씨게이트 테크놀로지가 AI 기반 영상을 분석하고 의사결정에 즉각 활용 가능한 인텔리전스로 구현하는데 핵심이 될 첨단 스토리지 설루션을 선보였다. 에지부터 클라우드까지 아우르는 이 포트폴리오는 기업이 데이터의 가치를 최대한 활용하고 보다 스마트하며 신속한 의사결정을 내릴 수 있도록 설계됐다. 비디오 이미징 및 분석 분야에 적용되는 AI 기술은 네트워크 에지에서 전례 없는 데이터 증가를 불러오고 있다. IDC에 따르면, AI가 각 프레임에 요약, 주석 및 메타데이터를 추가하면서 전체 조직의 75% 이상이 비디오 데이터가 향후 5년 내 최소 2 배 이상 증가할 것으로 전망된다. 여러 산업군 전반에서 조사 속도의 향상 및 경보 자동화, 규정 준수 보장, 심층적인 운영 통찰력 확보 등 새로운 활용 사례가 이러한 데이터 급증을 촉진시키고 있다. 1월 12일~14일 아랍에미리트 두바이에서 열린 인터섹 2026(Intersec 2026)에서 씨게이트는 이러한 수요를 충족하기 위한 최신 대용량 스토리지 혁신 기술을 선보였다. 씨게이트는 전통적 자기기록(CMR) 기술 분야에서 쌓아온 입지를 기반으로, 유통 채널 및 소매 파트너사에 엑소스 (Exos), 스카이호크 AI (SkyHawk AI) 및 아이언울프 프로(IronWolf Pro) 제품군 전반에 걸쳐 32 TB 하드 드라이브를 제공한다. 특히, 하이퍼스케일 클라우드 환경에서 검증된 씨게이트 모자이크 기술(Seagate Mozaic technology)을 바탕으로, 기업 고객은 복잡한 하이브리드 및 멀티클라우드 인프라 전반에서 AI 작업 부하를 안심하고 확장할 수 있다.하드 드라이브는 뛰어난 용량, 성능 및 확장성을 제공해 기업이 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있기 때문에, 에지와 데이터센터에서 유연하게 AI를 도입할 수 있다.     스카이호크 AI 32TB는 AI 지원 NVR 및 에지 보안 애플리케이션을 위해 설계된 영상 최적화 CMR 드라이브이다. 표준 영상 드라이브 대비 3배 높은 작업 부하 처리 능력으로 1만 시간 이상의 영상 및 분석을 지원한다. 또한 스카이호크 헬스 관리(SkyHawk Health Management), 5년 제한 보증, 3년 데이터 복구 서비스(Rescue Data Recovery Services)를 비롯해 최고 수준의 신뢰성을 보장한다는 것이 씨게이트의 설명이다. 아이언울프 프로 32TB는 크리에이티브 전문가, 중소기업 및 온프레미스 AI 작업 부하를 위한 대용량 드라이브이다. CMR 기술과 애자일어레이(AgileArray) 펌웨어를 지원해, 24시간 내내 끊김 없는 가동 시간을 보장하는 엔터프라이즈급 NAS 성능을 제공한다. 연간 550TB의 작업 부하 등급, 아이언울프 헬스 관리(IronWolf Health Management), 5년 제한 보증, 3년 데이터 복구 서비스를 지원한다. 엑소스 32TB는 클라우드 및 엔터프라이즈 데이터센터를 위한 용량과 전력 효율을 제공하며, 플래터당 최대 3TB의 밀도를 지원해 AI, 빅데이터 및 하이퍼스케일 작업 부하에 최적화됐다. 드라이브의 90%가 검증된 부품을 사용해 제작되어 신뢰할 수 있는 장기 성능과 지속가능한 운영을 보장한다. 씨게이트의 멜리사 밴다(Melyssa Banda) 에지 스토리지 및 설루션 부문 수석 부사장은 “컴퓨터 비전과 같은 AI 적용 기술은 산업 전반에서 영상 활용 방식을 변화시키고 있다”면서, “스마트 시티 프로젝트부터 소매업 및 핵심 인프라에 이르기까지, 영상은 검색 가능한 비즈니스 인텔리전스로 진화하고 있으며 이는 일상적인 운영 방식에 변화를 의미한다”고 강조했다. 이어 “이러한 전환에는 새로운 형태의 데이터 백본이 필요하다. 즉, 인사이트 흐름을 유지하고 아카이브 검색을 가능하게 하기 위해 에지 컴퓨팅 및 데이터센터에 대용량 스토리지가 필수이다. 이러한 기반을 확보하지 못한다면 AI 기반 영상 분석의 잠재력은 대폭 제한될 수밖에 없다”고 설명했다. 씨게이트 스카이호크  AI, 엑소스 및 아이언울프 프로 32TB 하드 드라이브는 1월 15일부터 전세계 씨게이트 공식 채널 파트너를 통해 구매 가능하다. 스카이호크 AI, 엑소스 및 아이언울프 프로는 소비자권장가 169만 원에 제공된다.

