기업의 AX 전략은 병목을 풀어 가는 여정에 빗대어 말할 수 있습니다. AI 가속기를 시작으로 CPU, 네트워크, 스토리지 등 병목 구간이 여기저기 많습니다. 이런 이유로 요즘 업계가 주목하는 것이 통합 설계입니다. AI 인프라를 구성하는 모든 요소를 설계 단계부터 통합을 전제로 구성하고 최적화하는 것이 요즘 흐름인데요. 관련해 이번 포스팅에서는 에이전틱 AI 시대를 위해 병목을 구글 클라우드 인프라는…
요즘 AI 업계 특히 프론티어 랩의 기술 혁신 속도를 보면 혀를 내두를 정도입니다. 하루가 멀다 하고 더 강력한 모델이 나오고 있고 선택지도 넓어지고 있습니다. 엔지니어링 유행도 하루가 다르게 바뀌고 있습니다. 이런 변화는 애플리케이션을 개발하고 운영하는 입장에서 반갑지만은 않습니다. 모델, 도구, 최적화 기법이 바뀌면 사용자 경험이 달라질까 하는 걱정이 앞섭니다. 그렇다면 너무 빠른 변화를 어떻게 수용해야…
AI 기반 코딩이 빠르게 보편화되고 있습니다. 개발자는 AI와 함께 더 많은 코드를 짧은 시간에 만듭니다. 코드 생산량이 늘어날수록 보안 취약점 검토 부담도 커집니다. 코드 내 취약점을 스캔하는 도구가 찾아낸 수많은 항목을 확인하는 일도 만만치 않습니다. 실제로 악용할 수 있는 취약점인지 검증하고 근본 원인을 찾아 패치를 만든 뒤 기존 기능에 문제가 없는지 다시 살펴봐야 합니다. 취약점…
방화벽은 오랫동안 네트워크 경계에 놓인 보안 장비로 역할을 해왔습니다. 데이터센터와 인터넷 사이의 경계가 명확한 시절에는 잘 맞는 방식이었습니다. 하지만 클라우드 네이티브, AI 네이티브 시대에는 이야기가 다릅니다. 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경이 클라우드 네이티브 기술을 토대로 진화하는 가운데 AI가 최우선 목표가 되어 가고 있는 시대에 경계를 지키는 역할만으로는 부족합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 구글 클라우드의 Cloud NGFW가 새로운 시대적…
엔터프라이즈 컴퓨팅 환경은 클라우드 네이티브를 향해 발전하고 있습니다. 네트워크 경계도 자연스럽게 사내 LAN과 SD-WAN을 넘어 관리 주체가 다른 여러 외부 네트워크로 확장되고 있습니다. 이런 변화는 애플리케이션과 네트워크 성능 모니터링에 넓은 사각지대를 만듭니다. 기업이 직접 관찰할 범위 밖에 있는 통신사 백본, 인터넷 피어링, CSP 내부 경로, SaaS 내부 네트워크까지 속속들이 들여다볼 수 없기 때문입니다. 여기에 여러…
웹사이트는 누구를 위해 만들까요? 지금까지는 주로 사람을 위해 만들었습니다. UI/UX 전략도 방문자가 원하는 정보를 쉽게 찾고 필요한 작업을 편리하게 처리하도록 설계해 왔습니다. 하지만 AI가 사용자를 대신해 웹사이트를 탐색하고 작업을 처리하기 시작하면서 사용자의 정의가 인간을 넘어 에이전트까지 확장되고 있습니다. AI가 웹사이트 방문객의 하나가 되어 가는 변화는 이미 주요 브라우저와 AI 서비스에서 나타나고 있습니다. Gemini in Chrome의…
생산성 도구, 디자인 도구, 개발 툴의 사용 주체는 누구일까요? 지금까지는 사용자라 답할 수 있습니다. 하지만 요즘 AI 기술의 혁신 속도를 보면 머지않아 에이전트가 주체가 될 듯합니다. 실제로 우리가 일상적으로 접하는 프론티어 모델 기반 서비스는 질문에 답하는 수준을 넘어섰습니다. 내 PC의 자료에 접근하고, 작업에 필요한 도구를 골라 써서, 최종 결과물까지 만들어 냅니다. 작년까지만 해도 궁금한 것을…
사람만 소프트웨어를 사용하던 시대가 지나가고 있습니다. 2026년 현재 에이전트도 소프트웨어를 직접 사용하는 주체로 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화는 엔터프라이즈 컴퓨팅 인프라에 새로운 과제를 던집니다. 여러 에이전트가 업무에 필요한 데이터와 도구를 동시에 호출하려면 증가하는 연결과 요청을 안정적으로 처리할 수 있어야 합니다. 이번 포스팅에서는 에이전트 시대에 필요한 인프라 요건을 살펴보겠습니다. MCP 서버를 클라우드 규모로 확장할 때 기존…
에이전틱 AI 시대가 되면서 검색의 역할이 달라지고 있습니다. 에이전트는 사용자 요청에 답하기 위한 수단으로만 검색을 하지 않습니다. 다음 작업을 계획하고 수행하는 근거로 검색 결과를 활용하기도 합니다. 이런 특성으로 검색 결과가 부정확하거나 오래된 데이터를 담고 있다면 에이전트의 판단과 실행도 함께 잘못될 수 있습니다. 구글 클라우드의 Spanner는 위와 같은 에이전트의 특수성을 수용하기 위해 전체 텍스트 검색과 벡터…
데이터 분석은 늘 중요했고 앞으로도 그렇습니다. 다만 그 방식은 에이전틱 AI 시대를 맞아 크게 바뀌고 있습니다. 변화의 중심에는 에이전트가 있습니다. 전문가만 데이터를 다루던 시절을 지나 현업 사용자가 셀프서비스로 분석에 참여하게 된 것이 엊그제 같은데, 이제는 데이터 탐색과 분석, 파이프라인 구성, 모델 개발까지 에이전트가 함께하는 시대로 넘어가고 있습니다. 구글 클라우드는 데이터 사용자의 역할과 업무에 따라 여러…