시놀로지가 ‘시놀로지 설루션 데이 2025(Synology Solution Day 2025)’를 500여 명 이상의 IT 전문가가 참석한 가운데 진행했다. 시놀로지는 이번 행사에서 데이터 스토리지 및 관리, 데이터 및 워크로드 보호, 비즈니스 생산성, 영상 보안 등 최신 혁신 설루션을 선보이며 기업 데이터 관리 효율성을 강화하는 방안을 제시했다. 시놀로지는 액티브-액티브 듀얼 컨트롤러와 엔드 투 엔드 NVMe 기술을 탑재한 고성능 PAS 시리즈를 포함한 엔터프라이즈 스토리지 설루션을 소개했다. 또한 보안성과 스토리지 효율성을 강화한 DSM 7.3의 새로운 기능을 미리 공개했다. 특히 새롭게 도입된 시놀로지 티어링(Synology Tiering) 기능은 자주 사용되는 ‘핫’ 데이터를 고성능 스토리지에 보관하고, 사용 빈도가 낮은 ‘콜드’ 데이터는 비용 효율적인 스토리지 티어로 자동 이동시켜 관리 효율을 높인다. 최근 출시된 DP7200과 APM 1.1을 통해 ActiveProtect의 새로운 업데이트가 소개되었다. 이번 업데이트는 워크로드 지원을 확대하고, 사이버 회복력을 강화하며, 컴플라이언스를 간소화하였다. 특히, WORM(Write Once, Read Many) 기술을 통한 불법 삭제 방지, 네트워크 격리를 통한 안전한 접근 등 불변성과 에어갭 기술이 강화되어, 오프사이트 백업과 불변 사본을 포함한 견고한 3-2-1-1-0 백업 전략을 지원한다. 시놀로지는 카메라, 스토리지, 관리 소프트웨어를 아우르는 완전한 영상 보안 생태계를 선보였다. 방문객들은 사람, 차량, 침입을 탐지할 수 있는 최신 AI 기반 영상 분석 기술, 손쉽게 구축 가능한 C2 Surveillance 클라우드 플랫폼, 그리고 시놀로지 시스템과 매끄럽게 통합되는 최신 카메라 라인업을 직접 확인했다. 디지털 전환은 조직의 지속 가능성에 필수적이다. 시놀로지는 실시간 협업이 가능한 오피스 스위트(Office Suite)를 넘어, 메시징과 화상회의가 통합된 새로운 통합 커뮤니케이션 플랫폼을 선보였다. 또한 문서 관리에 AI 기반 생산성 도구를 적용하고, 이를 시놀로지 AI 콘솔(Synology AI Console)을 통해 통합 관리할 수 있도록 하였다. 기업은 온프레미스 AI 서버와 맞춤형 AI 에이전트를 결합하여 워크플로를 최적화하고 효율을 극대화할 수 있다.     한편, 이번 행사에는 시놀로지 고객사인 코리아크레딧뷰로(KCB) 정경환 차장과 한화 건설부문 강석현 과장이 패널 토크에 참여해 시놀로지 설루션을 활용해 자사의 데이터 관리와 보안을 강화한 경험을 공유했다. 코리아크레딧뷰로 정경환 차장은 “시놀로지 설루션을 통해 데이터 복구 시간을 단축하고, 사내 가상 서버를 빠르고 안정적으로 복구할 수 있게 되었으며 운영 유연성도 크게 향상됐다”고 강조했다. 한화 건설부문 강석현 과장은 “시놀로지의 백업 설루션을 통해 RTO를 크게 단축했으며, API 기능을 사내 시스템과 연동해 IT 권한 작업의 효율을 크게 높일 수 있었다”고 전했다. 시놀로지 국제사업부의 조앤 웡(Joanne Weng) 디렉터는 “시놀로지의 설루션은 전 세계 100여 개국에서 안전하고 확장 가능한 데이터 관리를 가능하게 하고, 총소유비용을 절감하며 운영 효율성을 높이고 있다”고 말했다. 이어 “더욱 정교한 엔터프라이즈 데이터 관리 설루션에 대한 글로벌 수요가 증가함에 따라 아시아 태평양 지역은 물론, 특히 한국 시장에서도 엔터프라이즈 비즈니스가 빠르게 성장하고 있다”고 덧붙였다. 시놀로지의 석미은 시니어 세일즈 매니저는 “올해 기업들이 AI·자동화에 투자를 확대하는 동시에 데이터 보안과 복구 역시 여전히 가장 중요한 과제로 꼽고 있다. 시놀로지는 이러한 시장 요구에 부응해 NVMe SSD 듀얼 컨트롤 스토리지 설루션인 PAS7700을 공개했을 뿐만 아니라, 점점 늘어나는 해킹과 데이터 유출 위협에 대응할 수 있도록 데이터 보호 설루션을 한층 강화했다. 이를 통해 국내 기업들이 혁신을 추구하면서도 안심할 수 있는 데이터 환경을 구축할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 강조했다.