디지털 인프라 기업인 에퀴닉스(Equinix)가 ‘AI 서밋(AI Summit)’을 개최하고, 에이전틱 AI를 포함한 차세대 AI 혁신을 뒷받침하는 새로운 접근 방법인 분산형 AI 인프라(Distributed AI Infrastructure)를 공개했다. 이번 발표에는 ▲분산형 AI 구축을 지원하는 AI 사용 가능한 새로운 백본 ▲신규 설루션을 검증할 수 있는 글로벌 AI 설루션 랩(AI Solutions Lab) ▲차세대 워크로드를 지원하는 패브릭 인텔리전스(Fabric Intelligence)가 포함됐다. 기업이 AI 에이전트와 같은 차세대 AI 툴을 구축하고자 할 때, 기존 IT 아키텍처에 대한 재고가 필요하다. 에퀴닉스의 분산형 AI는 정적 모델에서 독립적으로 추론, 행동 및 학습이 가능한 자율적 에이전틱 AI로의 진화를 비롯해 현대 지능형 시스템의 규모와 속도, 복잡성을 지원하도록 설계됐다. 기존 애플리케이션과 달리 AI는 분산되어 있으며, 학습, 추론, 데이터 독립성에 대해 상이한 인프라를 요구한다. 이러한 요구를 충족하기 위해 전세계적으로 분산되고 상호연결되며 대규모 워크로드에서도 뛰어난 성능을 보일 수 있도록 구축된 새로운 유형의 인프라가 필요하다. 에퀴닉스는 “77개의 시장에서 270개가 넘는 데이터센터를 연결하는, 프로그래밍 가능하고 AI에 최적화된 네트워크를 보유함으로써 지리적 경계를 넘어 이 같은 환경을 통합할 수 있다”면서, “이를 통해 지능형 시스템이 필요한 모든 곳에서 신뢰도 높고 안전하게 운영될 수 있도록 지원한다”고 전했다.     이번 AI 서밋에서 에퀴닉스가 발표한 패브릭 인텔리전스는 AI 및 멀티클라우드 워크로드를 위한 실시간 인식과 자동화를 통해 온디맨드 글로벌 상호연결 서비스인 에퀴닉스 패브릭(Equinix Fabric)을 강화하는 소프트웨어 계층이다. 2026년 1분기 출시 예정인 패브릭 인텔리전스는 AI 오케스트레이션 툴과 통합되어 연결성 결정을 자동화하고, 실시간 텔레메트리를 활용해 심층적인 가시성을 확보하며, 성능 최적화와 네트워크 운영 간소화를 위해 라우팅과 세그먼테이션을 동적으로 조정한다. 패브릭 인텔리전스는 워크로드 수요에 맞춰 네트워크가 즉각 대응하도록 함으로써 기업이 수작업을 줄이고 배포를 가속화하며 AI의 규모와 속도에 맞출 수 있도록 지원한다. 에퀴닉스는 10개국 20개 지역에 글로벌 AI 설루션 랩을 출시하여 기업이 업계를 주도하는 AI 기술 파트너와 협력할 수 있는 역동적인 환경을 제공한다. 기업은 AI 설루션 랩을 통해 에퀴닉스 AI 파트너 에코시스템에 연결할 수 있다. 이러한 협력은 AI 도입에 대한 위험을 줄이고 혁신적인 공동 설루션을 지원하며, 아이디어를 운영가능한 AI 구축단계까지 빠르게 실현한다.   에퀴닉스는 포괄적인 벤더 중립 AI 에코시스템 중 하나로, 전 세계 2000개 이상의 파트너를 보유하고 있다. 새로운 패브릭 인텔리전스를 통해 차세대 AI 추론 서비스를 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 돕는다. 또한, 에퀴닉스는 기업이 맞춤형 구축 없이 선도적인 추론 플랫폼에 직접적이고 프라이빗하게 접근할 수 있도록, 2026년 1분기 출시 예정인 그록클라우드(GroqCloud) 플랫폼을 포함한 최첨단 기술을 제공한다. 이를 통해 기업은 AI 서비스를 더 빠르게 연결하고 확장할 수 있으며, 엔터프라이즈급 성능과 보안을 확보할 수 있다.   