자체 완결형 시스템이 필요하다"고 강조했다. 이에 클라우데라는 플랫폼 전체를 한꺼번에 업그레이드하지 않고 필요한 서비스만 추가하거나 교체할 수 있도록 했다. 애니웨어 클라우드에 모듈형 구조를 적용해 데이터 처리 엔진과 AI 서비스 등을 각각 독립적으로 배포·관리하는 방식이다. 이와 관련해 클라우데라는 이날 아파치 스파크를 사례로 제시했다. 기존 스파크3 기반 워크로드를 계속 실행하면서 스파크4를 별도로 배포한 뒤 필요한 작업만 새로운 버전으로 옮길 수 있도록 한 것이다. 이에 따라 고객들은 이전처럼 새로운 엔진을 적용하기 위해 전체 플랫폼의 업그레이드 시점을 맞출 필요가 없게 됐다. 가고 CTO는 "과거에는 스파크3에서 스파크4로 넘어가기 위해 전체 스택의 업그레이드 과정을 거쳐야 했다"며 "이제는 스파크4를 별도로 띄운 뒤 기존 스파크3 작업을 필요한 만큼 옮길 수 있다"고 설명했다. 클라우데라는 업그레이드에 따른 서비스 중단도 최소화했다. 워크로드 실행 중에도 기반 플랫폼을 업데이트할 수 있도록 해 프로덕션 환경에 미치는 영향을 줄이고, 새 버전이나 서비스 도입 때마다 전체 시스템 일정을 조정해야 했던 부담도 낮췄다. 가고 CTO는 "전체 시스템을 깨뜨리지 않고 개별 서비스를 업그레이드할 수 있다"며 "워크로드가 실행되는 동안에도 기반 환경을 업데이트할 수 있다는 점이 중요한 변화"라고 말했다. 기업이 필요에 따라 데이터 처리 엔진을 선택할 수 있는 구조도 적용했다. 스파크와 카프카, 트리노 등 클라우데라가 제공하는 엔진뿐 아니라 기업이 자체적으로 사용하는 오픈소스나 외부 엔진을 추가해 운영할 수 있도록 한 것이다. 또 각 엔진은 애니웨어 클라우드의 데이터 패브릭과 연결해 동일한 정책 아래 관리되는 것도 특징이다. 가고 CTO는 "우리가 모든 것을 제공하는 것은 아니다"라며 "고객이 선호하는 서드파티 제품이나 자체 엔진도 애니웨어 클라우드 안에서 데이터 패브릭과 연결하고 같은 방식으로 관리할 수 있도록 확장성을 확보했다"고 설명했다. 이 같은 구조는 기업의 AI 인프라가 여러 환경으로 분산되고 있는 상황을 고려했다. 애니웨어 클라우드는 AWS와 마이크로소프트 애저, 구글클라우드 등 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 기업 데이터센터와 소버린 인프라에서도 AI·데이터 서비스를 운영할 수 있도록 설계됐다. 자체 그래픽처리장치(GPU)와 퍼블릭 클라우드를 함께 사용하는 것도 가능하다. 기업이 보유한 GPU에서 AI 추론을 수행하면서 다른 환경에 저장된 데이터를 활용하는 식이다. 이에 따라 비용이나 보안, 규제 등에 따라 워크로드 실행 위치를 선택하면서 기존 데이터 저장 위치는 유지할 수 있다. 가고 CTO는 "퍼블릭 클라우드를 사용하면서도 로컬 GPU를 활용해 AI 추론을 실행하고 싶어 하는 고객이 있다"며 "애니웨어 클라우드는 이런 환경을 하나의 플랫폼에서 다룰 수 있도록 설계됐다"고 말했다. AI 에이전트가 기업 업무에 투입되면서 이런 운영 방식의 필요성은 더 커질 것으로 보인다. AI 에이전트가 실제 업무를 처리하려면 한곳에 모인 데이터만 사용하는 것이 아니라 온프레미스와 여러 클라우드에 흩어진 데이터와 애플리케이션에 접근해야 해서다. 클라우데라는 이날 시연에서도 하이브리드 환경을 넘나드는 AI 에이전트 활용 사례를 선보였다. 특정 클라우드에 장애가 발생하자 여러 AI 에이전트가 관련 시스템을 분석해 원인과 영향을 파악하고 다른 환경으로 워크로드를 이동하는 시나리오다. 재무 영향을 분석하고 장애로 영향을 받은 사용자에게 관련 내용을 전달하는 과정도 함께 선보였다. 클라우데라는 향후 기존 데이터 워크로드는 안정적으로 유지하고 신규 AI 서비스는 애니웨어 클라우드에 단계적으로 추가하는 방식으로 고객 전환을 유도한다는 방침이다. 이를 통해 기존 시스템 교체 부담을 줄이면서 AI 도입 속도를 높일 계획이다. 브루닉 CPO는 "기존에 잘 작동하는 환경을 버리도록 요구하는 것이 아니라 그 위에서 새로운 AI·데이터 서비스를 확장할 수 있도록 하는 것이 목표"라며 "고객이 기존 투자와 운영 환경을 유지하면서 필요한 기술을 원하는 시점에 적용할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.08.20 12:46장유미 기자

[인터뷰] "AI 에이전트, 보안 허점 순식간에 드러낼 수도"…클라우데라가 경고한 이유는

[싱가포르=장유미 기자] 기업들이 인공지능(AI) 에이전트를 업무에 본격 투입하면서 기존 사람 중심의 보안 체계만으로는 데이터 유출 위험을 통제하기 어려워질 것이란 경고가 나왔다. 자율적으로 판단하고 빠른 속도로 움직이는 AI 에이전트가 사람이 발견하지 못했던 데이터 접근 권한과 거버넌스의 허점을 찾아낼 수 있어서다. 캐롤린 더비(Carolyn Duby) 클라우데라 필드 최고기술책임자(CTO) 겸 사이버보안 리드는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI 에이전트는 매우 빠른 속도로 작동하고 자율적으로 움직인다"며 "적절한 모니터링과 개입이 없다면 문제가 수정될 때까지 계속 행동할 수 있다"고 우려했다. "복잡해진 데이터 환경, 일관된 보안·거버넌스 필요" 더비 리드는 AI 시대 기업들이 간과하기 쉬운 보안 문제로 복잡해진 데이터 환경을 꼽았다. 기업 데이터가 퍼블릭 클라우드와 멀티클라우드, 온프레미스 등에 분산된 상황에서 각각 다른 방식으로 보안 정책을 설정하면 AI가 활용하는 데이터를 일관되게 통제하기 어렵다는 지적이다. 그는 "우리가 만나는 기업들의 데이터 환경은 매우 복잡하다"며 "서로 다른 도구를 사용하고 일부 데이터는 클라우드, 일부는 여러 클라우드, 또 다른 데이터는 온프레미스에 있어 무엇을 보유하고 있는지 파악하기조차 어려울 수 있다"고 설명했다. 각 환경마다 보안 정책을 설정하는 방식이 다르다는 점도 문제로 지목했다. 이에 여러 플랫폼에 흩어진 데이터를 하나의 보안·거버넌스 정책 아래 관리할 수 있는 체계가 필요하다고 봤다. 더비 리드는 "모든 플랫폼에 걸쳐 일관된 보안과 거버넌스 계층을 확보하는 것이 중요하다"며 "이를 통해 서로 다른 보안 방식을 각각 익히지 않고 데이터를 관리할 수 있다"고 말했다. AI 모델에 데이터를 전달하고 결과를 받아오는 과정에도 별도의 통제 장치가 필요하다고 강조했다. 모델 자체는 데이터를 사용하는 사람이 누구인지 인식해 해당 사용자의 권한에 따라 데이터를 선별하는 방식으로 작동하지 않기 때문이다. 그는 "모델에 데이터를 제공하면 모델은 이를 사용하는 사용자가 누구인지 알지 못한 채 데이터를 활용해 결과를 만들어낸다"며 "모델에 보내는 데이터와 모델에서 나오는 결과가 올바르고 안전한지 확인해야 한다"고 강조했다. 이를 위해 더비 리드는 기업이 보유한 데이터 보안 정책과 AI의 입력·출력을 관리하는 가드레일을 함께 적용해야 한다고 조언했다. 민감한 정보가 불필요하게 모델에 전달되거나 생성 결과를 통해 노출되는 것을 막기 위한 조치다. 그는 "데이터 보안 정책과 가드레일의 결합이 필요하다"며 "가드레일을 통해 모델의 입력과 출력이 적절한지, 민감한 정보가 유출되지 않는지 확인해야 한다"고 밝혔다. "AI 에이전트, 무엇을 했는지 확인할 수 있어야" 더비 리드는 AI 에이전트의 행동을 사후에 확인할 수 있는 감사와 관찰 가능성 확보도 중요하다고 봤다. 기존 소프트웨어와 달리 AI 에이전트는 정해진 흐름만 따르는 것이 아니라 추론을 기반으로 움직여 상황이나 시스템 상태에 따라 행동이 달라질 수 있어서다. 그는 "AI 에이전트는 비결정론적이어서 상황이나 시스템의 현재 상태에 따라 서로 다른 행동을 할 수 있다"며 "정해진 업무 흐름이나 로직에 따라 움직이는 것이 아니라 추론을 기반으로 행동한다"고 설명했다. 클라우데라는 이런 특성을 고려해 자사 '에이전트 스튜디오(Agent Studio)'에서 에이전트가 수행한 작업을 확인할 수 있도록 지원하고 있다. 기업이 AI 에이전트의 결과만 확인하는 데 그치지 않고 실제 수행 과정을 살펴볼 수 있도록 하기 위해서다. 더비 리드는 "에이전트가 무엇을 했는지 확인할 수 있어야 한다"며 "AI 시스템에 대한 감사와 관찰 가능성을 확보하는 것이 매우 중요하다"고 말했다. "소버린 AI 구축했다고 안심해선 안 돼" 최근 프라이빗 AI나 소버린 AI를 구축하는 움직임이 늘어나고 있지만, 더비 리드는 이를 통해 보안 위험이 모두 해소되는 것은 아니라고 봤다. 데이터와 AI 시스템을 기업 내부나 특정 국가에 두면 외부 유출 위험은 낮출 수 있지만 내부자 위협이나 접근통제 등 기존 보안 문제는 여전히 남아 있어서다. 그는 "소버린 AI는 데이터에 대한 통제권을 유지하는 데 도움을 주지만 다른 보안 조치가 필요하지 않다는 의미는 아니다"며 "여전히 내부자 위험 관리와 플랫폼에서 어떤 일이 벌어지고 있는지에 대한 감사·모니터링이 필요하다"고 강조했다. 더비 리드는 소버린 환경에서도 일반적인 IT 시스템과 마찬가지로 지속적인 모니터링과 통제를 적용해야 한다는 점도 피력했다. 또 소버린 AI의 보안상 강점은 위험 자체를 없애는 것이 아니라 데이터를 외부에 제공하면서 발생하는 제3자 위험을 줄이는 데 있다고도 언급했다. 그는 "소버린 시스템 역시 다른 시스템과 같은 종류의 모니터링과 통제, 사이버 위생이 필요하다"며 "데이터가 제3자에게 넘어가지 않도록 해 제3자 위험을 줄일 수 있지만 모든 위험을 제거하는 것은 아니다"고 설명했다. "AI 에이전트에는 더 많은 제로트러스트 필요" 더비 리드는 AI 에이전트 시대에도 모든 사용자와 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 접근 때마다 신원과 권한을 검증하는 '제로트러스트' 원칙이 여전히 중요하다고 봤다. 다만 AI 에이전트는 자율적으로 판단하고 다른 시스템과 상호작용하는 만큼 기존보다 통제 범위를 넓힐 필요가 있다고 강조했다. 그는 "제로트러스트 원칙은 AI 시대에도 데이터에 적용된다"면서도 "에이전트는 다르기 때문에 다른 형태의 제로트러스트가 필요하다"고 말했다. 특히 에이전트에 직접 부여된 권한만 통제해서는 충분하지 않다고 지적했다. AI 에이전트가 샌드박스를 벗어나거나 연결된 시스템을 따라 다른 영역으로 이동할 가능성까지 고려해 접근 가능한 전체 범위를 파악해야 한다는 것이다. 더비 리드는 이와 관련해 보안 사고의 피해 확산 범위를 살펴봐야 한다고 강조했다. 특정 시스템에 접근한 AI 에이전트가 이를 발판으로 다른 데이터나 시스템까지 접근할 수 있는지 파악하고 통제해야 한다는 의미다. 그는 "AI 시스템이 특정 대상에 접근할 수 있다면 이를 통해 한 단계 더 나아가 무엇에 접근할 수 있는지까지 살펴봐야 한다"며 "에이전트가 요청받은 일을 요청받은 방식으로 수행하고 있는지도 모니터링해야 한다"고 설명했다. 이에 더비 리드는 AI 에이전트에 기존보다 엄격한 제로트러스트 원칙을 적용해야 한다고 강조했다. 또 최소 권한 부여를 넘어 에이전트의 행동과 연결 범위까지 지속적으로 확인해야 한다고 주장했다. 그는 "AI 에이전트에는 더 많은 제로트러스트가 필요하다"며 "어떤 면에서는 에이전트를 거의 전혀 신뢰할 수 없다고 볼 수도 있다"고 밝혔다. "규제 기다리지 말고 처음부터 보안 설계해야" AI와 AI 에이전트를 둘러싼 보안·거버넌스 기준이 빠르게 변화하고 있다는 점도 기업들이 대비해야 할 부분으로 꼽았다. 특정 규제나 표준이 확정된 뒤 시스템을 수정하기보다 개발 단계부터 보안과 거버넌스를 반영해야 변화하는 규제에 유연하게 대응할 수 있다고도 조언했다. 더비 리드는 "AI와 AI 에이전트에 대한 보안·거버넌스·컴플라이언스 규칙은 계속 진화하고 있다"며 "이 때문에 시스템을 구축할 때부터 보안을 적용하는 '시큐리티 바이 디자인(Security by Design)'이 더욱 중요하다"고 말했다. 현재 애플리케이션·AI 보안 가이드라인을 개발하는 글로벌 비영리단체 OWASP와 클라우드 시큐리티 얼라이언스(CSA) 등에서도 AI 관련 보안 프레임워크와 기준을 마련하고 있다. 더비 리드는 이런 기준이 계속 변화하더라도 기본적인 보안·거버넌스 체계를 처음부터 갖추면 향후 새로운 규제에 대응하기 수월할 것으로 봤다. 그는 "처음부터 보안과 거버넌스를 구축하면 앞으로 어떤 추가 법률이나 정책이 나오더라도 이를 준수할 수 있는 기반을 갖출 수 있다"며 "이는 규제 준수뿐 아니라 고객 데이터를 보호하고 기업 브랜드를 지키기 위해서도 필요하다"고 피력했다. 보안업체와 직접 경쟁보다 '사이버 데이터 플랫폼' 집중 클라우데라는 사이버보안 분야에서도 본업인 데이터 플랫폼 역량을 앞세우고 있다. 여러 보안 도구에 흩어진 데이터를 통합해 대규모로 저장·분석하고 AI에 활용할 수 있는 기반을 제공하는 데 더 집중하는 모양새다. 더비 리드는 "보안 업계에는 각기 다른 기능을 수행하는 많은 도구가 있다"며 "클라우데라가 기업과 정부기관을 지원하는 영역은 데이터 전략"이라고 밝혔다. 특히 클라우데라가 주목하는 것은 개별 보안 솔루션만으로 관리하기 어려운 대규모 사이버 데이터다. 기존 보안 솔루션은 특정 공급업체의 제품에서 생성된 데이터를 중심으로 관리하는 경우가 많아 여러 도구에서 발생한 데이터를 통합하거나 장기간 저장·분석하는 데 제약이 생길 수 있다고 봐서다. 그는 "많은 보안 도구가 자사 제품에서 생성된 데이터를 저장하는 데 초점을 맞추고 있어 여러 도구의 데이터를 함께 다루기 어렵다"며 "데이터 규모가 커질 경우 필요한 데이터를 모두 저장하거나 분석하는 데도 한계가 있을 수 있다"고 설명했다. 이에 클라우데라는 여러 보안 도구에서 생성된 데이터를 하나의 플랫폼에서 다룰 수 있도록 지원하고 있다. 상용 보안 솔루션만으로 대응하기 어려운 복잡한 요구사항이나 특수한 제약을 가진 기업·정부기관도 주요 고객군으로 보고 있다. 더비 리드는 "클라우데라가 맡는 역할은 고객이 모든 사이버 데이터를 위한 확장 가능한 데이터 플랫폼을 확보하도록 돕는 것"이라며 "상용 도구로 구현하기 어려운 복잡한 보안 요구나 특별한 제약이 있는 경우에도 이를 지원하고 있다"고 말했다. 또 그는 보안 데이터를 외부 클라우드로 이전하기 어려운 조직에서 앞으로 데이터 플랫폼의 역할이 커질 것으로 봤다. 정부기관이나 국가, 일부 기업은 보안이나 규제 문제로 민감한 사이버 데이터를 서비스형 소프트웨어(SaaS) 또는 퍼블릭 클라우드 기반 보안 서비스에 전달하는 데 제약을 받을 수 있기 때문이다. 더비 리드는 "많은 보안 도구가 클라우드 플랫폼에서 운영돼 보안 데이터를 클라우드에 넣어야 하지만 일부 정부기관이나 국가, 기업에서는 이것이 불가능하다"며 "클라우데라는 이런 환경에서도 고객이 데이터를 분석하고 AI에 활용할 수 있는 데이터 플랫폼을 제공한다"고 설명했다. 더불어 클라우데라는 사이버 데이터를 저장하는 데서 그치지 않고 보안 솔루션이 활용할 수 있도록 데이터를 정제·제공하는 역할에도 집중하고 있다고 강조했다. 장기간 축적한 데이터를 유지해 AI 분석에 필요한 맥락을 제공하는 것도 주요 영역으로 꼽았다. 그는 "클라우데라가 집중하는 두 영역은 보안 도구에 데이터를 제공·정제하는 것과 장기적인 맥락을 유지하는 것"이라며 "고객에게 데이터를 분석하고 AI에 활용할 수 있는 완전한 데이터 플랫폼을 제공하면서 각 조직의 규칙과 컴플라이언스 요구에 맞춰 보안과 거버넌스를 적용하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.20 11:28장유미 기자