델 테크놀로지스가 인텔 가우디 3(Intel Gaudi 3) PCIe 가속기를 통합 구성한 ‘델 파워엣지 XE7740 (Dell PowerEdge XE7740)’ 서버를 출시했다고 밝혔다. ‘델 파워엣지 XE7740’은 파워엣지 R 시리즈의 통합 용이성과 XE 시리즈의 성능 및 확장성을 결합한 4U 폼팩터 서버로서 성능, 비용 효율, 유연성을 바탕으로 기업들이 엔터프라이즈 AI에 대한 접근성을 높일 수 있도록 설계되었다. 델 파워엣지 XE7740 서버는 기존 데이터센터에 원활하게 구축할 수 있는 최적화된 규모의 설루션을 제공한다. 동시에 LLM(대규모 언어 모델)의 미세 조정 및 고성능 추론을 포함한 광범위한 AI 워크로드의 배포와 운영을 간소화해 엔터프라이즈 AI의 가격 대비 성능 측면을 고려했다.     이번 신제품은 최대 8개의 더블 와이드 또는 PCIe 가속기를 수용할 수 있는 유연한 구성을 제공한다. 최대 8개의 개별 가우디 3 가속기를 탑재할 수 있으며, 옵션으로 2개의 4-웨이(4-way) 브리지 가속기 그룹을 구성하는 것도 가능하다. RoCE(RDMA 오버 컨버지드 이더넷) v2를 통한 4-웨이(4-way) 가우디 3 PCIe 가속기 브리지 연결은 대규모 AI 모델과 더 큰 메모리 공간을 지원하며, 워크플로의 확장성과 유연성을 제공한다. 또한 8개의 표준 높이 PCIe 슬롯과 통합 OCP 네트워킹 모듈을 통해 가속기와 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 최대 1:1 비율로 매칭할 수 있는 유연한 네트워킹을 제공한다. 기존 인프라에 원활하게 통합 가능한 델 파워엣지 XE7740은 많은 기업들이 직면하고 있는 랙당 전력 한계를 극복하여 기존 데이터 센터에서 일반적으로 사용되는 최대 10kW 랙에서 효율적으로 작동한다. 엔터프라이즈 AI를 위한 제품으로서 기존의 공냉식 랙에 장착할 수 있는 XE7740은 ‘델 스마트 쿨링(Dell Smart Cooling)’ 설루션이 적용됐다. 또한 라마4(Llama4), 라마3(Llama3), 딥시크(Deepseek), 파이4(Phi4), 쿠엔3(Qwen3), 팔콘3(Falcon3) 등과 같은 인기 모델에 최적화되어 원활한 AI 워크플로 통합을 지원한다. 다양한 기존 모델 카탈로그와 함께 가우디 3를 사용하면 기업에서 손쉽게 AI 도입을 가속화할 수 있으며, 큰 비용이 소모되는 전력 및 냉각 업그레이드 없이도 높은 성능을 보장한다. 델은 파워엣지 XE7740가 ▲LLM(대규모 언어 모델) 추론 및 미세 조정 ▲이미지 및 음성 인식과 같은 멀티 모달 AI 애플리케이션 ▲데이터 집약적인 의료 분석 및 유전체 염기서열 분석 ▲금융 서비스 사기 탐지 및 위험 완화 ▲유통 및 전자상거래의 실시간 개인화 등 다양한 AI 워크로드를 지원해 엔터프라이즈 AI에 최적화되어 있다고 전했다. AI 워크로드가 증가함에 따라 기업이나 기관들은 사용량 기반으로 과금하는 GPU 가속기 구독 비용이나 클라우드 데이터의 외부 전송(egress) 비용에 부담을 느끼고 있다.  델은 “파워엣지 XE7740은 이런 비용을 절감하면서도 뛰어난 성능과 데이터 보안을 확보해 온프레미스 AI 프로젝트를 간소화하는데 특화된 설루션”이라고 전했다.  한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “현재의 경쟁력을 유지하고 AI 미래에 대비하기 위해서는 확장이 용이하고 적응력이 뛰어난 인프라를 확보해 유연한 준비 태세를 갖추어야 한다. 검증된 AI 설계와 기존 에코시스템과의 원활한 통합이 가능한 XE7740은 경쟁이 치열한 시장에서 특히 주목할 만한 제품”이라고 말했다.

