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BRIEF 2025-12-15

클라우드 퍼스트 대탈출: 우리는 왜 다시 서버를 사들이는가

​​   파프리카데이터랩 / 김유빈 대표     1. 청구서가 도착했다: 환상에서 깨어나는 시간 지난 10여 년간 IT 업계는 "All-in Cloud"라는 거대한 믿음 위에 서있었습니다. 이사회와 경영 전략 보고서에서 클라우드 전환은 단순한 인프라 변경이 아닌, 곧 기업의 혁신 지수이자 성공적인 디지털 전환을 증명하는 유일한 성적표로 통용되었습니다. 물리적인 서버실을 유지하는 것은 마치 스마트폰 시대에 삐삐를 고집하는 것과 같은 구시대적 유물로 치부되었고, 서버리스는 우리가 도달해야 할 유토피아처럼 여겨졌습니다. 하지만 영원한 유토피아는 없었고, 우리 책상 위에는 거액의 청구서가 도착했습니다. 우리가 철썩같이 믿었던 무한한 유연성과 사용한 만큼만 낸다(Pay-as-you-go)는 합리성은 냉혹한 현실 앞에서 균열을 일으키고 있습니다. 초기 인프라 투자 여력이 없고 시장성을 검증해야 하는 초기 스타트업에게 클라우드는 여전히 신이 내린 축복이자 가장 강력한 무기입니다. 하지만 이야기는 비즈니스가 궤도에 오르고 트래픽이 예측 가능한 규모로 성장하는 스케일업 단계에서 급반전됩니다. 한때 합리적이라 믿었던 클라우드 비용이, 사실은 매출이 늘어날수록 기하급수적으로 불어나 기업의 영업이익을 갉아먹는 '영원히 끝나지 않는 고액 월세'가 되어버렸습니다. 자체 데이터센터를 구축했다면 이미 감가상각이 끝나 자산이 되었을 비용들이, 클라우드라는 명목하에 매달 거대 테크 기업으로 흘러가고 있습니다. 이는 단순한 비용 문제를 넘어 기업의 독자적인 생존력을 위협하는 구조적인 족쇄가 되고 있습니다. 이제 클라우드 만능주의의 시대는 막을 내리고 있습니다. 무조건적인 '클라우드 퍼스트' 전략은 더 이상 혁신의 상징이 아닌, 비용 구조에 대한 치열한 고민을 회피하는 '게으른 의사결정'이 되고 있습니다. 이제 우리는 실질적인 마진율 방어와 지속 가능한 성장을 위해, 한때 낡은 것이라 치부하고 떠나왔던 길인 클라우드 송환과 온프레미스 회귀를 금기 없이 테이블 위에 올려놓아야 합니다.   2. 현상 분석: '호텔 캘리포니아'와 37signals의 반란  이러한 흐름에 결정적인 방아쇠를 당긴 것은 프로젝트 관리 툴 Basecamp로 유명한 '37signals'의 반란이었습니다. 그들은 현대 웹 개발의 표준 프레임워크인 '루비 온 레일즈(Ruby on Rails)'를 탄생시키며 실리콘밸리 개발 문화를 선도해 온 상징적인 기업입니다. 가장 트렌디해야 할 그들이 2023년, "우리는 클라우드를 떠난다"고 공개 선언하며 AWS에서 온프레미스(자체 데이터센터)로의 회귀를 감행한 사건은 IT 업계에 큰 충격을 던졌습니다.   이유는 바로 '비용 구조의 불합리성'이었습니다. 37signals는 탈(脫) 클라우드를 통해 향후 5년 동안 약 700만 달러(한화 약 97억 원)를 절감할 수 있다는 구체적이고 적나라한 계산서를 세상에 공개했습니다. 그들이 최고 사양의 델(Dell) 서버를 직접 구매하여 구축한 하드웨어 비용은 놀랍게도 AWS 1년 치 사용료에도 미치지 않았습니다. 즉, 1년도 채 되지 않아 투자 비용의 손익분기점을 넘기고, 남은 4년 이상은 고스란히 기업의 순이익으로 전환되는 구조를 증명해 보인 것입니다. 37signals의 CTO이자 공동 창업자인 데이비드 하이네마이어 핸슨은 자신의 블로그를 통해 다음과 같이 일갈하며 업계의 맹신을 꼬집었습니다. "아마존의 마진이 왜 우리 회사의 비용이 되어야 하는가? (Why should Amazon's margin be our cost?)" 그는 클라우드 벤더들이 제공하는 관리의 편의성이 터무니없이 비싼 프리미엄을 요구하고 있으며, 비즈니스가 성숙 단계에 접어든 기업에게 그 프리미엄은 더 이상 합리적인 투자가 아닌 낭비라고 지적했습니다. 하지만 단순히 비용 문제보다 기업들을 더 깊은 절망에 빠뜨리는 것은 이른바 '호텔 캘리포니아 효과(Hotel California Effect)'입니다. 1970년대 록 밴드 이글스의 명곡 가사처럼, "체크아웃은 원할 때 언제든 할 수 있지만, 결코 떠날 수는 없는(You can check out any time you like, but you can never leave)" 기형적인 구조가 클라우드 시장을 지배하고 있기 때문입니다. 클라우드 벤더들은 데이터를 넣을 때는 무료라며 레드카펫을 깔아주지만, 데이터를 뺄 때는 막대한 데이터 송신 비용을 청구합니다. 이는 일종의 '데이터 인질극'과 다름없습니다. 서비스 규모가 커지고 데이터가 쌓일수록, 다른 곳으로 이전하는 비용이 서버를 새로 짓는 비용보다 더 비싸지는 역설적인 상황이 발생합니다. 여기에 더해 벤더마다 상이하고 복잡한 요금 체계, 그리고 특정 클라우드에서만 작동하는 전용 서비스들은 기업의 기술 스택을 특정 벤더에 영구적으로 종속시키는 강력한 해자로 작동합니다. 결국 많은 기업이 탈출에 필요한 막대한 비용과 기술적 난이도에 겁을 먹고, 울며 겨자 먹기로 매달 날아오는 고액의 청구서를 묵인하고 있습니다.   3. 새로운 기폭제: AI, 그리고 멈추지 않는 GPU 전쟁?  기존의 클라우드 회의론이 단순히 '비용 효율화'라는 불씨 수준이었다면, 생성형 AI의 등장은 그 불만 더미에 기름통을 들이부은 격이 되었습니다. 바야흐로 'GPU 전쟁'의 시대, 클라우드 비용 문제는 단순한 재무적 부담을 넘어 기업의 생존 지속성을 위협하는 뇌관이 되고 있습니다. 거대 언어 모델(LLM)의 학습과 추론을 위해 필요한 GPU 자원은 그야말로 천문학적인 비용을 요구합니다. 클라우드 벤더들조차 엔비디아(NVIDIA)의 H100 같은 고성능 GPU를 확보하기 위해 전쟁을 치르고 있으며, 그 희소성에 대한 비용은 고스란히 비싼 임대료가 되어 고객사에게 전가됩니다. 이 지점에서 우리는 비즈니스의 본질을 꿰뚫는 질문을 던져야 합니다. "당신은 택시를 타고 전국 일주를 하시겠습니까?" 목적지가 가깝거나 가끔 이동해야 하는 단거리 여정(일시적인 실험이나 PoC)이라면 택시는 더할 나위 없이 훌륭한 선택입니다. 하지만 365일 24시간 쉬지 않고 고속도로를 달려야 하는 상황(지속적인 AI 학습 및 대규모 서비스 운영)이라면 이야기는 달라집니다. 택시 미터기의 요금은 순식간에 고급 세단 한 대 값을 훌쩍 넘어설 것입니다. 지금의 클라우드 GPU 임대 시장은 AI 서비스가 본궤도에 올라 트래픽이 폭발할수록, 매달 지불해야 하는 클라우드 비용은 기하급수적으로 늘어납니다. 더 뼈아픈 사실은 그렇게 막대한 비용을 지불하고도 우리 손에 남는 자산은 아무것도 없다는 점입니다. 반면, 직접 GPU 서버를 구축한다면 초기 투자비는 들지언정 그 고성능 하드웨어는 온전히 회사의 자산으로 남습니다. AI 시대는 임대와 소유의 경제학이 완전히 뒤집히는 거대한 변곡점입니다. 비용 문제만큼이나 기업들을 온프레미스로 이끄는 것은 '데이터 주권(Data Sovereignty)'과 보안의 공포입니다. AI 시대에 기업의 고유 데이터와 이를 기반으로 파인튜닝된 모델은 곧 기업의 핵심 경쟁력이자 그 누구도 넘볼 수 없는 해자입니다. 하지만 퍼블릭 클라우드라는 공용 공간에 가장 민감한 데이터를 올리고, 외부 인프라에 의존해 기업의 핵심 두뇌를 구동하는 것은 경영진에게 본능적인 불안감을 줍니다.   "우리의 데이터가 벤더의 AI 모델 학습에 은연중에 쓰이지는 않을까?", "클라우드 정책이나 보안 사고 한 번에 우리 AI 서비스가 멈추지는 않을까?"   이러한 실존적 불안과 비용의 압박은 온프레미스 GPU 팜(On-premise GPU Farm)의 화려한 부활을 이끌고 있습니다. 선도적인 기업들은 이제 물리적 보안이 보장된 자체 데이터센터나 코로케이션 시설 내에 독자적인 GPU 클러스터를 구축하고 있습니다. 이는 단순한 과거로의 회귀가 아닌, AI라는 가장 값비싼 자원을 가장 효율적이고 안전하게 통제하기 위한 더할 나위 없이 전략적이고 미래지향적인 선택입니다.   4. 기술적 배경: 마법은 더 이상 독점되지 않는다  경영진이 재무제표를 흔들며 '탈 클라우드'를 외쳐도, 키보드를 두드리는 실무 엔지니어링 조직이 반대한다면 이 거대한 이주는 불가능합니다. 그리고 과거 엔지니어들이 온프레미스를 기피하고 클라우드를 맹신했던 이유는 명확했습니다. 바로 물리 서버를 직접 관리하며 겪어야 했던 끔찍한 운영의 고통 때문입니다. 새벽에 터지는 서버 장애, 복잡한 로드 밸런싱, 데이터베이스 이중화, 트래픽에 따른 오토 스케일링... 과거에는 이 모든 것이 소위 인프라 장인들의 밤샘 노동으로 유지되던 영역이었습니다. 하지만 AWS와 같은 클라우드 벤더들은 이 복잡함을 버튼 몇 번으로 해결해 주는 마법을 부렸습니다. 기업들은 그 마법 같은 편의성을 빌려 쓰는 대가로 기꺼이 비싼 수수료를 지불해 왔습니다. 하지만 2025년 현재, 인프라 기술의 민주화 시대가 도래하며 마법이 깨졌습니다. 그 거대한 변화의 중심에는 '쿠버네티스(Kubernetes)'가 있습니다. 과거에는 수석 엔지니어 수십 명이 몇 달을 매달려야 구축할 수 있었던 고가용성 인프라 환경이, 이제는 성숙해진 오픈소스 생태계를 통해 누구나 구축 가능한 범용 기술이 되었습니다. 컨테이너 오케스트레이션의 사실상 표준이 된 쿠버네티스는 하드웨어의 복잡성을 완벽하게 추상화해 줍니다. 이제 개발자는 밑단에 깔린 인프라가 AWS인지, 구글 클라우드인지, 아니면 우리 회사 전산실 구석에 있는 베어메탈 서버인지 신경 쓸 필요가 없어졌습니다. 쿠버네티스만 깔려 있다면, 어디서든 동일한 배포 환경과 유연성을 누릴 수 있게 된 것입니다. - 여기에 프로메테우스(Prometheus)와 그라파나(Grafana) 같은 모니터링 도구, 젠킨스(Jenkins)나 아르고CD(ArgoCD) 같은 배포 자동화(CI/CD) 파이프라인, 그리고 오픈소스 데이터베이스 관리 도구들이 엔터프라이즈급으로 고도화되었습니다. 과거 클라우드 콘솔에서만 가능했던 '원클릭 편의 기능'들을 이제는 오픈소스 조합만으로도 자체 인프라에서 충분히, 훨씬 저렴하게 구현할 수 있습니다. 37signals가 과감하게 탈 클라우드를 감행할 수 있었던 자신감 또한 "최신 오픈소스 도구들을 활용하면, 소수의 정예 멤버로도 대규모 트래픽을 충분히 감당할 수 있다"는 기술적 확신에서 나왔습니다. 물리적인 하드웨어 교체나 전력 관리 같은 물리적 노동은 여전히 존재합니다. 하지만 소프트웨어 기술 장벽이 획기적으로 낮아진 지금, 클라우드 벤더에게 지불하던 그 막대한 편의성 프리미엄은 더 이상 정당화되기 어렵습니다. 기술은 독점되지 않고 널리 퍼져나갔으며 이는 기업들이 잃어버렸던 인프라의 통제권을 다시 손에 쥘 수 있는 가장 강력한 무기가 되고 있습니다. 이제 클라우드 네이티브(Cloud Native) 기술을 구현하기 위해, 반드시 퍼블릭 클라우드 장소에 있을 필요는 없습니다.   5. 핀옵스(FinOps)의 역설: 엔지니어는 코드를 짜야 한다  우리가 클라우드에 지불하는 비용에는 단순히 서버 사용료만 포함된 것이 아닙니다. 눈에 보이지 않는 더 큰 비용이 숨어 있습니다. 클라우드 도입 초기에 우리는 "인프라 관리의 번거로움에서 해방되어 서비스 개발에만 집중하겠다"고 다짐했습니다. 하지만 지금의 현실에서는 복잡해도 너무 복잡해진 클라우드 요금 체계를 이해하고 방어하기 위해, '핀옵스(FinOps)'라는 거창한 이름의 전담 조직을 신설하거나 고액 연봉을 받는 시니어 엔지니어를 청구서 분석에 투입하고 있습니다. 혁신적인 기능을 개발해야 할 핵심 인재들이 AWS의 비용 절감 옵션이나 스팟 인스턴스 전략을 짜느라 엑셀 표와 씨름하고 있는 이 상황은 명백한 아이러니입니다. 클라우드 벤더가 만든 의도된 복잡성을 해결하기 위해 우리 회사의 귀한 인적 자원이 소모되고 있는 것입니다. 온프레미스의 비용 구조는 지루할 정도로 단순하고 예측 가능합니다. 하드웨어 구매 비용, 상면 비용, 전력비, 그리고 인건비. 이것이 전부입니다. 다음 달 청구서에 '0'이 하나 더 붙을까 전전긍긍할 필요가 없으며, CFO는 확정된 예산 안에서 안정적으로 자금을 운용할 수 있습니다. 비즈니스에서 불확실성은 가장 큰 리스크입니다. 역설적이게도 한때 유연함의 상징이었던 클라우드는 이제 변동성이 큰 비용 리스크가 되었고, 딱딱하다고 여겨졌던 온프레미스는 재무적 예측 가능성을 제공하는 안정적인 토대가 되었습니다.    6. 성능의 역설 : 분산의 환상과 단일의 강력함  우리가 클라우드에 갇혀 놓치고 있는 또 하나의 진실은 바로 성능과 단순함입니다. 지난 수년간 클라우드 업계는 "넷플릭스처럼 해야 한다"며 모든 시스템을 잘게 쪼개는 마이크로서비스 아키텍처를 강요하다시피 했습니다. 작은 서비스들이 네트워크를 통해 통신하는 이 복잡한 구조는 구글이나 넷플릭스 같은 '초거대 기업'에게는 필수였을지 모르지만, 대다수의 기업에게는 잡아야 할 벼룩에 비해 너무 큰 망치였습니다. 클라우드 환경에서 서비스 간 통신이 늘어날수록 지연 시간은 필연적으로 증가합니다. 하지만 우리는 "확장성을 위한다"는 명분 아래 느려진 속도를 용인해 왔습니다. 반면, 최신 온프레미스 서버의 스펙은 경이로울 정도로 진화했습니다. 최신 NVMe SSD와 128 코어 CPU, 수 테라바이트의 메모리를 탑재한 몬스터 서버 한 대는 클라우드에서 잘게 쪼개진 인스턴스 수십 대보다 훨씬 더 빠른 처리 속도를 자랑합니다. 네트워크를 타고 데이터를 주고받을 필요 없이, 메모리 내부에서 모든 처리가 순식간에 끝나기 때문입니다. 스택오버플로우(Stack Overflow) 같은 전 세계적인 트래픽을 처리하는 사이트조차 소수의 거대한 온프레미스 서버로 운영된다는 사실을 알고 계신가요? 그들은 "하드웨어가 저렴하다면, 복잡한 분산 시스템을 만드는 것보다 그냥 더 좋은 서버를 사서 꽂는 것이 훨씬 경제적이고 빠르다"는 진리를 알고 있습니다. 고성능 하드웨어는 단순히 비용을 아끼는 것을 넘어, 고객에게 더 빠른 반응 속도를 제공하고 엔지니어들에게는 유지보수의 고통을 덜어주는 기술적 쾌거가 될 것입니다. 때로는 무식할 정도로 강력한 하드웨어 한 대가, 수백 명의 엔지니어가 짠 복잡한 클라우드 아키텍처를 이길 수 있습니다.   7. 또 다른 뇌관: SaaS라는 이름의 보이지 않는 빙산  우리가 받아보는 청구서의 맨 윗줄에는 AWS나 구글 클라우드의 인프라 비용이 적혀 있습니다. 하지만 시선을 조금만 아래로 내리면, 인프라 비용만큼이나 거대해진 또 다른 뇌관인 클라우드 생태계에 기생하는 상용 SaaS의 늪을 만나게 됩니다. 클라우드 퍼스트 전략은 필연적으로 "직접 구축하지 말고 사서 쓰자"는 문화를 만들고 있습니다. 로그 수집을 위해 데이터독(Datadog)을 쓰고, 데이터 웨어하우스를 위해 스노우플레이크(Snowflake)를 씁니다. 클릭 몇 번으로 연동되는 이 편리함 때문에 트래픽이 늘어날 때마다 이들 SaaS 비용이 인프라 비용을 추월하는 기현상을 만들어냅니다. 업계에서는 "AWS 비용 줄이려다 데이터독 요금 폭탄 맞았다"는 이야기가 심심찮게 들려옵니다. 탈(脫) 클라우드와 온프레미스 회귀가 갖는 진짜 의미는 단순히 서버를 사는 것이 아닌, 편리함이라는 명목하에 외주화했던 핵심 기술들을 오픈소스를 통해 내재화하는 과정입니다. 상용 모니터링 툴 대신 프로메테우스와 그라파나를 구축하고 비싼 관리형 데이터베이스 대신 자체적인 PostgreSQL 클러스터를 운영하는 것은 단순히 비용을 10분의 1로 줄이는 것을 넘어, 우리 엔지니어링 팀이 남의 도구에 의존하지 않고 시스템의 밑바닥까지 이해하고 통제할 수 있는 기술력을 기르는 기회가 될 수 있습니다.    8. 대안 제시: 하이브리드 2.0과 스마트 클라우드 전략  그렇다면 우리는 모든 서버를 뜯어서 다시 사내 전산실로 가져오는 극단적 회귀를 선택해야 할까요? 아닙니다. 우리가 거부해야 할 것은 '무조건적인 All-in Cloud'라는 도그마이지, 클라우드 기술 자체가 아닙니다. 여기서 우리는 과거의 관성을 깬 '하이브리드 2.0'이라는 새로운 패러다임을 주목해야 합니다. 과거의 하이브리드 클라우드(1.0)는 퍼블릭 클라우드로 완전히 넘어가기 전, 기술적 부채나 보안 규제 때문에 어쩔 수 없이 머무르는 불편한 과도기로 인식되었습니다. 즉, 언젠가는 탈출해야 할 불완전한 단계였습니다. 하지만 지금 정의하는 하이브리드 2.0은 다릅니다. 이것은 어쩔 수 없는 선택이 아니라, 철저한 비용 편익 분석을 통해 설계된 전략적 최적의 상태라고 볼 수 있습니다. 이 최적화를 달성하기 위해서는 '스마트 클라우드’, 즉 워크로드의 성격에 따른 냉철한 이원화 전략이 필수적입니다. 그 판단의 기준은 바로 변동성입니다. 퍼블릭 클라우드의 영역 트래픽이 언제 폭주할지 모르는 이벤트성 서비스, 시장 반응을 살피기 위한 베타 테스트, 빠르게 치고 빠져야 하는 실험적인 기능(PoC)들은 여전히 퍼블릭 클라우드가 정답입니다. 클라우드의 무한한 탄력성은 예측 불가능한 상황에서 리스크를 헤징하는 최고의 보험이라고 할 수 있습니다.   온프레미스/코로케이션의 영역 24시간 365일 일정하게 돌아가는 백엔드 서비스, 코어 데이터베이스, 그리고 막대한 연산 자원을 지속적으로 소모하는 대규모 AI 학습 모델은 과감하게 송환해야 합니다. 예측 가능한 기저 부하를 클라우드에 두는 것은 1년 내내 거주할 집을 비워두고 비싼 일일 숙박비를 내며 호텔 장기 투숙을 하는 것과 경제적으로 다를 바 없습니다.   이 전략을 실행하기 위해 리더십의 KPI 또한 재정의되어야 합니다. C-Level 임원들은 더 이상 "클라우드 전환율"을 혁신의 지표로 삼아서는 안 됩니다. 대신 워크로드당 단위 비용을 핵심 지표로 삼아야 합니다. "이 트래픽을 처리하는 데 드는 비용이 어디가 더 저렴한가?"를 끊임없이 묻고, 워크로드를 유연하게 배치하는 능력이야말로 하이브리드 2.0 전략의 핵심입니다.   9. 결론: 도구는 도구일 뿐, 종교가 아니다  긴 이야기를 돌아왔지만, 오해하지 말아야 할 것은 '클라우드 무용론'을 주장하는 것이 아닙니다. 클라우드는 인류가 개발한 가장 강력하고 유연한 IT 인프라 도구임에 틀림없습니다. 다만 문제는 우리가 이 도구를 비즈니스의 목적을 달성하기 위한 수단이 아닌, 반드시 따라야 할 종교처럼 맹신해 왔다는 데 있습니다. 망치만 들고 있으면 세상 모든 문제가 못으로 보이듯, '클라우드 퍼스트'라는 안경을 쓰고 있으면 비용 효율적인 온프레미스 솔루션조차 '구식 기술'로 치부하게 됩니다. 하지만 진정한 기술적 성숙함은 유행을 쫓는 것이 아니라, 현재 우리 비즈니스의 상황에 가장 적합한 도구를 냉철하게 선택하는 데서 옵니다. 비즈니스의 성숙도에 따라 인프라 전략은 유연하게 변해야 합니다. 속도가 생명인 초기 스타트업에게 클라우드는 여전히 정답이지만, 규모의 경제를 실현해야 하는 성숙한 기업에게 무조건적인 클라우드 잔류는 독이 될 수 있습니다. 이제 우리는 기술적 허영심을 버리고 숫자를 직시해야 합니다. 지난 10년이 아키텍처의 우아함을 추구했던 ‘클라우드 네이티브’의 시대였다면, 앞으로의 10년은 실질적인 수익성을 증명해야 하는 ‘마진 네이티브’의 시대가 될 것입니다. 남들이 다 간다고 해서 불안해하며 따라가던 FOMO(Fear Of Missing Out)의 시대는 지났습니다. 이제는 남들의 시선이 아닌, 우리 회사의 재무제표와 워크로드를 들여다보십시오. 그곳에 진짜 정답이 숨어 있을 것입니다.     참 고 문 헌 David Heinemeier Hansson (2022.10.19)."Why we're leaving the cloud" David Heinemeier Hansson (2023.01.12)."We stand to save $7m over five years from our cloud exit” 37signals (Fernando, 2023.01.11)."The hardware we need for our cloud exit" Sarah Wang & Martin Casado (2021.05.27)."The Cost of Cloud, a Trillion Dollar Paradox" Matthew Prince & Nitin Rao (2021.07.23)."AWS’s Egregious Egress" Nick Craver (2016.02.17)."Stack Overflow: The Architecture - 2016 Edition" FinOps Foundation."What is FinOps?" 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『클라우드 퍼스트 대탈출: 우리는 왜 다시 서버를 사들이는가』은 SaaS 전환지원센터에서 파프리카데이터랩 김유빈 대표에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-12-08

SaaS Platform의 미래: 최신 트렌드와 전망

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     1. 서론 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 소프트웨어 산업은 근본적인 변화를 경험하고 있다. 특히 SaaS(Software as a Service)는 사용자 애플리케이션 전달의 주요 패러다임으로 자리잡았으며, 기업들은 핵심 운영을 위해 점점 더 SaaS 솔루션에 의존하고 있다. 전통적인 온프레미스 소프트웨어 설치 방식에서 벗어나, SaaS는 인터넷을 통해 호스팅되고 제공되는 애플리케이션 서비스 모델을 중심으로 발전해왔다. 본 고에서는 SaaS 플랫폼의 현재 상태를 종합적으로 검토하고, 이러한 플랫폼의 발전을 형성할 미래 동향을 기술하기로 한다. 기술적, 비즈니스적, 사회적 관점에서 다양한 연구를 분석하여 SaaS의 미래 방향과 그것이 기술 생태계에 미치는 영향을 포괄적으로 분석하는데 주요 주제로는 채택 장벽, 보안 문제, 성능 향상, 인공지능 통합, 환경 영향 등에 대하여 기술하기로 한다.     2. SaaS의 현재 상태와 영향 2-1. 비즈니스 효율성과 디지털 전환 SaaS는 많은 기업의 디지털 전환 이니셔티브에서 중요한 구성 요소로 부상했는데 SaaS 도입은 조직의 워크플로우를 더욱 효율적으로 만들고, 운영 비용을 절감하며, 확장성을 개선하는 것으로 나타났다. 산업 리더들은 SaaS가 빠른 혁신을 촉진하고 기업이 빠르게 변화하는 산업에서 경쟁력을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지를 파악하고 있는데 SaaS 솔루션은 조직 내에서 민첩성을 촉진하고 지속적인 개선 문화를 조성하는 데 중요한 역할을 하고 있다.   2-2. 중소기업(SME)의 채택? 대기업이 SaaS를 빠르게 채택한 반면, 중소기업에서의 SaaS 채택은 다소 복잡하다. SME의 SaaS 채택 장벽과 촉진 요인을 살펴보면 다음과 같은데 먼저 주요 장애물로는 다음과 같은 요인이 있다.   제한된 기술 지식 데이터 보안 및 프라이버시 우려 기존 시스템과의 통합 문제 과도한 초기 설치 및 교육 비용에 대한 인식   그러나 이러한 장애요인 이외에 채택을 촉진하는 여러 요인을 확인되는데 주요 요인은 다음과 같다.   SaaS 솔루션의 확장성과 유연성 내부 IT 인프라에 대한 낮은 요구사항 이전에는 접근할 수 없었던 엔터프라이즈급 소프트웨어에 대한 접근성   공급업체가 이러한 장애물을 해결하고 이점을 강조함에 따라 SME들이 향후 몇 년 동안 SaaS 솔루션 채택을 가속화할 될 것으로 예측된다.   2-3. 시장 성장 전망 SaaS 시장은 지속적인 성장세를 보이고 있다. 다양한 산업 분야에서 디지털 전환이 가속화되면서, SaaS 솔루션에 대한 수요는 꾸준히 증가하고 있다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 원격 근무와 클라우드 기반 협업의 필요성이 증가하면서 SaaS 플랫폼의 중요성은 더욱 부각되었으며 이를 계기로 SaaS 플랫폼이 필요성과 활용성이 더욱 확대되고 있다.     3. 보안 및 프라이버시 과제 3-1. SaaS 애플리케이션의 보안 문제 SaaS 시스템이 점점 더 많은 민감한 데이터를 처리함에 따라 보안 및 프라이버시 문제가 연구와 산업 논의의 초점이 되고 있다. SaaS 애플리케이션의 보안 문제에 대한 포괄적인 분석 결과로 다음과 같은 주요 우려 사항이 존재한다.   무단 접근 및 데이터 유출 내부 위협 지역별 데이터 보호 규정 준수 공급업체와 사용자 간의 공유 책임 모델에 대한 혼란   기술적 조치, 사용자 교육, 그리고 SaaS 제공업체와 고객 간의 책임에 대한 명확한 커뮤니케이션을 포함하는 보안에 대한 전체론적 접근이 필요하다.   3-2. 데이터프라이버시 우려 SaaS 애플리케이션의 데이터 프라이버시 문제가 존재하는데 소비자들이 SaaS 회사가 데이터를 수집, 저장, 사용하는 방식에 대해 점점 더 의식하고 있는데 주요 발견사항은 다음과 같다. 데이터 처리 절차에 대한 투명성 요구 증가 데이터 공유 및 사용에 대한 엄격한 제어에 대한 욕구 증가 GDPR 및 CCPA와 같은 규정 준수가 SaaS 공급업체의 중요한 차별화 요소가 됨   주요 발견사항의 시사점은 미래의 SaaS 플랫폼은 사후 대응이 아닌 처음부터 강력한 데이터 보호 조치를 통합하여 설계 단계에서 프라이버시를 우선시해야 하는 것이 필요함을 보여주고 있다.   3-3. 보안 강화 전략 미래의 SaaS 플랫폼은 다층적 보안 접근 방식을 채택해야 한다. 여기에는 다음이 포함된다. 제로 트러스트 아키텍처 구현 엔드투엔드 암호화 강화 다중 인증(MFA) 의무화 정기적인 보안 감사 및 취약점 평가 AI 기반 위협 탐지 및 대응 시스템     4. 성능 최적화와 확장성 4-1. 성능 최적화 전략? SaaS 플랫폼이 점점 더 많은 사용자 기반을 서비스함에 따라 확장성과 성능 최적화가 중요한 관심 분야가 되었다. SaaS 시스템의 성능 최적화 기술의 트렌드를 분석하면 다음과 같은 핵심 전략이 도출된다.   - 마이크로서비스 아키텍처: 증가된 확장성과 모듈성을 위해 마이크로서비스 설계를 채택하는 것이 중요하다. 이를 통해 각 서비스를 독립적으로 확장하고 업데이트할 수 있다. - 엣지 컴퓨팅: 지리적으로 분산된 사용자에 대한 지연 시간을 줄이기 위해 엣지 컴퓨팅을 활용한다. 이는 데이터 처리를 사용자에게 더 가까운 위치로 이동시켜 응답 시간을 개선한다. - 동적 리소스 할당: 실제 사용 패턴에 따라 리소스를 유연하게 할당하여 효율성을 극대화한다. - 캐싱 기술: 데이터베이스 쿼리를 줄이고 응답 시간을 단축하기 위한 캐싱 기술을 구현한다.   SaaS 플랫폼이 계속 복잡성을 증가시킴에 따라 이러한 전략의 조합을 채택하는 것이 성능을 유지하고 개선하는 데 중요함을 보여준다.   4-2. 클라우드 네이티브 아키텍처와 확장성 클라우드 네이티브 아키텍처가 SaaS 제품의 확장성에 미치는 영향에 대한 실증적 조사결과는 컨테이너화 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 클라우드 네이티브 기술이 SaaS 시스템의 신속하고 효과적인 확장 능력을 크게 향상시킨다는 것을 보여준다. 클라우드 네이티브 원칙을 기반으로 구축된 SaaS 제품이 기존 제품보다 갑작스러운 사용자 수요 급증을 더 효과적으로 처리할 수 있으며 SaaS의 미래는 클라우드 네이티브 기술과 본질적으로 연결되어 전례 없는 수준의 확장성과 리소스 효율성을 가능하게 할 것이라고 예측하고 있다.   4-3. 성능 모니터링과 최적화 지속적인 성능 모니터링과 최적화는 SaaS 플랫폼의 성공에 필수적이다. 실시간 성능 메트릭 추적, 자동화된 알림 시스템, 그리고 예측 분석을 통한 사전 예방적 문제 해결이 중요하다.     5. 인공지능과 사용자 경험 5-1. AI 향상된 사용자 경험 SaaS 플랫폼에서의 인공지능(AI) 통합은 사용자 경험을 혁신하고 새로운 가능성을 열어주고 있다. SaaS 플랫폼이 사용자 경험을 향상시키기 위해 AI를 어떻게 활용하고 있는지를 살펴보면 다음과 같은 내용이 도출된다.   - 개인화된 사용자 인터페이스: 개별 사용자의 선호도와 사용 습관에 맞춤화된 인터페이스를 제공한다. - 예측 분석: 고객의 요구를 예측하고 사전에 솔루션을 제공하는 예측 분석을 활용한다. - 자연어 처리: 향상된 검색 및 탐색을 위한 자연어 처리 기술을 적용한다. - 자동화된 고객 서비스: 가상 비서와 고급 챗봇을 통한 자동화된 고객 서비스를 제공한다.   AI는 미래 SaaS 플랫폼의 주요 차별화 요소가 될 것이며, AI 기능을 효과적으로 활용하는 플랫폼이 상당한 경쟁 우위를 얻게 될 것으로 예측된다.   5-2. 사용자 참여 전략 성공적인 SaaS 채택을 위한 사용자 참여 전략을 살펴보면 AI 기반 통찰력과 인간 중심 설계 원칙을 결합하는 것의 중요한데 주요 권장사항은 다음과 같다.   일관된 플랫폼 사용을 촉진하기 위한 게이미피케이션 요소 통합 사용자의 목표와 역할에 따른 개인화된 온보딩 경험 제공 AI를 사용하여 이탈 위험이 있는 사용자를 식별하고 재참여 유도 지속적인 사용자 피드백 수집 및 반영을 통한 플랫폼 개선   깊이 있는 참여와 개인화된 경험을 창출하기 위해 AI 기반 통찰력과 인간 중심 설계를 원활하게 통합해야 하는 것이 중요하다.   5-3. AI의 미래 응용 향후 SaaS 플랫폼에서 AI는 다음과 같은 방식으로 더욱 발전할 것으로 예상된다.   생성형 AI를 활용한 콘텐츠 생성 자동화 컴퓨터 비전을 통한 문서 및 이미지 분석 감정 분석을 통한 고객 만족도 실시간 모니터링 머신러닝 기반 이상 징후 탐지     6. 지속가능성과 환경 영향 6-1. SaaS의 환경 영향 환경 문제에 대한 관심이 증가함에 따라 SaaS 솔루션의 지속가능성은 점점 더 중요한 요소가 되고 있다. 기업 환경에서 SaaS 솔루션의 환경 영향을 평가하는 연구로 SaaS 솔루션의 탄소 발자국을 전통적인 온프레미스 애플리케이션과 비교해보면 다음과 같은 주요 발견사항이 도출된다.   - 에너지 사용 감소: SaaS 솔루션은 통합 리소스와 최적화된 데이터 센터로 인해 전체 에너지 사용량이 감소했다. - 전자 폐기물 감소: SaaS로의 전환은 하드웨어 수리 및 업그레이드로 인한 전자 폐기물을 줄였다. - 데이터 전송의 영향: 그러나 일부 경우 증가된 데이터 전송 및 저장으로 인해 이러한 이점이 부분적으로 상쇄되었다.   SaaS가 소프트웨어 사용의 환경 영향을 줄일 수 있는 상당한 잠재력을 제공하지만, 공급업체는 이러한 이점을 극대화하기 위해 에너지 효율적인 관행과 재생 에너지원을 우선시해야 한다.   6-2. 미래 지속가능성 트렌드 최근의 산업 트렌드는 SaaS 지속가능성의 여러 발전을 시사한다.   SaaS 사용의 환경 영향 공개에 대한 투명성 증가 SaaS 플랫폼 대시보드에 지속가능성 메트릭 포함 에너지 소비를 최소화하기 위한 AI 기반 최적화 방법 개발 공통 지속가능성 목표를 달성하기 위한 SaaS 제공업체와 고객 간의 협력   6-3. 그린 SaaS의 실천 방안 지속가능한 SaaS 운영을 위한 구체적인 실천 방안은 다음과 같다.   재생 가능 에너지로 운영되는 데이터 센터 선택 탄소 중립 인증 획득 에너지 효율적인 코딩 관행 채택 사용자에게 환경 영향 대시보드 제공 순환 경제 원칙을 소프트웨어 개발에 적용     7. 원격 근무와 협업에서의 역할 7-1. 원격 협업 강화 전 세계적인 원격 근무 추세는 분산된 팀 간의 효과적인 협업을 촉진하는 데 있어 SaaS의 중요성을 부각시켰다. SaaS 솔루션이 원격 팀 협업에 미치는 영향을 다음과 같다.   - 프로젝트 관리 도구: SaaS 기반 커뮤니케이션 및 프로젝트 관리 도구가 팀 간 협업을 크게 향상시켰다. - 문서 협업: 클라우드 기반 문서 협업은 생산성을 높이고 버전 관리 문제를 최소화했다. - 가상 회의: 비디오 회의 및 가상 화이트보드 SaaS 솔루션이 창의성과 팀 결속력을 유지하는 데 기여했다.   SaaS 플랫폼이 물리적 위치에 관계없이 원활한 협업을 가능하게 하면서 업무의 미래를 형성하는 데 점점 더 중심적인 역할을 하고 있음을 보여준다.   7-2. 원격 근무 SaaS의 미래 트렌드 최근 연구와 시장 발전을 기반으로 원격 근무를 위한 SaaS 솔루션의 여러 트렌드를 예측할 수 있다.   - 통합된 디지털 작업공간: 다양한 SaaS 제품 간의 향상된 상호 운용성을 통해 포괄적인 디지털 작업공간을 구축한다. - 강화된 보안: 원격 팀이 직면한 특정 문제를 처리하기 위한 개선된 보안 기능을 제공한다. - AI 기반 생산성 도우미: 작업 관리와 일과 삶의 균형을 지원하는 AI 기반 생산성 도우미를 통합한다. - 증강 및 가상 현실: 원격 협업 경험을 향상시키기 위한 AR 및 VR 기술을 통합하고 이는 메타버스와도 통합된다.   7-3. 하이브리드 근무 모델 지원 미래의 SaaS 플랫폼은 하이브리드 근무 모델을 효과적으로 지원해야 한다. 이는 사무실과 원격 근무자 간의 원활한 전환, 비동기 협업 도구, 그리고 유연한 작업 스케줄링 기능을 포함한다.     8. 신흥 기술과 미래 트렌드 8-1. 엣지 컴퓨팅과 5G 통합 PSD Group의 분석은 SaaS 전달에서 엣지 컴퓨팅과 5G 통합의 중요성이 증가하고 있음을 강조한다. "엣지 컴퓨팅 기능과 SaaS 솔루션의 결합은 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 실시간 처리와 향상된 사용자 경험을 가능하게 할 것"이라고 PSD Group은 주장한다. 5G 네트워크의 확산은 다음과 같은 이점을 제공한다.   초저지연 통신 대규모 IoT 장치 연결 향상된 모바일 SaaS 경험 실시간 데이터 처리 및 분석   8-2. 마이크로 SaaS 솔루션 마이크로 SaaS 솔루션은 다음과 같은 발견점을 도출한다.   - 마이크로-SaaS의 성장: 특정 니치 시장을 목표로 하는 마이크로-SaaS 솔루션의 성장이 가속화되고 있다. 이러한 솔루션은 매우 전문화된 기능을 제공하며, 소규모 개발 팀이나 개인 개발자가 운영할 수 있다. - 음성 지원 인터페이스: SaaS 애플리케이션에서 음성 지원 인터페이스의 채택이 증가하고 있다. 이는 핸즈프리 작업과 접근성을 향상시킨다. - 모바일 우선 개발: 모바일 우선 SaaS 개발에 대한 강조가 증가하고 있다. 모바일 장치를 통한 SaaS 접근이 계속 증가함에 따라 이는 필수적이다.   8-3. 블록체인 기술 통합 블록체인 기술의 통합은 보안과 투명성을 향상시키는 잠재력을 가지고 있다. 주요 응용 분야는 다음과 같다.   분산형 신원 관리 스마트 계약을 통한 자동화된 라이선스 관리 불변의 감사 추적 안전한 데이터 공유 및 거래   8-4. 확장 현실(XR) 기술 블록체인 기술의 통합은 보안과 투명성을 향상시키는 잠재력을 가지고 있다. 주요 응용 분야는 다음과 같다.   분산형 신원 관리 스마트 계약을 통한 자동화된 라이선스 관리 불변의 감사 추적 안전한 데이터 공유 및 거래     9. 산업별 특화 솔루션 9-1. 버티컬 SaaS의 부상 Data Science Society는 산업별 플랫폼이 더욱 보편화될 것이라고 예측하는 버티컬 SaaS 솔루션의 중요성 증가를 강조한다. 기업들이 더욱 전문화된 솔루션을 찾음에 따라 이러한 추세가 가속화되고 있다. "버티컬 SaaS 제공업체는 깊은 산업 전문 지식과 맞춤형 기능을 결합하여 더 큰 시장 점유율을 확보할 것"이라고 Data Science Society의 연구는 시사한다.   9-2. 주요 산업별 SaaS 트렌드 - 의료 산업: 원격 의료 플랫폼 전자 건강 기록(EHR) 시스템 AI 기반 진단 도구 환자 참여 플랫폼 - 금융 서비스: 디지털 뱅킹 플랫폼 규제 준수 관리 시스템 위험 평가 및 관리 도구 블록체인 기반 거래 플랫폼 - 교육 분야: 학습 관리 시스템(LMS) 가상 교실 플랫폼 적응형 학습 기술 학생 성과 분석 도구 - 제조업: 공급망 관리 시스템 IoT 기반 자산 추적 예측 유지보수 플랫폼 품질 관리 시스템   9-3. 산업 특화의 이점 버티컬 SaaS는 다음과 같은 이점을 제공한다.   산업별 규정 및 표준에 대한 내장된 준수 특화된 워크플로우 및 프로세스 산업 전문가에 의한 지속적인 개선 더 빠른 구현 및 채택     10. 결론 및 향후 전망 SaaS 플랫폼의 미래를 전망할 때, 여러 주요 이슈가 부각된다.   - AI 통합의 심화: AI는 SaaS 플랫폼에 철저히 통합되어 사용자 경험을 향상시키고, 성능을 개선하며, 새로운 기능을 가능하게 할 것이다. 특히 AI는 미래 SaaS 플랫폼의 핵심 차별화 요소가 될 것이다. - 강화된 보안과 프라이버시: 증가하는 사용자 요구와 법적 요구사항을 충족하기 위해 미래의 SaaS 플랫폼은 강력한 보안 프로토콜과 투명한 프라이버시 정책을 최우선으로 해야 한다. 이것이 단순한 선택이 아닌 필수사항임을 강조한다. - 확장성과 성능: 클라우드 네이티브 아키텍처와 고급 최적화 기술을 통해 SaaS 시스템은 효율적으로 확장하고 높은 성능 수준을 유지할 수 있을 것이며 클라우드 네이티브 접근 방식이 매우 중요하다. . - 지속가능성 초점: 환경 문제가 SaaS 개발 및 배포에서 더욱 중요해질 것이며, 에너지 효율성과 환경 투명성에 대한 강조가 증가할 것이다. - 원격 근무 지원: SaaS는 원격 팀의 요구를 충족하기 위해 계속 발전하며, 원활한 커뮤니케이션과 가상 존재에 중점을 둘 것이다.   10-1. 기업을 위한 전략적 권장사항 SaaS의 미래를 준비하기 위해 기업은 다음과 같은 전략을 고려해야 한다.   - 디지털 전환 가속화: SaaS 솔루션을 핵심 비즈니스 전략에 통합 레거시 시스템에서 클라우드 기반 솔루션으로의 단계적 마이그레이션 직원들의 디지털 리터러시 향상을 위한 지속적인 교육 - 보안 우선 접근: 포괄적인 보안 프레임워크 구축 정기적인 보안 감사 및 취약점 평가 실시 직원들에게 보안 모범 사례 교육 데이터 거버넌스 정책 수립 및 시행 - 데이터 기반 의사결정: SaaS 플랫폼의 분석 기능 활용 실시간 비즈니스 인텔리전스 구축 예측 분석을 통한 사전 예방적 의사결정 - 파트너십 전략: 신뢰할 수 있는 SaaS 공급업체와의 장기적 파트너십 구축 다중 공급업체 전략을 통한 위험 분산 업계 표준 및 모범 사례 공유에 참여   10-2. SaaS 제공업체를 위한 고려사항 SaaS 제공업체는 경쟁 시장에서 성공하기 위해 다음을 고려해야 한다.   - 고객 중심 혁신: 지속적인 고객 피드백 수집 및 반영 사용자 경험에 대한 지속적인 개선 고객 성공을 위한 전담 팀 운영 - 기술 투자: AI 및 머신러닝 기능에 대한 투자 확대 최신 보안 기술 및 프로토콜 채택 클라우드 네이티브 아키텍처로의 전환 - 시장 차별화: 특정 산업 또는 니치 시장에 대한 전문화 독특한 가치 제안 개발 생태계 및 통합 파트너십 구축 - 지속가능성 리더십: 탄소 중립 운영 달성 재생 가능 에너지 사용 확대 환경 영향에 대한 투명한 보고   10-3. 중소기업을 위한 기회 장벽이 제거됨에 따라 중소기업의 SaaS 채택이 증가할 것으로 예상된다. 이는 다음과 같은 기회를 창출한다.   - 경쟁력 향상: 엔터프라이즈급 도구에 대한 접근성 확대 낮은 초기 투자로 고급 기술 활용 대기업과 동등한 기술 인프라 구축 - 운영 효율성: 자동화를 통한 인건비 절감 확장 가능한 인프라로 성장 지원 IT 관리 부담 감소 - 혁신 가속화: 빠른 실험 및 반복 새로운 비즈니스 모델 탐색 글로벌 시장 진출 용이성   10-4. 기술 발전의 영향 향후 5-10년 동안 다음과 같은 기술 발전이 SaaS 환경을 재편할 것으로 예상된다.   - 양자 컴퓨팅: 복잡한 계산 및 최적화 문제 해결 새로운 암호화 방법 개발 대규모 데이터 분석 능력 향상 - 6G 네트워크: 더욱 빠르고 안정적인 연결성 실시간 홀로그래픽 통신 대규모 IoT 생태계 지원 - 고급 AI 모델: 범용 인공지능(AGI)을 향한 진전 더욱 정교한 자연어 이해 자율적인 시스템 관리 및 최적화 - 뉴로모픽 컴퓨팅: 에너지 효율적인 AI 처리 실시간 학습 및 적응 엣지 장치에서의 고급 AI   10-5. 규제 및 정책 환경 SaaS의 미래는 진화하는 규제 환경에 의해 형성될 것이다:   - 데이터 주권: 국가별 데이터 저장 요구사항 증가 국경 간 데이터 전송에 대한 엄격한 규제 지역별 데이터 센터 구축 필요성 - AI 규제: AI 시스템의 투명성 및 설명 가능성 요구 알고리즘 편향 방지 의무 AI 윤리 가이드라인 준수 - 경쟁 정책: 플랫폼 상호운용성 요구사항 공정한 경쟁 촉진을 위한 규제 데이터 이동성 권리 강화   10-6. 사회적 영향 SaaS의 발전은 사회에 광범위한 영향을 미칠 것이다.   - 일의 미래: 원격 및 하이브리드 근무 모델의 정착 글로벌 인재 풀에 대한 접근성 향상 일과 삶의 경계 재정의 - 디지털 격차: 기술 접근성 향상을 통한 격차 해소 교육 및 훈련 기회 확대 그러나 새로운 형태의 불평등 발생 가능성 - 프라이버시 의식: 개인 데이터에 대한 통제권 증가 요구 프라이버시 보호 기술의 발전 데이터 윤리에 대한 사회적 논의 활성화   SaaS 플랫폼의 미래는 지속적인 혁신과 적응의 여정이다. 이러한 플랫폼이 비즈니스 프로세스와 개인 생산성에 더욱 통합됨에 따라, 그 발전은 우리가 일하고, 소통하고, 기술과 상호작용하는 방식에 광범위한 영향을 미칠 것이다. 성공적인 미래를 위해서는 다음이 필수적이다.   - 지속적인 학습: 기술 환경의 급속한 변화에 발맞추기 위해 조직과 개인은 지속적으로 학습하고 적응해야 한다. - 협력적 접근: SaaS 생태계의 모든 이해관계자?제공업체, 고객, 규제 기관, 연구자?는 협력하여 책임감 있고 지속 가능한 발전을 보장해야 한다. - 윤리적 고려: 기술 발전을 추구하면서도 프라이버시, 보안, 공정성, 접근성과 같은 윤리적 원칙을 우선시해야 한다. - 사용자 중심 설계: 궁극적으로 SaaS 플랫폼의 성공은 사용자의 요구를 얼마나 잘 충족하는지에 달려 있다. 사용자 경험에 대한 지속적인 초점이 필수적이다.   SaaS 산업은 디지털 경제의 중추로서 계속 성장하고 진화할 것이다. 빠르게 변화하는 클라우드 기반 소프트웨어 생태계를 탐색하는 데 있어 이러한 발전을 최신 상태로 유지하는 것은 기업, 개발자, 사용자 모두에게 매우 중요할 것이다.     참 고 문 헌 Brown, T., & Green, M. (2023). Leveraging AI within SaaS platforms for enhanced user experience: A review of current practices and future trends. Artificial Intelligence Review, 56(1), 1-20. Chen, L., & Wang, T. (2023). Adoption of SaaS solutions in small and medium enterprises: Barriers and facilitators. International Journal of Information Management, 65, 102473. Custify. (2024). The future of SaaS: Top trends and predictions in 2024 and beyond. Data Science Society. (n.d.). Future of SaaS. Davis, K., & Roberts, L. (2023). Understanding data privacy concerns in SaaS applications: Implications for developers and users alike. Computers & Security, 115, 102611. Ghosh, S., & Chatterjee, S. (2023). Analyzing the impact of SaaS on business efficiency: A case study approach. International Journal of Cloud Computing and Services Science, 12(2), 45-57. Kumar, A., & Singh, R. (2023). The role of SaaS in digital transformation: Insights from industry leaders. Journal of Business Research, 151, 123-134. Lee, J., & Kim, H. (2023). Performance optimization strategies for SaaS platforms: A systematic literature review. Software: Practice and Experience, 53(4), 789-804. Mansuri, A. M., & Rathore, P. S. (2014). Cloud computing: A new era in the field of information technology applications and its services. American Journal of Information Systems, 2(1), 1-5. Martinez, J., & Lopez, R. (2023). Assessing the environmental impact of SaaS solutions in corporate settings. Sustainability, 15(8), 2345-2360. Nguyen, T., & Pham, H. (2023). Enhancing collaboration through SaaS tools in remote teams. International Journal of Information Systems for Crisis Response and Management, 15(1), 20-35. O'Connor, P., & Kelly, J. (2023). User engagement strategies for successful SaaS adoption. Journal of Business Strategy, 44(2), 78-90. PSD Group. (n.d.). The future of SaaS: Embracing emerging technologies for innovation and growth. Williams, E., & Johnson, D. (2023). The impact of cloud-native architecture on the scalability of SaaS products: An empirical study. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, 12(4), 55-70. Zhang, Y., & Zhao, X. (2023). Security challenges in SaaS applications: A comprehensive review and future directions. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, 12(1), 15-30. 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『SaaS Platform의 미래: 최신 트렌드와 전망』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-11-24

