에이전틱 AI의 성공을 좌우하는 운영 데이터의 감각과 인프라

개요

여러 산업의 조직들이 에이전틱 AI를 빠르게 도입하고 있다. 디지털 회복탄력성을 높여 반응적 운영에서 선제적 운영으로 전환하겠다는 기대 때문이다. 그러나 현재의 접근에는 근본적인 결함이 있다. 대부분의 논의가 어떤 모델을 쓸지(뇌), 어떤 인프라에서 돌릴지(몸)에 집중된 반면, 정작 에이전트가 환경을 인지하고 움직이게 하는 ‘감각’, 즉 운영 데이터에 대한 진지한 논의가 빠져 있다.

‘뇌와 몸’만으로는 부족하다: 운영 데이터라는 감각

자율주행차를 떠올려보자. 아무리 정교한 자율주행 AI가 있어도 라이다, 카메라, 레이더 같은 실시간 센서가 없다면 쓸모없고, 심지어 위험하다. 기업의 에이전틱 AI도 마찬가지다. 보안 사고 대응, 인프라 최적화, 고객 서비스 오케스트레이션을 맡은 에이전트는 연속적이고 맥락을 갖춘 고품질 기계 데이터를 필요로 한다. 운영 데이터가 부실하면 에이전트는 눈가리개를 한 채로 중대한 결정을 내리게 된다.

에이전틱 AI가 갖춰야 할 세 가지 감각

실시간 운영 인지(운영 데이터의 현재성)

에이전트는 애플리케이션, 인프라, 보안 도구, 클라우드 전반에서 흘러오는 텔레메트리, 로그, 이벤트, 지표를 실시간 스트림으로 받아야 한다. 이는 배치 처리가 아니라, 지금 이 순간 무슨 일이 벌어지는지 보는 능력이다. 예를 들어 보안 에이전트는 이상 징후를 감지했을 때 한 시간 전이 아닌 ‘지금’을 확인해야 한다.

맥락적 이해(상관관계로 노이즈 제거)

원시 데이터만으로는 충분하지 않다. 도메인을 가로질러 정보를 즉시 상관시킬 수 있어야 한다. 실패한 로그인 시도가 급증했다는 사실만으로는 의미가 없다. 최근 인프라 변경과 이례적 네트워크 트래픽과 결합해 봐야 확정적 보안 사고로 이어진다. 맥락이 신호와 잡음을 가른다.

역사적 메모리(베이스라인과 패턴의 이해)

유효한 에이전트는 시간에 따른 패턴, 기준선, 이상 징후를 이해한다. 정상의 모습은 무엇인지, 과거에도 있었는지 등 역사 데이터를 통해 맥락을 확보해야 한다. 그래야 일상적 변동과 실제 개입이 필요한 문제를 구분한다.

데이터 부채의 숨은 비용

많은 조직에서 에이전틱 AI 성공에 필요한 데이터 인프라는 오랫동안 ‘언젠가 해야 할 일’로 미뤄져 왔다. 전통적 분석에서는 데이터 품질이 나빠지면 통찰이 늦어지는 정도로 끝나지만, 에이전틱 환경에서는 문제가 곧바로 운영으로 번진다.

의사결정 불일치: 분절된 소스가 서로 모순돼 에이전트가 아무것도 하지 않거나 불필요한 페일오버를 촉발한다. 자동화 중단: 시스템 의존성과 소유권 가시성이 부족해 워크플로가 중간에 멈춘다. 수동 복구: 명확한 데이터 라인리지가 없어 팀이 며칠씩 사건 경위를 재구성한다. 에이전틱 AI의 속도는 데이터 문제를 숨기지 못하고, 기계 속도로 노출·증폭한다.

승자들이 만드는 에이전틱 센싱 인프라

무한 확장·유한 비용의 통합 운영 데이터 플랫폼

분리된 모니터링 도구를 하나의 운영 데이터 플랫폼으로 전환하는 것이 필수다. 페타바이트급 데이터셋을 실시간 자율 운영에 맞춰 효율적으로 확장하면서도 티어링, 연합, AI 자동화를 통해 비용을 통제해야 한다. 성능과 경제성을 동시에 제공하는 통합 플랫폼 없이는 진정한 자율 운영이 불가능하다.

내장된 맥락과 상관관계

성숙한 조직은 원시 수집을 넘어, 시스템 간 관계, 서비스 간 의존성, 기술 요소의 비즈니스 임팩트가 데이터 파이프라인에 내재화되도록 설계한다. 이렇게 하면 에이전트는 맥락을 찾는 데 시간을 낭비하지 않고 곧바로 행동에 집중할 수 있다.

추적 가능한 라인리지와 거버넌스

에이전트가 중대한 결정을 내리는 환경에서는 왜 그런 결정을 했는지 설명 가능해야 한다. 각 결정에 어떤 정보가 기여했는지 전 과정을 추적하는 데이터 라인리지가 필요하며, 이는 디버깅을 넘어 컴플라이언스, 감사 가능성, 자율 시스템 신뢰의 핵심이다.

개방형·상호운용 표준

에이전트는 단일 벤더의 울타리 안에서 동작하지 않는다. 멀티클라우드와 온프렘을 가로질러 감지하려면 개방형 표준과 API 통합이 필수다. 폐쇄적 포맷에 갇히면 에이전트는 부분적 ‘실명’ 상태로 운영될 수밖에 없다.

실제 적용 예시

보안 사고 대응에서의 운영 데이터 활용

실패한 로그인 급증 신호를 최근 패치 변경과 비정상 네트워크 플로우와 상관시켜, 에이전트가 즉시 격리·차단 정책을 자동 적용하고 근본원인을 티켓으로 기록한다. 통합 운영 데이터가 없었다면 경보 남발이나 대응 지연이 발생했을 것이다.

인프라 최적화와 고객 서비스 오케스트레이션

자원 지표와 비용 데이터, 고객 여정 이벤트를 결합해 에이전트가 오토스케일 임계값을 조정하고, 장애 영향 범위를 예측해 우선순위로 라우팅한다. 이때 일관된 운영 데이터와 라인리지가 확보돼 있어야 변경 이유와 결과를 투명하게 설명할 수 있다.

결론: 2026년의 진짜 경쟁 질문

이제 중요한 질문은 ‘에이전트를 얼마나 많이 배포할 것인가’가 아니라 ‘우리 에이전트가 실제 환경에서 벌어지는 일을 정확하고 연속적으로, 충분한 맥락과 함께 감지할 수 있는가’다. 답이 ‘아니오’라면 에이전틱 혼돈을 각오해야 한다. 반대로 운영 데이터를 핵심 인프라로 다루는 조직은 사람과 자동화, 비즈니스 인텔리전스까지 즉시 성능이 향상된다. 2026년 이후 경쟁 우위는 모델의 정교함이 아니라, 에이전트가 올바른 결과를 내도록 통찰을 제공하는 운영 데이터다. Cisco Data Fabric(Splunk Platform 기반)은 에이전틱 AI 시대를 위한 통합 데이터 패브릭 아키텍처를 제공한다.

참고: 본 기사는 스폰서드 콘텐츠이며, 자세한 문의는 VentureBeat 영업팀으로 연락하면 된다.