인텔과 엔비디아는 하이퍼스케일, 엔터프라이즈 및 소비자 시장 전반에 걸쳐 애플리케이션 및 워크로드를 가속화할 맞춤형 데이터센터 및 PC 제품을 여러 세대에 걸쳐 공동 개발하기 위한 협력을 발표했다. 양사는 엔비디아 NV링크(NVLink)를 활용해 엔비디아와 인텔 아키텍처를 원활하게 연결하는 데 주력하며, 이를 통해 엔비디아의 AI 및 가속 컴퓨팅 역량과 인텔의 CPU 기술 및 x86 생태계를 결합하여 고객에게 최첨단 설루션을 제공할 계획이다. 데이터센터 부문에서 인텔은 엔비디아 맞춤형 x86 CPU를 제작하고, 엔비디아는 이를 자사 AI 인프라 플랫폼에 통합해 시장에 공급할 예정이다. 개인용 컴퓨팅(PC) 분야에서는 인텔이 엔비디아 RTX GPU 칩렛을 통합한 x86 시스템 온 칩(SOC)을 제작해 시장에 공급할 계획이다. 새로운 x86 RTX SOC는 높은 수준의 CPU와 GPU 통합을 요구하는 다양한 PC에 탑재될 것이다. 엔비디아는 인텔 보통주에 주당 23.28달러의 매입가로 50억 달러를 투자할 예정이다. 이번 투자는 규제 당국의 승인을 포함한 통상적인 거래 종결 조건에 따라 진행된다.     엔비디아의 창업자인 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “AI는 새로운 산업 혁명을 주도하며 실리콘부터 시스템, 소프트웨어에 이르기까지 컴퓨팅 스택의 모든 계층을 재창조하고 있다. 이 재창조의 핵심에는 엔비디아의 CUDA 아키텍처가 자리 잡고 있다”고 말했다. 또한 “이번 역사적인 협력은 두 개의 세계적 플랫폼의 융합으로, 엔비디아의 AI 및 가속 컴퓨팅 스택과 인텔의 CPU, 방대한 x86 생태계를 긴밀히 결합한다. 양사는 생태계를 확장하고 차세대 컴퓨팅 시대의 기반을 마련할 것”이라고 밝혔다. 인텔의 립부 탄(Lip-Bu Tan) CEO는 “인텔의 x86 아키텍처는 수십 년간 현대 컴퓨팅의 기반이 되어왔으며, 인텔은 미래 워크로드를 지원하기 위해 포트폴리오 전반에 걸쳐 혁신을 추진 중”이라면서, “인텔의 선도적인 데이터센터 및 클라이언트 컴퓨팅 플랫폼은 인텔의 공정 기술, 제조 역량, 첨단 패키징 기술과 결합되어 엔비디아의 AI 및 가속 컴퓨팅 리더십을 보완함으로써 업계에 새로운 돌파구를 마련할 것이다. 젠슨황 CEO와 엔비디아 팀이 투자로 보여준 신뢰에 감사하며, 고객을 위한 혁신과 사업 성장을 위해 함께할 앞날을 기대한다”고 밝혔다.