2025 클라우드 트렌드 : AI 반도체(맞춤형 반도체) 칩으로 달린다

​​   마이크로소프트? / 김대우 이사     예측 10: 2027년까지 조직의 40%는 성능 최적화, 비용 효율성 및 특화된 컴퓨팅 수요 증가에 대응하기 위해 Arm 프로세서나 AI/ML 전용 칩을 포함한 맞춤형 실리콘(Custom Silicon)을 사용할 것 - IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions   2027년, AI 반도체가 클라우드 혁신을 이끈다 2024년 이후 GenAI 사용량이 급증하면서 클라우드 시장에서는 성능 최적화와 비용 효율성을 추구하는 트렌드가 눈에 띄게 확산되고 있습니다. 대표적으로, “AI 반도체 - 맞춤형 실리콘(Custom Silicon)” 도입입니다.   급성장하는 AI 반도체 시장 AI 반도체 시장 규모는 2020년 약 185억 달러에서 2024년 약 439억 달러로 2배 이상 증가할 것으로 전망되며, 시스템 반도체 시장에서 AI 반도체가 차지하는 비중은 2030년 31.3%로 확대될 것으로 예상됩니다. 글로벌 시장 리서치 업체들은 2027년까지 전체 조직의 40%가 ARM 프로세서나 AI/ML 전용 칩 등 AI 반도체를 클라우드 인프라에 적극적으로 도입할 것으로 전망하고 있습니다. 2025 반도체 산업 전망 - 산업리포트   특히, IDC는 2025년 반도체 시장이 전년보다 16% 성장한 1,124조 원 규모가 될 것으로 전망했으며, 예상을 뛰어넘는 메모리 반도체에 대한 요구와 고성능 컴퓨팅(HPC), AI 분야가 반도체 산업의 성장과 회복의 중심축을 형성할 것으로 예상했습니다. 데이터센터 응용 시장 규모는 2024년 대비 33.6% 상승한 약 294조 원으로 전망되며, 2028년까지 전체 시장 규모는 약 410조 원에 이를 것으로 예상됩니다.   맞춤형 반도체 시장의 확장으로 디자인하우스, 파운드리, EDA 툴과 같은 밸류체인 또한 확장되었습니다. 데이터 센터용 맞춤형 반도체 시장규모는 2028년 말 기준 약 240억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이미지: AI 시대를 견인하는 반도체 산업 전망, Omdia   반도체 강국인 대한민국은 더 선도적입니다. [이재명 정부] 경제계, AI 등 첨단산업 지원·규제 개선 기대감↑   '韓대표 AI반도체' 놓고 스타트업 격돌   맞춤형 AI 반도체란 무엇이고, 왜 개발하는가 과거에는 인텔, AMD, 퀄컴 등 소수의 반도체 전문 공급업체가 시장을 주도했지만, 이제는 글로벌 빅테크 기업부터 국내 AI 반도체 스타트업까지, 다양한 기업이 직접 AI 반도체 설계에 나서고 있습니다. 국가 차원의 지원과 막대한 개발자금이 필요한 반도체 사업! 그렇다면 기업들은 맞춤형 AI 반도체 개발에 열을 올리고 있을까요?   AI 반도체란 무엇인가? AI 반도체는 인텔, AMD, 퀄컴처럼 범용 칩을 판매하는 외부 공급자 대신, 기업 내부에서 자사 제품이나 서비스를 위해 특별히 설계한 반도체 칩을 의미합니다. 대표적인 예로, 애플은 오랜 기간 아이폰, 아이패드, 맥북 등 자사 제품에 들어가는 칩을 독자적으로 설계해 왔고, 이제 그 흐름이 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 수많은 글로벌 기업과 국내 스타트업까지 확산되고 있습니다. 이미지: 애플 M4칩 일러스트   기업이 AI 반도체를 추구하는 주요 배경은 다음과 같습니다.   성능 및 효율성의 극대화 AI 반도체는 기업이 필요로 하는 AI 워크로드, 소프트웨어, 서비스 환경에 정확히 맞춰 설계합니다. 범용 칩은 다양한 용도의 호환성과 범용성이 강점인 반면, AI 반도체나 커스텀 칩은 특정한 소프트웨어 알고리즘, 즉 음성 인식, AI 추론, 대규모 언어모델 등에 정확히 맞춘 인스트럭션 명령(Instruction command)을 칩에 직접 반영할 수 있습니다. 이렇게 최적화된 칩은 범용 칩 대비 더 높은 성능, 뛰어난 전력 효율(와트당 성능-전성비), 콤팩트한 크기 등의 이점을 제공합니다. 이는 데이터센터뿐 아니라 모바일 기기, IoT 제품까지 성능과 배터리 수명이 중요한 모든 영역에서 큰 강점이 됩니다.   비용 구조 개선 자체 칩을 설계, 생산하기 시작하면, 초기 개발 비용은 크지만 대량 생산 상황에서 단위 칩당 비용을 절감할 수 있습니다. 칩 공급업체의 이익 마진이 제거되기 때문에, 시간이 지남에 따라 전체적인 원가를 줄일 수 있습니다. 대규모 클라우드 서비스, 스마트폰 등 대규모 애플리케이션을 가진 기업일수록, AI 반도체의 이점이 더욱 부각됩니다. Nvidia는 2025년 1분기까지 360만 개 이상의 GPU를 미국 4대 CSP(AWS, Azure, GCP, Oracle)에게 판매   제품 및 서비스 차별화와 경쟁 우위 특정 기능이나 성능에서 탁월한 성과를 보여주는 AI 반도체는, 기업의 제품이나 서비스를 시장에서 더 경쟁력 있게 만듭니다. 예를 들어, 애플 M시리즈 칩이나, 구글 TPU, 마이크로소프트의 Maia, 아마존 Graviton 등이 대표적인 사례입니다. 칩에 특화된 기능과 최적화가 적용되어, 경쟁사들이 따라오기 힘든 제품이나 서비스를 제공할 수 있는 것이죠.   공급망 이슈 글로벌 관세 이슈, 지정학적 이슈로 인해 반도체 공급망 위험이 증가하고 있습니다. 자체적으로 설계/제작한 칩을 확보하면 공급망 통제는 물론 어느 정도 수급 예측이 가능해집니다. 외부 칩 판매 업체에 대한 의존도가 낮아지기 때문에, 부품 수급 이슈나 예기치 못한 위험을 줄일 수도 있습니다. 이미지 출처: 연합뉴스   AI 반도체, 미래 전략의 중심 AI와 클라우드 시대가 본격화되면서, AI 반도체 개발은 더 이상 일부 기업만 추구하는 전략이 아닙니다. 기업의 고유한 핵심 기술, 제품, 서비스에 최적화된 칩을 직접 설계해야 시장의 변화에 빠르게 대응하고, 궁극적으로 새로운 가치를 만들 수 있습니다.   글로벌 기업들의 AI 반도체 투자 사례 빅테크 기업들이 특히 적극적으로 뛰어들고 있습니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글 등이 진행하고 있으며, 간략히 살펴봅니다.   AWS의 인퍼런시아와 트레이늄 AWS는 추론용 반도체 '인퍼런시아'와 학습용 반도체 '트레이늄'을 개발하여 AI 분야의 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하고 있습니다. 자체 개발한 AI 반도체를 데이터센터에 적용해 컴퓨팅 서비스 비용을 GPU를 쓸 때보다 최대 70% 줄였으며, 같은 시간 기준 데이터 처리량은 최대 2.3배 늘렸고, 영상인식 서비스 속도는 8배까지 끌어올렸습니다. "GPU 뛰어넘자"…구글·애플·아마존 'AI 반도체' 직접 만든다 - 한국경제 AWS Inferentia - AWS AWS Trainium - AWS   구글의 TPU 구글은 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우에 특화된 TPU(Tensor Processing Unit)를 자체 개발해 클라우드 서비스 분야에 활용하고 있습니다. TPU는 복잡한 머신러닝 연산을 빠르게 처리하도록 설계되었고, AI 워크로드에 최적화된 성능을 제공하고 있습니다. 이미지: 구글 TPU - GCP   마이크로소프트의 Maia와 코발트 마이크로소프트는 2023년 11월 Arm 기반 코발트100 칩을 선보이고 자체 서버칩을 활용한 클라우드 서비스에 본격 뛰어들었습니다. Maia 100 AI 칩은 와트당 성능(전성비) 최적화를 목표로 제작되었습니다. Microsoft의 Maia 100 AI 칩   ARM 프로세서의 확산 ARM 기반 서버 칩은 인텔이나 AMD 같은 범용 CPU에 비해 저렴하고 에너지 효율성도 좋은 것으로 평가받고 있습니다. 구글 클라우드에 따르면 악시온(Axion) 에너지 효율성은 x86 칩 기반 VM과 비교해 60% 우수하고 가장 빠른 범용 ARM 기반 VM들 대비 30% 나은 성능을 제공하는 것으로 알려졌으며, 글로벌 CSP 모두 지속적으로 자사의 데이터센터에 적용 중입니다.   Oracle은 ARM 기반 컴퓨팅 파워를 활용하여 고객들이 기존 워크로드의 실행 가격을 낮추고, 탁월한 경제성 및 성능을 기반으로 새로운 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원하고 있습니다. 오라클 ARM 프로세서 - 오라클   국내 스타트업 기업과 AI 반도체 국내 대표 AI 반도체 기업으로 퓨리오사AI와 리벨리온이 있습니다. 퓨리오사AI는 LLM 구동이 가능한 국산 AI반도체 상용화에 성공했고 기업 투자유치 1조 원을 달성했습니다. 리벨리온은 최근 SK텔레콤이 투자한 사피온과 합병을 추진하면서 기업가치 약 1조 4,000억 원 규모의 AI 유니콘 스타트업이 될 것으로 주목받았습니다. 정부의 AI 반도체 육성 정책 정부는 국산 AI 반도체를 기반으로 AI 데이터센터를 구축하고, 관련 기술 개발을 지원하는 “K-클라우드 프로젝트”를 통해 AI 반도체의 전력 효율 저감 기술 개발을 지원하고 있습니다.   이미지: 뉴스원   K-클라우드 프로젝트는 초고속·저전력 국산 AI 반도체를 개발하고 이를 데이터센터에 적용하는 사업으로, KT클라우드, NHN클라우드 등 클라우드 업체와 리벨리온, 사피온, 퓨리오사AI 등 AI 반도체 업체들이 참여하고 있으며, 국산 AI반도체 실증을 위해 2025년 국가 AI 컴퓨팅 센터 등 핵심 인프라를 구축할 예정이고, 국산 AI반도체를 선제적으로 적용해 초기 시장 창출을 지원하고 차세대 반도체 원천기술을 확보한다는 방침입니다. 참고링크: 과학기술정책 브리프 - 국내 AI 반도체 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 우리의 대응 방안은? 비즈니스 혁신의 길목에 위치한 AI 반도체 AI 반도체 도입은 단순한 기술적 전환을 넘어, 비즈니스 혁신의 동력이 되고 있습니다. 고성능 AI 애플리케이션을 구동하는 데 필요한 연산 능력부터, 클라우드 인프라의 비용/속도/확장성 향상에 이르기까지, 조직은 맞춤형 프로세서를 적극 활용하면서 혁신 주기를 앞당길 수 있을 것입니다. 공급자 입장에서는 AI 반도체를 통해 최적화된 특화 서비스를 제공할 수 있고, 고객은 자사 업무에 최적화된 인프라로 빠르게 전환할 수 있습니다. 기술 지원, 전환 도구, 상세 문서 등이 뒷받침된다면, 더 많은 클라우드 고객이 이러한 혁신의 혜택을 경험하게 될 것입니다. AI 반도체 = 벤더 종속 가속화? 물론, 새로운 기술에는 문제도 따라옵니다. 각 CSP나 AI 반도체 제작사 요구에 맞춰 설계한 AI 반도체를 우리 기업이 사용하게 되면, 플랫폼 간 이동성이 제한될 수 있으며, 기존 애플리케이션 호환성에 영향이 생길 수 있습니다. 따라서 충분한 마이그레이션 지원, 투자 대비 성과(ROI)에 대한 명확한 증명, 무엇보다도 신속하고 체계적인 기술 지원이 필수적입니다. AI 반도체는 더 이상 테스트 기술이 아닙니다. AI와 데이터 중심으로 전환하는 비즈니스 시대에 중요한 초석으로 자리 잡고 있습니다. 앞으로 클라우드를 설계하고 운영하는 기업이라면, AI 반도체 도입으로 미래를 먼저 준비하는 것이 중요해질 것입니다. 감사합니다.     참 고 문 헌 https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://www.yna.co.kr/view/AKR20250604110600003span style="font-size: 10pt;">https://www.hsbiz.or.kr/webzine/vol03/vol03/sub14.html https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=32433 https://www.hankyung.com/article/2023010914701 https://news.microsoft.com/source/features/ai/in-house-chips-silicon-to-service-to-meet-ai-demand/ https://www.nasdaq.com/articles/shift-custom-silicon-why-companies-are-designing-their-own-chips https://www.pwcconsulting.co.kr/ko/publications/pwcconsulting_state-of-the-semiconductor-industry.pdf https://www.ppta.or.kr/webzine/2024_03/a1.html https://www.hankyung.com/article/2023021215741 https://aws.amazon.com/ko/ai/machine-learning/inferentia/ https://aws.amazon.com/ko/ai/machine-learning/trainium/ https://cloud.google.com/tpu?hl=ko https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=513250 https://www.oracle.com/kr/cloud/compute/arm/what-is-arm/ https://www.newsis.com/view/NISX20241115_0002961260 https://www.news1.kr/it-science/general-it/5800529 https://www.stepi.re.kr/site/stepiko/report/View.do?reIdx=46&pageIndex=1&cateCont=A0513&searchYear=&searchCondition=&searchKeyword=&searchSort= 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『2025 클라우드 트렌드 : AI 반도체(맞춤형 반도체) 칩으로 달린다』은 SaaS 전환지원센터에서 마이크로소프트 김대우 이사에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-11-10

2025 클라우드 트렌드 : GenAI와 클라우드 엣지 서비스

​​   마이크로소프트? / 김대우 이사     예측 9: 2027년까지, GenAI 추론의 확장 문제에 직면한 80%의 CIO는 성능 및 데이터 컴플라이언스 요건을 충족하기 위해 클라우드 제공업체의 엣지 서비스를 활용할 것 - IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions   2023년 이후 생성형 AI(이하 GenAI) 기술은 다양한 산업에서 혁신과 변화를 이끌고 있습니다.   데이터와 성능, 그리고 컴플라이언스의 삼중고 AI의 진정한 가치는 실제 데이터가 발생하는 제공(Serving) 단계부터 시작됩니다. 특히 GenAI 모델은 학습 단계 이후 실제 서비스로 운영되는 환경, 즉 서빙 단계에서, 지속적으로 사용자의 데이터를 받으며 판단을 내리는 ‘추론(Inferencing)’ 단계에서, 비로소 비즈니스의 혁신을 이끌어냅니다. 이미지: 현장 실시간 AI 추론의 혁신, 엣지(Edge) AI란?   이렇게 AI 기술은 지속적으로 발전하는 중이지만 현실은 다릅니다. IDC 조사에 따르면, 실제 기업이 셀프로 프로덕션 하는 GenAI 프로젝트는 극소수에 불과한 것으로 조사되었습니다. 그 이유는 간단합니다. GPU 클러스터 같은 고성능 컴퓨팅 인프라를 실제 데이터가 흘러 다니는 수많은 AI 서비스마다 직접 설치, 관리하는데 소요되는 막대한 비용과, 변화하는 데이터 컴플라이언스 규정 준수까지 고려해야 하기 때문입니다.   AI 모델 서비스 비용 AI를 “직접 운영에 적용”하면서 문제가 발생합니다. 예를 들어, 가볍고 작은 언어 모델(SLMs)로 인기 있는 Llama 3.1 8B를 이용해 실제 추론 서비스를 테스트해 보면, 고성능 GPU 머신이나 전용칩을 이용하지 않는 이상 속도가 사용이 불가할 정도로 응답이 느리고, 동시다수 사용자가 접근하는 프로덕션 환경에 적용하려면 예상보다 훨씬 강력한 고성능 GPU 컴퓨팅 클러스터가 필요한 것을 인지하게 됩니다. 출처: Small Language Models: A Guide With Examples   상세 운영비 - LLM 셀프 호스트 사례 The cost of self-hosted LLM model in AWS 문서는, 실제 Llama를 도입한 경험을 공유하고 있습니다. 이 글은 AWS에서 LLama v3.2 모델을 실행할 때 비용을 계산합니다. LLama v3.2 모델을 대상으로, 업무 시간(주 40시간) 운영과 24/7 상시 운영이라는 두 가지 시나리오에서의 비용을 산정하고 있으며, 다른 저장소나 API 서비스, 데이터베이스와 피드백 루프를 위한 구조는 전혀 포함되어 있지 않은, 오직 단일 라마만 호스팅 하기 위한 깡통입니다.   - 업무 시간만 사용할 경우(월 160시간), 소형 모델(1B)은 월 약 9만 원, 대형 모델(90B)은 280만 원 - 24/7 가동(월 720시간) 시 소형 모델은 약 38만 원, 대형 모델은 약 1200만 원 - 중간 규모인 3B, 11B Vision 모델도 각각 수십~수백만 원대의 차이 발생   인스턴스 선정은 라마 모델마다 필요한 GPU와 메모리 용량을 기준으로 되었으며, EC2 VM 인스턴스 비용만 반영되었습니다. 별도의 저장소 비용조차 없고, 다른 할인 플랜은 포함되지 않았습니다. 이 자료를 통해, 순수한 AI 모델의 성능과 실제 운영 방식(업무시간/전체시간)에 따라 매월 필요한 IT 인프라 예산의 규모를 대략적으로 살펴볼 수 있습니다. 이미지: Llama - NVIDIA   GenAI 추론, 여러 난제들 라마 사용량 계산을 보니 생각보다 저렴한데? 라고 생각하실 수 있지만, 여전히 도입은 쉽지 않습니다. GenAI는 다양한 산업에 새로운 가능성을 제시했지만, 여전히, 실제 서비스 단계인 추론(Inference) 과정에서는 많은 문제가 있습니다.   강력한 컴퓨팅 성능 필요 대형 언어 모델(LLM)은 개발, 모델 트레이닝뿐만 아니라 서비스 추론 단계에서도 강력한 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. Llama 3.1 8B처럼 상대적으로 작은 모델조차 실시간 응답을 위해서는 고성능 GPU를 요구하는 현실은, 기업의 IT 인프라에 큰 부담을 안기고 있습니다. 참고링크: Meta Llama AI Requirements   응답 시간 지연(Latency) 문제 대부분의 GenAI 서비스는 클라우드 중심 구조를 채택하고 있습니다. 이 경우, 추론 요청이 요청을 처리하는 서버까지 전달되고, 다시 결과가 전송되어야 하므로, 물리적 거리와 네트워크 환경에 따라 상당한 지연이 발생할 수 있습니다. 특히 자율주행이나 제조업 등 저지연, 실시간 처리가 필수적인 산업에서는 이러한 응답 시간 지연이 치명적인 제한 요소가 됩니다.   확장성 제한 문제 어렵게 서비스 중인 우리의 GenAI 기반 서비스를 이용하는 사용자가 늘어날수록 추론 시스템은 병목 현상에 직면하게 됩니다. 동시에 여러 사용자의 요청이 몰릴 경우, 시스템은 느려지고 처리 용량 한계로 인해 전체 서비스 품질 저하가 발생할 수 있습니다.   비용 효율성 전통적인 방식인, 항상 최대치 용량을 산정해 고비용 GPU 클러스터를 구매하고 운영하는 것은 상당한 비용이 필요합니다. 사용량이 일정치 않은 초기 비즈니스 상황 같은 경우, GPU 리소스를 제대로 활용되지 못해 ROI가 떨어지는 문제도 발생합니다.   이처럼 GenAI 추론을 직접 서비스할 경우 성능, 응답 속도, 확장, 비용 관리라는 네 개의 난제를 해결해야 합니다.   AI 모델 서비스 보이지 않는 비용 단순 AI 추론 비용뿐만 아니라, 운영 측면에서도 GenAIOps 환경 구성, 고가용성 확보, 자동화 및 모니터링 등 관리 복잡성이 증가합니다. 전문가 인력과 리소스가 부족하다면 서비스 안정성에 직접 위험으로 이어질 수 있습니다. Advance your maturity level for Generative Artificial Intelligence Operations (GenAIOps) - Microsoft 실제 프로덕션 환경이나 국가/지역 규제로 인한 제한 상황이 아니라면, OpenAI, HuggingFace 등 CSP가 제공하는 클라우드 기반 API를 사용하는 것이 더 경제적이고 효율적입니다. 셀프호스팅은 철저한 비용 분석과 충분한 준비, 보안·규제 등 불가피한 사유가 있을 때에만 신중하게 접근하는 것이 바람직합니다. AI 엣지 서비스 추론 서비스용 고성능 GPU 컴퓨팅 환경과 급증하는 데이터, 그리고 강화되는 거버넌스 및 데이터 컴플라이언스 상황은, 기업이 직접 호스팅 하는 AI 추론 서비스를 프로덕션 단계로 가져갈 때 상당한 걸림돌이 됩니다. 앞으로 2년, 2027년까지 많은 전문가들은 80%에 가까운 기업이 이러한 컴퓨팅 성능과 준법 요건을 만족시키기 위해 클라우드 기반 엣지 서비스를 활용할 것으로 전망합니다. 그렇다면 왜 클라우드 기반 엣지 서비스가 GenAI 성공의 핵심일까요? 세계 에지 AI 시장 규모, 점유율 - spherical insights 클라우드 엣지 서비스가 제공하는 “해법” 이러한 여러 복잡한 난제를 해결할 방안은 바로 클라우드 기반 엣지 서비스입니다. CSP가 제공하는 엣지 컴퓨팅 서비스를 활용해 전 세계 어디서든 고성능 GPU 컴퓨팅 자원을 원하는 만큼 유연하게 전개할 수 있습니다. 또한, 변화가 잦은 데이터 주권 및 컴플라이언스도 각 국가나 지역의 규제와 정책을 반영해 운영 가능합니다. 실제로 많은 국내외 기업들은 엣지 인프라를 직접 구축하기보다는 글로벌 CSP의 엣지 서비스를 활용해 신속하게 GenAI 추론 프로젝트를 전개하고 있습니다. Build your own private ChatGPT style app with enterprise-ready architecture   글로벌 CSP와 엣지 AI 서비스 클라우드에서만 가능하던 고급 분석과 추론이 점차 네트워크의 말단, 즉 “엣지”로 확장되고 있습니다. 이에 대응해 글로벌 CSP도 다양한 엣지 AI 서비스를 제공하고 있습니다.   AWS - 일관된 하이브리드와 다변화된 엣지 서비스 AWS는 클라우드와 온프레미스를 연결하는 하이브리드 환경을 강조합니다. AWS IoT Greengrass로 엣지 디바이스에서 클라우드 연계를 제공해 인텔리전스 엣지 디바이스로 확장 가능합니다. 이미지: AWS IoT Greengrass - advantech AWS IoT Greengrass 조금 더 큰 규모로, AWS Outposts는 기업의 데이터센터나 자체 시스템에 AWS의 인프라와 서비스 환경을 직접 확장해, 클라우드와 거의 차이가 없는 통합 운용을 가능하게 합니다. 지사나 공장 단위의 워크로드에서 적합한 AI 엣지 서비스로 운영 가능합니다. Powering generative AI/ML solutions with AWS Outposts Servers at Edge locations - AWS   Microsoft Azure - 강화된 디바이스 관리와 AI 가속 Microsoft Azure 역시 다양한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 보유하고 있습니다. Azure IoT Edge는 클라우드의 분석 기능이나 인공지능 추론 기능을 엣지로 옮겨, 데이터가 생성된 곳에서 즉시 처리 및 분석이 이뤄질 수 있게 합니다. 이로써 불필요한 데이터 이동 없이 빠르고 실시간에 가까운 응답을 확보할 수 있습니다. Enable machine learning inference on an Azure IoT Edge device   조금 더 큰 규모로, Azure Stack Edge는 관리형 컴퓨팅 장비를 통해, 현장에서 인공지능 추론과 데이터 저장, 관리를 한꺼번에 제공합니다. 이 장비에는 NVIDIA의 고성능 V100, T4 또는 AMD MI25 GPU가 탑재되어, AI 업무 처리 속도를 획기적으로 향상시킵니다. Graphics processing unit (GPU) virtual machine (VM) on Azure Stack Hub - Microsoft Azure Stack hub An Overview at the New Azure Stack Portfolio - Thomasmaurer   Google AI Edge, 경량 AI 추론에 최적화 Google은 엣지 컴퓨팅 영역에서도 폭넓은 확장성을 선보이고 있습니다. Google AI Edge로 다양한 Android부터 임베디드 기기까지 다양한 환경에 배포 가능하고 과거 TensorFlow Lite로 알려진, Lite RT 런타임으로 인퍼런스 프레임워크를 제공합니다. AI Core 아키텍처 - https://developer.android.com/ai/gemini-nano/ai-edge-sdk 흥미로운 점은 이렇게 Gemini Nano를 AICore에 기본 탑재하는 전략이 엿보입니다. 아울러 Google TPU는 구글이 개발한 전용 칩셋으로, 현장 단말에서 AI 모델을 빠르고 효과적으로 실행할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 참고링크: Cloud TPU 소개 구글은 다양한 하드웨어 파트너사와 협력해 각종 게이트웨이 및 장치도 제공, 맞춤형 엣지 컴퓨팅 환경의 구축까지 지원하며 시장에서의 입지를 다지고 있습니다.   이렇게 각 글로벌 CSP들은 저마다의 엣지 AI 전략을 추구하고 있으며, 다양한 산업 현장에 적용하고 있습니다.   데이터 보안과 컴플라이언스, 그리고 인력 부담 절감 GenAI의 성공은 잘 정제된 대량 데이터를 얼마나 안전하게, 적절하게 재학습에 활용하느냐에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 데이터의 이동이나 저장 방식에 따라 국가나 지역마다 준수해야 할 법적 요구사항이 다르기 때문입니다. 산업 전반에 걸쳐 데이터 거버넌스 및 컴플라이언스와 관련한 내부 인력 부담도 점점 증가하고 있습니다. 따라서 이러한 데이터 전문성을 보유한 CSP와 협업하는 것이 GenAI 도입 위험을 최소화하는 하나의 전략이 될 수 있습니다.   하이브리드·멀티클라우드 시대, 유연한 데이터 통합이 해답 GenAI 프로젝트는 여러 국가나 지역, 다양한 CSP와 On-premise 환경에서 생성되는 수많은 데이터를 처리해야 합니다. 즉, 클라우드 플랫폼은 반드시 멀티클라우드나 하이브리드 컴퓨팅 환경과도 연동할 수 있어야 하고, 이 과정에서 데이터의 가치를 최대한 끌어내는 것이 중요해질 것입니다. Observability in generative AI     다가올 변화와 준비 GenAI 추론 프로젝트는 향후 모든 비즈니스의 혁신과 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 기업은 직접 GenAI 인프라에 투자하는 대신, 변화하는 규제와 비즈니스 환경에 빠르게 적응할 수 있는 CSP를 적극적으로 검토해야 합니다.     참 고 문 헌 https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://www.datacamp.com/blog/small-language-models https://techcommunity.microsoft.com/blog/microsoftmechanicsblog/build-your-own-private-chatgpt-style-app-with-enterprise-ready-architecture/4069529 https://blog-ko.superb-ai.com/real-time-ai-inference-edge-ai-innovation/ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/concepts/observability https://dev.to/yyarmoshyk/the-cost-of-self-hosted-llm-model-in-aws-4ijk https://llamaimodel.com/requirements/ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/prompt-flow/concept-llmops-maturity?view=azureml-api-2 https://www.sphericalinsights.kr/reports/edge-ai-market https://aws.amazon.com/greengrass/?nc1=h_ls https://aws.amazon.com/blogs/compute/powering-generative-ai-ml-solutions-with-aws-outposts-servers-at-edge-locations/ https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/guide/iot/machine-learning-inference-iot-edge https://learn.microsoft.com/en-us/azure-stack/user/gpu-vms-about?view=azs-2408 https://ai.google.dev/edge/litert?hl=ko https://developer.android.com/ai/gemini-nano/ai-edge-sdk https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ko 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『2025 클라우드 트렌드 : GenAI와 클라우드 엣지 서비스』은 SaaS 전환지원센터에서 마이크로소프트 김대우 이사에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-10-27

2025 클라우드 트렌드 : 다시 네트워크에 예산 투자

​​   마이크로소프트? / 김대우 이사     예측 8: 2027년까지 G2000의 90%가 IaaS 네트워크 서비스를 위한 클라우드 서비스 공급업체에 투입하는 네트워크 예산을 두 배로 늘릴 것이다. 이는 네트워크 현대화 노력, 인력 압박, 서비스 향상이 주요 요인 - IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions   2027년, IaaS 네트워크 서비스가 기업 IT 예산을 변화시킨다 네트워크 현대화·AI 연계를 위한 전략적 접근의 중요성 글로벌 시장에서 디지털 전환과 인공지능(AI) 도입은 이미 기업의 선택지가 아닌, 생존을 위한 필수 조건으로 자리 잡았습니다. 특히 인프라스트럭처-서비스(이하 IaaS) 기반의 클라우드 네트워크 서비스가 빠르게 확산되고, 세계 주요 대기업(G2000)의 90% 이상이 2027년까지 네트워크 예산을 두 배로 늘릴 것이라는 전망이 나오면서 클라우드 네트워크의 중요성이 다시 한번 주목받고 있습니다. 실제로 IT 예산의 중심이 점차 네트워크로 이동하는 현상이 두드러지고 있는데, 배경에 대해 살펴보겠습니다.   디지털 전환과 AI 연계의 확산 수년 동안 기업은 기존 On-premise 시스템에서 벗어나, 클라우드 연동, AI를 활용한 데이터 분석 및 자동화로 빠르게 전환 중입니다. 거의 모든 비즈니스에 데이터와 AI 분석을 활용하며, 이 과정 간 안전하고 확장 가능한 네트워크 인프라의 필요성이 높아졌습니다. 과거에는 고성능 서버, 스토리지와 같은 하드웨어가 IT 예산의 중심에 있었습니다. 하지만 오늘날은, 트래픽 증가, 다양한 클라우드 서비스 활용, 글로벌 확장 등의 목적으로 컴퓨팅 자산 못지않게 네트워크의 역할도 중요해졌습니다.   클라우드와 온프레미스 시스템의 긴밀한 연결 오늘의 주제이기도 합니다. 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드 환경이 확대되면서, 이들 시스템 간의 빠르고 안정적인 데이터 이동이 핵심 과제입니다.   AI 서비스 시대, 초고속 네트워크 인프라 확충의 필요성과 글로벌 투자 동향 AI 서비스가 본격적인 성장 궤도에 오르면서, AI 모델 훈련 과정과 대규모 추론, 그리고 실시간 예측 서비스가 우리의 일상에서 보편화되고 있습니다. 이러한 변화에 따라 초고속, 저지연 네트워크 인프라에 대한 요구는 그 어느 때보다 커지고 있습니다. AI 서비스의 품질과 확장성이 네트워크 인프라에 의해 좌우되는 현실에서, 글로벌 CSP 대규모 투자를 아끼지 않고 있습니다. 실제로 2024년 한 해 동안 각국의 빅테크 기업들은 유례없는 규모로 데이터센터 인프라에 투자했습니다. 아마존은 약 190억 달러(26조 원), 구글은 약 330억 달러(45조 원), 그리고 마이크로소프트는 460억 달러(63조 원)에 달하는 천문학적 금액을 데이터센터 설립 및 운영에 쏟아부었습니다. 칠레의 산티아고에 위치한 구글 데이터센터 - 게티이미지 How many billions Big Tech spent on AI data centers in 2024   이러한 투자 트렌드는 향후 수년간 더욱 가속화될 전망입니다. 2030년까지 글로벌 데이터센터 수요는 현재 대비 3배 이상 급증할 것으로 예측되며, 이 중 70%가량은 AI 워크로드가 차지할 것으로 보입니다.   이미지: 매킨지   이렇게 폭발적으로 늘어나는 AI 인프라 수요를 충족하기 위해, 향후 5조 2천억 달러(약 7천조 원)에 달하는 대규모 투자가 이뤄질 것으로 분석되고 있습니다. AI demand alone will require $5.2 trillion in investment - 매킨지 그렇다면, 왜 글로벌 CSP들은 이렇게 천문학적인 투자를 진행하고 있을까요? AI 기반 서비스 확대와 함께, 안전하고 확장 가능한 인프라 구축이 모든 기업의 핵심 과제가 되었습니다. 초고속 네트워크와 대규모 데이터센터, 그리고 이를 뒷받침하는 기술력에 대한 투자는 앞으로도 지속적으로 이어질 것입니다. 맞습니다, 이제 AI 경쟁력은 네트워크와 인프라에서 시작된다는 점이 분명해졌습니다.   보안 및 규제 대응 2025년에도 디지털 전환 트렌드가 지속되면서 멀티클라우드 전략을 도입하는 기업들이 꾸준히 증가하고 있습니다. 다양한 클라우드 환경을 동시에 운영하는 멀티클라우드는, 유연성과 확장성, 그리고 특정 벤더 락인을 방지하기 원하는 기업에게 좋은 선택지를 제공합니다. 최근 이러한 멀티클라우드 시장의 확대와 함께, 반대급부로 기업들이 직면한 문제 역시 복합적으로 진화하고 있습니다. 멀티클라우드 환경에서는 서비스와 데이터가 2개 이상의 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드를 넘나들며 이전보다 훨씬 자주, 더 큰 규모로 데이터가 이동합니다. 이에 따라 네트워크 레벨의 보안, 암호화, 그리고 데이터 트래픽 관리에 드는 비용과 복잡성도 함께 증가하게 됩니다. 특히, 여러 CSP 간 데이터 이동이 잦아지면서, 서비스 연결 접점(End-point)마다 취약점이 발생할 가능성이 높아지고 있고, 이를 모니터링하고 관리하는 데 따른 기술적 부담 역시 커지고 있습니다. 매년 강화되는 글로벌 데이터 규제 역시 기업에게 새로운 부담입니다. 특히, 데이터 소유와 관리에 대한 책임이 높아지고 있습니다. 많은 기업들은 데이터 관리 책임이 CSP에 있다고 생각하기 쉽지만, 실제로는 “규제상” 데이터 보호와 관리는 기업이 직접 짊어져야 할 몫으로 명시되어 있습니다. 이런 상황에서, 네트워크 보안에 대한 투자와 전략적 접근이 중요합니다. 데이터 암호화는 물론, 접근 제어, 실시간 트래픽 모니터링, 그리고 새로운 위협에 대응할 수 있는 현대적 보안 아키텍처가 필요합니다. 동시에, 가파르게 늘어나는 보안 및 컴플라이언스 관련 비용을 체계적으로 관리할 수 있는 방안도 필요합니다. 이미지 : pixabay   그렇다면 왜 다시 네트워크 서비스일까요?     네트워크 서비스가 만든 변화의 물결 이미 클라우드와 IaaS는 글로벌 기업들의 필수 IT 인프라로 자리 잡았습니다. 컴퓨팅과 스토리지 자원을 온디맨드로 유연하게 사용하면서도, 경제성과 확장성을 모두 확보할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 최근 생성형 AI(이하 GenAI)와 같은 기술적 혁신 역시 대부분 클라우드 환경에서 이루어지고 있습니다. 그러나, 급격하게 늘어나는 워크로드와 복잡한 서비스 연계로 인해 기존의 On-premise 네트워크는 점차 계륵이 되어가고 있습니다. 기업의 요구가 갈수록 까다로워지는 오늘, 확장성과 보안 등 기업의 다양한 요구를 충족하려면 기존의 방식과 다른 접근이 필요합니다.   글로벌 CSP의 전략 ? 클라우드 네트워크로 확장 이와 같은 변화에 발맞춰, 글로벌 CSP들은 네트워크 서비스 포트폴리오를 대폭 강화하고 있습니다. 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지를 아우르는 엔드-투-엔드 플랫폼을 제공하며, 기업의 디지털 전환과 AI 도입을 가속화하는 기반을 마련하는 것입니다. 주요 클라우드 서비스 제공업체의 네트워크 투자 사례를 살펴보면,   AWS의 네트워크 인프라 투자 AWS는 2024년 상반기에만 버지니아, 인디애나, 미시시피 등에 총 500억 달러 규모의 데이터센터 투자를 발표했습니다. 또한 AWS Cloud WAN 서비스를 통해 데이터 센터와 브랜치 사무실을 연결하는 글로벌 광역 네트워크(WAN) 및 여러 AWS 리전에 있는 다수의 VPC를 손쉽게 구축하고 운영할 수 있는 네트워크 서비스를 제공하고 있습니다. 이미지: AWS Cloud WAN   Microsoft Azure의 네트워크 서비스 확장 마이크로소프트는 Azure Virtual WAN을 통해 글로벌 네트워크 연결 서비스를 제공하며, 최근 일본, 영국, 인디애나, 위스콘신 등 전 세계 데이터센터에 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 이러한 투자는 AI 워크로드 처리와 네트워크 성능 향상을 위한 것입니다. Microsoft Azure Virtual WAN   Google Cloud의 네트워크 현대화 전략 구글은 캔자스시티, 아이오와주, 버지니아 북부를 비롯해 멕시코, 그리스, 말레이시아, 뉴질랜드, 노르웨이, 오스트리아, 스웨덴 등 전 세계에 새로운 데이터센터를 구축할 계획을 발표했습니다. 또한 Google Cloud WAN 서비스를 통해 AI 시대를 위한 글로벌 엔터프라이즈 네트워크를 구축하고 있습니다. 이미지: Google Cloud WAN   이러한 네트워크 인프라 투자규모는 2026년 이후에도 계속 증가할 것으로 예측됩니다.     네트워크 아키텍처의 진화 - 클라우드 WAN 이러한 멀티클라우드 - 클라우드 네트워크 흐름 속에서 주목받고 있는 기술이 바로 '클라우드 WAN(Cloud WAN)'과 서비스 메시(Service mesh)입니다. 클라우드 WAN은 전통적인 네트워크 구조를 넘어서, 클라우드 환경에 최적화된 차세대 네트워크 연결 방식을 의미합니다. 기본적으로 WAN은 지역적으로 떨어진 사무실, 지사, 데이터 센터 등을 하나의 네트워크로 묶어주는 기술입니다. 그러나 클라우드 WAN은 이 개념을 더 확장하여 다음 환경을 유연하게 연결할 수 있습니다. - 서로 다른 CSP(AWS, Azure, GCP 등)의 환경 - 온프레미스(내부 구축형) 시스템 - 그리고 여러 지역에 분산되어 위치한 본사와 지사 클라우드 WAN의 주요 이점 디지털 비즈니스 환경이 점점 더 복잡해지고 분산되고, 여러 지사 및 데이터센터, 여러 CSP에서 동시에 운영하는 기업들이 늘어나면서, 네트워크 관리에 대한 다른 접근이 필요해졌습니다. 최근 각광받고 있는 클라우드 WAN은 기존 네트워크 인프라와 비교해 다음과 같은 뚜렷한 강점을 제공합니다. 일반적인 장점이며, 세부사항은 각 CSP에서 제공하는 정보를 참고하시길 바랍니다.   중앙 집중식 관리와 네트워크 모니터링 기업은 통합 대시보드에서 본사와 지사, 데이터센터, VPN 등 다양한 네트워크 환경을 쉽게 연결하고 관리할 수 있습니다. 이로 인해 복잡한 분산 네트워크 환경도 명확하게 파악하고 신속하게 대응할 수 있습니다. 이미지: Cloud WAN: Connect your global enterprise with a network built for the AI era - GCP   네트워크 정책 관리 네트워크 정책 전반에 대해 XML이나 JSON 같은 표준 포맷으로 정책을 정의하고 일관되게 적용 가능합니다. 정책을 통해 액세스 제어(Access control)나 트래픽 라우팅(Traffic routing) 규칙을 손쉽게 관리할 수 있어서, 네트워크 거버넌스의 표준화와 운영의 효율성을 높일 수 있습니다.   고급 보안 및 네트워크 격리 네트워크 분할(Segmentation)을 활용해 여러 독립 서브넷을 생성 가능하고, 정책 기반 트래픽 분리가 가능합니다. 이런 서브넷을 활용하면 데이터 유출 가능성을 낮추고 내부 공격자 위협을 완화할 수 있습니다.   비용 절감 효과 클라우드 WAN은 기업이 인하우스에서 직접 관리하는 전통적 WAN 대비 TCO를 최대 40%까지 절감할 수 있다는 분석도 있습니다. 이는 인프라 구축 및 유지보수에 드는 자원을 혁신적으로 줄이고, 보다 핵심 사업에 집중할 수 있게 돕습니다.   이처럼 클라우드 WAN은 효율성과 가시성, 보안, 비용 등의 측면에서 장점이 있습니다.   멀티클라우드 시대의 자연스러운 연결 기업은 특정 CSP에 락인되지 않기 위해, 또는 각 CSP의 장점만을 취하기 위해 멀티클라우드 아키텍처를 적극 도입하고 있습니다. 하지만 클라우드 간, 그리고 클라우드와 온프레미스 간의 데이터 이동과 네트워크 연결은 복잡하고 까다로운 문제를 동반합니다. 클라우드 WAN은 이러한 복잡성을 해결해 서로 다른 네트워크 환경을 자연스럽게 연결합니다. 예를 들어, 다른 CSP에 존재하는 워크로드 간 트래픽을 주고받거나, 온프레미스 시스템과 클라우드 네트워크를 마치 하나의 네트워크처럼 자연스럽게 통합할 수 있습니다.   멀티클라우드 시대, 전통적인 가상 네트워크(Virtual network)를 뛰어넘는 혁신 기존의 가상 네트워크는 주로 하나의 클라우드 환경 내에서 네트워크를 구성하고 관리하는 기능에 한정되었습니다. 클라우드 WAN은 여기에서 더 나아가 네트워크 현대화로 멀티클라우드 시대에 적합한 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 네트워크의 경계를 자유롭게 넘나들 수 있으며, 변화하는 비즈니스 요구에 더 빠르게 대응할 수 있습니다.   네트워크 아키텍처의 진화 - 서비스 메시(Service mesh) 클라우드는 소프트웨어 개발 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 그 중심에는 수많은 기업이 도입해 사용하고 있는 '마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)'가 있습니다. 과거에는 하나의 애플리케이션(모놀리식-monolithic)을 개발해 운영했지만, 이제는 비즈니스 기능을 작고 독립적인 서비스 단위로 나누어 관리하는 것이 더 보편화되었습니다. 이렇게 변화한 환경에서 서비스 메시(Service Mesh)가 주목받고 있습니다.   마이크로서비스와 복잡성의 증가 마이크로서비스 아키텍처의 장점은 분명합니다. 가장 큰 장점 중 하나는 바로 ‘민첩성’입니다. 전통적인 모놀리식 아키텍처에서는 하나의 거대한 애플리케이션을 통째로 빌드하고 배포해야 했기 때문에, 기능 추가나 변경에 긴 시간이 소요되고 다른 기능과의 영향도 상세히 체크해야 했습니다. 그러나 마이크로서비스 아키텍처에서는 각 기능이 개별 서비스로 분리되어 개발됩니다. 이 덕분에 각 서비스가 독립적으로 설계, 개발, 테스트, 배포될 수 있습니다. 새로운 기능이 추가되거나, 기존 기능에 대한 개선이 필요할 때도 전체 시스템을 손댈 필요 없이 해당 서비스만 빠르게 수정해 배포할 수 있습니다. Microservices and Monolithic architecture - Microsoft 이러한 구조적 이점은 장애가 발생했을 때 특히 빛을 발합니다. 한 서비스에서 장애가 발생하더라도, 그 영향을 다른 서비스와 분리할 수 있습니다. 즉, 장애의 원인을 신속하게 식별하고, 문제를 격리해 전체 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다. 필요한 경우, 장애를 유발하는 특정 서비스만 롤백하거나 수정해 대응할 수 있으므로 서비스 연속성 유지에도 유리합니다. 이처럼 마이크로서비스 아키텍처는 ‘독립성’이라는 강점을 바탕으로, 소프트웨어의 민첩성, 장애 대응력, 신속한 기능 추가 및 배포라는 실질적인 변화를 이끌고 있습니다. 하지만 마이크로서비스에도 단점이 존재합니다. 서비스 수가 많아질수록, 서비스 간 통신, 인증, 트래픽 관리, 장애 감지와 같은 “서비스 간 연결”이 점점 복잡해집니다. 개발자팀과 운영팀 모두 각 서비스의 상태를 모니터링하고, 문제가 생겼을 때 원인을 빠르게 파악해야 하지만, 워낙 많은 서비스가 서로 다른 환경에서 실행되니 관리와 모니터링이 쉽지 않습니다. 이런 문제를 어떻게 해결 가능할까요?   서비스 메시(Service mesh)란 무엇인가? 서비스 메시는 마이크로서비스 아키텍처에서 개별 서비스 간 네트워크 통신을 일관되고 안전하게 관리할 수 있도록 도와주는 인프라 계층을 의미합니다. 개발자가 직접 코드로 세밀하게 관리하지 않아도, 서비스 메시가 네트워크 트래픽의 흐름을 컨트롤 가능합니다. 이 모든 것을 각 서비스 내부가 아니라, 인프라 레벨에서 “투명하게” 제공해 줍니다. 이 “투명하게”가 개발자에게 큰 혜택을 제공합니다. Service mesh - Microsoft   서비스 간 트래픽 제어 우선, 서비스 메시를 통해 각 서비스 간 트래픽의 흐름을 유연하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 라우팅 경로를 동적으로 지정하거나, 트래픽을 여러 인스턴스에 고르게 분산해 시스템의 부하를 효율적으로 관리할 수 있습니다.   서비스 간 인증 및 보안 서비스 간 인증과 보안 기능이 기본으로 제공됩니다. 네트워크 상에서 데이터가 안전하게 오갈 수 있는 환경이 자동으로 구성되어, 복잡한 보안 로직을 개발자가 서비스에 구현하지 않아도 됩니다.   장애 감지와 복구 만약 하나의 서비스에서 장애가 발생한다면, 서비스 메시가 그 상황을 빠르게 감지하여 리포팅하고, 자동으로 복구나 대체 라우트를 마련할 수 있습니다. 이런 자동화 기능은 시스템의 안정성을 향상시킵니다.   세부적인 모니터링과 로깅 서비스 메시의 가장 큰 장점으로, 네트워크 통신에 대한 모니터링과 로깅을 아주 세밀하게 제공합니다. 각 서비스의 성능, 오류 상태, 네트워크 지연 등을 한눈에 파악할 수 있어 운영의 가시성과 장애 진단 효율성이 크게 높아집니다.   무엇보다 중요한 점은, 이러한 모든 기능이 서비스 메시라는 인프라 계층에서 ‘투명하게’ 제공된다는 점입니다. 즉, 각 마이크로서비스 내부에서 다시 코드를 짜거나 수정할 필요 없이, 개발자는 본연의 비즈니스 로직 개발에 집중할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.   Istio: 서비스 메시의 대세 서비스 매시 - Istio   수많은 서비스 메시 솔루션 중에서 2025년 현재 가장 널리 사용되고 있는 오픈소스 프로젝트가 바로 Istio입니다. Istio는 구글이 주도해 시작된 프로젝트로 현재 CNCF에 제어권이 양도되었습니다. 여담으로 마이크로소프트에서 주도한 CNCF 기반 OSM(Open Service Mesh) 프로젝트가 있으나 현재는 Istio를 가이드하고 있습니다. Istio는 2025년 현재 다양한 기능과 강력한 커뮤니티, 유연한 확장성 덕분에 서비스 메시 산업 표준으로 자리 잡았습니다. Istio는 개별 서비스마다 '사이드카(Proxy)' 형태로 동작하여, 각 마이크로서비스가 복잡한 네트워크 코드를 직접 구현할 필요가 없습니다. Service Mesh communication infrastructure - Microsoft   또한 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼과 연동이 뛰어나 대부분의 클라우드 환경에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 당연하지만, 개발자는 관련 코드를 추가하거나 수정할 필요 없이, 개발에 만 집중할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 이미지: Istio개념과 설치법   마이크로서비스 아키텍처로 전환하는 기업이 늘어날수록, 서비스 간 통신과 보안, 장애 대응도 고려해야 합니다. Istio와 같은 서비스 메시의 도입은, 복잡한 마이크로서비스 환경을 안정적이고 효율적으로 관리할 수 있습니다. 실무자를 위한 서비스 메시 - 지금 서비스 메시가 의미 있는 이유   미래 전략, ‘통합’이 답이다 과거 독립적으로 운영하던 네트워크와 애플리케이션, 컴퓨팅 환경이 이제는 하나의 유기적인 시스템으로 통합되고 있습니다. 결론적으로, 네트워크 현대화는 더 이상 단순한 선택이 아닌 기업의 생존 전략입니다. 현대화된 IaaS 네트워크 서비스 도입은, 조직의 디지털 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다. 차근차근 준비하시기 바랍니다.     참 고 문 헌 https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://finance.yahoo.com/news/many-billions-big-tech-spent-171500839.html https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-dollar-race-to-scale-data-centers https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/aws-vpc-connectivity-options/aws-cloud-wan.html https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/virtual-wan/virtual-wan-about https://services.google.com/fh/files/misc/cloud_wan_solution_overview.pdf https://cloud.google.com/blog/products/open-source/submitting-istio-project-to-the-cncf?hl=en https://openservicemesh.io/ https://cloud.google.com/blog/products/networking/connect-globally-with-cloud-wan-for-the-ai-era?hl=en https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/architecture/microservices/architect-microservice-container-applications/microservices-architecture https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/architecture/cloud-native/service-mesh-communication-infrastructure https://istio.io/latest/ https://lcc3108.github.io/articles/2020-12/istio https://www.samsungsds.com/kr/insights/cloud-computing-market-outlook-in-the-ai-age.html https://www.samsungsds.com/kr/insights/service_mesh.html 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『2025 클라우드 트렌드 : 다시 네트워크에 예산 투자』은 SaaS 전환지원센터에서 마이크로소프트 김대우 이사에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-10-13

2025 클라우드 트렌드 : 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼

​​   마이크로소프트? / 김대우 이사     예측 7: 2025년까지 G2000 기업의 55%가 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼(Multicloud Data Logistic Platforms)을 도입해, 비용 최적화, 벤더 종속성 감소, 거버넌스 향상을 위해 하이퍼스케일러 간 활발한 데이터 마이그레이션을 추진할 것 - IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions   2025년, 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼은 기업 IT의 게임체인저 시작하기 전에, 먼저 왜 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼에 대한 관심이 높아지고 있는지 몇 가지 질문드립니다.   - 흩어져 있는 데이터셋들의 위치, 속성, 담당자, 사용여부, 연관 정보를 검색하기 위해 체계적으로 메타데이터가 관리되고 있나요? - 각 부서와 계열사에서 AI/ML 또는 의사결정 목적으로 어떤 종류의 데이터를 수집/유지/파기하고 있는지 전사적으로 파악하고 있나요? - 데이터셋에 주민등록번호나 SSN과 같은 민감한 개인 식별 정보(PII)가 포함되어 있다면, 이런 데이터 식별 및 보호 조치는 체계적으로 관리되고 있나요? - 다른 나라 지사나 서비스에서 수집한 데이터는, 각 국가별 데이터법 및 규제 기준(예: GDPR, CCPA 등)을 준수하도록 분류 및 보호되고 있나요? - 산재된 데이터에 대해 누가(사내 임직원 포함), 언제 접근했는지 감사 기록(로그)과 추적이 용이한가요? - 멀티클라우드에 분산된 데이터 리소스를 통합적으로 조회하고, 즉시 활용 가능한 데이터 플랫폼이 존재하나요?   질문을 보고 등에 땀이 나는 분도 계실 것 같네요. 차근차근 질문을 고민해 보시면 데이터 물류 플랫폼이란 무엇이고, 멀티클라우드에서 왜 데이터 물류 플랫폼이 중요한지 감이 오실 겁니다. 이미지 출처: https://talal.zone/     이미 다가온 멀티클라우드 물류 플랫폼 시대 시간이 많지 않습니다. 글로벌 2000대 기업의 55%가 올해, 2025년까지 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼을 도입할 것이라는 전망입니다. 이는 비용 최적화, 벤더 종속성 해결, 그리고 데이터 거버넌스 강화라는 핵심 목표를 달성하기 위한 기업들의 전략적 움직임입니다. 네! 바로 올해 2025년까지이고, 몇 년 안에 거의 모든 기업이 이런 데이터 물류 플랫폼을 도입할 것으로 예상됩니다.   멀티클라우드, 더 이상 선택이 아닌 필수 지난 기고글 - “트렌드 #5. 멀티클라우드는 선택이 아닌 필수”에서 왜 멀티클라우드가 필수인지 소개해 드렸습니다. 오늘날 대부분의 IT 조직들은 데이터 보호와 비즈니스 연속성을 위해 클라우드 서비스를 적극적으로 활용하고 있습니다. 여러 리서치에 따르면, 90%가 넘는 기업이 이미 중요 데이터를 클라우드에 보관하고 있다는 결과가 나오고 있습니다. 이제 단일 클라우드 환경을 넘어, 다양한 목적과 업무 특성에 맞춘 ‘멀티클라우드’ 전략이 새로운 표준이 되고 있습니다. 멀티클라우드를 도입하는 이유는 다양합니다. 한 곳에만 데이터를 저장할 경우 벤더 락인(Lock-in) 문제가 발생해, 기술 도입의 유연성이 크게 떨어질 수 있습니다. 또한, 각 클라우드 사업자가 제공하는 특화 서비스의 다양성도 무시할 수 없습니다. 예를 들어, 어떤 클라우드는 AI/ML 분석에 강점을 가질 수 있고, 다른 서비스는 데이터베이스나 IoT 지원에 더 뛰어난 기능을 제공할 수 있습니다. 여기에 최근 사이버 보안 위협이 점차 정교해지면서, 중요 데이터의 분산 관리와 다중 보안 계층 도입 역시 주요한 전략적 선택이 되고 있습니다. 하지만 현실에서 기업들이 실제로 한 클라우드에서 다른 클라우드로 데이터를 옮기는 작업은 쉽지 않습니다. 여러 리서치에 따르면, 클라우드 간 데이터 마이그레이션을 실행한 경험이 있는 조직은 전체의 10% 미만에 불과합니다. 왜 이런 현상이 나타나는 걸까요? 이미지: Azure Migrate   클라우드 데이터 마이그레이션 난제 가장 큰 이유 중 하나는 바로 데이터 이그레스(내보내기) 비용입니다. (글로벌 CSP는 2025년 5월 현재 무료) 이미지: Last week in AWS 대부분의 CSP는 데이터를 데이터센터로 가져올 경우 전송 비용이 무료이지만, 데이터센터 외부로 전달하거나, 다른 CSP의 데이터센터로 이동할 때, 상당량의 전송 요금을 부과합니다. 특히 대용량 데이터를 다루는 기업일수록 이 부담은 더욱 커질 수밖에 없습니다. 뿐만 아니라, 해당 CSP의 저장소에 맞춰 데이터 포맷 변환, 애플리케이션 연동, 접근 제어 등 마이그레이션 전체 과정에서 요구되는 기술적 복잡도 역시 매우 큰 장벽으로 작용합니다. 또한, 수백 테라 이상의 대용량 데이터를 이동할 때는 순수한 기술적 문제를 넘어 물류적 한계까지 고려해야 합니다. 네트워크로 전송할 경우, 막대한 전송 시간과 지연이 발생할 수 있습니다. 결국 “멀티클라우드 활용”이라는 업계의 요구는 높아지고 있지만, 데이터 자체를 자유롭게 움직일 수 있는 환경을 실제로 구현하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 데이터 마이그레이션을 계획하고 실행하는 과정에서 조직은 비용과 기술적 한계, 그리고 시스템 전환에 따른 리스크에 직면하기 때문입니다.     데이터 물류의 중요성 - 사일로 해소와 AI 준비태세까지 디지털 전환이 가속화되는 오늘날, 기업에게 데이터는 핵심 자산입니다. 대부분의 기업들이 데이터를 충분히 활용하기는커녕, 필요할 때 원하는 데이터를 찾거나 연결하기조차 쉽지 않은 현실에 놓여 있습니다. 바로 데이터가 “사일로(Silo)”에 갇혀 있기 때문입니다. IDC의 조사 결과를 보면, 한 기업이 평균 6.4개의 데이터 사일로를 갖고 있다고 합니다. 여기서 데이터 사일로란, 부서나 팀, 혹은 특정 애플리케이션이나 시스템에 데이터가 고립되어 다른 구성원이나 플랫폼에서 쉽게 접근할 수 없는 상태를 의미합니다. 담당 직원의 퇴사나 부서 통폐합만 생각해 봐도 어렵지 않게 예측 가능합니다. 우리는 아니겠지… 싶겠지만 막상 조직 내부를 들여다보면, 데이터가 각 부서나 시스템별로 분리, 고립되어 “사일로”로 남아 있는 상황을 직면하시게 될 겁니다. 이처럼 계열사/부서별/서비스별/팀별로 흩어진 데이터는 조직 전체의 자산이 아닌, 특정 조직에만 한정된, 죽어버린, 관리도 어려운, 만약 주민등록번호와 같은 PII라도 포함되어 있다면 시한폭탄과 같은 데이터로 전락하기 쉽습니다. 결국, 데이터 기반 의사결정이 어려워지고, AI와 같은 혁신적인 기술에 적용하기도 어려워집니다. 또한, 데이터 사일로 저장소를 유지·운영하는 데 드는 비용 역시 무시할 수 없습니다. 머신러닝 트레이닝을 위해 외주 업체로부터 태깅된 데이터를 구매했는데, 나중에 확인하니 바로 옆팀에서 같은 데이터를 6개월 전에 수집한 것과 같은 웃픈 상황(실화)입니다. 실제로 현업에서 데이터 사일로로 인해 발생하는 비용은 이루 말할 수 없습니다. 한쪽 부서에서 이미 수집한 데이터가 다른 부서에선 존재조차 모른 채 중복 수집되거나, 데이터 오류, 불일치로 인해 AI 모델이나 의사결정 신뢰성에 금이 갈 수도 있습니다. 속도가 중요한 오늘날의 IT 업계에서 데이터 중심의 의사결정이나 AI 도입을 본격적으로 추진하기 위해서는, 이런 데이터 사일로 현상을 반드시 해결해야만 합니다. 이미지 출처: https://www.ptc.com/ko/blogs/plm/what-are-data-silos 규제 변화와 보안 위협, 클라우드 물류의 가속 요인 클라우드 환경이 급변하면서, 기업은 데이터 저장과 활용, 보호 방안도 새로운 패러다임이 요구되고 있습니다. 이미지: Best Practices for Cloud Security Compliance 데이터 관리와 관련된 국제 규제도 변화가 감지되고 있습니다. 대표적인 예가 2024년 유럽연합(EU)에서 발표한 EU Data Act(유럽연합 데이터법)입니다. 이 정책은 기업들이 특정 CSP에 종속되지 않고, 데이터를 자유롭게 다른 CSP나 On-premise로 이전할 수 있도록 데이터 이그레스 비용을 실질적으로 낮추는 내용을 담고 있습니다. 그 결과, 클라우드 사업자 간의 경계가 점차 약해지면서 크로스 클라우드 데이터 마이그레이션, 즉 여러 클라우드 간 데이터 이동 장벽이 낮아지고 있습니다. 참고링크: “데이터 이그레스 비용 전면 무료” 클라우드 업계 파격 행보의 이유   멀티클라우드 데이터 관리 플랫폼 그러나, 이렇게 데이터가 자유롭게 이동할수록, 데이터 보안과 컴플라이언스 측면에서 새로운 문제가 발생합니다. 특히, 사이버 보안 위협이 갈수록 높아지면서, 데이터가 여러 CSP에 분산되어 있으면 그만큼 보호하기도 어려워집니다. 이미지 출처: Pixabay 즉, 여러 클라우드에 분산된 데이터를 동시에 보호하고, 문제가 발생할 경우 신속하게 복구할 수 있는 관리감독체계가 필요합니다. 바로, 멀티 클라우드 데이터 관리 플랫폼 구축입니다. 데이터 관리 플랫폼은 데이터가 어디에 저장되어 있든, 규제 변화와 보안 위협에 능동적으로 대응할 수 있어야 합니다. 실시간으로 데이터 움직임을 모니터링하고, 규제와 컴플라이언스를 맞추며, 데이터 백업, 복구, 암호화 기능을 통합적으로 제공하는 플랫폼 도입이 업계의 화두로 떠오르고 있습니다. 앞으로 데이터 경쟁력은, 단순한 저장 능력을 넘어서 정책 변화에 신속히 적응하고, 예기치 못한 보안 위협에서 데이터를 안전하게 지켜낼 수 있는 통합 거버넌스 기능이 주요한 도입 팩터가 될 것으로 예상됩니다. 이미지: Microsoft Purview 데이터 물류 플랫폼 도입 데이터 물류 플랫폼은 단순한 도구가 아니라, 데이터가 생성되는 순간부터 파기되는 순간까지, 모든 흐름을 관리하고 최적화하는 운영 철학입니다. 이 플랫폼 서비스는 기업의 데이터가 생성되고 저장되는 위치와 방식, 주권(sovereignty) 이슈, 라이프사이클 관리, 사이버 공격 이후의 신속한 복구 등 다양한 변수를 고려해야 합니다. 참고자료: Cloud Data Logistics and Protection - IDC   데이터 라이프사이클 관리 전략 AI 서비스 제작에 필수재인 “데이터”가, AI 비즈니스의 핵심 경쟁력이 되면서, 데이터의 수집부터 폐기까지 전 생애주기를 체계적으로 관리하는 데이터 라이프사이클 관리 전략이 기업의 성장과 직결되고 있습니다. 최초 데이터 생성, 수집부터 저장, 활용, 보관, 폐기에 이르는 각 단계마다 정보의 가치와 위험요소가 다르기 때문에, 모든 주기에 걸쳐 데이터의 정합성, 효율성, 보안, 법적 준수, 비용 최적화 방안 등, 기업은 계속 고민이 늘어만 갑니다. 기존 기업이 단순 데이터 저장만 중시하거나, 백업 및 아카이브만을 단순 반복하는 수준에 머물렀다면, 디지털 전환 시대에는 데이터 활용이 혁신의 열쇠이자 핵심 경쟁력이 되면서 단순 “안전한 저장”만으로는 경쟁 우위를 확보할 수 없는 시대가 되었습니다. 즉, 이러한 요구에 맞춰 데이터 물류 플랫폼은 데이터가 생성된 순간부터 폐기될 때까지, 다양한 규제 준수와 보안을 확보하면서 유연한 확장성까지 지원해야 합니다. 특히, 오늘날과 같이 데이터에 대한 디지털 주권, 개인정보보호, 컴플라이언스 이슈가 하루가 멀다 하고 부각되는 상황에서는 법규와 정책을 준수하는 통합 관리체계가 필수적인 요소입니다. 또한, 데이터 라이프사이클 주기의 각 단계에서 보안 위험과 불필요한 저장·운영 비용을 줄이기 위해, 접근제어(Access control), 암호화, 자동 삭제(Auto data purge) 정책 등의 기능이 점차 보편화되고 있습니다. 데이터가 기업의 혁신을 견인하는 시대에, 데이터 라이프사이클 관리의 전략적 접근은 선택이 아닌 생존의 필요충분조건이 되고 있습니다. 앞으로 수많은 데이터가 창출되는 환경에서, 효율적인 데이터 라이프사이클 관리가 기업 경쟁력의 가장 중요한 토대가 될 것입니다.   멀티클라우드 저장소 설계 이러한 흐름 속에, 기업의 IT 인프라는 멀티클라우드로 빠르게 확장되고 있습니다. 이 과정에서 저장소 설계 또한 점점 더 중요해지고 있습니다. 이미지: 분석 하이브리드 및 멀티 클라우드 패턴 - GCP   저장소 설계는 데이터가 온프레미스 환경과 다양한 클라우드 서비스 제공자(CSP) 사이를 어떻게 이동하고 저장되는지, 그 전체 흐름을 명확 구조화해야 합니다. 각 데이터가 어디에, 어떤 방식으로 보관되고 있는지 실시간으로 파악함으로써 전사 데이터의 신뢰성과 가용성을 높여야 하기 때문입니다.     Apache Atlas - 데이터 거버넌스 오픈소스 멀티클라우드와 온프레미스가 혼재하는 현대 데이터 환경(Modern data environment)에서는 데이터의 위치, 흐름, 그리고 보안 및 거버넌스를 일관적으로 관리하는 것이 중요합니다. 이때, 데이터 플랫폼 전략에 반드시 포함되어야 할 항목이 바로 “데이터 거버넌스”이며, 그 중심에는 대표적인 오픈소스 솔루션인 Apache Atlas가 있습니다. 이미지: Apache Atlas CSP에 익숙하다면, AWS DataZone, Azure의 Purview, GCP의 Dataplex가 있습니다. 이러한 서비스의 근간이 되는 Atlas를 조금 더 살펴보면서 데이터 플랫폼 전략에 대해 알아보겠습니다.   Apache Atlas란? Apache Atlas는 복잡한 데이터 생태계 전반에 걸쳐 메타데이터를 효과적으로 관리하고, 데이터의 흐름 및 혈통(lineage)을 체계적으로 추적하는 기능을 제공하는, Apache 재단의 오픈소스 프로젝트입니다. 다양한 시스템, 다양한 클라우드, 그리고 온프레미스 저장소에 흩어진 데이터를 하나로 묶는 일관된 메타데이터 관리 솔루션이 필요할 때 Atlas가 좋은 선택입니다. 실제로 Atlas를 활용하면 기업은 데이터 자산이 어디로부터 생성되었고 어떤 시스템에서 사용되어 어디로 흘러가는지 시각적으로 관리할 수 있습니다. Atals의 체계적인 데이터 컨택스트 관리는 기업 내 독소인 데이터 사일로를 없애고, On-premise부터 멀티클라우드까지 다양한 환경을 넘나들며 데이터에 대한 신뢰성과 민첩성을 동시에 확보 가능합니다.   Apache Atlas와 데이터 보호 규제 Apache Atlas의 데이터 보호와 법적 준수는 중요한 개발 목표 중 하나입니다. 예를 들어, EU의 GDPR이나 미국 CCPA 등 데이터 규제가 날로 강화되는 현 상황에서, Atlas는 민감한 데이터의 위치 식별이나 누가 언제 어떤 데이터에 접근했는지 이력을 관리할 수도 있습니다. 즉, 보안 정책과 거버넌스를 클라우드, 온프레미스, 멀티클라우드 환경 전반에서 일관성 있게 적용할 수 있습니다. 무엇보다 Apache Atlas의 가장 큰 강점은 확장성입니다. 오픈소스이기 때문에 기존 데이터 처리 플랫폼 및 다양한 도구(예: Apache Hive, Hadoop, Spark 등)와 자연스럽게 통합되며, 기업의 성장에 따라 거버넌스 체계를 규모에 맞춰 확장할 수 있습니다. 또한 API 서비스를? 제공해 원한다면 다양한 기능에 대한 커스터마이징도 지원해, 각 기업만의 고유한 데이터 관리 UI나 로직도 개발할 수 있습니다. 이제 데이터가 기업의 핵심 자산이자 혁신의 초석이 되는 시대입니다. Apache Atlas를 통한 체계적인 메타데이터 관리와 데이터 거버넌스는 단순한 선택이 아니라 반드시 구축하고 유지해야 하는 핵심 플랫폼입니다. 물론, 위에서 언급한 CSP 서비스가 더욱 편리하고 쉬운 관리기능을 제공하니 CSP의 개별 서비스(AWS DataZone, Azure의 Purview, GCP의 Dataplex)를 먼저 검토해 보시는 것도 추천해 드립니다.     멀티클라우드와 데이터 플랫폼 멀티클라우드 환경이 주는 이점은 분명합니다. 단일 클라우드 환경에서 벗어나 각 클라우드 서비스의 장점만 뽑아 사용하고, 필요에 따라 워크로드를 유연하게 이동할 수 있습니다. 이런 장점을 제대로 누리기 위해서는 데이터 보호, 보안, 그리고 거버넌스를 종합적으로 설계하는 데이터 플랫폼 체계가 선행되어야 합니다. 지역적으로 분산된 기업의 데이터가 물리적 경계를 자유롭게 넘나드는 가운데, 데이터 플랫폼은 해킹이나 데이터 유출, 규제 위반 등 각종 리스크로부터 데이터를 안전하게 보호하는 중요한 기반이 됩니다. 뿐만 아니라, 데이터 사일로를 줄이고 데이터 민첩성을 확보하는 것이 기업의 경쟁력입니다. 데이터 사일로를 줄이면 전사 차원의 통합 데이터 활용이 가능해지고, 기업이 필요로 하는, AI와 같은 핵심 서비스를 빠르게 도입 가능하며, 의사결정에 필요한 데이터 분석 업무도 빠르게 적용 가능합니다. 결국, 체계적인 데이터 플랫폼 전략과, 멀티클라우드 저장소 설계, 데이터 거버넌스 적용은 급변하는 디지털 환경에서 민첩성, 안정성, 효율성을 모두 갖추기 위한 필수 전략입니다.     참 고 문 헌 https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P19652 https://blog.qualys.com/product-tech/2024/11/14/best-practices-for-cloud-compliance https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/migrate/migrate-services-overview?view=migrate-classic https://www.lastweekinaws.com/blog/understanding-data-transfer-in-aws/ https://learn.microsoft.com/ko-kr/purview/ https://www.itworld.co.kr/article/3584184/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%9D%B4%EA%B7%B8%EB%A0%88%EC%8A%A4-%EB%B9%84%EC%9A%A9-%EC%A0%84%EB%A9%B4-%EB%AC%B4%EB%A3%8C-%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C-%EC%97%85%EA%B3%84.html https://cloud.google.com/architecture/hybrid-multicloud-patterns-and-practices/analytics-hybrid-multicloud-pattern?hl=ko https://aws.amazon.com/ko/datazone/ 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『2025 클라우드 트렌드 : 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼』은 SaaS 전환지원센터에서 마이크로소프트 김대우 이사에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-09-29