에퀴닉스의 분산형 AI 인프라를 통해 기업은 제조 분야의 예측 유지 보수를 위한 실시간 의사결정, 다양한 리테일 최적화, 금융 서비스 분야의 신속한 사기 탐지와 같은 다양한 적용 사례를 지원할 수 있다. 에퀴닉스는 2026년 1분기부터 AI를 에지 및 리전 전반에서 구현함으로써, 조직이 어디에서나 확장 가능하고 규정을 준수하며 지연 시간이 짧은 AI 워크로드를 운영할 수 있게 한다. 에퀴닉스의 존 린(Jon Lin) 최고 비즈니스 책임자(CBO)는 “AI가 점점 더 분산되고 동적으로 진화함에 따라, 모든 것을 안전하고 효율적이며 대규모로 연결하는 것이 진정한 과제가 됐다. 에퀴닉스의 글로벌 플랫폼은 기업이 데이터를 사용자와 더 가까운 곳으로 이동하고 추론할 수 있도록 지원하고 새로운 역량을 발휘하며, 기회가 있는 곳 어디서든 혁신을 가속화할 수 있는 무한한 연결성을 제공한다”고 말했다.

지멘스 스마트 인프라(Siemens Smart Infrastructure)는 마이크로소프트와 빌딩의 사물인터넷(IoT) 데이터 접근 방식을 혁신하기 위한 협력 계약을 맺었다고 발표했다. 이번 협력으로 지멘스의 디지털 빌딩 플랫폼인 빌딩 X(Building X)와 마이크로소프트의 멀티클라우드 관리 플랫폼인 애저 아크(Azure Arc) 기반의 마이크로소프트 애저 IoT 오퍼레이션(Microsoft Azure IoT Operations) 간의 상호운용성이 확보된다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션 간의 상호운용성은 2025년 하반기부터 시장에 출시될 예정이다. 빌딩 X는 고객이 빌딩 운영을 디지털화, 관리, 최적화하도록 지원하여 지속 가능하고 자율적이며 수익성 있는 애셋을 위한 길을 열어주는 디지털 빌딩 플랫폼이다. 이는 고객이 더 쉽고, 더 빠르고, 더 큰 규모로 디지털 전환을 가속할 수 있도록 지원하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼인 지멘스 엑셀러레이터(Siemens Xcelerator)의 일부이다. 애저 IoT 오퍼레이션은 에지 디바이스를 연결하는 동시에 데이터를 통합하는 도구와 인프라를 제공해, 기업이 운영을 최적화하고 IoT 환경의 잠재력을 활용할 수 있도록 지원한다. 빌딩 X와 애저 IoT 오퍼레이션의 상호운용성은 상업용 빌딩, 데이터센터, 고등 교육 시설 전반에 걸친 기업 고객이 IoT 기반 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 지속가능성과 운영을 강화하는 데 필요한 정보를 제공한다. 이는 대형 빌딩의 하위 시스템을 이루는 난방, 환기, 공조(HVAC) 시스템, 밸브, 액추에이터와 같은 애셋의 온도, 압력, 실내 공기질과 같은 데이터 포인트를 클라우드로 가져와 자동 온보딩 및 모니터링을 가능하게 한다. 또한 공급업체 전반에 걸쳐 개방형 표준에 기반한 IoT 데이터 통합 사례 중 하나로서, 고객이 에너지 모니터링 및 공간 최적화와 같은 자체 사용 사례를 직접 개발할 수 있도록 지원한다. 양사의 협력은 대규모의 복합 건물 자산을 운영하거나, 에너지 소비가 많고 중단 없는 운영이 필수인 분야에서 효과를 낼 수 있을 것으로 보인다. 지멘스는 “원클릭 디바이스 온보딩과 효율적인 데이터 교환은 고객에게 IoT 아키텍처를 설계할 수 있는 독보적인 자유를 제공할 것이다. 지멘스의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소는 단일 공급업체 생태계에 국한되지 않고 원활하게 통합될 수 있다”고 소개했다.     