데이터독, ′장애 분석부터 보안 대응까지’ AI 에이전트로 IT 운영 자동화

AI가 소프트웨어 개발과 운영 과정에서 발생하는 문제를 스스로 분석하고 해결하는 기술이 IT 운영의 주요 과제로 떠오르고 있다. 클라우드와 AI 확산으로 시스템 복잡성이 커지는 가운데, 데이터독은 장애 원인 분석부터 코드 수정, 보안 위협 탐지까지 지원하는 AI 에이전트로 IT 운영 자동화에 나섰다.

이리엑스 가르니에(Yrieix Garnier) 데이터독 제품 부문 부사장은 27일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘데이터독 서밋(Datadog Summit) 서울 2026’ 기조연설에서 “복잡성은 생산성보다 더 빠르게 커지고 있다. 개발, 운영, 보안 전반의 반복 업무를 알아서 처리하는 인공지능(AI) 에이전트 기반의 ‘자율성(Autonomy)’이 필수적이다”고 말했다.

클라우드와 AI 기술이 확산하면서 소프트웨어 개발 속도는 빨라졌지만, 외부 코드와 여러 서비스 구성 요소가 복잡하게 연결되면서 시스템 전체를 파악하기는 어려워졌다. 장애가 발생하면 관련 서비스의 지표와 로그를 확인하고, 여러 시스템의 연관성을 분석해야 해 대응에도 시간이 걸린다.

가르니에 부사장은 “우리는 그 어느 때보다 빠르게 움직이고 있지만 여전히 우리의 일이 쉬워졌다고 느끼지 못한다”고 지적했다. 장애 발생 이후 원인을 찾아 대응하는 사후 대응에서 벗어나, AI가 이상 징후를 미리 감지하고 문제를 예방하는 사전 대응 체계로 전환해야 한다는 설명이다.

함께 기조연설에 나선 콘스탄티노스 볼루다키스(Constantinos Voloudakis) 데이터독 제품 디렉터는 AI 에이전트를 활용한 운영 자동화 방안을 소개했다. 그는 “우리의 궁극적인 목표는 애초에 인시던트(Incident·장애나 사고)가 발생하지 않도록 예방하는 것”이라고 강조했다.

장애 원인 분석부터 코드 수정까지 자동화

데이터독은 여러 클라우드 환경과 서비스의 정보를 통합해 시스템 상태를 파악하고, AI 에이전트가 장애 원인 분석과 후속 조치를 수행하도록 지원한다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 알리바바 클라우드 등 1000여개 연동 환경을 하나의 모니터링 체계로 관리할 수 있다.

기존에는 특정 서비스에서 오류가 발생하면 애플리케이션 담당자와 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE) 등이 각 시스템의 경고와 로그를 확인하며 원인을 찾아야 했다. 프론트엔드와 마이크로서비스, 데이터베이스(DB) 등 여러 구성 요소가 연결된 환경에서는 하나의 오류가 다수 시스템의 경고로 이어질 수 있다.

데이터독의 AI 에이전트 ‘비츠 조사(Bits Investigation)’는 이런 과정을 자동화한다. 시스템 경고가 발생하면 영향을 받은 서비스의 지표와 로그, 과거 배포 기록 등을 수집해 장애 원인을 분석한다. 관련 데이터를 바탕으로 원인에 대한 가설을 세우고 검증하는 방식이다.

볼루다키스 디렉터는 “경고가 발생하면 비츠 조사가 즉시 작동해 영향을 받은 서비스를 파악하고, 경험이 풍부한 SRE처럼 분석한다”고 설명했다.

원인 분석 이후에는 ‘비츠 코드(Bits Code)’가 코드 수정안을 작성하고 코드 변경 사항을 검토하고 반영하도록 요청하는 절차인 풀리퀘스트를 생성한다. 개발자가 직접 수정안을 작성하는 과정을 줄이고, 지속적 통합(CI) 과정에서 발생하는 오류를 해결하도록 지원한다.

볼루다키스 디렉터는 “적용하는 수정 사항이 이론뿐만 아니라 실제 운영 환경에서도 문제를 해결할 것임을 확신할 수 있다”고 말했다.

코드 수정과 배포 과정에서는 안전장치도 적용된다. ‘비츠 인프라스트럭처 오퍼레이션스(Bits Infrastructure Operations)’는 사전에 설정한 정책에 따라 위험한 코드의 배포를 제한한다. 기업은 AI가 작업을 자율적으로 수행하도록 설정하거나, 사람이 최종 승인하도록 운영 방식을 선택할 수 있다.

로그 관리 비용 줄이고 대화형 AI로 운영 지원

AI 활용이 늘면서 로그 데이터 관리도 IT 운영의 과제로 떠올랐다. 로그는 시스템에서 발생한 이벤트와 오류 기록으로, 장애 원인을 파악하는 데 활용된다. 데이터가 늘어날수록 저장과 분석에 필요한 비용도 커진다.