2025 클라우드 트렌드 : GenAI가 리드하는 클라우드 보안 혁신이 온다

​​   마이크로소프트? / 김대우 이사     예측 6: 2026년까지 멀티클라우드 환경의 40%가 생성형 AI를 활용해 보안 및 아이덴티티 액세스 관리를 간소화하고, 수작업을 50% 줄일 것 - IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions   다시 멀티클라우드부터 시작 지난 기고글에서 2028년까지 새롭게 개발되는 애플리케이션의 90% 이상이 멀티클라우드 지원 기능 갖출 것이라는 예측을 전해 드렸습니다. 대표적인 멀티클라우드의 장점은 최신 기술 도입입니다. 챗GPT 같은 생성형 AI, 데이터 분석, 자동화 등 혁신 기술이 필요한 기업에서, 애플리케이션은 다양한 플랫폼 기능과 서비스를 유연하게 조합할 수 있어야만 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 아울러 클라우드 워크로드와 비용, 확장성 등 비즈니스에 필요한 의사결정을 민첩하게 내릴 수 있도록, 애플리케이션을 여러 클라우드에 분산하거나 이동하는 구조 역시 요구되고 있습니다. 바꿔 말하자면, 각 CSP 간 장점을 빠르게 도입하고, 시장 변화에 맞춰 혁신적인 기술을 보다 유연하게 적용하기 위한 움직임이라 볼 수 있습니다. 하지만, 단점도 있습니다. 여러 CSP는 물론, 외부 파트너 생태계가 복잡해지면서, 멀티클라우드 환경 통합과 관리 복잡도가 함께 높아질 수도 있습니다. 기업은 새로운 서비스를 개발하고 적용할 때 이제 단순히 하나의 CSP만 볼 수 없습니다. 여러 CSP와 개발, 운영까지 고려해야 하며, MSP(Managed Service Provider)도 이를 완전하게 지원하기엔 한계가 존재합니다. 멀티클라우드로 인해 기업의 솔루션 복잡도가 상당히 올라가는 게 현실입니다.     멀티클라우드와 보안 클라우드 보안이 점점 더 어려워지는 이유? 멀티 클라우드 때문 - 보안뉴스 2024 클라우드 트렌드 : AI와 클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼   클라우드 네이티브 애플리케이션 비즈니스 성장 클라우드 네이티브 애플리케이션은 그 수뿐만 아니라, 전체 시장 규모 역시 빠르게 확대되고 있습니다. 주요 CSP 기업은 이처럼 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 애플리케이션을 서비스할 수 있는 형태로 개발함과 동시에, 관련 개발 조직들과 다양한 방식으로 협력을 강화하고 있습니다. Cloud Native Application 마켓 사이즈 - Grand View Research 기업 입장에서도 클라우드 네이티브 애플리케이션 도입 시, 기본적으로 높은 품질 관리 체계를 기대할 수 있습니다. 또한 DevOps와 연동된 CI/CD로 애플리케이션의 통합 및 배포 자동화, 내장된 확장성 기능, 그리고 효율적인 운영까지 가능해집니다. 활발한 개발자 커뮤니티 덕분에 새로운 기능 추가나 버그 수정도 빠르게 제공되며, 높은 수준의 보안성과 더불어 뛰어난 이식성(Portability)도 누릴 수 있어 단일 CSP 벤더에 대한 락인(Lock-in)을 어느 정도 피할 수 있습니다. 물론 CSP 서비스 상에서 간편하게 배포 및 서비스를 확장할 수 있다는 점도 큰 장점입니다. 글로벌 주요 IT기업들 역시 클라우드 네이티브 생태계 발전에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 2017년부터 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에 합류해 다양한 방식으로 생태계 성장을 지원하고 있습니다.   클라우드 네이티브 애플리케이션 보호 플랫폼(CNAPP-Cloud Native Application Protection Platforms)이란?   이미지: Gartner CNCF detailed view - Gartner   CNAPP는 비교적 최근에 등장한 보안 솔루션으로, 클라우드 네이티브 애플리케이션과 마이크로서비스 아키텍처 도입이 확산됨에 따라 그 채택 속도가 매우 빨라지고 있습니다. CNAPP를 활용하면 멀티 클라우드 환경에서 클라우드 보안 상태를 통합적으로 모니터링 할 수 있으며, AI와 머신러닝 기술을 접목해 CSPM(Cloud Security Posture Management) 준수를 자동화하고 강화할 수 있습니다. CNAPP 시장은 빠른 속도의 성장을 기록하고 있습니다. 연평균 거의 15%에서 20%에 이르는 성장률을 보이며, 최근 정체 양상을 보이던 보안 분야에서 새로운 트렌드로 주목받고 있습니다. 이미지: Global CNAPP Market Overview - marketsandmarkets   그렇다면 멀티클라우드 보안은?   피할 수 없는 멀티클라우드의 시대입니다. 세력을 확장하는 클라우드 네이티브 애플리케이션과 멀티클라우드 솔루션은 On-Premise, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드, 여러 CSP 등 적용하는 수만큼 관리와 통제는 기하급수로 어려워지고 관리가 어려운 만큼 보안 위협도 높아집니다. 그렇다면, 어떤 보안 위협들이 멀티클라우드 시대에 산재하게 될까요?   이미지 출처: https://www.cybersecurity-insiders.com/state-of-cloud-security-report-2025/   중앙화된 가시성의 부족 (Lack of Centralized Visibility) CSP마다 모니터링, 로깅, 감사(Audit)를 위한 도구가 분리되어 있기 때문에, 다양한 클라우드 환경의 전체 자산, 네트워크, 이벤트, 이상 현상을 한눈에 파악하기가 어렵습니다. 가시성 부족은 보안사고 조기 탐지와 신속대응 속도를 낮추며, 잠재적 위협을 인지하지 못하는 원인이 됩니다. 이미지: 멀티클라우드와 하이브리드 클라우드에 대응하는 Microsoft Defender for Cloud 대시보드   다중 계정과 아이덴티티 (Multiple User Accounts and Identities) 여러 CSP에서 운용할수록 애플리케이션, 사용자, 서비스 계정이 늘어나고 관리 또한 복잡해집니다. 인위적으로 늘어난 계정과 권한은 최소권한 원칙 미준수, 계정 오남용 또는 공격 시 내부망 이동(lateral movement) 등으로 이어질 수 있습니다.   네트워크 보안 위험 (Network Security Risks) 멀티클라우드는 클라우드 간 데이터 이동이 빈번하다는 특성을 가집니다. 대량 데이터가 여러 환경 사이를 오가면서, 암호화가 미흡하거나 네트워크 설정이 부실할 경우 중요 데이터가 공격자에 의해 탈취, 변조될 위험이 높아집니다. 실제로 클라우드 간 네트워크 전송을 노리는 악성 공격의 빈도가 점차 늘고 있습니다.   통제의 불일치 및 정책 일관성 결여 (Inconsistent Controls) 각 클라우드 플랫폼은 저마다의 보안 정책, IAM(Identity and Access Management) 프레임워크, 컴플라이언스 도구를 제공합니다. 하지만 이런 각각 다른 보안 통제 기능들을 조율해 단일 환경처럼 일관성 있게 적용하기는 매우 어렵습니다. 따라서, 어딘가는 허점이 생기기 쉽고, 보안 정책 빈틈이 공격 표면(Attack surface)이 될 수 있습니다.   산재한 데이터와 데이터 관리 문제 (Scattered Data) 데이터가 퍼블릭, 프라이빗, 온프레미스 등 여러 위치에 분산 저장되면, 모든 민감 정보의 위치와 흐름을 추적하고 일관된 보호 조치를 적용하는 것이 매우 어렵습니다. 이로 인해 데이터 유출, 손실, 무단 접근(Unauthorized access), 정책 누락 등 위험이 크게 높아집니다.   공격 표면 확대 (Increased Attack Surface) 멀티클라우드는 클라우드 개수가 늘어날수록 서비스, API, 엔드포인트, 계정, 네트워크 노드가 함께 증가하면서, 전체 공격 표면이 늘어나게 됩니다. 방어할 대상이 늘어나고, 각 환경별 보호 수준의 차이로 인해 보안 위협이 커집니다.   클라우드 간 위협 전파 (Cross-cloud Threat Propagation) 멀티클라우드에서 악성코드, 랜섬웨어 등은 한 플랫폼의 침해에 그치지 않고, 네트워크, 계정 연동을 통해 빠르게 다른 플랫폼으로 확산될 수 있습니다. 분리(segmentation)와 접근통제 미흡 시 전체 인프라와 다른 클라우드까지 연속적으로 위협이 전파될 수 있습니다.   복잡한 규정 준수 문제(Complex Compliance Requirements) 서로 다른 CSP는 다양한 지역, 서로 다른 규제 환경에서 운영됩니다. 이에 따라 데이터 저장 위치, 암호화, 접근 권한, 로그 감사를 비롯해 준수해야 할 컴플라이언스 기준도 달라집니다. 여러 나라, 산업별 기준을 일관되게 지키는 것은 기존 환경보다 더 어렵고, 리스크가 됩니다.   자동화된 보안 운영 문제(Difficulty Automating Security Processes) 멀티클라우드는 각각 API, 설정, 배포 도구가 다르기 때문에, 보안 자동화 및 통합 운영은 한계가 있습니다. 결과적으로, 일부 환경에서는 정책 적용이 누락되거나, 자동화 프로세스가 실패할 수도 있습니다. 멀티클라우드의 도입은 혁신과 유연성, 비즈니스 민첩성이 핵심 축이지만, 반대로 “더 많은 클라우드, 더 많은 복잡성, 그리고 더 많은 보안 위협”을 의미합니다.   클라우드 보안 사고 케이스 Capital One 고객정보 유출 사례 먼저 소개해 드릴 사례는 2019년 7월, 미국의 대형 은행 캐피털원(Capital One)에서 약 1억 명에 달하는 고객 정보가 유출된 사건입니다. 이 사건은 한 전직 AWS 직원이 AWS에 저장된 클라우드 환경 취약점을 악용해 데이터를 빼낸 것으로 밝혀졌습니다. 특히, 광범위하고 민감한 개인 정보가 포함되어 있었으며, 금융기관이 보유한 아주 중요하고 민감한 고객 데이터가 1억 건 이상, 대량으로 외부로 유출됐다는 사실에 업계 영향이 컸던 사건이었습니다. 해커는 캐피털원의 부적절한 방화벽 설정과 SSRF(Server Side Request Forgery) 취약점을 이용해 공격을 성공시켰으며, AWS의 S3(Simple Storage Service)에서 고객 정보를 획득한 것으로 알려졌습니다. 이미지: ShiftLeft 블로그 이 사건은 단순한 해킹의 문제가 아니라, 클라우드 보안, 서비스 설정과 접근 권한 관리가 얼마나 중요한지 드러낸 사례입니다. 모든 CSP가 강조하는 “데이터는 클라우드에 안전하게 저장한다”는 트러스트가 흔들리면서, 금융권을 포함한 다양한 산업에서 클라우드 보안의 중요성이 다시 주목받은 케이스였습니다. 캐피털원 사건은 클라우드 활용이 비즈니스 혁신의 핵심으로 자리 잡고 있는 현재, 보안 체계와 관리에 대한 투자가 선택이 아닌 필수임을 의미합니다. 기술적인 보안 구성에만 의존하는 것이 아니라, 지속적 점검과 인적, 조직적 대비가 필요합니다. A hacker gained access to 100 million Capital One credit card applications and accounts - CNN 캐피털 원(Capital One) 고객정보 해킹 사건 정리 - AEP 코리아네트   CSP도 예외는 없다 - 랙스페이스의 랜섬웨어 피해 사례 미국에서 영업하는 CSP인 랙스페이스는 2022년 랜섬웨어 공격으로 1000만 달러 이상 피해를 입었고, 1년 이상 사고 여파로 인한 피해를 입었습니다. 공격 원인은 어이없게도 보안패치를 적시에 적용하지 않아 발생한 사고였으며, 해커는 패치되지 않은 보안 취약점을 이용해 침투한 다음 데이터를 암호화했고, 이로 인해 고객들은 메일을 주고받을 수 없는 장애를 겪게 되었습니다. 이미지: www.axios.com 이번 사건이 특히 주목받았던 이유는, IT 전문 인력이 대거 근무하는 랙스페이스와 같은 대규모 CSP조차 보안 취약점 관리가 부실할 수 있음을 의미합니다. 해킹, 랜섬웨어 등 사이버 위협이 더욱 지능화되고 정교해지는 만큼, 실시간 취약점 모니터링, 보안 패치 자동화, 침해사고 시나리오별 대응체계 수립은 필수적입니다. 랙스페이스, 단 한 번의 랜섬웨어 사건으로 천만 달러 넘는 손해 누적 - 보안뉴스 Rackspace ransomware attack caused by zero-day exploit - TechTarget 그렇다면, 이러한 멀티클라우드 시대에 더 높아진 보안 위협을 생성형 AI를 이용해 어떻게 해결할 수 있을까요?   AI의 진화, 멀티클라우드 보안의 새로운 가능성 지난 몇 년간 AI 분야, 특히 생성형 AI(Generative AI, 이하 GenAI)가 보여준 발전은 상상을 뛰어넘습니다. 챗GPT와 같은 대형 언어모델이 쏘아 올린 혁신은 텍스트를 이용한 단순한 질의응답 수준을 넘어, 자연어를 SQL 질의로 변환하거나 방대한 데이터를 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 등, 데이터 활용의 지평을 넓히고 있습니다. 출처: https://lifearchitect.ai/timeline/   이러한 기술 혁신은 데이터와 시스템이 점점 복잡해지고 있는 멀티클라우드 시대의 보안 문제에서도 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다. 그렇다면 GenAI가 멀티클라우드 보안 환경에서는 어떤 새로운 가능성을 보여줄 수 있을까요?   이미 여러 글로벌 CSP는 이런 문제를 해결하기 위해 준비하고 있습니다. 아래 영상을 보시면 Copilot AI를 이용해 어떻게 여러 보안 위협 상황을 점검하고 대응하는지 확인 가능합니다. Microsoft Security Copilot https://youtu.be/Sf_eRd45tko?list=PL3ZTgFEc7LyuQRLD61q9YqPKEDlZj4j5u   자연어와 데이터의 경계를 허물다 무엇보다 생성형 AI의 강점은 사람의 언어와 복잡한 구조의 데이터를 자연스럽게 연결한다는 것입니다. 예를 들어, 보안 담당자가 “지난 24시간 동안 주요 계정에서 발생한 비정상적인 로그인 시도 패턴을 보여줘”와 같이 자연어로 질의하면, GenAI는 이를 실시간 SQL 쿼리로 변환하여 수십억 건에 이르는 로그 데이터에서 관련 정보를 바로 추출해 보여줄 수 있습니다. 기존에는 오직 고도로 숙련된 전문가만이 복잡한 쿼리를 작성하고 데이터 패턴을 해석할 수 있었으나, 이제는 누구나 자연어로 보안 위협을 탐색하고 대응할 수 있는 시대가 열린 것입니다.   대규모 로그 분석, 이상탐지에 AI를 활용하다 멀티클라우드 환경은 On-Premise부터 여러 CSP와 다양한 시스템은 물론, 무한정 쌓여가는 로그 파일, 다양한 경로로 오가는 대용량 데이터가 얽혀있는 것이 보통입니다. 이런 복잡한 환경에서 GenAI의 대용량 데이터 처리 및 분석 능력이 빛을 발합니다. 예를 들어, 여러 클라우드에서 동시에 수집되는 로그를 AI가 자동으로 분석해, 정상 패턴과 다른 비정상 패턴을 감지합니다(Abnormal detection). 고전적인 규칙 기반 탐지(Rule based detection)로는 파악하기 어려운 새로운 패턴의 공격이나, 여러 단계를 거친 공격 연쇄(Advanced Persistent Threat, APT)도, GenAI가 학습한 수많은 비정상 패턴을 바탕으로 자동 탐지할 수 있습니다. 즉, 멀티클라우드 환경에서 흔히 볼 수 있는 내부자 위협, 권한 오남용, 클라우드 간 데이터 이동 과정, 설정 오류에서 발생하는 의심 행위 등 기존 분석 툴로는 챙기기 힘든 보안 이벤트까지 놓치지 않습니다.   보안 인사이트 제공, 신속한 의사결정 지원 보안 분석 과정에서 가장 중요한 것은 “의미 있는 인사이트”를 얼마나 신속하게 뽑아내는가입니다. GenAI는 대용량 데이터 속에서 단순히 경고를 나열하는 것뿐만 아니라, 이상행동의 의미와 맥락까지 분석해, “이 패턴은 최근 유행하는 랜섬웨어 공격의 초기 신호와 유사하다”와 같은 인사이트를 제공합니다. 기존 IT, 보안, 운영 담당자의 직관과 노하우에 크게 의존하던 분석 업무를, 인공 지능 자동화와 패턴 인식 능력으로 보완하게 되는 셈입니다. 복잡하고 광범위한 멀티클라우드 인프라를 운영하는 조직에게는, 위험 발생 시 어디에 먼저 대응해야 하고 어떤 우선순위로 조치를 취해야 하는지까지 체계적으로 제안받을 수 있습니다.   인간과 AI의 협업, 새로운 보안의 시대 궁극적으로 GenAI의 도입은 보안 담당자가 반복 업무에 소진될 시간을 줄이고, 보다 전략적인 사고와 창의적으로 보안 문제 해결에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 보안 자동화, 위협 탐지, 이상행동 분석, 실시간 리포팅, 준법 감사 등 멀티클라우드 보안의 전 과정에서 GenAI는 든든한 조력자 역할을 할 수 있습니다.   사이버 보안 스키마 프레임워크 표준화 2025년 6월 현재 Open Cybersecurity Schema Framework(이하 OCSF)와 같은 클라우드-온프레미스-하이브리드 환경을 아우르는 보안 표준도 급속히 확산되고 있습니다. 생성형 AI와 OCSF 표준이 결합하면, 조직 내 역할별 맞춤형 교육/문서화까지 자동화되어 운영 부담을 추가로 줄일 수 있습니다.   사이버 보안과 GenAI - 의사결정과 투명성 확보 물론 보안 작업에서 AI의 추천이 100% 완벽하다고 볼 수는 없습니다. 항상 최종 의사결정은 전문가의 경험과 결합해 이뤄져야 하며, AI 스스로의 보안과 투명성 확보 또한 새로운 과제입니다.   책임 있는 AI(responsible AI), 신뢰할 수 있는 AI(trusted AI). 인공지능 윤리 동향 멀티클라우드 보안과 GenAI의 만남은 보안 분야에 전례 없는 새로운 혁신의 기회를 열고 있습니다. 방대한 로그와 복잡한 데이터 패턴에서 숨겨진 위협을 찾아내고, 실시간 인사이트를 바탕으로 정확하고 신속한 대응을 가능하게 하는 것, 이제 멀티클라우드 보안 분야에서도 새로운 기회를 얻으시길 바랍니다.   참 고 문 헌 https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/ https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://www.cybersecurity-insiders.com/state-of-cloud-security-report-2025/ https://m.boannews.com/html/detail.html?tab_type=1&idx=112170 https://www.cloudhelp.kr/software/market-case/?category1=%EC%8B%9C%EC%9E%A5%2F%EC%82%AC%EB%A1%80&mod=document&pageid=1&target=title&keyword=%EB%B3%B4%ED%98%B8&uid=4663 https://edition.cnn.com/2019/07/29/business/capital-one-data-breach https://m.blog.naver.com/aepkoreanet/221615913563 https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=123833 https://www.techtarget.com/searchsecurity/news/252528884/Rackspace-Ransomware-attack-caused-by-zero-day-exploit https://lifearchitect.ai/timeline/ https://www.microsoft.com/en-us/security/business/ai-machine-learning/microsoft-security-copilot https://github.com/ocsf https://www.cloudhelp.kr/software/market-case/?category1=%EC%8B%9C%EC%9E%A5%2F%EC%82%AC%EB%A1%80&mod=document&pageid=1&target=title&keyword=%EC%9C%A4%EB%A6%AC&uid=4172 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『2025 클라우드 트렌드 : GenAI가 리드하는 클라우드 보안 혁신이 온다』은 SaaS 전환지원센터에서 마이크로소프트 김대우 이사에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-09-22

SaaS는 더 이상 제품이 아니다: AI 시대, 인프라로 진화하는 SaaS

​​   파프리카데이터랩 / 김유빈 대표     1. 제품에서 인프라로: SaaS의 근본적 전환 과거 SaaS의 성공 방정식은 명확했다. 사용자의 클릭 하나하나를 해부하고 최적의 경로를 설계 하는 것, 즉 인간의 인지적, 행동적 특성에 기반한 사용자 경험(UX)을 극대화하는 것이었다. Salesforce, Slack, Notion과 같은 거인들은 사용자가 더 적은 노력으로 더 많은 것을 성취할 수 있도록 돕는 화려하고 직관적인 인터페이스(UI)를 경쟁력의 원천으로 삼았다. 이 시대의 SaaS는 그 자체로 완결된 디지털 작업 공간이었다. 사용자는 특정 과업을 해결하기 위해 해당 SaaS에 로그인하여, 그 안에서 제공하는 기능의 조합을 통해 원하는 결과를 얻어냈다. 그러나 AI, 특히 스스로 사고하고 실행하는 AI 에이전트(AI Agent)의 등장은 이 모든 전제를 뿌리부터 뒤흔들고 있다. 이제 SaaS의 주된 사용자는 모니터 앞에서 마우스를 움직이는 사람이 아닐 수도 있다. 대신, 복잡한 목표(예를 들면 "이번 분기 예상 매출이 가장 높은 잠재고객 10곳을 찾아내고, 맞춤형 영업 이메일 초안을 작성한 뒤, 내일 오전 미팅 일정을 조율해줘")를부여받은 AI 에이전트가 그 자리를 차지하게 될 것이다. 이 새로운 사용자는 UI를 보지 않으며, 클릭 대신 API 호출로 소통한다. 따라서 SaaS의 역할은 인간을 위한 친절한 제품에서, AI 에이전트가 작업을 수행하기 위해 의존하는 견고하고 예측 가능한 기능 인프라로의 근본적인 전환을 맞이하고 있다. 이러한 전환은 단순히 기존 기능을 API로 포장하는 수준을 넘어선다. 이는 AI가 명확하게 이해하고, 예측하며, 호출할 수 있는 구조를 갖추는 것을 의미한다. 예를 들어, AI 에이전트가 고객 정보를 업데이트해야 할 때, 하나의 거대한 updateCustomer API를 호출하는 것이 아니다. 대신, findCustomerByName , getCustomerDetails , updateSpecificField , addInteractionLog 와 같이 잘게 쪼개진 원자적 기능들의 조합을 통해 과업을 수행한다. 각 기능의 이름과 필요한 정보(Parameters)는 AI가 해석할 수 있을 만큼 명확해야 하며, 그 결과는 일관된 데이터 구조로 반환되어야 한다.   결과적으로 SaaS의 가치를 평가하는 척도는 달라지고 있다. 얼마나 아름다운 UI를 가졌는가, 얼마나 편리한 UX 동선을 설계했는가는 더 이상 핵심이 아니다. 이제 경쟁력은 눈에 보이지 않는 영역에서 판가름 난다. API의 신뢰성과 속도: AI 에이전트의 워크플로우를 지연 없이 처리할 수 있는가? 데이터의 정합성과 품질: AI가 신뢰하고 가공할 수 있는 깨끗한 데이터를 제공하는가? 맥락(Context)의 풍부함: 단순히 요청된 결과값만 돌려주는 것이 아니라, AI가 다음 행동을 추론하는 데 필요한 맥락적 정보를 함께 제공하는가? (예를 들어 일정 등록 API가 단순히 "성공"을 반환하는 대신, "생성된 일정 ID, 참여자들의 참석 가능 여부, 화상회의 링크"를 함께 돌려주는 것) 이처럼 미래의 SaaS는 사용자의 눈에는 보이지 않는 무대 뒤의 스태프와 같을 것이다. 화려한조명을 받는 주연 배우는 AI 에이전트이지만, 그 배우가 최고의 연기를 펼칠 수 있도록 모든 소품과 장치를 정확한 타이밍에 제공하는 것, 그것이 바로 인프라로 진화한 SaaS의 새로운 사명이자 본질이라고 할 수 있다.   2. 생존 전략으로서의 AI 호출 가능성 많은 SaaS 기업들이 경쟁적으로 자체 AI 기능을 선보이고 있다. 문서 자동 요약, 데이터 기반 추천, 이미지 자동 태깅 등은 이제 사용자들에게 익숙한 기능이 되었다. 이는 분명 의미 있는 발전이지만, 다가오는 AI 시대의 본질적인 변화를 대비하기엔 부족하다. 이러한 기능들은 대부분 해당 SaaS라는 닫힌 생태계 안에서만 작동하며, 인간 사용자의 편의성을 높이는 데 초점 이 맞춰져 있다. 진정으로 중요한 질문은 내부가 아닌 외부를 향해 있다. "우리의 SaaS는, 외부의 AI 에이전트가 자신의 목적을 달성하기 위한 도구로써 자유롭게 호출할 수 있도록 설계되어 있는가?" AI 시대에 지속 가능한 성장을 이룰 SaaS는 단순히 AI 기능을 품은 똑똑한 제품이 아니다. 여러 AI와 서비스의 워크플로우를 관통하는 AI가 기꺼이 부르는 핵심 부품이다. 이를 위한 구체적인 조건들은 다음과 같다.   가. Function Calling 표준 대응: AI의 언어로 말하라 AI 에이전트(GPT, Gemini 등)는 스스로 API를 호출할 수 없다. 대신 'Function Calling'이라는 표준화된 메뉴판(명세서)을 읽고, 어떤 기능을 사용할 수 있는지, 각 기능을 사용하려면 어떤 정보가 필요한지를 학습한다. 만약 우리 SaaS의 API가 이 메뉴판 규격에 맞지 않다면, AI에게 우리 서비스는 존재하지 않는 것이나 마찬가지다. 무엇을 해야 하는가?: OpenAI의 Function Calling, Google의 Tool aalling 등에 사용되는 JSON Schema 형식에 맞춰 API의 기능, 파라미터, 반환값 등을 명확하게 정의해야 한다. 구체적인 예시 (CRM SaaS): 나쁜 예시: https://api.mycrm.com/v1/process?action=new_lead&name=... 좋은 예시 (AI가 이해하는 명세): JSON { "name": "create_new_lead", "description": "새로운 잠재고객 정보를 시스템에 등록합니다.", "parameters": { "type": "object", "properties": { "company_name": {"type": "string", "description": "고객의 소속 회사명"}, "contact_person": {"type": "string", "description": "담당자 이름"}, "email": {"type": "string", "description": "담당자의 이메일 주소"} }, "required": ["company_name", "contact_person"] } } AI 에이전트는 이 명세를 보고 "ACME사의 제인 도우를 잠재고객으로 등록해줘"라는 자연어 명령을 create_new_lead(company_name="ACME", contact_person="Jane Doe", ...) 와 같은 정확한 함수 호출로 변환할 수 있게 된다.   나. Webhook 기반 자동화 지원: 부르기 전에 알려주기 API 호출이 AI가 필요할 때마다 SaaS에 정보를 요청(Pull)하는 방식이라면, 웹훅은 특정 사건이 발생했을 때 SaaS가 AI에게 정보를 먼저 알려주는(Push) 방식이다. 능동적이고 자율적인 AI 에이전트에게 이는 필수적인 기능이다. 실시간 반응성이 필요한 워크플로우를 가능하게 하기 때문이다. 무엇을 해야 하는가?: '신규 고객 등록 시', '결제 완료 시', '프로젝트 상태 변경 시' 등 의미 있는 이벤트가 발생할 때마다 지정된 URL로 정형화된 데이터를 전송하는 웹훅 시스템을 제공해야 한다. 구체적인 예시 (이커머스 SaaS): AI 에이전트의 목표가 'VIP 고객이 100만원 이상 주문 시, 담당 매니저에게 즉시 슬랙 알림 보내기'라고 가정해보자. AI가 1초마다 API를 호출해 모든 주문 내역을 확인할 수는 없다. 대신, AI는 주문 완료(order_completed) 웹훅을 구독한다. 이커머스 SaaS는 주문이 완료되는 즉시 주문 정보를 담은 데이터(Payload)를 AI에게 전송하고, AI는 이 데이터를 받아 VIP 고객인지, 100만원 이상인지 판별한 뒤 슬랙 API를 호출한다. 웹훅이 없다면 이러한 실시간 자동화는 불가능에 가깝다.   다. 명확한 문서화와 예측 가능한 오류 처리: AI를 위한 사용 설명서 인간 개발자에게 API 문서는 참고 자료이지만, AI 에이전트에게 표준화된 API 문서는 그 자체로 교과서이자 실행 코드다. 마찬가지로, 예측 불가능한 오류는 AI 워크플로우 전체를 마비시키는 심각한 장애물이다. 무엇을 해야 하는가?: 모든 API 엔드포인트, 파라미터, 인증 방식, 응답 예시 등을 OpenAPI(Swagger) Specification 과 같은 기계가 읽을 수 있는(Machine-readable) 표준으로 작성해야 한다. 또한, 401 Unauthorized (인증 실패), 400 Bad Request (요청값 오류), 404 Not Found (데이터 없음) 등 표준 HTTP 상태 코드와 함께, 무엇이 문제인지 명확히 알려주는 오류 메시지를 반환해야 한다. 구체적인 예시 (오류 처리): 나쁜 예시: {"status": "failed"} 좋은 예시: JSON { "error_code": "INVALID_PARAMETER", "message": "The 'email' field must be a valid email address.", "request_id": "req_a1b2c3d4" } 이러한 응답을 받은 AI는 단순히 실패로 끝나는 것이 아니라, '이메일 형식이 잘못되었으니 수정을 요청하거나 다른 정보를 찾아야겠다'는 다음 행동을 스스로 계획할 수 있다.   라. 컨텍스트 친화적 응답: 다음 행동을 암시하라 성공적인 API 응답은 단순히 요청받은 결과만 툭 던져주는 것이 아니라, 연쇄적으로 이어질 AI의 다음 행동을 예측하고 그에 필요한 맥락을 함께 제공하는 것이다. 이는 전체 워크플로우의 효율성을 극적으로 높인다. 무엇을 해야 하는가?: API 응답 설계 시, '이 데이터를 받은 AI는 다음에 무엇을 하려고 할까?'를 고민해야 한다. 관련 데이터의 ID, 직접 접근 가능한 URL, 다음에 호출 가능한 관련 API 목록 등을 포함시켜 불필요한 추가 API 호출을 줄여줘야 한다. 구체적인 예시 (프로젝트 관리 SaaS): AI가 '신규 프로젝트 생성' API를 호출했을 때, 나쁜 예시: {"success": true, "project_id": "prj-12345"} 좋은 예시 (컨텍스트 포함): JSON { "success": true, "project": { "id": "prj-12345", "name": "4분기 마케팅 캠페인", "dashboard_url": "https://pm.mytool.com/prj-12345" }, "next_actions": { "add_member_api": "/projects/prj-12345/members", "create_task_api": "/projects/prj-12345/tasks" } } 이 응답을 받은 AI는 프로젝트 ID만 아는 것이 아니라, 생성된 프로젝트 대시보드 링크를사용자에게 바로 공유할 수 있고, 다음 단계로 멤버를 추가하거나 태스크를 생성하기 위해 어떤 API를 호출해야 하는지 즉시 알 수 있다.   이처럼 AI 시대의 SaaS는 AI 에이전트가 그저 쓸 수 있는 수많은 제품 중 하나가 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위해 반드시 써야만 하는 핵심 기반이 되어야 한다. 그 열쇠는 바로 AI와의 소통 능력, 즉 AI 호출 가능성에 달려 있다.   3. 보이지 않은 SaaS의 시대? 미래의 업무 환경에서 사용자는 더 이상 수많은 SaaS 애플리케이션의 아이콘을 클릭하며 창을 옮겨 다니지 않을 것이다. 대신, 단일한 AI 에이전트 인터페이스에 "10월 신규 고객 대상 만족도 조사를 설계하고, 발송한 뒤, 결과를 취합해 주간 보고서에 포함시켜줘" 와 같이 목표 지향적인 명령을 내리게 된다. AI 에이전트는 이 명령을 해석해 설문조사 SaaS(예: 왈라, 타입폼, 서베이몽키 등)의 API를 호출해 설문을 생성하고, 이메일 발송 SaaS(예: 메일침프)의 API로 고객 목록을 불러와 발송한 뒤, 응답이 들어올 때마다 스프레드시트 SaaS(예: 구글 시트)에데이터를 정리하고, 최종적으로 문서 작성 SaaS(예: 구글 독스)에 보고서를 작성한다. 이 과정에서 사용자는 개별 SaaS의 로고나 UI를 전혀 보지 못할 수도 있다. 각각의 SaaS는 마치 우리가 전등을 켤 때 발전소의 존재를 의식하지 않는 것처럼, 거대한 워크플로우의 보이지 않는 톱니바퀴로서 기능한다. 눈에 보이는 화려함 대신, AI의 지시를 얼마나 빠르고 정확하게 수행하는지가 유일한 가치 척도가 된다. 이처럼 SaaS는 사용자의 스크린에서 사라지는 대신, 모든 AI 기반 자동화의 실질적인 실행 주체로 자리매김하게 된다. 이미 시장의 선두 주자들은 이러한 '보이지 않는 SaaS'로의 전환을 명확히 보여주고 있다.   ?Zapier / Make (구 Integromat) 이들은 자동화 시장의 개척자로서, 수천 개의 앱을 API 레벨에서 연결하는 허브 역할을 해왔다. 이제 이들의 방대한 액션 라이브러리는 인간이 설정하는 자동화를 넘어, AI 에이전트가 사용할 수 있는 가장 강력한 도구상자가 되고 있다. AI는 Zapier를 통해 세상의 거의 모든 SaaS에 손을 뻗을 수 있게 된 것이다.   OpenAI Plugins / GPTs 이는 '보이지 않는 SaaS' 시대를 가장 명시적으로 보여주는 모델이다. 수많은 SaaS 기업들이 자체 UI가 아닌, 오직 ChatGPT와의 연결을 위해 플러그인을 개발한다. 사용자는 Expedia 플러그인을 통해 "다음 주 제주도 가는 가장 저렴한 항공편 찾아줘"라고 말할 뿐, Expedia 웹사이트에 직접 방문하지 않는다. 성공적인 플러그인은 화려한 디자인이 아니라, AI의 질문에 얼마나 정확하고 유용한 데이터를 돌려주는지에 따라 결정된다.   Notion AI 이는 한 제품 안에서 AI와 기능 인프라가 어떻게 결합되는지를 보여주는 훌륭한 사례다. Notion AI가 단순히 글만 써주는 것이 아니라 '/' 명령어를 통해 데이터베이스를 생성하고, 표를 만들고, 페이지를 요약하는 등 Notion 내부의 기능을 자유자재로 활용한다. 이는 Notion의 핵심 기능들이 이미 AI가 호출할 수 있는 내부 API처럼 모듈화되어 있음을 시사한다.   LangChain / LlamaIndex 이들은 AI 개발 프레임워크로서, 개발자들이 AI 에이전트를 만들 때 외부 SaaS API를 도구로써 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. 특정 SaaS가 LangChain과의 연동 라이브러리를공식적으로 제공한다면, 이는 전 세계 AI 개발자들에게 "우리는 당신의 AI 에이전트가 사용할 준비가 된, 신뢰할 수 있는 부품입니다"라고 선언하는 것과 같다. 이러한 선도적인 흐름들은 세 가지 공통적인 전략을 가리키고 있다.   기능의 원자화 이들은 서비스를 거대한 단일 기능이 아닌, AI가 레고 블록처럼 자유롭게 조립할 수 있도록 잘게 쪼개진 원자적 기능의 API 집합으로 재구성한다. '고객 관리'라는 큰 덩어리가 아니라, '고객 검색', '연락처 추가', '태그 변경' 등 독립적으로 호출 가능한 작은 단위로 제공된다. 연결성의 최우선주의 제품 개발 로드맵의 최우선 과제가 새로운 UI/UX 개선에서 AI 에이전트와의 연결성 강화로 이동한다. API의 응답 속도를 10ms 단축하는 것이 새로운 버튼을 추가하는 것보다 중요해지며, 개발팀의 핵심 성과 지표(KPI)는 API 호출 성공률, 안정성, 문서의 명확성 등이 된다. AI 중심의 사용성 설계 사용자 경험(UX)의 개념이 AI 경험(AIX)으로 확장된다. AI에게 좋은 경험이란, 얼마나 API 명세가 명확하여 쉽게 학습할 수 있는지, 얼마나 오류 메시지가 구체적이어서 스스로 문제를 해결할 수 있는지, 그리고 얼마나 적은 호출로 원하는 결과를 얻을 수 있는지에 의해 결정된다. 이제 SaaS 설계자는 인간의 인지 부하가 아닌, AI의 연산 부하와 워크플로우 효율성을 고민해야 한다.   4. SaaS의 미래는 사용자 제품이 아니라 AI 인프라다 글로벌 시장에서 데이터 주권은 더 이상 선택이 아닌 필수다. 고객이 있는 국가의 법을 지키지 못하면, 아예 사업을 시작할 수도 없다. 스마트한 기업들은 이미 다음과 같은 전략으로 움직이고 있다.   3-1. 멀티리전(Multi-region): 데이터 분산은 기본 단순히 서비스 안정성을 높이는 차원을 넘어, 데이터 주권에 대응하기 위한 핵심 전략이다. 예를 들어, 한국 고객 데이터는 서울 리전(AWS, 네이버클라우드 등)에, 유럽 고객 데이터는 프랑크푸르트 리전(AWS, Azure 등)에 나눠 저장하는 방식이다. 고객에게 "당신의 데이터는 당신의 국가 법에 따라 안전하게 보관됩니다"라는 신뢰를 줄 수 있어야 한다.   3-2. 데이터 처리 계약(DPA)과 서비스 수준 협약(SLA)의 명문화 "우리 회사는 GDPR을 준수합니다"라고 말로만 떠드는 시대는 지났다. 고객과의 계약서에 데이터 처리 위치, 보유 기간, 삭제 방식, 제3자 제공 여부 등을 명확히 문서로 남겨야 한다. 특히 유럽 고객과 거래한다면 표준계약조항(SCC)은 필수다. 이는 법적 분쟁을 피하는 안전장치이자, 우리 서비스가 얼마나 투명하고 신뢰할 수 있는지를 보여주는 최고의 영업 도구라고 할 수 있다.   3-3. 국가별 규제 대응은 '매뉴얼'로 주요 진출 국가(한국, EU, 미국 등)의 데이터 규제에 맞춰 내부 대응 매뉴얼을 만들어 두는 것은 기본이다. 어떤 상황이 발생했을 때 누가, 어떻게, 어떤 절차에 따라 대응할지 미리 정해두어야 한다. 이는 위기관리 능력이자 고객 신뢰를 얻는 핵심 자산이다.   4. 결론: 클라우드 시대, 데이터의 '국적'이 경쟁력이다 "SaaS는 죽었다"는 성급한 진단이 곳곳에서 들려온다. 하지만 이는 현상의 절반만 본 것이다. SaaS는 죽지 않았다. 다만, 역사적인 대분기점에 도달했을 뿐이다. 지금까지의 성공 공식이 더 이상 유효하지 않은, 완전히 새로운 시대로의 거대한 전환이 시작된 것이다. 이 전환의 중심에는 사용자의 재정의가 있다. 지난 20년간 SaaS의 사용자는 당연히 사람이었다. 그러나 이제 우리 앞에는 지치지 않고, 24시간 일하며, 감정이 아닌 오직 효율성과 신뢰성만을 기준으로 판단하는 새로운 사용자, AI 에이전트가 등장했다. 이 새로운 사용자는 아름다운 UI에 감동하지 않으며, 편리한 UX에 감사하지 않는다. 그들은 클릭하는 대신 호출하며, 시각적 인터페이스가 아닌 기계가 읽을 수 있는 API를 찾는다. 인간 사용자는 약간의 불편함이나 느린 속도를 용납할 수 있지만, AI 에이전트는 그렇지 않는다. 수십, 수백 개의 기능을 엮어 복잡한 워크플로우를 처리하는 AI에게 하나의 API라도 불안정하거나 응답이 느리다면, 그 SaaS는 즉시 사용할 수 없는 도구로 분류되어 외면받을 것이다. 브랜드 충성도가 아닌, 오직 기능적 완벽함만이 유일한 선택 기준이 된다. 따라서 이 거대한 변화 속에서 모든 SaaS 기업은 스스로에게 단 하나의 질문을 던져야만 한다. 이 질문이 향후 10년의 생존과 성장을 가를 시금석이 될 것이다. "우리의 SaaS는, AI 에이전트가 가장 먼저 찾고, 가장 우선적으로 호출하고싶은 핵심 기능인가?" 이 질문에 대한 당신의 대답이 미래의 경로를 결정할 것이다. '아니오'라면, 당신의 SaaS는 점점 더 고립되는 기능의 섬이 될 위험이 있다. 아무리 강력한 기능을 가졌더라도, AI라는 거대한 대륙과 연결되지 않은 채 인간 사용자들만의 리그에 머물다 서서히 잊혀갈지 모른다. 하지만 만약 자신 있게 "네"라고 답할 수 있다면, 당신의 SaaS는 이미 다음 시대로의 진화를 시작한 것이다. 눈에 보이는 제품의 왕좌를 AI에게 내어주는 대신, 눈에 보이지 않지만 모든 것을 가능하게 하는 미래의 인프라로 거듭나게 될 것이다. 스크린 위의 화려한 스타가 되는 대신, 새로운 경제 시스템의 혈관과 신경계를 이루는, 대체 불가능한 존재가 되는 길이다. 당신의 SaaS는 AI 시대의 가장 신뢰받는 부품이 될 준비가 되었는가? 그 대답에 모든 미래가 있다.   저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『SaaS는 더 이상 제품이 아니다: AI 시대, 인프라로 진화하는 SaaS』은 SaaS 전환지원센터에서 파프리카데이터랩 김유빈 대표에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-09-16

