개발자의 로컬 환경에서는 완벽하게 돌아가던 AI 에이전트가 프로덕션 환경으로 나가는 순간 예상치 못한 장벽에 부딪히는 일을 겪어본 분들이 많을 것입니다. 분명히 로컬에서는 잘 되던 것이 프로덕션 환경의 인프라에 배포하는 순간 예상치 못했던 문제로 제대로 돌아가지 않는 이유는 무엇일까요? AI 에이전트라는 새로운 유형의 워크로드와 AI 인프라의 특성 때문입니다. 이를 수용해 운영 환경에서도 안정적으로 AI 에이전트를 배포해…
디지털 전환은 이제 당연한 것이 되었습니다. 이제는 Agentic AI가 모두의 관심사입니다. 이처럼 빠르게 DX/AX로이 전환이 이루어지면 데이터 통합의 중요성이 더 커지는 분위기입니다. 이런 와중에 현장에서는 데이터 스프롤(Data Sprawl) 문제를 어떻게 해결해야 할지 고민이 깊어지고 있습니다. 스프롤은 요즘 참 많이 쓰이는 단어입니다. 스토리지, 툴, 데이터 등의 뒤에 붙으면 소재가 다를 뿐 주제는 같습니다. 바로 흩어져 있어…
Overview 메가존소프트 Qwiklabs 실습과 선물이 가득! 직접 해보는 실습 중심 Google Cloud 입문 교육! 클라우드의 시작, 이제 실전으로 경험해 보세요. Google Cloud 가 궁금하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하셨나요? 기초부터 탄탄하게 배우고, 직접 손으로 실습하며 익히고 싶으신가요? 이번 Google Cloud Fundamentals: Deploy multi-agent systems with Agent Development Kit and Agent Engine 과정은 새롭게 런칭된 최신…
요즘 어디를 가나 AI 에이전트 이야기를 합니다. 실제로 마케팅, 영업, 개발 등 다양한 활용 시나리오에 대한 이야기가 온라인에 넘쳐 납니다. 이 중 이번 포스팅에서는 마케팅 업무에 AI 에이전트를 활용하는 시나리오를 좀 살펴볼까 합니다. 온라인에서 쉽게 찾을 수 있는 시나리오는 대부분 거대 언어 모델(LLM) 기반 챗봇을 활용해 자료 조사하고, 캠페인 기획하고, 각종 콘텐츠 작성하는 이야기들이 많은데요…
기업 컴퓨팅 환경은 점진적으로 클라우드 네이티브 환경으로 진화 중입니다. 이 과정에서 많은 조직이 여러 도전 과제에 직면합니다. 이 중 하나로 클라우드 환경에서의 스토리지 스프롤(Storage Sprawl) 현상을 꼽습니다. 이는 마이그레이션 후 남은 복사본, 프로젝트 종료 후 잊힌 버킷처럼 IT 팀이 파악하지 못한 스토리지가 적절한 통제 장치 없이 확산되어 관리의 사각지대로 남는 현상을 말합니다. 관련해 이번 포스팅에서는…
Agentic AI를 목표로 많은 조직이 AI 에이전트를 구현해 배포하는 실험을 하고 있습니다. 개념 검증(PoC) 프로젝트에서 만족할 결과를 얻어도 막상 프로덕션 환경에 배포하려 할 때 잠시 주저하는 경우가 많습니다. 가장 큰 이유는 보안 때문입니다. 아무래도 기존 보안 도구와 보안 운영 방식으로는 AI 에이전트를 노리는 위협을 탐지하고 대응할 수 있는 확신을 갖기 쉽지 않습니다. 하지만 어떤 과제도…
서버리스 컴퓨팅으로 넘어 가고 싶어도 주저하게 만드는 것이 있습니다. 혹시나 비용 폭탄을 맞을까 하는 걱정입니다. 개발과 운영 편의성의 높은 것은 분명한 데 트래픽이 몰리면 비용 폭탄 고지서를 받아 보는 것은 아닌가 하는 우려가 있는 것이죠. 유명 커뮤니티 게시판에 종종 관련 글이 올라오다 보니 이런 걱정은 더 현실적으로 다가옵니다. 하지만 이는 사실이 아닙니다. 서버리스 환경은 빌링…
AI에 관심있는 조직이라면 AI 에이전트를 주요 목표로 삼고 있을 것입니다. 지난 해부터 시장에서는 멀티 AI 에이전트 구현, 배포, 운영이 주요 관심사였습니다. 관련해 하이퍼스케일러부터 엔터프라이즈 솔루션, SI 기업까지 경쟁하듯이 다양한 기술, 서비스, 플랫폼을 선보였습니다. 이번 포스팅에서는 에이전틱 AI라는 거대한 목표를 향한 첫 걸음인 멀티 AI 에이전트 전략 실현에 있어 핵심 요소 중 하나인 MCP 보안에 대해…
Cloud Run과 같은 서버리스 환경을 처음 접하는 엔지니어들이 흔히 갖는 선입견 중 하나는 “온디맨드로 자원을 쓰면 오히려 더 비싸지 않을까?”라는 의구심입니다. 이런 오해가 생기는 데는 몇 가지 이유가 있습니다. 먼저 기존 온프레미스나 VM 기반 환경에서는 월정액 혹은 연 단위 고정 비용에 익숙하다 보니 사용량에 따라 비용이 유동적으로 변하는 구조 자체가 낯설고 예측하기 어렵게 느껴지기 때문입니다.…
생성형 AI에 대한 기대치는 어디까지 높아질까요? 이제 사용자는 더 이상 원하는 답변에 만족하지 않습니다. 내가 해야 할 일까지 알아서 처리해주는 것을 바랍니다. 시장의 관심사도 자연스럽게 거대 언어 모델(LLM) 기반 AI 챗봇에서 이제는 에이전틱 AI(Agentic AI)로 바뀌고 있습니다. 실제로 생성형 AI가 본격적으로 유행하던 초기 AI는 사용자의 질문에 답을 내놓는 수동적인 비서였습니다. 2026년 현재 생성형 AI 기술…