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IBM 품에 안긴 레드햇, AI 시대 '오픈소스 보안' 판 키운다

IBM과 레드햇이 오픈소스 소프트웨어 보안 서비스를 공동 출시하며 기업용 인공지능(AI) 시장 공략 범위를 넓히고 있다. 레드햇의 오픈소스 기술력에 IBM의 AI와 컨설팅, 금융권 영업망을 결합해 소프트웨어 공급망 전체를 관리하는 사업 구조를 구축하려는 움직임이다. IBM과 레드햇은 오픈소스 취약점 대응 서비스 '라이트웰'을 정식 출시했다고 10일 밝혔다. 라이트웰은 보안 취약점이 해결된 소프트웨어 패키지를 제공하는 '라이트웰 네트워크'와 금융기관이 취약점 정보를 비공개로 공유하고 패치를 요청할 수 있는 '라이트웰 클리어링하우스 프리미어'로 구성됐다. 현재 라이트웰 네트워크는 자바와 파이썬 생태계에서 사용되는 6500개 이상의 애플리케이션 종속성 패키지를 제공한다. 각 패키지에는 보안 패치뿐 아니라 디지털 서명, 소스코드, 소프트웨어 자재명세서(SBOM), 컴플라이언스 자료가 포함된다. 기존 보안 솔루션이 취약점을 탐지하고 알리는 데 집중했다면 라이트웰은 취약점이 해결된 패키지를 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 제공한다. 기업이 오래된 소프트웨어를 사용하고 있더라도 전체 시스템을 최신 버전으로 교체하지 않고 필요한 수정 사항만 적용할 수 있도록 백포트 기능도 지원한다. 이는 금융·공공·의료처럼 시스템 안정성과 규제 준수가 중요한 산업을 겨냥한 전략으로 분석된다. 이들 산업은 보안 취약점이 발견돼도 전체 애플리케이션을 업그레이드하려면 장기간의 회귀 테스트와 호환성 검증을 거쳐야 한다. 라이트웰은 기존 시스템을 유지하면서 보안 패치만 적용할 수 있도록 해 운영 중단 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 이번 출시는 IBM이 2019년 레드햇을 인수한 이후 추진해 온 결합 전략이 보안과 AI 영역으로 확대됐다는 점에서도 주목된다. IBM은 레드햇 인수 초기 오픈시프트를 중심으로 하이브리드 클라우드 사업을 강화했다. 최근에는 레드햇의 역할을 기업용 AI와 소프트웨어 공급망 관리까지 넓히고 있다. 레드햇의 오픈소스 기술력과 IBM의 AI·컨설팅 역량을 결합한 사업 구조도 구체화되고 있다. 레드햇은 리눅스와 쿠버네티스, 오픈시프트를 기반으로 오픈소스 커뮤니티와 기업 고객을 연결하고, IBM은 AI 모델과 자동화 기술, 대규모 컨설팅 조직, 금융·정부·대기업 고객 기반을 뒷받침한다. 라이트웰은 이 같은 구조를 그대로 반영한다. 생성형 AI 기반 취약점 대응 엔진이 소프트웨어 종속성을 분석하고 수정안을 생성하면 레드햇과 IBM 엔지니어가 이를 검증해 기업용 패키지로 제공하는 것이다. 이에 맞춰 양사는 지난 5월 발표한 50억 달러 규모의 오픈소스 보안 투자 계획을 기반으로 2만 명 이상의 엔지니어를 투입할 계획이다. IBM과 레드햇은 라이트웰 확산을 위해 외부 파트너들도 참여시켰다. 특히 AWS와 마이크로소프트, 엔비디아, AMD, 인텔, 팔로알토 네트웍스, 서비스나우 등은 보안 패치를 다양한 클라우드와 개발·보안 환경에 연계하기로 했다. 또 액센츄어, 딜로이트, EY, NTT데이터, 인포시스, 킨드릴 등은 도입과 운영을 지원키로 했다. 이를 토대로 IBM과 레드햇은 '라이트웰'을 앞세워 금융권 공략에 본격 나설 방침이다. 향후에는 정부와 의료, 통신 등 핵심 인프라 분야로도 적용 범위를 넓힐 계획이다. 맷 힉스 레드햇 최고경영자(CEO)는 "자동화된 취약점 해결 기능과 레드햇의 엔지니어링 역량을 결합시켰다"며 "기업이 AI 시대에 오픈소스를 신뢰할 수 있고 지속 가능한 방식으로 활용할 수 있도록 필요한 신뢰 인프라를 제공하고자 한다"고 말했다.