이번 협력은 하드웨어 및 소프트웨어의 메타데이터와 인터페이스를 기술하는 월드 와이드 웹 컨소시엄(W3C)의 웹 오브 띵스(Web of Things : WoT), 그리고 클라우드로의 데이터 통신을 위한 OPC UA를 포함한 개방형 산업 표준을 활용한다. 지멘스와 마이크로소프트는 접근성, 상호운용성, 개인정보보호, 보안에 기반한 산업 구축을 돕는 표준과 가이드라인을 개발하는 W3C와 OPC 재단의 회원사이기도 하다. 지멘스의 수잔네 자이츠(Susanne Seitz) 스마트 인프라 빌딩 부문 CEO는 “마이크로소프트와의 이번 협력은 개방형 표준과 상호운용성을 통해 고객이 IoT의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하자는 우리의 공동 비전을 반영한다”고 말했다. 그는 “개선된 데이터 접근성은 포트폴리오 관리자에게 에너지 효율성 및 소비량과 같은 중요 지표에 대한 세분화된 가시성을 제공할 것”이라면서, “IoT 데이터가 종종 단절되어 있는 상황에서, 이 정도 수준의 투명성은 빌딩 운영을 최적화하고 지속가능성 목표를 달성하려는 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것”이라고 덧붙였다. 마이크로소프트의 에리히 반스테트(Erich Barnstedt) 기업 표준 그룹 수석 이사 겸 아키텍트는 “지멘스는 상호운용성과 개방형 IoT 표준에 대한 마이크로소프트의 중점 사항을 공유한다. 이번 협력은 IoT 데이터를 더욱 실행 가능하게 만드는 중요한 진전”이라면서, “마이크로소프트의 전략은 업계 리더와 협력해 고객에게 IoT 설루션에 대한 더 많은 선택권과 제어권을 부여하려는 우리의 약속을 강조한다”고 밝혔다.

가트너가 향후 4년간 클라우드 도입의 미래를 결정할 여섯 가지 주요 트렌드를 발표했다. 가트너는 클라우드 도입을 이끌 주요 트렌드로 ▲클라우드 불만족 ▲AI 및 머신러닝(ML) 수요 증가 ▲멀티클라우드 및 크로스클라우드 ▲산업 특화 설루션 ▲디지털 주권 ▲지속가능성을 꼽았다. 그리고, 이와 같은 트렌드가 클라우드의 미래를 주도하고 궁극적으로는 디지털 중심의 혁신적 업무 방식을 창출할 것이라고 전망했다. 가트너의 조 로거스(Joe Rogus) 자문 디렉터는 “이런 트렌드는 클라우드가 더 이상 기술적 수단이 아닌, 비즈니스 혁신 도구이자 대부분의 조직에 필수적인 요소로 진화하고 있다는 점을 보여준다”며, “향후 수년간 클라우드는 새로운 비즈니스 모델, 경쟁 우위, 비즈니스 목표 달성 전략을 지속적으로 주도할 것”이라고 전했다.     ■ 클라우드 불만족 : 클라우드 도입은 계속해서 증가하고 있지만, 모든 구현이 성공적으로 이뤄지지는 않는다. 가트너는 2028년까지 기업의 25%가 비현실적인 기대, 최적화되지 않은 구현, 통제되지 않는 비용 문제로 인해 클라우드 도입에 상당한 불만을 가질 것으로 예측했다. 가트너는 경쟁력을 유지하기 위해서는 명확한 클라우드 전략과 효과적인 실행이 필수이며, 2029년까지 초기 전략적 초점을 성공적으로 설정한 기업은 클라우드 불만족이 감소할 것으로 예상했다. ■ AI 및 ML 수요 증가 : AI 및 ML의 수요가 급증할 것으로 예상되는 상황에서 하이퍼스케일러가 이를 주도하고 있다. 하이퍼스케일러는 IT 인프라에 핵심 기능을 내장하고, 공급업체 및 사용자와의 파트너십을 강화하며, 실제 데이터와 합성 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시켜 컴퓨팅 자원 할당 방식에 변화를 가져올 것이다. 