2025 클라우드 트렌드 : 멀티클라우드는 선택이 아닌 필수

​​   마이크로소프트? / 김대우 이사     예측 5: 2028년까지 새롭게 개발되는 애플리케이션의 90% 이상이 멀티클라우드 지원 기능을 갖추고, 플랫폼에서 제공하는 기능을 활용해 보다 혁신적인 솔루션을 제공하게 될 것 - IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions   2028년, 멀티클라우드는 선택이 아닌 필수가 된다 최근 몇 년 동안 기업의 IT 인프라에서 클라우드 활용은 이미 보편화되었습니다. 하지만, 시장은 여기에만 머물지 않고 “멀티클라우드”와 “하이브리드 클라우드”로 빠르게 진화하고 있습니다. 업계와 IDC의 분석에 따르면, 2028년까지 새롭게 개발되는 애플리케이션의 90% 이상이 멀티클라우드 지원 구조를 기반으로 만들어질 것으로 전망됩니다. 90%라는 숫자로 볼 때 이는 단순 유행 정도가 아니라, 근본적인 경쟁력을 확보하기 위한 변화로 판단 가능합니다. 오라클에서 실시한 마켓트렌드 리서치에 따르면 실제로 전세계 기업 중 98%가 이미 멀티클라우드를 채택하고 있으며, 31%의 기업은 4개 이상의 클라우드 서비스를 활용하고 있습니다. 이러한 트렌드는 멀티클라우드가 더 이상 미래의 트렌드가 아닌 현재의 필수 요소임을 보여줍니다.   멀티클라우드 전략 추진의 가장 중요한 요인은 데이터 주권(41%)과 비용 최적화(40%)로 나타났습니다. 이와 함께 비즈니스 민첩성 및 혁신이 주요 동력으로 작용하고 있습니다.   출처: 오라클, 451 Research - 마켓트렌드, 시장의 주류가 된 멀티클라우드     파편화된 클라우드 환경 오늘날 클라우드 환경은 예전보다 훨씬 파편화되고 있습니다. 기업들은 효율성과 유연성을 추구해 기존 On-Premise는 물론 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 등 다양한 종류의 클라우드 서비스를 동시에 도입하고 있습니다. 이미지 - Pixabay 하지만 이 과정에서 모든 팀, 부서, 조직이 같은 클라우드 서비스 제공자(CSP)를 사용하는 것이 아니라, 각각 필요한 요구사항과 선호도에 따라 다른 CSP를 선택하게 됩니다. AWS, Azure, GCP, 오라클 등 다양한 대형 CSP가 시장에 존재하고, 여기에 더해 외주 개발, 계열사 협업 등 외부 협력이 이뤄질수록 클라우드 환경은 자연스럽게 더욱 분산되고 복잡해집니다. 이렇게 분산된 클라우드 환경은 IT 자원 비효율성, 관리 포인트의 증가, 보안 정책 파편화, 거버넌스 복잡도 상승을 가져옵니다. 즉, 클라우드 도입 혜택을 누리기 위해선, 애초에 통합 관리와 멀티플랫폼 전략을 전제로 한 아키텍처 설계가 중요해졌다고 볼 수 있습니다.   AI 워크로드 증가 특히, AI 워크로드의 급증으로 멀티클라우드의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 각 CSP별 차별화되는 LLM 서비스가 있다면, 해당 CSP에서 우리에게 필요한 AI 서비스만 사용하고, 다른 CSP에서는 컴퓨팅 자원을 사용하는 전략도 가능합니다. 관련해, 가트너는 클라우드 컴퓨팅 자원의 AI 워크로드 할당 비중이 2025년 현재 10% 미만에서 2029년까지 50%로 크게 증가. AI 관련 클라우드 워크로드가 5배 증가할 것으로 예측했습니다. 이렇듯, AI 워크로드 증가는 예견된 미래입니다. 급증하는 AI 및 ML 수요에 대비한 멀티클라우드 전략 수립은 필연적입니다. 참고링크: Gartner Identifies the Top Trends Shaping the Future of Cloud   왜 멀티클라우드인가? 가장 큰 이유는 최신 기술의 도입입니다. 챗GPT 같은 생성형 AI, 데이터 분석, 자동화 등 혁신 기술이 꿈틀거리는 현장에서, 애플리케이션은 다양한 플랫폼 기능과 서비스를 유연하게 조합할 수 있어야만 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 아울러 퍼포먼스와 비용, 확장성 등 비즈니스에 필요한 의사결정을 민첩하게 내릴 수 있도록, 애플리케이션 워크로드를 여러 클라우드에 분산하거나 이동하는 구조가 요구되고 있습니다. 클라우드의 복잡성이 증가함에 따라 관련 예산 역시 늘어날 수밖에 없습니다. 즉, 비용 절감을 위해서는 각 CSP 간 강점을 빠르게 도입하고, 시장 변화에 맞춰 혁신적인 기술을 보다 유연하게 적용해야 합니다.   다양한 멀티클라우드 도입 사례 다양한 사례들이 있지만, 레퍼런스 가능한, 공개된 해외 사례 한두개만 살펴보겠습니다.   SAP - 멀티클라우드, 하이브리드 클라우드 대표적으로 기업용 ERP 소프트웨어 기업 SAP가 있습니다. 비즈니스 환경이 급변하는 가운데, SAP의 멀티클라우드, 하이브리드 클라우드 전략을 주목할만 합니다. 이런 클라우드 플랫폼을 함께 활용하면 특정 벤더 종속에서 벗어나 장애, 정책 변화 등 예기치 못한 리스크에 신속히 대응할 수 있습니다. 클라우드 서비스별 가격과 특화 기능을 비교·선택해 비용 효율을 극대화할 수 있고, 각국 데이터 주권(Data Sovereignty) 및 규제에도 유연하게 대응 가능합니다. 도입하는 기업 입장에서도 빠르게 SAP를 자사가 선호하고 익숙한 CSP에서 검토하고 바로 배포 가능해 더 빠르게 디지털 전환이 가능합니다. 또한 보안 및 컴플라이언스 측면에서도 각 클라우드 플랫폼의 장점만을 조합해 SAP 시스템 전반의 보안 수준을 높일 수 있었다고 소개합니다. 참고자료: How Enterprises Are Regaining Their Edge with a Multi-Cloud SAP S/4HANA Strategy   그렇다면, 업계에서 가장 보수적이라는 금융권은 어떤 상황인가요?   HSBC - 멀티클라우드로 CSP에 종속되지 않는 유연한 IT 환경 구축 가장 느리다고 알려진 금융 도메인에서도 디지털 전환이 가속화되면서, HSBC도 2021년부터 멀티클라우드 전략을 선도적으로 도입했습니다. HSBC는 글로벌 CSP와 계약해 여러 클라우드 벤더의 인프라를 병행 활용함으로써 특정 공급자에 종속되지 않는 유연한 IT 환경을 구축했고, 빠르게 시장 상황과 지역별 요구에 따라 최적의 자원을 신속하게 배치 가능했다고 밝혔습니다. 또한, 크리티컬한 각국의 금융 규제와 디지털 주권(Digital Sovereignty) 요구에 맞춰 데이터 국가별 데이터 저장 위치와 정책을 세분화해 컴플라이언스 리스크를 줄인 것으로 밝혔습니다. 출처: HSBC’s Cloud Strategy ? CIO Applications 이미지: HSBC 은행   CSP, MSP 복잡해지는 파트너 생태계 다양한 CSP와 외부 파트너 생태계가 복잡해지면서, 멀티클라우드 환경 통합과 관리 난이도 역시 함께 커지고 있습니다. 기업은 새로운 서비스를 도입할 때 단순히 하나의 CSP만 볼 수 없습니다. 곧바로 개발, 운영까지 고려해야 하며, MSP(Managed Service Provider)도 이를 완전하게 지원하기엔 한계가 존재합니다. 예를 들어, 한쪽에서 AWS의 웹서비스를 도입했다면, 다른 한쪽에서는 Azure 기반 데이터 분석과 연계, 관제가 가능해야 합니다. 단순한 API 연동, 보안 정책 통합 수준 뿐만 아니라, 한 걸음 더 나아가 기술과 비즈니스 측면에서도 연동이 요구됩니다. CSP 상호 간 서비스 연동과 시너지가, 전체의 성공을 좌우하는 중요한 변수로 자리 잡고 있습니다. 마이크로소프트 멀티클라우드 솔루션 - Azure Arc 클라우드 플랫폼 역시 이러한 흐름에 맞춰 변화하고 있습니다. 개발자를 위한 오픈 API와 컨테이너, 다양한 업체와의 손쉬운 연동을 위한 오픈 스탠더드, 자동화 및 비용 관리 플랫폼이 속속 출시되고 있습니다. 덕분에 개발자와 운영팀 모두 각자의 비즈니스 상황에 맞춰 멀티클라우드를 부담 없이 활용할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다.   레거시의 한계를 뛰어넘는 기회 특히 레거시 시스템의 현대화가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 과거에는 특정 벤더에 종속된 모놀리식 구조 때문에 기능 추가나 시스템 유지보수가 매우 어려웠지만, AI기반의 레거시 코드 리팩토링 도구, 자동화된 이관 지원 등의 등장으로 이런 장벽은 점차 낮아질 전망입니다. 이에 따라, 기존 레거시 애플리케이션을 멀티클라우드 환경에 맞게 재탄생시키는 시도 역시 증가할 것입니다. 실제로 하이브리드 클라우드 환경은 각 워크로드에 맞게 IT 인프라를 현대화할 수 있는 다양한 방법을 제공하고 있습니다. 특히, 지난 COVID-19 팬데믹 기간 동안, 기업들은 공급망 중단 해결, 원격 근무 수용, 전자상거래 서비스 최적화를 위해 레거시 IT 인프라를 현대화했으며, 보다 탄력적인 비즈니스 운영을 구축하기 위해 하이브리드 클라우드로 전환했습니다. 2024 클라우드 트렌드 : 생성형 AI와 애플리케이션 개발   멀티클라우드, 벤더 락인에서 벗어나 비즈니스 중심 IT 전략 수립 클라우드 도입 과정에서 기업이 겪는 가장 큰 고민 중 하나는 “벤더 락인(Vendor Lock-In)” 문제입니다. 이미지 출처: TechTarget 만약, 특정 클라우드 서비스 제공자(CSP)에 종속될 경우, 시간이 갈수록 기술적 유연성이 떨어질 수 있고, 비용 구조가 비효율적으로 변하거나, 새로운 비즈니스 기회에 민첩하게 대응하지 못하는 문제가 생길 수 있습니다. 이러한 벤더 락인 문제 역시 멀티클라우드를 도입하는 하나의 요인입니다.   비즈니스 가치 중심 IT 여기서 중요한 포인트로 최종 목표는 “멀티클라우드 구조”를 만드는 것이 아니라 “비즈니스 가치를 만드는 것”이라는 점입니다. 실제 현장에서 보면, 모든 애플리케이션과 서비스가 무조건 여러 클라우드에 동시 다발적으로 배포되는 것은 아닙니다. 예를 들어, 개인정보를 다루는 핵심 업무 시스템은 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에, 대규모 데이터 처리가 필요한 분석 및 AI 서비스는 퍼블릭 클라우드에, 그리고 복잡한 글로벌 비즈니스 확장에는 멀티클라우드 전략을 적용해 가장 적합한 조합을 구성합니다. 이런 접근법으로 기업은 각 CSP의 특장점을 최대한 활용하고, 급변하는 비즈니스에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 성공적인 멀티클라우드 전략을 구축하기 위한 8단계 - IBM   오픈소스와 컨테이너 기술의 확산: 락인 극복의 열쇠 멀티클라우드와 벤더 락인 극복을 위한 기술적 토대도 빠르게 확산되고 있습니다. 대표적으로, 오픈소스와 컨테이너 기술입니다. 과거에는 특정 벤더의 API나 서비스에 애플리케이션이 의존해, 다른 플랫폼으로 이전이 어렵고 비용이 많이 들었습니다. 그러나, Kubernetes(쿠버네티스) 같은 오픈소스 기반 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼의 등장으로, 애플리케이션을 독립적으로 제작하고 배포할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 동일한 애플리케이션을 여러 클라우드 환경, 심지어 온프레미스 환경까지도 손쉽게 이동·배포할 수 있습니다. 출처: aws.plainenglish.io 오픈소스 활용 역시 중요합니다. 벤더 중립적인 오픈소스를 활용하면, 공급업체에 특화된 애플리케이션 기능 의존도를 최소화할 수 있습니다. 필요에 따라 언제든 새로운 CSP, 플랫폼, 새로운 기술로 이전이 가능해지는 셈입니다. CNCF landscape   비즈니스 가치를 극대화하는 멀티클라우드 전략 오늘날 멀티클라우드의 핵심 가치는 단순히 클라우드 제공자를 여러 개 사용하는 데 있지 않습니다. 기업은 각자 “비즈니스 가치”에 따라 가장 적합한 IT 환경을 선택하고, 기술 변화와 시장 요구에 유연하게 대응할 수 있습니다. 이런 유연성은 곧 경쟁력이 됩니다. IBM 기업가치연구소(IBV) 리서치에 따르면, 완전한 하이브리드 멀티클라우드 플랫폼 기술과 대규모 운영 모델에서 얻을 수 있는 가치는 단일 플랫폼, 단일 클라우드 공급업체 방식보다 2.5배의 가치를 제공한다고 밝혔습니다. 놀라운 수치입니다. The hybrid cloud platform advantage - IBM IBV   이렇듯, 멀티클라우드는 벤더 락인이라는 족쇄에서 벗어나, 오히려 비즈니스 성장을 위한 해결책입니다. 오픈소스와 컨테이너 기술 발전은 이를 더욱 가속화하고 있으며, 중요한 것은 특정 기술이나 공급업체가 아니라, 기업의 목적에 맞는 비즈니스 중심 IT 전략임을 명확히 인식해야 합니다.   물론 어두운 예측도 있습니다. 가트너의 리서치에 따르면, 멀티클라우드 및 크로스클라우드간 상호운용성 문제는 클라우드 도입 속도를 늦출 수 있다고 내다봤습니다. 특히, 2029년까지 50% 이상의 기업이 멀티클라우드 구현에서 기대한 성과를 얻지 못할 것으로 예측하고 있습니다. 참고링크: Gartner Identifies the Top Trends Shaping the Future of Cloud 과연, 어떤 난제와 도전이 있을까요?   멀티클라우드 시대, 새로운 도전과 성장의 기회 멀티클라우드는 더 이상 거스를 수 없는 트렌드가 되었습니다. 기업이 단일 클라우드 환경의 제약을 넘어, 최적의 서비스를 조합해 혁신을 도모하는 가운데, 개발 및 운영 조직과 솔루션 제공업체는 복잡한 과제와 새로운 기회를 동시에 맞이하고 있습니다. 오늘날까지 IT 환경은 특정 CSP에 최적화된 시스템 설계와 운영이 일반적이었습니다. 그러나 멀티클라우드가 표준이 되면서, IT 조직은 초기 아키텍처 설계 단계부터 다양한 클라우드 서비스 특성과 호환성을 고려해야 하는 난제를 끌어안게 됩니다. 예를 들어, 각 클라우드 서비스 장단점, API 차이, 데이터 관리 정책, 보안 요구사항을 사전에 분석하고, 애플리케이션이 다양한 환경에서 원활하게 작동할 수 있도록 설계, 개발하는 전략적 고민이 필요해진 것입니다. 개발부서 뿐만 아니라, 운영부서의 역할도 달라집니다. On-premise를 포함해 여러 다양한 클라우드 환경에서 발생하는 변수에 빠르게 대응할 수 있는 역량이 중요해집니다. 이제, 멀티클라우드 환경에서 CSP나 벤더별로 각기 다른 시스템, 도구, 워크플로우를 효과적으로 통합해 관리하는 노하우가 필요합니다. 데이터와 서비스가 여러 클라우드에 분산되어 있더라도도, 장애가 발생하면 상황을 정확하고 신속하게 인지한 다음, 장애를 최소화하는 운영 체계가 뒷받침되어야 합니다. 네, 복잡합니다. 이미지 출처: 게티이미지   이를 위해 멀티클라우드 환경에서는 기존 방식과 다른 성능 모니터링 도구를 사용해야 합니다. 멀티클라우드에 배포되어 서비스 중인 애플리케이션들의 상태를 실시간으로 파악하고, 네트워크 접속 지연이나 장애 이슈를 조기에 감지할 수 있는 모니터링 툴이 필요합니다. 뿐만 아니라, 멀티클라우드 환경에서 한눈에 전체 IT 자산과 성능을 모니터링하고, 인사이트를 얻을 수 있는 종합적인 솔루션 도입도 검토해야 합니다. Datadog - 멀티클라우드 모니터링 미래를 대비한 멀티클라우드 전략 2028년까지 새롭게 개발되는 애플리케이션의 90% 이상이 멀티클라우드를 지원하는 새로운 비즈니스가 열릴 전망입니다. 멀티클라우드 환경은 비즈니스에 더 큰 유연성과 경쟁력을 제공함과 동시에, 기존에 경험하지 못했던 새로운 실무·기술 문제를 내포하고 있습니다. IT 운영부서는 운영 역량을, 개발 및 솔루션 공급업체는 컨테이너 기술과 오픈소스를 활용한 산업 표준과 개발 단계에서 여러 혁신을 적극적으로 강화해 새로운 기회를 잡으시길 바랍니다.   참 고 문 헌 https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/ https://www.oracle.com/kr/a/ocom/docs/451-research-multicloud-in-the-mainstream-kr.pdf https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://www.equinix.com/content/dam/eqxcorp/en_us/documents/resources/whitepapers/wp_asug_sap_whitepaper_en.pdf https://cloud.cioapplicationseurope.com/cxoinsights/hsbc-s-cloud-strategy--nid-2970.html https://www.cloudhelp.kr/software/market-case/?category1=%EC%8B%9C%EC%9E%A5%2F%EC%82%AC%EB%A1%80&mod=document&pageid=1&target=title&keyword=2024&uid=4766 https://landscape.cncf.io/ https://www.ibm.com/kr-ko/think/insights/multicloud-strategy https://www.ibm.com/downloads/documents/us-en/10a99803f82fd9f6 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud https://www.datadoghq.com/monitoring/multi-cloud-monitoring/ 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『2025 클라우드 트렌드 : 멀티클라우드는 선택이 아닌 필수』은 SaaS 전환지원센터에서 마이크로소프트 김대우 이사에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
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BRIEF 2026-02-23

[1부] AI 시대의 엔터프라이즈 CRM 아키텍처와 멀티테넌트 SaaS의 미래

​​ - 제1부 엔터프라이즈 CRM의 진화와 4계층 참조 모델1. 서론엔터프라이즈 고객 관계 관리(CRM) 플랫폼은 단순한 연락처 데이터베이스에서 포춘 500 기업의 운영 백본으로 진화했다. 그러나 다중 테넌트 CRM 환경에 특화된 아키텍처 및 디자인 패턴에 대한 통합 참조 프레임워크가 부족하다. 본 논문은 17년 간의 금융, 통신, 헬스케어, 에너지, 소비재 분야 엔터프라이즈 CRM 구현 분석을 기반으로 14개 아키텍처 및 디자인 패턴을 제시한다. 이 패턴들은 데이터 아키텍처, 비즈니스 로직, 통합, 프레젠테이션의 4개 레이어로 구성되며, 거버너 인식 패턴, 다중 테넌트 격리 패턴, 플랫폼 진화 패턴의 3개 카테고리로 분류된다. 또한 AI의 3세대(예측, 생성, 에이전틱)가 CRM 아키텍처를 어떻게 변화시키는지 분석하며, AI 코딩 에이전트가 CRM 플랫폼을 대체할 가능성을 논의한다. 본 원고는 엔터프라이즈 CRM 아키텍처의 현재와 미래를 총 3부로 기술한다. 제1부에서는 멀티테넌트 CRM 환경의 기초와 4계층 참조 모델을 다루고, 제2부에서는 AI 변환이 CRM 아키텍처에 미치는 영향을 분석하며, 제3부에서는 AI 코딩 에이전트 시대의 빌드 vs 구매 전략과 미래 전망을 제시한다.2. CRM의 진화: 지능형 플랫폼으로 진화지난 20년간 고객관계관리(CRM) 시스템은 극적인 변화를 겪었다. 2000년대 초반, CRM은 단순한 온프레미스 연락처 데이터베이스에 불과했다. 영업 담당자가 고객 정보를 기록하고, 영업 기회를 추적하며, 기본적인 보고서를 생성하는 도구였다. 오늘날 CRM은 영업, 서비스, 마케팅, 커머스, 그리고 최근에는 자율 AI 에이전트까지 운영하는 클라우드 네이티브, 멀티테넌트 플랫폼으로 진화했다.Salesforce는 18년 연속 Gartner의 Magic Quadrant for Sales Force Automation에서 리더 위치를 유지하며 플랫폼의 아키텍처 성숙도와 시장 지배력을 입증했다. 2024년 글로벌 CRM 시장 규모는 1,280억 달러에 달하며, 연간 13.4%의 성장률을 보이고 있다. Forrester의 2025 CRM Wave는 시장을 변화의 정점에 있다고 평가하며, 이러한 변화의 중심에는 예측형, 생성형, 그리고 에이전틱 AI의 융합이 있다고 지적한다.하지만 CRM 플랫폼이 이처럼 급속도로 발전하는 동안, 소프트웨어 엔지니어링 학계와 실무 문헌은 이 독특한 아키텍처 환경이 제시하는 도전과제를 제대로 다루지 못했다. Gang of Four의 고전적인 디자인 패턴 카탈로그부터 Martin Fowler의 엔터프라이즈 애플리케이션 패턴, Hohpe와 Woolf의 통합 패턴에 이르기까지, 기존 문헌은 모두 단일 테넌트, 자체 호스팅 환경을 전제로 작성되었다. 이러한 환경에서 개발자는 인프라, 데이터베이스 스키마, 실행 런타임을 완전히 제어할 수 있었다.멀티테넌트 SaaS CRM 플랫폼은 이러한 기본 가정을 근본적으로 바꾼다. 공유 인프라에서 수천 개의 조직이 동일한 애플리케이션 인스턴스를 사용하며, 플랫폼은 공정한 리소스 분배를 위해 엄격한 실행 제한을 강제한다. 데이터베이스 스키마는 메타데이터 기반 모델로 추상화되며, 실행 순서는 플랫폼이 제어한다. 이러한 제약 속에서 고전적인 디자인 패턴을 순진하게 적용하면 안티패턴이 발생하고, 프로덕션 환경에서 치명적인 실패로 이어질 수 있다.3. 엔터프라이즈 CRM 아키텍처 4계층 참조 모델지난 개별 패턴을 제시하기 전에, CRM 플랫폼 기능을 일관된 아키텍처 관심사로 조직화하는 4계층 참조 모델을 확립할 필요가 있다. 이 모델은 Salesforce Well-Architected Framework, Martin Fowler의 엔터프라이즈 애플리케이션 아키텍처 계층 등의 참조한 것으로 플랫폼 관리형 거버너 계층을 포함하는 4계층 엔터프라이즈 CRM 아키텍처는 그림 1과 같다.그림 1. 플랫폼 관리형 거버너 계층을 포함하는 4계층 엔터프라이즈 CRM 아키텍처 참조 모델 (출처: Salesforce Well-Architected Framework & Fowler's enterprise application architecture layers)3.1 데이터 아키텍처 계층데이터 아키텍처 계층은 메타데이터 기반 객체 모델, 관계, 데이터 저장 메커니즘을 포괄한다. 멀티테넌트 CRM 플랫폼에서 이 계층은 Universal Data Dictionary(UDD) 아키텍처에서 작동한다. UDD는 모든 테넌트 데이터가 물리적 데이터베이스 인프라를 공유하지만 해시 파티션된 조직 식별자(OrgID)를 통해 논리적으로 격리되는 다형성 데이터베이스 스키마다.2009년 ACM SIGMOD에서 Weissman과 Bobrowski가 발표한 Force.com 플랫폼 아키텍처는 이러한 접근 방식의 선구적 사례다. 플랫폼은 flex columns를 사용하여 각 테넌트의 커스텀 필드를 저장하고, OrgID 기반 해시 파티셔닝으로 물리적 데이터베이스 분리 없이도 데이터 분리를 달성한다.이 계층의 핵심 관심사는 다음과 같다. • 데이터 모델 설계: 엔터티, 관계, 필드를 어떻게 구조화할 것인가? • 인덱싱 전략: 쿼리 성능을 최적화하기 위한 인덱스를 어떻게 설계할 것인가? • 스토리지 메커니즘 선택: 표준 객체, 커스텀 객체, 외부 객체, 빅 객체, 또는 Data Cloud 데이터셋 중 무엇을 사용할 것인가? 이 선택은 데이터 볼륨, 액세스 패턴, 지연 시간 요구사항에 따라 결정된다.3.2 비즈니스 로직 계층비즈니스 로직 계층은 실행 가능한 비즈니스 규칙, 자동화, 오케스트레이션 로직을 포함한다. 멀티테넌트 CRM 플랫폼에서 이 계층은 거버너 제한에 의해 경계가 정해진다. 거버너 제한은 트랜잭션당 SOQL 쿼리, DML 작업, CPU 시간, 힙 메모리를 제약한다.Salesforce 플랫폼을 예로 들면, 동기 컨텍스트에서는 트랜잭션당 100개의 SOQL 쿼리, 150개의 DML 문, 10,000밀리초의 CPU 시간, 6MB의 힙 메모리가 제한된다. 비동기 컨텍스트는 더 높은 제한을 갖지만(200 SOQL, 60,000ms CPU, 12MB 힙), 여전히 제한은 존재한다.이 계층의 중요한 아키텍처 결정은 선언적 자동화와 프로그래밍 방식 자동화 간의 로직 할당이다. Salesforce Well-Architected Framework는 “클릭 우선, 코드 차선”철학을 규정한다. 표준 비즈니스 로직에는 선언적 도구(Flow, Process Builder, Validation Rules)를 권장하고, 복잡한 데이터 조작, 외부 호출, 선언적 기능을 넘어서는 트랜잭션 제어가 필요한 시나리오에만 Apex를 예약한다.3.3 통합 계층통합 계층은 CRM 플랫폼과 외부 시스템 간의 데이터 교환을 관리한다. Gregor Hohpe와 Bobby Woolf의 고전적인 ‘Enterprise Integration Patterns’는 이 계층의 표준 어휘를 제공한다. 그러나 CRM 특화 적응이 필요하다.현대 CRM 플랫폼의 주요 통합 메커니즘은 다음과 같다.  • Platform Events: Publish-Subscribe 패턴을 구현한다. 게시자는 구독자를 알 필요 없이 이벤트를 발행하고, 구독자는 비동기적으로 이벤트를 소비한다. • Change Data Capture: Event-Carried State Transfer 패턴을 구현한다. CRM 객체의 변경사항이 자동으로 이벤트로 발행되어, 외부 시스템이 CRM 데이터의 복제본을 유지할 수 있다. • REST/SOAP API: Request-Reply 패턴을 구현한다. 외부 시스템이 CRM 데이터를 동기적으로 읽고 쓸 수 있다. • 미들웨어 오케스트레이션: MuleSoft, Boomi, Informatica 같은 플랫폼이 복잡한 통합 흐름을 관리한다.3.4 프레젠테이션 계층프레젠테이션 계층은 사용자 인터페이스, 포털, 외부 소비자에게 노출되는 API 표면을 포괄한다. 현대 CRM 플랫폼은 다양한 프레젠테이션 패러다임을 지원한다. • 컴포넌트 기반 UI 프레임워크: Lightning Web Components는 재사용 가능한 UI 컴포넌트를 구축하는 현대적 웹 표준 기반 프레임워크다. • 포털 경험: Experience Cloud는 고객, 파트너, 직원을 위한 브랜드 포털을 제공한다. • 모바일 애플리케이션: 네이티브 모바일 앱과 모바일 웹 경험을 모두 지원한다. • 헤드리스 API 소비: 외부 프론트엔드가 CRM을 백엔드 API로만 사용하는 패턴이다.3.5 거버너 및 런타임 계층멀티테넌트 CRM 플랫폼에 고유한 것으로, 거버너 및 런타임 계층은 개발자가 제어하는 것이 아니라 플랫폼이 관리한다. 이 계층은 트랜잭션당 및 조직당 리소스 제한을 강제한다.Salesforce 플랫폼의 주요 거버너 제한은 다음과 같다.  • SOQL 쿼리 제한: 동기 100개, 비동기 200개 • DML 문 제한: 트랜잭션당 150개 • CPU 시간 제한: 동기 10,000ms, 비동기 60,000ms • 힙 크기 제한: 동기 6MB, 비동기 12MB이 계층을 이해하는 것은 위의 모든 계층에서 패턴 결정을 내리기 위한 전제 조건이다. 거버너 제한은 우회할 수 있는 버그가 아니라, 멀티테넌트 환경에서 공정한 리소스 분배를 보장하는 의도적인 아키텍처 가드레일이다.4. 거버너 인식 패턴: 멀티테넌트 환경의 핵심거버너 인식 패턴은 플랫폼이 강제하는 실행 제한 내에서 리소스 소비를 최적화한다. 이 패턴들은 고전적인 디자인 패턴 문헌에 직접적인 동등물이 없다. 왜냐하면 단일 테넌트 환경에는 존재하지 않는 제약에 대응하기 때문이다. 중요한 것은, 고전적 패턴과 달리 거버너 인식 패턴의 채택은 선택이 아니라 필수라는 점이다. 이 패턴들을 적용하지 않으면 품질 저하가 아니라 런타임 실패가 발생한다.4.1 패턴 1: 벌크화(Bulkification)비즈니스 로직은 가변 배치 크기로 도착하는 레코드를 처리해야 한다. UI 상호작용을 통한 단일 레코드부터 API 벌크 작업이나 데이터 로드를 통한 200개 레코드까지 다양하다.문제: 한 번에 단일 레코드를 처리하도록 작성된 코드는 배치를 처리할 때 거버너 제한을 초과하여 프로덕션에서 런타임 오류를 일으킨다.작용하는 힘: • 플랫폼 거버너 제한은 레코드당이 아니라 트랜잭션당이다. • API와 벌크 작업은 트리거 호출당 최대 200개의 레코드를 전달한다. • 개발자는 자연스럽게 단일 레코드 로직으로 사고한다.솔루션: 모든 데이터 액세스 및 조작 로직을 개별 레코드가 아닌 컬렉션(리스트, 세트, 맵)에서 작동하도록 설계한다. 모든 SOQL 쿼리와 DML 작업을 루프 밖으로 이동한다. 반복적인 쿼리를 대체하기 위해 맵 기반 조회를 사용한다.결과: • (+) 벌크 데이터 작업 시 거버너 제한 예외를 제거한다. • (+) 배치 크기(1~200 레코드)에 관계없이 일관된 성능을 제공한다. • (-) 코드 복잡도가 증가한다; 개발자는 컬렉션 관점에서 사고해야 한다. • (-) 반복적인 단일 레코드 로직에 비해 더 많은 사전 설계가 필요하다.4.2 패턴 2: 큐어블 체인(Queueable Chain)비즈니스 프로세스가 단일 동기 트랜잭션이 허용하는 것보다 더 많은 계산을 필요로 하지만(10,000ms CPU 시간, 100 SOQL 쿼리) 조정된 시퀀스로 완료되어야 한다.문제: 단일 트랜잭션 거버너 제한을 초과하는 장기 실행 프로세스는 실행 중간에 실패하여 데이터를 일관성 없는 상태로 남긴다.작용하는 힘: • 동기 트랜잭션은 엄격한 CPU 및 쿼리 제한이 있다. • 비동기 컨텍스트(Queueable, Batch)는 더 높은 제한을 갖지만 무제한 깊이로 직접 체인할 수 없다. • 비즈니스 프로세스는 단계의 순차적 순서를 요구한다. • 오류 처리는 실패 지점에서 재개를 허용해야 한다.솔루션: 프로세스를 별개의 작업 단위로 분해하고, 각각을 Queueable Apex 클래스로 구현한다. 각 단위는 성공적으로 완료되면 체인의 다음 단위를 큐에 넣는다. 상태는 직렬화된 매개변수나 커스텀 오케스트레이션 객체를 통해 단위 간에 전달된다.결과: • (+) 단일 트랜잭션 제한을 초과하는 프로세스를 가능하게 한다. • (+) 오류 복구를 위한 자연스러운 체크포인트를 제공한다. • (+) 각 단계는 새로운 제한으로 자체 거버너 컨텍스트에서 실행된다. • (-) 비동기 복잡성을 도입한다; 동기 코드보다 디버그하기 어렵다. • (-) 체인 깊이에 대한 플랫폼 제한이 있다. • (-) 모니터링 및 재시도를 위한 오케스트레이션 인프라가 필요하다.5. 결론1부에서는 멀티테넌트 CRM 환경의 기초와 4계층 참조 모델, 그리고 거버너 인식 패턴의 핵심인 벌크화와 큐어블 체인을 다루었다. 다음 제2부에서는 나머지 거버너 인식 패턴과 멀티테넌트 격리 패턴, 플랫폼 진화 패턴을 살펴보고, AI가 이러한 아키텍처에 어떤 변화를 가져오는지 분석한다.—참고문헌1. Salesforce. Architecture Basics. Salesforce Architects, 2025. Available online: https://architect.salesforce.com/fundamentals/architecture-basics2. Salesforce. Salesforce Well-Architected Framework. Salesforce Architects, 2025. Available online: https://architect.salesforce.com/well-architected/overview.3. Hohpe, G.; Woolf, B. Enterprise Integration Patterns: Designing, Building, and Deploying Messaging Solutions; Addison-Wesley: Boston, MA, USA, 2004.4. Fowler, M. Patterns of Enterprise Application Architecture; Addison-Wesley Professional: Boston, MA, USA, 2002.—저작권 정책SaaS 전환지원센터의 저작물인 『AI 시대의 엔터프라이즈 CRM 아키텍처와 멀티테넌트 SaaS의 미래』은 SaaS 전환지원센터에서 『상명대학교 서광규 교수』에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-12-22

SaaS 보안 아키텍처 설계 : 규제 대응

​​ 오픈인프라 한국 커뮤니티 / 김관영 부회장 그로메트릭 / 김관영 대표     1. SaaS 보안 아키텍쳐 설계 : 글로벌 규제 환경에 대응하는 기술적 기준 1-1. 규제가 소프트웨어 구조를 결정하는 시대 기업의 중요 업무 시스템인 그룹웨어, ERP, CRM, HR 등을 비롯해 공공, 금융, 의료 등 높은 안정성이 요구되는 분야에서도 SaaS 기반의 전환이 단계적, 지속적으로 이루어지고 있다. 이는 운영 및 접근 효율성과 비용 최적화라는 실질적인 이점에 기인하나, 이러한 변화는 필연적으로 보안과 서비스 안정성에 대한 더 높은 수준의 검증을 요구하고 있다. 이제 SaaS 기업에게 컴플라이언스 준수와 데이터 보호 책임은 단순한 기능적 요구사항이 아니다. 따라서 서비스 제공자에게 부여되는 컴플라이언스 준수와 데이터 보호의 책임은 단순한 요구사항을 넘어, 비즈니스의 지속 가능성을 결정짓는 중요한 전제 조건이 되었다.   SaaS는 ‘데이터가 사용자 조직 내부를 떠나 외부 클라우드 사업자 환경에서 처리된다’는 구조적 특성 때문에, 국내외 규제 기관은 SaaS의 보안 기능을 세부적으로 요구하고 있다. 한국에서는 개인정보보호법, ISMS-P, CSAP(공공), 전자금융감독규정(금융) 등이 기준을 제시하고 있으며, 해외에서는 GDPR(EU), NIS2(EU), DORA(EU 금융), SOC 2(미국), CCPA/CPRA(캘리포니아), HIPAA(의료) 등 다양한 규제가 SaaS의 구조적 설계와 운영 방식에 직접적인 영향을 주고 있다. 이러한 규제 환경을 종합적으로 분석하고, SaaS 제공자(B2B 서비스 사업자)가 어떤 요소를 고려해야 국내외 규제를 동시에 충족할 수 있는지를 기술적·구조적 관점에서 설명하고자 한다.     2. 규제 환경 분석: 국가별 산업별 요구사항에 대한 공통점과 차이점 2-1. 한국 규제: 데이터 보호와 운영 책임 강화 한국의 SaaS 규제 체계는 데이터 보호와 운영 책임의 명확성을 중심으로 SaaS의 기술 구조를 규정하고 있다. 개인정보보호법, 정보통신망법 기반의 ISMS-P 인증, 공공용 CSAP, 금융 부문의 전자금융감독규정 등이 이에 해당된다. 개인정보보호법은 개인정보(가명정보도 포함하여)의 수집·이용·보유·파기 전 과정에 대해 관리 기준을 제시한다. SaaS는 고객을 대신해 데이터를 보관하고 처리하는 개인정보 처리업무 위탁에 해당되기 때문에, 데이터 보유 기간 준수·각 단계별 로그 기록·파기 자동화가 의무화된다. 업무위탁의 목적 및 범위, 재위탁 제한, 안전조치 의무(기술적 관리적), 수탁자에 대한 관리/감독이 이에 포함된다. ISMS-P는 정보보호 및 개인정보보호를 위한 일련의 조치와 활동이 인증기준에 적합함을 인증심사를 수행하는 심사기관과 이를 최종 인증하는 인터넷진흥원과 금융보안원에서 증명하는 제도이다. SaaS 서비스에 법적으로 법적으로 강제되는 의무 사항은 아니지만 보안 신뢰성을 판단하는 기준이 되고 있다고 볼 수 있다. 정보보호 관리체계와 개인정보 보호조치를 아우르는 방대한 심사 기준(100여 개 항목)을 적용하며, 그 중에서도 데이터 위변조 방지와 강력한 접근통제 체계가 무엇보다 강조된다. 공공기관 대상 SaaS는 CSAP(Cloud Security Assurance Program) 인증이 필수다. CSAP은 관리망과 서비스망 분리, 운영자 접근통제, 데이터 암호화, DR(재해복구) 구조 등 공공 환경에서 요구하는 기준을 기술적으로 구현하도록 요구한다. 금융기관 대상 SaaS는 전자금융감독규정의 적용을 받는다. 금융사는 클라우드를 사용할 때 SaaS의 안정성·가용성·보안·로그 투명성 등을 직접 평가해야 하며, 중요 업무로 지정될 경우 더 높은 수준의 통제가 요구된다. 금융보안원에서 발간한 금융분야 클라우드컴퓨팅 서비스 이용 가이드(2025 개정)에 따르면 SaaS 이용을 위해서는 이용 업무의 중요도 평가와 클라우드 서비스 제공자에 대한 안전성, 건전성 평가를 선행하고, 그 결과에 따라 업무 연속성 계획, 보안조치 수립, 정보보호위원회 심의, 계약 및 이용 보고 절차를 이행해야 한다. 2024년 9월 금융위원회는 14건의 혁신금융서비스에 대해 ‘클라우드 기반 SaaS의 내부망 이용’을 승인했다. 이 변화는 그간 금융권 SaaS 도입을 가로막았던 망분리 규제를 사실상 완화한 첫 사례라는 점에서 의미가 크다.?다만 허용은 무제한이 아니다. 금융거래정보와 같이 민감한 데이터는 여전히 대상에서 제외되며, 지정 기업은 보안성 평가를 통과한 CSP를 이용한 SaaS만 사용할 수 있고, 망분리 예외로 생길 수 있는 보안 위협에 대해 별도 대책을 세워야 한다. 따라서 금융권을 겨냥한 SaaS 설계에는 “외부망 연결 시점의 보안 통제 - 암호화, 접근관리, 로그/모니터링 강화, 운영자 권한 분리, 데이터 격리 및 암호화, 데이터 범위 제한” 등의 요소가 필수적이다. 제로 트러스트 - 데이터 보호 - 감사 투명성 아키텍처 모델이 단지 이상적인 관점만이 아니라, 실질적인 시장 요구 조건이 되었음을 의미한다.   2-2. EU 규제: 프라이버시·공급망·운영 탄력성 중심 EU는 글로벌 규제 중 가장 높은 수준의 프라이버시와 공급망 보안 기준을 요구한다. GDPR(General Data Protection Regulation)은 삭제권, 가명처리, 데이터 최소 수집 원칙을 명확하게 요구한다. EU 시민의 개인정보는 EU 지역 내 저장을 원칙으로 하며(EU 데이터 주권), 타 지역으로 이전할 경우 ‘표준계약조항(SCCs)’을 체결해야 한다. GDPR은 SaaS 설계 단계에서 “삭제 가능한 스키마 구조”와 “가명처리(pseudonymization)”를 필수적으로 고려하게 만든다. NIS2(Network and Information Security Directive 2)는 EU 전체의 사이버보안 최상위 법령으로, 공급망 보안 요구가 매우 강화됐다. SaaS는 오픈소스·외부 라이브러리 등 소프트웨어 구성 요소를 투명하게 관리해야 하며, 사고 발생 시 24시간 이내에 초기 보고를 해야 한다. DORA(Digital Operational Resilience Act)는 규제보다는 운영의 연속성에 초점이 맞춰져 있으며 금융기관이 의존하는 ICT 서비스의 운영 탄력성을 법제화한 규정이다. 금융기관과 SaaS 제공자 모두 DR 구조, 로그 보존, 모니터링, 침해 대응 체계를 갖춰야 하며, 중요한 SaaS 제공자는 EU 공동 감독 기구의 감독 대상이 될 수 있다.   2-3. 미국 규제: 서비스 신뢰성과 소비자 프라이버시 중심 미국에서는 GDPR과 같은 단일 연방 개인정보법보다는 주(State) 단위의 프라이버시 규제가 중심을 이룬다. 대표적으로 CCPA/CPRA(캘리포니아 프라이버시 법)는 소비자에게 개인정보 열람·삭제·처리 거부 권리를 보장하며, SaaS 사업자가 고객 데이터를 제3자에게 판매 또는 공유하는 경우 명확한 고지와 선택권을 요구한다. VCDPA (Virginia Consumer Data Protection Act), CPA (Colorado Privacy Act)도 EU의 GDPR과 CCPA와 유사한 형태로 반영되어 있다. SOC 2(Service Organization Controls)는 법적 규제는 아니지만, SaaS의 서비스 신뢰성과 내부 통제 수준을 검증하기 위한 사실상 글로벌 표준으로 자리 잡았다. 보안, 가용성, 기밀성, 처리 무결성, 프라이버시의 다섯 가지 신뢰 원칙을 기준으로 하며, 기술 구조보다는 접근통제, 변경관리, 로그, 운영 절차 등 프로세스 중심의 통제를 중점적으로 평가한다. 한편 HIPAA(의료정보보호법)는 의료기관이나 보험사 등 의료 분야 고객을 위해 PHI(Protected Health Information)를 처리하는 SaaS에 적용되며, 이러한 경우 SaaS는 ‘Business Associate’로서 강화된 접근통제, 암호화, 감사 로그, 계약적 책임을 부담하게 된다.     3. 사용자 식별 및 접근 제어 접근통제는 글로벌 모든 규제에서 가장 일관되게 등장하는 항목이다. 사용자가 누구인지, 어떤 권한을 가지는지, 어떤 방법으로 인증하는지가 서비스 보안을 결정한다.   3-1. 중앙 집중형 인증 시스템의 필요 기업 환경에서 점차 널리 사용되는 것이 SSO(Single Sign-On)이다. SSO는 사용자가 기업의 인증 시스템(예: Okta, MS Entra ID)에 한 번 로그인하면 SaaS에도 동일한 계정으로 자동 로그인할 수 있도록 해준다. 이를 가능하게 하는 기술이 SAML(Security Assertion Markup Language) 또는 OIDC(OpenID Connect)이다. SSO는 편의 기능처럼 보이지만, 실제로는 계정 관리의 복잡성과 보안 리스크를 줄이는 중요한 방안이다. 규제 기관은 ‘중앙에서 인증 정보를 관리하고, 모든 서비스가 동일한 계정 정책을 따르는 구조’를 선호한다.   3-2. 다단계 인증(MFA)의 기본 의무화 MFA는 비밀번호 외에 추가 인증 요소(모바일 OTP, 하드웨어 키 등)를 요구해 계정 탈취 위험을 크게 줄인다. 대부분의 규제는 관리 계정뿐 아니라 일반 사용자에게도 MFA를 권고하거나 의무화하고 있으며, 특히 공공·금융 분야는 MFA 미적용 시 인증 자체가 불가능하도록 설계해야 한다.   3-3. 운영자를 위한 임시 권한 부여(JIT) 운영자/개발자는 SaaS에서 높은 실행권한을 가지므로 보안 사고의 주요 원인이 될 수 있다. 이를 방지하기 위해 최근에는 JIT(Just-in-Time) 권한 부여가 활용된다. 이 방식은 요청(Request) → 승인(Approval) → 활성화(Elevation) → 만료(Revocation)의 단계로 진행된다. 필요할 때만 제한된 시간 동안 권한을 부여하므로, 계정이 탈취되더라도 평소에는 권한이 없는(Empty State) 상태로 유지된다. 또한 모든 요청과 승인 기록이 남고 상시 관리자 계정을 제거하여 보안 위험을 획기적으로 줄일 수 있다.     4. 데이터 보호: 규제가 가장 상세하게 요구하는 영역 데이터는 SaaS의 핵심이며, 규제는 데이터를 어떻게 저장하고 가공하고 삭제하는지 매우 구체적으로 요구한다.   4-1. 테넌트 격리의 중요성 여러 고객이 한 서비스를 공유하는 SaaS는 고객 간 데이터가 섞이면 안 된다. 이를 멀티테넌시 (Multi-Tenancy)라고 부르며, 테넌트를 격리하는 방식은 크게 두 가지다. Silo 모델: 고객별로 별도의 DB 또는 네트워크 영역을 할당한다. 보안성이 높아 금융·공공 환경에서 선호되며 보안과 성능 측면에서 장점이 크며 리소스 활용도와 관리 측면에서의 단점이 존재한다고 볼 수 있다. Pool 모델 + RLS(Row Level Security): 하나의 DB에서 고객별 데이터를 논리적으로 분리한다. RLS는 DB 내부에서 “특정 사용자에게 허용된 행(Row)만 조회하도록 강제하는 기능”이다. 데이터와 성능이 다른 고객에게 영향을 주지 않는 것이 핵심사항이라고 볼 수 있다.   4-2. 암호화와 키 관리 저장된 데이터는 AES-256으로 암호화하는 것이 사실상의 표준이며, 전송 구간은 TLS 1.2 또는 1.3을 사용한다. 또한 봉투 암호화(Envelope Encryption)를 적용해 데이터키(DEK)와 이를 감싸는 마스터키(KEK)를 분리 관리하는 방식으로 암호화 속도와 멀티테넌시 데이터 격리에 효과적인 적용이 가능하다. 최근에는 고객이 자신의 암호화 키를 직접 관리하는 BYOK(Bring Your Own Key) 모델이 확산되고 있다. 이는 GDPR에서 강조하는 “데이터 통제권”을 기술적으로 보장하는 방식이다.   4-3. 삭제 가능 구조와 가명처리(pseudonymization) GDPR은 ‘잊혀질 권리’를 명시하고 있다. SaaS는 삭제 요청을 받으면 DB 구조가 이를 실제로 수행할 수 있어야 한다. 또한 개인정보를 식별정보와 분리해 저장하는 가명처리 구조는 EU·한국 모두에서 강하게 권장된다. 국내의 경우 개인정보 보호법의 개인정보의 파기 및 가명정보의 정의 및 안전조치 의무에 기반을 두고 있다.     5. 네트워크·인프라 구조: 제로 트러스트를 중심으로 5-1. 내부망도 신뢰하지 않는 제로 트러스트 제로 트러스트는 “기본적으로 아무것도 신뢰하지 않고, 항상 검증한다(Never Trust, Always Verify)”는 원칙에 기반한다. 이를 기술적으로 구현하기 위해 내부 시스템 접근 시 사용자의 신원과 맥락을 정밀하게 검증하는 IAP(Identity-Aware Proxy)와 서비스 간 통신을 암호화하고 상호 인증하는 mTLS(mutual TLS)가 필수 요소로 자리 잡았다. 이러한 체계는 경계 보안이 뚫리더라도 공격자의 내부 수평 이동(Lateral Movement)을 원천 차단하여 피해 확산을 막고, 모든 접근 행위에 대한 투명한 가시성을 확보하여 데이터 유출 사고를 선제적으로 방어하는 강력한 보안 효과를 제공한다. 아래 그림은 데이터 플레인과 콘트롤 플레인을 나뉘어져, 모든 실행은 데이터 플레인의 PEP에서, 판단은 컨트롤 플레인의 PE/PA에서 수행되며, 다양한 외부환경(규제, 인텔리전스, 정책, ID, SIEM, Log 등)과 상호작용하는 것을 나타낸다. [그림 1. Core Zero Trust Logical Components NIST Zero Trust Architecture Reference Model (NIST SP 800-207)]   5-2. 서비스 메시(Service Mesh)의 활용 마이크로서비스 구조에서는 수많은 서비스 간 통신(East-West Traffic)이 발생하여 코드 레벨에서의 일관된 보안 관리가 매우 복잡하다. 서비스 메시는 비즈니스 로직과 네트워크 제어를 분리하여, 사이드카(Sidecar) 프록시를 통해 암호화(mTLS), 라우팅, 관찰성(Observability), 접근 정책을 중앙에서 투명하게 관리하는 기술이다. 이를 통해 개발자의 개입 없이도 인프라 계층에서 제로 트러스트 보안모델을 강제하고, 복잡한 분산 환경의 가시성을 확보하여 보안운영의 효율성을 극대화한다.   5-3. 불변 인프라(Immutable Infrastructure): '수정'이 아닌 '교체'를 통한 무결성 확보 과거처럼 관리자가 서버에 SSH로 접속해 설정을 '수정(Patch)'하는 방식은 사람의 실수나 보안 구멍을 남기기 쉽다. 불변 인프라는 한번 배포된 서버는 절대 건드리지 않고, 변경이 필요하면 아예 새로운 이미지로 인스턴스를 '교체(Replace)'하는 전략이다. 모든 인프라 상태가 코드(IaC)로 정의되어 깃(Git)에 남기 때문에 누가 언제 무엇을 바꿨는지 완벽하게 감사(Audit)할 수 있으며, 침해 사고 시에도 오염된 서버를 즉시 폐기하고 깨끗한 상태로 복구할 수 있어 보안 무결성을 보장한다.     6. 공급망 보안과 DevSecOps: 개발 단계부터 시작되는 보안 준수 6-1. 개발 파이프라인 보안 통합: DevSecOps와 Shift Left 현대적인 SaaS 개발에서 보안은 배포 직전의 '검사' 단계가 아니라, 개발의 시작부터 통합된 '문화'여야 한다. 이를 위해 CI/CD 파이프라인에 보안 자동화 도구를 심어, 취약점을 조기에 제거하는 DevSecOps 체계를 구축해야 한다. SAST/DAST (애플리케이션 보안 테스팅): 소스 코드의 결함을 찾는 정적 분석(SAST)과 실행 중인 서비스의 취약점을 찾는 동적 분석(DAST)을 통해 코드를 다각도로 검증한다. SCA (소프트웨어 구성 분석): 외부 오픈소스 라이브러리의 취약점(CVE)과 라이선스 리스크를 식별하여, 최근 급증하는 소프트웨어 공급망 공격을 예방한다. 컨테이너 스캐닝 (Container Scanning): 애플리케이션이 구동될 컨테이너 이미지 자체의 OS 취약점이나 설정 오류를 배포 전에 탐지한다. 정책 게이트(Policy Gate): 위 보안 검사 중 하나라도 기준을 통과하지 못하면(Fail), 배포 파이프라인을 자동으로 중단시켜 취약한 코드가 운영 환경에 나가는 것을 원천 봉쇄한다. 전 세계적인 보안 규제는 이제 단순한 방어가 아닌, 이처럼 설계 및 개발 단계부터 보안이 내재화된 구조를 강력하게 요구하고 있다.   6-2. SBOM: 소프트웨어의 구성 성분 표 SBOM(Software Bill of Materials)은 소프트웨어를 구성하는 모든 라이브러리 목록을 문서화한 것으로, EU CRA, NIS2, 미국 행정명령 등에서 요구하는 핵심 요소다. 아래 표는 미국 NTIA가 정의한 SBOM의 필수 요소로, 정확한 식별을 위한 데이터 필드, 기계 판독을 위한 자동화 지원, 그리고 지속적인 관리를 위한 버전이 유기적으로 결합되어야 유효한 SBOM임을 보여준다. [그림 2. NTIA SBOM Core Elements Model (미국 NTIA 보고서)]     7. 운영 안정성과 감사 투명성: 규제의 마지막 7-1. 로그의 불변성(Immutable Logging) 데이터 무결성의 최종 방어선 보안 사고 발생 시 로그는 공격의 경로를 재구성(Forensics)할 수 있는 유일한 단서이자, 법적 효력을 갖는 핵심 감사 증적(Audit Trail)자료이다. 따라서 공격자에 의한 흔적 지우기나 내부자의 증거 인멸 시도를 막는 것은 보안의 기본이다. 이를 위해 WORM(Write Once Read Many) 기술을 스토리지에 적용하여, 한번 기록된 로그는 지정된 보존 기간 동안 누구도(Root관리자 조차) 수정하거나 삭제할 수 없도록 강제해야 한다. 이는 데이터의 무결성을 기술적으로 보증하며, ISMS-P나 GDPR 등 엄격한 컴플라이언스 요건을 충족하는 가장 확실한 수단이다.   7-2. 재해복구(DR) 및 운영 연속성: 가용성을 넘어선 탄력성 장애는 언제든지 발생할 수 있는 문제다. 따라서 단순히 데이터를 백업해 두는 수동적인 대응을 넘어, 물리적 재해나 랜섬웨어 공격에도 서비스가 멈추지 않는 운영 회복 탄력성을 확보해야 한다. 이를 위해 데이터센터 전체가 마비되어도 즉시 전환 가능한 멀티 AZ 이중화 아키텍처와 자동화된 복구 시스템이 필수적이다. 앞서 설명한 EU의 DORA(디지털 운영 회복탄력성법)는 금융 관련 SaaS 기업에게 단순한 계획 수립을 넘어, 실제 상황을 가정한 고강도 복구 훈련과 침투 테스트를 법적 의무로 부과하고 있다. 이제 고객은 사고 직후 서비스의 정상화와 고객 데이터 안전의 문제를 묻고 있다.     8. 결론: 규제 중심 설계는 SaaS의 신뢰도와 지속 가능성을 결정한다 전 세계 SaaS 규제는 표면적으로는 개인정보 보호, 금융 안정성, 사이버 보안 등 서로 다른 목적을 갖는 것처럼 보인다. 그러나 이를 기술적 요구사항으로 분해해 보면 공통된 구조적 기준을 반복적으로 요구하고 있음을 확인할 수 있다. 인증과 권한 관리가 명확하게 분리된 접근 통제 체계, 고객과 테넌트 단위로 격리된 데이터 보호 구조, 내부망과 외부망을 구분하지 않는 제로 트러스트 기반 네트워크 검증, 개발 단계부터 취약점과 공급망 리스크를 통제하는 보안 내재화, 그리고 모든 운영 행위를 사후에 입증할 수 있는 기록·감사 체계가 그것이다. 이 다섯 가지 축은 GDPR, NIS2, DORA, SOC 2(type II 포함), HIPAA, 국내 개인정보보호법과 금융 규제 등 개별 규제의 세부 조항을 넘어서는 공통 아키텍처 원칙에 가깝다. 특정 국가나 산업 규제에 맞춰 개별 대응을 반복하는 방식은 단기적으로는 가능할 수 있으나, 서비스 확장과 함께 복잡성과 운영 부담을 급격히 증가시킨다. 반대로, 설계 단계부터 이러한 공통 원칙을 반영한 SaaS는 규제 변화에도 비교적 안정적으로 대응할 수 있으며, 신규 시장 진입 시 요구되는 추가 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다. 특히 최근의 규제 흐름은 ‘사고를 막았는가’보다 ‘사고가 발생했을 때 얼마나 통제되고 복구 가능한가’를 더 중시하는 경향을 보인다. 이는 정보보호가 더 이상 보안 기능의 집합이 아니라, 운영 체계 전반의 신뢰성과 복원력을 포함하는 개념으로 확장되고 있음을 의미한다. 접근 기록의 위·변조 방지, 변경 관리와 배포 이력의 추적성, 장애와 침해 사고에 대한 대응·보고 체계는 이제 선택 사항이 아니라 SaaS가 시장에 남기 위해 갖춰야 할 기본 요건이 되었다. 규제 대응은 흔히 비용이나 부담으로 인식되지만, 실제로는 SaaS 기업의 기술성숙도와 운영 역량을 외부에 객관적으로 증명할 수 있는 수단이 된다. 공공·금융·의료와 같이 진입 장벽이 높은 산업에서 요구되는 보안과 운영 기준을 충족하는 SaaS는, 일반 기업 시장에서도 자연스럽게 높은 신뢰를 확보할 수 있다. 이는 영업 단계에서 반복되는 보안 검증 부담을 줄이고, 장기 계약과 글로벌 확장의 기반을 마련하는 실질적인 경쟁력이 된다. 결국 SaaS 규제 대응의 핵심은 “법을 맞추는 것”이 아니라, 정보보호와 운영 안정성을 서비스의 기본 설계 요소로 내재화하는 것이다. 이러한 관점에서 설계된 SaaS만이 규제 환경의 변화 속에서도 신뢰를 유지하며, 국내를 넘어 글로벌 시장과 공공·금융 영역까지 지속적으로 확장할 수 있을 것이다.   참 고 문 헌 개인정보보호위원회. 개인정보 보호법 및 시행령, 시행규칙. 법령(2025년 개정) ISMS-P 인증기준: 한국인터넷진흥원(KISA). 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 인증기준. 과학기술정보통신부 · 한국인터넷진흥원. 클라우드 보안인증제(CSAP) 안내 전자금융감독규정 금융위원회. 전자금융거래법 및 전자금융감독규정. 금융분야 클라우드컴퓨팅 서비스 이용 가이드 (2025 개정) 금융보안원. 혁신금융서비스 지정 ? SaaS 내부망 이용 승인(2024), 금융위원회 보도자료 / 전자신문. GDPR (General Data Protection Regulation) European Union. Regulation (EU) 2016/679. NIS2 Directive European Union. Directive (EU) 2022/2555. DORA (Digital Operational Resilience Act) European Union. Regulation EU Standard Contractual Clauses (SCCs) European Commission. CCPA / CPRA (California Consumer Privacy Act) California Department of Justice. HIPAA 보험연구원 조사자료 NIST SP 800-207 ? Zero Trust Architecture NIST. (2020). NIST SP 800-63B ? Digital Identity Guidelines NIST. SAML 2.0 Specification Single Sign-On을 위해 SAML 2.0 ID 공급자(Identity Provider)를 사용 OAuth2, OpenID Connect, 그리고 JWT 토큰 검증에 대해 SBOM ? Minimum Elements: NTIA. The Minimum Elements for a Software Bill of Materials (SBOM). EU Cyber Resilience Act (CRA) European Commission. WORM (Write Once Read Many) Storage ? Compliance Model AWS / Azure / Google Cloud Compliance Documentation. Immutable Infrastructure 개념 저작권 정책 SaaS 전환지원센터 저작물인 『SaaS 보안 아키텍처 설계: 규제 대응』은 SaaS 전환지원센터에서 오픈인프라 한국 커뮤니티 김관영 부회장에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-12-02

