스플렁크, 머신 데이터 저장 환경에서 AI 실행

시스코는 스플렁크의 연례 컨퍼런스인 ‘닷컨프26’에서 대규모의 신뢰할 수 있는 AI 배포 및 에이전틱 SOC를 지원하는 새로운 스플렁크 혁신을 16일 발표했다.

시스코는 새로운 스플렁크 혁신을 통해 데이터 존재 위치 어느 곳에서나 안전하고 비용 효율적으로 AI를 확장할 수 있도록 지원한다고 밝혔다. 여기에는 온프레미스 고객에게 스플렁크 AI를 제공하기 위한 엔비디아와의 파트너십 확대도 포함된다.

민감한 데이터를 클라우드로 이전할 수 없는 고객들에게 그동안 스플렁크 AI는 접근하기 어려운 기술이었으나 이제 시스코와 엔비디아는 파트너십을 확장해 스플렁크 엔터프라이즈 고객의 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 그리고 에어갭 환경 전반에 걸쳐 자체 관리형 AI를 직접 제공할 예정이다.

엔비디아와 공동 구축한 시스코 시큐어 AI 팩토리는 전체 AI 스택을 하나로 모으는 레퍼런스 아키텍처로, 시스코 AI POD를 기반으로 구축된다. 이 중 최신 구성인 스플렁크용 시스코 AI POD는 스플렁크 AI 워크로드에 맞춰 사전 검증 및 최적화된 새로운 AI 런타임 소프트웨어, 시스코 인프라, 엔비디아 가속 컴퓨팅, 쿠버네티스 기반 아키텍처를 통해 온프레미스 고객에게 스플렁크 AI를 제공한다. 스플렁크용 시스코 AI POD는 현재 이용 가능하며, 자체 인프라를 보유한 고객의 경우 액센츄어, 비츠아이오(bitsIO), 위프로(Wipro), 월드 와이드 테크놀로지 등의 파트너가 즉각적으로 구축할 준비가 되어 있다.

현재 이용 가능한 스플렁크 AI 어시스턴트와 올 하반기 출시 예정인 에이전트 런치패드는 이 레이어 위에서 구동된다. 이 두 기능은 자체 데이터 센터에서 스플렁크를 운영하는 팀에게 수시로 발생하는 에이전트 기반 조사와 맞춤형 에이전트 구축 기능을 제공하며, 이를 통해 에이전틱 SOC를 포함한 다양한 활용 사례를 지원한다.

고객은 또한 스플렁크 엔터프라이즈 워크로드를 위해 시스코 딥 시계열 모델, 구글 젬마 4, 오픈AI GPT-OSS 20B 등 선별된 오픈 및 독점 생성형 AI 모델을 자체 호스팅할 수 있으며, 향후 수개월 내에 엔비디아 네모트론 오픈 모델도 지원될 예정이다. 이에 따라 팀은 데이터를 외부로 전송하지 않고도 각 작업에 가장 적합한 모델을 사용할 수 있다.

저스틴 보이타노 엔비디아 엔터프라이즈 AI 부문 부사장은 “특히 보안 및 데이터 주권 요구사항으로 인해 중요한 워크로드를 온프레미스에 유지해야 할 때, 기업은 데이터가 있는 곳으로 AI를 가져와야 한다”며 “시스코와 엔비디아는 스플렁크 AI 워크로드가 엔비디아 가속 컴퓨팅 기반의 엔비디아 네모트론 오픈 모델과 함께 실행될 수 있도록 지원함으로써 스플렁크에 AI 에이전트를 직접 도입하고 있으며, 조직이 인프라를 실행하는 어느 곳에서나 에이전틱 보안 운영을 위한 고성능의 풀 스택 기반을 제공하기 위해 협력하고 있다”고 강조했다.

새로운 옵저버빌리티 혁신은 시스코 고객에게 AI 에이전트의 실제 성능에 대한 풀 스택 단일 화면을 제공한다.

AI 에이전트는 이를 운영하는 사람이 항상 예측할 수 없는 방식으로 작동하여, 청구서가 도착하기 전까지는 눈에 띄지 않는 비용을 발생시키기도 한다. 새로운 토크노믹스 기능을 갖춘 스플렁크 에이전트 옵저버빌리티는 이러한 가시성 격차를 해소하고 조직에 에이전트 성능 및 AI 토큰 지출에 대한 실시간 정보를 제공한다. 이를 통해 팀은 예산 문제가 발생하기 전에 AI 비용이 언제 어디서, 왜 누적되는지 정확히 파악할 수 있다.

초기에 온프레미스 제품으로 발표되었던 스플렁크 에이전트 옵저버빌리티는 이제 스플렁크 옵저버빌리티 클라우드 및 시스코 클라우드 컨트롤에서도 사용할 수 있으며, 시스코 제품군 전반에 걸쳐 작업하는 고객에게 가시성을 확장해 준다. 이 솔루션은 에이전트 및 모델의 동작을 평가하고, AI 스택 전반의 성능을 모니터링하며, 할루시네이션 현상이나 민감한 데이터 유출과 같은 부정확하거나 안전하지 않은 작업을 차단하는 런타임 가드레일을 적용한다.