몽고DB는 기업이 레거시 애플리케이션을 현대적이고 확장 가능한 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 돕는 AI 기반 애플리케이션 현대화 플랫폼인 ‘몽고DB AMP(MongoDB AMP)’를 출시했다고 밝혔다. 몽고DB AMP는 도구, 기술, 인재가 결합된 설루션으로, AI 기반 소프트웨어 플랫폼과 입증된 딜리버리 프레임워크, 그리고 구현 과정을 관리하고 이끄는 경험 많은 AMP 전문 엔지니어와 함께 고객의 현대화를 지원한다. 몽고DB AMP는 몽고DB의 유연한 도큐먼트 모델과 지속적인 변화를 염두에 두고 설계된 아키텍처를 기반으로 한다. 몽고DB는 “반복 가능한 프레임워크와 AMP 도구를 결합함으로써, 코드 변환과 같은 작업은 최대 10배 이상, 전체 현대화 프로젝트의 속도는 2~3배까지 향상시킬 수 있다”고 밝혔다.     산업 전반의 기업들은 핵심 운영에 중요한 역할을 하면서도, 유지 비용이 크고 생성형 AI와 같은 최신 활용 사례에 유연하게 대응하기 어려운 레거시 애플리케이션으로 인해 상당한 부담을 겪고 있다. 이러한 복잡한 레거시 애플리케이션은 경직된 데이터 기반과 노후화된 기술 스택 위에 구축되어 있어, 혁신을 저해할 뿐만 아니라 보안 및 컴플라이언스 측면에서도 리스크를 초래할 수 있다. 정보 및 소프트웨어 품질 컨소시엄은 미국 내 기술 부채로 인한 경제적 비용이 ‘낮은 소프트웨어 품질’, 소프트웨어 장애, 개발자 생산성 손실, 시스템 유지관리 등의 요소를 기준으로 볼 때 총 4조 달러에 육박하는 것으로 추산하고 있다. 기존의 애플리케이션 현대화 방식은 수작업이 많고 리소스 소모가 크고 수년간 진행되는 고비용 컨설팅 프로젝트에 의존하는 경우가 많다. 실제 성과를 내기 전에 중단되는 경우도 있어 시장 출시 속도에 차질을 빚기도 한다. 더 나아가 일부 현대화 시도는 유연하고 현대적인 데이터베이스 설루션으로 전환하기보다는, 레거시 애플리케이션을 단순히 다른 관계형 데이터베이스로 옮기는, 이른바 ‘리프트 앤 시프트(lift and shift)’ 방식에 그치는 경우도 있다. 몽고DB AMP는 몽고DB가 주요 고객들과 함께 2년 넘게 협업하며 완성한 접근 방식을 제품화했다. 특히 규제가 까다롭고 복잡한 요구사항이 많은 산업 분야에서도 AMP를 통해 현대화 성과를 만들어냈다고 소개했다. 호주의 벤디고 은행은 핵심 뱅킹 애플리케이션을 기존 레거시 관계형 데이터베이스에서 몽고DB 아틀라스(MongoDB Atlas)로 이전하는 데 걸리던 개발 시간을 90%까지 줄였고, AI 도구를 활용해 애플리케이션 테스트 케이스를 작성하고 실행하는 시간을 기존 80시간 이상에서 단 5분으로 획기적으로 단축했다. 롬바디 오디에는 핵심 애플리케이션을 SQL 데이터베이스에서 몽고DB로 성공적으로 이전했다. 이 과정에서 코드 마이그레이션 속도는 최대 60배 빨라졌으며 회귀 테스트 시간도 3일에서 3시간으로 단축돼 개발자들이 혁신에 더 집중할 수 있게 됐다. 엔터프라이즈 핀테크 기업인 인텔렉트AI 또한 최근 몽고DB와 협력해 자사의 웰스 매니지먼트(Wealth Management) 플랫폼 핵심 요소를 현대화했다. 이번 프로젝트를 통해 인텔렉트AI는 성능을 개선하고 개발 주기를 단축할 수 있었으며, 그 결과 신규 고객 온보딩이 더욱 원활해지고, 고객 인사이트를 보다 심층적으로 제공할 수 있게 됐으며, 기업 전반에서 생성형 AI 활용 사례를 실현할 수 있는 기반을 마련했다. 몽고DB의 비노드 바갈(Vinod Bagal) 현대화 및 전환 부문 수석 부사장(SVP)은 “연구에 따르면 많은 조직들이 단지 시스템 유지를 위해 가치 대비 노력과 비용이 큰 작업에 과도한 시간과 예산을 투입하고 있으며, 이로 인해 경쟁사에 뒤처지게 되는 경우가 많다”고 말했다. 이어 그는 “몽고DB AMP는 기업들에게 더 나은 현대화 접근 방식을 제공한다”면서, “기존의 방식에서 벗어나 빠르고 높은 품질로 전환을 이뤄낼 수 있도록 지원하고, 혁신과 비용 절감을 동시에 실현할 수 있도록 한다”고 설명했다.