SaaS 보안 아키텍처 설계: 인증, 데이터 보호

​​ 오픈인프라 한국 커뮤니티 / 김관영 부회장 그로메트릭 / 김관영 대표     1. 서론 Software-as-a-Service(SaaS) 모델은 설치·운영 부담 없이 브라우저와 API만으로 기업 핵심 업무를 처리할 수 있게 하면서 빠르게 확산되고 있다. 그러나 SaaS는 인터넷을 통해 불특정 다수의 사용자가 접속하고, 다수의 고객(테넌트)이 동일 인프라와 애플리케이션을 공유하는 멀티 테넌트 구조를 기반으로 하기 때문에, 신원 인증(Authentication)과 데이터 보호(Data Protection) 가 서비스 신뢰의 핵심 축으로 부상하고 있다. 특히 OAuth 2.0, OpenID Connect(OIDC), SAML 2.0과 같은 표준 기반 인증, 인가 프레임워크는 전 세계적으로 사실상 표준(de-facto standard)로 자리잡았으며, NIST SP 800-63B-4 Digital Identity Guidelines, ISO/IEC 27018, OWASP ASVS 등은 SaaS 환경에서 인증 강도, 식별자 관리, 데이터 보호 통제에 대한 기준을 제시하고 있다. 그러나 실제 멀티 테넌트 SaaS 아키텍처에서 이러한 표준과 가이드라인을 어떻게 해석 설계 운영할 것인지는 여전히 많은 조직의 과제로 남아 있다. 인증 표준을 단순 구현하는 수준을 넘어, 테넌트 경계, API 보안, 데이터 암호화, 키 관리, 규제 준수 요구사항을 통합적으로 다루는 보안 아키텍처 관점의 설계가 필요하다. 본 기고에서는 SaaS 환경에서의 보안 아키텍처를 인증(Authentication) 과 데이터 보호(Data Protection) 두 축으로 나누어 살펴보고, 멀티 테넌트 SaaS가 직면하는 위협과 한계를 분석한 뒤, 표준 기반 아키텍처 설계 방안과 실무적 시사점을 제시하고자 한다.     2. SaaS 보안 아키텍처 개요 및 위협 모델 2-1. 공유책임 모델과 멀티 테넌시 특성 퍼블릭 클라우드 및 SaaS 환경에서 보안은 클라우드 제공자, SaaS 사업자, 고객 간에 분담되는 공유 책임(Shared Responsibility) 모델을 따른다. 인프라 보안은 클라우드 사업자가, 애플리케이션과 데이터 보안은 SaaS 제공자와 고객이 함께 책임지는 구조다. 이때 SaaS 제공자는 다음 영역에 대한 주도적인 책임을 가진다. 사용자 및 테넌트 인증인가 체계 데이터 보호(암호화, 키 관리, 접근통제) 멀티 테넌시 데이터 격리 로그감사·침해 대응 체계: SIEM, Forensic 등 국내/국외 규제인증(예: ISMS-P, ISO 27001, ISO 27018, SOC 2 등) 대응 멀티 테넌트 SaaS의 가장 큰 특징은 물리, 논리적으로 동일한 인프라 위에 여러 테넌트의 데이터와 워크로드가 공존한다는 점이다. 따라서 인증과 데이터 보호는 곧 테넌트 경계(tenant boundary)를 정의하는 기술적 기초가 된다.   2-2. 대표 위협 모델 SaaS 보안 아키텍처 설계 시 고려해야 할 대표적인 위협은 다음과 같이 요약할 수 있다. 계정 탈취(Account TakeOver) 및 세션 하이재킹(Session Hijacking): 피싱, 자격 증명 대입(Credential Stuffing), 토큰 탈취 등으로 인한 불법 로그인 취약한 OAuth/OIDC 설정: Redirect URI 오용, 토큰 검증 누락, 동적 클라이언트 등록 오남용 등을 통한 권한 상승 및 계정 장악 테넌트 간 데이터 노출: 테넌트 식별자 오처리, 잘못된 쿼리 또는 접근제어 정책으로 인한 데이터 혼선 TLS 암호화 미비 또는 키 관리 부실: 데이터 저장전송 시 암호화 미흡, 키·인증서 유출로 인한 대량 데이터 유출 위험 과도한 데이터 수집 및 보존: 최소 수집, 최소 보존 원칙 위반으로 인한 개인정보 대량 유출 시 피해 확산 방지 로그감사 미비: 접근 및 변경 내역을 충분히 남기지 않아 사고 발생 시 원인 추적 및 규제 대응 곤란 이러한 위협을 체계적으로 다루기 위해 인증 아키텍처와 데이터 보호 아키텍처를 분리하여 좀 더 세부적인 설계 원칙과 구현 전략을 확인해 보겠다.     3. 인증(Authentication) 아키텍처 설계 3-1. 표준 인증 프레임워크 (1) OAuth 2.0 ? 권한 위임 프레임워크 RFC 6749에서 정의된 OAuth 2.0은 제3자 클라이언트 애플리케이션이 자원 소유자를 대신해 제한된 접근 권한을 획득하도록 하는 인가(Authorization) 프레임워크이다. 주요 역할: Resource Owner: 데이터의 실제 소유자(사용자/테넌트) Client: SaaS 웹/모바일 앱, 외부 통합 애플리케이션 Authorization Server: 인증인가 및 토큰 발급을 담당 Resource Server: 보호된 API·리소스를 제공하는 서버 대표적인 인가 승인 타입: Authorization Code (인가 코드 방식) Implicit (메시지 요청회수를 줄이는 암묵적 방식) Resource Owner Password Credentials (리소스 소유자 비밀번호 자격 증명 방식) Client Credentials (클라이언트 자격 증명 방식) SaaS에서는 주로 API 보안, 외부 통합, 서드파티 앱 연동에 OAuth 2.0을 활용하여, 사용자 비밀번호를 직접 공유하지 않고 토큰 기반으로 권한을 위임한다.   (2) OpenID Connect ? OAuth 위의 신원 계층 OpenID Connect Core 1.0은 OAuth 2.0 위에 신원 인증(Identity Layer)을 추가한 표준이다. OAuth 2.0의 Access Token에 더해, ID Token(JWT) 을 발급 ID Token에는 사용자를 식별하는 subject, 발급자(iss), 대상(aud), 발급/만료 시간, 인증 시점 등을 포함 클라이언트는 ID Token 서명을 검증함으로써 “누가 로그인했는가?”를 신뢰성 있게 판단 SaaS 환경에서 OIDC는 다음과 같은 시나리오에 특히 적합하다. 기업 IdP(Okta, Microsoft Entra ID, Google Workspace 등)와의 SSO 연동 소셜 로그인(구글/네이버/카카오 등) 지원 멀티 테넌트 환경에서 테넌트별 IdP를 연동하는 페더레이션 구조   (3) SAML 2.0 SAML 2.0은 XML 기반의 엔터프라이즈 SSO 표준으로, 여전히 대규모 기업 환경에서 널리 사용된다. SaaS 제공자는 SP(Service Provider) 로 동작하며, 기업의 IdP(Identity Provider) 와 신뢰 관계를 맺고 SAML Assertion 기반으로 로그인 세션을 수립한다. SAML은 레거시 엔터프라이즈 환경과의 연동에 강점을 갖고, OIDC는 REST/JSON 기반 현대 SaaS와 높은 친화성을 가지므로, 많은 서비스가 두 표준을 병행 지원한다. Tips) OAuth2와 OpenID Connect 중에서 선택하는 방법 둘 중 어떤 것을 선택할지는 웹 애플리케이션의 요구 사항과 목표에 따라 달라지며 사용자를 대신하여 리소스 서버의 리소스에 액세스하기만 하고 사용자의 신원이나 프로필에 관심이 없다면 OAuth2로 충분함. 사용자의 신원을 확인하고 기본 프로필 정보를 얻어야 하는 경우 OpenID Connect가 더 나은 선택일 수 있습니다. OAuth2를 기반으로 하는 OpenID Connect 권한 부여 코드 흐름 또는 암시적 흐름을 사용할 수 있지만, 액세스 토큰과 함께 ID 토큰을 반환할 수 있음   3-2. 인증 강도 및 수명주기 관리 [인증자 보증수준 레벨별 조건 설명]   NIST SP 800-63B-4 는 인증 수단 종류와 조합에 따라 인증보증단계(AAL, Authenticator Assurance Level) 을 정의하고, 각 수준에서 요구되는 인증 강도를 제시한다. AAL1: ID/비밀번호, OTP 등 단일 또는 낮은 수준의 인증자 AAL2: 두 개 이상의 인증 요소(MFA) 및 승인된 암호 알고리즘 사용, Passkey 포함 AAL3: 하드웨어 기반 인증기 등 가장 높은 신뢰 수준, 기기 기반 Passkey 포함 SaaS에서는 다음과 같이 수준별로 적용하는 전략이 유용하다. 일반 사용자 로그인: AAL1~2 (ID/PW + 소프트 OTP 등) 관리자보안 설정 변경: AAL2 이상 (FIDO2, 보안키, Push 기반 MFA 등) 금융의료·공공 데이터 접근: AAL2~3 수준의 강한 인증 요구 또한, 인증 수명주기 측면에서 다음 사항이 중요하다. 인증기 등록재발급·폐지 절차 정의 계정 잠금복구 프로세스에서 사회공학 공격 방지 장기 미사용 계정 자동 비활성화 토큰 만료, 갱신, 강제 무효화(Revocation) 정책 Tip) 아울러 NIST SP 800-63B-4에서는 기존의 "상식"을 뒤집는 새로운 요구사항을 제시하고 있음 예) 하지 말아야 할 것 - 정기적인 암호 변경 강제 금지 90일마다 비밀번호 변경을 강제하는 것은 더 이상 권장되지 않습니다. 침해의 증거가 있는 경우에만 변경을 요청해야 합니다. 이유: 자주 변경하면 사용자가 예측 가능하고 약한 비밀번호를 선택할 수 있습니다.   3-3. SSO 및 테넌트별 IdP 연동 엔터프라이즈 고객을 타깃으로 하는 B2B SaaS는 거의 필수적으로 SSO(Single Sign-On) 를 요구한다. 이를 위해 다음과 같은 아키텍처를 고려할 수 있다. 테넌트 메타데이터에 IdP 설정(메타데이터 URL, 클라이언트 ID/Secret, 인증 엔드포인트 등)을 저장 로그인 요청 시 테넌트 도메인 또는 subdomain을 기반으로 해당 테넌트의 IdP로 리디렉션 IdP에서 발급한 OIDC ID Token 또는 SAML Assertion을 검증 후, 내부 테넌트 ID와 매핑하여 세션토큰 발급 이를 통해 SaaS는 테넌트별로 서로 다른 인증 정책(비밀번호 정책, MFA 필요 여부, 계정 잠금 기준 등)을 지원할 수 있으며, 고객 조직은 자사 IAM 체계를 그대로 유지하면서 SaaS를 도입할 수 있다.   3-4. MFA 및 Adaptive Authentication 단일 비밀번호 기반 인증은 피싱·크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing) 공격에 취약하다. 이에 따라 SaaS에서는 다음과 같은 MFA 전략이 요구된다. 관리 콘솔, 보안 설정, 결제정보 변경 등 고위험 액션에 대해 추가 인증 요구 로그인 컨텍스트(지역, 디바이스, 시간대, IP 평판 등)을 기반으로 위험 점수를 산정하는 위험 기반(auth risk-based)으로 MFA 등 적용 FIDO2/WebAuthn 기반 패스워드리스 패스키 인증 도입 적극 검토 Adaptive Authentication은 “모든 로그인에 동일한 강도의 보안을 강제하는 것”이 아니라 “위험도가 높을 때만 추가 인증을 유연하게 요구하는 것”으로, 보안과 UX의 균형을 맞추는 핵심 수단이다. 적응형 접근 제어의 3가지 예(출처 okta): 마이크라는 회계사를 상상해 보겠습니다. 그는 새크라멘토에 거주하며 귀사에서 10년간 근무했습니다. 그의 적응형 인증 경험이 어떤지 살펴보겠습니다.   시나리오 1 마이크의 프로필은 새크라멘토 시간으로 오전 8시에 회계 서버에 로그인을 시도합니다. 이 프로필은 30일 동안 동일한 요청을 해왔습니다. 시스템 응답: 비밀번호만 있으면 됩니다. 시나리오 2 마이크의 프로필은 새크라멘토 시간으로 새벽 2시에 회계 서버에 로그인을 시도합니다. IP 주소는 익숙하고 이전에도 사용된 적이 있습니다. 하지만 이 프로필은 밤에 로그인한 적이 없습니다. 시스템 응답: 비밀번호와 마이크의 인증된 휴대폰으로 전송된 코드가 필요합니다. 시나리오 3 마이크의 프로필은 새크라멘토 시간으로 오전 2시에 익숙하지 않은 IP 주소에서 마케팅 서버에 로그인을 시도합니다. 시스템 응답: 비밀번호, 보조 코드, 지문을 통한 생체 인증이 모두 필요합니다.   3-5. AI의 API, M2M머신 간 인증 및 권한 관리 SaaS는 내부 마이크로서비스, 외부 통합, 파트너 API 등 머신 간 통신(M2M) 이 광범위하게 활용된다. 이 경우 사람 사용자와 다른 다음 요소를 설계해야 한다. Client Credentials Grant 기반 M2M 토큰 발급 Micro Service 간의 mTLS 및 서비스 계정(Service Account) 관리 토큰에 포함되는 Scope, Audience를 최소 권한 원칙(Least Privilege)에 따라 설계 RBAC(Role-Based Access Control), 필요 시 ABAC(Attribute-Based Access Control) 적용 OWASP ASVS는 인증·세션·액세스 제어에 대한 구체적 검증 항목을 제공하므로, SaaS 개발·검증 시 체크리스트로 활용할 수 있다. ASVS 에서도 NIST에서 규정한 3단계의 Assurance Level을 채택하고 있다.     4. 데이터 보호(Data Protection) 아키텍처 설계 4-1. 데이터 분류 및 민감도 기반 설계 데이터 보호 전략의 출발점은 데이터 분류(Data Classification) 이다. 일반적으로 다음과 같이 민감도를 구분할 수 있다. 공개 정보: 마케팅 페이지, 공개 문서 등 내부 정보: 운영 로그, 일반 설정 값 등 민감 정보: 고객 계약, 내부 재무 정보 개인정보/PII: 이름, 이메일, 전화번호, 로그에 포함된 식별자 등 민감 PII/특수 유형 정보: 건강, 금융, 위치, 인증 정보 등 각 등급에 따라 저장 및 전송 암호화, 접근 통제, 보존 기간, 마스킹, 가명처리 수준을 차등 적용하는 것이 바람직하다. ISO/IEC 27018은 퍼블릭 클라우드 환경에서 PII 보호를 위한 통제 목표와 권고 사항을 제시하고 있으며, SaaS 제공자가 개인정보 처리자로서 어떤 통제를 구현해야 하는지 방향성을 제공한다.   4-2. 전송 구간 암호화 SaaS 트래픽은 기본적으로 인터넷을 거쳐 전송되므로, 전송 중 데이터 보호를 위한 암호화는 필수다. 외부 트래픽: TLS 1.2 이상(1.3 권고) 강제, 강력한 Cipher Suite 선택, HSTS(HTTP Strict Transport Security) 적용 내부 마이크로서비스 간 트래픽: mTLS를 통한 상호 인증, 서비스 메시(Istio, Linkerd 등) 활용 시 정책 기반으로 mTLS 일괄 적용 API 호출: OAuth Access Token 및 ID Token은 반드시 TLS 위에서만 전송 또한, 토큰·쿠키·세션 ID는 안전한 쿠키의 속성 값(HTTPOnly, Secure, SameSite)과 짧은 만료 시간 설정을 통해 탈취 위험을 줄여야 한다.   4-3. 저장 데이터 암호화와 키 관리 저장 데이터 보호는 크게 스토리지/디스크 수준 암호화와 애플리케이션/컬럼 수준 암호화로 나눌 수 있다. 디스크/볼륨 암호화: 클라우드 제공자의 KMS를 활용한 스토리지 암호화(EBS, RDS, Blob 스토리지 등) 컬럼/필드 수준 암호화: 주민번호, 계좌번호, 토큰, 인증정보 등 민감 필드를 애플리케이션 레벨에서 별도 암호화 해시/단방향 처리: 비밀번호는 적절한 해시 함수(BCrypt, PBKDF2 등)로 저장, 비밀번호나 인증정보를 원문 복원 불가능한 형태로 변환 키 관리 관점에서 다음 사항이 중요하다. 키 인증서 비밀정보를 코드 리포지토리나 컨테이너 이미지에 포함하지 않고, 전용 비밀 관리 시스템(Cloud KMS, Vault, HSM, Secrets Manager 등)에 보관 키 수명주기(발급, 회전, 폐기) 정책 수립 키 접근 통제를 RBAC와 연계하여 최소 권한으로 제한   4-4. 멀티 테넌시 데이터 격리 전략 멀티 테넌트 SaaS에서 데이터 보호의 핵심은 테넌트 간 논리적·물리적 격리이다. 대표적인 데이터 모델 전략은 다음과 같다. 공유 DB + 테넌트 구분 컬럼: 하나의 DB/테이블에 Tenant index 컬럼으로 구분 테넌트별 스키마 분리: 하나의 DB 인스턴스에 테넌트별 별도 스키마 테넌트별 별도 DB 인스턴스: 보안규제 요구가 높은 VIP 고객 등에게 제공하는 모델 공유 DB 모델을 사용할 경우 반드시 다음을 보장해야 하며 필요시 ORM등 추가적인 사항도 검토 모든 쿼리가 Tenant index 컬럼 조건을 포함하도록 애플리케이션 레벨에서 강제 ORM(Object-Relational Mapping) 레벨에서 글로벌 Filter/Scope를 적용하여 개발자 실수를 방지 OIDC/OAuth 토큰에 테넌트 정보(tenant index / organization index)를 포함하고, 이를 기반으로 접근 범위를 제한 또한, 백업·복구 시에도 개별 테넌트 또는 전체 테넌트의 데이터가 어떻게 복구되는지, 테넌트 삭제 시 데이터 완전 삭제, 가명처리 전략이 어떻게 되는지 명확히 설계해야 한다.   4-5. 로그 감사 프라이버시 보호 SaaS는 규제 및 포렌식 요구 대응을 위해 접근 로그, 변경 로그, 관리자 행위 로그를 상세하게 남겨야 한다. 동시에 로그 안에 과도한 PII가 포함되어 프라이버시 리스크를 키우지 않도록 하는 절충이 필요하다. 감사 로그: 로그인, 인증 실패, MFA 실패, 권한 상승, 설정 변경, 데이터 내보내기(export) 등의 이벤트를 추적 PII 최소 기록: 로그에는 식별자가 꼭 필요할 때만 포함하고, 가능하면 해시 가명처리 보존 기간: 규제(예: ISMS-P)와 비즈니스 요구에 맞는 최소한의 보존 기간 설정 후 자동 파기 OWASP ASVS V7(Error Handling and Logging Verification Requirements)는 로깅·감사 항목과 관련된 구체적인 통제 요구사항을 제시하고 있으며, 이를 기반으로 SaaS 로그 체계를 설계할 수 있다. 1 Log Content Requirements ? 무엇을 로그에 남길 것인가 2 Log Processing Requirements ? 로그를 어떻게 수집·전송·처리 할 것인가 3 Log Protection Requirements ? 로그를 어떻게 보호 할 것인가 4 Error Handling ? 에러 메시지와 예외를 어떻게 처리 할 것인가 로그는 민감 정보를 직접 남기지 않고 접근·행위·결과 중심으로 기록하며, 서비스 전반의 보안·운영 이벤트를 통합 집계해 분석·알림 체계를 구축하고, 그 로그 자체도 중요 자산으로 간주해 강력한 암호화·접근통제를 적용해야 한다.   4-6. 백업 및 재해복구 관점의 데이터 보호 데이터 보호는 평상시의 접근통제뿐 아니라 장애·재해 상황에서의 복원력까지 포함한다. 정기적 스냅샷 및 백업 정책 수립 RTO(Recovery Time Objective) / RPO(Recovery Point Objective) 정의 백업 데이터에 대한 별도 암호화 및 접근 통제 특정 테넌트 데이터만 복구해야 하는 경우를 대비한 테넌트 단위의 복구 전략 다중 리전 또는 가용영역에 대한 복제 구성 데이터 복구 과정에서도 인증·권한 검증을 우회하지 않도록, 운영자용 콘솔 및 스크립트에 대한 강력한 접근통제가 필요하다.     5. 주요사례 분석을 통한 시사점 5-1. 잘못된 인증 및 토큰 처리로 인한 사고 교훈 최근 공개된 여러 연구와 실제 사고 사례는 OAuth/OIDC 구현 시 다음과 같은 취약점이 반복적으로 등장하고 있음을 보여준다. Redirect URI 검증 미흡으로 인한 코드 탈취 토큰 서명 키 노출 또는 잘못된 검증 로직(alg=none 허용은 검증로직 우회) 동적 클라이언트 등록 기능을 악용한 SSRF, 계정 하이재킹 세션 관리 부실로 인한 로그아웃 후 재접속, 토큰 재사용: 다크웹에는 전세계 940억개의 쿠키가 유출되어 있음(기사 "전 세계 940억개 웹쿠키 다크웹 유출…한국 5.7억개로 34위") 이러한 사례는 표준을 사용한다고 해서 자동으로 안전해지는 것이 아니라, 표준에서 요구하는 보안 고려사항을 정확히 구현하고, 정기적인 보안 테스트와 코드 리뷰를 수행해야 함을 보여준다.   5-2. 데이터 보호 및 프라이버시 관련 글로벌 동향 NIST, ISO, OWASP 등 다양한 국제 표준과 프레임워크는 SaaS 데이터 보호에 대한 기준을 지속적으로 갱신하고 있다. NIST SP 800-63B-4: 디지털 신원, 인증 강도, 수명주기 관리에 대한 구체적인 가이드라인 제공 ISO/IEC 27018: 퍼블릭 클라우드 환경에서 PII 보호를 위한 통제 목표와 세부 통제 항목 정의 OWASP ASVS: 애플리케이션 레벨에서 데이터 보호, 암호화, 로그 관리 등 검증 항목 제공 SaaS 제공자는 이러한 글로벌 기준을 참고하여 내부 보안 아키텍처 원칙과 기술 표준을 수립하고, 필요 시 외부 인증(ISO, SOC 2, ISMS 등)을 통해 시장 신뢰를 확보할 수 있다.     6. 결론 본 기고에서는 멀티 테넌트 SaaS 환경에서 인증(Authentication) 과 데이터 보호(Data Protection) 를 중심으로 보안 아키텍처 설계 방향성을 함께 살펴보았다. 첫째, 인증 측면에서 OAuth 2.0과 OIDC(OpenID Connect), SAML 2.0 등 표준 기반 인증·인가 프레임워크를 활용하여 IdP 연동, SSO, M2M 통신을 안전하게 구현하고, NIST SP 800-63B-4가 제시하는 인증 강도(AAL)에 맞춘 MFA, 패스워드리스, 위험 기반 인증 전략을 적용하는 것이 중요함을 확인했다. 둘째, 데이터 보호 측면에서 데이터 분류, 전송·저장 암호화, 키 관리, 멀티 테넌시 데이터 격리, 로그·감사 및 백업·복구 전략을 통합적으로 설계해야 하며, ISO/IEC 27018, OWASP ASVS 등 글로벌 기준을 참고하여 PII와 민감 데이터를 보호하는 것이 필요함을 살펴보았다. 셋째, 실제 사고 사례와 연구를 보면, 표준을 사용하더라도 잘못된 구현·설정으로 인해 OAuth/OIDC 취약점, 토큰 탈취, 테넌트 간 데이터 노출이 반복되고 있다. 따라서 표준 및 규정 준수와 더불어 구현 품질, 운영 프로세스, 정기적인 보안 검증이 함께 필요하다. 향후 과제로는 다음과 같은 영역이 남아 있다. 사용자뿐 만 아니라 디바이스 레벨까지 포함된 인증보증 수준 3단계 및 행위 정보를 통합한 제로 트러스트(Zero Trust) 기반 인증인가 아키텍처 고도화 AI/ML 기반 이상 행위 탐지와 인증 리스크 평가 적용 모델 도입: 리스크 기반 인증(Risk-Based Authentication, RBA) 적용 등 SBOM, 공급망 보안, 규제 대응(예: EU CRA, NIS2)와 연계된 SaaS 보안 아키텍처 통합 연구 SaaS 보안 아키텍처는 서비스의 신뢰와 비즈니스의 지속 가능성을 좌우하는 핵심 설계 요소다. 인증과 데이터 보호를 체계적으로 설계·운영하는 조직만이, 멀티 테넌트·멀티 클라우드 시대에 고객과 시장의 신뢰를 확보할 수 있을 것이다.     참 고 문 헌 https://www.okta.com/openid-connect/: https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=165453&boardType=techBlog https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/IAM/latest/UserGuide/id_roles_providers_saml.html https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6749 https://openid.net/specs/openid-connect-core-1_0.html https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-63B-4.pdf https://owasp.org/www-project-application-security-verification-standard/ https://github.com/OWASP/ASVS https://portswigger.net/research/hidden-oauth-attack-vectors https://unit42.paloaltonetworks.com/oidc-misconfigurations-in-ci-cd/ https://www.cloudflare.com/ko-kr/learning/access-management/what-is-saml/ https://www.sakimura.org/ko/2025/10/7710/ https://www.corbado.com/blog/nist-passkeys https://www.iso.org/standard/27018 https://www.yna.co.kr/view/AKR20250527046900017) 저작권 정책 SaaS 전환지원센터 저작물인 『SaaS 보안 아키텍처 설계: 인증, 데이터 보호』은 SaaS 전환지원센터에서 오픈인프라 한국 커뮤니티 김관영 부회장에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-11-17

Kubernetes 보안 위협 및 도전 과제 탐색

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     1. 서론 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로서 쿠버네티스는 현대 IT 인프라의 핵심 구성요소로 자리잡았다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 오픈소스 플랫폼으로, 확장성, 이식성, 리소스 최적화 등의 장점을 제공하지만 이러한 이점과 함께 복잡한 아키텍처로 인한 보안 위험이 동시에 증가하고 있다. 최근 들어 쿠버네티스의 급격한 도입과 함께 새로운 보안 위협과 도전과제가 지속적으로 발생하고 있는데 컨테이너 및 쿠버네티스 전략에서 보안을 최우선 과제로 꼽고 있으며 애플리케이션 생명주기의 다양한 단계에서 보안 사고, 취약점, 잘못된 구성이 발생할 수 있다. 또한 쿠버네티스 환경은 API 서버, 컨트롤 플레인, 워커 노드, 컨테이너 런타임 등 여러 계층으로 구성되어 있으며, 각 계층마다 고유한 보안 고려사항이 존재한다. 또한 클라우드 네이티브 환경의 동적 특성과 마이크로서비스 아키텍처의 복잡성은 전통적인 보안 접근법으로는 충분히 대응하기 어려운 새로운 공격 벡터를 생성한다. 본 원고에서는 쿠버네티스 환경에서 발생하는 주요 보안 위협과 취약점을 분석하고, 최신 보안 트렌드를 반영한 완화 전략과 모범 사례를 제시한다. 특히 2024-2025년의 최신 보안 동향을 포함하여 AI/ML 워크로드 보안, 공급망 보안, 제로트러스트 아키텍처 적용 등 진화하는 보안 패러다임을 기술한다.     2. 쿠버네티스 보안 위협 환경 2-1. 주요 위험 벡터 쿠버네티스 환경의 위협은 손상된 계정, 웹 애플리케이션 취약점을 통한 초기 접근, 측면 이동 등 여섯 가지 주요 영역에서 발생할 수 있다. 각 위협 벡터는 다음과 같은 특징을 갖는다.   (1) 손상된 계정 및 자격증명 Azure Kubernetes Service(AKS)나 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 퍼블릭 클라우드에 배포된 쿠버네티스 클러스터의 경우, 손상된 클라우드 자격증명은 클러스터 탈취로 이어질 수 있다. API 키, 토큰, 서비스 계정 자격증명의 노출은 공격자에게 클러스터 접근 권한을 제공한다.   (2) 컨트롤 플레인 취약점 쿠버네티스 API 서버는 클러스터의 중앙 진입점으로, 부적절한 접근 제어, 안전하지 않은 API 엔드포인트, 잘못된 구성은 심각한 보안 위험을 초래한다. 권한 상승, 무단 접근, 데이터 유출 등의 공격이 가능하다.   (3) 컨테이너 탈출 및 이미지 취약점 컨테이너 기술의 본질적인 위험으로, 취약한 컨테이너 런타임 구성이나 이미지 내 취약점을 통해 공격자가 컨테이너를 탈출하여 호스트 시스템에 접근할 수 있다. 신뢰할 수 없는 이미지 사용, 오래된 베이스 이미지, 알려진 취약점을 포함한 패키지 등이 주요 위험 요소다.   (4) 잘못된 구성 Red Hat 쿠버네티스 보안 상태 보고서는 잘못된 구성이 감소하고 있지만 여전히 중요한 문제로 남아있으며, 취약점에 대한 우려가 증가하고 있음을 강조한다. 과도한 권한, 약한 인증 메커니즘, 잘못 구성된 네트워크 정책 등이 포함된다.   (5) 네트워크 기반 공격 적절한 네트워크 분리가 없는 경우, 공격자는 클러스터 내에서 측면 이동을 통해 추가 리소스에 접근하고 공격 범위를 확대할 수 있다.   (6) 공급망 공격 2025년에는 코드 서명 및 출처 추적과 같은 공급망 보안 솔루션이 급증할 것으로 예상되며, 이는 해커들이 타사 코드를 침투하여 전체 쿠버네티스 환경을 감염시키는 것을 선호하기 때문이다.   2-2. 최신 공격 사례 및 트렌드 (1) 암호화폐 채굴 공격 Dero, Monero 등의 암호화폐 채굴 악성코드가 쿠버네티스 클러스터를 표적으로 삼고 있다. 공격자는 노출된 API 서버나 취약한 컨테이너를 통해 진입하여 클러스터의 컴퓨팅 리소스를 활용한다.   (2) Scarleteel 및 RBAC-Buster 정교한 공격 도구들이 등장하여 웹 애플리케이션 취약점을 통해 초기 침투 지점을 확보한 후, 측면 이동을 통해 클러스터 전체로 확산된다. 이는 쿠버네티스 공격의 특징적인 패턴이다.   (3) AI/ML 워크로드 표적화 AI/ML 워크로드는 데이터 중독과 모델 도난과 같은 고유한 위협에 직면한다. 공개 데이터셋을 사용할 때 데이터 검증과 모델 추출을 나타낼 수 있는 비정상적인 접근 패턴 모니터링이 필요하다.     3. 쿠버네티스 보안 취약점 상세 분석 3-1. 컨트롤 플레인 보안 취약점 (1) API 서버 보안 이슈 쿠버네티스 API 서버는 클러스터의 모든 작업을 제어하는 중앙 허브로, 다음과 같은 취약점이 존재한다. 인증 우회: 약한 인증 메커니즘이나 익명 접근 허용 권한 상승: 부적절한 RBAC 구성으로 인한 권한 획득 서비스 거부(DoS): API 서버에 대한 과도한 요청으로 리소스 고갈 정보 노출: 민감한 클러스터 정보의 무단 접근   (2) etcd 보안 위험 etcd는 클러스터의 모든 상태 정보를 저장하는 키-밸류 저장소로, 보안이 필수적이다. 암호화되지 않은 통신 채널 접근 제어 부재 백업 데이터의 부적절한 보호 민감한 데이터의 평문 저장   3-2. 컨테이너 및 이미지 취약점 (1) 이미지 보안 문제 컨테이너 이미지는 다음과 같은 위험을 포함할 수 있다. 알려진 CVE: 오래된 패키지 및 라이브러리의 취약점 악성 코드: 의도적으로 삽입된 백도어나 악성 스크립트 민감 정보 노출: 이미지에 하드코딩된 비밀번호, API 키 등 과도한 권한: 불필요한 기능이나 도구가 포함된 비대한 이미지   (2) 컨테이너 런타임 취약점 컨테이너 런타임 구성 오류나 취약점은 심각한 보안 위험을 초래한다. Privileged 모드: 컨테이너에 과도한 권한 부여 호스트 네임스페이스 공유: 호스트 네트워크, PID, IPC 네임스페이스 노출 불안전한 마운트: 호스트 파일시스템의 과도한 마운트 제한 없는 리소스: CPU, 메모리 제한 미설정으로 인한 리소스 고갈   3-3. 네트워크 보안 취약점 (1) 네트워크 격리 부족 적절한 네트워크 정책이 없으면 다음과 같은 위험이 발생한다. Pod 간 무제한 통신 네임스페이스 간 격리 부재 외부로의 무단 데이터 전송 측면 이동을 통한 공격 확산   (2) 서비스 노출 위험 서비스 타입 선택 및 구성 오류로 인한 서비스 노출 위험이 존재한다. LoadBalancer 타입의 과도한 사용으로 인한 외부 노출 NodePort의 무분별한 사용 Ingress 컨트롤러의 잘못된 구성 TLS/SSL 미적용 또는 약한 암호화 설정   3-4. 접근 제어 및 인증 취약점 (1) RBAC 구성 오류 역할 기반 접근 제어의 부적절한 구성은 심각한 보안 위험을 초래한다. 과도한 권한 부여: ClusterAdmin 역할의 무분별한 사용 와일드카드 권한: 모든 리소스에 대한 광범위한 접근 허용 서비스 계정 남용: Pod에 불필요한 권한을 가진 서비스 계정 할당 최소 권한 원칙 위반: 필요 이상의 권한 부여   (2) 인증 메커니즘 취약점 약한 인증 방식은 무단 접근의 주요 원인이다: 기본 인증(Basic Auth) 사용 토큰의 부적절한 관리 인증서 검증 미흡 다중 인증 요소(MFA) 미적용   3-5. 민감 데이터 보호 취약점 쿠버네티스 Secrets와 ConfigMaps의 부적절한 사용은 민감 데이터 노출로 이어진다. 평문 저장: etcd에 암호화되지 않은 Secrets 저장 과도한 접근 권한: Secrets에 대한 광범위한 접근 허용 버전 관리 시스템 노출: Git 등에 Secrets 커밋 로그 노출: 애플리케이션 로그에 민감 정보 포함     4. 쿠버네티스 취약점 관리 4-1. 취약점 스캔 및 평가? 효과적인 취약점 관리를 위해서는 포괄적인 스캔 전략이 필요하다: (1) 이미지 스캔 컨테이너 이미지에 대한 지속적인 취약점 스캔이 필수적이다. Trivy, Anchore, Clair 등의 도구를 활용하여 다음을 수행한다. 빌드 시점 스캔: CI/CD 파이프라인에 통합 레지스트리 스캔: 저장된 이미지의 정기적 재스캔 런타임 스캔: 실행 중인 컨테이너의 취약점 모니터링   (2) 클러스터 구성 스캔 Kube-bench, Kube-hunter 등을 활용하여 클러스터 구성을 CIS Kubernetes Benchmark와 비교 평가한다. 컨트롤 플레인 구성 검증 워커 노드 보안 설정 점검 네트워크 정책 평가 RBAC 구성 분석   4-2. 패치 관리 전략 (1) 자동화된 패치 프로세스 신속한 보안 패치 적용을 위하여 자동화를 구현한다. 쿠버네티스 컴포넌트의 정기적 업데이트 노드 OS 패치 자동화 컨테이너 이미지의 자동 재빌드 롤링 업데이트를 통한 무중단 패치   (2) 취약점 우선순위 지정 CVSS 점수, 악용 가능성, 비즈니스 영향도를 기반으로 취약점 우선순위를 결정하고 대응 계획을 수립한다.   4-3. 보안 정책 시행 (1) Admission Controller 활용 Pod Security Admission, OPA(Open Policy Agent), Kyverno 등을 활용하여 정책을 코드로 구현하고 자동으로 시행한다. 취약한 이미지 배포 차단 필수 레이블 및 어노테이션 강제 리소스 제한 요구사항 적용 보안 컨텍스트 검증   (2) 정책 기반 관리 조직의 보안 요구사항을 정책으로 정의하고 일관되게 적용한다. 이미지 출처 제한 네트워크 정책 자동 생성 민감 데이터 접근 제어 감사 로깅 요구사항     5. 민감 데이터 보호 전략 5-1. Secrets 관리 모범 사례 (1) 외부 Secrets 관리 시스템 쿠버네티스 기본 Secrets 대신 전문화된 솔루션 사용을 권장한다. HashiCorp Vault: 중앙 집중식 비밀 관리, 동적 비밀 생성 AWS Secrets Manager: AWS 통합, 자동 로테이션 Azure Key Vault: Azure 환경 최적화 Google Secret Manager: GCP 네이티브 통합   (2) Secrets 암호화 etcd에 저장되는 Secrets의 저장 시 암호화(Encryption at Rest) 활성화한다.   5-2. 데이터 암호화 전략 (1) 전송 중 암호화 모든 통신 채널에 TLS/SSL을 적용한다. API 서버 통신 etcd 통신 서비스 간 통신 (Service Mesh 활용) Ingress 트래픽   (2) 저장 시 암호화 영구 볼륨의 데이터를 암호화한다. 클라우드 제공자 KMS 통합 볼륨 수준 암호화 애플리케이션 수준 암호화   (3) 접근 제어 강화 민감 데이터에 대한 엄격한 접근 제어를 수행한다. RBAC를 통한 Secrets 접근 제한 네임스페이스 격리 서비스 계정 분리 정기적인 접근 권한 검토     6. 클러스터 구성 보안 강화 6-1. RBAC 구성 최적화 (1) 최소 권한 원칙 적용 각 사용자와 서비스 계정에 필요한 최소한의 권한만 부여한다.   (2) 역할 정의 세분화 클러스터 전체 권한(ClusterRole) 대신 네임스페이스 기반 역할(Role)을 사용한다. 개발, 스테이징, 프로덕션 환경별 역할 분리 애플리케이션별 서비스 계정 생성 기본 서비스 계정 사용 금지   6-2. 네트워크 정책 구현 (1) 기본 거부 정책 모든 트래픽을 기본적으로 차단하고 필요한 통신만 명시적으로 허용한다.   (2) 세그멘테이션 전략 마이크로 세그멘테이션을 통한 공격 받는 것을 최소화한다. 네임스페이스 간 격리 Pod 간 선택적 통신 허용 Egress 트래픽 제한 외부 통신 화이트리스트   6-3. Pod 보안 표준 (1) Pod Security Admission 쿠버네티스 1.25부터 PodSecurityPolicy를 대체하는 Pod Security Standards를 적용한다. Privileged: 제한 없음 (신뢰할 수 있는 워크로드) Baseline: 최소 제한 (기본 권장사항) Restricted: 강력한 보안 강화 (프로덕션 권장)   (2) 보안 컨텍스트 설정 모든 Pod와 컨테이너에 보안 컨텍스트를 명시한다.   6-4. 리소스 제한 설정 (1) 리소스 쿼터 네임스페이스별 리소스 사용량을 제한한다.   (2) Limit Range Pod 및 컨테이너의 기본 리소스를 제한한다.     7. 모니터링 및 로깅 전략 7-1. 포괄적인 모니터링 구현 (1) 클러스터 수준 모니터링 Prometheus, Grafana를 활용한 메트릭을 수집하고 시각화한다. 노드 리소스 사용률 Pod 상태 및 성능 API 서버 메트릭 etcd 성능 지표   (2) 보안 이벤트 모니터링 Falco, Sysdig 등을 활용한 실시간 위협을 탐지한다. 비정상적인 프로세스 실행 파일시스템 변경 감지 네트워크 연결 이상 탐지 권한 상승 시도 감지   7-2. 중앙 집중식 로깅 (1) 로그 수집 및 분석 ELK Stack, Loki, Splunk 등을 활용하여 로그를 관리한다. 컨테이너 로그 수집 감사 로그 저장 로그 보관 정책 수립 보안 이벤트 상관 분석   (2) 감사 로깅 쿠버네티스 감사 로깅을 활성화하고 감사 로깅을 구성한다.   7-3. 알림 및 대응 (1) 자동화된 알림 중요 보안 이벤트에 대한 즉각적인 알림을 시행한다. 무단 접근 시도 정책 위반 탐지 취약점 발견 리소스 임계값 초과   (2) 사고 대응 자동화 SOAR 플랫폼 통합을 통하여 자동적으로 대응한다. 의심스러운 Pod 자동 격리 네트워크 정책 동적 업데이트 자동 스케일링 조정 백업 및 복구 트리거     8. 최신 보안 트렌드 및 대응 전략 8-1. AI/ML 워크로드 보안 (1) AI/ML 특화 위협 AI/ML 워크로드는 고유한 보안 요구사항을 갖는다. 데이터 중독: 학습 데이터의 악의적 조작 모델 도난: 지적 재산인 ML 모델의 무단 추출 추론 공격: 모델 응답을 통한 학습 데이터 역추적 적대적 예제: 모델을 속이기 위한 입력 조작   (2) AI/ML 보안 모범 사례 데이터 검증, 특히 공개 데이터셋 사용 시 데이터 중독 확인과 모델 추출을 나타낼 수 있는 비정상적인 접근 패턴 모니터링이 필요하다.   - 추가 보안 조치: 학습 데이터 암호화 및 접근 제어 모델 버전 관리 및 무결성 검증 GPU 리소스 격리 추론 API 속도 제한 모델 워터마킹   8-2. 공급망 보안 (1) 소프트웨어 공급망 위협 컨테이너 이미지, 헬름 차트, 오픈소스 라이브러리 등 공급망의 모든 단계가 잠재적 공격 벡터다. 2025년에는 공급망 보안 솔루션이 급증할 것으로 예상된다.   (2) 공급망 보안 강화 방안 공급망 보안 강화 방안은 다음과 같다. - SBOM(Software Bill of Materials) 활용: 모든 컴포넌트 및 의존성 목록화 취약점 추적 및 관리 라이선스 컴플라이언스 확인 - 이미지 서명 및 검증: Cosign, Notary를 활용한 이미지 서명 Admission Controller를 통한 서명 검증 신뢰할 수 있는 레지스트리만 허용 - 의존성 관리: 정기적인 의존성 업데이트 알려진 취약점 스캔 Private registry 운영   8-3. 제로트러스트 아키텍쳐 (1) 제로트러스트 원칙 쿠버네티스 환경에 제로트러스트 보안 모델을 적용한다. 신뢰하지 않고 항상 검증: 내부 트래픽도 검증 최소 권한 접근: 필요한 최소한의 권한만 부여 마이크로 세그멘테이션: 세밀한 네트워크 격리 지속적인 모니터링: 실시간 위협 탐지   (2) 구현 전략 제로트러스터 구현 전략은 다음과 같다. - Service Mesh 활용: Istio, Linkerd를 통한 mTLS 자동 적용 서비스 간 인증 및 암호화 세밀한 트래픽 제어 관찰 가능성 향상 - Identity-based Security: SPIFFE/SPIRE를 통한 워크로드 ID 인증서 기반 인증 자동 인증서 로테이션   8-4. 멀티/하이브리드 클라우드 보안 (1) 멀티클라우드 환경의 도전과제 멀티클라우드 환경의 도전과제는 다음과 같다. 일관되지 않은 보안 정책 복잡한 네트워크 구성 다양한 IAM 시스템 가시성 부족   (2) 통합 보안 관리 통합 보안 관리의 내용은 다음과 같다. - 통합 정책 관리: OPA를 활용한 일관된 정책 적용 GitOps 기반 구성 관리 중앙 집중식 모니터링 - 크로스 클라우드 네트워킹: VPN/VPC 피어링 보안 설정 Service Mesh 페더레이션 통합 Ingress/Egress 제어     9. 미래 전망 및 새로운 기술 9-1. AI 기반 보안 (1) 머신러닝 위협 탐지 - AI/ML을 활용한 고도화된 위협 탐지: 이상 행위 탐지 예측적 보안 분석 자동화된 위협 인텔리전스 적응형 보안 정책   (2) 자동화된 대응 - AI 기반 자동 대응: 실시간 위협 완화 지능형 사고 분류 자동화된 근본 원인 분석 예측적 패치 관리   9-2. eBPF 기반 보안 (1) 커널 수준 관찰 - eBPF를 활용한 심층 보안: 커널 수준 이벤트 추적 네트워크 트래픽 필터링 시스템 콜 모니터링 성능 오버헤드 최소화   (2) 런타임 보안 강화 - Cilium, Falco 등의 eBPF 기반 도구: 네트워크 정책 고도화 실시간 위협 차단 세밀한 관찰 가능성   9-3. 양자 컴퓨팅 대비 (1) 포스트 양자 암호화 - 양자 컴퓨팅 시대 대비: 양자 저항성 암호 알고리즘 하이브리드 암호화 방식 암호화 민첩성 확보   (2) 장기 데이터 보호 - 미래 위협 대비: 암호화 알고리즘 다양화 정기적인 재암호화 암호화 라이프사이클 관리     10. 결론 쿠버네티스는 현대 클라우드 네이티브 애플리케이션의 핵심 플랫폼으로 자리잡았지만, 그와 동시에 복잡하고 다층적인 보안 도전과제를 제시한다. 본 연구보고서에서 살펴본 바와 같이, 쿠버네티스 보안은 단일 솔루션이나 도구로 해결할 수 없으며, 포괄적이고 다층적인 접근이 필요한데 핵심적인 내용을 정리하면 다음과 같다.   - 주요 위협: 손상된 자격증명과 접근 제어 취약점 컨테이너 탈출 및 이미지 취약점 잘못된 구성과 네트워크 격리 부족 공급망 공격과 AI/ML 워크로드 표적화 - 필수 보안 전략: RBAC 및 최소 권한 원칙의 엄격한 적용 네트워크 정책을 통한 마이크로 세그멘테이션 포괄적인 취약점 관리 및 자동화된 패치 민감 데이터의 암호화 및 안전한 관리 지속적인 모니터링과 신속한 사고 대응 - 현대적 접근법: DevSecOps 문화 정착과 시프트 레프트 보안 Policy as Code를 통한 자동화 제로트러스트 아키텍처 구현 AI 기반 위협 탐지 및 대응   쿠버네티스 보안은 계속 진화하고 있으며, AI/ML 기반 보안, eBPF를 활용한 런타임 보호, 양자 컴퓨팅 대비 암호화 등 새로운 기술과 접근법이 등장하고 있다. 조직은 이러한 변화를 주시하고 적응력 있는 보안 전략을 유지해야 한다. 궁극적으로, 쿠버네티스 보안의 성공은 기술적 통제뿐만 아니라 조직 문화, 프로세스, 그리고 사람들의 역량에 달려 있다. 보안을 사후 조치가 아닌 설계 단계부터 통합하고, 지속적인 학습과 개선을 통해 진화하는 위협에 대응할 때, 비로소 안전하고 신뢰할 수 있는 쿠버네티스 환경을 구축할 수 있다.     참 고 문 헌 Kampa, S. (2024). Navigating the Landscape of Kubernetes Security Threats and Challenges. Journal of Knowledge Learning and Science Technology, 3(4), 274-281. Red Hat. (2024). Kubernetes Security State Report. Yasrab, R. (2018). Mitigating Docker security issues. arXiv preprint arXiv:1804.05039. Subramanian, N., & Jeyaraj, A. (2018). Recent security challenges in cloud computing. Computers & Electrical Engineering, 71, 28-42. Vayghan, L. A., Saied, M. A., Toeroe, M., & Khendek, F. (2021). A Kubernetes controller for managing the availability of elastic microservice-based stateful applications. Journal of Systems and Software, 175, 110924. CNCF. (2024). Cloud Native Security Whitepaper. NIST. (2023). Application Container Security Guide (SP 800-190). CIS. (2024). CIS Kubernetes Benchmark v1.8. OWASP. (2024). Kubernetes Top 10 Security Risks. Kubernetes Documentation. (2024). Security Best Practices. ttps://kubernetes.io/docs/concepts/security/ 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『Kubernetes 보안 위협 및 도전 과제 탐색』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-11-03

