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[IT뉴스]데이터독 “늘어나는 사내 AI 사용, 관리 체계도 따라가야”

온카뱅크관리자

2026-07-10 14:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 옵저버빌리티·보안·비용 관리 통합 플랫폼 강조 비츠 AI, AI 가드, 에이전트 콘솔 등 신기능 대규모 업데이트 
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 "사내 생성형 인공지능(AI) 서비스 사용량과 비용이 기하급수적으로 늘어나는 만큼, 이제는 문제가 생긴 뒤 대응하는 방식이 아니라 생기기 전에 탐지하고 자동으로 조치하는 운영 체계가 필요하다. 옵저버빌리티와 보안, 비용 관리를 따로 보지 않고 하나로 묶어야 이 격차를 메울 수 있다."
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 엄수창 데이터독코리아 지사장은 9일 서울 강남구 사무실에서 개최한 '데이터독 대시(DASH) 2026 미디어 라운드테이블'에서 "AI 사용량과 비용은 기하급수적으로 느는데, 이를 어떻게 관리할지가 요즘 IT 임원들의 가장 큰 고민"이라며 이같이 말했다. 엄 지사장은 한국의 AI·옵저버빌리티·보안 트렌드에 대해 브리핑하며, 국내 기업의 AI 도입 속도가 이를 관리할 거버넌스 체계보다 앞서가고 있다고 짚었다.
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 <img alt="엄수창 데이터독코리아 지사장 / 정종길 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552810-SDi8XcZ/20260710141533110moaz.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="bM7SkGfzRa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552810-SDi8XcZ/20260710141533110moaz.jpg" width="658">
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 엄수창 데이터독코리아 지사장 / 정종길 기자
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 데이터독 대시는 데이터독이 매년 6월 미국 뉴욕에서 여는 연례 글로벌 컨퍼런스다. 올해로 9회째를 맞은 행사는 지난 6월 9일부터 10일까지 이틀간 열렸고, 자동 탐지·조사·해결 기능과 보안·비용 관리 신기능 100여개가 공식 발표됐다. 이날 서울 지사에서 열린 간담회는 그중 국내 기업의 AI 운영과 맞닿은 기능들에 초점을 맞춰 진행됐다.
 기업 AI 도입 확산 빠르지만 통제 체계 아직 없어
 먼저 엄 지사장은 국내 AI 도입 속도부터 짚었다. 마이크로소프트 조사에 따르면 상반기 기준 국내 생성형 AI 도입률은 37.1%로 세계 최상위권이고, 챗GPT 유료 구독은 세계 2위를 기록했다. 기업들의 AI 도입은 더욱 열기가 높다. 데이터독의 2026년 조사에 따르면 전 세계 기업들의 70% 이상이 3개 이상의 AI 모델을 동시에 운영하고 있다.
 문제는 이 속도를 관리 체계가 못 따라간다는 점이다. 다수의 AI 모델을 사용하면 운영과 관리가 복잡해질 수밖에 없다. 그는 "한 국내 대표 대기업의 경우 전 직원에게 여러 종류의 LLM을 쓰도록 하고 있다고 발표했지만, 정작 IT 부서는 이를 통제할 운영 체계를 아직 마무리 짓지 못해 고민하고 있다"고 말했다.
 더 큰 문제는 이런 사용 확대와 관리의 격차가 보안 위협으로 이어질 수 있다는 데 있다. 엄 지사장은 최근 국내 보안 침해사고가 계속해서 증가하고 있고, 특히 AI 데이터 침해의 40%가 경계를 마음대로 넘나드는 AI 에이전트의 사용이 늘면서 벌어지고 있다고 지적했다. 그는 악성 프롬프트를 심는 프롬프트 인젝션(Prompt Injection), AI 에이전트의 응답과 민감정보의 노출, 자율화·자동화 과정에서 기업이 통제하지 못하는 상황 등을 AI 시대의 새로운 공격 형태로 꼽았다.
 이 같은 배경에서 옵저버빌리티 기업인 데이터독의 역할도 바뀌고 있다. 단순히 인프라의 정상적인 작동을 보는 것을 넘어, 보안 위협을 의미할 수도 있는 비정상적인 작동에 대한 보다 넓은 가시성과 빠른 조치까지 다뤄야 하게 됐다.
 엄수창 지사장은 "기존 옵저버빌리티가 서비스가 정상적으로 작동하는지 확인하는 데 머물렀다면, AI 시대에는 할루시네이션 같은 품질 문제, 환경이 바뀌면서 생기는 데이터 드리프트, 문제가 발생한 단계를 식별하는 것까지 가시화해야 한다"고 설명했다.
 그러면서 그는 실시간 가시성, 인프라·보안 관제의 통합, 사전 탐지와 자동화를 AI 시대 옵저버빌리티의 세 가지 요건으로 제시했다.
 AI로 자동화된 자율 운영 플랫폼, AI 에이전트까지 관리
 데이터독의 AI 에이전트 제품군 '비츠 AI(Bits AI)'는 실시간 가시성, 인프라·보안 관제의 통합, 사전 탐지와 자동화 등 차세대 옵저버빌리티의 요건을 충족한다.
