와탭랩스 “옵스 데이터레이크로 AI 기반 옵저버빌리티 구현”

“AI가 개발과 운영 방식을 재편하는 시대로 접어들었으며, 옵저버빌리티 시장 역시 AI 기반의 설명, 해석, 예측이 필수적이게 됐다. 이러한 기술 변곡점에 대응하기 위해 와탭랩스는 데이터 레이크 기반의 AI 레디 코어 플랫폼 ‘옵스레이크(OpsLake)’로 AI 네이티브 옵저버빌리티를 풀어갈 계획이다. 궁극적으로 ‘AI를 위한 옵저버빌리티’와 ‘옵저버빌리티를 위한 AI’ 두 축을 동시에 구현하고자 한다.”

김성조 와탭랩스 김성조 최고기술책임자(CTO, 표지 사진)는 지난 20일 개최한 기자간담회에서 지난 10년간의 와탭랩스 옵저버빌리티 기술 혁신 여정을 돌아보며, 앞으로의 10년을 이끌 핵심 비전으로 ‘AI 네이티브 옵저버빌리티’를 제시했다.

김성조 CTO는 “옵저버빌리티는 전략적인 모니터링을 통해 획득되는 전체 시스템에 대한 관찰 능력”이라며 “트레이스, 로그, 메트릭스 등 다양한 데이터와 엔드투엔드 계층을 통합적으로 모니터링할 수 있어야 옵저버빌리티라 할 수 있다”고 강조했다.

와탭랩스는 ▲AI 인프라 모니터링 ▲AI 기반 운영 자동화(AIOps) ▲오픈 메트릭 통합 등 세 가지 방향에 집중한다. 우선 AI 인프라의 핵심 자원인 GPU를 정교하게 모니터링하고 최적화해 모델 학습·개발·운영 전 과정의 효율을 극대화한다. 플랫폼 내 이상 탐지, 자동 리포트 요약, 챗봇 지원 등 AI 중심의 운영 자동화도 단계적으로 고도화한다. 나아가, 데이터 중심의 AI 역량을 강화하기 위해 모든 데이터를 표준화·구조화해 AI가 즉시 이해하고 활용할 수 있는 오픈 메트릭 통합 구조를 구축하고 있다.

김 CTO는 “그동안 마이크로서비스아키텍처(MSA)나 테스트주도개발(TDD), 애자일 등의 얘기가 많았고 시스템을 작게 쪼개서 단계별로 개발하면 리스클르 줄이고 안정적으로 개발할 수 있다고 해왔지만, 현실은 그렇지 않았다”며 “시스템을 잘게 쪼개면 쪼갤수록 부담이 엄청나게 올라가고, 나중에 리스크가 발견돼 전체 시스템을 뒤엎는 경우까지 생겨서MSA나 TDD가 잘 진행되지 않았기 때문”이라고 설명했다.

그는 “AI 시대에 AI는 작업을 작게 쪼갤수록 더 잘 수행하는 특징을 보이고, 훨씬 더 높은 생산성을 시스템을 생산한다”며 “그렇다면 개발자는 기존보다 몇배의 시스템을 더 생산하고, 가급적 잘게 쪼개서 더 복잡한 시스템을 만들게 될 것이므로, 운영자도 개발자의 수준만큼 AI를 활용해야 하지만 과제가 많다”고 밝혔다.

그는 시스템 개발 분야에서 생성형 AI를 더 많이 사용할수록 시스템의 운영 복잡도가 더 커질 것으로 전망했다. AI 때문에 시스템 구성요소의 복잡도가 급격히 올라갈 것이므로, 옵저버빌리티에 AI를 사용할 수밖에 없는 상황이란 것이다.

옵저버빌리티에 있어 생성형 AI는 활용의 대상이자, 모니터링의 대상이다. 와탭랩스는 GPU 모니터링, AI 에이전트 서버 모니터링 등을 수행할 수 있는 기능을 제공한다. 여기에 옵저버빌리티에 생성형 AI 역량을 채택해 시스템 운영 역량을 AI 시대에 맞게 고도화한다는 게 와탭랩스의 계획이다.