[현장] "AI 위해 데이터 옮기던 시대 끝?"…클라우데라, 싱가포르서 새 판 짠다

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 인공지능(AI) 시대를 맞아 기업 데이터 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. AI 활용을 위해 데이터를 특정 클라우드로 옮기는 방식에서 벗어나 데이터가 있는 곳 어디서나 AI를 배포할 수 있는 신규 플랫폼을 앞세워 하이브리드 AI 시장 주도권 확보에 본격 나선다. 클라우데라는 20일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 연례 데이터·AI 컨퍼런스 '이볼브26 싱가포르(EVOLVE26 Singapore)'를 열고 기업용 AI 플랫폼 '클라우데라 애니웨어 클라우드(Cloudera Anywhere Cloud)'를 공개했다.이날 행사에는 찰스 샌즈버리 최고경영자(CEO)를 비롯해 아바스 리키 최고사업책임자(CBO) 겸 응용 AI 부문 총괄, 브라이언 로소 최고매출책임자(CRO), 레오 브루닉 최고제품책임자(CPO), 세르지오 가고 최고기술책임자(CTO) 등 주요 글로벌 임원진이 참석했다. '클라우데라 애니웨어 클라우드'는 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 데이터센터, 엣지 등 여러 환경에 데이터가 분산돼 있어도 단일 관리 콘솔에서 AI를 배포·운영할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 또 AI 활용을 위해 데이터를 특정 클라우드로 이동시키지 않아도 되는 것이 강점이다. 이를 통해 기업은 데이터 주권과 규제, 비용, 보안 등을 고려해 워크로드별로 적합한 AI 실행 환경을 선택할 수 있다. 기존 데이터 위치를 유지하면서도 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 환경을 함께 활용할 수 있어 AI 도입 과정에서 발생하는 데이터 이동 부담도 줄일 수 있다. 이처럼 클라우데라가 하이브리드 AI 전략을 강화하는 이유는 생성형 AI와 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업들의 인프라 부담도 함께 커지고 있기 때문이다. AI 워크로드가 확대될수록 데이터 이동 비용과 규제 대응, 거버넌스 관리가 복잡해지면서 퍼블릭 클라우드 중심 전략을 재검토하는 기업도 최근 들어 늘고 있다. 실제 클라우데라가 최근 발표한 'AI 아키텍처 대전환(The Great AI Re-Architecture)' 보고서에 따르면 글로벌 기업의 66%는 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다. 여기에 AI 확산에 따른 비용 부담도 커졌다. 응답자의 84%는 AI 워크로드로 인프라 비용이 증가했다고 답했다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 현재 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 봤다. 아시아태평양 지역에서도 비슷한 흐름이 이어졌다. 아태지역 응답자의 84%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 변했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 수요에 대응하기 위해 현재 데이터 아키텍처를 대대적으로 손봐야 한다고 밝혔다. 이에 따라 클라우데라는 기업들이 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 집중하기보다 프라이빗 클라우드와 온프레미스, 엣지를 함께 활용하는 하이브리드 구조로 빠르게 이동할 것으로 전망했다. 또 '클라우데라 이볼브26'에서도 하이브리드 환경에서 AI를 실제 업무에 적용하는 방안을 주요 의제로 내세웠다. 이번 행사는 데이터가 여러 인프라에 흩어져 있어도 일관된 방식으로 관리하고 기업별 규제와 보안 요건에 맞춰 AI를 운영하는 전략에 초점이 맞춰졌다. AI 에이전트를 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 확대하는 방안도 이번 행사에서 비중 있게 다뤄진다. 기업들이 AI 에이전트 도입을 늘리고 있지만 데이터 주권과 보안, 인프라 복잡성 등이 확산 속도를 늦추는 요인으로 꼽히고 있어서다. 클라우데라는 "AI 성능뿐 아니라 AI가 활용하는 데이터를 어떻게 관리하고 통제할지가 기업용 AI 확산에 영향을 줄 것"이라며 "여러 환경에 분산된 데이터에 일관된 거버넌스를 적용하면서도 각 워크로드를 적합한 인프라에 배치할 수 있어야 비용과 규제 부담을 함께 낮출 수 있다"고 설명했다. 특히 클라우데라는 금융처럼 규제가 강한 산업에서 관련 수요가 커질 가능성이 높다고 봤다. 이번 행사에도 액시스 뱅크, 뱅크센트럴아시아, 방크 만디리, 봄베이증권거래소, DCB 뱅크, IDFC 퍼스트 뱅크 등 아태지역 금융사들이 참여해 데이터·AI 활용 사례를 공유했다. 이들 금융사는 민감한 데이터를 외부 환경으로 자유롭게 이동시키기 어려운 만큼 데이터 위치를 유지하면서 AI를 활용할 수 있는 인프라가 필요하다. 클라우데라는 퍼블릭 클라우드와 온프레미스를 함께 지원하는 '애니웨어 클라우드'를 앞세워 이 같은 규제 산업의 AI 수요를 공략할 방침이다. 이 외에 클라우데라는 데이터 플랫폼 시장에서 확보한 경쟁력을 AI로 넓히는 데도 힘을 싣고 있다. 최근에는 '2026년 3분기 포레스터 웨이브: 데이터 레이크하우스' 보고서에서 리더로 선정되기도 했다. 여기에는 대규모 분산 데이터 환경에서의 하이브리드 유연성과 거버넌스, 실시간 분석, 운영 제어 역량을 갖춘 점이 평가에 반영됐다. 찰스 샌즈버리 클라우데라 CEO는 "AI의 성능은 이를 뒷받침하는 데이터 전략에 의해 결정된다"며 "이볼브26은 기업이 실험 단계를 넘어 실질적인 성과를 창출하고 데이터가 어디에 있든 AI의 가치를 실현하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다"고 말했다. 그러면서 "고객과 파트너, 업계 리더들이 측정 가능한 비즈니스 성과를 빠르게 얻기 위해 왜 '데이터 애니웨어' 접근법이 필수적인지 공유하길 바란다"고 덧붙였다.리무스 림 클라우데라 APAC 및 일본 지역 수석 부사장은 "규제 역량과 디지털 혁신을 갖춘 아태지역은 이볼브26의 출발점이 되기에 적합하다"며 "이번 행사가 비즈니스 및 기술 리더들이 시장 간 인사이트를 공유하고, 복잡성을 실질적이고 운영 가능한 AI 성과로 전환할 수 있는 논의의 장이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.20 10:00장유미 기자