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 정영석 데이터독코리아 기술총괄은 "에러율 급증 같은 이상 신호가 오면 비츠 AI의 AI 에이전트가 오류의 원인에 대한 여러 가설을 세우고 로그·성능 데이터를 기반으로 하나씩 검증하며 원인을 좁힌다"고 설명했다. 분석을 통해 원인이 코드에 있다고 판단되면 깃허브(GitHub) 풀 리퀘스트(PR) 생성까지 연결할 수 있고, 상당한 시간 투자가 필요했던 장애 보고서도 프롬프트 요청만으로 자동으로 만들어낸다. 정 총괄은 "사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)가 직접 했을 때 짧게는 10분, 길게는 1~2시간 걸리는 원인 분석을 AI는 5분도 안 돼 처리한다"고 말했다.
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 <img alt="정영석 데이터독코리아 기술총괄 / 정종길 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552810-SDi8XcZ/20260710141534490yghh.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KuSo6cZvig" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/10/552810-SDi8XcZ/20260710141534490yghh.jpg" width="658">
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 정영석 데이터독코리아 기술총괄 / 정종길 기자
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 이상 징후를 스스로 찾아내는 '비츠 디텍션(Bits Detection)', AI 에이전트에 문제가 있는지를 평가·검증하는 '에이전트 평가(Agent Evals)' 기능도 새로 더해졌다. 여기에 인프라, 코드, 배포에 대한 AI 검증 기능은 물론이고 회사 데이터 분석을 통한 비즈니스 인텔리전스(BI) 기능, AI 기반 애플리케이션 사용자 시나리오 테스팅 기능, 인프라 상태 등에 대한 자연어 기반의 AI 채팅 기능까지 더해지면서 비츠 AI는 근본 원인 조사 중심에서 기업의 소프트웨어 개발과 사업 운영 전 과정을 함께하는 자율 운영 체계로 확대됐다.
 인프라 이상 신호를 감지하면 슬랙(Slack) 등 연동된 도구나 AI 챗으로 조치 여부를 확인한 뒤 승인 시 바로 자동 수정·해결이 가능하며, 미리 정한 규칙(guardrails)에 따라 사람 개입 없이 야간에도 복구할 수 있다. 이밖에 별도 배포 과정 없이 플랫폼 안에서 프롬프트만 입력하면 맞춤형 에이전트를 만들 수 있는 '비츠 에이전트 빌더(Bits Agent Builder)'도 이번 발표에 포함됐다.
 무엇보다 이번에 데이터독이 특징으로 내세운 것은 AI 에이전트 사용에 대한 가시성이다. '에이전트 옵저버빌리티(Agent Observability)' 기능은 내부 인원들이 AI 에이전트를 이용한 개발 작업에 어떤 AI 모델과 도구가 사용됐는지, 토큰은 얼마나 소비됐는지를 보여준다. 예컨대 하나의 작업을 수행하는 데 43초가 걸렸고, 모델 토큰 비용은 0.02달러였다는 정보가 각 요청마다 카드 형식으로 표시된다. 관리자는 이 정보로 코드가 효율적으로 작성되고 있는지, 보안 위협에 노출될 수 있는지도 확인할 수 있다.
 '에이전트 콘솔(Agent Console)'은 코덱스, 클로드 코드, 커서, 깃허브 코파일럿 등 에이전틱 개발 도구의 사용량과 비용을 한곳에서 보여준다. 어떤 구성원이 AI 에이전트를 가장 많이 쓰는지, 산출물이 비용 대비 어떤 가치를 내는지 가늠할 수 있다. 정 총괄은 "AI 도입 이후 요구사항 발생부터 배포까지 걸리는 시간, 장애 복구 시간 같은 지표를 실제 운영 데이터와 함께 추적해 투자 대비 효과(ROI)를 확인할 수도 있다"고 덧붙였다.
 AI 에이전트를 보호하는 'AI 가드(AI Guard)' 기능도 선보였다. AI 에이전트는 높은 권한으로 민감한 데이터에 접근하고 외부와 통신할 수 있어, 프롬프트에 숨은 악성 지시 하나만으로도 정상 작동하던 에이전트가 정보를 유출하도록 조작될 위험이 있다. AI 가드 기능은 에이전트 활동 데이터 추적과 AI 환경에 맞춘 행동 이상 탐지를 결합해 이런 공격까지 탐지·차단한다. 예를 들어 영수증을 처리하는 AI 에이전트에게 영수증 이미지 안에 거래 내역을 특정 이메일로 보내라는 문구를 숨겨 전송한다면, AI 가드가 이를 프롬프트 인젝션으로 판단해 응답을 차단한다는 설명이다.
 로그 데이터가 늘면서 기업이 보관 비용과 가시성 사이에서 고민과 부담이 커진 데 대해 BYOC(Bring Your Own Cloud) 방식도 선보였다. 데이터독 플랫폼을 고객의 자체 클라우드 환경에 배포하는 방식이다. 모든 데이터가 고객의 클라우드 오브젝트 스토리지에서 처리·인덱싱되도록 지원하며, 로그를 외부로 넘기지 않고도 옵저버빌리티 기능을 쓸 수 있게 한다.
 무인 자율 운영이 목표
 대규모 기능이 업데이트됐지만 데이터독은 AI 기반의 자동화된 옵저버빌리티 기능을 더욱 강화한다는 계획이다. 최종 목표는 기업 인프라의 '무인 자율 운영'이다.
 정영석 총괄은 "가트너 등 조사기관은 2028~2029년이면 운영자 개입 없이 인프라 관리 서비스가 스스로 문제를 탐지하고 해결하는 수준에 이를 것으로 본다"며 "데이터독도 이 흐름에 맞춰 탐지·분석·해결을 자동화하는 방향으로 나아가고 있다"고 말했다.
 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com
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