Kubernetes 기반 SaaS 애플리케이션 고가용성 및 성능 최적화 방안

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     1. 서론 Software-as-a-Service(SaaS) 애플리케이션의 급속한 성장은 확장 가능하고 주문형 소프트웨어 제공에 대한 수요 증가에 의해 주도되고 있다. Kubernetes는 컨테이너화된 SaaS 워크로드를 관리하기 위한 선호 오케스트레이션 플랫폼으로 자리잡았으며, 자동화된 스케일링, 자가 치유, 유연한 배포 옵션을 제공한다. 멀티 테넌트 SaaS 아키텍처에서는 여러 고객이 동일한 인프라를 공유하기 때문에 효율적인 리소스 할당, 워크로드 스케줄링, 성능 격리가 신뢰성과 확장성을 보장하는 데 필수적이다. 그러나 동적 SaaS 환경에서 고가용성(HA)을 보장하고 성능을 최적화하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아있다. Kubernetes가 네이티브 오토스케일링 및 리소스 관리 기능을 제공하지만, 전통적인 스케일링 메커니즘은 워크로드의 예측 불가능성, 네트워크 오버헤드, 리소스 경합으로 어려움을 겪으며, 대규모 멀티 테넌트 SaaS 배포에서 비효율성을 초래한다.   멀티 테넌트 SaaS 플랫폼이 Kubernetes에 배포될 때 직면하는 아키텍처 및 운영상의 과제는 다음과 같다. 확장성 제약: Horizontal Pod Autoscaler(HPA) 및 Vertical Pod Autoscaler(VPA)와 같은 전통적인 오토스케일링 메커니즘은 반응형 임계값 기반 스케일링에 의존하여 급격한 트래픽 급증을 효과적으로 처리하지 못할 수 있다. 리소스 경합: Kubernetes는 리소스 요청 및 제한에 따라 워크로드를 스케줄링하지만, 테넌트 간 리소스 경합은 특히 고밀도 클러스터에서 성능을 저하시킬 수 있다. 네트워크 오버헤드 및 지연: 멀티 테넌트 SaaS 애플리케이션은 트래픽 라우팅, 보안, 관찰성을 관리하기 위해 서비스 메시(Istio, Linkerd)가 필요한 경우가 많다. 그러나 부적절한 구성은 추가 지연을 초래할 수 있다. 장애 허용 및 고가용성: HA를 보장하려면 효율적인 페일오버 전략, 파드 중단 정책, 멀티존 배포가 필요하며, 이는 클러스터 관리에 복잡성을 더한다.   Kubernetes의 강력한 스케줄링 및 스케일링 기능에도 불구하고, HA 및 성능 최적화에 대한 기존 접근 방식은 멀티 테넌트 SaaS 애플리케이션에 대해 여전히 최적이 아니다. 반응형 오토스케일링 메커니즘은 리소스 할당을 지연시켜 피크 워크로드 중 성능 저하를 초래하며, 이는 매우 동적인 SaaS 환경에 부적합하다. 또한 빈 패킹, 노드 어피니티 제약, 토폴로지 인식 스케줄링과 같은 워크로드 분산 전략은 멀티 테넌트 환경에 최적화되지 않아 비효율적인 리소스 활용을 초래하는 경우가 많다. 더욱이 서비스 메시 기반 트래픽 엔지니어링 솔루션은 성능과 보안 사이의 트레이드오프를 발생시켜 체계적인 영향 평가가 필요하다.   본 원고에서는 지능형 워크로드 분산, AI/ML 기반 예측 스케일링, 최적화된 리소스 관리 전략을 탐구하여 Kubernetes 기반 SaaS 애플리케이션의 가용성과 성능을 향상시키는 이러한 과제를 다룬다. 즉, Kubernetes 기반 SaaS 아키텍처를 최적화하기 위한 다음과 같은 체계적 접근 방식을 기술한다. 첫째, SaaS 워크로드에 대한 HPA, VPA, Cluster Autoscaler, KEDA의 비교 분석을 수행하는 Kubernetes 스케일링 메커니즘 평가를 제공한다. 둘째, 워크로드 분산 및 리소스 활용을 최적화하기 위해 빈 패킹, 노드 어피니티 제약, 토폴로지 인식 스케줄링의 실험적 평가를 수행하는 워크로드 스케줄링 및 최적화를 제시한다. 셋째, 트래픽 분할, 서킷 브레이킹, 로드 밸런싱 전략을 평가하는 Istio와 Linkerd의 실증 연구인 서비스 메시 기반 트래픽 엔지니어링의 성능 분석을 제공한다. 넷째, 워크로드 예측을 기반으로 한 사전 오토스케일링을 위해 머신러닝 모델(LSTM, XGBoost, Decision Trees)을 구현하고 평가하는 AI/ML 기반 예측 스케일링을 제안한다.     2. Kubernetes 아키텍처 개요 및 운영(Operation) 2-1. Kubernetes 아키텍처 개요 Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 스케일링, 관리를 자동화하도록 설계된 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼이다. 클러스터 운영을 관리하는 컨트롤 플레인과 애플리케이션이 실행되는 워커 노드로 구성된 분산 아키텍처를 따른다.   컨트롤 플레인은 API Server(중앙 통신 허브), Scheduler(워크로드 할당), Controller Manager(상태 적용 보장), etcd(구성을 위한 분산 키-값 저장소)와 같은 주요 구성 요소를 통해 클러스터 상태를 관리한다. 워커 노드는 Kubelet(컨테이너 수명 주기 관리자), Kube-Proxy(네트워크 통신), 컨테이너 런타임(예: Docker, containerd)을 사용하여 애플리케이션을 실행한다.   멀티 테넌트 SaaS 배포에서는 효율적인 리소스 스케줄링, 오토스케일링, 트래픽 엔지니어링이 고가용성과 성능을 유지하는 데 중요하다.   2-2. Kubernetes의 스케일링 전략 Kubernetes의 오토스케일링은 주로 Horizontal Pod Autoscaler(HPA), Vertical Pod Autoscaler(VPA), Cluster Autoscaler(CA), Kubernetes Event-Driven Autoscaler(KEDA)를 통해 관리된다.   HPA는 CPU/메모리 임계값에 따라 파드 복제본을 조정하지만 예측 인텔리전스가 부족하여 스케일링 지연이 발생한다. VPA는 기존 파드의 CPU/메모리 요청을 동적으로 수정하지만, 업데이트 중 파드 재시작으로 서비스 중단이 발생한다. CA는 보류 중인 파드 수요에 따라 노드를 스케일링하지만 새 노드를 프로비저닝할 때 콜드 스타트 지연이 발생한다. KEDA는 이벤트 기반 오토스케일링을 가능하게 하여 비동기 워크로드의 응답성을 개선하지만 수동 외부 이벤트 소스 구성이 필요하다.   기존 오토스케일러의 한계: 반응형 스케일링 지연: 오토스케일링 결정이 미래 수요 예측이 아닌 현재 사용량 지표를 기반으로 이루어진다. 비효율적인 비용 활용: 반응형 스케일링은 과도한 프로비저닝(리소스 낭비) 또는 과소 프로비저닝(성능 저하)을 초래할 수 있다. AI/ML 기반 예측 인텔리전스 부족: 기존 오토스케일러는 사전 스케일링 결정을 위해 과거 워크로드 추세를 활용하지 않는다. 2-3. 워크로드 스케줄링 및 최적화 Kubernetes는 리소스 활용의 균형을 맞추고, 경합을 최소화하며, 장애 허용을 보장하기 위해 워크로드를 동적으로 스케줄링한다.   빈 패킹 대 분산 전략: 빈 패킹: 리소스 효율성을 극대화하기 위해 워크로드를 더 적은 노드에 통합한다. 분산: 장애 허용을 강화하기 위해 워크로드를 노드 전체에 균등하게 분산시킨다.   노드 어피니티 및 안티 어피니티 규칙: 노드 어피니티: 특정 레이블을 충족하는 노드에 파드가 스케줄링되도록 보장한다(예: 하드웨어 유형, 지역). 파드 안티 어피니티: 단일 노드 장애의 위험을 줄이기 위해 워크로드의 여러 인스턴스가 동일한 노드에서 실행되는 것을 방지한다.   Taints와 Tolerations를 통한 리소스 격리:명시적으로 허용되지 않는 한 원치 않는 파드가 특정 노드에 스케줄링되는 것을 방지하여 중요한 워크로드를 격리한다.   2-4. 트래픽 관리를 위한 서비스 메시 Istio 및 Linkerd와 같은 서비스 메시는 Kubernetes 환경에서 트래픽 제어, 관찰성, 보안을 위한 고급 네트워킹 기능을 제공한다.   SaaS를 위한 Istio 대 Linkerd: Istio: 고급 트래픽 제어, 상호 TLS(mTLS) 보안, 관찰성을 제공하지만 더 높은 리소스 오버헤드를 발생시킨다. Linkerd: 경량이며 성능에 최적화되어 있지만 일부 고급 보안 기능이 부족하다.   트래픽 엔지니어링 전략: 트래픽 분할: 카나리 배포 및 A/B 테스트를 위해 서비스 버전 간에 트래픽을 라우팅한다. 서킷 브레이킹: 계단식 장애를 방지하기 위해 불안정한 서비스에 대한 요청을 제한한다. 로드 밸런싱: 서비스 복제본 간 네트워크 요청 분산을 최적화한다.   Istio와 Linkerd 중 선택은 기능 풍부함(Istio) 또는 성능 효율성(Linkerd)을 우선시하는지에 따라 달라진다.   2-5. 선행연구 및 기존 방법의 한계점 스케일링, 워크로드 스케줄링, 서비스 메시 최적화에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 주요 격차가 남아있다.   스케일링 한계: 연구들은 HPA 및 VPA의 비효율성을 분석했지만 AI 기반 예측 오토스케일링은 여전히 탐구가 부족하다. 이벤트 기반 스케일링(예: KEDA)에 대한 기존 연구는 머신러닝 기반 스케일링 접근 방식과의 비교가 부족하다.   워크로드 스케줄링 격차: 이전 연구들은 빈 패킹 대 분산을 검토했지만 실제 멀티 테넌트 SaaS 환경에서의 효과를 검증한 연구는 거의 없다. 노드 어피니티 및 토폴로지 인식 스케줄링에 대한 연구는 포괄적인 성능 벤치마킹이 부족하다.   서비스 메시 트레이드오프: 연구들은 Istio의 트래픽 관리 기능을 강조하지만 고밀도 SaaS 워크로드에서의 성능 오버헤드를 간과하는 경우가 많다. Linkerd의 리소스 효율성은 문서화되어 있지만 멀티 리전 Kubernetes 클러스터에서 HA에 대한 서비스 메시 영향의 상세한 비교는 제한적이다.     3. Kubernetes 기반 SaaS의 고가용성 및 성능 최적화 방안 3-1. Kubernetes에서 고가용성 정의 Kubernetes의 HA는 인프라, 네트워킹 또는 워크로드의 장애에도 불구하고 애플리케이션이 작동 상태를 유지하도록 보장한다. 멀티 테넌트 SaaS 애플리케이션에서 HA는 SLA 충족, 서비스 신뢰성 보장, 일관된 사용자 경험 유지에 중요하다.   Kubernetes의 주요 HA 전략: 멀티 마스터 컨트롤 플레인: 단일 장애 지점을 제거하기 위한 중복 컨트롤 플레인 노드 배포 멀티존 워커 노드 분산: 지역 장애를 완화하기 위해 여러 가용 영역(AZ)에 걸쳐 워크로드 실행 자가 치유 기능: 지속적인 가용성을 보장하기 위해 실패한 파드와 노드를 자동으로 교체   3-2. 스케일링 및 리소스 관리 Kubernetes는 리소스 효율성과 시스템 복원력을 개선하기 위해 오토스케일링 메커니즘과 워크로드 분산 기술을 제공한다.   Kubernetes 오토스케일링 전략 평가: 오토스케일러 스케일링 트리거 장점 단점 HPA CPU/메모리 활용 빠른 파드 수준 스케일링 반응형, 갑작스러운 급증 비효율적 처리 VPA 관찰된 리소스 사용량 리소스 할당 최적화 파드 재시작으로 서비스 중단 Cluster Autoscaler 보류 중인 파드 요청 워커 노드 동적 스케일링 노드 프로비저닝 지연(수 분) KEDA 외부 이벤트 메트릭 워크로드 수요 기반 이벤트 스케일링 이벤트 빈도에 따른 가변성   HPA와 VPA는 클러스터 내 스케일링에 효과적이며, KEDA는 메시지 큐, API 요청, 외부 트리거에 대한 응답성을 향상시키는 이벤트 기반 오토스케일링을 지원한다.   워크로드 분산 및 리소스 격리: 파드 우선순위 및 선점: 리소스 제약 하에서 중요한 워크로드가 먼저 스케줄링되도록 보장 노드 어피니티 및 안티 어피니티: 사용자 정의 노드 레이블을 기반으로 워크로드 실행 위치 제어 토폴로지 분산 제약: 장애의 영향을 최소화하기 위해 노드 또는 영역에 걸쳐 워크로드 분산 이러한 전략은 클러스터 효율성을 향상시키고, 페일오버 메커니즘을 개선하며, 멀티 테넌트 SaaS 배포에서 경합을 줄인다.   3-3. 로드 밸런싱 및 트래픽 엔지니어링 효율적인 트래픽 라우팅과 네트워크 최적화는 Kubernetes 기반 SaaS 플랫폼이 높은 동시성과 요청 분산을 효과적으로 처리하는 데 필수적이다.   Ingress Controller 최적화: NGINX Ingress Controller: 사용자 정의 라우팅, SSL 종료, 속도 제한 제공 Traefik: 마이크로서비스를 위한 동적 구성 및 네이티브 서비스 검색 제공 HAProxy: 낮은 지연 시간, 높은 처리량 트래픽 관리에 최적화   Ingress Controller 선택은 성능, 유연성, SaaS 워크로드와의 통합 용이성에 따라 달라진다.   서비스 메시 기반 트래픽 제어: 서비스 메시 기능 리소스 오버헤드 사용 사례 Istio 트래픽 라우팅, mTLS 보안, 관찰성 Envoy 프록시로 인한 높은 CPU/메모리 고급 보안 및 제어가 필요한 대규모 SaaS Linkerd 최소 구성의 경량 서비스 프록시 낮은 지연, 낮은 리소스 사용 높은 처리량의 성능 민감 애플리케이션   서비스 메시 트래픽 제어의 주요 최적화: 트래픽 분할: A/B 테스트 및 카나리 배포를 위해 여러 서비스 버전에 걸쳐 요청 라우팅 서킷 브레이킹: 불안정한 서비스에 대한 요청을 제한하여 계단식 장애 방지 자동 재시도 및 타임아웃: 높은 지연 조건에서 요청 신뢰성 개선   Istio는 복잡한 정책이 필요한 엔터프라이즈에 적합하며, Linkerd는 성능에 민감한 SaaS 애플리케이션에 이상적이다.   3-4. 멀티 리전 페일오버 및 재해 복구 글로벌 SaaS 플랫폼의 경우 지역 장애에 대한 복원력이 중요하다.   교차 지역 배포: 글로벌 로드 밸런싱: 지연을 최소화하기 위해 가장 가까운 정상 지역으로 트래픽 라우팅 데이터베이스 복제 전략: - 액티브-액티브 복제: 지역 전체에서 낮은 지연 시간의 읽기 및 쓰기 보장, 강력한 일관성 메커니즘 필요(예: CRDT, 다중 주 데이터베이스) - 액티브-패시브 복제: 주-페일오버 설정 사용, 쓰기 경합 감소하지만 수동 페일오버 필요 멀티 클러스터 페더레이션: 분산된 Kubernetes 클러스터 전체에서 워크로드 동기화, 글로벌 HA 및 워크로드 이동성 보장   재해 복구 전략: 백업 및 복원 메커니즘: Velero와 같은 도구를 사용하여 신속한 복구를 위한 Kubernetes 객체의 예약된 백업 페일오버 정책: 장애 중 최소한의 다운타임을 보장하는 데이터베이스 및 애플리케이션 서비스에 대한 자동화된 페일오버     4. SaaS 워크로드를 위한 AI/ML 기반 예측 스케일링 4-1. 전통적 오토스케일러의 한계 HPA, VPA, Cluster Autoscaler와 같은 Kubernetes의 전통적인 오토스케일러는 성능 병목 현상이 발생한 후 리소스를 조정하는 반응형 스케일링 메커니즘으로 작동한다. 이러한 접근 방식은 탄력성을 개선하지만 응답 시간 지연, 비효율적인 리소스 활용, 예기치 않은 비용 급증을 초래하는 경우가 많다.   HPA와 VPA의 반응적 특성: HPA는 CPU/메모리 사용량 임계값을 기반으로 파드를 스케일링하지만 리소스 소비가 사전 정의된 제한을 초과한 후에만 반응한다. VPA는 파드에 대한 리소스 요청을 동적으로 조정하지만 파드 재시작이 필요하여 잠재적인 다운타임이 발생한다.   정적 임계값 기반 스케일링: HPA는 수동으로 정의된 임계값(예: 80% CPU 사용률에서 스케일업)에 의존하며, 이는 실제 워크로드 동작을 반영하지 않을 수 있다. 고정된 임계값은 계절적 트래픽 변동, 예측할 수 없는 워크로드 급증, 장기 사용 추세를 설명하지 못한다.   인프라 수준 제약: Cluster Autoscaler는 보류 중인 파드 요청을 기반으로 노드를 스케일링하지만 노드 프로비저닝 시간으로 인해 콜드 스타트 지연이 발생한다. 전통적인 오토스케일러는 사용자 행동 추세, 요청 볼륨 예측 또는 비즈니스 메트릭과 같은 외부 수요 지표와의 통합이 부족하다.   이러한 과제를 해결하기 위해 AI 기반 예측 오토스케일링은 과거 워크로드 데이터, 실시간 텔레메트리, 머신러닝 모델을 활용하여 지능적이고 사전적인 스케일링을 가능하게 한다.   4-2. AI 기반 예측 오토스케일링 접근법 워크로드 예측을 위한 시계열 예측: 예측 오토스케일링은 미래 리소스 수요를 모델링하고 예측하기 위해 시계열 분석에 의존한다.   일반적인 시계열 예측 기술: LSTM 네트워크: 워크로드 패턴에서 장기 종속성을 포착할 수 있는 순환 신경망 ARIMA: 계절적 변동 및 추세 기반 워크로드 변화를 분석하기 위한 통계적 접근법 Facebook Prophet: 불규칙한 워크로드 및 다중 계절 추세에 최적화된 강력한 예측 도구   과거 CPU, 메모리, 네트워크, 요청 처리량 메트릭을 분석함으로써 이러한 모델은 미래 수요 급증을 예측하여 사전적인 리소스 프로비저닝을 가능하게 한다.   리소스 수요 추정을 위한 머신러닝 모델: XGBoost: 오토스케일링 결정을 최적화하기 위해 여러 워크로드 기능을 분석하는 의사 결정 트리 기반 모델 Random Forest Regression: 시간대 패턴, 사용자 요청 로드, 시스템 상태 메트릭과 같은 다차원 워크로드 입력을 기반으로 리소스 활용 예측 심층 강화 학습(DRL): Kubernetes 메트릭의 실시간 피드백을 기반으로 스케일링 작업을 동적으로 최적화하도록 AI 에이전트를 훈련   적응형 스케일링 정책: 동적 임계값 조정: 고정된 CPU/메모리 제한 대신 AI 모델이 실시간 워크로드 동작을 기반으로 스케일링 임계값을 지속적으로 조정 사전적 리소스 할당: AI 기반 오토스케일러는 활용 급증 전에 파드를 스케일링하여 성능 저하 방지 비용 인식 최적화: 모델은 클라우드 인프라 비용을 고려하고 비용-성능 트레이드오프를 기반으로 리소스 스케일링   4-3. 구현 프레임워크 제안된 AI 기반 예측 오토스케일링 시스템은 머신러닝 모델, 실시간 텔레메트리, 오토스케일러 의사 결정 로직을 통합하는 사용자 정의 Kubernetes 컨트롤러로 구현된다.   데이터 수집 및 특성 엔지니어링: 데이터 소스: Prometheus, Kubernetes Metrics Server, 애플리케이션 로그에서 실시간 메트릭 수집 주요 특성: CPU 및 메모리 사용량 추세, 요청 속도 및 API 지연, 파드 스케줄링 지연, 사용자 트래픽 패턴 전처리: 모델 정확도를 개선하기 위해 MinMax Scaling, 이동 평균을 사용하여 데이터를 정규화하고 이상값 제거   모델 훈련 및 배포: 모델 훈련: AI 모델은 PyTorch, TensorFlow 또는 Scikit-Learn을 사용하여 오프라인으로 훈련 추론 엔진: TensorFlow Serving 또는 Kubeflow를 사용하여 배포되어 실시간 스케일링 예측 가능 Kubernetes 오토스케일러와의 통합: AI 예측은 HPA, VPA, Cluster Autoscaler 정책을 동적으로 수정   4-4. 사례 연구: 멀티 테넌트 SaaS에서 AI 기반 예측 스케일링 AI 기반 예측 스케일링의 효과를 평가하기 위해 Kubernetes에 배포된 멀티 테넌트 SaaS 플랫폼에서 테스트 수행 사례는 다음과 같다.   시나리오 1: SaaS의 트래픽 급증 처리: 베이스라인: 정적 CPU/메모리 임계값을 사용한 전통적인 HPA 기반 스케일링 AI 최적화: LSTM 기반 예측을 사용한 예측 스케일링 결과: AI 기반 스케일링이 전통적인 오토스케일러에 비해 응답 지연을 40% 감소시키고 스케일링 지연을 55% 감소   시나리오 2: AI 모델을 사용한 비용 최적화: 베이스라인: 비수기 시간 동안 과도한 프로비저닝으로 이어지는 정적 리소스 할당 AI 최적화: 초과 용량을 줄이는 적응형 AI 기반 스케일링 결과: 성능 SLA를 유지하면서 28%의 비용 절감 달성   4-5. 과제 및 향후 방향 향후 과제와 연구 방향은 다음과 같다.   데이터 드리프트 및 모델 적응성: AI 모델은 변화하는 워크로드 동작에 적응하기 위해 주기적인 재훈련 필요 온라인 학습 및 실시간 모델 업데이트와 같은 전략으로 성능 저하 완화 가능   계산 오버헤드 대 성능 향상: AI 기반 오토스케일러를 실행하면 추가 계산 비용 발생 ONNX Runtime 또는 TensorFlow Lite를 사용한 경량 모델 추론으로 최적화   클라우드 네이티브 AI 서비스와의 통합: 향후에는 인프라 복잡성을 줄이기 위해 AWS SageMaker, Google AutoML, Azure ML과 같은 클라우드 네이티브 AI 도구와의 통합 포함     5. 사례분석을 통한 시사점 5-1. 전통적 오토스케일링 대 AI 기반 예측 스케일링 전통적 오토스케일링 대 AI 기반 예측 스케일링 실험에 대한 사례분석 결과는 전통적인 오토스케일러(HPA, VPA, Cluster Autoscaler)가 갑작스러운 워크로드 급증에 너무 느리게 반응하여 종종 더 높은 응답 시간과 리소스 낭비로 이어진다는 것을 보여준다. 대조적으로 AI 기반 예측 오토스케일링은 리소스를 선제적으로 조정하여 다음과 같은 결과를 제공한다. 사전 스케일링으로 인한 40% 낮은 응답 지연 클라우드 인프라 비용을 최적화하는 과도한 프로비저닝 60% 감소 콜드 스타트 지연을 줄이는 더 빠른 스케일링 반응 시간(HPA의 15초 대 5초)   이러한 장점에도 불구하고 AI 기반 오토스케일링은 추가 계산 오버헤드를 발생시켜 비용과 성능의 균형을 맞추기 위해 경량 추론 모델이나 클라우드 기반 ML 서비스와의 통합이 필요하다.   워크로드 스케줄링 및 리소스 관리: 빈 패킹 스케줄링은 클러스터 활용을 개선하지만 제거 위험을 증가시켜 엄격한 가용성 요구 사항이 없는 워크로드에 적합 파드 우선순위 및 선점은 중요한 워크로드가 리소스 부족을 겪지 않도록 보장하여 계층화된 서비스 수준을 가진 멀티 테넌트 SaaS 아키텍처에 필수적 멀티존 배포는 장애 허용을 개선하지만 지연 및 교차 영역 데이터 복제 비용을 신중하게 고려 필요   5-2. Kubernetes 기반 SaaS 최적화를 위한 모범 사례 올바른 오토스케일링 전략 선택과 고가용성을 위한 워크로드 분산 전략은 다음과 같다.   올바른 오토스케일링 전략 선택: 스케일링 요구사항 권장 오토스케일러 안정적이고 예측 가능한 성장을 가진 워크로드 HPA + Cluster Autoscaler 빈번한 워크로드 급증 KEDA(이벤트 기반 오토스케일링) 고성능, 낮은 지연 SaaS AI 기반 예측 스케일링 비용에 민감한 워크로드 AI 기반 비용 최적화와 함께 적응형 스케일링   고가용성을 위한 워크로드 분산 전략: 단일 지역 장애를 피하기 위해 여러 영역에 걸쳐 워크로드 분산 노드 전체에 워크로드를 균등하게 분산하기 위해 토폴로지 분산 제약 사용 동일한 노드에서 여러 중요한 워크로드가 실행되는 것을 방지하기 위해 중복 서비스에 안티 어피니티 규칙 적용   비용과 성능의 균형: 최적화 접근법 영향 AI 기반 예측 스케일링 지연 및 비용 감소하지만 ML 전문 지식 필요 빈 패킹 스케줄링 리소스 활용 극대화하지만 제거 위험 증가 멀티존 배포 복원력 개선하지만 데이터 복제 비용 증가 서비스 메시 기반 트래픽 제어 관찰성 향상하지만 처리 오버헤드 발생   5-3. 한계 및 미해결 과제 사례 분석을 통한 한계점과 미해결 과제는 다음과 같다.   확장성 트레이드오프: 오토스케일링 한계: AI 기반 예측 스케일링이 리소스 관리를 향상시키지만 변화하는 워크로드에 적응하기 위해 지속적인 모델 재훈련 필요 서비스 메시 오버헤드: 고급 트래픽 관리(Istio, Linkerd)가 성능에 민감한 SaaS 애플리케이션에 대해 최적화되어야 하는 지연 오버헤드 추가   AI/ML 통합 복잡성: AI 기반 오토스케일러는 과거 데이터 수집, 특성 엔지니어링, 모델 선택이 필요하며, 이는 모든 SaaS 팀에게 실현 가능하지 않을 수 있음 경량 모델(예: 딥러닝보다 XGBoost)은 예측 정확도를 유지하면서 계산 오버헤드 감소에 도움   관찰성 및 성능 모니터링 오버헤드: 분산 추적(Jaeger, OpenTelemetry)은 추가 계산 및 스토리지 비용을 발생시켜 세분성과 성능 사이의 트레이드오프 필요 모니터링 빈도의 균형: 빈번한 메트릭 수집은 확장성 예측을 개선하지만 텔레메트리 스토리지 비용 증가     6. 결론 본 원고에서는 Kubernetes 기반 멀티 테넌트 SaaS 애플리케이션에서 고가용성과 성능을 최적화하기 위한 방안을 기술하였는데 주요 발견 내용은 다음과 같다. 첫째, AI 기반 예측 스케일링이 성능을 크게 개선됨을 확인하였다. HPA 기반 스케일링에 비해 응답 지연을 감소시켰고, 클라우드 인프라 비용을 최적화하여 리소스 과도 프로비저닝을 감소시켰으며, 스케일링 반응 시간을 AI 기반 오토스케일링으로 개선됨을 발견하였다. 둘째, 워크로드 스케줄링 전략이 리소스 활용 및 장애 허용에 영향을 미쳤다. 빈 패킹은 리소스 활용을 개선하지만 리소스 경합 하에서 파드 제거 위험을 증가시킨다. 파드 우선순위 및 선점은 중요한 워크로드가 먼저 리소스를 받도록 보장하여 가용성을 유지한다. 멀티존 워크로드 분산은 장애 허용을 향상시키지만 교차 영역 지연 및 복제 오버헤드를 추가한다. 셋째, 트래픽 엔지니어링이 SaaS 성능에 중요한 역할을 한다. Istio 기반 서비스 메시는 트래픽 라우팅 및 관찰성을 개선하지만 네트워크 오버헤드를 발생시킨다. Ingress Controller(NGINX, Traefik)는 경량 로드 밸런싱을 제공하지만 고급 서킷 브레이킹 기능이 부족하다. AI 기반 오토스케일링, 적응형 워크로드 스케줄링, 최적화된 트래픽 엔지니어링이 복원력 있고 고성능 Kubernetes 기반 SaaS 아키텍처를 설계하는 데 필수적임을 확인하였다.   SaaS 애플리케이션을 위한 Kubernetes 최적화에는 여러 미해결 과제가 남아있는데 주요 이슈는 다음과 같다.   ML 기반 예측 스케일링 모델 향상: 자가 적응형 AI 모델: 동적 오토스케일러 튜닝을 위한 강화 학습(예: Proximal Policy Optimization) 구현 하이브리드 예측 스케일링: 적응형 스케일링 정책을 위해 시계열 예측과 실시간 워크로드 이상 감지를 결합 멀티 클러스터 워크로드를 위한 연합 학습: 중앙 집중식 데이터 스토리지 없이 다른 지역의 Kubernetes 클러스터가 예측 모델을 공유   엣지 컴퓨팅 및 하이브리드 클라우드 배포 탐구: 엣지 인식 스케줄링: 지연 및 비용 제약을 기반으로 클라우드와 엣지 환경 전체에서 워크로드 배치 최적화 하이브리드 클라우드 Kubernetes 최적화: 지능형 워크로드 마이그레이션 전략을 사용한 멀티 클라우드 Kubernetes 배포 평가   대규모 SaaS 배포를 통한 추가 벤치마킹: 초당 수백만 개의 요청을 처리하는 프로덕션급 SaaS 플랫폼에서 AI 기반 예측 스케일링 평가 성능 트레이드오프를 평가하기 위한 대체 서비스 메시 아키텍처(예: Istio 대 Cilium 기반 eBPF 네트워킹) 비교 ML 오버헤드와 클라우드 절감 간의 최적 트레이드오프를 결정하기 위한 실제 Kubernetes 클러스터에서 AI 기반 오토스케일링의 비용-편익 분석     참 고 문 헌 Burns, B., Grant, B., Oppenheimer, D., Brewer, E., & Wilkes, J. (2016). Borg, Omega, and Kubernetes. ACM Queue, 14(1), 70-93. Hightower, K., Burns, B., & Beda, J. (2022). Kubernetes: Up and Running: Dive into the Future of Infrastructure (3rd ed.). O'Reilly Media. Yu, Y., Sun, X., Liu, H., Zhao, J., & Wang, L. (2021). AI-powered autoscaling for cloud-native applications. Proceedings of IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E), 245-258. Yu, Y., Sun, X., Liu, H., Zhao, J., & Wang, L. (2021). Proactive autoscaling for cloud-native applications using machine learning. Proceedings of IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E), 157-167. He, Y., Liang, J., & Li, T. (2022). Performance analysis of horizontal pod autoscaler (HPA) in Kubernetes. Proceedings of IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS), 310-317. Gupta, A., Kundu, S. R., & Varman, P. M. (2022). Predictive scaling of cloud applications using machine learning. IEEE Transactions on Cloud Computing, 10(4), 2120-2133. Zhang, C., Hu, J., & Chen, X. (2021). Cost-aware scheduling for multi-tenant Kubernetes clusters. Proceedings of ACM SIGMETRICS Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, 451-463. McCall, S., Parker, M., & Thompson, L. (2022). Service mesh performance optimization: A comparative analysis of Istio and Linkerd. Proceedings of IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD), 1-9. The Kubernetes Authors. (2023). Kubernetes documentation: Horizontal pod autoscaler. Kubernetes v1.26. Istio Authors. (2023). Istio: Traffic management in Kubernetes. Istio v1.17. Available: https://istio.io/latest/docs/concepts/traffic-management/ Marie-Magdelaine, N., & Ahmed, T. (2020). Proactive autoscaling for cloud-native applications using machine learning. Proceedings of IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), 1-6. 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『Kubernetes 기반 SaaS 애플리케이션 고가용성 및 성능 최적화 방안』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-10-20

[3부] 클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     8. 비즈니스 및 기술 트렌드 8-1. AI로 재편되는 클라우드 및 SaaS 시장의 구조 인공지능(AI)은 현재 클라우드 및 SaaS(Software as a Service) 생태계 전반에 걸쳐 기술 제공 방식, 서비스 운영 전략, 그리고 비즈니스 모델 자체를 근본적으로 재구성하고 있다. 과거에는 SaaS가 클라우드 기반 소프트웨어를 손쉽게 제공하는 데 중점을 두었다면, 이제는 AI가 서비스의 본질을 규정하고 사용자 경험을 능동적으로 설계하는 시대에 접어들고 있다. 특히 주요 글로벌 SaaS 및 클라우드 서비스 제공업체들은 이 변화를 선도하며, 각자의 플랫폼에 AI 기능을 심층적으로 통합하고 있다. 그 결과, SaaS는 단순한 기능 중심의 소프트웨어에서 벗어나, 데이터 기반 통찰과 자동화된 의사결정을 제공하는 지능형 플랫폼으로 발전하고 있다. 아래의 표 1은 이러한 추세에 따라 주요 클라우드/SaaS 기업들이 어떤 방식으로 AI 전략을 채택하고 있는지를 요약한 것이다.   표 1. 주요 클라우드 서비스 제공업체의 AI 전략 회사 SaaS 서비스 리더십 AI 강점 AI 트렌드세터 구글 GCP Google Workspace와 산업별 솔루션 같은 AI 기반 도구 제공 Vertex AI 같은 플랫폼으로 AIaaS에서 강력함 서비스 전반에 걸쳐 AI를 통합하여 데이터 분석과 머신러닝 기능 향상 AI 기반 분석, ML 플랫폼, 그리고 엔터프라이즈 준비 AI 도구 아마존 AWS Amazon Connect와 AWS SaaS Factory 같은 AI 구동 서비스 제공 SageMaker로 AI 구동 클라우드 패브릭에서 선도 확장 가능한 머신러닝 배포를 가능하게 하는 광범위한 AI 서비스 제공 SageMaker와 클라우드 효율성을 갖춘 확장 가능하고 탄력적인 개발자 중심 AI 서비스 마이크로소프트 Azure Dynamics 365와 Office 365 같은 AI 향상 제공 AI 네이티브 SaaS와 코파일럿 기능에서 우수하며, 생산성 도구에 AI를 깊이 통합 기업 솔루션 전반에 AI를 임베드하여 사용자 생산성 향상의 선구자 AI 코파일럿, 생산성 통합, 그리고 엔터프라이즈 SaaS 전반의 풀스택 AI 알리바바 전자상거래와 소매 부문에 맞춤화된 AI 주입 서비스 제공 아시아 태평양 지역 내에서 AI 구동 클라우드 패브릭에서 성장하는 존재감 공급망과 소매 운영을 최적화하여 효율성을 향상시키기 위해 AI 활용 전자상거래 최적화, 공급망 예측, 그리고 소매 인텔리전스에서 AI 채택 선도 텐센트 클라우드 게임, 소셜 미디어, 그리고 엔터테인먼트에 초점을 맞춘 AI 솔루션 제공 중국의 디지털 생태계 내에서 특히 AIaaS에서 부상 게임과 소셜 플랫폼에서 사용자 참여를 향상시키기 위해 AI 활용 엔터테인먼트 AI, 게임 최적화, 그리고 소셜 참여 알고리즘의 트렌드세터 SAP SAP S/4HANA 같은 AI 통합 기업 솔루션 제공 비즈니스 프로세스를 변화시키기 위해 AI를 통합하는 새로운 비즈니스 모델에서 혁신 지능형 기업 자원 계획과 관리를 추진하기 위해 AI에 집중 AI 구동 ERP 솔루션, 지능형 프로세스 자동화, 그리고 기업 수준 비즈니스 혁신의 선구자 이처럼 글로벌 기술 기업들은 AI의 잠재력을 활용하여 사용자 맞춤화, 예측 분석, 자율 운영 등 핵심 경쟁력을 강화하고 있으며, 이는 SaaS의 경쟁 구도를 기술 중심에서 AI-통합 전략 중심으로 전환시키고 있다.     8-2. AI 기반 비즈니스 모델의 부상: 가격 정책의 지능화 AI는 SaaS의 내부 기능뿐 아니라, 서비스가 수익을 창출하고 고객에게 가치를 제공하는 방식에도 변화를 일으키고 있다. 특히, 사용자의 행동 데이터를 분석하고 이를 기반으로 가격을 동적으로 조정하는 AI 기반 가격 모델(dynamic pricing model)이 주목받고 있다. 이러한 모델은 단순한 사용량 기반 과금(usage-based billing)을 넘어, 다음과 같은 방식으로 발전하고 있다.   1) ROI 기반 가격 책정 SaaS 솔루션이 고객에게 실질적으로 제공하는 투자 대비 수익(ROI) 데이터를 분석하고, 이 결과에 따라 가격을 설정함으로써 성과 중심의 과금 체계(outcome-based pricing)를 실현한다. 예컨대, 생산성이 15% 향상되었다면 이에 비례하는 과금이 적용될 수 있다.   2) 실시간 수요 기반 가격 조정 AI는 실시간으로 수요, 날씨, 사용 환경 등을 분석하여 동적 요금 체계를 운영할 수 있다. 예를 들어, 항공권 예약 SaaS는 날씨 예보, 예약 추세, 고객 행동 데이터를 기반으로 항공권 가격을 자동 조정함으로써 수익을 극대화한다.   3) 맞춤형 가격 모델의 제공 사용자의 이용 방식, 조직 규모, 기능 활용 패턴 등을 분석하여 개별화된 요금제를 제안함으로써 고객의 만족도와 장기 계약 유도를 동시에 달성할 수 있다.   이러한 가격 책정 전략은 SaaS를 보다 고객 중심적이고 성과 지향적인 서비스로 변화시키며, 궁극적으로 고객 충성도 및 반복 수익 구조 확보에 크게 기여한다.     8-3. 도전 과제: 공정성과 신뢰성의 확보 그러나 AI 기반 가격 모델은 다음과 같은 중대한 도전 과제를 동반한다.   1) 공정성(Fairness) AI 알고리즘이 특정 고객에게만 불리한 가격을 적용하거나, 동일한 서비스를 다른 고객에게 상이한 가격으로 제공할 경우, 고객의 신뢰를 잃을 수 있다. 차별적 가격 책정에 대한 사회적 우려가 커질 수 있으며, 이는 브랜드 이미지에도 부정적인 영향을 줄 수 있다.   2) 투명성(Transparency) 고객은 가격이 어떻게 결정되었는지를 알고 싶어한다. AI가 사용한 기준, 데이터, 알고리즘 구조에 대한 설명이 제공되지 않으면, 고객은 알 수 없는 기준에 의해 가격이 조정되었다고 느끼며 반발할 수 있다.   3) 고객 수용성(Customer Acceptance) AI가 가격을 자동으로 조정한다는 사실 자체가 고객에게 불안감이나 불신을 유발할 수 있다. 특히 개인 정보나 행동 데이터가 가격 책정에 활용된다는 인식은 프라이버시 침해 논란을 불러일으킬 수 있다.   4) 규제 대응(Compliance) 일부 지역(예: EU, 미국 캘리포니아 등)은 알고리즘 기반 결정에 대해 설명 가능성과 사용자 권리 보장을 요구하는 법적 기준을 마련하고 있으며, AI 가격 모델은 이러한 규제 환경에 민감하게 대응해야 한다.     8-4. 전략적 대응: 신뢰 기반의 AI 가격 모델 운영 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, SaaS 제공업체는 다음과 같은 전략을 병행해야 한다.   1) 가격 결정 로직의 설명 가능성 확보 고객에게 가격이 왜 그렇게 설정되었는지 설명할 수 있도록, AI 기반 가격 책정 알고리즘의 투명성을 강화해야 한다. 이는 고객 신뢰 회복의 핵심이다.   2) 가격 조정의 이점 명확히 소통 단순히 가격이 올라간 이유가 아닌, 그에 따른 가치를 구체적으로 설명해야 한다. 예컨대, “서비스 효율이 25% 향상되었기에 가격이 조정되었습니다”라는 메시지는 단순 요금 인상보다 설득력이 높다.   3) 피드백 기반 가격 조정 개선 고객 피드백을 반영해 AI 가격 책정 알고리즘을 지속적으로 개선함으로써, 과금의 공정성과 적합성을 유지해야 한다.   4) AI 의사결정 감사 시스템 구축 가격 결정 과정에서의 이상 탐지, 오차 확인, 편향 제거 등을 위한 내부 감사 프로세스 및 툴을 운영하는 것이 중요하다.   AI는 SaaS 비즈니스 모델을 기능적 진화 수준에서 가치 기반(Value-based) 혁신 수준으로 끌어올리고 있다. 이는 단지 기술의 고도화가 아니라, 고객과의 관계 형성 방식, 가격 전략, 운영 체계 전반을 재정의하는 과정이다. 향후 SaaS 기업들은 단순히 AI를 도입하는 것에 그치지 않고, AI를 중심으로 새로운 비즈니스 철학과 신뢰 기반 모델을 설계해야 한다.       9. AI 시대, SaaS와 클라우드의 미래 전략 9-1. 클라우드와 SaaS의 진화: AI 통합의 가속화 인공지능(AI)은 단순한 기술이 아니라, 클라우드와 SaaS 산업의 본질을 재정의하는 핵심 동인으로 작용하고 있다. AI는 기존의 수동적, 반응적 소프트웨어 시스템을 데이터 기반의 지능형 자동화 플랫폼으로 진화시키고 있으며, 이는 서비스 설계, 운영, 고객 대응, 비즈니스 모델에 이르기까지 전방위적인 변화를 유도하고 있다. 예를 들어, AI 기반 자동화는 ERP(Enterprise Resource Planning), CRM(Customer Relationship Management) 시스템에서 반복적인 비즈니스 프로세스를 자율적으로 처리하며, 비용 절감과 속도 향상을 동시에 가능하게 한다. 또한, 생성형 AI(Generative AI)는 콘텐츠 생산, 이메일 작성, 소프트웨어 코드 생성 등 창의적이면서도 생산성이 요구되는 업무를 대체하거나 보완함으로써, 인간의 창의력을 극대화하는 보조 수단으로 기능한다. 이제 SaaS는 단순한 기능 제공이 아니라, 고객의 맥락을 이해하고 미래를 예측하며, 자율적으로 적응하는 지능형 시스템으로 전환되고 있다. 이는 기업이 서비스를 설계하고 고객에게 가치를 전달하는 방식의 전면적인 재설계를 요구한다.     9-2. 수직 SaaS, DaaS, 개발자 AI 툴: AI 기반의 새로운 가치 사슬 앞으로의 SaaS는 "모든 산업에 공통적인 플랫폼”을 넘어서, 수직화(Verticalization)된 형태로 진화할 것이다. 예를 들어, 의료, 소매, 물류, 여행 등 각 산업의 특수성에 최적화된 산업 특화 AI(Sector-specific AI)가 주류를 이룰 것으로 예상된다. - 의료 분야에서는 AI가 진단 보조, 환자 유입 예측, 리소스 배분 등에 사용되어 진료 품질과 병원 운영 효율을 동시에 개선한다. - 소매와 물류 산업에서는 수요 예측, 재고 최적화, 물류 흐름 예측 등의 분야에서 AI가 중심적인 역할을 수행하고 있다. - 여행 및 운송 분야에서는 AI가 날씨, 수요, 예약 패턴 등을 기반으로 티켓 가격이나 운행 일정을 동적으로 조정하여 최적화된 운영을 가능케 한다.   한편, DaaS(Data-as-a-Service)는 SaaS 및 AI의 결합에 있어 필수적인 인프라로 부상하고 있다. DaaS는 정제되고 큐레이션된 데이터셋을 제공함으로써, AI 모델 훈련과 예측 정확도를 향상시키는 기반을 제공한다. 이는 특히 중소기업이나 데이터 전문성이 부족한 조직에게 AI 기술의 장벽을 낮추는 수단이 된다. 또한 AI 기반 개발자 생산성 툴은 코드 자동 완성, 오류 탐지, 테스트 케이스 생성, 코드 리팩토링 등을 자동화하여 개발 효율을 극적으로 향상시킨다. GitHub Copilot이나 AWS CodeWhisperer 같은 AI 코딩 보조 도구는 개발자의 업무 흐름 속에 자연스럽게 통합되며, 코드 품질과 속도를 동시에 향상시키는 역할을 수행한다. 이 모든 변화는 결국 AI가 서비스만이 아닌, 플랫폼 전체의 DNA로 자리잡아가는 과정이라 할 수 있다.     9-3. AI 중심의 멀티클라우드 전략과 하이브리드 확장성 앞으로 클라우드 기반 AI는 멀티클라우드(Multi-cloud) 및 하이브리드(Hybrid) 인프라 환경에서의 배포를 전제로 설계될 것이다. 이는 데이터 주권, 성능 최적화, 비용 효율성, 벤더 종속성 해소 등 다양한 전략적 이슈를 동시에 해결하려는 접근법이다. - 멀티클라우드 AI 배포는 동일한 AI 서비스를 다양한 퍼블릭 클라우드 환경에서 동시에 실행할 수 있게 하여, 유연성과 고가용성을 확보한다. - 하이브리드 AI 인프라는 온프레미스와 클라우드를 연결하여 민감 데이터 처리와 확장성을 동시에 달성할 수 있게 한다.   특히 AI 워크로드는 데이터 집중적이면서 연산 부하가 크기 때문에, 이러한 유연한 인프라가 AI의 효율적인 운영에 필수적이다. 예를 들어, 한 제조기업이 공장에서는 로컬 엣지 인프라에서 AI를 실행하고, 학습된 모델은 클라우드에서 재훈련하여 전체 시스템에 배포하는 전략을 사용할 수 있다. 향후 기업은 AI 서비스가 단일 클라우드에 종속되지 않고, 유연하게 전개되고 협업 가능한 구조를 구축하는 것이 경쟁력의 핵심이 될 것이다.     9-4. 변화에 대한 조직의 대응: 데이터 중심 마인드와 혁신의 수용 이제 기업이 가져야 할 중요한 질문은 “우리는 데이터를 얼마나 잘 수집하고 활용하고 있는가?”에서 시작된다. 클라우드와 SaaS는 데이터를 생산하고 저장할 수 있는 강력한 인프라이며, AI는 그 데이터를 해석하고 가치로 전환하는 수단이다. 오늘날 많은 조직이 이미 방대한 데이터를 보유하고 있지만, 문제는 그 데이터를 어떻게 해석하고 비즈니스 인사이트로 연결하느냐이다. 여기서 AI는 단순한 분석 도구를 넘어서, 새로운 전략을 발견하고, 고객 요구를 예측하며, 비즈니스 모델 자체를 재구성하는 촉매제로 작용할 수 있다. 기업은 다음과 같은 관점에서 스스로를 점검해야 한다 - AI는 우리 조직의 핵심 전략에 통합되어 있는가? - 우리의 서비스/제품은 데이터를 기반으로 개인화되고 있는가? - AI 기반 자동화가 워크플로우에 얼마나 깊이 통합되어 있는가? - 우리는 산업별 특화 AI를 활용하고 있는가, 아니면 일반적인 분석에 머물러 있는가? - 조직 구성원들은 AI를 이해하고 협업할 준비가 되어 있는가? 이 질문들은 단지 기술 도입 여부를 넘어서, 기업이 AI 중심 패러다임에서 경쟁력을 갖추기 위해 무엇을 준비해야 하는지를 직시하게 한다.     9-5. AI 중심 전략으로의 전환, 그것이 경쟁력 AI는 더 이상 선택이 아닌 경쟁 환경에서 생존하기 위한 필수 요소가 되었다. AI는 클라우드와 SaaS 인프라를 지능화하고, 서비스를 자동화하며, 고객 경험을 개인화하고, 조직의 비즈니스 모델을 재구성한다. 그리고 이 모든 과정은 지금 이 순간에도 빠르게 진행 중이다. 향후 조직의 성공은 얼마나 빠르게 AI를 이해하고, 기술을 통합하며, AI를 활용해 새로운 가치를 창출할 수 있는가에 달려 있다. AI는 데이터를 활용해 미래를 예측하고, 반복적인 업무를 자동화하며, 창의적 생산성을 증폭시킨다. 이제 기업은 다음 단계로 나아가야 한다. 즉, 기술의 수용자를 넘어서, AI 기반 혁신의 설계자가 되어야 한다.     10. SaaS에 대한 AI 영향의 시사점과 전환 질문 먼저 SaaS에 대한 AI 영향 측면에서의 시사점을 기술하면 다음과 같다. 1) AI는 SaaS 기술과 비즈니스 모델을 근본적으로 재구성할 것이다. 이에 대한 예로는 콘텐츠 생성을 위한 생성형 AI와 AI 구동 개인화; 전자상거래, CRM, 그리고 마케팅에서의 맞춤형 고객 경험; 소매, 금융, 그리고 의료에서의 판매, 수요, 그리고 고객 행동 예측 같은 예측 분석; 그리고 ERP, CRM, 그리고 로봇 프로세스 자동화 도구에서의 AI 기반 데이터 자동화가 있다. 2) 수직 AI 솔루션은 전통적인 산업들을 변화시킬 것이다. 이에 대한 예로는 의료를 위한 AI(진단), 물류(경로 최적화), 그리고 법률(계약 검토)가 있다. 3) 새로운 비즈니스 모델은 프리미엄으로 고급 AI 도구를 제공하는 프리미엄 서비스가 제공될 것이다. 이에 대한 예로는 OpenAI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 같은 AI 리소스 사용에 기반한 구독 모델, 사기 탐지와 고객 기반 성장 같은 비용 절감이나 성장 같은 측정 가능한 결과에 연결된 수수료를 갖는 결과 기반 가격, 그리고 맞춤형 데이터셋과 사전 훈련된 모델에 대한 접근 판매 같은 서비스형 데이터(DaaS)를 가능하게 한다.   그리고 SaaS에서 AI 전환을 위해서는 다음과 같은 질문에 대한 답을 구하고 이를 새로운 비즈니스 모델 개발에 적용할 수 있다. 1) 콘텐츠 구동 SaaS 플랫폼을 따라 경쟁 우위를 창출하기 위해 생성형 AI로 기술 제공과 제품을 어떻게 향상시킬 수 있을까? 2) AI 구동 개인화가 데이터 프라이버시 규정과 어떻게 충돌할 수 있으며, SaaS 회사가 구현할 수 있는 해결책은 무엇인가? 3) 범용 AI 도구에 비해 더 깊은 고객 충성도를 창출하기 위해 배포할 수 있는 수직 AI 솔루션은 무엇인가? 4) 고급 AI 기능을 수익화할 필요가 있는 상황에서 상상할 수 있는 프리미엄 모델은 무엇인가? 5) 고객 유지 같은 회사에 가치를 주는 DaaS를 활용하여 파트너 생태계를 구축하고 반복 수익을 증가시키는 것 같은 도입할 수 있는 결과 기반 가격 모델은 무엇인가? 6) 고객 유지 같은 회사에 가치를 줄 AI 도구의 구독 기반 사용 모델은 무엇인가?   11. 결언 클라우드 및 SaaS의 미래를 견인하는 AI의 역할측면에서 본 원고의 결론을 기술하면 다음과 같다. 1) 기술 혁신의 정점에 선 AI-Native SaaS 클라우드 기반 SaaS는 기존에도 높은 확장성과 접근성을 제공해왔지만, AI의 본격적인 도입으로 새로운 전환점에 도달하고 있다. 이제 SaaS는 단순한 기능 보완을 넘어, AI-native 시스템으로 진화하고 있다. 이는 자연어 처리, 예측 분석, 이상 탐지 등의 기능이 단순히 부가적인 것이 아니라, SaaS 제품의 중심이 되는 것을 의미한다. 이러한 시스템은 사용자 행동 데이터를 지속적으로 학습하고, 실시간으로 서비스를 최적화하며, 사용자 요구를 사전에 예측할 수 있다. 예를 들어, 의료, 물류, 교육 등 다양한 산업 분야에서는 AI가 자원 배분을 최적화하거나 사용자 맞춤형 추천을 통해 운영 효율을 크게 향상시키고 있다. 이러한 전환은 단순한 기술적 업그레이드가 아니라, 제품 아키텍처 자체의 변화를 요구한다. 이에 따라 기업들은 기존 SaaS 구조에 AI를 통합하거나, 처음부터 AI 중심의 설계를 바탕으로 제품을 개발하는 전략을 취해야 한다. 하지만 이러한 전환에는 데이터 품질 문제, 모델 드리프트, 규제 이슈 등 다양한 도전 과제가 따르며, 이를 위한 AI 거버넌스 체계와 지속적인 인력 재교육이 필수적이다.   2) AI 기반 클라우드 패브릭과 셀프 힐링 시스템의 부상 AI는 클라우드 인프라 구조 자체도 재편하고 있다. 전통적인 컴퓨팅-스토리지-네트워크의 경계를 허물고, AI 기반 클라우드 패브릭을 통해 자율적 자원 배분과 운영 최적화를 실현하고 있다. 특히 실시간 워크로드 예측 및 자동 확장 기능은 전자상거래, 스트리밍, 금융 거래 등 트래픽 급등이 예측되는 서비스에서 큰 효과를 발휘한다. 또한 AI 기반 관측 가능성(Observability) 기술은 클라우드 시스템이 단순히 모니터링을 넘어, 사전에 장애를 예측하고 자동으로 복구하는 셀프 힐링(Self-healing) 기능을 가능하게 한다. 이는 시스템 안정성 향상뿐만 아니라 운영 비용 절감에도 크게 기여하며, 제조 설비나 에너지 인프라 등 고가의 시스템을 운영하는 분야에서 특히 주목받고 있다. 하지만 분산 환경의 복잡성과 AI 기반 의사결정의 불확실성은 여전히 해결 과제이다. 운영자는 AI의 의사결정 과정에 대한 설명 가능성(Explainability) 확보와 함께, 오작동 시 대응 전략을 반드시 병행해야 한다.   3) 비즈니스 모델의 진화: 맞춤형, 사용 기반, 결과 지향 기술적 진보와 함께, SaaS 비즈니스 모델 역시 급격한 진화를 겪고 있다. AI는 기존 정액제 또는 계층형 요금제에서 벗어나, 예측 분석을 통한 맞춤형 요금제, 성과 기반 과금(Outcome-based Pricing), 사용량 기반 과금 모델(Usage-based Pricing)을 가능케 하고 있다. 예를 들어, 고객의 실사용 데이터와 ROI(투자 대비 수익)를 기반으로 한 가격 조정은 고객 만족도와 수익성을 동시에 확보할 수 있는 전략이다. 또한 AI as a Service(AIaaS)와 노코드 기반 AI 플랫폼은 중소기업 및 비전문가에게도 AI의 활용 문턱을 낮춰, SaaS 기업의 시장 확대에 기여하고 있다. 이제 SaaS는 단순한 도구를 넘어, AI 기반 인사이트 제공자이자 의사결정 조력자(코파일럿)로서 자리매김하고 있다. 하지만 AI가 실질적인 의사결정까지 관여함에 따라, AI 의존성 증가와 사용자 창의성 저하에 대한 우려도 존재한다. 이를 해결하기 위해서는 사용자의 비판적 사고를 강화하고, AI의 판단을 보조 도구로 활용하는 인식 전환이 필요하다.   4) 앞으로의 과제와 기회: 데이터, 규제, 협업 AI 기반 클라우드 및 SaaS 환경에서 앞으로의 발전은 다음 세 가지 요소에 달려 있다.   - 데이터의 품질과 윤리성 확보: AI의 학습과정에서 필수적인 데이터의 편향과 불완전성 문제는 여전히 해결해야 할 핵심 과제이다. 데이터 거버넌스와 책임 있는 AI 활용이 중요한 화두로 떠오르고 있다.   - 규제와 프라이버시의 균형: AI 기반 맞춤형 서비스와 개인정보 보호법은 본질적으로 충돌 가능성이 있다. SaaS 기업은 기술적 익명화, 동적 동의 시스템 등 혁신적인 방법으로 이 균형을 맞추는 데 노력해야 한다.   - AI와 인간의 협업 역량 강화: 궁극적으로 SaaS는 인간과 AI가 협력하는 코파일럿 기반 플랫폼으로 진화할 것이다. 이를 위해서는 교육, 훈련, 직무 재설계 등 인간 중심의 기술 수용 전략이 요구된다.   오늘날 우리는 방대한 데이터를 확보하고 있으며, AI는 그 데이터에서 의미를 추출하는 강력한 도구가 되었다. 이제 기업과 기술 리더들은 기존의 비즈니스 모델에 질문을 던지고, AI를 활용해 그 모델을 재정의해야 할 시점에 도달했다. AI는 SaaS를 더욱 개인화되고 예측 가능하며, 민첩한 서비스로 재편하고 있다. 앞으로는 각 산업 특화형 Vertical AI와 AI 기반 서비스형 데이터(DaaS) 모델의 등장이 본격화될 것이다. 이에 발맞춰 기업은 AI 기술을 단순히 도입하는 데 그치지 않고, AI 기반 비즈니스 전략 전체를 혁신하는 체계적인 대응이 필요하다.     참 고 문 헌 C. Ebert, & P. Louridas, "Generative AI for Software Practitioners." IEEE Software, 40(4), 30?38, 2023. N. L. Rane, S. K. Mallick, & O. Kaya, Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques. Deep Science Publishing, 2024. O. D. Segun-Falade, et al. "Assessing the Transformative Impact of Cloud Computing on Software Deployment and Management." Computer Science and IT Research Journal, 5(8), 2062?2082, 2024. S. Poonguzhali & A. Revathi, AI-driven Cloud Computing to Revolutionize Industries.” In Emerging Trends in Cloud Computing Analytics, IGI Global, pp. 395?410, 2024. T. Chavan, Optimizing Customer Value: The Role of AI in the Usage-Based Pricing Model.” Forbes Business Development Council., 2023. N. L. Rane, S. K. Mallick, O. Kaya, and J. Rane, "Machine learning and deep learning architectures and trends: A review," in Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques, J. Rane, N. L. Rane, and S. K. Mallick, Eds., Nottingham, U.K.: Deep Science Publishing, 2024, pp. 1?38. C. Ebert and P. Louridas, "Generative AI for software practitioners," IEEE Softw., vol. 40, no. 4, pp. 30?38, Jul./Aug. 2023. C. Ebert and U. Hemel, "Grow your artificial intelligence competence," Computer, vol. 57, no. 10, pp. 144?150, Oct. 2024. S. Poonguzhali and A. Revathi, "AI-driven cloud computing to revolutionize industries and overcome challenges," in Emerging Trends in Cloud Computing Analytics, Scalability, and Service Models, D. Darwish, Ed., Hershey, PA, USA: IGI Global, 2024, pp. 395?410. T. Chavan, "Optimizing customer value: The role of AI in the usage-based pricing model," Forbes, Dec. 21, 2023. O. D. Segun-Falade, O. S. Osundare, W. E. Kedi, P. A. Okeleke, T. I. Ijomah, and O. Y. Abdul-Azeez, "Assessing the transformative impact of cloud computing on software deployment and management," Comput. Sci. IT Res. J., vol. 5, no. 8, pp. 2062?2082, 2024. "How no-code AI development platforms could introduce model bias." VentureBeat. Accessed: Jan. 7, 2025. 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-10-08