클라우데라, '수개월→수분' 승부수…新무기로 에이전틱 AI 시장 본격 공략

[싱가포르=장유미 기자] 클라우데라가 하이브리드 데이터 관리 역량을 앞세워 에이전틱 인공지능(AI) 시장 공략에 본격 나선다. 기업용 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 업무 환경에서 데이터를 연결·통제하며 AI를 운영하는 단계로 확산되자 멀티 클라우드와 온프레미스를 아우르는 통합 플랫폼을 앞세워 고객 확보에 속도를 내는 모습이다. 클라우데라는 멀티 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 AI 애플리케이션을 구축·배포·확장할 수 있는 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 20일 발표했다. 새 플랫폼은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 데이터센터, 소버린 인프라에 분산된 데이터와 AI 서비스를 단일 관리 환경에서 운영하도록 설계됐다. 또 데이터를 다른 환경으로 이전하거나 복제하지 않고 기존 저장 위치에서 분석과 AI 워크로드를 실행할 수 있는 것이 특징이다. 이처럼 클라우데라가 '클라우데라 애니웨어 클라우드'를 내놓은 것은 기업의 AI 활용 범위가 넓어지면서 데이터 운영 복잡성이 커지고 있어서다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 투입하려면 대규모언어모델(LLM)뿐 아니라 사내 데이터와 접근 권한, 메타데이터, 데이터 계보 등을 함께 연결해야 한다. 특히 금융·공공·통신·제조처럼 민감 데이터를 다루는 산업에선 모든 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮기기 어렵다. 또 규제와 데이터 주권 요건을 충족하면서 기존 온프레미스 인프라까지 활용해야 하는 기업이 많아 하이브리드 환경에서 AI를 운영하려는 수요가 커지고 있다. 클라우데라는 이 수요를 새 플랫폼으로 잡는다는 각오다. 이에 단일 관리 콘솔에서 퍼블릭 클라우드와 소버린 인프라, 프라이빗 데이터센터에 AI·데이터 서비스를 독립적으로 배포하고 관리할 수 있도록 했다. 또 비즈니스와 규제, 비용 조건에 따라 워크로드 실행 위치를 바꾸면서도 데이터 저장 위치는 유지할 수 있도록 했다. 모듈형 아키텍처와 셀프서비스 프로비저닝도 이번에 적용했다. 또 스파크와 카프카, 트리노 등 클라우데라 인증 엔진뿐 아니라 기업이 원하는 오픈소스 엔진을 배포할 수 있으며 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그, 통합 API를 활용해 서로 다른 분석 엔진과의 연동을 지원키로 했다. 거버넌스 기능도 전면에 내세웠다. 클라우데라는 여러 인프라에 분산된 데이터에 중앙 정책을 적용해 규제 준수와 데이터 계보, 데이터 주권을 관리하도록 했다. 이는 AI 도입 과정에서 데이터 활용 범위가 넓어질수록 접근 권한과 데이터 흐름을 통제해야 하는 기업의 부담이 커진다는 점을 겨냥한 기능이다. 에이전틱 AI 운영을 위한 자연어 기반 '에이전틱 코파일럿'도 새 플랫폼에 탑재했다. 자연어 요청을 데이터 워크플로우로 전환해 분석과 AI 작업을 자동화하는 방식으로, 개발자와 데이터 실무자가 복잡한 인프라 운영 과정을 직접 다루는 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이 같은 전략은 클라우데라가 기존 하이브리드 데이터 플랫폼 사업의 무게중심을 AI 애플리케이션 운영까지 넓히려는 움직임으로 보여진다. 데이터 레이크와 온프레미스 관리에서 쌓은 역량을 에이전틱 AI와 결합해 퍼블릭 클라우드 중심의 AI 플랫폼과 차별화하겠다는 전략이다. 실제 기업용 AI 플랫폼 경쟁도 데이터 저장·분석을 넘어 AI 실행과 거버넌스 영역으로 확산되고 있다. 데이터브릭스와 스노우플레이크는 AI 기능을 강화하고 있고, AWS·마이크로소프트·구글 등 주요 클라우드 사업자도 자체 AI 플랫폼 확장에 나서고 있다. 이에 클라우데라 역시 기존 하이브리드 데이터 고객을 AI 운영 수요로 끌어들이는 데 최근 힘을 싣고 있다. 클라우데라의 파트너사들도 에이전틱 AI 확산 과정에서 데이터 관리와 통제 역량의 중요성을 강조했다. 아이젠AI(IXEN.ai)는 AI를 실험 단계에서 실제 운영으로 확장하려면 데이터 관리와 통제 체계를 함께 갖춰야 한다고 평가했다. 퍼피그래프도 AI 에이전트가 기업 데이터를 제대로 활용하려면 데이터베이스를 넘어 온톨로지와 엔티티, 관계, 맥락 등 지식 기반에 접근할 수 있어야 한다고 봤다. 클라우데라 역시 이러한 수요에 대응해 데이터 이동을 최소화하면서 개방형 표준과 통합 거버넌스를 적용하는 데 집중하고 있다. 또 기업이 기존 데이터 저장 위치와 관리 정책을 유지한 채 AI 에이전트를 실제 업무 환경에 적용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 더불어 클라우데라는 애니웨어 클라우드를 통해 AI 활용 사례 구현과 프라이빗·소버린 AI 배포에 걸리는 시간을 기존 수개월에서 수분 수준으로 단축한다는 목표다. 이를 통해 AI 실험을 실제 운영 단계로 빠르게 전환하고 에이전틱 AI 도입 속도를 높일 계획이다. 레오 브루닉 클라우데라 최고제품책임자(CPO)는 "퍼블릭 클라우드 중심의 기업용 AI 접근 방식은 한계에 봉착했다"며 "클라우데라 애니웨어 클라우드는 기업의 데이터가 존재하는 곳에서 클라우드의 속도와 유연성을 제공한다"고 말했다. 이어 "이를 통해 고객은 데이터와 지식재산, 최적화된 인프라, 토큰 비용, 비즈니스 모델에 대한 완전한 소유권을 유지하면서 AI 이니셔티브를 더욱 빠르게 추진할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.20 01:01장유미 기자

AI 시대, 기존 인프라론 부족…퍼블릭 클라우드 '이탈' 가속

기업들의 인공지능(AI) 활용이 빠르게 확산되면서 기존 데이터 인프라의 한계가 뚜렷해지고 있다. 거버넌스와 규제, 비용 부담이 커지자 퍼블릭 클라우드 중심 전략에서 하이브리드 아키텍처로 전환하는 기업도 늘어난 모습이다. 12일 클라우데라가 발표한 'AI 아키텍처 대전환' 보고서에 따르면 응답 기업의 77%는 현재 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 다만 95%는 지난 1년간 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 답했다. 현재 데이터 아키텍처가 향후 AI 수요를 감당하기 어렵다는 인식도 높았다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 기존 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 답했다. AI 확산에 따른 인프라 비용 부담도 커지고 있다. 응답자의 75%는 AI 도입이 데이터 저장과 아키텍처 운영 방식에 변화를 가져왔다고 답했으며, 84%는 AI 워크로드로 인프라 비용이 증가했다고 밝혔다. 기업들은 이에 대응해 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 집중하기보다 프라이빗 클라우드와 온프레미스 등으로 분산하는 전략을 택하고 있다. 글로벌 응답자의 66%는 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 AI 워크로드를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다고 답했다. 아시아태평양 지역에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 아태지역 응답자의 63%가 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다. 또 84%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 변화했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 요구사항을 충족하기 위해 현재 데이터 아키텍처의 대대적인 개편이 필요하다고 봤다. 클라우데라는 이 같은 변화를 'AI 아키텍처 대전환'으로 정의했다. 또 기업들이 비용과 성능, 보안, 규제 요건 등을 고려해 AI 워크로드를 적합한 환경에 배치할 수 있도록 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 엣지를 함께 활용하는 방향으로 인프라를 재편하고 있다고 봤다. AI 활용이 확대되면서 데이터 거버넌스 부담도 커졌다. 응답자의 73%는 AI로 인해 데이터 거버넌스가 더욱 복잡해졌다고 답했다. 55%는 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 지난 12개월 동안 6개 이상의 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 밝혔다. 데이터가 여러 인프라 환경을 오가면서 관리 복잡성도 커지고 있다. 응답자의 97%는 최소 월 1회 이상 데이터를 서로 다른 환경으로 이동한다고 답했다. 데이터 이동이 잦아질수록 인프라별 관리 체계를 일관되게 유지해야 하는 부담도 커진 분위기다. 하이브리드 인프라 투자는 앞으로도 이어질 전망이다. 응답자의 25%는 향후 2년간 하이브리드 우선 아키텍처를 최우선 전략으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 이번 조사는 클라우데라 의뢰로 웨이크필드 리서치가 미국, 캐나다, 브라질, 영국, 스페인, 남아프리카공화국, 싱가포르, 인도, 일본 등 9개 시장의 기업 아키텍트와 클라우드 인프라 담당자, 데이터 아키텍트 1500명을 대상으로 진행했다. 조사 기간은 지난 6월 5일부터 22일까지다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "많은 기업들이 데이터 분석을 위해 구축한 아키텍처가 오늘날 AI가 요구하는 확장성, 거버넌스, 유연성을 만족하도록 설계되지 않았다는 사실을 깨닫고 있다"며 "통제와 보안을 유지하면서 가장 효과적인 환경에서 AI를 실행할 수 있는 데이터 기반 구축이 중요하다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "많은 기업들이 거버넌스와 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소했고 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드 밖으로 옮겼다"며 "규제 산업 비중이 높고 데이터 주권 요구가 강한 국내 시장에서도 클라우드, 온프레미스, 엣지를 아우르는 하이브리드 아키텍처와 일관된 거버넌스가 중요해지고 있다"고 밝혔다.

2026.08.12 09:41장유미 기자

[AI 리더스] "AI TCO, 데이터·인프라서 갈린다"…클라우데라 韓 지사장이 제시한 해법은?