2026.07.10 14:57장유미 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

[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

레드햇이 제시한 '엔터프라이즈 AI' 성공 전략은

레드햇이 에이전틱 인공지능(AI) 시대를 겨냥한 AI 인프라·가상화·자동화를 아우르는 통합 전략을 공개한다. 레드햇은 11~14일(현지시간) 미국 조지아주 애틀랜타 월드 콩그레스 센터에서 '레드햇 서밋 2026'을 개최한다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 레드햇 서밋 2026은 레드햇 오픈소스·하이브리드 클라우드·인공지능(AI) 전략을 다루는 글로벌 엔터프라이즈 IT 컨퍼런스다. 올해는 '에이전틱 AI'와 자동화, AI 옵스(Ops), 오픈 하이브리드 클라우드 전략을 중심으로 다룬다. 이를 통해 AI 시대 인프라 경쟁 방향을 제시할 방침이다. 기조연설에는 매트 힉스 레드햇 사장 겸 최고경영자(CEO)와 크리스 라이트 최고기술책임자(CTO) 겸 글로벌 엔지니어링 수석부사장, 아쉬쉬 바다니 수석부사장 겸 최고제품책임자(CPO)가 파트너사와 무대에 오른다. 이들은 AI에 대한 기대감과 실제 프로덕션 구현 사이 간극을 핵심 과제로 제시한다. 프론티어 모델부터 오픈소스 최적화까지 이어지는 실전 AI 여정과 기업 현장에서 검증된 운영 사례를 소개한다. 이를 통해 특정 클라우드나 모델에 종속되지 않고, 인프라·디지털 주권·AI 운영을 아우르는 플랫폼 전략을 강조할 게획이다. 또 개발자를 위한 AI 애플리케이션이 어떻게 보안과 확장성을 갖춘 엔터프라이즈 프로덕션 환경까지 이어지는지 레드햇 전체 플랫폼 포트폴리오와 연관 지어 설명할 예정이다. 테크크런치 등 다수 외신은 이번 서밋 주요 이슈로 레드햇-엔비디아 'AI 팩토리' 통합 스택과 관련 제품 시리즈를 꼽았다. 그동안 두 기업은 AI 모델을 실제 업무에 빠르게 투입할 수 있도록 인프라와 소프트웨어(SW)를 엮어 AI 도입 복잡성 줄이기에 나섰다. 레드햇 오픈시프트 가상화(Red Hat OpenShift Virtualization)도 행사 키워드로 자리잡았다. 그동안 오픈시프트 가상화는 브로드컴의 VM웨어 인수 후 시장 지각변동을 주도하는 기술로 평가받아서다. 레드햇은 2025년 기준 배포된 클러스터가 전년 대비 2배 이상 늘고 관리 가상머신 수는 3배 이상 오른 성과도 밝힌 바 있다. 이를 바탕으로 가상화 시장 대안으로서 입지를 굳힐 방침이다. 자동화 영역에서는 레드햇이 해시코프와 진행한 통합 로드맵이 구체화할 전망이다. 레드햇 앤서블과 해시코프 테라폼·볼트의 결합을 통해 인프라 자동화와 보안 관리를 하나의 흐름으로 연결하는 차세대 자동화 청사진이 시연될 예정이다. 이 외에도 가상거대언어모델(vLLM)'과 '분산형거대언어모델(LLM-D)' 등 분산 추론 오픈소스 프로젝트 최신 업데이트도 다뤄질 예정이다.

2026.05.10 14:12김미정 기자

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