[2부] 클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     5. AI 향상된 옵저버빌리티와 자가 치유 시스템 5-1. 클라우드 환경에서의 옵저버빌리티의 진화 클라우드 컴퓨팅 환경이 고도화됨에 따라, 서비스의 상태를 가시적으로 관찰하고 분석하는 옵저버빌리티(observability)는 시스템 운영의 핵심 요소로 자리매김하였다. 과거의 옵저버빌리티는 로그, 메트릭, 이벤트 수집 및 시각화를 중심으로 한 정적 모니터링 도구에 의존했으며, 문제 발생 후 탐지하고 대응하는 사후 처리(Post-mortem)가 일반적이었다. 하지만, 마이크로서비스 구조의 복잡성 증가, 멀티 클라우드 및 하이브리드 환경의 확산, 그리고 실시간 서비스 요구가 높아짐에 따라, 기존의 수동적 모니터링만으로는 안정적인 운영을 보장할 수 없게 되었다. 이러한 한계를 극복하고자 최근에는 AI를 활용한 옵저버빌리티의 고도화, 즉 AI-Enhanced 옵저버빌리티(observability)가 본격적으로 도입되고 있다. 이는 단순히 수많은 지표를 수집하는 것을 넘어, 이질적인 데이터 간의 상관관계를 자동으로 식별하고, 이상 징후를 실시간으로 감지하며, 심지어 자동으로 대응 조치를 수행하거나 제안하는 기능을 포함한다. 이러한 시스템은 단순한 알람 체계를 넘어, 문제 발생 이전에 사전 예방이 가능한 차세대 인프라 운영 체계의 기초가 되고 있다.   5-2. AI 옵저버빌리티가 만들어내는 자가 치유 클라우드 AI 기반 옵저버빌리티는 단순한 성능 감시 이상의 기능을 수행한다. 예를 들어, 제조 분야에서 클라우드 기반으로 연결된 설비의 성능을 모니터링할 때, AI는 온도, 진동, 전력 사용량, 네트워크 지연 시간 등 다양한 센서 데이터를 통합 분석하여 이상 징후를 식별할 수 있다. 갑작스러운 온도 상승, 일정한 진동 패턴의 일탈 등은 일반적인 조건에서는 발견하기 어려운 미세한 이상일 수 있지만, AI는 이러한 복합 신호의 비정상적 조합을 빠르게 감지한다. 이러한 이상 징후 탐지가 이루어지면, 시스템은 사전에 설정된 정책에 따라 자가 치유(Self-Healing) 메커니즘을 작동시킬 수 있다. 예를 들어, 냉각 시스템의 이상이 감지되면, AI는 우선 냉각 매개변수를 조정하여 문제를 완화하고, 상황이 개선되지 않으면 유지보수 팀에 실시간으로 알림을 보낸다. 이러한 이중 안전장치는 다운타임 없이 시스템을 보호하며, 지속적인 가용성을 보장한다. 이러한 자가 치유 기능은 클라우드 서비스 운영자에게는 운영 자동화와 안정성 확보, 사용자에게는 중단 없는 서비스 경험을 제공하는 큰 장점이 된다. 특히 금융, 헬스케어, 전자상거래처럼 무중단 운영이 필수적인 산업군에서 AI 기반 자가 치유 시스템은 필수적인 경쟁력으로 간주되고 있다.   5-3. 기술적 구성 요소와 작동 방식 I 향상 옵저버빌리티는 다음과 같은 주요 기술 요소들을 통해 구현된다.   - 스트리밍 데이터 수집 및 통합 플랫폼: 다양한 인프라 요소로부터 로그, 메트릭, 트레이스 정보를 실시간으로 수집하고, 하나의 데이터 레이크나 분석 플랫폼에 통합한다. - 머신러닝 기반 이상 탐지 모델: 정상 패턴을 학습하고, 이를 벗어나는 이상 데이터를 자동으로 식별한다. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기법이 혼합 사용된다. - 원인 분석(Root Cause Analysis, RCA) 엔진: 복잡한 이슈의 원인을 실시간으로 추적하고 계층화하여, 최적의 대응 방안을 제시한다. - 자동화된 대응 스크립트 및 API 연동: 탐지된 이상에 대해 자동화된 조치를 취하거나 외부 시스템과 연동하여 후속 작업을 트리거한다.   이러한 기술 스택을 통해 시스템은 단순 경고 기반이 아닌, 인텔리전트하고 선제적인 운영 환경을 제공하게 된다.   5-4. 도전 과제와 현실적 한계 AI 기반 옵저버빌리티의 도입은 기술적으로 혁신적이지만, 현실적인 여러 도전과제를 수반한다. 첫째, AI의 판단을 신뢰하는 데 따른 학습 곡선이 존재한다. 전통적인 운영자는 시스템의 이상을 사람이 직접 분석하고 판단해 왔기 때문에, AI가 내린 결론이나 대응 조치를 쉽게 수용하지 못하는 경우가 많다. 특히, AI가 제시하는 대응이 ‘왜 그렇게 판단했는지’를 설명하지 못한다면, 신뢰도는 더욱 낮아질 수 있다. 이는 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 기술의 필요성과도 연결된다. 둘째, 거짓 양성(False Positive)과 거짓 음성(False Negative)의 위험이 존재한다. 잘못된 이상 징후 탐지로 인해 불필요한 조치를 취하거나, 실제 문제를 놓칠 경우, 오히려 시스템 운영에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제는 AI 모델의 학습 데이터 품질, 이상 기준 설정의 정교함, 사용자 피드백 기반의 지속적 개선이 요구되는 부분이다. 셋째, 복잡한 도구 및 알고리즘에 대한 전문가 역량 부족 역시 도전 과제다. 운영자는 AI 알고리즘이 어떤 방식으로 패턴을 인식하고, 어떻게 이상을 판단하며, 해당 대응을 어떻게 도출했는지를 이해할 수 있어야 한다. 그렇지 않으면 시스템에 대한 통제력을 상실하게 된다. 따라서 전문가들은 AI 기반 모니터링 도구의 내부 작동 원리와 설정 방법을 충분히 숙지해야 하며, 필요시에는 AI의 판단을 효과적으로 검증하거나 무시할 수 있는 능력도 갖추어야 한다.   5-5. 전략적 대응과 향후 방향 AI 기반 옵저버빌리티와 자가 치유 시스템의 성공적 도입을 위해서는 기술뿐만 아니라 조직 문화와 운영 전략의 변화도 필요하다. 첫째, 조직은 AI가 제공하는 추천을 맹신하기보다는, 이를 보조 도구로 활용하는 ‘AI-휴먼 협업 기반 운영 체계’를 수립해야 한다. 초기에는 AI의 경고와 추천을 사람이 검토하는 방식으로 시작하고, 점차 신뢰성이 확보되면 자율화를 확대하는 방식이 효과적이다. 둘째, 시스템 거버넌스와 책임 체계를 명확히 해야 한다. AI 기반 운영에서 문제가 발생했을 때, 그 원인을 파악하고 책임 소재를 분명히 할 수 있는 체계가 필요하다. 이는 내부 규정 정비와 함께, 외부 감사 및 규제 대응을 위한 준비도 병행되어야 한다. 셋째, 설명 가능성과 피드백 루프의 강화가 중요하다. 운영자는 AI가 어떤 근거로 이상을 탐지했는지를 확인할 수 있어야 하며, 잘못된 판단에 대해서는 피드백을 통해 AI 모델을 개선할 수 있어야 한다. 이를 통해 AI 시스템은 지속적으로 정교화되고, 조직의 신뢰 또한 확보할 수 있다.     6. 노코드와 서비스로서의 AI를 통한 AI의 민주화 6-1. AI 접근성의 혁신적 전환 최근 인공지능(AI)의 가장 주목할 만한 변화 중 하나는 바로 접근성의 민주화이다. 과거에는 AI 기술을 실제 비즈니스에 적용하기 위해서는 고급 수학 지식, 모델링 기술, 대규모 연산 자원, 그리고 전담 데이터 사이언스 팀이 필요했지만, 이제는 기술 발전과 서비스 혁신을 통해 비전문가도 AI를 활용할 수 있는 시대가 도래했다. 그 중심에는 노코드 AI 플랫폼과 서비스로서의 AI(AI as a Service, AIaaS)가 자리 잡고 있다. 노코드 AI 플랫폼은 사용자에게 프로그래밍 없이도 모델을 설계하고, 데이터 분석을 수행하며, 예측 기능을 시스템에 통합할 수 있는 도구를 제공한다. 이러한 플랫폼은 직관적인 사용자 인터페이스(UI), 드래그 앤 드롭 기반의 시각적 워크플로우, 사전 훈련된 모델 템플릿 등을 제공하여, AI의 진입 장벽을 획기적으로 낮춘다. 동시에, 클라우드 기반으로 제공되는 AIaaS는 머신러닝 알고리즘, 데이터 저장소, 분석 API 등을 구독 형태로 제공함으로써 기업들이 인프라 부담 없이 고급 AI 기능을 활용할 수 있도록 지원한다. 이러한 기술 발전은 단순한 기술적 편의성 이상의 의미를 갖는다. 실제로 중소기업, 스타트업, 전통 제조업체 등 IT 전문 인력이 부족한 조직들도 AI를 통해 데이터 기반 의사결정과 프로세스 자동화를 구현할 수 있게 되었고, 이는 SaaS 시장의 판도를 바꾸는 촉진제가 되고 있다.   6-2. 사례: AI를 활용한 스마트 유틸리티 운영 노코드 AI와 AIaaS가 실제로 어떻게 비즈니스 환경을 바꾸는지는 유틸리티 산업의 사례를 통해 명확하게 드러난다. 예를 들어, 한 지역 전력 회사는 과거에는 수요 예측을 수작업으로 처리하거나 단순 통계에 의존했다. 하지만 이제는 노코드 기반 AI 플랫폼을 활용하여, 전력 소비 데이터를 실시간으로 수집, 분석하고, 그 결과를 바탕으로 자동화된 수요 예측 모델을 구축할 수 있다. 이러한 시스템은 드래그 앤 드롭 방식으로 구성되며, 특정 지역의 날씨 변화, 시간대별 사용 패턴, 산업별 수요 트렌드를 자동 학습한다. 결과적으로, AI는 피크 시간대를 예측하고, 특정 시간에 어떤 지역에 전력을 우선 배분해야 할지에 대한 운영 결정을 자동화할 수 있다. 기존의 단순 모니터링 도구가 “무슨 일이 일어났는가”를 설명하는 데 그쳤다면, AI 기반 시스템은 “무엇이 일어날 것인가”를 예측하고 “어떻게 대응해야 하는가”까지 제공한다. 이와 같은 사례는 SaaS 플랫폼이 단순한 소프트웨어 제공자에서 벗어나, 비즈니스 전략과 운영 전반을 지원하는 인텔리전스 파트너로 진화하고 있음을 보여준다. 더 나아가, AI 기능이 SaaS 플랫폼에 통합될 경우, AI는 그 자체로 제품의 일부가 되어 사용자의 창의성과 문제 해결 능력을 증폭시키는 코파일럿 역할을 하게 된다.   6-3. 도전 과제: 민주화의 명암 AI 민주화의 확산은 환영할 만한 발전이지만, 현실적으로는 다양한 위험 요소와 오용 가능성을 내포하고 있다. 그 중 가장 큰 문제는 바로 AI에 대한 이해 부족이다. AI는 본질적으로 확률 기반 시스템이며, 모델의 품질은 데이터의 편향, 학습 과정, 피처 선택 등에 따라 달라진다. 하지만 사용자들이 이를 충분히 이해하지 못한 채 결과만 신뢰하게 되면, 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 예를 들어, 노코드 플랫폼을 통해 거래 데이터를 분류하거나 고객 이탈을 예측하는 모델을 만든다고 했을 때, 잘못된 데이터 입력이나 비현실적인 가설 설정으로 인해 편향된 결과가 도출될 수 있다. 이 결과가 아무런 검토 없이 시스템에 반영되면, 오히려 조직의 손실을 키울 수도 있다. 따라서 이러한 자동화된 의사결정 시스템에는 반드시 승인 워크플로우, 예외 처리 로직, 결과 검토 체계가 병행되어야 한다. 또한, AI 결과의 감사를 위한 시스템적 지원이 필요하다. 사용자 또는 감사자는 AI가 어떤 근거로 의사결정을 내렸는지 추적할 수 있어야 하며, 이를 통해 책임성과 투명성을 확보해야 한다. 특히 금융, 의료, 공공 분야와 같이 높은 규제가 요구되는 환경에서는 설명 가능성과 검증 가능성이 반드시 뒷받침되어야 한다.   6-4. 전략적 대응: 책임 있는 AI 활용을 위한 방향 AI의 민주화를 긍정적인 방향으로 발전시키기 위해, 조직과 전문가들이 취해야 할 전략은 다음과 같다.   1) 교육 및 리터러시 향상 기술 도구만 제공하는 것이 아니라, 사용자에게 AI의 개념, 한계, 데이터 해석 방법에 대한 기본 교육을 제공해야 한다. 이를 통해 AI 결과에 대한 맹목적인 수용이 아니라, 비판적 수용이 가능해진다.   2) 자동화 의사결정에 대한 승인 체계 구축 중요한 의사결정이 자동으로 이뤄지기 전에, 관리자 또는 담당자가 이를 승인하도록 하는 휴먼 인더 루프(Human-in-the-Loop) 구조를 설계해야 한다. 이는 특히 전략적 판단이나 윤리적 판단이 필요한 영역에서 유용하다.   3) AI 결과에 대한 정기적 감사와 피드백 루프 운영 AI 모델은 고정된 존재가 아니라 계속해서 변화하는 환경에서 성능이 달라질 수 있기 때문에, 정기적인 성능 평가 및 개선 루프가 필요하다. 사용자가 직접 피드백을 제공하고, 이를 학습 데이터로 반영하는 구조가 이상적이다.   4) 노코드 플랫폼 및 AIaaS의 기술적 한계 인식 모든 문제가 노코드로 해결 가능한 것은 아니다. 특정 문제는 여전히 전문가의 분석과 정교한 커스터마이징이 필요하다. 따라서 노코드의 활용 범위를 명확히 규정하고, 복잡한 문제는 전문가의 손에 맡기는 하이브리드 운영 전략이 중요하다.   AI의 민주화는 기술 민주주의(democratization of technology)라는 거대한 흐름 속에서 반드시 필요한 단계이다. 하지만, 이는 단지 기술을 모두에게 개방하는 데서 끝나지 않고, 책임 있게 사용할 수 있는 문화와 제도, 기술 리터러시가 병행되어야만 진정한 가치를 실현할 수 있다. 노코드와 AIaaS는 SaaS 기업과 사용자 모두에게 기회를 제공하지만, 동시에 데이터 해석, 윤리, 책임의식이라는 새로운 과제를 요구하고 있다. 미래의 AI는 모든 사람의 손에 쥐어지겠지만, 그것을 어떻게 사용할 것인지는 여전히 인간의 몫이다. 그리고 그 해답은 기술 자체가 아닌, 기술을 다루는 사람과 조직의 역량에 달려 있다.     7. 인간-AI 파트너십: 모든 것을 위한 코파일럿 7-1. SaaS와 클라우드 환경 속에서의 AI 코파일럿의 부상 최근 클라우드 및 SaaS(Software as a Service) 환경에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 바로 AI 코파일럿(Copilot)의 등장이며, 이는 단순한 기능적 보조를 넘어 사람과 AI 간의 협업 구조를 실현하는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 과거의 SaaS 플랫폼이 주로 사용자의 명시적 입력을 기다리는 수동적 도구(passive tool)였다면, 오늘날의 플랫폼은 AI를 통해 사용자와 능동적으로 상호작용하며 문제 해결을 도모하는 생산성의 파트너(productivity partner)로 진화하고 있다. 이러한 변화는 AI가 더 이상 "사용자의 명령을 처리하는 기계"가 아니라, "사용자의 의도를 예측하고 대응하는 조력자"로서의 역할을 수행함을 의미한다. 예를 들어, 기술자가 장비를 수리할 때, AI 코파일럿은 단계별 수리 가이드를 제공하고, 적합한 도구를 추천하며, 유지보수 일정을 자동으로 상기시켜줌으로써 현장의 복잡한 업무 부담을 크게 경감시킨다. 이러한 사례는 SaaS 플랫폼이 지능형 어시스턴트 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여주는 대표적인 예다. 코파일럿의 등장은 비단 기술자나 전문직 종사자에만 국한되지 않는다. 마케팅, 영업, 재무, 인사 등 다양한 분야에서 AI 코파일럿은 이메일 작성, 보고서 요약, 재무 모델링, 고객 대응 자동화 등 수많은 반복적이고 규칙 기반의 업무를 자동화하며, 창의적 사고와 전략적 판단을 위한 시간과 자원을 확보해준다. 이로써 AI는 단순한 자동화의 도구를 넘어, 인간의 능력을 증폭시키는 존재로 작용하게 된다.   7-2. 코파일럿을 통한 인간-기계 협업의 가치 AI 코파일럿은 단순한 기술 보조 기능을 넘어, 실제 업무 수행에 있어서 인간과 AI가 동등한 파트너로서 역할을 수행하는 구조를 가능케 한다. 이러한 인간-AI 파트너십은 다음과 같은 가치를 창출한다.   1) 시간 절약과 반복 업무 자동화 AI는 사용자로부터 받은 지시뿐 아니라 이전의 맥락과 데이터를 학습하여 의도 기반의 자동화 작업을 수행할 수 있다. 예를 들어, 회의록 자동 정리, 코드 리뷰, 설계 문서 작성 등 시간이 많이 소요되던 작업을 AI가 선제적으로 처리함으로써, 인간은 보다 고차원적이고 전략적인 사고에 집중할 수 있다.   2) 의사결정 보조 및 대안 제시 AI 코파일럿은 다양한 시나리오를 분석하여 의사결정자에게 여러 대안을 제시하거나, 특정 옵션의 장단점을 비교할 수 있도록 한다. 이는 기존의 단편적인 정보 제공 방식을 넘어, 의사결정 과정 전반을 지능화하는 역할을 한다.   3) 창의성 증진과 아이디어 발산 생성형 AI가 도입되면서, 코파일럿은 콘텐츠 생성, 디자인 제안, 마케팅 카피 작성 등 창의적 작업의 촉진자 역할을 수행한다. 예술, 광고, 교육 등 창의성이 요구되는 분야에서도 코파일럿은 새로운 가능성을 열어가고 있다.   4) 지식 접근성과 사내 노하우 전파 많은 조직은 암묵지(implicit knowledge)를 효과적으로 전파하지 못하는 문제가 있다. AI 코파일럿은 사내 문서, 커뮤니케이션 기록, 프로젝트 데이터 등을 학습하여 업무 중 실시간 지식 전달과 FAQ 대응까지 수행함으로써, 조직 내 정보 접근성을 획기적으로 향상시킨다.   이처럼 코파일럿은 단순한 자동화 도구가 아닌, 인간의 직무 수행을 확장하고 보완하는 지능형 협력자로서 기능하며, SaaS의 본질적 가치를 재정의하고 있다.   7-3. 도전 과제: 인간의 능력을 보완할 것인가, 대체할 것인가? 그러나 AI 코파일럿이 업무 전반에 자리 잡아감에 따라, 이에 따른 부작용과 도전 과제 역시 무시할 수 없다. 가장 큰 우려 중 하나는 AI에 대한 과도한 의존이다. 반복적 작업뿐 아니라 사고력과 판단이 요구되는 작업까지 AI에게 맡기게 되면, 사용자의 창의성과 문제 해결 능력이 점점 약화될 수 있다. 이는 장기적으로 인간의 전문성과 직무 역량 자체를 약화시키는 결과로 이어질 수 있다. 또한, AI가 제공하는 정보의 편향성(Bias)이나, 프라이버시 침해의 위험도 크다. 특히 AI가 내부 문서나 민감한 고객 데이터를 학습하여 생성하는 콘텐츠가 외부에 노출될 경우, 데이터 유출이나 법적 책임 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 코파일럿 시스템에는 강력한 보안 정책, 데이터 접근 제어, 기록 추적 기능이 필수적으로 요구된다. 더불어, AI의 제안을 무비판적으로 수용하는 경향도 문제다. 사용자는 AI의 결과를 "정답"처럼 받아들이는 경향이 있으며, 이는 잘못된 정보나 판단을 그대로 실행에 옮기는 실수를 초래할 수 있다. 특히, 설명되지 않은 AI 판단에 대해 사용자가 이해 없이 신뢰하게 되면, 책임의 소재가 모호해지고, 조직의 신뢰성을 저해할 수 있다.   7-4. 전략적 대응: 협업 마인드셋의 구축과 인간 중심 설계 AI 코파일럿의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 단순한 도입을 넘어서, 인간 중심 설계와 협업 마인드셋의 확립이 필요하다. 이를 위해 조직과 개인은 다음과 같은 전략을 취해야 한다.   1) AI를 보조 도구로 인식하고 활용하는 문화 조성 AI는 도구이며, 판단의 최종 책임은 인간에게 있다는 인식을 기반으로, AI 제안에 대해 비판적 사고를 적용하는 습관을 조직 내에 정착시켜야 한다.   2) 사용자 교육과 디지털 리터러시 강화 사용자가 AI가 왜 그러한 제안을 했는지, 어떤 데이터에 기반했는지 이해할 수 있도록 AI 시스템의 기본 원리, 한계, 편향 위험성 등에 대한 교육을 제공해야 한다.   3) 설명 가능한 AI(Explainable AI) 기능의 도입 코파일럿이 제공하는 정보나 추천이 어떤 근거에서 도출되었는지 사용자에게 설명할 수 있어야 하며, 이로 인해 AI와의 신뢰 기반 협업이 가능해진다.   4) 권한 분리와 승인 체계 구축 특정 업무에 있어 AI의 자동 실행을 제한하고, 인간의 최종 승인 절차를 삽입함으로써, 의사결정 책임성과 통제를 유지해야 한다.   5) AI 윤리와 투명성 가이드라인 마련 조직 차원에서는 AI 코파일럿의 사용 범위, 데이터 처리 정책, 결과의 책임 소재 등에 대해 명확한 윤리 원칙과 내부 지침을 마련해야 한다.   AI 코파일럿은 SaaS의 미래를 열어가는 핵심 기술이다. 하지만 이는 단순히 "일을 대신해주는 AI"가 아니라, "함께 일하는 파트너로서의 AI"가 되어야 한다. 인간의 직관, 맥락 이해, 윤리적 판단은 여전히 AI가 따라오지 못하는 영역이며, 이 때문에 인간과 AI의 협업은 경쟁이 아닌 보완 관계로 접근해야 한다. SaaS는 이제 코파일럿을 통해 더 똑똑해지고, 사용자들은 코파일럿을 통해 더 강력한 결정을 내릴 수 있게 된다. 중요한 것은, 이 관계를 어떻게 디자인하느냐이다. 미래는 기계가 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 AI와 함께 더 나은 결정을 내리는 사회를 만드는 데 달려 있다.   참 고 문 헌 C. Ebert, & P. Louridas, "Generative AI for Software Practitioners." IEEE Software, 40(4), 30?38, 2023. N. L. Rane, S. K. Mallick, & O. Kaya, Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques. Deep Science Publishing, 2024. O. D. Segun-Falade, et al. "Assessing the Transformative Impact of Cloud Computing on Software Deployment and Management." Computer Science and IT Research Journal, 5(8), 2062?2082, 2024. S. Poonguzhali & A. Revathi, AI-driven Cloud Computing to Revolutionize Industries.” In Emerging Trends in Cloud Computing Analytics, IGI Global, pp. 395?410, 2024. T. Chavan, Optimizing Customer Value: The Role of AI in the Usage-Based Pricing Model.” Forbes Business Development Council., 2023. N. L. Rane, S. K. Mallick, O. Kaya, and J. Rane, "Machine learning and deep learning architectures and trends: A review," in Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques, J. Rane, N. L. Rane, and S. K. Mallick, Eds., Nottingham, U.K.: Deep Science Publishing, 2024, pp. 1?38. C. Ebert and P. Louridas, "Generative AI for software practitioners," IEEE Softw., vol. 40, no. 4, pp. 30?38, Jul./Aug. 2023. C. Ebert and U. Hemel, "Grow your artificial intelligence competence," Computer, vol. 57, no. 10, pp. 144?150, Oct. 2024. S. Poonguzhali and A. Revathi, "AI-driven cloud computing to revolutionize industries and overcome challenges," in Emerging Trends in Cloud Computing Analytics, Scalability, and Service Models, D. Darwish, Ed., Hershey, PA, USA: IGI Global, 2024, pp. 395?410. T. Chavan, "Optimizing customer value: The role of AI in the usage-based pricing model," Forbes, Dec. 21, 2023. O. D. Segun-Falade, O. S. Osundare, W. E. Kedi, P. A. Okeleke, T. I. Ijomah, and O. Y. Abdul-Azeez, "Assessing the transformative impact of cloud computing on software deployment and management," Comput. Sci. IT Res. J., vol. 5, no. 8, pp. 2062?2082, 2024. "How no-code AI development platforms could introduce model bias." VentureBeat. Accessed: Jan. 7, 2025. 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-09-22

[1부] 클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     1. 서론 클라우드 컴퓨팅과 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 오늘날의 IT 인프라에서 사실상 표준이 되었다. 기업과 조직은 클라우드를 통해 과거에는 상상하기 어려웠던 유연성과 확장성을 확보하게 되었으며, SaaS 모델을 활용하여 복잡한 소프트웨어를 손쉽게 구독하고 빠르게 배포할 수 있게 되었다. 이와 동시에, 인공지능(AI)은 클라우드 및 SaaS의 발전 양상을 근본적으로 바꾸는 결정적인 요인으로 부상하고 있다. AI가 결합된 클라우드 서비스는 단순히 데이터를 저장하거나 처리하는 수준을 넘어, 지속적인 학습과 최적화를 통해 기업의 의사결정과 운영 효율을 혁신적으로 향상시키고 있다. 이제 클라우드와 SaaS는 AI 기술을 품은 ‘지능형 플랫폼’으로 진화하고 있으며, 이는 앞으로의 비즈니스 경쟁력에 필수적인 요소로 자리매김하고 있다. 클라우드 기반 SaaS 플랫폼은 일반적으로 프론트엔드 인터페이스, 애플리케이션 로직, 데이터베이스 계층 등으로 구성된 다층 아키텍처를 활용한다. 이러한 구조는 모듈화와 확장성, 보안성을 모두 충족할 수 있도록 설계되어 있으며, 클라우드의 탄력적 자원 배분 기능을 통해 서비스 품질을 일정하게 유지한다. SaaS 모델의 가장 큰 장점 중 하나는 물리적인 설치와 유지보수가 필요하지 않아, 고객이 단 몇 번의 클릭만으로 최신 기능에 접근할 수 있다는 점이다. 기업들은 복잡한 업데이트나 패치 배포에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이를 통해 본연의 비즈니스에 더 많은 역량을 집중할 수 있다. 클라우드와 SaaS의 결합은 IT 부서의 부담을 경감시키고, 전사적인 디지털 혁신을 가속화하는 토대를 마련하고 있다. 이러한 혁신의 중심에 자리하는 것이 바로 AI다. 기존 SaaS 제품이 일부 기능에만 AI를 보조적으로 적용했다면, 이제는 AI가 SaaS의 핵심 아키텍처에 깊이 통합되고 있다. 이른바 AI-네이티브(AI-native) SaaS가 본격화되면서, AI는 단순히 부가 기능을 넘어서 서비스 자체의 본질을 규정하고 있다. 자연어 처리, 예측 분석, 추천 시스템 등은 더 이상 특별한 부가 서비스가 아니라, SaaS 솔루션의 기본 기능으로 자리 잡았다. 예를 들어 AI는 고객 행동을 실시간으로 분석하고, 사용자의 패턴을 학습하여 개인화된 경험을 제공하며, 시스템의 자원 할당을 자동으로 최적화한다. 헬스케어 관리 솔루션에서는 환자 유입을 예측하고, 자원 배치를 최적화하며, 의료진의 업무 스케줄까지 선제적으로 제안할 수 있다. 이처럼 AI-네이티브 SaaS는 과거의 정적 소프트웨어에서 벗어나 끊임없이 학습하고 스스로 최적화되는 동적 자가조정 시스템으로 진화하고 있다. 그러나 AI의 도입에는 기회와 동시에 과제가 따른다. 무엇보다도 기존의 SaaS 아키텍처에 AI를 통합하는 것은 단순한 기능 추가가 아니라, 데이터 수집·학습·배포의 모든 프로세스를 재설계하는 작업이다. 또한 AI 모델은 시간이 지나면서 데이터와 환경이 변하면 성능이 저하되는 ‘모델 드리프트’ 현상을 겪는다. 이를 해결하기 위해서는 데이터 품질 관리와 지속적인 모델 재훈련, 철저한 검증 체계가 필요하다. 더불어 개인정보 보호와 AI의 편향 문제, 자동화 의사결정의 투명성을 둘러싼 논쟁도 계속되고 있다. AI를 신뢰할 수 있는 방식으로 SaaS에 접목하기 위해서는 기술적 역량뿐 아니라 윤리적 거버넌스와 책임의식이 필수적이다. AI는 SaaS를 혁신하는 동시에 클라우드 인프라 자체의 진화도 촉진하고 있다. AI 모델의 복잡성과 데이터 처리량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 클라우드는 더 강력한 컴퓨팅 파워와 낮은 지연시간, 대규모 병렬 처리 기능을 필요로 한다. 이 같은 요구를 충족하기 위해 최근에는 AI에 최적화된 클라우드 패브릭이 주목받고 있다. AI 기반 클라우드 패브릭은 전통적인 컴퓨트, 스토리지, 네트워크의 경계를 허물고, 워크로드에 따라 자원을 실시간으로 유연하게 재배치한다. 이를 통해 클라우드는 AI가 주도적으로 학습하고 자원을 최적화하는 자율적 인프라로 거듭난다. 대규모 쇼핑 이벤트나 금융 거래의 트래픽 급증 시에도, AI는 실시간 분석을 통해 자원을 탄력적으로 확장·축소함으로써 비용 효율성과 서비스 품질을 동시에 달성할 수 있다. AI SaaS와 AI 클라우드 패브릭은 비즈니스 모델에도 변화를 일으키고 있다. 사용량 기반 요금제, 성과 기반 과금 모델, 맞춤형 구독 서비스 등 AI의 가치에 따라 고객과 수익을 연결하는 방식이 다양화되고 있다. 특히 AI 기반의 데이터 분석과 예측 기능은 고객사에 측정 가능한 ROI(투자 대비 수익)를 제공하며, SaaS 기업이 차별화된 가치를 창출할 수 있도록 한다. 이러한 변화를 선도하기 위해서는 단순히 AI 기능을 채택하는 데 그치지 않고, 비즈니스 모델 전반에 AI의 사고방식을 심층적으로 반영해야 한다. 이 원고에서는 AI가 클라우드 및 SaaS에 가져오는 혁신의 본질과 구체적인 기술, 그리고 이를 기반으로 형성되는 새로운 비즈니스 모델을 다각도로 기술하고자 한다. 이를 통해 독자들은 AI-네이티브 SaaS와 AI 최적화 클라우드의 잠재력과 과제, 그리고 앞으로의 전략적 방향성을 종합적으로 이해할 수 있기를 기대한다. AI는 이미 선택의 문제가 아니라, 디지털 경쟁에서 생존과 성장을 좌우하는 필수 요소가 되었다. 이제 기업과 조직은 AI를 클라우드 및 SaaS 전략의 핵심 축으로 삼고, 이를 위한 역량과 책임을 체계적으로 구축해 나가야 할 시점에 서 있다.     2.? 진화하는 SaaS 환경 소프트웨어 서비스(SaaS) 플랫폼은 클라우드 인프라상에 구축되며, 일반적으로 프론트엔드 인터페이스, 애플리케이션 로직, 그리고 데이터베이스 계층으로 구성된 멀티티어 아키텍처를 사용한다. 그림 1은 전형적인 레이아웃을 보여준다. 이 아키텍처는 확장성, 모듈성, 그리고 안전한 데이터 관리를 가능하게 한다. [그림 1. 다중 테넌트 및 AI 향상 기능이 포함된 참조 SaaS 제품 아키텍처(VM: virtual machine; DevEx: developer experience; API/LB: application programming interface/load balancing; IAM: identity and access management; RCA: root cause analysis)]   클라우드 기반 SaaS 플랫폼은 쉬운 원격 접근성, 간소화된 업데이트, 그리고 높은 가용성 같은 이점을 제공한다. 클라우드 탄력성을 활용하여, 이러한 플랫폼들은 수요에 따라 동적으로 리소스를 확장할 수 있어, 모든 규모의 비즈니스에 이상적이다. SaaS는 소프트웨어 배포를 단순화하고, 온프레미스 설치를 제거하며, 쉬운 업데이트 및 통합 기능을 제공하여, 운영 부담을 줄이고 사이버 보안 위험을 완화한다. 인공지능(AI)은 지능적 자동화, 예측 기능, 그리고 적응형 리소스 관리를 통해 클라우드 서비스를 재구성할 것이다. AI는 동적 워크로드와 개인화된 사용자 요구를 처리하는 데 중요한 더 효율적인 의사결정과 사전 예방적 시스템 최적화를 가능하게 할 것이다.     3. AI 네이티브 SaaS : 자기 최적화 시스템을 위한 지능형 기능 3-1. AI-Native SaaS의 개념과 의의 클라우드 기반 소프트웨어가 전통적으로 제공해온 SaaS(Software as a Service) 모델은, 서비스의 편의성과 확장성이라는 측면에서 IT 산업의 중심으로 자리잡아 왔다. 초기 SaaS 제품들은 기능적 단순성과 사용자 친화성을 무기로 시장에 빠르게 확산되었으며, 그 과정에서 일부 기능을 고도화하기 위한 수단으로 인공지능(AI)을 제한적으로 활용해왔다. 예를 들어, 추천 엔진, 로드 밸런싱을 위한 휴리스틱 알고리즘, 또는 고객 행동 기반의 자동화된 보고 기능 등은 초기 SaaS 제품에 도입된 전형적인 AI 기반 기능이었다. 그러나 최근의 기술 발전은 이러한 AI 보조 기능 중심의 SaaS를 넘어, AI가 제품의 중심이 되는 ‘AI-Native SaaS’ 모델로의 진화를 가능하게 만들고 있다. 이 모델에서 AI는 단순히 기능 향상을 위한 부가 기술이 아닌, 제품 설계와 운영의 핵심이 된다. 자연어 처리(NLP), 예측 분석(Predictive Analytics), 실시간 행동 분석과 같은 고급 AI 기술은 SaaS 아키텍처에 깊숙이 통합되며, 전체적인 사용자 경험과 운영 프로세스를 재정의하고 있다. 특히, AI-Native SaaS는 사용자 데이터로부터 지속적인 학습이 가능하며, 이러한 학습 결과를 기반으로 자율적으로 시스템 워크플로우를 최적화한다. 그 결과, 사용자가 명시적으로 요구하기 전에 시스템이 사용자의 필요를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 역량을 갖추게 된다. 이는 SaaS의 본질을 정적 구성 중심의 시스템에서 동적이고 자기 최적화(self-optimizing)되는 시스템으로 전환시키는 결정적인 계기가 되고 있다.   3-2. AI-Native SaaS의 실제 적용 사례 이러한 패러다임 전환은 다양한 산업군에서 현실화되고 있다. 가장 대표적인 분야 중 하나는 의료 서비스이다. 예를 들어, 병원 관리 SaaS 솔루션에 AI를 통합하면, 시스템은 과거 환자 방문 기록, 계절성 질병 유행 정보, 지역별 의료 이용률 등을 분석하여 환자 유입량을 사전에 예측할 수 있다. 이 예측에 기반해, 시스템은 의료 인력의 스케줄을 자동으로 최적화하고, 필요한 자원을 선제적으로 배분하는 등 의료 서비스를 선제적이고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 결과적으로 환자 대기 시간은 줄어들고, 의료 자원의 활용도는 극대화된다. 이외에도 교육, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 AI-Native SaaS는 빠르게 확산되고 있다. 예를 들어, 온라인 교육 플랫폼에서는 학습자의 학습 속도와 오류 패턴을 분석하여 개인화된 콘텐츠를 실시간으로 제공하고, 금융 SaaS에서는 고객의 거래 패턴을 분석하여 사기 탐지와 고객 이탈 방지 전략을 자동으로 수립하는 등 사용자 중심의 자동화된 의사결정 시스템이 구현되고 있다.   3-3. 기술적 기반 및 구조적 전환 AI-Native SaaS가 가능해지기 위해서는 여러 기술적 기반이 뒷받침되어야 한다. 우선, 방대한 사용자 데이터를 실시간으로 수집, 정제, 저장할 수 있는 데이터 파이프라인이 필요하며, 이를 기반으로 학습 가능한 고성능 AI/ML 모델이 구축되어야 한다. 또한 이러한 모델은 주기적으로 업데이트되어야 하며, 이를 관리하기 위한 MLOps(머신러닝 운영관리) 체계도 필수적이다. 또한, 이러한 시스템은 종종 사용자에게 직접 영향을 미치기 때문에, 설명 가능 인공지능(Explainable AI) 기술 역시 필수적으로 요구된다. 사용자가 시스템의 추천이나 결정을 신뢰하려면, AI가 어떻게 판단했는지를 이해할 수 있어야 하며, 이는 규제 준수와 사용자 수용성 확보 측면에서도 매우 중요하다. 이처럼 AI-Native SaaS는 단순한 기능 추가를 넘어, 기존 SaaS 아키텍처의 전반적인 구조 전환을 필요로 한다. 이는 기술뿐만 아니라 비즈니스 전략, 고객 경험 설계, 운영 정책 전반에 걸친 혁신을 요구하는 과정이다.   3-4. 도전 과제와 전략적 대응 AI-Native SaaS의 확산은 많은 기회를 제공하지만, 동시에 여러 가지 구조적·운영적 도전 과제를 수반한다. 첫째, 기존 아키텍처와의 통합 문제이다. 많은 기업은 이미 일정 수준으로 완성된 SaaS 아키텍처를 보유하고 있으며, 여기에 AI 기능을 통합하려 할 경우 호환성 문제, 기술 부채, 운영 중단 등의 위험을 감수해야 한다. 이를 해결하기 위해서는 모듈화된 설계와 API 기반의 유연한 통합 전략이 필요하다. 둘째, 데이터 프라이버시 및 윤리적 이슈이다. AI 기능이 정교해질수록 더 많은 사용자 데이터를 필요로 하며, 이는 개인정보 보호법이나 지역별 규제와 충돌할 수 있다. 동의 기반 데이터 수집 체계, 데이터 익명화 및 분산 학습(Federated Learning) 등 기술적 대응이 요구된다. 셋째, AI 모델의 성능 저하(모델 드리프트) 문제이다. 시간이 흐름에 따라 AI 모델의 예측 정확도는 떨어질 수 있으며, 이를 방치할 경우 서비스 품질이 저하되고 고객 이탈로 이어질 수 있다. 따라서, 정기적인 모델 재훈련, 드리프트 탐지 시스템, 품질 모니터링 체계 구축이 필수적이다. 넷째, AI 의존성에 대한 우려이다. AI가 의사결정을 전담하게 되면서 사용자의 판단력 저하, 창의성 감소, 책임소재 불명확 등의 문제가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해서는 Human-in-the-Loop 구조, 즉 사람이 AI의 판단을 검토하고 보완하는 체계가 병행되어야 한다.     4. AI 기반 클라우드 패브릭 4-1. 클라우드 인프라의 진화와 AI의 역할 클라우드 컴퓨팅은 지난 10여 년간 기업의 IT 인프라를 탈중앙화하고 민첩하게 만들면서 디지털 전환의 핵심 축이 되어왔다. 초기의 클라우드는 정적인 가상 머신 기반 서비스에서 시작해, 점차 컨테이너화된 마이크로서비스, 서버리스 아키텍처로 발전해왔다. 그러나 최근 들어 등장한 AI 워크로드의 폭발적인 증가는 기존 클라우드 인프라 구조의 한계를 드러내고 있으며, 이에 따라 AI 중심의 새로운 인프라 패러다임, 즉 AI 기반 클라우드 패브릭(AI-driven Cloud Fabric)이 부상하고 있다. AI 기반 클라우드 패브릭은 계산, 저장소, 네트워크 자원 간의 경계를 허물고, 모든 자원을 하나의 통합된 최적화 대상 영역으로 재구성한다. 이는 AI가 클라우드 환경 내 다양한 요소를 실시간으로 감지하고, 분석하고, 자율적으로 조정하는 메커니즘을 통해 가능해진다. 특히 고성능 AI 모델(예: LLM, 딥러닝 네트워크 등)은 엄청난 병렬 연산 능력과 낮은 레이턴시, 그리고 대규모 데이터 입출력을 요구하며, 이러한 복합적인 요구사항을 만족시키기 위해 클라우드 자원은 더 이상 정적으로 구성될 수 없다. 대신, AI에 의해 구동되는 유연하고 지능적인 자원 조율 구조가 필요하게 된 것이다. 예를 들어, AI는 사용자 요청, 애플리케이션 부하, 네트워크 상태, 하드웨어 성능 등을 종합적으로 학습하고 분석하여, 특정 지역의 GPU 자원을 더 많이 할당하거나, 대규모 트래픽이 발생하는 시점에 대비해 특정 노드에 미리 데이터를 캐싱해둘 수 있다. 이처럼 자원 할당과 확장은 단순한 수동 설정이 아닌, 실시간 학습과 추론을 통한 능동적 최적화의 결과로 이루어진다.   4-2. 실제 활용 사례: 전자상거래의 피크 트래픽 대응 AI 기반 클라우드 패브릭의 가장 대표적인 활용 사례 중 하나는 전자상거래의 트래픽 폭증 대응이다. 특히 블랙프라이데이, 사이버먼데이와 같은 연례 대규모 판매 이벤트 기간에는 수십 배 이상 증가하는 웹사이트 방문자 수, 검색 요청, 결제 트랜잭션 등을 처리해야 하며, 이에 대한 클라우드 인프라의 대응 능력은 고객 만족도와 매출에 직접적인 영향을 미친다. 전통적인 클라우드 확장은 보통 사전에 정의된 임계값(threshold)에 기반해, 특정 CPU 사용률이나 네트워크 트래픽을 초과하면 리소스를 확장하는 구조로 되어 있다. 그러나 이러한 방식은 예측이 어렵거나 급격하게 트래픽이 증가하는 상황에서는 확장 타이밍이 늦고, 결과적으로 지연, 오류, 시스템 불안정성을 초래할 수 있다. 반면, AI 기반 클라우드 패브릭은 고객 행동, 과거 판매 데이터, 실시간 클릭스트림 데이터 등을 종합 분석해 트래픽 폭증을 사전에 예측하고, 예측 기반으로 선제적 리소스 확장 및 배분을 수행한다. 예컨대, AI는 특정 시간대에 특정 제품군에 대한 검색량이 급증할 것을 감지하고, 해당 제품 관련 데이터베이스의 캐싱, 프론트엔드 서버 확장, 결제 모듈의 리소스 증설을 미리 수행함으로써 사용자 경험의 연속성과 성능 안정성을 보장할 수 있다. 또한, 비피크 시간대에는 리소스를 자동으로 축소하여 운영 비용을 절감하는 데에도 기여한다. 이러한 AI 기반 최적화는 단지 성능을 개선하는 것을 넘어서, 비즈니스 비용 구조를 근본적으로 변화시킨다. 예측 가능한 소비 패턴에 따라 비용을 조정할 수 있게 되며, 사용량 기반 과금 모델과 결합할 경우 훨씬 더 효율적이고 투명한 클라우드 경제학을 구현할 수 있다.   4-3. 기술적 구조와 운영상 고려사항 AI 기반 클라우드 패브릭의 구현에는 여러 핵심 기술들이 필요하다. 먼저, 실시간 데이터 수집 및 분석 시스템이 필수적이다. 클라우드 환경에서 발생하는 수십억 개의 이벤트 로그, 네트워크 패킷, 사용자 세션 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 AI 모델이 의사결정을 내리려면 고속의 데이터 파이프라인과 스트리밍 분석 시스템이 필요하다. 또한, 멀티 리전, 멀티 하드웨어 환경에 걸친 분산 학습 및 최적화 메커니즘도 갖추어져야 한다. AI가 하나의 지역이나 특정 자원에만 최적화된다면 클라우드 패브릭의 장점을 극대화할 수 없기 때문이다. 이를 위해 고급 오케스트레이션 툴(Kubernetes, Istio 등)과 분산 인프라 관리 기술이 필수적으로 활용된다. 이외에도, 보안 및 인증 체계의 통합, 사용자 정책 기반 리소스 관리, 예산 제약 조건 하의 자동화된 비용 최적화 등이 복합적으로 고려되어야 하며, 이를 통해 진정한 의미의 지능형 클라우드 인프라가 완성된다.   4-4. 도전 과제와 전략적 대응 방안 AI 기반 클라우드 패브릭의 도입은 기술적으로 매우 매력적이지만, 현실적으로는 다음과 같은 다층적 도전 과제들을 내포하고 있다.   1) 인프라 투자 부담 클라우드 패브릭은 GPU, 고속 네트워크, 고성능 저장소 등 고사양 자원에 대한 투자를 수반한다. 특히 AI 처리에 최적화된 인프라는 초기 비용이 상당히 높으며, 중소기업에게는 진입 장벽이 될 수 있다. - 대응 전략: 퍼블릭 클라우드 제공자의 AI 전용 인프라(AWS Inferentia, Google TPU 등)를 활용한 초기 대응 및 점진적 하이브리드 구조 전환   2) 운영 복잡성과 기술 내재화 클라우드 패브릭은 자동화되어 있더라도 운영자의 AI 모델 이해, 시스템 내부 작동 메커니즘에 대한 지식이 요구된다. 또한, 오류 발생 시 문제 해결이 복잡해질 수 있다. - 대응 전략: AI 인프라 운영을 위한 전문 인력 양성과 내부 기술 내재화, AI 옵저버빌리티 도구의 적극 도입   3) 벤더 종속성(Vendor Lock-in) 많은 클라우드 제공업체가 자사 고유의 AI 최적화 기술을 탑재하고 있으며, 이는 특정 플랫폼에 종속되는 결과를 초래할 수 있다. - 대응 전략: 멀티클라우드 전략 또는 오픈소스 기반 솔루션(Kubeflow, MLFlow 등)을 통해 유연한 확장성 확보   4) 투자 대비 효과 불확실성 AI 기반 패브릭의 효율성은 AI 모델의 성능, 데이터 품질, 서비스 구조 등에 따라 달라지므로, ROI를 사전에 예측하기 어렵다. - 대응 전략: POC(Pilot Project)를 통한 검증 중심 도입과 정량적 KPI 기반 효과 측정 체계 마련   4-5. 클라우드 패브릭이 여는 미래 궁극적으로 AI 기반 클라우드 패브릭은 단지 클라우드 인프라의 기술적 진보에 그치지 않는다. 이는 운영의 자동화, 서비스의 예측 가능성, 고객 경험의 지능화, 그리고 나아가 클라우드 경제 구조의 전환이라는 다면적 혁신을 이끌어낸다. 기업은 이를 통해 운영 효율과 고객 만족이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있으며, 궁극적으로 AI-Native 비즈니스 모델로 진화할 수 있는 토대를 마련하게 된다. 앞으로의 클라우드는 더 이상 단순한 가상 자원 제공 플랫폼이 아니라, 스스로 학습하고 최적화하며 진화하는 유기적 시스템이 될 것이다. AI 기반 클라우드 패브릭은 바로 그 미래의 출발점이다.     참 고 문 헌 C. Ebert, & P. Louridas, "Generative AI for Software Practitioners." IEEE Software, 40(4), 30?38, 2023. N. L. Rane, S. K. Mallick, & O. Kaya, Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques. Deep Science Publishing, 2024. O. D. Segun-Falade, et al. "Assessing the Transformative Impact of Cloud Computing on Software Deployment and Management." Computer Science and IT Research Journal, 5(8), 2062?2082, 2024. S. Poonguzhali & A. Revathi, AI-driven Cloud Computing to Revolutionize Industries.” In Emerging Trends in Cloud Computing Analytics, IGI Global, pp. 395?410, 2024. T. Chavan, Optimizing Customer Value: The Role of AI in the Usage-Based Pricing Model.” Forbes Business Development Council., 2023. N. L. Rane, S. K. Mallick, O. Kaya, and J. Rane, "Machine learning and deep learning architectures and trends: A review," in Applied Machine Learning and Deep Learning: Architectures and Techniques, J. Rane, N. L. Rane, and S. K. Mallick, Eds., Nottingham, U.K.: Deep Science Publishing, 2024, pp. 1?38. C. Ebert and P. Louridas, "Generative AI for software practitioners," IEEE Softw., vol. 40, no. 4, pp. 30?38, Jul./Aug. 2023. C. Ebert and U. Hemel, "Grow your artificial intelligence competence," Computer, vol. 57, no. 10, pp. 144?150, Oct. 2024. S. Poonguzhali and A. Revathi, "AI-driven cloud computing to revolutionize industries and overcome challenges," in Emerging Trends in Cloud Computing Analytics, Scalability, and Service Models, D. Darwish, Ed., Hershey, PA, USA: IGI Global, 2024, pp. 395?410. T. Chavan, "Optimizing customer value: The role of AI in the usage-based pricing model," Forbes, Dec. 21, 2023. O. D. Segun-Falade, O. S. Osundare, W. E. Kedi, P. A. Okeleke, T. I. Ijomah, and O. Y. Abdul-Azeez, "Assessing the transformative impact of cloud computing on software deployment and management," Comput. Sci. IT Res. J., vol. 5, no. 8, pp. 2062?2082, 2024. "How no-code AI development platforms could introduce model bias." VentureBeat. Accessed: Jan. 7, 2025. 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『클라우드와 SaaS를 위한 AI 기술과 비즈니스 모델』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
BRIEF 2025-09-02

[3부] 클라우드, 포그, 엣지를 위한 서비스형 인공지능(AIaaS)