"인공지능 전환(AX)은 디지털 전환(DX)과 다릅니다. 인공지능(AI)을 쓴다고 기업 데이터를 모두 퍼블릭 클라우드로 옮길 필요는 없습니다." 최승철 클라우데라코리아 지사장은 31일 지디넷코리아와 만나 기업들이 과거 DX 당시의 클라우드 이전 전략을 AX에도 그대로 적용해서는 안 된다고 강조했다. 내부 데이터를 외부 클라우드로 옮긴 뒤 AI 모델과 연결하면 데이터 이동·저장 비용이 늘고 보안과 규제 대응도 복잡해질 수 있어 데이터가 있는 환경으로 모델을 가져오는 방식이 더 효율적이라고 봐서다. 이 같은 부담은 AI를 실제 서비스로 확장하는 과정에서 더 커진다. 도입 초기에는 전문인력 부족과 빠른 기술 변화에 따른 불확실성이 크고, 운영 단계에 들어서면 모델 호출량과 데이터 전송량이 늘면서 비용 예측도 어려워진다. 민감 데이터를 외부 모델과 연결할 경우 데이터 유출과 감사 추적, 규제 준수 부담까지 가중될 수 있다. 이에 최 지사장은 모델을 직접 개발하는 사업자와 이미 학습된 모델을 업무에 활용하는 일반 기업이 인프라 전략을 각각 구분해야 한다고 봤다. 대규모 학습을 수행하는 모델 개발사와 달리 일반 기업은 외부 모델을 호출하거나 오픈소스 모델을 내부 환경에서 구동할 수 있어서다. 그는 "ERP·CRM 등 핵심 업무 데이터가 이미 사내에 있는데 모델을 사용한다는 이유만으로 이를 외부 클라우드로 옮기는 방식은 비용과 보안 측면에서 다시 계산해야 한다"며 "기업은 외부 상용 모델과 오픈소스 모델, 자체 모델을 업무별로 선택할 수 있는 구조를 준비해야 한다"고 말했다. 모델보다 데이터 먼저…준비 부족에 재작업 반복 많아 최 지사장은 AI 프로젝트를 실제 업무로 확장하려면 모델을 선택하기에 앞서 사내 데이터의 품질과 활용 여건부터 점검해야 한다고 강조했다. 데이터가 여러 부서와 시스템에 흩어져 있으면 정제와 통합, 접근 권한 설정에 추가 시간과 비용이 들 수 있어서다. 실제 기업 현장에서도 데이터 준비 부족이 AI 프로젝트의 운영 전환을 가로막는 요인으로 나타나고 있다. 클라우데라와 하버드비즈니스리뷰 애널리틱서비스 조사에 따르면 AI에 완전히 준비된 데이터를 갖춘 기업은 7%에 그쳤다. 또 데이터 품질과 접근 권한이 일관되게 관리되지 않아 AI 프로젝트를 실제 운영으로 확장하는 데 어려움을 겪는 기업이 많았다. 클라우데라가 국내 기업을 대상으로 진행한 조사에서도 AI 프로젝트가 기대한 성과를 내지 못한 원인으로 데이터 품질 문제가 32%를 차지했다. 데이터 통합과 접근·관리 문제도 각각 20% 안팎으로 집계됐다. 이를 두고 최 지사장은 국내 기업들이 데이터의 위치와 품질을 확인하기 전에 특정 모델부터 선택하는 경향이 있다고 지적했다. 또 모델 성능부터 시험한 뒤 업무 시스템과 연결할 경우 데이터 정제와 권한 설정, 시스템 통합 작업을 다시 해야 해 비용과 시간이 중복될 수 있다고 봤다. 그는 "좋은 모델도 정확한 기업 데이터를 공급받지 못하면 원하는 결과를 내기 어렵다"며 "어떤 데이터가 어디에 있고 누가 접근할 수 있는지 파악한 뒤 업무에 맞는 모델을 골라야 한다"고 설명했다. 최 지사장은 이를 해결하기 위해 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 옮길 필요는 없다고 주장했다. 또 기존 업무 시스템을 유지하면서 필요한 데이터만 공통된 권한과 관리 체계 아래 연결하는 방식이 비용과 운영 부담을 줄일 수 있다고 강조했다. 이 같은 구상에 따라 클라우데라는 아파치 아이스버그와 폴라리스 카탈로그를 활용해 여러 환경에 분산된 데이터를 불필요하게 복제하지 않고 관리하는 전략을 추진하고 있다. 여기에 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 적용해 AI 에이전트가 권한에 따라 필요한 데이터와 업무 도구에 접근할 수 있도록 지원하고 있다. 최 지사장은 "기업의 모든 데이터를 한곳에 옮기는 것은 현실적으로 쉽지 않다"며 "데이터가 여러 시스템에 남아 있더라도 공통된 권한과 거버넌스 아래 AI가 필요한 정보를 활용할 수 있는 구조를 갖춰야 한다"고 밝혔다. SaaS별 AI 확산…데이터·비용 다시 쪼개질 수도 최 지사장은 AI 에이전트가 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP), IT서비스관리 등 여러 업무 시스템을 넘나드는 만큼 특정 서비스형 소프트웨어(SaaS) 안에 데이터를 모으는 방식도 재검토해야 한다고 주장했다. 각 SaaS 공급사가 자체 데이터 플랫폼과 AI 에이전트를 결합하면 해당 제품 안에서는 데이터 활용과 업무 자동화가 쉬워질 수 있지만, 기업 전체로는 데이터가 공급사별로 다시 나뉠 수 있다고 봐서다. 또 기본 구독료에 AI 사용료와 데이터 처리비, 시스템 간 연동 비용까지 더해지면 비용 구조도 복잡해질 수 있다고 지적했다.최 지사장은 이 같은 움직임이 SaaS 기업들의 사업 방어 전략과도 관련이 있다고 분석했다. AI 에이전트가 여러 업무 시스템을 넘나들기 시작하면서, 공급사들이 기존에 확보한 업무 영역의 주도권을 유지하기 위해 데이터 관리 기능과 업무 흐름을 자사 플랫폼 안에서 강화하고 있다고 본 것이다. 또 그는 SaaS 기업들이 범용 데이터 플랫폼 시장에 직접 진출하기보다 고객관계관리(CRM)와 전사적자원관리(ERP) 등 기존에 확보한 업무 영역의 경쟁력을 높이는 데 초점을 맞추고 있다고 진단했다. 기업 입장에선 개별 SaaS의 AI 기능만 비교하기보다 여러 업무 시스템의 데이터를 함께 활용할 수 있는지 살펴야 한다고 강조했다. 최 지사장은 "SaaS 기업들이 데이터 영역을 강화하는 것은 자신들이 가진 업무 영역을 AI 에이전트로부터 지키기 위한 움직임"이라며 "범용 데이터 플랫폼 사업에 직접 뛰어들기보다 기존 사업의 경쟁력을 높이기 위한 수직계열화에 가깝다"고 말했다. "프라이빗 AI, 모델 설치 넘어 전 과정 통제해야" 최 지사장은 프라이빗 AI를 기업 데이터센터에 거대언어모델(LLM)을 설치하는 수준으로 봐서는 안 된다고 강조했다. 모델과 데이터, GPU 인프라, 접근 권한, 감사 기록, 추론과 에이전트 운영까지 하나의 통제 체계 안에서 관리해야 실제 기업 업무에 적용할 수 있다는 것이다. 기업 내부에서도 임직원과 협력사, 외주 인력에 따라 접근할 수 있는 정보가 다른 만큼 AI에도 같은 통제 원칙이 적용돼야 한다고 설명했다. 질문자의 권한에 따라 AI가 활용하는 데이터 범위를 제한하고 답변에 사용된 정보의 출처와 이동 경로도 추적할 수 있어야 한다는 판단에서다. 또 최 지사장은 기업의 데이터 민감도와 인프라 여건에 따라 퍼블릭과 프라이빗 환경을 함께 활용할 수 있다고 봤다. 퍼블릭 클라우드에서 소규모 검증을 진행한 뒤 애플리케이션을 자체 환경으로 옮기거나, 민감 데이터는 내부에 두고 외부 모델만 선택적으로 호출하는 방식이다. 클라우데라는 이러한 하이브리드 구조를 지원하는 한편, 중소·중견기업을 대상으로 서버와 데이터 플랫폼, 모델, 운영 도구를 묶은 'AI 인 어 박스' 사업도 국내 파트너와 추진하고 있다. 더불어 그는 비용을 판단할 때도 모델 호출료만 비교해서는 안 된다고 지적했다. AI 총소유비용(TCO)에는 GPU와 전력, 운영인력, 개발과 시스템 연동 비용까지 포함해야 하고 업무 특성에 따라 모델을 나눠 쓰는 방식이 필요하다고 봐서다. 이는 고난도 추론에 상용 모델을 활용하고, 반복 업무나 민감 데이터 처리에 오픈소스 또는 자체 모델을 적용하는 식이다. 최 지사장은 "초기 프로젝트나 수요 변동이 큰 업무는 퍼블릭 클라우드가 유리할 수 있지만 사용량이 많고 장기간 지속되는 추론 업무는 프라이빗 환경의 경제성이 높아질 수 있다"며 "업무별 사용량과 데이터 민감도에 따라 모델과 인프라를 조합해야 한다"고 밝혔다.그러면서 "AI 비용은 토큰과 GPU 인프라, 서비스 개발 등 세 가지 측면에서 함께 최적화해야 한다"며 "클라우데라는 상용·오픈소스·자체 모델을 유연하게 선택하고 인프라 활용과 개발 생산성을 높일 수 있도록 지원해 기업의 전체 AI TCO를 낮추는 데 집중할 것"이라고 덧붙였다. 이 같은 전략을 바탕으로 클라우데라코리아는 앞으로 제조와 방산, 금융 등 데이터 반출 제한과 보안 요구가 높은 산업을 중심으로 국내 프라이빗 AI 사업을 확대할 계획이다. 또 국내 파트너의 구축 역량을 강화하고 데이터 준비부터 추론과 운영까지 연결해 파일럿 단계에 머문 AI 프로젝트를 실제 서비스로 전환하는 데 집중한다는 방침이다. 그는 "기업들이 AI의 전체 구조를 이해하고 단계적으로 도입할 수 있도록 국내 파트너의 전문성을 높이는 데 힘쓸 것"이라며 "데이터와 모델, 인프라를 함께 연결해 기업의 AI 프로젝트가 실제 운영으로 이어지도록 지원하겠다"고 마무리했다.

2026.07.31 09:38장유미 기자

"데이터 뺏기면 AI도 흔들"…클라우데라, 프라이빗 AI 승부수

클라우데라가 오픈소스를 앞세워 기업용 인공지능(AI) 시장에서 'AI 독립성' 확보 전략을 강화한다. 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들이 특정 모델과 클라우드, 데이터 플랫폼에 묶일 수 있다는 우려가 커지자 개방형 데이터 표준과 하이브리드 인프라를 기반으로 한 AI 운영 방식을 전면에 내세운 모습이다. 클라우데라는 상호운용성, 데이터 주권, 프라이빗 AI를 핵심 축으로 한 오픈소스 기반 AI 전략을 8일 발표했다. 기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터와 AI 인프라를 직접 통제할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 클라우데라는 현재 기업용 AI 시장에서 모델 성능만큼이나 운영 통제권을 중시하는 수요가 커지고 있다고 보고 있다. 생성형 AI를 업무 시스템에 연결하는 기업이 늘수록 핵심 데이터와 업무 프로세스가 외부 모델이나 폐쇄형 플랫폼에 묶일 가능성도 커지기 때문이다. 이 경우 기업은 가격 정책, 라이선스, 모델 지원 여부, 데이터 접근 권한 변화에 직접적인 영향을 받을 수 있다. 클라우데라는 이 같은 위험을 줄이려면 AI 전략을 모델 중심으로만 설계해서는 안 된다고 봤다. 데이터가 어디에 저장돼 있고, 어떤 아키텍처 위에서 구동되며 누가 접근 권한과 활용 범위를 관리하는지가 실제 AI 운영 안정성을 좌우한다고 주장했다. 여기에 클라우데라는 오픈소스도 전면에 내세웠다. AI 모델 자체가 개방형이어도 데이터 형식, 오케스트레이션, 클라우드 인터페이스가 독점 기술에 묶여 있으면 기업은 원하는 시점에 인프라를 바꾸거나 모델을 교체하기 어렵다는 점을 고려해서다. 이에 클라우데라는 데이터를 특정 저장소나 플랫폼으로 옮기지 않고 여러 분석 엔진과 AI 모델을 연결하는 방식을 해법으로 제시했다. 또 아파치 아이스버그, 폴라리스 등 개방형 데이터 표준을 활용해 데이터 복제와 이전 부담을 줄인다는 방침이다. 이 구조는 의료, 공공, 금융, 연구 분야처럼 데이터 반출이 까다로운 산업을 겨냥하고 있다. 데이터를 기존 위치에 둔 채 AI 모델과 분석 엔진을 연결하면 규제 대응 부담을 낮추고 필요할 때 모델이나 인프라를 바꿀 수 있다. 클라우데라가 데이터 주권을 강조한 것도 이 때문이다. AI가 공공행정, 의료, 국방, 금융 등 핵심 업무에 적용될수록 기업과 기관은 데이터 저장 위치와 접근 권한, 모델 활용 범위, 감사 가능성을 직접 관리해야 한다. 외부 퍼블릭 클라우드나 폐쇄형 플랫폼에 의존하면 가격 정책, 라이선스, 모델 지원 중단 같은 변화가 기업 운영에 부담으로 작용할 수 있다. 클라우데라는 이 같은 통제권을 확보하려면 AI 모델을 데이터가 있는 환경에서 운영하는 방식이 필요하다고 봤다. 프라이빗 AI는 기업 데이터를 외부 AI 애플리케이션으로 계속 보내는 대신 내부 또는 통제 가능한 환경에서 모델을 실행해 보안과 지식재산 보호 체계를 유지하는 접근법이다. 또 클라우데라는 AI를 실제 업무에 적용하려면 모델 성능뿐 아니라 신원 및 접근 권한 관리, 데이터 계보, 성능 평가, 보안 검증, 감사 로그가 함께 필요하다고 강조했다. 누가 어떤 데이터로 어떤 결과를 냈는지 추적할 수 있어야 AI를 파일럿 단계에서 업무 시스템으로 확장할 수 있다고 봐서다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "벤더 종속에서 벗어나 혁신을 달성하기 위한 가장 강력한 해법은 오픈소스"라며 "아파치 아이스버그와 같은 개방형 데이터 표준을 기반으로 진정한 하이브리드 플랫폼을 구축해 기업이 데이터와 AI 인프라를 유연하게 운영하고 필요에 따라 자유롭게 이전할 수 있고, 완전한 통제권을 보장할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다.