볼루다키스 디렉터는 고객사의 로그 데이터가 최근 50% 이상 증가했으며, 일부 환경에서는 2~3배까지 늘었다고 밝혔다. 모든 데이터를 비용이 높은 저장소에 보관하기 어려운 만큼, 필요한 정보를 유지하면서 저장 비용을 줄이는 방안이 중요해졌다는 설명이다.

데이터독은 저비용 저장소인 콜드 스토리지에 저장한 과거 로그와 실시간 로그를 함께 검색할 수 있는 ‘아카이브 서치’를 제공한다. 콜드 스토리지는 자주 사용하지 않는 데이터를 보관하는 저장 공간이다. ‘관찰 가능성 파이프라인’은 불필요한 로그를 걸러내 데이터 저장과 처리 비용을 줄이도록 돕는다.

서비스 운영과 개발을 지원하는 기능도 소개됐다. ‘데이터독 여정 모니터링’은 사용자가 서비스를 이용하는 과정에서 이탈이 발생하는 지점을 파악하도록 지원한다. ‘비츠 데이터베이스 최적화’는 성능이 떨어지는 데이터베이스 쿼리를 찾아 개선하는 기능이다.

대화형 AI인 ‘비츠 챗’은 자연어로 질문하면 관련 정보를 제공하고 모니터링 작업을 지원한다. 볼루다키스 디렉터는 “정식 경고가 발생하기 전 응답 지연 시간이 늘어난 것을 발견하면 비츠 챗에 원인 조사를 지시해 미리 살필 수 있다”고 말했다.

AI 기반 공격 대응도 자동화

AI를 활용한 사이버 공격이 빨라지면서 보안 대응 자동화도 주요 과제로 제시됐다. 가르니에 부사장은 해커가 보안 취약점을 실제 공격에 활용할 수 있는 형태로 만드는 데 걸리는 시간이 과거 평균 2.3년에서 최근 하루 안팎으로 줄었다고 설명했다. 취약점을 발견하고 대응하는 속도가 공격자의 움직임을 따라가지 못할 수 있다는 지적이다.

데이터독은 보안 경고를 분석하는 ‘비츠 AI 보안 애널리스트’를 통해 대응을 지원한다. 이 기능은 다수의 보안 경고를 분석해 주요 위협과 관련 정보를 정리하고, 상대적으로 위험도가 낮은 경고를 분류해 보안 담당자가 우선 대응해야 할 사안에 집중하도록 돕는다.

가르니에 부사장은 해당 기능이 생성하는 결과물에 대해 “마치 산전수전 다 겪은 보안 분석가가 손수 써 내려간 보고서처럼 읽힌다”고 설명했다.

실제 운영 환경의 데이터를 바탕으로 보안 취약점의 우선순위를 정하는 기능도 소개됐다. 비즈니스에 중요한 자산과 실제 실행 환경의 정보를 함께 분석해 대응이 필요한 취약점을 가려내고, 보안 문제를 해결하도록 지원한다. 가르니에 부사장은 AI 에이전트를 활용하면 취약점 조사 작업을 90% 이상 줄일 수 있다고 전망했다.

이날 볼루다키스 디렉터는 데이터독 기술을 도입한 기업들의 운영 및 보안 사례도 공개했다.

삼성전자는 AI 옵스(AI Ops·AI 기반 IT 운영) 에이전트를 활용해 대규모 인프라의 장애 대응 체계를 구축했다. 초당 200만건 이상의 요청을 처리하는 환경에서 리전(Region) 수준의 장애 복구 시간을 1분 미만으로 단축했다고 밝혔다.

크래프톤은 데이터독의 ‘AI 가드’를 활용해 직원 계좌번호를 외부 이메일로 전송하려는 시도를 차단했다. 공격자가 시스템에 침투해 정보를 유출하려는 상황에서 해당 기능이 이상 행위를 실시간으로 탐지하고 차단했다는 설명이다. 크래프톤 보안팀은 단일 조사 화면에서 공격 관련 정보와 전후 맥락을 확인하고 후속 조치를 진행했다.

데이터독은 장애 분석과 코드 수정, 로그 관리, 보안 대응 등 AI 에이전트를 활용한 IT 운영 자동화 전략을 소개했다. 반복적인 분석과 대응 업무를 자동화해 복잡해지는 기업 IT 환경에 대한 대응 속도를 높인다는 구상이다.

가르니에 부사장은 개발·운영·보안 전반의 자율성을 최종 목표로 제시했다. 그는 “우리가 향하고 있는 곳은 개발과 운영, 보안 전반에 걸친 진정한 자율성”이라며 “기업이 AI를 활용해 더 빠르게 움직이고, 복잡한 신기술을 확신을 가지고 받아들일 수 있도록 돕는 것이 핵심 아이디어”라고 말했다. 이어 “다소 야심 찬 비전이라는 것을 알지만 우리는 이제 막 그 목표를 향해 첫발을 뗐으며, 이 여정에서 여러 고객과 동행하며 가치를 전하고 싶다”고 덧붙였다.

글. 바이라인네트워크
<김원민 기자>wmkim627@byline.network