지멘스의 사업부인 멘딕스는 AI 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크와 협력을 지속하면서, 기업이 최신 소프트웨어 개발을 통해 데이터 기반 가치 창출을 더욱 가속화할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 멘딕스는 스노우플레이크와 협업을 통해 양사의 고객에게 여러 비즈니스 성과를 제공할 수 있었다고 전했다. 산업 분야의 한 제조 기업은 멘딕스와 함께 스노우플레이크의 데이터 툴을 활용해 16주 만에 애플리케이션을 구현하고 배포할 수 있었다. 또 다른 산업 분야의 제조 기업은 노후화된 시스템을 최신 포트폴리오로 교체하고, 4개월 만에 첫 번째 신규 애플리케이션을 구현 및 출시했다. 한 대형 석유 및 가스 기업은 100개 이상의 멘딕스 애플리케이션을 구현했으며, 그 중 75%가 스노우플레이크와 연결되어 있다. 데이터 엔지니어는 이러한 통합 툴을 통해 사일로(silo) 형태로 운영되던 사내 개발자 팀뿐 아니라 비즈니스 최종 사용자와도 협업하여 소프트웨어 개발을 지원할 수 있다. 항공우주 분야의 한 제조업체는 멘딕스와 스노우플레이크의 통합 기능을 활용해 데이터 보안을 유지하고, 작업 현장의 운영 효율을 개선했다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드(AI Data Cloud) 동적 데이터 마스킹 기능은 민감한 데이터를 제한하고, 보호할 수 있도록 지원하며, 멘딕스 플랫폼은 애플리케이션 개발 라이프사이클 전반을 제어할 수 있는 내장 가드레일을 제공한다. 한 교통 당국은 멘딕스를 활용해 10개 이상의 애플리케이션을 구현하고, 다양한 소스에서 데이터를 수집한 다음, 이를 스노우플레이크로 전달해 분석을 수행하는 단일 통합 관리 및 모니터링(SPOG : Single Pane of Glass) 체계를 구축했다. 이를 통해 데이터에 대한 가시성을 확보하고, 프로세스 및 의사결정 개선을 위한 인사이트를 도출할 수 있다.     멘딕스는 공동 고객들에게 더 큰 가치를 제공하기 위해, 2025년 5월 스노우플레이크의 자동차 설루션 출시와 함께 스노우플레이크 데이터 클라우드 제품 파트너가 되었다. 스노우플레이크의 자동차 설루션은 고객에게 더 빠르고 효율적인 개발 주기를 지원하는 확장 가능한 플랫폼을 비롯해 공급업체와 재고 시스템, 물류 파트너 전반에 대한 실시간 공급망 가시성, 그리고 AI/ML 기반의 고급 분석 기능 등을 제공한다. 멘딕스 플랫폼은 핵심 기술 구성요소가 유연하게 설계되어 있어 스노우플레이크가 새로운 모델이나 기능을 도입하더라도 멘딕스와 쉽게 연동이 가능하다는 점을 내세운다. 이를 통해 더 많은 사용자가 스노우플레이크 AI를 활용하여 자동차 업계 고유의 요구사항을 충족하고, ‘개념 검증(Proof-of-Concept)에서 실제 운영(Production)’에 이르기까지 원활하게 적용할 수 있도록 한다는 것이 멘딕스의 설명이다. 점점 더 많은 기업들이 데이터의 중앙집중화에 대한 중요성을 인식함에 따라, 멘딕스와 스노우플레이크는 고객들에게 보다 포괄적인 설루션을 제공하는데 주력하고 있다. 양사의 이번 파트너십은 기업들이 디지털 혁신 프로젝트를 추진하고, 여러 플랫폼을 도입하는 과정에서 AI 사일로를 제거하고, 데이터에 대한 포괄적인 거버넌스와 제어권을 유지할 수 있도록 지원하는 데에 초점을 맞추고 있다. 스노우플레이크의 팀 롱(Tim Long) 글로벌 제조 부문 책임자는 “스노우플레이크 고객들은 기존 분석 방식을 뛰어넘는 새로운 차원의 설루션을 필요로 하고 있다. 우리는 멘딕스와의 협업을 바탕으로, 고객들이 스노우플레이크의 코텍스 AI(Cortex AI)를 활용해 지능적이고, 실행 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있도록 지원하고 있다.”며, “이러한 원활한 통합 환경을 통해 고객들이 새로운 차원의 비즈니스 가치를 실현할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