2026.07.08 12:10장유미 기자

클라우데라, 4분기에 실적 새 역사 썼다…데이터·AI 플랫폼 입지 강화

클라우데라가 지난 회계연도 4분기 사상 최대 실적을 기록하며 데이터·인공지능(AI) 플랫폼 시장에서 존재감을 확대하고 있다. 신규·확장 매출과 연간 반복 매출이 모두 성장세를 보인 가운데 하이브리드·멀티클라우드 전반에서 AI 수요가 본격화된 점이 실적을 견인한 것으로 분석된다. 클라우데라는 연례 세일즈 킥오프 행사 '엘리베이트27(ELEVATE27)'을 통해 직전 분기에 역대 최대 실적을 기록했다고 12일 밝혔다. 특히 신규 및 확장 매출은 전년 대비 50% 증가했으며 연간 반복 매출(ARR)도 견조한 성장세를 보였다. 전 세계 모든 지역에서 4분기 신규 고객 수는 100% 이상 증가했다. 클라우데라는 "클라우드, 온프레미스, 데이터센터, 에지 환경 전반에서 유연하고 안전하게 운영 가능한 데이터·AI 플랫폼에 대한 수요 확대가 실적을 견인했다"고 설명했다. 클라우데라가 이번에 호실적을 기록한 것은 하이브리드·멀티클라우드 전략 덕분으로 분석된다. 이곳은 'AI 애니웨어(AI Anywhere)' 전략을 통해 기업이 데이터가 존재하는 모든 환경에서 AI를 배포하고, 보안을 유지하면서 인사이트 도출과 운영 효율성 제고를 실현하도록 지원하고 있다. 또 지난해 인수한 타이쿤을 기반으로 쿠버네티스 및 클라우드 인프라 관리 역량을 강화하고, 통합 제어 플레인을 통해 데이터 서비스와 AI 기능을 일관되게 배포·운영할 수 있는 체계를 구축한 것도 주효했다. 제품 고도화도 이어졌다. 특히 옥토파이 데이터 리니지, SDX, 트리노를 통합해 데이터 자산 전반에 대한 접근·제어·거버넌스 및 데이터 계보 기능을 제공한 것이 고객들을 끌어들이는데 도움이 됐다. 또 아이스버그 레스트 카탈로그와 레이크하우스 옵티마이저 고도화를 통해 아파치 아이스버그 기반 오픈 데이터 레이크하우스 지원을 강화한 것도 경쟁력을 끌어올렸다. 이 외에 클라우데라는 방화벽 내부에서 그래픽처리장치(GPU) 기반 생성형 AI를 활용할 수 있는 온프레미스용 프라이빗 AI를 출시해 시장의 좋은 반응을 얻었다. 또 데이터 비주얼라이제이션 기능을 업데이트해 온프레미스 환경에서도 AI 기반 분석을 확장했다. 보안 및 규제 대응 역량도 강화해 고객들의 신뢰를 얻었다. 특히 텍사스 램프(TX-RAMP) 레벨 2, 거브램프 모더레이트(GovRAMP Moderate), 페드램프 모더레이트(FedRAMP Moderate) 인증을 획득하며 미국 연방·주·지방 정부의 보안 및 규정 준수 요건을 충족했다. 이를 기반으로 클라우데라는 고도 규제 산업에서 신뢰 가능한 플랫폼으로 자리매김하고 있다는 평가를 받고 있다. 또 클라우데라는 제품 혁신과 더불어 파트너 생태계 확장에도 나섰다. 서비스나우, 갈릴레오 AI 등 신규 AI 파트너를 추가했으며 인텔과 협력해 아태지역 산업별 AI 도입을 가속하고 있다. 체인가드와는 컨테이너 이미지 단계에서부터 보안을 강화하는 '시프트 레프트' 접근 방식을 통합했다. AWS 유럽 소버린 클라우드 출시 파트너로 참여하고 브라질 유통 프로그램에도 합류했으며, 델 테크놀로지스와는 델 오브젝트스케일을 통합해 확장성과 거버넌스를 갖춘 프라이빗 AI 플랫폼을 공동 구축했다. 이와 함께 'AI-RAN 얼라이언스'에 합류하고 인도 크루트림과 협력해 올라의 대규모 데이터레이크 워크로드를 지원하는 등 글로벌 협력 범위를 넓혔다. 이 같은 노력 덕분에 금융 및 공공 분야에서 고객 성과도 이어졌다. 타이베이 푸본 상업은행과 액시스 은행은 클라우데라와의 협업 성과로 'IDC 퓨처 엔터프라이즈 어워즈 2025'를 수상했다. 클라우데라는 인도네시아 국영은행 BNI와의 파트너십도 확대했다. 클라우데라는 "지난 한 해 전 세계에서 총 45개의 어워드를 수상했다"며 "포레스터 웨이브 '데이터 패브릭 플랫폼'과 IDC 마켓스케이프 '아태지역 통합 AI 플랫폼' 평가에서 리더로 선정됐다"고 설명했다. 인재 확보에도 속도를 내고 있다. 미국 산호세와 사우디아라비아에 신규 오피스를 개설하고, 최고제품책임자 레오 브루닉과 최고기술책임자 세르지오 가고를 포함해 30개국에서 570명 이상의 인재를 영입했다. 올해 약 650명의 추가 채용도 계획하고 있다. 패트릭 무어헤드 무어 인사이트 앤 스트래티지 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "클라우데라의 작년 실적은 기업이 신뢰할 수 있는 하이브리드 데이터 및 AI 솔루션으로의 광범위한 시장 변화에 따른 결과"라며 "클라우데라의 성장세는 클라우데라의 실행력을 고객들이 높이 평가하고 있음을 보여준다"고 말했다. 찰스 샌즈버리 클라우데라 CEO는 "작년은 우리에게 전환점이었다"며 "강력한 모멘텀과 더욱 견고한 로드맵을 바탕으로 새로운 회계연도를 맞이할 계획"이라고 강조했다.

2026.02.12 09:58장유미 기자

"개인정보 노출 없이 AI 고도화"…클라우데라, '합성 데이터'로 승부수

기업의 인공지능(AI) 도입 가속화로 프라이버시 리스크가 최대 화두로 떠오른 가운데 클라우데라가 '합성 데이터'를 해법으로 제시했다. 민감 정보 의존도를 낮추는 동시에 AI 모델의 성능을 고도화할 수 있는 관리 체계를 제안하며 보안과 혁신 사이에서 고민하는 기업 시장 선점에 박차를 가하는 모습이다.클라우데라는 기업 리스크 감소를 위한 도구로 합성 데이터를 꼽으며 이에 대한 체계적인 관리, 운영을 통해 데이터 노출을 줄이면서 AI 개발을 지속할 수 있다고 27일 강조했다. 최근 AI가 기업 운영 전반에 깊숙이 통합되면서 대규모언어모델(LLM)은 고객 지원, 데이터 분석, 개발자 생산성, 지식 관리 등 다양한 업무에 활용되고 있다. 여기에 AI 에이전트까지 부상하며 AI는 정보를 검색하고 추론하는 것을 넘어 실질적인 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있다. 그러나 AI 활용이 확대될수록 프라이버시 리스크에 대한 우려도 제기된다. AI 모델의 성능 향상에 필요한 데이터는 민감 정보를 포함하고 있기 때문이다. 지원 대화 기록, 거래 내역, 운영 로그 등 개인식별정보(PII), 규제 대상 정보, 기업 고유의 비즈니스 맥락이 포함되는 경우가 많다. 합성 데이터는 실제 데이터셋의 핵심 패턴을 반영하면서도 실제 기록을 재현하지 않도록 알고리즘으로 생성된 데이터로, 기업은 이를 통해 민감한 정보 노출을 줄이면서도 AI 개발과 테스트를 진행할 수 있다. 클라우데라 관계자는 "합성 데이터는 단순한 테이블 데이터 생성 단계를 넘어 진화했다"며 "현재 기업들은 원본 데이터를 사용하지 않고도 실제 업무 흐름의 구조를 반영한 합성 인스트럭션 데이터, 합성 대화 데이터, 합성 인시던트 티켓, 합성 질의응답 데이터를 생성할 수 있다"고 설명했다. 이 같은 상황에 맞춰 클라우데라는 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 실질적인 기술적 난제를 해결할 세 가지 핵심 분야로 합성 데이터 활용처를 구체화했다. 우선 기업용 AI의 완성도를 결정짓는 '도메인 특화 미세조정(SFT)'이 가장 먼저 꼽힌다. 기업은 자사 고유의 정책이나 제품 카탈로그 등을 AI가 정확히 학습하길 원하지만, 정작 학습에 필요한 내부 데이터는 민감 정보가 섞여 있어 활용에 제약이 많았다. 클라우데라가 제시한 합성 데이터는 실제 데이터의 구조와 의도를 완벽히 재현하면서도 개인정보 노출 위험은 제거해 보안과 성능이라는 두 마리 토끼를 잡았다는 평가를 받는다. AI 상용화의 고비마다 발목을 잡던 '모델 평가' 방식에도 변화가 예상된다. 그간 기업들은 AI 모델의 오류나 컴플라이언스 위반 여부를 확인하기 위해 수작업으로 테스트 세트를 구축해 왔으나, 이는 막대한 시간과 비용이 소요되는 '병목 구간'이었다. 클라우데라는 합성 데이터를 통해 엣지 케이스와 오류 시나리오를 자동 생성함으로써 수동 방식보다 훨씬 빠르고 정교한 검증 체계를 구축할 수 있게 했다. 최근 시장의 화두인 '검색증강생성(RAG)'과 'AI 에이전트'의 고도화에도 합성 데이터가 투입된다. AI가 스스로 정보를 찾고 업무를 수행하려면 정교한 큐레이션 데이터가 필수적이다. 클라우데라는 다단계 상호작용이 포함된 합성 데이터를 통해 AI의 도구 활용 능력을 철저히 검증, 실제 고객의 민감한 대화 데이터를 입력하지 않고도 에이전트의 성능을 최적화하는 경로를 제시하고 있다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "합성 데이터는 체계적으로 관리될 때 개인정보 노출을 줄이면서 모델 개발을 진행할 수 있는 리스크 감소 도구"라며 "LLM과 에이전트 AI 배포가 확대되면서 합성 데이터는 민감한 개인정보에 대한 의존도를 낮추는 현실적인 경로가 될 것"이라고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "최근 연쇄적인 대형 데이터 유출 사고가 이어지면서 국내 기업들은 철저한 데이터 보안을 준수하면서 AI 혁신을 추진해야 하는 과제를 안고 있다"며 "합성 데이터는 데이터 보안 리스크를 최소화하면서도 AI 경쟁력을 확보할 수 있는 전략 수단이 될 것"이라고 강조했다.