가트너는 클라우드 컴퓨팅 자원의 AI 워크로드 할당 비중이 현재의 10% 미만에서 2029년까지 50%로 크게 증가할 것으로 예측했다. 로거스 자문 디렉터는 “2029년까지 AI 관련 클라우드 워크로드가 5배 증가할 것을 예상한다”며, “기업은 자사의 데이터센터와 클라우드 전략이 급증하는 AI 및 ML 수요에 대비되어 있는지 점검해야 하며, 성장을 뒷받침하기 위해 데이터를 AI로 전송하는 게 아니라, AI를 데이터가 위치한 곳으로 가져오는 접근 방식을 도입해야 할 수도 있을 것”이라고 덧붙였다. ■ 멀티클라우드 및 크로스클라우드 : 멀티클라우드 아키텍처를 도입한 많은 기업이 공급업체 간 연결에 어려움을 겪고 있다. 이러한 환경 간의 상호운용성 부족은 클라우드 도입 속도를 저해할 수 있으며, 가트너는 2029년까지 절반 이상의 기업이 멀티클라우드 구현에서 기대한 성과를 얻지 못할 것으로 내다봤다. 가트너는 기업이 크로스클라우드 배포 모델의 이점을 활용할 수 있는 구체적인 사용 사례를 파악하고, 조직 내 분산된 애플리케이션 및 데이터에 대한 계획을 수립할 것을 권장했다. 이를 통해 워크로드를 각종 클라우드 플랫폼뿐만 아니라 다양한 온프레미스 및 코로케이션 시설에서도 유기적으로 운영할 수 있다. ■ 산업 특화 설루션 : 특정 산업에 특화된 클라우드 플랫폼에 대한 수요가 늘어나며 더 많은 공급업체가 특정 산업의 비즈니스 성과 달성과 디지털 이니셔티브 확장을 지원하는 설루션을 제공하고 있다. 가트너는 2029년까지 절반 이상의 기업이 비즈니스 이니셔티브를 가속화하기 위해 산업 특화 클라우드 플랫폼을 활용할 것으로 전망했다. 가트너는 기업이 산업 특화 클라우드 플랫폼으로 IT 포트폴리오를 완전히 대체하지 않고, 새로운 기능을 전략적으로 추가하는 것을 제안했다. 이를 통해 기업은 기술 부채를 피하고 혁신과 비즈니스 가치를 창출할 수 있다. ■ 디지털 주권 : AI 도입 확대, 개인정보 보호 규제 강화, 지정학적 긴장 고조가 디지털 주권 기반의 클라우드 서비스에 대한 수요를 촉진하고 있다. 기업들은 외부 관할권 통제와 외국 정부의 접근으로부터 자사의 데이터, 인프라, 핵심 워크로드를 보호해야 할 필요성이 점점 커질 것이다. 가트너는 디지털 주권 전략을 보유한 다국적 기업이 현재 10% 미만에서 2029년에는 50% 이상으로 증가할 것으로 전망했다. 로거스 자문 디렉터는 “기업이 디지털 주권 요구 사항을 충족하기 위해 클라우드 전략을 선제적으로 조정하고 이를 지원하는 다양한 옵션이 제공되고 있지만, 기업이 데이터와 운영 무결성을 보호하기 위해서는 어떤 설루션 조합이 적절한지 정확하게 이해하는 것이 중요하다”고 강조했다. ■ 지속가능성 : IT 인프라 구축에 대해 클라우드 공급업체와 사용자 모두 지속가능성을 고려하고 있다. 이는 기술 투자와 환경 목표 간의 연계를 강화해야 한다는 규제 기관, 투자자, 대중의 요구를 반영한 결과다. 특히 AI 워크로드가 더 많은 에너지를 소모함에 따라, 기업은 새로운 클라우드 기술이 지속가능성에 미치는 영향을 보다 정확히 이해, 측정, 관리해야 한다는 압박을 받고 있다. 가트너는 2029년까지 구매 과정에서 지속가능성을 우선 고려하는 글로벌 기업의 비율이 50%를 넘어설 것으로 예상했으며, 클라우드 투자에서 더 큰 가치를 실현하려면 기업은 환경적 영향만 고려하는 것이 아니라, 지속가능성 전략을 핵심 비즈니스 성과와 연계하는 것이 중요하다고 전했다.

