스노우플레이크가 말하는, AI 시대 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 만드는 방법

“현재 많은 사람들은 AI 에이전트를 배포하면 에이전트가 데이터를 분석해 필요한 정보와 원하는 답을 얻을 수 있을 것이라고 잘못 생각하고 있다. 기업은 현재 다양한 애플리케이션, 다양한 데이터 형식과 데이터베이스 같은 파편화된 엔터프라이즈 아키텍처를 보유하고 있다. 이같은 환경에서 AI가 안정적으로 작동하는 방법을 찾은 것은 매우 어려운 과제다.”

발라 카시비스와나탄(Bala Kasiviswanathan) 스노우플레이크 AI 및 개발자 경험 담당 부사장은 27일 서울 코엑스에서 열린 ‘스노우플레이크 월드 투어 서울’ 행사 오프닝 키노트 무대에 올라 “지난 12개월 동안 AI에 대한 이야기가 많이 나왔지만, 기업이 현재 직면한 도전과제는 AI를 어떻게 실제로 활용하고 비즈니스에 실질적인 도움이 되도록 만들 것인가 하는 것”이란 화두를 꺼내며 이같이 지적했다.

이어 카시비스와나탄은 부사장은 “기업이 보유한 조직의 역량을 강화하고, 복잡한 업무를 자동화하며, 나아가 자율 에이전트가 안전하게 대규모로 작동하도록 만드는 것을 스노우플레이크는 ‘에이전틱 엔터프라이즈(Agentic Enterprise)’라고 부른다. AI가 신뢰할 수 있는 단일 에이전트 컨트롤 플레인(Control Plane)에서 대규모로 작동할 수 있는 환경을 의미한다”고 말했다.

스노우플레이크가 말하는 에이전틱 엔터프라이즈는 신뢰할 수 있는 데이터와 공통된 비즈니스 컨텍스트를 기반으로 AI 에이전트를 안전하게 확장할 수 있는 기업 환경이다.

그는 기업이 이같은 에이전틱 엔터프라이즈를 구현하는 데 나서는 문제를 해결할 수 있는 네가지 핵심요소로 ▲신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터와 컨텍스트 ▲유연한 AI 모델 선택 ▲기업용 애플리케이션과의 원활한 연결 ▲통합 에이전틱 컨트롤 플레인 구현을 제시했다.

카시비스와나탄 부사장은 “신뢰할 수 있고 관리되는 맞춤형 데이터 플랫폼과 컨텍스트(context) 없이는 AI가 할 수 있는 일이 많지 않고, 자율적인 기능이 제대로 작동할 수 없다. 또 매일 새로운 모델이 나오고 있지만, 특정 공급업체나 모델에 종속돼 장기적으로 비용 측면에서 마찰을 일으키지 않아야 한다. 기업이 사용해온 기존 비즈니스 애플리케이션들과는 원활하게 연동이 이뤄져야 하며, 모든 에이전트를 관리, 제어, 모니터링할 수 있는 단일 에이전틱 컨트롤 플레인이 필요하다”며 “이는 바로 스노우플레이크가 구현하고자 노력해온 것이자 현재 제공하는 통합 서비스다. AI 데이터 클라우드로 비전이 아닌 이미 제공 중인 서비스”라고 강조했다.

그에 따르면, 스노우플레이크는 AI 데이터 클라우드에서 데이터, 모델, 애플리케이션 연결 및 에이전트 제어를 하나의 아키텍처로 통합해 기업이 AI를 안정적으로 배포하고 운영할 수 있도록 지원한다.

스노우플레이크 호라이즌, 신뢰할 수 있는 데이터와 컨텍스트 지원 설계

우선 AI가 추론하고 행동하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터와 일관된 비즈니스 컨텍스트가 필요하다. 스노우플레이크가 제공하는 ‘스노우플레이크 호라이즌 카탈로그(Snowflake Horizon Catalog)’는 데이터, 메타데이터, 보안 및 AI 워크로드 전반에 단일 거버넌스 레이어를 제공해 거버넌스가 모든 워크로드와 데이터세트, AI 상호작용에 기본 적용되도록 설계됐다.

