태니엄, 엔드포인트 관리에 에이전틱 AI 결합…‘아틀라스’ 전면에

태니엄이 에이전틱 AI 시스템 ‘태니엄 아틀라스(Tanium Atlas)’를 앞세워 엔드포인트 관리에 AI 적용을 확대한다. 기존 ‘통합형 엔드포인트 관리(XEM)’와 ‘자율 엔드포인트 관리(AEM)’의 실시간 데이터와 자동화 기능을 아틀라스로 연결해, 자연어로 엔드포인트를 조사하고 대응 방법까지 제시한다는 전략이다.

태니엄은 27일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 기자간담회를 열고 아틀라스의 주요 기능과 향후 개발 방향을 공개했다.

박영선 태니엄코리아 대표는 “회사가 AI 네이티브 기업으로 전환하기 위해 연구개발에 투자하고 있다”며 “AX 사업과 기술 전략의 중심에 아틀라스를 두고 있다”고 강조했다. 태니엄은 지난 6월 아틀라스를 정식 출시한 뒤 에이전틱 AI 기능을 확대하고 있다.

스티븐 양 태니엄 제품관리 부문 시니어 디렉터 겸 포트폴리오 부문 리더는 “아틀라스는 사용자가 도구를 익히거나 문법을 배울 필요 없이 자연어 질문만으로 필요한 결과를 얻도록 한다”며 “운영 자체보다 문제 해결과 결과에 시간과 노력을 쓸 수 있도록 하는 것이 목표”라고 설명했다. 이어 “5개의 서로 다른 도구를 사용하는 대신 아틀라스라는 하나의 인터페이스를 사용할 수 있다”고 강조했다. 양 디렉터는 아틀라스의 AI와 자동화, 거버넌스를 총괄하고 있다.

아틀라스는 태니엄의 별도 제품이 아니라 기존 XEM·AEM 플랫폼 전반에 적용되는 에이전틱 AI 시스템이다. 태니엄 플랫폼이 수집하는 실시간 엔드포인트 데이터와 자산 관리, 패치, 소프트웨어 배포, 위협 대응 기능을 AI 에이전트가 활용한다. 태니엄은 XEM에서 엔드포인트 관리와 보안 기능을 하나의 플랫폼에 통합했다. 이후 AEM에서는 AI와 자동화를 이용해 자산 관리와 위험·규제 준수, 패치, 위협 대응 과정의 권고와 조치, 감독을 자동화하는 방향으로 기능을 확장했다.

아틀라스는 이 기반에 AI 추론과 에이전트 기능을 더했다. 사용자가 자산 현황이나 패치, 소프트웨어 배포, 위험 관리, 위협 탐지 기능을 각각 찾아 들어가지 않고 하나의 AI 인터페이스에서 필요한 업무를 요청할 수 있다.

강두원 태니엄코리아 이사는 “자율형으로 움직이기 위해서는 AI 기능이 필요하다”며, “아틀라스가 더해지면서 태니엄이 기존에 추진해온 자율형 IT가 완성형으로 가는 과정”이라고 설명했다.

아틀라스에서 사용자는 자연어로 원하는 작업을 입력한다. 예를 들어 “성능 문제가 있는 장비를 찾아달라”고 요청하면, 아틀라스는 관련 엔드포인트 데이터를 조사해 문제가 있는 장비를 추리고 원인을 분석한다. 이후 필요한 대응 방법도 제안한다. 작업은 ‘질문(Ask)→추론(Reason)→승인(Approve)→해결(Resolve)’ 순으로 진행된다. 사용자가 목표를 입력하면 아틀라스가 실시간 엔드포인트 데이터를 분석한다. 실제 엔드포인트 상태를 바꾸는 조치는 사용자의 승인을 거친다. 기존 관리 화면도 계속 제공한다. 사용자는 아틀라스를 이용한 자연어 기반 인터페이스와 기존의 관리 환경을 필요에 따라 자유롭게 선택할 수 있다.