그는 “옵저버빌리티 영역에서 AI는 일단 모니터링을 위한 어시스턴트 역할을 하고, 모니터링 체계 설치 및 업그레이드 관리, 정기 점검, 점검 결과 자동 요약 및 보고서 생성, 시스템 상황 설명 등을 할 수 있을 것”이라며 “두번째로 루트 코드를 찾거나 장애 패턴을 학습해 성능이나 품질 문제를 자동으로 탐지하는 역할을 기대할 수 있다”고 밝혔다.

이렇게 옵저버빌리티에서 생성형 AI를 활용하려 할 때 해결해야할 숙제도 많다. 일단 가장 어려운 문제는 옵저버빌리티를 위해 다뤄야 하는 데이터가 많다는 점이다. AI 모델이 옵저버빌리티 작업을 수행할 때 수많은 데이터를 활용하게 돼 토큰을 지나치게 많이 활용할 수 있다. 또 다른 문제는 옵저버빌리티를 위한 데이터는 숫자 위주여서 트랜스포머 기반 AI 모델에서 활용하기 까다롭다는 점이다. 이 문제를 해결하려면 로그, 메트릭스, 트레이스 등 데이터의 맥락을 AI 모델에서 잘 이해할 수 있게 의미를 부여하는 작업을 수행해야 한다. 또한, AI가 실시간 모니터링에서 제대로 역량을 발휘할 정도의 컴퓨팅 비용을 투입해야 한다는 점도 문제다.

이에 대해 김 CTO는 “어쩔 수 없이 선별적인 데이터 분석을 할 수밖에 없고, 시나리오를 통해 표준화된 데이터 분석 과정에 AI를 활용해야 한다고 보고 있다”며 “그를 위해 표준화된 공간, 즉 옵저버빌리티를 위한 데이터레이크가 필수적”이라고 설명했다.

이어 “또한 옵저버빌리티 관련 데이터만 분석하지 않고, 비즈니스 데이터와 또 다른 데이터도 다같이 분석할 수 있어야 한다”며 “데이터뱅크 기반의 보고서나, AI 분석 결과를 저장하는 새로운 형태의 캐시 등의 전략으로 AI 기반 옵저버빌리티를 구현할 수 있을 것”이라고 강조했다.

와탭랩스는 지난 21일 ‘와탭 옵저브 서밋 2025’를 개최하고 AI 시대의 새로운 IT 운영 패러다임을 제시하고, 차세대 옵저버빌리티 기술과 활용 전략, 주요 고객 사례를 발표했다.행사는 ‘옵저버빌리티 AI, 새로운 IT 운영의 미래를 열다’를 주제로 진행됐으며, 주요 고객사, 파트너사, IT 업계 실무자 및 전문가 등 500여 명이 참석했다.

와탭랩스는 올해 초 가트너가 발표한 ‘2025년 인프라 모니터링 도구 마켓 가이드’에서 국내 기업 중 유일하게 대표 기업으로 선정되며 글로벌 시장에서 기술력을 인정받았다. AI 네이티브 옵저버빌리티 구현을 위한 첫 단계로 지난 7월 GPU 모니터링 서비스와 AI 챗봇 베타 버전을 공개했으며, 최근에는 오픈 메트릭 대시보드 기능을 새롭게 도입해 제품 경쟁력을 강화했다. 현재 국내외 1200여 곳의 고객사를 확보하고 있으며, 올해 방콕 리전을 개설하는 등 글로벌 시장에서도 적극적으로 사업 영역을 확장하고 있다.

이동인 와탭랩스 대표는 “AI가 개발과 운영의 패러다임을 근본적으로 재정의하면서, 이를 설명하고 예측하며 자동화하는 옵저버빌리티의 역할은 단순한 지원 기능을 넘어 AI 시대의 핵심 성장 동력으로 격상됐다”며 “앞으로의 10년은 와탭랩스가 주도하는 ‘AI 네이티브 옵저버빌리티’ 시대가 될 것이며, 복잡한 시스템도 올바른 옵저버빌리티가 있으면 제어 가능하고 그 과정에서 비즈니스는 더욱 강해질 수 있다”고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network