이노팩토리(InnoFactory, Inc.)가 ASTRA(아스트라)의 최신 버전을 공식 출시했다. 이번 버전은 AI 문서 요약, 폴더 기반 권한 관리를 위시한 Secure Vault 보안성 강화, 조직도 연동 기능 등 현장 실무자와 IT 부서의 니즈를 적극 반영한 업그레이드다. ASTRA는 출시 이후 국내 항공우주, 자동차, 의료기기, 엔지니어링 등 다양한 산업군에서 설계 문서 중심의 협업 환경, 업무 워크플로우 커스터마이징, 기술 자료 이력·권한 통합 관리에 특화된 플랫폼으로 빠르게 확산되어 왔다. 이노팩토리는 이번 최신 버전 출시를 계기로 ASTRA를 제조업에 특화된 도면/문서 관리 플랫폼에서 나아가, 산업 전반의 엔터프라이즈 콘텐츠·프로세스 관리 시장까지 아우르는 플랫폼으로 확장할 계획이다. 유봉춘 이노팩토리 대표는 “이번 ASTRA 신버전은 AI 기반의 문서 요약, 정책 중심 파일 보안, 조직 연동 등 실무 중심 기능을 대폭 강화한 것이 특징”이라며, “기업이 기술 문서와 프로세스를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하고, DX(디지털 전환)와 AX(AI 전환)을 동시에 실현할 수 있는 엔터프라이즈 업무 인프라로 자리매김할 것”이라고 밝혔다.   신버전 주요 특징 AI 기반 문서 요약 기능 탑재 업로드한 문서 내용을 자동으로 요약해 의사결정과 검토 속도 향상 ASTRA Secure Vault 보안 기능 대폭 강화 드라이브 연결 설치프로그램 제공으로 파일서버와 같은 사용성 확보 폴더별 권한 설정으로 보다 직관적이고 유연한 접근제어 (기존 역할 기반 권한 대체) 휴지통 기능 도입으로 파일 복구 및 데이터 보호 강화 조직도 연동 기능 추가 (On-Premise 환경용) 자체 인사 시스템과 손쉽게 연동되어 조직 구조 기반의 협업 및 접근제어 가능   산업 현장 적용 사례 항공우주 설계 기업: 조건 분기·병렬 승인 등 복잡한 승인 프로세스를 ASTRA MetaFlow로 유연하게 설계 자동차 부품 제조사: 수백 명이 동시에 접속해도 안정적인 대용량 문서 협업 및 보안 기록 관리 의료기기 업체: 별도 설치 없이 협력사와 안전하게 도면·문서 공유, 변경사항 실시간 반영   제품 소개 ASTRA는 제조·엔지니어링 현장 중심으로 설계된 엔터프라이즈 콘텐츠·워크플로우 플랫폼(ECM)입니다. 클라우드 SaaS와 온프레미스 환경 모두 지원하며, 조직의 IT 인프라와 보안 정책에 따라 유연하게 구축할 수 있다. ASTRA MetaFlow: 로우코드 방식으로 복잡한 승인 흐름과 협업 워크플로우를 설계·자동화한다 ASTRA SecureVault: 윈도 탐색기 기반의 정책 중심 파일보안을 제공하며, 모든 접근과 이력을 기록한다 ASTRA PDM: CAD 연동 없이 도면·기술문서의 버전과 변경이력을 체계적으로 관리한다 이 모든 기능은 연동되어 문서·프로세스·권한·이력이 하나의 플랫폼에서 유기적으로 운영되며, 조직의 지식 기반과 책임 구조를 명확히 세운다 www.astra365.ai   ▲ ASTRA 메인 대시보드: 로그인 직후, 프로젝트 문서와 공지사항을 한눈에 확인할 수 있는 시작 화면 ▲ 업로드된 문서의 AI 자동 요약 기능: 핵심 내용을 한눈에 파악하여 검토 효율을 높이는 ASTRA의 스마트 기능   ▲ 로우코드 워크플로우 설정 화면: MetaFlow를 통해 결재 프로세스를 자유롭게 커스터마이징

어도비가 기업의 고객 경험 및 마케팅 캠페인 구축, 전달, 최적화 방식을 혁신적으로 바꿀 AI 에이전트(AI Agents)의 정식 출시를 발표했다. 또한 어도비는 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform : AEP) 에이전트 오케스트레이터(Agent Orchestrator)를 통해, 자사 및 서드파티 생태계 전반에서 에이전트가 맥락을 파악하고, 여러 단계의 작업을 계획하며, 응답을 개선하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있도록 에이전트를 맞춤화, 관리하는 기업용 AI 플랫폼도 구축하고 있다고 밝혔다. 에이전트 오케스트레이터의 토대가 되는 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업들이 전사적으로 실시간 데이터를 연결해 기업 데이터, 콘텐츠, 워크플로에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 플랫폼이다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 고객의 70% 이상이 어도비 및 서드파티 전반의 에이전트와 팀이 상호작용할 수 있도록 지원하는 대화형 인터페이스인 어도비의 AI 어시스턴트를 사용하고 있다. 