며칠 걸리던 원인 분석, 단 몇 분 만에 해결

태니엄은 아틀라스가 업무 효율을 어떻게 높이는지, 실제 고객 사례를 들어 설명했다.

한 고객은 소프트웨어를 배포할 때 불규칙하게 오류가 발생하는 문제를 겪었다. 아틀라스가 관련 패키지와 스크립트를 조사한 결과 반복 실행되는 예약 작업이 원인이었다. 수시간이 걸릴 수 있었던 원인 분석을 약 5분 만에 마쳤다는 게 태니엄의 설명이다.

패치를 적용하지 못했던 고객 사례도 있다. 고객이 원인을 묻자, 아틀라스는 일부 장비에서 ARM64 아키텍처를 찾아냈다. 사람이 직접 조사했다면 며칠이 걸릴 수 있었던 문제를 몇 분 안에 파악했다는 것이 태니엄 측 설명이다.

태니엄에 따르면, 고객들이 아틀라스에 많이 요청하는 업무 중 하나는 엔드포인트의 성능 문제를 분석해 달라는 것이다.

양 디렉터는 한 고객이 오래된 장비의 성능 저하를 하드웨어 문제로 판단해 교체를 검토했던 사례를 소개했다. 아틀라스로 조사한 결과, 실제 원인은 최근 설치한 오디오 드라이버 관리 소프트웨어의 잘못된 설정이었다. 해당 고객은 수백만달러를 들여 하드웨어를 교체할 가능성이 있었지만, 원인을 파악한 뒤 약 2주간의 소프트웨어 수정 작업으로 방향을 바꿨다.

아틀라스는 보안 업무에도 활용할 수 있다.

한 고객은 매일 밤 11시경 백신 소프트웨어에서 반복적으로 경고가 발생했다. 아틀라스가 포렌식 자료를 조사한 결과, 악성 프로세스를 확인했지만 이미 격리돼 추가 위험은 없는 상태였다. 담당자는 조사 결과를 바탕으로 사고를 종료하고 경영진에게 보고했다. 조사 한 건에 필요한 시간을 4시간 이상 줄이고 초기 분석에 투입되는 인원을 3명에서 1명으로 줄인 경우도 있었다.

조사는 AI가, 사람은 중요한 판단만

태니엄은 아틀라스의 역할을 단순히 작업 속도를 높이는 데만 두지 않는다. 사람이 판단을 내리기 전에 필요한 데이터 수집과 분석 과정을 줄이는 데까지 초점을 맞췄다는 설명이다.

보안 사고가 발생하면 담당자는 영향을 받은 장비와 공격 경로, 문제의 원인 등을 찾아야 한다. 여러 데이터를 모으고 비교하는 데 많은 시간이 든다. 아틀라스는 이 조사 과정의 상당 부분을 AI로 처리한다. 담당자는 정리된 데이터를 토대로 실제 어떤 대응을 할지 판단한다.

양 디렉터는 “아틀라스를 통해 데이터를 빠르고 정확하게 취합하면 사용자는 어떻게 문제에 접근할지를 결정할 수 있다”며 “무엇이 문제이고 왜 발생했는지를 찾는 것보다 어떻게 문제를 해결할지에 집중할 수 있도록 하는 것이 중요하다”고 강조했다.

여러 조사를 동시에 진행할 수도 있다. 사람이 한 단계씩 순차적으로 조사하는 대신 여러 에이전트가 병렬로 데이터를 분석한다. 양 디렉터는 “순차적인 조사로 여러 시간이 필요했던 일을 여러 에이전트가 병렬로 수행해 몇 분 안에 처리할 수 있다”고 설명했다.