2026.01.27 15:32장유미 기자

클라우데라, 옥토파이-트리노 통합…"AI 기반 자동화 지원"

클라우데라가 전체 데이터 자산에 걸쳐 통합된 데이터 접근, 제어, 더 똑똑한 거버넌스, 데이터 계보 기능을 제공하기 위해 주요 플랫폼 업데이트에 나섰다.클라우데라는 '클라우데라 옥토파이 데이터 리니지'와 '클라우데라 SDX'에 트리노(Trino)를 통합한 주요 플랫폼 업데이트를 20일 발표했다. 이번 업데이트로 인공지능(AI) 기반 자동화, 인텔리전스는 기업이 데이터가 있는 곳 어디서나 모든 데이터를 원활하게 검색, 관리, 접근할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업들은 AI 도입이 이전보다 훨씬 원활해질 것으로 보인다. AI 도입 가속에 데이터 접근성은 주요 장애물이다. 클라우데라의 최근 조사에 따르면 IT 리더 중 단 9%만이 조직 내 모든 데이터가 접근 가능한 상태라고 답했다. 또 38%만이 대부분의 데이터가 AI에 활용 가능하다고 응답했다. 많은 기업에서 데이터는 여전히 여러 시스템에 분산돼 있으며 거버넌스와 보안 정책은 단편적으로 운영되고 있다. 이번 업데이트를 통해 기업은 데이터 사일로를 통합하고 안전한 셀프 서비스 접근을 제공한다. 또 데이터를 이동시키지 않고도 자동화된 거버넌스 워크플로우를 구현해 효율성과 신뢰도를 향상할 수 있다. 트리노의 페더레이션 기능을 활용하면 분산된 데이터를 자연어 인터페이스로 안전하게 쿼리할 수 있으며 데이터와 가장 가까운 엔진의 성능을 활용할 수 있다. 동시에 클라우데라의 중앙집중식 거버넌스는 모든 환경에서 일관된 접근 통제와 규정 준수를 보장한다. 클라우데라는 AI를 목표로 설계됐으며 데이터 품질 점검, 분류, 프로파일링 등 핵심 데이터 패브릭 운영을 자동화한다. 또 자연어 기반 데이터 접근성을 제공해 전문가, 비전문가 모두가 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트를 통해 클라우데라 고객은 데이터센터나 퍼블릭 클라우드에서 트리노를 배포하고 인증된 커넥터를 통해 여러 시스템의 데이터를 통합할 수 있다. SDX와의 통합은 메타데이터와 접근제어를 단일화해 관리 복잡성을 줄이고 안전한 셀프서비스 데이터 접근을 지원한다. 이를 통해 기업 전반의 메타데이터, 접근제어, 거버넌스, 보안을 통합해 보안, 접근 정책을 중복하지 않고도 여러 엔진, 클라우드, 온프레미스 환경에 걸친 모든 데이터에 접근할 수 있는 단일 보안 엔드포인트를 제공한다. 또 클라우데라 옥토파이 데이터 리니지는 데이터의 종단 간 여정을 추적해 클라우데라 생태계 외부에서 생성된 데이터 등 모든 데이터 변환에 대한 투명성과 신뢰성을 제공한다. 레오 브루닉 클라우데라 제품총괄책임자(CPO)는 "우리 목표는 기업이 모든 AI 이니셔티브에 신뢰할 수 있는 데이터를 활용하도록 지원하는 것"이라며 "이번 업데이트는 AI 기반 자동화, 거버넌스, 접근성을 단일 플랫폼에 통합해 큰 진전을 이뤘다"고 자평했다. 이어 "이제 기업은 데이터가 어디에 있든 안전하게 활용해 혁신을 가속하고 뛰어난 비즈니스 성과를 창출할 수 있다"고 덧붙였다.

2025.11.20 14:24장유미 기자

전 세계 기업 10곳 중 9곳 "핵심 업무에 AI 통합"…고민은?

전 세계 대부분의 기업들이 핵심 업무에 인공지능(AI)을 일부 혹은 완전 통합하는데 속도를 높이고 있는 것으로 나타났다. AI를 통해 성과를 내기 위해 생성형, 딥러닝, 에이전틱, 예측형 등 다양한 AI를 활용하고 있는 상태지만, 투자수익률(ROI)에 대해선 고민이 많은 것으로 드러났다. 26일 클라우데라가 전 세계 IT 리더 1천574명을 대상으로 진행한 'AI의 진화 : 기업용 AI와 데이터 아키텍처의 현황' 보고서에 따르면, 96%는 핵심 비즈니스에 AI를 잘 활용하고 있다고 답변했다. 이는 지난해 88%에서 증가한 수치로, AI가 실험 단계를 넘어 핵심 프로세스와 워크플로우에 통합됐다는 점을 시사했다. 국내에서도 55%가 이처럼 답했다. 응답자 10명 중 7명은 AI 이니셔티브에서 상당한 성공을 거뒀다고 평가했다. 아직 성과를 보지 못한 응답자는 1%에 불과했다. 국내에선 57%의 기업이 측정가능한 비즈니스 가치를 AI를 통해 실현 중이라고 답했다. 기업은 AI 성과를 달성하기 위해 생성형(60%), 딥러닝(53%), 예측형(50%) 등 다양한 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 국내에서는 예측형(56%), 딥러닝(51%), 분류(49%), 생성형(49%) 에이전틱(45%) 순으로 조사됐다. 기업의 데이터 접근 방식의 변화로 AI 포트폴리오 다각화에 대한 확신 또한 높아진 것으로 평가됐다. IT 리더의 67%는 1년 전보다 AI 에이전트와 같은 새로운 형태의 AI를 관리할 준비가 더 잘 돼 있다고 답했다. 국내에서는 응답자의 76%가 AI를 관리할 준비가 돼 있다고 답했다. 보고서는 클라우드 활용에 대한 내용도 담았다. 기업 데이터가 어디에 저장돼 있는지 묻는 질문에 응답자의 ▲63%는 프라이빗 클라우드 ▲52%는 퍼블릭 클라우드 ▲42%는 데이터 웨어하우스에 저장돼 있다고 답했다. 국내에서는 ▲프라이빗 클라우드(55%) ▲퍼블릭 클라우드(51%) ▲온프레미스 분산(48%)으로 나타났다. 하이브리드 데이터 아키텍처가 표준으로 자리잡으면서 기업들은 클라우드 및 온프레미스 환경에서 AI를 관리할 수 있는 유연성을 확보한 것으로 분석됐다. 하이브리드 접근 방식의 가장 큰 장점에 대해서 응답자들은 보안(62%), 데이터 관리(55%), 데이터 분석(54%)을 꼽았다. 하지만 AI의 잠재력과 ROI는 여전히 해결해야 할 과제다. 24%의 기업은 기업 문화가 데이터 중심적이라고 답했으며 이는 작년 17%에서 증가한 수치다. AI 워크로드 지원에서 가장 큰 기술적 한계로는 데이터 통합(37%), 스토리지 성능(17%), 컴퓨팅 성능(17%) 등으로 나타났다. 데이터 접근성 또한 큰 장애물로 나타났는데 전체 기업의 9%만이 모든 데이터를 AI 이니셔티브에 활용할 수 있다고 답했다. 38%는 대부분의 데이터에 접근할 수 있다고 주장했다. AI 통합 과정에는 보안 문제도 수반되는 것으로 나타났다. 응답자의 48%는 무단 데이터 접근, 43%는 안전하지 않는 타사 AI 도구 사용에 대한 우려를 표명했다. 하지만 이러한 우려에도 기업들은 AI 활용에 대한 자신감을 보였다. 응답자의 ▲24%는 AI 시스템에서 사용되는 데이터 보안 능력에 대해 매우 확신한다고 답했고 ▲53%는 매우 확신하며 ▲19%는 어느 정도 확신한다고 답했다. 세르지오 가고 클라우데라 CTO는 "AI는 단 1년 만에 시급하고 중요한 전략 과제가 됐다"며 "이는 기업의 운영 방식을 바꾸고 기업간 경쟁 법칙을 재정의하고 있지만 많은 기업이 개념 증명 단계(PoC)에 머물러 있고, 보안, 규정 준수, 데이터 활용과 관련한 과제에 직면하고 있다"고 짚었다. 이어 "우리는 퍼블릭, 프라이빗 클라우드와 온프레미스 등 모든 데이터 위치에서 AI를 구현하고 데이터 거버넌스, 계보, 신뢰를 보장한다"며 "프라이빗 AI와 안전한 그래픽처리장치(GPU) 가속 등 혁신 기술을 통해 기업이 데이터에서 인사이트를 확보하고 신규 도입을 가속할 수 있도록 완벽한 제어력과 자신감을 제공한다"고 덧붙였다.

2025.09.26 16:46장유미 기자

[인터뷰] "클라우드냐, 온프레미스냐"…고민 빠진 기업 위한 클라우데라의 해법은?

"전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 곳인 아시아-태평양 지역은 제가 가장 좋아하는 시장입니다. 앞으로 고객들이 클라우드냐, 온프레미스냐를 선택할 필요 없이 인공지능(AI) 전략을 가장 쉽게 구현할 수 있는 통합 플랫폼을 제공함으로써 향후 2~3년간 고성장세를 이어갈 수 있게 노력하겠습니다." 프랭크 오도드 클라우데라 최고매출책임자(CRO)는 지난 7일 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 진행된 '이볼브 25 싱가포르(Evolve25 Singapore)' 행사에 참석한 후 기자와 만나 아-태지역 공략 계획에 대해 이처럼 밝혔다. 오도드 CRO는 "아-태지역은 데이터 서비스 및 머신러닝 기반 서비스에서 50% 이상 성장을 기록했다"며 "AI 활용 초기 단계에서 고객 수요가 빠르게 확산되고 있다는 점에서 성장 가능성이 높은 곳"이라고 분석했다. 18일 업계에 따르면 오도드 CRO는 클라우데라에서 글로벌 영업, 소셜 엔지니어링, 수요 창출 및 파트너를 이끌며 시장 진출 전략을 담당하고 있는 인물로, 가이드와이어, 오라클 등을 거친 '영업통'으로 불린다. 클라우데라에선 AI를 중심으로 성장할 수 있도록 사업 방향성을 이끌어 가고 있다. 미국 캘리포니아주 산타클라라에 본사를 둔 클라우데라는 2008년 설립된 후 지금까지 하이브리드 데이터 플랫폼으로서 입지를 탄탄하게 구축해 왔다. 한 때 빅데이터 오픈소스 소프트웨어(SW) 시장의 선두 주자였으나, 이제는 이를 넘어 데이터 전반을 효율적으로 관리할 수 있는 유일한 회사가 됐다. 특히 2018년 발표한 데이터 관리 솔루션 'CDP'는 클라우데라를 데이터 플랫폼 회사로 거듭나게 한 대표 서비스로 우뚝 올라섰다. 지난해 하반기 기준 클라우데라가 전 세계에서 관리하는 데이터 양은 25EB(엑사바이트)에 달한다. 테라바이트(TB)로 환산하면 2천500만 TB에 이른다. 그간의 노하우를 바탕으로 모든 유형의 데이터를 신뢰할 수 있는 값진 인사이트로 전환할 수 있도록 지원해준다는 점에서 금융, 통신, 제조 부문 기업들은 앞 다퉈 클라우데라의 고객사로 합류했다. 실제 전 세계 톱 글로벌 보험사 10곳 중 9곳이, 세계적인 은행 10곳 중 8곳이 클라우데라를 택했다. 190개 이상 각국 정부 기관들도 마찬가지다. 덕분에 매출도 빠르게 늘었다. 클라우데라는 지난 2014년 연매출액이 1억 달러(약 1천400억원)를 돌파했으나, 10여년 만인 지난해 10억 달러(약 1조4천억원)를 넘어서며 쾌속 성장한 모습을 보였다. 오도드 CRO는 "우리의 매출 성장세는 여전히 높게 유지되고 있고 금융, 통신, 헬스케어, 공공 부문 등에서 가장 큰 성장세를 보이고 있다"며 "AI 전략이 있는 조직은 2배 빠른 성장 가능성을 보여주고 있는데 기업들이 우리를 통해 AI에 쉽게 접근함으로써 생산성이 55% 증가하고 순수익 유지율이 개선되며 운영 비용 20% 절감, 규제 리스크 노출 감소 등의 효과를 얻고 있다"고 설명했다. 이어 "아태지역은 전 세계에서 가장 빠른 성장세를 보이고 있는 곳으로 특히 데이터 서비스는 57%, 옵저버빌리티는 143%나 성장하는 모습을 보였다"며 "앞으로도 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스, 데이터센터에서도 클라우드 네이티브 경험을 제공함으로써 매출을 더 확대할 수 있도록 노력할 것"이라고 덧붙였다. 또 오도드 CRO는 클라우데라가 최근 여러 기업을 인수하며 서비스 질 향상을 위해 나섰다는 점도 강조했다. 실제 클라우데라는 지난 해 6월 AI 운영 플랫폼 회사 베르타와 같은 해 11월 옥토파이, 올해 8월 타이쿤까지 사업 역량 강화를 위해 다양한 회사들을 품었다. 베르타는 AI 로드맵 추진에, 옥토파이는 데이터 아키텍처 보완에, 타이쿤은 쿠버네틱스 관리 역량 강화에 도움이 되고 있다는 평가를 받고 있다. 오도드 CRO는 "우리는 고객과 시장의 의견을 지속적으로 청취하며 이를 바탕으로 기업 인수에 나서고 있다"며 "옥토파이도 데이터 카탈로그와 데이터 리니지 측면에서 보다 강력한 솔루션을 원한다는 요구를 반영해 인수한 것"이라고 설명했다. 이어 "타이쿤도 AI 및 데이터 서비스와 관련해 쿠버네티스의 중요하다고 판단해 인수하게 됐다"며 "타이쿤 인수로 프라이빗·퍼블릭 클라우드 데이터 서비스 전달 능력을 높이고 'CDP' 플랫폼과의 통합 가치를 강화했다는 점에서 긍정적으로 보고 있다"고 덧붙였다. 또 클라우데라는 타이쿤 인수와 함께 'AI 익스프레스'라는 AI 에이전트도 선보였다. 이는 주요 유즈케이스를 표준화한 경량 패키지로, 클라우데라 데이터 플랫폼에 사전 구성된 데이터 파이프라인, 분석·추론 워크플로, 보안·거버넌스 설정을 포함해 산업별로 검증된 AI 활용 시나리오를 '레퍼런스 설계' 형태로 제공한다. 오도드 CRO는 "기업들이 AI 도입 시 무려 6개월 이상을 들여 사전검증(PoC)을 한 후에야 운영에 적합하지 않다는 사실을 깨닫는 경우가 많다"며 "이를 방지하기 위해 우리는 제품과 서비스를 함께 묶어 에이전틱 AI 전용 패키지로 제공하게 됐다"고 말했다. 이어 "AI 익스프레스는 데이터가 클러스터 환경에 있든 아니든 3~4주 안에 시연 가능한 결과물을 제공한다는 점에서 차별화됐다"며 "시연 단계 이후에는 실제 고객 환경에 맞춰 통합·운영화 작업을 진행한다는 것도 강점"이라고 부연했다. 또 오도드 CRO는 그래픽처리장치(GPU) 최적화 생성형 AI 인프라 'AI 인 어 박스(AI in a Box)'를 소개하며 최근 급부상한 데이터 주권 문제도 해결할 수 있다는 점을 강조했다. 이는 델 서버와 엔비디아 GPU, 클라우데라 데이터 서비스를 사전 튜닝한 일체형 패키지로, 설치 즉시 최적화된 환경을 제공한다. 오도드 CRO는 "최근 데이터 주권 이슈로 프라이빗 클라우드 기반 AI 솔루션 확대가 빨라지고 있다"며 "AI 인 어 박스를 통해 고객들은 쉽게 대응할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "우리는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드에서 AI 추론을 함께 진행 중으로, 그 과정에서 엔비디아가 우리의 강력한 파트너로서 역할을 하고 있다"며 "엔비디아 외에도 SAP, 오라클, 세일즈포스, 서비스나우 등 주요 시스템과 연동할 뿐 아니라 IBM, KPMG, AWS 등 주요 파트너들과도 힘을 합해 고객 중심 생태계를 운영하고자 노력 중"이라고 덧붙였다. 또 그는 "고객들이 하나의 통합 사용 경험을 가질 수 있도록 UI도 전면 개편하고 고객 요청에 따라 벤더 통합 및 대체 전략 수립 지원도 나설 것"이라며 "우리 핵심 프로젝트인 AI를 통해서도 성장을 가속화하기 위해 힘쓸 것"이라고 강조했다.