스노우플레이크는 컴퓨팅, 거버넌스, 오픈 포맷, 데이터베이스, 스트리밍 및 상호운용성 영역의 기능을 하나의 데이터 기반으로 통합한다. ‘스노우플레이크 어댑티브 컴퓨트(Snowflake Adaptive Compute)’는 AWS, 마이크로소프트 애저 및 구글 클라우드에서 제공되며, 동시성이 낮은 워크로드의 가격 대비 성능을 개선한다. 네이티브 아파치 카프카(Apache Kafka) 호환성을 지원하는 ‘데이터스트림(Datastream)’은 거버넌스가 적용된 실시간 데이터를 수집한다. 또한 아파치 폴라리스(Apache Polaris)를 기반으로 하는 ‘아이스버그 V3(Iceberg V3)’는 거버넌스를 유지하면서 개방형 아키텍처를 지원한다.

데이터에 거버넌스가 적용된 이후에는 AI가 그 데이터의 의미를 이해해야 한다. ‘호라이즌 컨텍스트(Horizon Context)’는 데이터 설명, 스키마, 계보(lineage), 태그, 활용도 지표 및 시맨틱 뷰(Semantic Views) 등 기업의 비즈니스 로직을 통합한다. 이 컨텍스트는 스노우플레이크 코워크(Snowflake CoWork), 스노우플레이크 코코(Snowflake CoCo), 코텍스 에이전트, BI 도구 등에 동일하게 적용된다. 이에 따라 사용자, 애플리케이션 및 AI 에이전트는 하나의 일관된 비즈니스 정의를 바탕으로 업무를 수행할 수 있다.

AI의 자율성이 높아질수록 보안의 범위도 데이터 보호를 넘어 데이터를 사용하는 에이전트까지 확장돼야 한다. ‘스노우플레이크 트러스트 센터(Snowflake Trust Center)’의 AI 보안 패키지는 에이전트 신원, AI 가드레일, 데이터 유출 및 랜섬웨어 방어를 하나의 프레임워크로 통합한다. ‘AI 버짓 컨트롤(AI Budget Controls)’은 모델, 팀 및 워크로드별 사용 현황을 가시화해 비용을 체계적으로 관리할 수 있도록 지원한다.

특정 모델과 공급업체 종속 탈피, 유연한 AI 모델 선택

스노우플레이크는 특정 모델이나 공급업체에 종속되지 않는 모델 중립적 접근 방식으로 기업이 목적, 성능 및 비용에 따라 적합한 모델을 선택할 수 있도록 지원한다.

프런티어 모델은 복잡한 추론에 강점을 갖지만, 모든 기업 업무에 가장 높은 수준의 추론 성능이 필요한 것은 아니다. 오픈 모델이나 특정 업무에 특화된 모델이 더 낮은 비용으로 같은 결과를 제공할 수도 있다. 스노우플레이크는 각 작업에 적합한 규모와 성능의 모델을 유연하게 적용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 고객은 불필요한 AI 비용을 줄이는 동시에 모델 선택권을 보장받을 수 있다.

제로카피 통합·코텍스 AI 게이트웨이, 원활한 연결과 통합, 비용 통제

신뢰할 수 있는 데이터와 유연한 AI 모델이 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 실제 업무에 사용하는 애플리케이션과 직접 연결돼야 한다. 스노우플레이크는 데이터를 복제하지 않고 데이터가 있는 곳에서 그대로 접근할 수 있는 ‘제로카피 통합(Zero-Copy Integrations)’으로 에이전트가 여러 데이터베이스와 핵심 시스템 전반의 실시간 데이터를 직접 조회할 수 있도록 지원한다. 이를 기반으로 호라이즌 카탈로그는 데이터를 이동시키지 않고도 모든 소스에 걸쳐 일관된 보안과 거버넌스를 적용한다.

AI가 실제로 행동을 취하려면 업무 도구까지 이어지는 거버넌스가 적용된 통로가 필요하다. ‘코텍스 AI 게이트웨이(Cortex AI Gateway)’는 코코, 코워크, 서드파티 에이전트 등이 작동하는 에이전틱 컨트롤 플레인을 AI 모델, 애플리케이션, 엔터프라이즈 인프라와 직접 연결하는 핵심 통로다. 에이전트가 행동을 취할 때마다 보안과 신원을 검증해 완전한 감사 추적성을 제공하고, 비즈니스 전반의 에이전트 비용을 통제한다.