스노우플레이크(Snowflake) 코리아 최기영 지사장은 3월 25일 광화문 포시즌호텔에서 열린 스노우플레이크 공동창립자 방한 행사(Snowflake Founders Tour - Korea)에서 AI 시대에 맞춘 데이터 활용 혁신 방안을 발표했다. 또한 기업들이 급변하는 디지털 환경 속에서 데이터를 더 효율적으로 사용하고 AI 기술을 접목해 경쟁 우위를 점할 수 있는 방안들을 소개했다. ▲ 스노우플레이크코리아 최기영 지사장   이날 스노우플레이크는 엔터프라이즈 데이터 아키텍처가 단순 데이터 처리에서 AI 기반의 소비 중심 구조로 진화하고 있음을 강조했다. 특히, 데이터의 상호운용성을 높이고 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합하여 AI 활용성을 극대화할 것을 제안했다. 스노우플레이크의 주요 혁신 포인트는 첫째, 데이터 상호운용성으로, 오픈 테이블 형식과 카탈로그 기술을 통해 다양한 데이터 엔진 간의 원활한 데이터 공유를 지원하는 것이다. 둘째, AI 기반 소비로, 기업 데이터의 대부분이 온라인으로 전환된 환경에서, AI를 통해 데이터를 전략적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이다.  또한 최 지사장은 스노우플레이크가 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 메시 등의 다양한 데이터 아키텍처를 연결하여 데이터 사일로 문제를 해결하는 적응형 아키텍처에 대해 소개했다. 이를 통해 기업들이 보다 유연하고 효율적으로 데이터를 관리하고 AI 기반의 혁신을 이루도록 지원하고 있다고 강조했다. 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼의 강점은 편의성, 연결성, 신뢰성에 있다. 우선 편의성은 자동 성능 개선 및 즉각적인 확장성, 관리 자동화와 비용 효율성을 제공한다. 연결성은 클라우드 환경 간 데이터 공유를 간편하게 만들어 데이터 활용의 유연성을 높여 준다. 신뢰성은 데이터 보안과 개인정보 보호, 재해 복구 기능 등으로 기업이 안전하게 데이터를 활용하도록 돕는다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드는 멀티 클라우드 환경을 완벽하게 지원하며, 이미 전 세계 10,600개 이상의 기업 고객과 포브스 글로벌 2,000대 기업 중 754개 기업에서 사용 중입니다. 이를 통해 기업들은 데이터 기반의 혁신을 통한 경쟁력 확보에 성공하고 있다. 최 지사장은 "스노우플레이크의 비전은 명확하다. 데이터와 AI를 통해 차세대 혁신을 구축하고, 이를 활용하여 기업들이 지속 가능한 성장을 이루도록 돕는 것이다"라며, "앞으로 더 많은 기업들이 스노우플레이크의 데이터 혁신을 경험하게 될 것으로 기대한다"고 말했다. ▲ 스노우플레이크 공동창립자인 티에리 크루아네스와 베뉴아 다쥬빌, 그리고 스노우플레이크코리아 최기영 지사장 (왼쪽부터) 한편, 이날 최기영 지사장의 브리핑 이후, 이번 행사 참여를 위해 방한한 스노우플레이크 공동창립자이자 제품 부문 사장인 베누아 다쥬빌(Benoit Dgeville)과 스노우플레이크 공동창립자이자 전 최고기술책임자인 티에리 크루아네스(Tierry Cruanes)는 기자들과 만나 질의 내용에 답했다. 몇 가지 내용을 추려서 소개한다. [기자간담회 Q&A]  Q. 데이터 상호운용성과 AI가 스노우플레이크 전략의 핵심이 된 이유는? A. 데이터의 유연한 공유와 AI 적용은 고객의 디지털 전환을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 때문이다. Q. 소비 기반 비즈니스 모델을 도입한 이유는? A. 고객이 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 하여 효율적인 비용 관리와 유연한 확장을 가능하게 하기 위함이다. Q. 데이터 상호운용성과 AI가 스노우플레이크 전략의 핵심이 된 이유는? A. 데이터의 유연한 공유와 AI 적용은 고객의 디지털 전환을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 때문이다. Q. 제품 전략과 로드맵의 차별화된 경쟁력은? A. 멀티클라우드 지원, AI/ML 통합, 오픈 스탠다드 지원으로 확장성과 유연성을 확보하는 것이다. Q. 스노우플레이크 플랫폼의 향후 진화 방향은? A. AI 통합 강화, 멀티모달 데이터 지원 확대, 에이전트 기반 자동화 플랫폼으로 진화하는 것이다. Q. 한국 시장에서 AI 데이터 클라우드는 어떻게 확장될까? A. 규제 대응 능력과 로컬 파트너십을 강화해 산업 전반으로 확산이 가속될 전망이다.