2025.08.18 11:32장유미 기자

[인터뷰] '印 3위 통신사' 보다폰 "클라우데라 덕에 연간 비용 417억원 절감"

"클라우데라와는 단순한 데이터 관리 도구를 넘어 생태계를 구축하는 기술적 이네이블러(enabler)로 발전해 왔어요. 클라우데라 덕분에 하드웨어, 라이선스, 인프라 등의 비용을 연간 최대 3천만 달러(한화 417억원)까지 절감할 수 있었습니다." 카필 싱할 보다폰 아이디어 데이터·분석 부사장은 지난 7일 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 열린 '이볼브 25 싱가포르(Evolve25 Singapore)'에 참석한 후 기자와 만나 클라우데라에 대한 만족감을 이처럼 드러냈다. 보다폰 아이디어는 인도의 대표적 통신사로, 지난 2017년부터 '클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)'를 도입해 운영 중이다. 12일 업계에 따르면 클라우데라는 통신, 금융, 제조, 의료, 제약, 에너지 등 여러 분야에서 전 세계 글로벌 10대 기업의 70~90%를 고객사로 확보하고 있다. 각 기업들은 ▲클라우데라 데이터웨어하우스 ▲클라우데라 인공지능(AI) ▲클라우데라 데이터 엔지니어링 서비스 등을 통해 비즈니스에 중요한 데이터 중심 과제를 해결하고 있다. 보다폰 아이디어 역시 인도 내 규제가 엄격한 부문에서 데이터 부정확성 문제를 해결하고 여러 데이터레이크 운영에 드는 비용을 절감하기 위해 클라우데라를 택했다. 클라우데라와 합병된 호튼웍스의 데이터 플랫폼에 저장된 약 100개의 데이터 노드를 기반으로 통합 데이터 레이크하우스(단일 진실 소스)를 구축한 것이 시초였다. 싱할 부사장은 "최근 클라우데라의 기존 데이터 플랫폼 외에도 ▲보안 아키텍처 ▲클라우데라 AI 서비스 ▲데이터 옵저버빌리티 기능 등을 추가적으로 도입해 활용 중"이라며 "인도 전역에 5G를 확대 중인 상황에서 클라우데라 기반 데이터 분석은 5G 구축의 효율성을 높이는 데 핵심적인 역할을 하고 있다"고 설명했다. 이어 "(클라우데라의) 데이터 기반 접근법을 통해 비용 효율적이고 사용자 중심적인 네트워크 확장이 가능해졌다"며 "빠른 실행력과 저비용 구조, 데브옵스(DevOps) 간소화 등을 통해 클라우데라와의 협력을 더 강화하길 원한다"고 덧붙였다. 보다폰 아이디어는 릴리언스 지오(1위), 바티 에어텔(2위)에 이은 인도 주요 통신사 3위 사업자로, 지난 2018년 8월 보다폰 인디아와 아이디어 셀룰러 간 합병을 통해 새롭게 설립됐다. 5G 도입 시기는 경쟁사들에 비해 다소 늦은 올해 1월로, 자이푸르, 콜카타, 뭄바이 델리 등 주요 통신 지역에서 시범 운영하기 시작했다. 이달부터는 17개 지역에서 본격적으로 5G 서비스를 출시해 점유율 확대에 속도를 내고 있다. 이 과정에서 보다폰 아이디어는 클라우데라를 도입하며 절감한 비용으로 ▲운영 효율화 ▲자동화 시스템 도입 ▲AI 기반 전환 등에도 재투자를 아끼지 않고 있다. 또 조직 차원에서의 혁신 및 연구개발(R&D) 확대에도 자금을 투입하면서 경쟁력을 끌어올릴 수 있게 됐다. 특히 보다폰 아이디어의 AI 전략 강화에도 클라우데라는 상당한 역할을 하고 있다. 보다폰 아이디어는 매일 250테라바이트(TB) 이상의 데이터를 생성 및 처리 중으로, 이를 통해 AI 기반 비즈니스를 적극 추진하고 있다. 싱할 부사장은 "현재 AI를 활용해 반복 업무 자동화 및 인건비 절감에 나서고 있고, 롤아웃 계획 수립 및 유지보수 비용 절감을 통해 네트워크 인프라를 최적화하는 데도 집중하고 있다"며 "고객 행동 기반 프로파일링 데이터를 은행 등 제3자에 제공해 수익을 창출하는 방식으로 사업을 확장하고 있는데, 이 과정에서 클라우데라는 ▲대용량 데이터 처리 ▲보안 기반 저장 ▲AI 연동 인프라 제공 측면에서 핵심적인 역할을 수행 중"이라고 설명했다. 함께 인터뷰에 참여한 아밋 자인 보다폰 아이디어 데이터·분석 총괄은 "우리는 온프레미스에 클라우데라를 구축하고 분산된 데이터 소스를 클라우데라로 통합했다"며 "업그레이드된 데이터 레이크하우스 아키텍처는 단 1년 만에 수백 개의 처리 노드와 12페타바이트 이상의 데이터를 지원하게 됐다"고 말했다. 그러면서 "클라우데라는 현재 보다폰 아이디어 사업부의 90%를 지원하고 있다"며 "업그레이드 및 신규 구축의 속도와 효율성이 개선돼 상당히 만족스럽다"고 부연했다. 보다폰 아이디어는 클라우데라가 데이터 주권을 강화하는 측면에서도 상당한 도움이 되고 있다고 평가했다. 현재 인도 정부에선 데이터 주권 정책에 따라 모든 데이터를 인도 내에서만 저장 및 처리하도록 규정하고 있으며 해외 이전은 막고 있다. 이에 맞춰 보다폰 아이디어는 자체 데이터센터에서 온프레미스 기반으로 데이터를 관리 중이며 클라우드 서비스를 사용할 경우에도 인도 내 리전을 선택하고 있다. 자인 총괄은 "데이터 주권은 글로벌 기업들이 AI 기반 서비스를 설계할 때 반드시 고려해야 할 핵심 이슈로 인식해야 한다"며 "이 과정에서 클라우데라 플랫폼이 도움이 될 것"이라고 조언했다. 그러면서 "기술 변화 속도가 빠른만큼 최소 10~15년을 내다보고 데이터 플랫폼을 설계하고, 다양한 오픈소스 및 신기술을 유연하게 통합해 나갈 필요가 있다"며 "폐쇄형 기술 또는 특정 벤더 종속이 심한 기술은 장기적으로 위험한 만큼 이를 피해 플랫폼을 구축하는 것이 경쟁력을 키우는 데 도움이 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.08.12 15:47장유미 기자

[인터뷰] 찰스 샌즈버리 CEO, 취임 2년만에 클라우데라 흑자 전환 성공…비결은?