다만 아틀라스가 모든 조치를 스스로 결정하지는 않는다. 현재 엔드포인트 상태를 변경하는 작업에는 사람의 승인이 필요하다. 사용자가 가진 역할기반 접근통제(RBAC) 권한을 넘어 데이터를 조회하거나 조치할 수도 없다. 역할기반 접근통제는 사용자의 직무와 권한에 맞춰 시스템 접근 범위를 제한한다.

태니엄은 앞으로 작업의 위험 수준에 따라 사람의 승인 범위를 세분화할 계획이다. 예를 들어 특정 작업이 10개가 넘는 엔드포인트에 영향을 주면 다른 관리자의 승인을 받도록 미리 정할 수 있다. 중요 서버나 최고경영자(CEO)가 사용하는 장비 등 주요 자산도 별도 승인 대상으로 설정할 수 있다. 위험이 낮은 작업은 AI가 자동으로 처리하고 위험도가 높은 작업은 사람이 승인하는 방향으로 자동화 범위를 넓힌다는 구상이다.

아틀라스가 내놓은 분석 결과는 관리자가 다시 확인할 수도 있다. 아틀라스가 태니엄의 자산 현황과 실시간 엔드포인트 데이터를 기반으로 작동하더라도 데이터 사이에 차이가 발생할 수 있기 때문이다. 사용자는 기존 쿼리 기능을 이용해 AI가 생성한 결과를 직접 검증할 수 있다.

백그라운드 에이전트·MCP로 기능 확대

태니엄은 아틀라스의 기능을 더욱 넓힐 계획이다. 먼저 ‘백그라운드 에이전트(Background Agents)’ 기능을 준비하고 있다. 이는 사용자가 콘솔을 보고 있지 않을 때도 엔드포인트 환경을 살피고 장시간 필요한 조사를 수행하는 기능이다. 단순히 경고를 쌓는 데 그치지 않고 문제를 조사한 결과를 담당자에게 전달하는 것을 목표로 한다.

다음은 ‘메모리(Memories)’ 기능이다. 사용자의 목표와 선호도, 이전 작업 방식을 기억해 다음 업무에 활용할 수 있다. 대규모언어모델(LLM)이 사용자의 작업 목록을 모두 기억하는 것과 같은 맥락이다.

외부 AI와 태니엄을 연결하기 위한 ‘아틀라스 MCP 서버(Atlas MCP Server)’도 로드맵에 포함됐다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이나 에이전트가 다른 시스템의 데이터와 기능을 이용하도록 연결하는 방식이다. 초기에는 외부 AI에서 태니엄의 엔드포인트 데이터를 가져오는 기능을 중심으로 제공하고 이후 실제 조치까지 범위를 확대한다. MCP 서버는 올 하반기 공개될 예정이다.

MCP는 온프레미스 환경에서 아틀라스의 활용 범위를 넓히는 수단이기도 하다. 현재 아틀라스는 태니엄의 클라우드 환경에서 제공하며 서비스형 소프트웨어(SaaS) 고객에게 기본 적용된다. 클라우드로 데이터를 보내기 어려운 온프레미스 고객은 향후 MCP를 이용해 내부에서 사용하는 범용 LLM과 태니엄의 데이터를 연결할 수 있다는 설명이다.

웹 리서치 기능도 개발하고 있다. 제로데이 취약점이 공개되면 외부의 최신 보안 권고와 관련 자료를 가져와 기업의 실제 엔드포인트 상태와 비교하는 방식이다. 사용자가 새로 발견된 제로데이 취약점을 두고 “우리 회사도 영향을 받는가”, “어떤 조치를 해야 하는가”라고 물으면 외부 자료와 내부 엔드포인트 데이터를 함께 분석해 대응 방법을 제시하는 형태다.

박영선 대표는 “최근 발표를 보면 태니엄이 AI에 회사 역량을 얼마나 집중하고 있는지 알 수 있다”며 “현재 태니엄 사업의 핵심은 한 마디로 아틀라스”라고 강조했다.

글. 바이라인네트워크
<곽중희 기자>god8889@byline.network