허쉬 컴퍼니, 레노버, 머클, 웨그먼스 푸드 마켓, 윌슨 컴퍼니 등의 브랜드가 어도비의 에이전틱 AI 설루션을 사용해 조직 내 전문성을 강화하고 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 의사결정 과학 및 언어 모델 기반의 추론 엔진을 탑재해, 동적 및 적응형 추론도 지원한다. 자연어 프롬프트에서 사용자의 의도를 해석하고, 전체적으로 조율된 계획에 따라 어떤 에이전트를 활성화할지 상황에 맞춰 결정한다. 그 결과 에이전트 오케스트레이터는 맥락에 맞게 목표를 이룰 수 있도록 자동화 작업을 수행하고, 사람이 개입하는 방식을 사용해 세부 조정도 지원한다.  ▲오디언스 에이전트(Audience Agent ▲저니 에이전트(Journey Agent) ▲익스페리멘테이션 에이전트(Experimentation Agent) ▲데이터 인사이트 에이전트(Data Insights Agent) ▲사이트 옵티마이제이션 에이전트(Site Optimization Agent) ▲프로덕트 서포트 에이전트(Product Support Agent) 등의 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform : RT-CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 직접 사용할 수 있다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 마케터의 역량을 강화하고 고객 경험 오케스트레이션(CXO)를 가속화할 수 있다. 출시를 앞둔 익스피리언스 플랫폼 에이전트 컴포저(Experience Platform Agent Composer)는 기업이 브랜드 가이드라인, 조직 정책 관리 등에 기반해 AI 에이전트를 맞춤화하고 구성할 수 있는 단일 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 팀은 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정하고 성과를 가시화하는 시간을 단축할 수 있다. 또 에이전트 SDK(Agent SDK) 및 에이전트 레지스트리(Agent Registry)를 포함한 새로운 개발자 툴을 통해 개발자는 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장 및 조율할 수 있게 돼, 새로운 산업과 사용자 페르소나에 맞춰 사용 사례를 확장할 수 있다. 팀이 더 나은 성과를 내기 위해 에이전틱 AI를 도입함에 따라, 서로 다른 생태계에 속한 AI 에이전트 간 상호운용성은 매우 중요하다. 에이전트 컴포저는 기업이 Agent2Agent 프로토콜을 사용해 여러 에이전트의 협업을 추진할 수 있는 툴을 제공한다. 특정 요구사항을 충족하는 맞춤형 역량을 통해 더 많은 워크플로에 걸쳐 에이전틱 AI의 가치를 확장시킨다. 또한 코그니전트, 구글 클라우드, 하바스, 메달리아, 옴니콤, PwC, VML과의 새로운 에이전틱 AI 파트너십을 통해 에이전트 간 워크플로의 원활한 실행과 다양한 산업 및 사용 사례에 걸친 맞춤화도 가능해졌다. 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 수석 부사장은 “어도비는 오랫동안 디지털 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환함으로써, 기업들이 고객에게 매력적인 경험을 제공하도록 지원해왔다. 이제 어도비는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 활용해 특화된 에이전트를 구축하고, 이를 데이터, 콘텐츠, 경험 생성 워크플로에 내장하고 있다”면서, “어도비의 AI 혁신은 프로세스를 재구상하고 마케팅 팀의 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 대규모로 제공해 비즈니스 성장을 촉진함으로써 고객 경험을 향상하고 있다”고 말했다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   요즘 바이브 코딩(vibe coding)이 열풍이다. 