오라클이 ‘2024 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 데이터베이스 관리 시스템 부문’ 리더로 선정되었다고 밝혔다. 오라클의 컨버지드 데이터베이스 아키텍처는 다양한 데이터 및 애플리케이션 개발 모델에서 엔터프라이즈 데이터 및 AI 워크로드를 활용할 수 있도록 지원한다. 오라클은 자사의 데이터베이스 서비스가 ▲오라클 자율운영 데이터베이스(Oracle Autonomous Database) ▲ 유연한 인터클라우드 및 멀티클라우드 배포 옵션 ▲지속적인 혁신음과 같은 요소를 통해 클라우드-레디 비즈니스 설루션을 지원한다고 소개했다. 오라클 자율운영 데이터베이스는 데이터 기반 애플리케이션 개발 간소화 및 운영 효율성 개선을 지원한다. 오라클 데이터베이스 및 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata)에 내장된 자율운영 데이터베이스는 다양한 워크로드를 위해 설계된 자체 보안 및 자체 튜닝 클라우드 서비스로, 광범위한 기능 세트를 제공해 단일 데이터베이스 플랫폼 내에 최신 데이터 유형 전반을 수용 가능하게 한다. 오라클 데이터베이스는 워크로드의 유연한 클라우드 마이그레이션을 지원한다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)는 AWS(아마존웹서비스), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 데이터센터에 물리적으로 배포되며, 데이터베이스와 애플리케이션 간 저지연성 네트워크 연결을 제공해 오라클 데이터베이스에서 엔터프라이즈 데이터에 손쉽게 연결할 수 있도록 한다. 또한, 오라클 데이터베이스 23ai(Oracle Database 23ai)는 빠르게 변화하는 비즈니스 및 기술 수요를 충족할 수 있도록 지원한다. AI, 생성형 AI, 벡터 처리, JSON 문서 지원, 그래프 분석 뷰, RAFT 기반 복제를 지원하는 글로벌 분산 데이터베이스, 인데이터베이스 SQL 방화벽, 트루 캐시(True Cache : 자동화된 중간 계층 데이터 객체 캐시) 및 로코드 개발 등 다양한 기능의 개선 사항을 제공한다.     오라클의 후안 로이자(Juan Loaiza) 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 “2024년은 오라클이 다시 한 번 혁신적인 다양한 신기능을 선보일 수 있었던 한 해였다”면서, “가트너 리더로 선정된 것은 오라클 데이터베이스의 혁신 속도와 새롭게 소개된 기능 및 서비스, 멀티클라우드 기능을 인정받은 결과라고 믿는다. 오라클 데이터베이스 서비스는 OCI뿐만 아니라 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 환경에서도 제공된다. 이러한 혁신은 오라클 데이터베이스 엔터프라이즈 워크로드를 원하는 곳 어디서나 배포 및 실행할 수 있는 선택지와 유연성을 제공한다”고 전했다.

시스코가 기업의 AI 트랜스포메이션을 지원하는 보안 설루션 AI 디펜스(Cisco AI Defense)를 발표했다. AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 기존 보안 설루션으로 대응하기 어려운 새로운 안전 문제와 보안 위협이 전례 없는 속도로 대두되고 있다. 이에 따라 시스코는 최신 보안 설루션을 선보이며 기업 고객들이 안심하고 AI 애플리케이션을 개발, 배포 및 보호할 수 있도록 지원한다는 계획이다. AI로 인해 문제가 발생할 경우, 그 영향은 매우 심각할 수 있다. 2024 시스코 AI 준비지수(2024 AI Readiness Index)에 따르면, 설문조사에 참여한 국내 기업 중 14%만이 AI의 무단 변조를 감지하고 방지할 수 있는 충분한 준비가 되어있다고 답했다. 또한, AI 애플리케이션이 멀티모델과 멀티클라우드 환경에서 운영됨에 따라 보안 취약점도 더욱 새롭고 복잡해지고 있다. 