애플리케이션이나 에이전트마다 별도의 커스텀 통합 파이프라인을 구축하는 대신, 코텍스 AI 게이트웨이는 모델, MCP 서버, 엔터프라이즈 시스템에 연결되는 에이전트의 행동을 하나의 통합된 레이어에서 관리·관찰하고 비용을 통제할 수 있도록 지원한다. SAP, 세일즈포스, 워크데이, 슬랙 등 어떤 시스템에 연결하더라도 단일 중앙 게이트웨이를 통해 보안, 접근 제어 및 요청 제한(rate limit)을 적용할 수 있다. 이를 통해 채팅창에서의 단순한 질의응답을 넘어 실질적인 엔드투엔드 비즈니스 워크플로우를 실행할 수 있게 된다.

코텍스 AI 게이트웨이를 통해 시스템이 연결된 이후에는 모든 애플리케이션이 동일한 언어로 소통할 수 있는 체계가 필요하다. ‘코텍스 센스(Cortex Sense)’는 비즈니스 정의, 메타데이터 및 거버넌스 규칙을 포함한 ‘호라이즌 컨텍스트(Horizon Context)’를 기반으로 사용자의 의도를 해석하고 지표의 모호함을 자동으로 해소한다. 이를 통해 코워크, 코코, 에이전트, BI 코파일럿, 커스텀 애플리케이션 등 모든 AI 접점이 동일한 엔터프라이즈 로직에 따라 추론하고, 하나의 통합된 비즈니스 컨텍스트를 기반으로 작동할 수 있다.

코워크와 코코, 거버넌스 통합된 에이전틱 컨트롤 플레인

데이터 기반, 모델의 유연성, 애플리케이션 연결성에 이어 기업 전반의 에이전틱 워크플로우를 구축·배포·관리하는 에이전틱 ‘컨트롤 플레인(control plane)’이 필요하다. 스노우플레이크는 이미 거버넌스가 적용된 데이터, 컨텍스트 및 보안 정책을 보유하고 있어 이 역할을 수행하기에 적합한 환경을 갖추고 있다.

엔터프라이즈 AI는 단순한 검색을 넘어 안전하고 거버넌스가 적용된 에이전틱 실행을 의미한다. 코워크와 코코는 지식 노동자와 개발자를 위한 프런트엔드 에이전틱 컨트롤 플레인이다. 코워크는 비즈니스 팀이 자연어로 업무를 자동화하고 인사이트를 조회하며 행동을 취할 수 있도록 지원하는 개인용 에이전트, 코코는 데이터 파이프라인, 보안 규칙 및 데이터 구조를 기본적으로 이해해 거버넌스를 해치지 않으면서도 더 빠르게 개발할 수 있도록 돕는 개발자용 코딩 에이전트다. 코텍스 AI 게이트웨이가 에이전틱 컨트롤 플레인의 요청을 AI 모델과 엔터프라이즈 시스템으로 직접 라우팅함에 따라 모든 에이전트 상호작용은 거버넌스가 이뤄진 상태에서 관리된다.

코워크의 답변은 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 컨텍스트에 기반한다. 모든 직원은 자연어로 질의하고 복잡한 정보를 요약하며 핵심 인사이트를 도출하고, 앱 전환 없이도 여러 시스템에 걸쳐 행동을 취할 수 있다. 코코는 데이터 인프라와 에이전트를 구축하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸면서 개발자가 이전과는 다른 방식으로 일할 수 있게 한다. 플랫폼 스키마, 데이터 파이프라인 및 보안 정책을 기본적으로 이해하는 코코로 개발자는 반복적인 SQL 작성이나 문법과의 씨름, 수작업 통합 연결에서 벗어날 수 있다.

카시비스와나탄 부사장은 기업이 AI 시대에서 실행해야할 세 단계 로드맵으로 “첫째, AI 시대에서 아직까지 데이터 스택을 현대화하지 않았다면 데이터 마이그레이션이나 오픈소스 형식으로 데이터를 변환 또는 저장해야 한다. 도구를 과거보다 훨씬 빠른 속도와 높은 신뢰도로 수행할 수 있다. 둘째, 이미 데이터를 보유하고 있다면 스노우플레이크같은 플랫폼을 사용해 데이터를 관리하고 신뢰할 수 있도록 만들어 AI 기술을 활용할 수 있도록 해야 한다. 셋째, 기업에 적합한 에이전트와 자율 액션 세트를 구축해 보유한 모든 것을 활용하고 조직에 적합한 결과와 가치를 창출하는 방법”이라고 조언했다.

글. 바이라인네트워크
<이유지 기자>yjlee@byline.network