스플렁크 에이전트 옵저버빌리티의 일환으로 제공되는 새로운 토크노믹스 솔루션은 이러한 가시성을 비용 지출 영역까지 확장하여, AI 에이전트와 직원들이 클로드 코드, 코덱스, 커서와 같은 코딩 에이전트를 사용할 때 발생하는 토큰 지출을 추적하고 원인을 분석한다. 또한 시스코 딥 시계열 모델을 활용하여 소비 패턴을 예측함으로써, 청구 기간이 종료되기 전에 지출 추이를 미리 파악할 수 있게 해준다. 이러한 인사이트는 조직이 토크노믹스 프레임워크를 운영에 적용하고, AI 지출을 비즈니스 성과와 연결할 수 있도록 지원한다.

시스코는 또한 자율적인 문제 해결을 방해하는 가시성 격차와 비용 장벽을 최소화해 조직이 인프라 회복탄력성을 강화할 수 있도록 돕고 있다. 옵저버빌리티 스튜디오를 통해 팀은 새로운 애플리케이션이 개발 초기부터 ‘관찰 가능’하고, 측정 가능하며, 즉시 운영에 투입될 수 있도록 보장한다. 새로운 네트워크 인텔리전스 앱은 시스코의 네트워크 토폴로지, 디바이스 상태 및 이벤트를 스플렁크로 가져와 네트워크 팀이 알림을 발생시킨 디바이스와 그 주변 네트워크를 직접 추적할 수 있도록 지원한다. 아울러 옵저버빌리티 클라우드의 새로운 에디션인 에센셜과 프리미어는 고객이 비즈니스 전반에 걸쳐 옵저버빌리티 솔루션을 구매하고 확장하는 방식을 간소화하며, 비용 효율적인 로그 분석을 통해 애플리케이션 및 인프라 문제를 해결한다.

AI 기반 공격은 기존의 인간 주도 보안 운영이 대응할 수 있는 속도보다 빠르게 전개되고 있다. 이를 차단하려면 기업 리더들이 요구하는 데이터 주권과 인적 거버넌스를 훼손하지 않으면서도 기계 속도로 추론하고 방어할 수 있는 에이전틱 SOC가 필요하다.

스플렁크는 전사적 텔레메트리 데이터를 최첨단 모델 및 도메인별 모델로 구동되는 전문 AI 에이전트와 결합하여 에이전틱 SOC를 고도화하고 있다. 새로 개발된 전용 에이전트 기능은 스플렁크 에이전틱 SOC 워크포스를 확장하며, 탐지 엔지니어링, 선제적 위협 탐지, 자율적 조사, 통합 대응 및 정책 거버넌스 등 다양한 분야에서 엘리트 보안 운영 팀이 업무를 수행하는 방식을 그대로 반영한다. 이러한 에이전트는 네트워크, 클라우드, 애플리케이션 및 신원 관리 환경 전반의 풍부한 풀 스택 머신 데이터를 상호 연계함으로써, 알림 노이즈를 줄이고 평균 복구 시간(MTTR)을 단축하는 심층적인 추론과 투명하고 설명 가능한 판정 결과를 제공한다.

공격자들은 이제 AI를 활용해 대규모로 취약점을 탐색하며, 인프라, 애플리케이션, 신원 관리 시스템을 지속적이고 무차별적으로 조사하고 있다. 최근 악용 사례들로 인해 취약점에 대한 완전한 가시성은 이사회 차원의 필수 요건이 되었다. 새로운 노출 분석 기능 강화는 더 광범위한 자산 범위, 과거 변경 내역 추적, 비즈니스별 위험 인사이트를 통해 이러한 요구를 충족한다. 스플렁크, 시스코 및 광범위한 타사 생태계 전반에 걸쳐 노출 현황을 실시간으로 보안 활동과 연결함으로써, 팀은 단일 공급업체의 일부가 아닌 전체 자산을 파악할 수 있다. 에이전트는 이러한 맥락을 활용하여 가장 중요한 요소와 위험이 발생하고 있는 위치를 정확히 파악한다.

스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티 에센셜의 새로운 기능은 훨씬 더 많은 보안 팀에 에이전틱 보안 운영과 더 큰 자율성을 제공한다. 스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티 프리미어는 보다 심층적인 에이전틱 자율성과 스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티의 모든 기능을 제공한다.

스플렁크와 AWS는 다년간의 협약을 통해 오랜 협력 관계를 공동 제품 개발로 확장하고 있다. 이번 협력은 AI 기반 공격 속도에 대응할 수 있도록 에이전틱 SOC를 발전시키는 데 기여한다. AI 기반 공격은 이제 인간이 주도하는 대응 프로세스 속도를 훨씬 뛰어넘는다. 이 속도에 대응하기 위해서는 심층적인 보안 인텔리전스와 이를 즉시 실행에 옮길 수 있는 규모를 갖추어야 한다. 스플렁크는 보안 팀이 이미 운영 중인 데이터 플랫폼과 정교한 탐지 기능을 지원하며, AWS는 글로벌 클라우드 규모를 제공한다. 양사는 협력을 통해 탐지, 조사 및 대응 전반에 걸쳐 분석가들에게 에이전틱 지원을 제공할 계획이다.

지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 “오늘날 엔터프라이즈 AI의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 배포가 너무 어렵다는 것”이라며 “고객은 AI가 작업을 제대로 수행할 수 있다고 믿을 수 있는지, 비용을 감당할 수 있는지, 그리고 가장 중요한 보안을 유지할 수 있는지를 묻고 있다”고 설명했다.

그는 “고객이 이미 신뢰하는 인프라에서 스플렁크 AI를 실행함으로써, 확신과 통제력을 가지고 비즈니스에 AI를 활용하는 속도를 한층 높일 수 있다”고 강조했다.

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