"향후 3~5년 동안 각 기업들이 인공지능(AI) 프로젝트를 추진하는데 있어 우리 기술이 핵심 구성요소가 되길 기대하고 있습니다. 앞으로 제품 품질과 고객 지원, 시장 확장에 집중해 시장에서 제 때 적절한 기회를 잡는 것이 목표입니다." 찰스 샌즈버리 클라우데라 최고경영자(CEO)는 지난 7일 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 진행된 '이볼브 25 싱가포르(Evolve25 Singapore)' 행사에 참석한 후 기자와 만나 앞으로의 경영 목표에 대해 이처럼 밝혔다. 지난 2023년 8월 클라우데라에 합류한 샌즈버리 CEO는 ASG 테크놀로지스, 어태치 메이트 그룹 등 소프트웨어 업계에서 20년 이상 전략, 재무, 운영 분야의 전문가로 활약했던 인물로, 클라우데라의 수익 개선에 상당한 기여를 한 것으로 평가되고 있다. 클라우데라는 지난 2008년 설립된 후 지금까지 하이브리드 데이터 플랫폼으로서 입지를 탄탄하게 구축해 왔다. 한 때 빅데이터 오픈소스 소프트웨어(SW) 시장의 선두 주자였으나, 이제는 이를 넘어 데이터 전반을 효율적으로 관리할 수 있는 유일한 회사가 됐다. 특히 2018년 발표한 데이터 관리 솔루션 '클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)'은 클라우데라를 데이터 플랫폼 회사로 거듭나게 한 대표 서비스로 우뚝 올라섰다. 올해 상반기 기준 클라우데라가 전 세계에서 관리하는 데이터 양은 25EB(엑사바이트)에 달하는데, 이는 하이퍼스케일러와 견줄만한 규모다. 테라바이트(TB)로 환산하면 2천500만 TB로, 주요 경쟁사가 처리하는 것에 비해 약 100배 규모다. 다만 지난 2021년 사모펀드인 KKR과 CD&R에 인수될 당시에는 상황이 마냥 좋지는 않았다. 2019년에는 경쟁사인 호튼웍스를 인수하며 잘 나가는 듯 했으나, 통합 과정에서 어려움을 겪었고 적자 상태에 빠졌다. 결국 클라우데라는 사모펀드에 매각되면서 비상장 회사로 전환됐고 수익 정상화를 위해 다각도로 노력해왔다. 특히 샌즈버리 CEO가 2년 전 클라우데라에 합류하면서 조직 문화에 많은 변화가 생겼다. 상장기업 때와 달리 복잡한 외부 보고 체계에서 벗어나 내부 운영과 전략 결정에 더 유연성을 갖게 되며 업무 효율성이 높아졌다. 샌즈버리 CEO는 "4년 전 사모펀드에 인수된 후 호튼웍스와 클라우데라의 통합 작업, CDP으로의 전환 등 중요한 구조조정과 기술투자를 효과적으로 수행할 수 있었다"며 "모든 직원에게 지분을 부여해 '주인 의식' 문화도 조성했는데, 이는 공공시장에선 실행하기 어려운 방식이었다"고 설명했다. 덕분에 클라우데라는 빠르게 수익 개선에 성공해 지난해 기준 수억 달러의 영업이익을 달성했다. 연간 매출은 10억 달러를 돌파했고, 통신·금융·제조·의료·제약·에너지 등 여러 분야의 글로벌 10대 기업의 70~90%가 데이터 분석에 클라우데라를 사용하게 됐다. 여기에 샌즈버리 CEO는 취임한 후 2년간 AI 시대에 맞춰 클라우데라의 역량을 강화해 나가며 경쟁사들과의 격차를 더욱 벌렸다. 지난해 6월 AI 운영 플랫폼 회사 베르타를 인수한 것이 대표적이다. 베르타는 클라우데라의 머신러닝 팀에 합류해 AI 로드맵을 추진하는 중추적 역할을 맡았다. 같은 해 11월에 품은 옥토파이도 AI 관련 기술력을 높이기 위해 인수했다. 다차원 데이터 계보와 메타데이터 관리 기술을 제공해 클라우데라의 데이터 아키텍처를 보완하고 있다. 두 회사를 인수함으로써 클라우데라는 데이터 품질 및 신뢰성이 향상되는 효과를 얻었다. 클라우데라는 쿠버네틱스 관리 역량도 강화하기 위해 지난 5일 체코 쿠버네티스 플랫폼 기업 타이쿤도 인수했다. 이번 일로 퍼블릭 클라우드와 온프레미스, 소버린 클라우드, 폐쇄망 등 다양한 환경에서 데이터·AI 워크로드를 유연하게 배포하고 운영할 수 있는 통합 컨트롤 플레인을 확보하게 됐다는 평가를 받았다. 샌즈버리 CEO는 "타이쿤 인수를 통해 제품의 배포·업그레이드 편의성이 획기적으로 개선됐다"며 "이는 스노우플레이크나 데이터브릭스 등 SaaS 모델 기반 기업들이 따라올 수 없는 우리만의 강점으로 부상 중"이라고 강조했다. 그러면서 "최근 14개월 간 3건의 기술 중심 기업들을 인수하고 3억 달러 이상을 제품 개선에 투자해 최근 AI 스튜디오, AI 워크벤치 등의 서비스를 출시하게 됐다"며 "우리는 고객이 필요로 하는 기술을 만들기 위해 다양한 방면으로 노력 중"이라고 설명했다. 이어 "앞으로도 신속한 제품 역량 확보 및 시장 출시 가속화를 위해 특정 지역에 얽매이지 않고 글로벌하게 기술 중심으로 인수 대상을 탐색할 것"이라며 "M&A는 단순히 기술뿐 아니라 전문 인력과 노하우를 함께 확보하는 전략으로 접근해 나갈 것"이라고 덧붙였다. 클라우데라는 AI칩 강자인 엔비디아와의 협력을 통해서도 AI 시대에 맞는 기술을 선보이기 위해 노력 중이다. 현재는 엔비디아 기업용 AI SW 플랫폼 중 'NIM 마이크로서비스'를 자사 머신 러닝에 통합해 빠르고 안전한 생성형 AI 워크플로우를 제공 중이다. 또 엔비디아, 델과 협업해 'AI 인 어 박스(AI-in-a-Box)'라는 최적화된 통합 솔루션을 개발 중이다. 이 제품은 그래픽처리장치(GPU) 기반 환경에서 성능을 극대화하도록 설계됐으며 고객이 복잡한 GPU 최적화 없이 바로 AI 프로젝트를 시작할 수 있게 도와준다. 샌즈버리 CEO는 "이 같은 노력 덕분에 전통적인 '데이터 레이크 플랫폼' 중심 기업이란 이미지에서 벗어나 AI 기반의 매출 비중이 큰 폭으로 커질 수 있었다"며 "(AI 시대를 맞춰) 대형 기업들이 전면적인 클라우드 전환에 실패하면서 우리의 하이브리드 모델이 재조명되고 있다"고 말했다. 또 그는 "기업들이 단순 챗봇이나 요약 기능을 넘어 진정한 AI 에이전트를 구축하려면 탄탄한 데이터 거버넌스, 접근 권한 관리, 통합 데이터 환경이 필수"라며 "그러나 많은 기업들이 이 부분에서 어려움을 겪으면서 우리 역할이 더 중요해지고 있다"고 짚었다. 이에 맞춰 샌즈버리 CEO는 최근 유럽의 일반개인정보보호법GDPR), 한국의 마이데이터 등 각국 데이터 주권 규제가 강화되고 있다는 점도 고려해 사업을 확장해 나갈 것이란 의지를 보였다. 그는 "우리는 보안과 접근 제어 설정이 가능한 유연한 제품 아키텍처를 제공 중"이라며 "각 지역의 현지 파트너 및 전문 인력들이 이를 고객의 규제 환경에 맞게 설정하도록 지원하고 있다는 점에서 큰 문제가 되진 않을 것 같다"고 설명했다. 그러면서 "온프레미스와 클라우드 환경을 모두 지원하는 하이브리드 구조를 갖추고 있어 민감한 데이터를 클라우드로 이전하기 어려운 금융, 정부, 의료 분야 고객을 공략하는 데 우리만의 강점이 있다고 본다"며 "과거에는 가능한 모든 워크로드를 클라우드로 이전하는 것이 목표였다면, 이제는 보안 및 통제 등의 이유로 온프레미스를 활용해 AI를 활용하고 싶어하는 기업들이 점차 늘어나고 있다는 점은 우리에게 기회가 되고 있다"고 부연했다. 이를 바탕으로 샌즈버리 CEO는 앞으로 클라우데라를 AI 시대의 핵심 인프라 제공자로 키우겠다는 목표를 드러냈다. 또 고객 접점 강화와 기술 투자, 시장 인지도 제고를 통해 자연스럽게 더 큰 수익을 실현할 수 있는 기반을 다질 것이란 포부도 밝혔다. 샌즈버리 CEO는 "앞으로 고객들이 AI라는 '금광'을 찾을 수 있도록 그 여정을 돕는 가장 좋은 도구를 제공하기 위해 나설 것"이라며 "앞으로 어떤 AI 기술이 등장하든 기업들이 신뢰할 수 있는 데이터 위에 원하는 AI 모델을 선택해 자유롭게 사용할 수 있는 기반을 제공할 것"이라고 피력했다.

2025.08.11 09:23장유미 기자

인도네시아·인도서도 '러브콜'…클라우데라, 기업 파트너십 강화로 생태계 구축 가속

[싱가포르=장유미 기자] 전 세계에서 유일하게 하이브리드 데이터 플랫폼을 선보이고 있는 클라우데라가 인도네시아와 인도를 대표하는 기업들과의 파트너십을 통해 혁신적인 서비스 지원과 생태계 구축에 속도를 높인다. 클라우데라는 7일(현지시간) 싱가포르 마리나 베이 샌즈 컨벤션 센터에서 '이볼브 25 싱가포르(Evolve25 Singapore)' 행사를 열고 네가라 인도네시아 은행(BNI), 크루트림과의 파트너십을 더 강화하겠다고 발표했다. BNI는 인도네시아 국영은행으로, 클라우데라의 오픈형 하이브리드 데이터 플랫폼을 활용해 인공지능(AI) 공급망을 최적화하면서 데이터 수집, 거버넌스, 분석, 머신러닝(ML)을 하나의 통합 환경으로 결합했다. 또 BNI는 엔비디아 NIM이 내장된 클라우데라 AI 인퍼런스를 도입한 최초의 금융기관 중 한 곳이기도 하다. 이는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 오픈소스 기반 대규모언어모델(LLM)을 배포하고 민감 데이터를 완전히 통제하며 생성형 AI를 안전하게 확장한다는 측면에서 강점으로 지목된다. BNI는 올해 말까지 완전한 도입을 추진 중이다. 토토 프라세티오 BNI 최고정보책임자(CIO)는 "이 기술은 생성형 AI를 안전하고 효율적으로 확장하는 인프라를 제공하기 때문에 급변하는 규제 환경에 적합하다"며 "우리는 더 똑똑하고 빠르며 책임있는 디지털 뱅킹 서비스를 인도네시아 국민들에게 제공하는 것이 목표로, 클라우데라 도입은 이를 위한 도약"이라고 강조했다. BNI는 인도네시아 규제 요건에 대응하기 위해 높은 정합성과 엔터프라이즈급 AI 지원 능력을 갖춘 클라우데라를 택했다. 클라우데라의 통합 데이터 플랫폼은 강력한 거버넌스, 종단간 보안, 하이브리드 배포의 유연성을 제공해 인도네시아 금융감독청(OJK), 인도네시아 중앙은행(BI) 규정을 준수하며 BNI의 데이터 주권을 지원한다. 또 오픈소스 기반의 AI, ML을 통해 예측 분석, 사기 탐지, 고객 맞춤화를 효율적이고 안전하게 확장한다. BNI는 현재 추론 기능을 통합하고 있는 상태로, 이미 ML을 다음 분야에 적용하고 있다. 클라우데라는 인도 클라우드 플랫폼 크루트림과도 데이터 및 AI 혁신을 위해 힘을 합쳤다. 크루트림은 인도 모빌리티 및 테크 그룹인 올라(Ola) 창업자가 지난 2023년 설립한 AI 전문 자회사로, 현지 최초 AI 유니콘으로 등극한 곳이다. 클라우데라는 이번 파트너십을 통해 크루트림 클라우드에서 올라를 위한 대규모 분석 및 데이터레이크 워크로드 지원에 나서게 됐다. 크루트림은 데이터, AI 잠재력을 최대한 활용해 비즈니스 혁신 추진, 고객 경험 개선, 고급 데이터 엔지니어링, AI 학습, 대규모 추론 개발에 나설 수 있게 됐다. 크루트림은 인도 시장에 맞는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 관리, AI 기반 최종 애플리케이션을 포함하는 엔터프라이즈급 수직 통합 클라우드 인프라를 구축하고 있다. 크루트림의 AI 컴퓨팅 스택은 인도의 다양한 언어, 문화 환경에 맞춰진 텍스트, 음성, 비디오 기반 모델을 갖췄다. 클라우데라의 데이터 플랫폼 및 컨설팅 서비스를 통해 크루트림은 다양한 데이터 소스에서 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하는 솔루션을 개발했다. 이를 통해 올라에서 더 빠르고 정확한 인텔리전스를 제공할 수 있게 됐다. 또 높은 확장성과 보안성을 통해 인도 기업, 스타트업 및 연구원들에게 AI 기반 데이터레이크 솔루션을 제공한다. 나벤두 아가르왈 크루트림 수석 부사장 및 비즈니스 총괄은 "우리는 인도 시장의 고유한 요구 사항을 더 잘 해결하기 위해 인프라, 데이터 및 AI 전반에 걸쳐 심층 통합 역량을 갖춘 클라우드 구축에 집중하고 있다"며 "클라우데라와의 파트너십을 통해 인도의 소버린 클라우드에서 비용 효율적인 솔루션을 개발하고 패키징할 수 있을 것"이라고 기대감을 드러냈다.

2025.08.07 10:10장유미 기자

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