보안 취약점은 모델 또는 애플리케이션 수준에서 발생할 수 있으며, 이에 대한 책임은 개발자, 최종 사용자, 벤더 등 다양한 이해관계자에게 나눠져 있다. 특히 기업이 공공 데이터를 넘어 내부의 민감한 데이터까지 AI 모델 학습에 활용하면서 위험은 더욱 커지고 있다.     기업이 AI 혁신과 도입을 성공적으로 실현하려면, 모든 사용자와 애플리케이션을 보호하는 통합적인 보안 계층이 필요하다. AI 디펜스는 ▲안전한 AI 애플리케이션의 개발 및 배포와 ▲ AI 애플리케이션의 접근 보안 강화 등 두 가지 시급한 위험 요소를 해결함으로써 기업의 AI 트랜스포메이션을 지원한다. AI가 보편화됨에 따라 기업은 수백, 수천 개의 AI 애플리케이션을 활용하고 개발한다. 이에 개발자는 모든 애플리케이션에 적용할 수 있는 일관된 보안 및 가드레일을 필요로 한다. AI 디펜스는 다양한 플랫폼에 걸쳐 AI 시스템과 모델 행동(model behavior)을 보호함으로써 개발자가 보다 빠르게, 더욱 큰 가치를 실현할 수 있도록 지원한다.  보안 팀은 애플리케이션을 개발하는 주체와 그들이 사용하는 트레이닝 소스를 파악해야 한다. AI 디펜스는 공공 및 프라이빗 클라우드에서 승인, 인지 또는 감독 없이 사용되는 AI 애플리케이션을 탐지한다. 한편, 모델 튜닝은 유해하고 예기치 않은 결과를 초래할 수 있다. AI 디펜스는 자동화된 테스트를 통해 AI 모델이 가진 수백 가지의 잠재적 안전 및 보안 문제를 점검하고, AI 기반 알고리즘 레드팀이 취약점을 식별해 보안 팀에 적절한 가드레일을 추천한다. 또한 지속적인 검증을 통해 프롬프트 인젝션(prompt injection), 서비스 거부, 민감한 데이터 유출 등 잠재적인 안전 및 보안 위협을 지속적으로 방어한다. 사용자가 생산성 향상을 위해 요약 툴과 같은 AI 애플리케이션을 빠르게 도입 후 사용함에 따라, 보안 팀은 데이터 유출과 기업 데이터 오염을 방지해야 한다. AI 디펜스는 직원이 사용하는 비인가 AI 지원 애플리케이션에 대한 포괄적인 가시성을 보안 팀에 제공하고, 비인가 AI 도구에 직원의 접근을 제한하는 정책을 구현한다. 또한 위협 및 기밀 데이터 손상을 방지하며 규정 준수를 지원한다. 개별 AI 모델에 내장된 가드레일과는 달리, 시스코는 멀티모델 환경에서도 일관된 제어 기능을 제공한다고 전했다. AI 디펜스는 시스코의 독자적인 머신러닝(ML) 모델을 활용해 스플렁크와 시스코 탈로스의 위협 인텔리전스 데이터를 기반으로 끊임없이 진화하는 AI 안전 및 보안 문제를 탐지하며 대응한다. AI 디펜스는 기존 데이터 흐름과 통합되어 향상된 가시성과 제어를 제공한다. 시스코의 통합 AI 기반 보안 플랫폼인 시스코 시큐리티 클라우드(Cisco Security Cloud)에 탑재되어 있으며, 광범위한 시행 지점(enforcement points)을 활용해 네트워크 단에서 AI 보안을 구현한다.  정확성과 신뢰성은 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 보호하는 데 필수이다. 시스코는 미국 비영리 연구개발 단체 마이터(MITRE), 국제웹보안표준기구(OWASP), 미국 국립표준기술연구소(NIST)를 비롯한 글로벌 기관들과 협력해 AI 보안 산업 표준 개발에 적극적으로 참여해 왔다고 밝혔다. AI 디펜스는 2024년 공개된 차세대 보안 아키텍처 시스코 하이퍼쉴드(Cisco Hypershield)에 이어 새롭게 공개된 시스코의 최신 AI 기반 보안 혁신 설루션이다. 2025년 3월부터 기업을 대상으로 제공될 예정이다. 시스코의 지투 파텔(Jeetu Patel) 부회장 겸 최고제품책임자는 “기업이 AI를 도입하는 과정에서 속도를 추구하기 위해 안전을 희생해서는 안 된다. 경쟁이 치열한 환경에서는 속도가 기업의 성공을 좌우한다”면서, “시스코 AI 디펜스는 네트워크 패브릭에 통합되어 있어 AI 애플리케이션을 개발하거나 접근하는 과정에서 발생하는 위협을 효과적으로 탐지하고 방어할 수 있다”라고 설명했다.