이번 호에서는 오픈AI(OpenAI)가 개발한 바이브 코딩을 지원하는 멀티 에이전트 코덱스(Codex)의 사용법을 간략히 소개한다. 얼마 전 챗GPT(ChatGPT) 프로 버전에 무료로 오픈된 코덱스와 오픈소스 코덱스 버전(CLI)의 사용법을 모두 설명한다.   ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. Codex | OpenAI   2025년 4월 중순에 OpenAI o3, o4, Codex가 공개되었다. 멀티 AI 에이전트 기능을 충실히 구현한 영상 데모가 업로드되었고, 특히 자동화 코딩을 지원하는 코덱스가 로컬 컴퓨터에서 실행 가능한 형태로 공개된 점이 인상적이었다.   그림 2. 오픈AI o3, o4, 코덱스 공개 영상   코덱스는 단순한 코드 생성에 그치지 않고 버그 수정, 테스트 실행, 코드 리뷰 제안 등 복잡한 개발 업무를 자동화한다. 각 작업은 사용자의 코드 저장소가 사전 로드된 격리된 클라우드 샌드박스 환경에서 독립적으로 실행되며, 작업의 복잡도에 따라 1분에서 30분 이내에 결과를 제공한다. 또한, 코덱스는 작업 수행 과정에서 생성된 터미널 로그와 테스트 출력 등의 증거를 제공하여, 사용자가 변경 사항을 추적하고 검토할 수 있도록 지원한다.코덱스 코드 및 도구는 깃허브(GitHub)에 공개되었다. Codex Lightweight coding agent that runs : https://github.com/openai/codex 6월 초에는 챗GPT 프로 사용자에게 코덱스 기능이 공개되었다. 코덱스는 챗GPT의 사이드바를 통해 접근할 수 있으며, 사용자는 자연어로 코딩 작업을 지시하거나 기존 코드에 대한 질문을 할 수 있다. 또한 코덱스는 사용자의 개발 환경과 유사하게 구성할 수 있어, 실제 개발 환경과의 통합이 용이하다. 보안 측면에서도 코덱스는 격리된 환경에서 실행되며, 인터넷 접근은 기본적으로 비활성화되어 있다. 필요한 경우 특정 도메인에 대한 접근을 허용할 수 있으며, 이를 통해 외부 리소스를 사용하는 테스트나 패키지 설치 등이 가능하다. 코덱스는 현재 챗GPT 프로/팀/엔터프라이즈 사용자에게 제공되며, 플러스 및 에듀 사용자에게도 점차 확대되고 있다. 또한, 코덱스 CLI(Codex CLI)를 통해 터미널 환경에서도 코덱스의 기능을 활용할 수 있어, 다양한 개발 환경에서의 활용이 가능하다.(openai.com)   챗GPT에서 코덱스 사용법 코덱스를 활용한 전체 사용 과정은 단순한 코드 자동 생성 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 개발의 전 과정을 자연어 기반으로 자동화하는 방식으로 개발되어 있다. 코덱스는 현재 깃허브를 기본 연결해 사용하도록 되어 있어, 다음과 같이 필자의 깃허브 프로젝트를 연결해 실습을 진행했음을 밝힌다. https://github.com/mac999/AI_agent_simple_function_ call.git 참고로, 필자는 필자의 깃허브 저장소를 이용하였지만, 독자는 각자 깃허브에 로그인한 후 본인의 프로젝트 개발을 진행할 저장소를 선택해야 한다. 아울러, 바이브 코딩 결과물이 제대로 동작하려면 반드시 챗GPT 등을 이용해 미리 PRD(Product Requirement Document)에 요구사항을 명확히 작성한 후, 이를 바이브 코딩 도구에 입력해 프로젝트와 코드를 생성하도록 하는 것이 좋다.   그림 3. 식사 레스토랑 평가용 앱 개발을 위한 PRD 문서 예시(How to vibe code : 11 vibe coding best practices, https://zapier.com)   프로젝트 시작 : 코드 저장소 구성 및 환경 연결 챗GPT 프로의 왼쪽 메뉴에서 <그림 4>와 같이 코덱스를 실행하면, 연결할 깃허브 계정 및 저장소를 요청한다. 코덱스에서 <그림 4>와 같이 본인의 깃허브 계정을 연결한다.   그림 4     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.