​​ 상명대학교 / 서광규 교수     3. AIaaS 플랫폼: 기획에서 배포까지 개념적 AIaaS 아키텍처는 실제 구축에 적용되어 클라우드, 포그, 엣지 네트워크에서 AI 서비스를 제공할 수 있다. 본 장에서는 AIaaS 플랫폼의 서비스를 통합하여 상용 애플리케이션의 기능과 최종 사용자 경험을 개선할 수 있는 몇 가지 잠재적 사용 사례를 기술한다.   3-1. 클라우드 구축 많은 애플리케이션이 구축 용이성과 낮은 유지 관리 비용 덕분에 클라우드에 구축되고 있다. 고객 대면 애플리케이션을 운영하는 기업은 고객 서비스 속도 향상, 정확한 응답, 전반적인 고객 만족도 향상을 위해 AI 서비스를 점점 더 많이 도입하고 있다. 클라우드 인프라에서 운영 가능한 AI 기반 비즈니스 서비스에는 챗봇, AI 기반 헬프데스크, 생성/대화형 AI 및 텍스트 분석 도구, 얼굴 인식 서비스, 사기 탐지 및 예방 등이 있다. 고객 상호 작용을 위한 AIaaS의 이점으로는 지속적인 AI 도구, 일관된 거래 결과, 실시간 응답, 개인화된 고객 경험, 매출 증대 등이 있다. AI 지원 클라우드 서비스의 요구 사항을 이해하기 위해 생성형 챗봇 시나리오의 AI 작업에 대해서 기술한다. 또한 AIaaS 서비스에서 이를 프로비저닝하는 방법과 온프레미스 구축 방식과 클라우드 기반 AIaaS 플랫폼 구축 방식의 장단점에 대해서도 살펴보기로 한다.   3-1-1. 생성형 챗봇 챗봇은 사람과 기계 간의 대화를 자동화하는 프로그램이다. 응답 생성 방식에 따라 규칙 기반 또는 데이터 기반으로 분류할 수 있다. 데이터 기반 챗봇은 통계 또는 머신러닝 모델을 사용하여 사람과 유사한 응답을 생성한다. 챗봇은 사람의 응답, 감정, 그리고 비즈니스에 특화된 고객 문의를 이해하도록 훈련될 수 있다. 이를 위해서는 자연어 처리(NLP), 자연어 이해, 그리고 자연어 생성 서비스가 필요하다. 이로 인해 미리 작성된 응답 목록에서 선택하는 대신, 처음부터 응답을 생성하는 더 복잡한 작업을 수행하는 생성형 챗봇이 개발되었다. NLP/NLU 작업에는 토큰화, 품사 태깅, 개체명 인식, 의미 및 감정 분석이 포함된다. 이를 통해 사용자의 의도와 의미를 파악할 수 있다. NLP/NLU 파이프라인의 많은 작업은 사용자 입력을 분석하고 쿼리를 정확하게 이해하는 것을 목표로 하는 ML/DL 기반 작업이다. 예를 들어, 품사 태깅은 레이블이 Part-Of-Speech (POS)가 있는 문장을 기반으로 훈련된 확률론적 모델을 활용할 수 있다. 마찬가지로, 개체명 인식은 사람, 조직, 날짜, 위치 및 문장의 중요 요소를 식별하는 데 중점을 둔다. 또한, 잠재 의미 및 감정 분석은 사용자 입력의 의미와 기분(긍정적, 부정적, 중립적)을 파악하여 챗봇이 생성하는 응답에 맥락과 공감을 더하는 것을 목표로 하는 ML/DL 작업이다. 챗봇의 다른 AI 작업으로는 정보 추출(IE), 대화 관리, 응답 생성, 피드백 학습 및 모델 개선이 있다. 예를 들어, IE는 은닉 벡터 상태 모델, 지원 벡터 머신 모델, 조건부 난수 필드 모델 또는 딥러닝 모델과 같은 통계 모델을 사용하여 발화(U)에서 의미(M)를 도출하고 조건부 확률을 최대화한다. 응답 생성 모듈은 seq2seq 및 변환기 기반과 같은 생성 모델을 사용하여 사용자 질의에 더욱 인간적인 방식으로 응답할 수 있다. 그림 6은 사용자 질의에 응답하는 생성 챗봇의 다양한 단계를 보여준다. 최신 챗봇은 사용자 지정 데이터 소스에서 학습된 LLM을 사용하여 인간적인 응답을 생성할 수 있다. 생성 챗봇 서비스는 다양한 AI 작업에 크게 의존하므로 사용자 요청 처리에 필요한 AI 워크플로의 여러 측면을 처리할 수 있는 AIaaS 서비스 플랫폼에 배포하는 데 적합하다. 이러한 모든 작업은 ML/DL 알고리즘에 의존하는 생성 챗봇의 필수 구성 요소를 신속하게 배포할 수 있는 AIaaS 서비스 플랫폼을 사용하여 수행할 수 있다.   [그림6. 사용자 질의에 대한 생성형 챗봇 응답 생성 단계]   표 3은 온프레미스 환경에서 챗봇을 개발 및 호스팅하는 방식과 AIaaS 플랫폼에서 호스팅하는 방식을 비교한 것이다. 그림 7은 생성형 챗봇의 AI 작업이 AIaaS 서비스의 기능을 어떻게 활용할 수 있는지 보여준다.   [표3. 온프레미스 구축과 AIaaS 비교]   [그림7. 생성형 챗봇 애플리케이션에 대한 AIaaS 사용 사례] 이 배포 시나리오에서 추론 서비스는 애플리케이션 프런트엔드가 추론 엔진에 API 호출을 보내는 API 게이트웨이를 통해 고객에게 제공될 수 있다. 추론 엔진은 Docker와 같은 도구를 사용하여 컨테이너에 배포하고 Kubernetes와 같은 도구를 사용하여 확장할 수 있다. 서비스 수요에 따라 플랫폼을 자동으로 할당하고 확장하여 GPU 클러스터의 리소스를 사용하여 추론 및 응답 시간을 허용 가능한 한도 내로 유지할 수 있다. 예를 들어, Kubernetes는 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)와 VPA(Vertical Pod Autoscaler)를 사용하여 지표(CPU 및 메모리 사용률, 요청 빈도, 지연 시간 및 과거 사용 데이터)를 기반으로 리소스를 확장하고 개별 포드에 대한 포드 수와 리소스 할당을 조정한다.     3-2. 포그 및 에지 배포 포그/에지 통합 AI 기반 서비스 제공이 다양하게 제안되었는데 인프라에 포그 서비스를 구축하여 원격 의료를 용이하게 하는 포그 서비스 계층을 제안이 대표적이다. 이를 위해 6G 통신 네트워크, 에지 장치(Wi-Fi 액세스 포인트, 라우터), 의료 IoT 장치와 같은 신기술의 융합을 활용하여 의료 서비스 제공 시스템을 위한 퍼지 기반 의사 결정 서비스 처리가 제안되었다. 의료 시스템을 위한 AI 기반 포그 컴퓨팅 솔루션에서 포그 장치는 포그 노드, AI 처리 장치, 그리고 건강 데이터베이스로 구성된다. 이 장치는 환자와 가까운 곳에서 환자 데이터를 수집하고, 다양한 AI 기술을 적용하여 환자 건강 상태를 감염 또는 건강 상태로 분류한다. 포그 데이터베이스는 클라우드 기반 중앙 데이터베이스와 동기화되므로 전체 시스템은 환자와의 근접성을 통해 확장된다. 지역 의료 서비스 제공자와의 실시간 통신을 통해 긴급한 의료 서비스가 필요한 환자를 동등하게 대우한다. 기존 클라우드 기반 의료 솔루션의 기능을 확장하기 위해 클라우드-포그 상호 운용성에 기반한 애플리케이션 개념을 제안되었다. 이 설정에서 포그-클라우드 지원 시뮬레이션 환경을 사용하여 검증된 일련의 실험 시나리오를 개발했다. 얻은 결과는 포그 기반 솔루션이 서비스 배포 품질, 비용, 에너지 사용량 및 네트워크 지연 측면에서 개선되었음을 보여준다. 이러한 패러다임의 힘을 활용하기 위해 분산 DL 기반 AI 모델을 이러한 환경에 통합하여 심장 환자 모니터링 시스템을 개발했다. 포그-클라우드 환경 설정으로 인해 제안된 솔루션은 환자의 심장 동작에서 불규칙성을 감지하는 데 높은 정확도를 유지하면서 저지연 응답을 제공할 수 있다. 에지 인텔리전스 측면에서 활발하게 연구되고 있는 두 가지 개념이 있는데 에지용 AI와 에지 상의 AI이다. AI for Edge에서는 복잡한 연산 부하가 포그 및 클라우드 네트워크와 같이 뛰어난 연산 능력을 갖춘 리소스로 분산된다. 이와 대조적으로 AI on Edge는 모든 머신러닝(ML) 작업을 엣지 디바이스에서 수행하는 것을 목표로 한다. 그러나 대부분의 기존 솔루션은 여전히 ??연합 학습(Federated Learning)이나 지식 증류(Knowledge Distillation)와 같은 기술에 중점을 두고 있다. 지식 증류에서는 일반 데이터 세트를 사용하여 기본 AI 모델을 개발하고, 학습된 특징을 엣지 디바이스로 전송하여 특정 데이터 세트를 기반으로 학습한다. 이러한 시나리오에서 기본 AI 모델은 클라우드/포그 네트워크에서 학습하고, 특정 모델은 엣지 디바이스에서 학습할 수 있다. 포그 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅 패러다임은 모두 컴퓨팅 서비스를 IoT 기기가 작동하는 네트워크 엣지에 더 가깝게 만든다. 그러나 애플리케이션과 IoT 기기는 추론 요구 사항이 다양하며, 모든 추론 작업을 엣지 또는 포그에서 수행할 필요는 없다. 이러한 다양성은 리소스 제약, 애플리케이션 요구 사항, 추론 작업의 복잡성과 같은 요인에서 비롯된다. 로컬 처리 기능을 활용할 수 있는 애플리케이션은 거의 없지만, 복잡한 계산을 위해 클라우드 리소스가 필요한 애플리케이션도 있다. 엣지 처리를 더 가깝게 수행하는 주요 이유는 작업 복잡성, 지연 시간, 에너지 소비, 네트워크 상태, 기기 리소스, 개인정보 보호 문제 등이다. 이러한 상황에서 데이터 기반 오프로드 기술을 사용하면 로컬, 엣지, 포그 또는 클라우드 리소스에서 AI 관련 작업을 수행하기 위해 서비스를 효과적으로 오프로드할 수 있다. 오프로드 알고리즘은 최적의 오프로드 결정을 내리기 위해 앞서 언급한 요인들을 고려해야 한다. 에지 및 포그에서 이러한 AI 관련 작업을 효율적으로 처리하기 위해 AIaaS 플랫폼을 활용하여 모델 학습, 서비스 제공 및 모니터링(SLA/SLO 매개변수), 사전 학습된 모델 액세스, 데이터 저장 및 관리, 다양한 처리 계층(에지, 포그)에 대한 모델 최적화, 클라이언트를 위한 데이터 시각화 및 분석 서비스 등의 서비스를 제공할 수 있다. 그림 8은 AIaaS 서비스를 데이터 기반 AI 추론 서비스에 사용할 수 있는 시나리오와 FL 기반 계층적 집계를 사용하여 데이터 프라이버시를 유지해야 하는 프라이버시 보호 사례를 보여준다.   [그림 8. FL 계층적 집계가 필요한 데이터 기반 오프로딩 시나리오 또는 개인 정보 보호 환경에서 엣지/포그 컴퓨팅을 위한 AIaaS 서비스]   그림 8(a)에 제시된 데이터 기반 오프로딩 시나리오에서, 훈련된 오프로딩 알고리즘은 에너지, 지연 시간, 복잡성 및 기타 요소를 기반으로 작업을 로컬 디바이스 또는 상위 계층으로 오프로드할지 여부를 결정한다. AI 기반 오프로딩 기술의 몇 가지 예로는 클라우드에서 학습하고 에지에 최적화하여 에지에 배포하여 더 간단한 추론 작업을 수행할 수 있는 경량 AI 모델이 있다. 예를 들어, 제한된 기기에서 실행될 수 있는 TinyML 모델은 먼저 클라우드 AIaaS 배포에서 학습한 다음, 추론 서비스를 제공하기 위해 에지에 최적화 및 배포할 수 있다. 클라우드 서비스는 기존 모델을 구축하고 미세 조정하기 위해 에지에서 수집된 데이터를 위한 데이터 저장소도 제공할 수 있다. 학습된 모델은 에지에 더 가깝게 최적화 및 배포하거나, 더 복잡한 시나리오의 경우 AI/ML API를 사용하여 클라우드에서 직접 제공할 수 있다. 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 연합 학습 기반 접근 방식(그림 8(b))을 활용하고 계층적 배포를 사용하여 에지에서 수집된 데이터의 개인정보를 보호할 수 있다. 또한, 에지 및 포그 서버에서 모델 매개변수의 계층적 집계를 사용하여 모델을 개선할 수 있다. 표 4는 AIaaS와 에지 인텔리전스 통합의 몇 가지 중요한 유즈 케이스를 보여준다.   [표 4. 고급 에지 인텔리전스와 AIaaS 통합을 보여주는 유즈 케이스]     4.도전 과제와 기회 4-1. 개인정보 보호(Privacy) AI는 방대한 양의 데이터를 필요로 하며, 다양한 출처를 통해 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이지만, AIaaS 시스템은 사용자에게 개인정보 보호에 대한 확신을 제공해야 한다는 추가적인 부담을 안고 있다. 제공 가능한 개인정보 보호 수준은 데이터 민감도 범주 분석을 기반으로 정의할 수 있다. Amazon Web Services(AWS)의 전직 직원이 민감한 고객 데이터를 추출하기 위해 서버를 해킹한 혐의로 체포된 사례가 있는데, 아직 해결되지 않은 질문은 데이터가 AWS 서버에서 도난당했는지, 아니면 데이터 서버 보안 조치를 취하지 않은 AWS 클라이언트 측의 잘못인지 여부이다. AIaaS 운영에 채택된 데이터 보안에 대한 전체적인 접근 방식은 서비스 제공업체에게 필수적이면서도 어려운 과제이다. 개인정보 보호는 출처에서의 데이터 개인정보 보호, AIaaS 중앙 서버로 전송되는 데이터 개인정보 보호, 그리고 중앙 서버에서의 데이터 개인정보 보호로 분류할 수 있다. 모든 데이터의 개인정보 보호 처리에는 각 단계에서 데이터에 가해지는 위협을 식별하는 것이 포함될 수 있다. 개인정보 보호에 대한 일반적인 위협에는 데이터 유출, 데이터 변조, 소스, 전송 중 또는 AIaaS 서버에서의 데이터 손실이 포함된다. 또한, 악성코드 감염이나 피싱 공격을 통해 클라이언트 장치가 손상될 경우(클라이언트가 감염된 웹사이트 링크를 무의식적으로 클릭하는 경우) 데이터 개인정보 보호가 침해될 수 있다. 경계, 네트워크 및 애플리케이션 계층 보안 정책, 저장 데이터 및 전송 중인 데이터의 암호화, 무결성 검사 메커니즘 구축, 사용자 입력 및 웹 브라우저 활동 검증을 통해 AIaaS 모델에 개인정보 보호 조치를 도입할 수 있지만, 이러한 문제는 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있다.   4-2. 지연 시간(Latency) 클라우드에서 데이터를 실시간으로 처리하려면 신속한 데이터 전송이 AIaaS 플랫폼의 모든 참여 구성 요소, 즉 클라우드, IoT를 포함한 데이터 생성 장치, 클라이언트 머신, 그리고 기반 통신 네트워크의 공동 노력이 필요하다. 일반적으로 인터넷에 의존하면 통신 네트워크 혼잡이 발생하여 AIaaS 서비스 제공업체의 AI 기반 서비스 렌더링이 지연될 수 있다. 결과적으로 의사 결정 기능이 영향을 받아 최종 사용자 서비스에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 감시 카메라는 매시간 수 기가바이트의 데이터를 생성할 수 있다. 많은 카메라가 대용량 데이터(비디오/오디오 및 메타데이터 포함)를 생성하여 AIaaS 클라우드(즉, 클라우드 내 AI 엔진)에 렌더링하는 경우, 데이터 전송 지연 시간이 상당히 길어질 수 있다. 방화벽, 단일 및 다중 요소 인증 장치, 기타 네트워킹 장비(예: 스위치, 라우터)를 포함한 중간 보안 제어가 구축되면 지연 시간 문제가 더욱 악화된다. 이러한 과제를 해결하는 한 가지 방법은 데이터를 압축하여 전반적인 정확도를 낮추는 것이다. 하지만 이 방법은 중앙 집중식 AI 시스템에 데이터를 공급하기 위해 완전한 데이터 뷰가 필수적인 상황에는 적합하지 않다. 따라서 AIaaS 시스템에 남아 있는 과제는 클라이언트 기기와 중앙 AIaaS 시스템 간의 데이터 경로를 따라 많은 중간 홉이 존재하며, 이러한 각 중간 기기에서 발생하는 안정성 부족이다.   4-3. 리소스 할당 및 최적화 클라우드 또는 하위 계층을 위한 일반 AI 서비스 플랫폼의 리소스 할당 문제는 까다로운 문제이다. SLO 및 SLA를 유지하면서 AI 작업에 필요한 리소스 할당 및 프로비저닝에 필요한 개별 매개변수를 최적화하는 솔루션이 다양하게 제안되었는데 인스턴스 실행 비용, 추론 지연 시간, 정확도, 계산 비용/지연 시간, 하드웨어 할당 비용, 전송 지연 시간, 에너지 소비, 탄소 배출량 감소 등이 포함된다. 그러나 AIaaS 모델에서는 이러한 과제가 복합적으로 발생하며 서비스 제공업체는 최적의 서비스를 제공해야 한다. 불확실성이 큰 모델 기반 솔루션을 개발하는 것은 복잡한 작업이다. 따라서 이러한 상황에는 데이터 기반 솔루션이 적합할 수 있다. 그러나 이를 위해서는 클라우드 및 하위 계층(예: 포그 및 엣지)의 다양한 계층에서 다양한 매개변수를 모니터링해야 한다. 또한, 수집된 데이터의 보안 및 개인정보 보호는 효율적인 암호화 알고리즘을 사용하여 보장되어야 하며, 대용량 데이터 세트에 대한 ML/DL/RL 알고리즘을 학습하기 위해 데이터를 전송하고 중앙 위치에 저장하는 동안 보장되어야 한다. 하위 계층의 제약을 고려할 때, 이러한 모니터링 데이터를 전송하는 것 또한 중요한 과제이다. 또한, 또 다른 주요 과제는 리소스 할당 모델을 사이버 공격으로부터 보호하는 것이다. 사이버 공격은 리소스의 효과적인 할당을 위협하여 서비스 거부 공격으로 이어질 수 있다.   4-4. 데이터 사일로 데이터 사일로는 AIaaS 패러다임의 여러 부분에서 정보 공유 및 협업을 방해한다. 데이터 사일로는 일반적으로 출력 결과의 정확도에 영향을 미치기 때문에 AI 결과의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 네트워크 운영 및 보안 제어/운영 애플리케이션을 추가하면 이 숫자는 더욱 증가한다. 여러 애플리케이션을 사용하는 조직에서 데이터 사일로 문제는 다양한 사일로에서 데이터를 통합하여 AIaaS 서버에 제공할 수 있도록 정리되고 구조화되며 정확한 데이터 세트를 생성할 때 문제가 된다. 소스(클라이언트 기기)에서 데이터를 처리하거나 중앙 집중식 AIaaS 시스템의 AI 엔진에 제공하기 전에 데이터를 처리하는 문제는 활발한 연구 주제이다.   4-5. 정확성 AIaaS 패러다임의 분산화로 인해 효율성과 신뢰성이 크게 향상되었지만, 정확도 측면은 여전히 ??개선이 필요하다. AI 애플리케이션은 처리되거나 큐레이션된 데이터에 의존하여 AI 엔진이 이를 해석하고 정확한 출력을 생성한다. 그러나 데이터가 이기종 데이터 소스(IoT 클라이언트 기기 포함)에서 생성되고, 데이터 생성 및 현장 저장을 위한 적절한 인프라가 부족하거나 중앙 집중식 클라우드로 전송되지 않아 데이터에 부정확성이 있는 경우, AI 엔진에서 생성되는 출력의 품질이 저하될 수 있다. 또한 통신 지연 문제를 해결하기 위해 대부분의 AI 작업은 엣지 또는 포그 컴퓨팅 시설에서 수행되고 중요한 의사 결정 변수만 클라우드에 업데이트된다. 따라서 전체 데이터가 없으면 클라우드 AI의 정확도가 저하된다. 데이터 사일로 또한 정확도 문제의 원인이 된다. 정확도 문제를 해결하기 위해 연구자들은 새로운 기술과 솔루션을 개발하고 있다. 연합 학습은 클라우드 데이터 센터에서 모델을 집계하여 데이터가 최종 기기를 벗어나지 않고도 유사한 분류 또는 예측 정확도를 생성할 수 있으며, 개인정보 보호를 보장한다. 또한, 컴퓨팅 리소스는 효율성과 정확도를 모두 향상시키는 최신 기술을 통해 세 계층(에지, 포그, 클라우드) 모두에서 매일 업그레이드되고 있다.     5. 결언 본 고에서는 클라우드, 에지, 포그 컴퓨팅 프레임워크에서 AI가 어떻게 도입되고 있는지에 대한 포괄적인 고찰을 제시했다. 이 고찰을 통해 AI 애플리케이션은 네트워킹부터 중요 인프라 애플리케이션에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 상당한 잠재력을 가지고 있음을 확인했다. AIaaS를 제공하기 위해 충족해야 하는 다양한 특성과 기능을 설명하였다. "aaS"의 필수 특성과 AI 기반 서비스의 기능을 지원하는 AIaaS를 제공하는 벤치마크 프레임워크와 최종 사용자를 위한 AI 서비스 도입을 입증하는 다양한 사례를 포함하여 기술하였다. "SaaS", "IaaS", "PaaS"와 같은 성공적인 "aaS" 프레임워크와 마찬가지로, "AIaaS"는 고급 자동화, 모니터링, 제어 및 의사 결정에 상당한 영향을 미치고 있는데 AIaaS의 기능을 보여주기 위해 몇 가지 실제 사용 사례를 포함하여 설명하였다. 21세기 정보 인프라의 핵심 축은 클라우드, 에지, 포그 컴퓨팅이 상호보완적으로 결합해 데이터 생성부터 의사결정에 이르는 전 과정을 아우르는 생태계를 형성하는 데 있다. 이 프레임워크에 AI를 통합하는 노력은 단순한 자동화 수준을 넘어서, 지능화된 데이터 처리·예측·최적화를 통해 네트워크와 인프라 운영 전반을 혁신하고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 방대한 데이터 저장·처리 역량을 기반으로 AI 모델의 학습과 대규모 분석을 수행하는 주력 플랫폼으로 자리 잡았다. 복잡한 딥러닝 모델, 생성형 AI, 예측 분석 등의 고부가가치 서비스를 클라우드에 구축함으로써 기업과 공공기관은 높은 연산 자원을 탄력적으로 활용할 수 있게 되었다. 예를 들어, 헬스케어에서는 클라우드 기반 영상 인식 AI가 방대한 의료 데이터를 분석하여 진단 지원을 고도화하고, 금융권에서는 실시간 사기 탐지와 리스크 예측이 서비스형 인공지능(AIaaS) 형태로 제공되고 있다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 발생 지점에서 실시간으로 처리하는 것을 목표로, 클라우드와 달리 낮은 지연(latency)과 높은 응답성을 요구하는 환경에서 AI의 가치를 극대화한다. 자율주행차, 산업 로봇, 스마트 시티 IoT 센서 등에서 AI 추론(inference)을 단말 장치나 게이트웨이 수준에서 수행해 즉각적인 의사결정을 가능하게 한다. 특히 비디오 스트리밍, 교통제어, 에너지 관리 같은 미션 크리티컬 애플리케이션에서는 에지 AI가 지연을 획기적으로 줄이고, 대역폭 사용을 최적화하며, 보안을 강화하는 성과를 보이고 있다. 포그 컴퓨팅은 클라우드와 에지의 중간계층으로, 지리적으로 분산된 노드에서 데이터 사전처리·집계·분석을 담당하며 AI의 분산 실행을 지원한다. 포그 노드는 인프라 전반에 계층적 AI 연산 계층을 형성해, 네트워크 혼잡을 완화하고 클라우드의 부하를 분산시키며, 에지 장치의 연산 부담도 경감한다. 산업제조 현장에서는 포그 컴퓨팅을 활용해 생산설비 상태 예측, 품질 이상 탐지, 자원 배분 최적화 등의 AI 기반 의사결정을 수행해 공정 효율성을 높이고 있다. 세 가지 컴퓨팅 패러다임은 상호 독립적이지 않으며, 각각의 특성과 이점을 결합하는 하이브리드 아키텍처가 AI 활용의 핵심 전략으로 부상하고 있다. 예를 들어, 대규모 모델 학습은 클라우드에서 수행하고, 추론과 응답은 포그와 에지에서 분산 처리하는 방식으로 통합 프레임워크를 설계하는 사례가 증가하고 있다. 이를 통해 비용·지연·확장성·보안의 균형을 맞추면서 AI 서비스의 품질을 극대화할 수 있다. 또한, AI의 도입은 네트워킹과 인프라 자체의 지능화를 촉진하고 있다. 소프트웨어 정의 네트워크(SDN), 네트워크 기능 가상화(NFV), 5G 네트워크 슬라이싱 등 네트워크 제어·운영 기술에 AI를 접목해 네트워크 자원 할당과 트래픽 예측, 장애 대응 등을 자동화하는 것이 현실화되고 있다. 통신사업자와 클라우드 제공업체는 AI 기반 네트워크 최적화를 통해 서비스 안정성을 높이고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있다. 이처럼 AI는 특정 도메인에 한정되지 않고, 네트워킹부터 산업, 헬스케어, 금융, 스마트 시티에 이르는 다양한 응용 분야에서 막대한 잠재력을 지니고 있다. 클라우드·에지·포그를 아우르는 컴퓨팅 프레임워크는 이러한 잠재력을 실제 가치로 전환하는 핵심 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 특히 데이터 주도형 혁신이 가속화됨에 따라, AI는 단순한 보조적 기술이 아니라 디지털 전환의 중심적 동력으로 진화하고 있다. 결론적으로, 클라우드·에지·포그의 통합된 AI 인프라는 미래의 지능형 사회를 실현하는 필수적인 기반이 될 것이다. 앞으로 데이터 규모와 다양성이 더욱 커지고, AI 알고리즘과 하드웨어가 발전함에 따라, 지연이 거의 없는 실시간 예측·제어·의사결정이 일상화될 것으로 예상된다. 이를 위해서는 신뢰성·보안·데이터 주권 문제에 대한 지속적인 연구와 표준화가 병행되어야 하며, 다양한 산업의 이해관계자가 협력해 하이브리드 AI 아키텍처를 설계·구축하는 전략적 접근이 필수적이다. 이러한 맥락에서 AI 애플리케이션은 기존의 정보 시스템을 넘어 사회적·경제적 가치를 창출하는 주축이 될 것이며, 클라우드·에지·포그 컴퓨팅의 융합은 AI 잠재력 실현의 가장 중요한 촉매로 자리할 것이다.   참 고 문 헌 JongGwan An,Wenbin Li, Franck Le Gall, Ernoe Kovac, Jaeho Kim, Tarik Taleb, and JaeSeung Song. 2019. EiF: Toward an elastic IoT Fog framework for AI services. IEEE Communications Magazine 57, 5 (2019), 28?33. Wenchao Xia, Xinruo Zhang, Gan Zheng, Jun Zhang, Shi Jin, and Hongbo Zhu. 2020. The interplay between artificial intelligence and fog radio access networks. China Communications 17, 8 (2020), 1?13. Shi, W., Cao, J., Zhang, Q., Li, Y., & Xu, L. (2016). Edge Computing: Vision and Challenges. IEEE Internet of Things Journal, 3(5), 637?646. Cisco Systems. (2015). Fog Computing and the Internet of Things: Extend the Cloud to Where the Things Are. Cisco White Paper. Satyanarayanan, M. (2017). The Emergence of Edge Computing. Computer, 50(1), 30?39. Zhang, C., Patras, P., & Haddadi, H. (2019). Deep Learning in Mobile and Wireless Networking: A Survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 21(3), 2224?2287. Varghese, B., & Buyya, R. (2018). Next Generation Cloud Computing: New Trends and Research Directions. Future Generation Computer Systems, 79, 849?861. OpenFog Consortium Architecture Working Group. (2017). OpenFog Reference Architecture for Fog Computing. https://www.openfogconsortium.org/ra/ TU-T Y.4208 (2020). Requirements and capabilities for AI-based edge computing.International Telecommunication Union (ITU-T). https://www.itu.int/rec/T-REC-Y.4208-202006-I Bahga, A., & Madisetti, V. (2016). Internet of Things: A Hands-on Approach. Universities Press. Amazon Web Services. (2023). Machine Learning at the Edge: Overview. AWS Documentation. https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/machine-learning-edge/machine-learning-edge.pdf Google Cloud. (2022). Edge AI Solutions. Google Cloud White Paper. https://cloud.google.com/solutions/edge-ai 저작권 정책 SaaS 전환지원센터의 저작물인 『클라우드, 포그, 엣지를 위한 서비스형 인공지능(AIaaS)』은 SaaS 전환지원센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, SaaS 전환지원센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다. 다만 사진, 이미지, 인용자료 등 제3자에게 저작권이 있는 경우 원저작권자가 정한 바에 따릅니다.
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BRIEF 2026-02-09

인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 : SaaS 기업이 알아야 할 핵심 이슈 및 실무 대응

​​ 【요약문(Executive Summary)】 2026년 1월 시행된 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(이하 ‘AI 기본법’)은 국내 최초로 인공지능 기술 전반을 포괄적으로 규율하는 기본법으로, AI를 활용하거나 AI 기능을 서비스에 포함하고 있는 SaaS 기업 전반에 직접적인 정책·제도적 영향을 미치는 법령이다. 본 법은 단순히 AI 기술의 개발을 제한하거나 규제하는 데 목적이 있는 것이 아니라, 인공지능 산업의 지속 가능한 발전을 도모하면서 사회적 신뢰와 안전성을 확보하고 국민의 기본권 보호와 기술 혁신을 동시에 달성하기 위한 거버넌스 프레임워크를 제시하는 데 그 핵심 취지가 있다. 특히 SaaS 기업의 관점에서 본 법은 “AI를 쓰면 규제 대상이 된다”는 의미라기보다는 “AI를 쓰는 기업은 책임 있는 운영 구조를 갖추어야 한다”는 방향성을 명확히 한 법으로 해석할 수 있다. 그동안 많은 SaaS 기업은 자동화 기능, 추천·분류 기능, 생성형 AI 기능 등을 활용하면서도 이를 일반 소프트웨어 기능의 연장선으로 인식해 왔다. 그러나 AI 기본법 시행 이후에는 이러한 기능이 단순 기능을 넘어 ‘인공지능 시스템’으로서 관리·운영·설명 책임의 대상이 될 수 있으며, 특히 사회적 영향이 크다고 판단되는 경우에는 ‘고영향 인공지능’으로 분류되어 추가적인 관리 체계를 요구받을 가능성도 존재한다. 본 문서는 AI 기본법의 주요 내용을 단순히 조문 중심으로 해설하는 것이 아니라, SaaS 기업이 실제로 준비해야 할 사항은 무엇인지, 어떤 부분이 경영·기술·운영 측면에서 영향을 받는지, 그리고 어떻게 대응 전략을 수립하는 것이 현실적인지를 중심으로 정리한 SaaS 전환지원센터의 정책·제도 자체 분석 자료이다.Ⅰ. 법 제정의 배경과 정책적 맥락AI 기본법은 글로벌 AI 기술 경쟁 심화, 생성형 AI의 급속한 확산, 그리고 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 사회적·윤리적 문제에 대한 대응 필요성 속에서 제정되었다. EU는 이미 AI Act를 통해 고위험 AI 시스템에 대한 규제 체계를 마련하였고, 미국·일본·중국 역시 각기 다른 방식으로 AI 기술의 활용과 책임 구조에 대한 정책적 기준을 정립하고 있다. 이러한 국제 환경 속에서 한국 역시 AI를 미래 핵심 전략 산업으로 육성하는 동시에, 무분별한 기술 활용으로 인한 사회적 위험을 예방하기 위해 AI 기본법을 통해 국가 차원의 기본 원칙과 관리 체계를 설정한 것이다. 특히 본 법은 개별 기술이나 알고리즘을 직접 규제하기보다는 AI를 활용하는 주체(기업·기관)의 책임과 관리 체계를 중심으로 설계되었다는 점에서 기존 ICT 관련 법령과 뚜렷한 차별성을 가진다. 이는 SaaS 기업에게 기술을 어떻게 구현했는가보다 그 기술을 어떻게 관리하고, 어떤 책임 구조 아래 운영하고 있는가 를 설명할 수 있어야 함을 의미한다. Ⅱ. 법의 목적과 기본 원칙 해설 AI 기본법은 크게 세 가지 목적을 가진다. 첫째, 인공지능 산업의 건전한 발전 촉진 둘째, 인공지능에 대한 사회적 신뢰 확보 셋째, 국민의 권익과 기본권 보호 이를 위해 법은 AI 기술 개발과 활용 과정에서 지켜야 할 기본 원칙으로 안전성, 투명성, 설명 가능성, 책임성의 개념을 제시하고 있다. 특히 “기술적으로 가능한 범위 내에서 인공지능의 판단·결과에 대해 설명할 수 있어야 한다”는 원칙은 향후 SaaS 서비스의 기획, 약관 구성, 고객 대응 방식 전반에 영향을 미칠 수 있는 중요한 기준이다. Ⅲ. 주요 용어와 적용 범위 – SaaS 관점 해석 1. 인공지능시스템 AI 기본법에서 말하는 인공지능시스템은 단일 알고리즘이 아니라, 데이터 수집·처리·학습·결과 도출을 포함한 전체 시스템 구조를 의미한다. 따라서 SaaS 기업이 제공하는 서비스 내에 [예측/추천/분류/생성 기능]중 하나라도 포함되어 있다면, 해당 서비스는 AI 시스템에 해당할 가능성이 있다. 2. 고영향 인공지능 고영향 인공지능이란 개인의 권리, 사회 질서, 안전 등에 중대한 영향을 미칠 우려가 있는 AI 시스템을 의미한다. 법은 고영향 여부를 정부가 일괄적으로 지정하기보다는, 사업자가 스스로 검토·판단하도록 하는 구조를 취하고 있다. 이는 SaaS 기업이 해당 여부를 검토하지 않았다는 것 자체가 향후 리스크로 작용할 수 있음을 의미한다. Ⅳ. SaaS 기업에 미치는 핵심 영향 5가지 영향 1. AI 기능에 대한 내부 정의 정리가 더 이상 선택이 아닌 전제가 된다 AI 기본법 환경에서 SaaS 기업이 가장 먼저 마주하게 되는 변화는 “우리 서비스에 AI가 있는가”라는 질문에 명확히 답해야 하는 상황이다. 과거에는 AI를 활용하고 있다는 포괄적인 표현이나 마케팅 관점의 설명만으로도 큰 문제가 되지 않았다. 그러나 앞으로는 이러한 접근만으로는 법·제도 대응이 어렵다.AI 기본법은 기술을 직접 개발했는지 여부보다는, 서비스 제공 과정에서 AI가 판단이나 추천, 자동화된 의사결정에 관여하는지를 기준으로 본다. 이 때문에 SaaS 기업은 서비스 전반을 기능 단위로 다시 들여다볼 수밖에 없다. 단순 자동화인지, 규칙 기반 로직인지, 학습된 모델이 개입하는지에 따라 적용 가능성이 달라지기 때문이다.특히 외부 AI API나 SaaS형 AI 서비스를 연동해 사용하는 경우에도 예외는 아니다. 내부에서 개발하지 않았다는 이유만으로 AI와 무관하다고 보기 어렵다. 결국 중요한 것은 “AI가 서비스 안에서 어떤 역할을 하고 있는지”를 기업 스스로 설명할 수 있는지 여부다.이 과정에서 개발 조직과 기획·사업 조직 사이의 인식 차이도 자연스럽게 드러나게 된다. 기술적으로는 단순 모델 활용에 불과하다고 인식하더라도, 사용자 관점에서는 AI 기반 판단으로 받아들여질 수 있기 때문이다. 이러한 간극을 정리하지 않으면 외부 대응 과정에서 설명이 흔들릴 가능성이 크다.결국 AI 기본법은 SaaS 기업에게 AI 도입 여부보다, AI를 어떻게 정의하고 관리하고 있는 기업인가를 묻는 제도라고 볼 수 있다. 영향 2. 고영향 AI 해당성 검토 프로세스 필요 많은 SaaS 기업은 자사 서비스가 고영향 AI에 해당하지 않는다고 판단하고 그 선에서 대응을 멈추는 경우가 많다. 그러나 제도적 관점에서 보면, 결론보다 중요한 것은 그 결론에 이르기까지의 검토 과정이다.AI 기본법 체계에서는 문제가 발생했을 때 “고영향 AI가 아니다”라는 주장 자체보다, 해당 판단을 어떤 기준으로, 어떤 시점에, 누가 검토했는지가 더 중요하게 작용할 가능성이 높다. 다시 말해, 검토하지 않았다는 사실이 오히려 리스크가 된다.특히 SaaS 서비스는 지속적으로 기능이 추가되고 고도화된다. 초기에는 단순 분석 기능이었던 요소가 시간이 지나면서 추천이나 자동 판단 기능으로 확장되는 경우도 적지 않다. 이러한 변화 과정에서 고영향 AI 해당성 검토를 한 번도 하지 않았다면, 사후적으로 문제가 발생했을 때 방어 논리를 만들기 어렵다.따라서 SaaS 기업 입장에서는 “해당하지 않는다”는 결론을 내리더라도, 그 판단을 내부적으로 정리해 두는 것이 필요하다. 검토 기준이 무엇이었는지, 어떤 기능을 대상으로 판단했는지, 당시 법령과 가이드라인을 어떻게 해석했는지가 남아 있어야 한다.이러한 기록은 단순 규제 대응 문서가 아니라, 향후 외부 감사나 공공사업 참여, 대기업 협업 과정에서 신뢰를 확보하는 근거 자료로 작동할 수 있다. 영향 3. 기술 중심이 아닌 운영 중심의 관리 요구 AI 기본법이 강조하는 지점은 기술의 우수성이나 모델 성능이 아니다. 오히려 AI가 포함된 서비스를 누가 책임지고 운영하는지, 문제가 발생했을 때 어떤 방식으로 대응하는지가 핵심이다.이로 인해 SaaS 기업은 기술 기업이면서 동시에 AI 서비스 운영자로서의 역할을 요구받게 된다. 단순히 “기술은 잘 만든다”는 설명만으로는 충분하지 않다. 서비스 운영 과정에서 AI 관련 의사결정이 어떻게 이루어지고, 책임은 어디에 있는지가 중요해진다.예를 들어 AI 기능에서 오류나 편향 문제가 발생했을 때, 이를 인지하고 조치하는 주체가 명확해야 한다. 고객 문의나 이의 제기에 대해 기술팀만의 문제로 넘길 수 있는 구조는 더 이상 적절하지 않다. 운영, 고객 대응, 법·정책 관점이 함께 연결된 대응 체계가 필요해진다.또한 외부 AI 솔루션을 사용하는 경우에도 관리 책임은 SaaS 기업에 귀속된다. 외부 기술을 사용했다는 사실이 책임을 면제해 주지는 않는다. 이 점에서 AI 기본법은 기술 소유 여부와 관계없이 서비스 제공자를 중심으로 책임을 설정하고 있다. 영향 4. 고객 고지 및 설명 체계 정비 필요 AI 기본법 환경에서는 이용자가 AI의 개입 여부를 인지할 수 있도록 하는 방향으로 제도가 설계되고 있다. 이에 따라 SaaS 기업의 대외 커뮤니케이션 방식에도 변화가 불가피하다.그동안 많은 SaaS 서비스는 AI를 차별화 요소로 강조하면서도, 실제 서비스 안에서 AI가 어떤 역할을 하는지에 대해서는 상세히 설명하지 않았다. 그러나 앞으로는 약관, 서비스 안내, FAQ 등 다양한 접점에서 AI 관련 설명이 요구될 가능성이 커진다.특히 자동화된 판단이나 추천 결과가 사용자에게 직접적인 영향을 미치는 경우, 해당 결과가 AI에 기반한 것인지 여부를 명확히 할 필요가 있다. 이는 단순한 규제 대응을 넘어, 사용자 오해를 줄이고 분쟁을 예방하는 수단이 된다.AI 결과에 대해 과도한 기대를 가지거나, 반대로 불신이 쌓이는 상황을 방지하기 위해서라도, SaaS 기업은 AI의 역할과 한계를 설명하는 구조를 점진적으로 마련해야 한다. 영향 5. 공공·대기업 거래 시 사실상 필수 요건화 가능성 AI 기본법의 직접적인 제재보다 SaaS 기업에 더 큰 영향을 미칠 수 있는 부분은 시장에서의 요구 변화다. 특히 공공부문과 대기업을 중심으로 AI 관리 체계에 대한 요구가 거래 조건으로 작동할 가능성이 높다.공공조달이나 정부 사업의 경우, AI 활용 서비스에 대해 관리 체계 보유 여부를 묻는 항목이 제안요청서나 평가 기준에 포함될 여지가 크다. 대기업과의 협업에서도 리스크 관리를 이유로 유사한 요구가 제시될 수 있다.이 과정에서 기술 수준이 비슷한 SaaS 기업이라 하더라도, AI 관련 내부 정리와 관리 체계를 갖춘 기업이 상대적으로 유리한 위치를 차지할 가능성이 높다. 결과적으로 AI 기본법 대응 수준은 단순한 법 준수 여부를 넘어, 사업 기회와 직결되는 요소가 된다. Ⅴ. SaaS 기업 실무 체크리스트 7 1. 서비스 내 AI 기능 목록화 AI 기본법 대응의 출발점은 자사 서비스 안에 어떤 AI 기능이 존재하는지를 정리하는 것이다. 이 작업은 단순히 “AI를 사용한다”는 선언을 넘어서, 실제 서비스 구성 요소를 기능 단위로 나열하는 데서 시작된다. 서비스 화면에 직접 노출되는 기능뿐 아니라, 백엔드에서 작동하는 추천, 분류, 자동 판단 로직까지 포함해 정리할 필요가 있다. 특히 외부 AI API나 SaaS형 AI 서비스를 연동해 사용하는 경우, 내부 개발 여부와 관계없이 목록에 포함시키는 것이 바람직하다. 이 목록은 향후 고영향 AI 해당성 검토, 고객 고지 문구 작성, 공공·대기업 대응 과정에서 기준 문서로 활용될 수 있다. 한 번에 완벽하게 만들기보다는, 현재 시점을 기준으로 정리하고 이후 기능 추가 시 갱신하는 구조가 현실적이다.2. 기능별 영향도 평가의 문서화AI 기능을 목록화했다면, 각 기능이 사용자와 서비스 운영에 어떤 영향을 미치는지 간단히라도 정리해 두는 것이 필요하다. 이 단계에서 중요한 것은 정교한 기술 분석이 아니라, 해당 기능이 어떤 결과를 만들어내는지에 대한 설명이다.예를 들어 단순 참고용 추천인지, 사용자의 선택에 직접적인 영향을 주는 판단인지, 또는 자동으로 결과를 확정하는 기능인지에 따라 영향도는 달라진다. 이러한 차이는 향후 고영향 AI 판단이나 고객 설명 범위를 설정하는 데 중요한 기준이 된다.영향도 평가는 내부 공유용 문서 형태로 정리해 두는 것만으로도 충분한 의미를 가진다. 외부 제출용 자료가 아니더라도, 내부적으로 판단 기준을 남겨두는 것 자체가 관리 체계를 갖추고 있다는 근거가 된다.3. 고영향 AI 해당성 검토 기록 유지자사 서비스가 고영향 AI에 해당하지 않는다고 판단하더라도, 그 판단을 기록으로 남겨두는 것이 중요하다. 이 기록은 단순한 결과 보고가 아니라, 검토했다는 사실과 당시의 판단 근거를 정리한 자료에 가깝다.검토 대상 기능, 적용한 기준, 판단 시점의 법령·가이드라인 해석 등을 간단히라도 정리해 두면 충분하다. 중요한 것은 완벽한 법적 해석이 아니라, 합리적인 검토 과정을 거쳤다는 점이다.이러한 기록은 시간이 지나 법령이나 해석이 바뀌었을 때도 유용하다. 당시 기준에서는 문제가 없었다는 점을 설명할 수 있기 때문이다. 결과적으로 고영향 AI 검토 기록은 사후 리스크 대응을 위한 최소한의 안전장치로 작동한다.4. AI 운영 책임자 및 내부 역할 정리AI 기본법 환경에서는 “누가 책임지는가”가 반복적으로 질문된다. 따라서 SaaS 기업 내부에서도 AI 관련 사항을 총괄하거나 조율하는 역할을 명확히 해 둘 필요가 있다.반드시 전담 조직이나 별도 직위를 신설할 필요는 없다. 기존 조직 내에서 AI 관련 이슈를 담당하는 책임자를 지정하고, 그 역할과 범위를 내부적으로 정리해 두는 것만으로도 충분한 의미를 가진다.이 책임자는 기술적 문제뿐 아니라, 고객 문의, 내부 보고, 외부 대응 과정에서 연결점 역할을 하게 된다. 책임 주체가 명확할수록, 문제 발생 시 대응 속도와 일관성이 높아진다.5. 오류·사고 발생 시 대응 프로세스 정리AI 기능은 오류나 예측 불가능한 결과를 완전히 배제하기 어렵다. 중요한 것은 오류 자체보다, 오류가 발생했을 때 어떤 방식으로 대응하는지다.이에 따라 SaaS 기업은 AI 관련 오류나 사고 발생 시의 기본적인 대응 흐름을 정리해 둘 필요가 있다. 문제 인지, 내부 공유, 조치 여부 판단, 고객 안내, 사후 개선까지 이어지는 흐름을 간단히라도 문서로 남겨두는 것이 바람직하다.이러한 프로세스는 실제로 자주 활용되지 않더라도, 외부에서 기업의 관리 체계를 평가할 때 중요한 기준으로 작용한다. 준비되어 있다는 사실 자체가 리스크를 줄이는 역할을 한다.6. 이용자 고지 및 설명 문구 점검AI 기능이 서비스에 포함되어 있다면, 이용자에게 어떤 수준까지 설명하고 있는지 점검할 필요가 있다. 약관, 서비스 소개 페이지, FAQ 등 다양한 접점에서 AI 관련 설명이 흩어져 있을 가능성이 크다.이 단계에서는 모든 내용을 새로 작성하기보다, 기존 문구 중 AI와 관련된 표현을 점검하고 정리하는 접근이 현실적이다. AI가 관여하는 기능의 범위, 결과의 성격, 한계 등에 대해 오해를 줄일 수 있는 방향으로 문구를 다듬는 것이 핵심이다.이용자 고지는 규제 대응 수단이면서 동시에 서비스 신뢰도를 관리하는 도구다. 명확한 설명은 분쟁 가능성을 낮추는 효과도 함께 가진다.'7. 정기 점검 및 개선 체계 마련AI 기본법 대응은 일회성 작업으로 끝나기 어렵다. 서비스 구조와 기능은 계속 변화하고, 법·제도 해석 역시 점진적으로 구체화될 가능성이 높다.따라서 AI 기능 목록, 영향도 평가, 고영향 AI 검토 기록 등을 정기적으로 점검하는 체계를 마련해 두는 것이 필요하다. 분기 또는 반기 단위의 내부 점검만으로도 충분한 출발점이 된다.이러한 점검은 새로운 규제 대응을 위한 부담이라기보다, 서비스 운영 리스크를 관리하는 내부 관리 활동으로 보는 것이 현실적이다. 장기적으로는 조직 내 AI 거버넌스의 기초로 작동할 수 있다. Ⅵ. 센터 관점 분석 – 현장에서 반복되는 오해 SaaS 전환지원센터가 기업 상담과 컨설팅을 진행하는 과정에서 반복적으로 마주하는 인식들이 있다. 이러한 인식은 특정 기업에 국한된 문제가 아니라, 규모와 업종을 불문하고 비교적 폭넓게 나타난다. 문제는 이러한 인식이 AI 기본법 환경과 점점 괴리를 보이고 있다는 점이다. 현장에서 자주 들리는 대표적인 반응은 다음과 같다. “AI는 서비스 기능 중 일부에 불과하다”이러한 인식은 지금까지의 기술 규제 환경에서는 크게 문제 되지 않았을 수 있다. 그러나 AI 기본법이 전제하고 있는 규제 구조를 고려하면, 더 이상 안전한 판단이라고 보기 어렵다.‘AI 회사가 아니다’라는 인식의 한계많은 기업은 AI 모델을 직접 개발하지 않거나, 핵심 사업이 AI 기술 자체가 아니라는 이유로 스스로를 AI 기업으로 인식하지 않는다. 특히 SaaS 기업의 경우, AI는 부가 기능이거나 경쟁력을 높이기 위한 요소로 활용되는 경우가 많아 이러한 인식이 더욱 강하다. 그러나 AI 기본법은 기업의 정체성을 기준으로 적용 여부를 판단하지 않는다. AI를 주요 사업으로 삼고 있는지, 기술 기업인지 여부는 법 적용의 핵심 기준이 아니다. 오히려 서비스 제공 과정에서 AI가 실제로 사용되고 있는지가 중요한 판단 요소가 된다.즉, AI를 ‘사업의 중심’으로 두고 있는 기업만이 아니라, AI를 ‘도구’로 사용하는 기업 역시 규제 논의의 대상이 된다. 이 지점에서 “우리는 AI 회사가 아니다”라는 인식은 제도 환경과 어긋나기 시작한다.규제가 본격화되면 그때 대응하겠다는 판단 역시 현장에서 자주 관찰된다. AI 기본법이 단계적으로 시행되고, 세부 가이드라인이 아직 완전히 정리되지 않았다는 점에서 이러한 판단은 일정 부분 이해할 수 있다. 그러나 문제는 대응에 필요한 준비가 단기간에 끝나지 않는다는 점이다. AI 기능 목록화, 내부 검토 기록 정리, 운영 책임 구조 설정 등은 규제가 명확해진 이후에 급하게 구축하기 어렵다. 특히 과거 시점의 판단 근거를 소급해 정리하는 데에는 구조적인 한계가 있다.결과적으로 “그때 가서 대응하겠다”는 전략은 준비가 없는 상태로 규제 환경에 진입하는 것과 다르지 않다. 이는 법적 리스크뿐 아니라, 공공·대기업 거래 과정에서의 신뢰 문제로도 이어질 수 있다.AI 기본법은 흔히 오해되는 것처럼 특정 유형의 기업만을 겨냥한 제도가 아니다. ‘AI 기업’과 ‘비(非) AI 기업’을 구분하는 법이 아니라, AI를 사용하는 모든 서비스 제공자에게 최소한의 관리와 책임을 요구하는 제도에 가깝다.이 때문에 AI를 일부 기능으로만 활용하는 SaaS 기업일수록, 오히려 제도 변화에 대한 체감이 늦어질 가능성이 있다. 그러나 실제 영향은 이러한 기업부터 점진적으로 나타날 가능성이 높다.센터의 관점에서 볼 때, 중요한 것은 지금 당장 완벽한 대응을 갖추는 것이 아니라, AI를 사용하고 있다는 사실을 전제로 내부 구조를 점검하기 시작했는지 여부다. 이 출발선에 서 있는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 차이는 시간이 지날수록 더욱 분명해질 것이다. Ⅶ. 단계별 대응 시나리오AI 기본법 환경에 대응하는 과정은 단기간에 완결되는 과제가 아니다. 특히 SaaS 기업의 경우, 서비스 구조와 조직 여건이 서로 다르기 때문에 일괄적인 대응 모델을 적용하기 어렵다. 센터에서는 현장 상담과 기업 사례를 바탕으로, 과도한 부담 없이 접근할 수 있는 단계적 대응 흐름을 하나의 시나리오로 정리할 필요가 있다고 판단했다. 아래 단계는 규제 대응을 위한 체크리스트라기보다는, AI를 사용하는 SaaS 기업이 자연스럽게 밟아갈 수 있는 순서에 가깝다. 1단계: AI 기능 식별 및 분류첫 단계는 자사 서비스 안에 어떤 AI 기능이 존재하는지를 확인하는 것이다. 이 과정은 기술 감사나 정밀 분석이 아니라, 서비스 구성 요소를 기능 단위로 다시 바라보는 작업에 가깝다.서비스 화면에 노출되는 기능뿐 아니라, 추천, 분류, 자동 처리 등 백엔드에서 작동하는 요소까지 포함해 정리할 필요가 있다. 외부 AI API나 솔루션을 활용하는 경우에도, 서비스 결과에 영향을 미친다면 검토 대상에 포함시키는 것이 합리적이다.이 단계의 목적은 “AI를 얼마나 쓰고 있는가”를 평가하는 것이 아니라, 이후 논의를 위한 공통 인식을 만드는 데 있다. 내부적으로 AI 기능의 범위를 합의하는 것만으로도 다음 단계로 넘어갈 수 있는 기반이 마련된다. 2단계: 영향성 평가 및 고영향 여부 검토AI 기능을 식별했다면, 각 기능이 서비스와 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 간단히 살펴보는 단계로 넘어간다. 이 단계에서 중요한 것은 기술의 정교함이 아니라, 해당 기능이 사용자 경험과 결과에 미치는 영향의 성격이다.예를 들어 참고용 정보 제공인지, 선택을 유도하는 추천인지, 또는 자동으로 결과를 결정하는 기능인지에 따라 영향성은 다르게 평가될 수 있다. 이러한 구분은 고영향 AI 해당성 검토의 출발점이 된다.고영향 AI에 해당하지 않는다는 판단을 내리더라도, 그 판단 과정을 간단히라도 정리해 두는 것이 바람직하다. 이 단계는 결론을 내리기 위한 과정이라기보다, 향후 설명 가능성을 확보하는 과정으로 이해하는 것이 현실적이다. 3단계: 운영·책임·문서 체계 구축영향성 검토가 이루어졌다면, 다음으로는 운영 관점에서의 정리가 필요하다. AI 기본법은 기술보다 운영과 책임 구조를 중요하게 보기 때문에, 이 단계는 대응 과정에서 핵심적인 위치를 차지한다.이 단계에서는 AI 관련 이슈를 누가 담당하고, 문제가 발생했을 때 어떤 흐름으로 대응하는지를 내부적으로 정리한다. 반드시 전담 조직이나 복잡한 체계를 갖출 필요는 없지만, 최소한 책임 주체와 기본적인 대응 절차는 명확해야 한다.또한 이전 단계에서 수행한 기능 목록, 영향성 검토, 판단 결과 등을 간단한 문서 형태로 정리해 두는 것이 좋다. 이 문서들은 외부 제출을 위한 것이 아니라, 내부 관리와 사후 대응을 위한 기록으로 이해하는 것이 적절하다. 4단계: 고객 고지 및 외부 대응 준비마지막 단계는 외부와의 접점을 정리하는 과정이다. AI 기능이 포함된 서비스라면, 이용자에게 어떤 수준까지 설명하고 있는지 점검할 필요가 있다.약관, 서비스 안내 페이지, FAQ 등 기존에 운영 중인 자료를 기준으로 AI 관련 표현을 점검하고, 오해의 소지가 있는 부분을 정리하는 것이 이 단계의 핵심이다. 모든 내용을 새로 작성하기보다는, 현재 구조를 유지하면서 필요한 부분을 보완하는 접근이 현실적이다.이 단계는 규제 대응만을 위한 준비라기보다, 고객 신뢰와 분쟁 예방을 위한 관리 활동에 가깝다. 동시에 공공조달이나 대기업 협업 과정에서 요구될 수 있는 외부 설명 자료의 기초가 된다. Ⅷ. 결론 – AI 기본법을 경쟁력으로 만드는 방법 AI 기본법은 준비되지 않은 기업에게는 새로운 부담으로 인식될 수 있다. 특히 AI를 핵심 사업으로 삼고 있지 않은 SaaS 기업의 경우, 법 적용 대상이 될 수 있다는 사실 자체가 낯설게 느껴질 가능성이 크다. 이로 인해 제도를 ‘언젠가 대응해야 할 규제’로만 받아들이는 경향도 나타난다.그러나 앞서 살펴본 바와 같이, AI 기본법은 특정 유형의 기업을 선별적으로 규제하기 위한 제도라기보다는, AI를 사용하는 서비스 전반에 최소한의 관리와 책임 구조를 요구하는 방향으로 설계되어 있다. 이 관점에서 보면, 해당 법은 새로운 의무를 부과한다기보다 기존에 명확히 정리되지 않았던 운영 요소들을 드러내는 기준에 가깝다.준비된 SaaS 기업에게 AI 기본법은 부담이 아니라 설명의 도구로 작동할 수 있다. 서비스 내 AI 기능을 정리하고, 영향성을 검토하며, 운영과 책임 구조를 내부적으로 정리해 두었다는 사실은 규제 대응을 넘어 기업의 신뢰도를 보여주는 근거가 된다. 이는 이용자, 공공부문, 대기업 파트너 등 다양한 이해관계자에게 동일하게 적용될 수 있는 신뢰의 언어다.또한 AI 기본법을 계기로 이루어지는 내부 점검 과정은 서비스 운영 품질을 한 단계 정제하는 효과를 가져온다. AI 기능의 역할과 한계를 명확히 인식하고, 오류나 분쟁 가능성을 사전에 고려하는 구조는 단기적인 규제 대응을 넘어 중장기적인 서비스 안정성으로 이어진다.결국 중요한 것은 법 자체가 아니라, 그 법을 어떻게 해석하고 활용하는가에 있다. AI 기본법을 단순한 규제로 바라볼 경우 대응은 최소화될 수밖에 없지만, 경영과 운영 품질을 점검하는 기준으로 활용할 경우 기업 내부에 남는 것은 훨씬 많아진다.센터의 관점에서 볼 때, 향후 SaaS 기업 간의 차이는 AI를 사용했는지 여부가 아니라, AI를 사용하는 방식을 얼마나 정리된 구조로 관리하고 설명할 수 있는지에서 나타날 가능성이 크다. 이 차이는 시간이 지날수록 점점 더 분명해질 것이다.AI 기본법은 그 변화의 출발점에 불과하다. 이 제도를 계기로 스스로의 서비스 구조를 점검하고 정리한 기업은, 규제 환경 변화 속에서도 상대적으로 안정적인 위치를 확보할 수 있을 것이다. 그리고 그 과정 자체가 SaaS 기업의 새로운 경쟁력이 된다.
REPORT 2025-11-20

[AI·ICT Brief 2025-38호] AI안전성, NVQLink, 중국AI칩, 미국일자리법안

​​ 제목 [AI·ICT Brief 2025-38호] AI안전성, NVQLink, 중국AI칩, 미국일자리법안 발행일자 2025. 11. 14. 발행기관 정보통신기획평가원 주요내용 ㅁ 미·EU·중 갈라지는 AI 규제, FLI 안전성 평가가 던지는 경고 ㅇ 미국 비영리단체 FLI가 글로벌 AI 선도 기업 7곳의 안전성을 평가한 결과 전체 기업이 C+ 이하 등급을 기록하여 자율 규제 접근방식의 한계 노출 ㅇ 글로벌 AI 안전 규제는 미국의 정책 전환으로 인해 다자협력이 후퇴하고 분열이 본격화되는 가운데, 주요국들이 각기 다른 거버넌스 모델을 추구ㅁ NVIDIA, NVQLink 발표, 양자-GPU 하이브리드 컴퓨팅 가속화 ㅇ NVIDIA가 NVQLink를 공개하며 기존 양자 시스템의 지연 한계를 해소하고, 모든 큐비트 기술을 지원하는 개방형 아키텍처 기반의 양자?고전 통합 표준 인프라로 제시 ㅇ 주요 QPU 제조사, 제어 시스템 기업, 미국 에너지부(DOE) 국립연구소 등이 초기 파트너로 참여하며 미국 주도의 개방형 표준 체계 구축 가속 주요국 동향 ㅁ 중국, AI 칩 '국산화' 선언… 엔비디아 퇴출 및 글로벌 공급망 분절 ㅇ 중국 정부, 1,000억 달러 규모의 국가 지원 데이터센터 프로젝트에 엔비디아·AMD 등 외국산 AI 칩 사용을 전면 금지하고 국산 칩 사용을 의무화 ㅇ 미국의 블랙웰 시리즈 수출 금지에 대한 맞대응 조치로, IC 펀드 등을 도입해 대규모 자본금과 거대한 내수 시장을 기반으로 화웨이 등 자국 생태계 육성을 가속화ㅁ 미국, AI로 인한 일자리 영향 보고 의무화 법안 발의 ㅇ 미 의회, 초당적 AI 고용 영향 투명성 확보 법안 발의로 상장기업 및 연방기관 대상 분기별 AI 관련 고용 데이터 보고 의무화, 관련 항목 부재한 데이터 공백 해소 시도 ㅇ 빅테크 AI 기반 구조조정이 가속화되며 노동시장 데이터 투명성 확보 및 재교육 정책 근거 마련이 기대되나, 기업의 준법 비용 부담과 AI 영향 기준 모호성 및 혁신 둔화 우려 공존 원문보기 [AI·ICT Brief 2025-38호] AI안전성, NVQLink, 중국AI칩, 미국일자리법안

REPORT 2025-11-18

[The AI Report 2025-15] AI 기반 기상·기후 예측 기술의 주요국 동향과 국내 대응 방향

​​ 제목 [The AI Report 2025-15] AI 기반 기상·기후 예측 기술의 주요국 동향과 국내 대응 방향 발행일자 2025. 11.17. 발행기관 한국지능정보사회진흥원 연구배경 및 목적 ○ 이상기후 현상이 빈번하게 발생하며 인명·산업 피해와 더불어 국가 경제 및 산업 전반의 거대 리스크 가속화 ○ 기존 수치 예보 모델(NWP)의 기술적 한계로 인해 AI 기반 기상·기후 예측 기술이 새로운 기술 패러다임으로 부상 ○ 주요국은 기상·기후 데이터 및 인프라를 중심으로 기술 개발과 관련 정책을 강화하며 주도권 확보 경쟁을 본격화 ○ 주요국을 중심으로 기술 개발 동향과 추진 전략을 종합적으로 분석하여 국내의 정책적 대응 방향을 제시 주요내용 ○ 주요국은 기술 개발의 핵심 주체, 데이터 접근성, 공공과 민간의 역할 등에 따라 고유한 추진 체계를 형성 ① 미국: 연방 연구기관과 민간 빅테크 기업이 협력·경쟁하는 개방형 생태계를 구축하여 기술 주도권 확보 ② 중국: 중앙 집권형 기술 개발 체계를 제도화하여 기술 주권 확보 및 효율 극대화 ③ 유럽연합(EU): 공공 협력 기반의 기술 응용 체계 구축하여 자국 특화 기술 개발 및 AI 기반 리스크 솔루션 시장 주도 ○ 국내는 기상청 중심의 기술 개발을 통해 국가 차원의 예보·예측 기술 혁신을 목표로 국가 주도의 과제 추진 정책적 제언 ○ 주요국 전략을 기반으로 국내 환경에 필요한 벤치마킹 요소를 도출하여 국내 기술 개발 촉진과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 정책 방향 제언 - (개방형 생태계 조성) 공공 데이터의 단계적 개방과 민간의 경쟁적 참여를 통해 기술 혁신을 촉진하고, 공공과 민간이 연계·협력적으로 작동하는 개방형 R&D 구조 전환 - (제도적 기반 확립) 법적·제도적 기반을 구축하고, 기술 주권을 확보할 수 있도록 공공의 안정성과 민간의 혁신이 상호 보완되는 구조를 마련 - (기술 기반 신산업 창출) 기술 자산을 산업과 연계하여 실질적인 산업·서비스 분야로 확장되는 데이터 기반 신산업 생태계 조성으로, 민간 참여 활성화 및 글로벌 경쟁력 확보 관련 문의 인공지능정책실 미래전략팀 배고은 선임(euni@nia.or.kr) 원문보기 [The AI Report 2025-15] AI 기반 기상·기후 예측 기술의 주요국 동향과 국내 대응 방향

REPORT 2025-11-12

AI와 법의 동행: 국제적 시각과 미래 과제

​​ 제목 AI와 법의 동행: 국제적 시각과 미래 과제 발행일자 2025. 10. 31. 발행기관 한국지능정보사회진흥원 주요내용 ◇ 주요 내용 - AI민사책임과 정책 과제 - AI법·정책의 향후 방향성◇ 관련문의 -AI법제도센터 김수진 선임(053-230-1258) 원문보기 AI와 법의 동행: 국제적 시각과 미래 과제

REPORT 2025-11-04

클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 일부개정(현행본, [시행 2025.10.01] 타법개정 반영)

​​ 제목 클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 일부개정(현행본, [시행 2025.10.01] 타법개정 반영) 발행일자 2025. 10. 01. 발행기관 법제처(국가법령정보센터) 주요내용 o 주요 개정 사항 ?1. 타법개정(2025. 10. 01 시행): 제23조 제3항?제24조 제2항?제26조 제4항의 기관 명칭을 "방송통신위원회" → "방송미디어통신위원회"로 정비하였음. 제도 실무 문구만 변경된 것으로, 법 체계?의무의 실질은 동일함. 2. 일부개정(2025. 01. 31 공포?시행): 제14조 제3항 제3호 문언을 '교육기관' → '정당한 사유 없이 교육기관'으로 수정하여 지정취소 사유의 예외 요건을? 명확화하였음. 부칙에 시행일(공포일) 및 적용례(시행 전 위반행위에도 시행 후 행정처분 시 적용)가 규정되어 있음. 원문보기 클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 일부개정(현행본, [시행 2025.10.01] 타법개정 반영)

BRIEF 2023-12-12

[Digital Insight 2023-4] 주요 기관이 전망한 2024년 유망 기술

​​ 제목 [Digital Insight 2023-4] 주요 기관이 전망한 2024년 유망 기술 발행일자 2023. 12. 11. 발행기관 한국지능정보사회진흥원 주요내용 o 목차 ?1. ?주요 기관별 미래 기술 변화 전망 2. 공통 기술 트렌드 및 시사점 ◇ 관련문의 - AI·미래전략센터 백인수 수석(insu@nia.or.kr) 원문보기 [Digital Insight 2023-4] 주요 기관이 전망한 2024년 유망 기술

REPORT 2023-11-23

[2023-10] CNCF 프로젝트로 살펴보는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술 동향

​​ 제목 [2023-10] CNCF 프로젝트로 살펴보는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술 동향 발행일자 2023. 10. 31. 발행기관 디지털서비스 이용지원시스템 주요내용 ◇ 목차 - CNCF 프로젝트로 살펴보는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술 동향 - 유럽 산업 데이터, 엣지와 클라우드 얼라이언스의 산업 기술 로드맵 - 드림포스 2023을 통해 본 데이터 클라우드와 AI 시장 변화 - 한국 넘어 아시아로... 업무 협업 도구 ‘네이버웍스’ ◇ 관련문의 -디지털서비스 이용지원시스템: 1522-0089 / help@digitalmarket.kr 원문보기 [2023-10] CNCF 프로젝트로 살펴보는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술 동향

BRIEF 2023-09-22

[IT & Future Strategy (23-7)] 공공분야 초거대 AI 민간플랫폼 활용방향

​​ 제목 [IT & Future Strategy (23-7)] 공공분야 초거대 AI 민간플랫폼 활용방향 발행일자 2023. 09. 07. 발행기관 한국지능정보사회진흥원 주요내용 o 목차 Chapter1 Ⅰ. 공공분야 초거대 AI 도입 이슈 / 01 Ⅱ. 정부 초거대 AI LLM/sLLM 관련 이슈 / 05 Ⅲ. 정부 전용 초거대 AI 구축 전략 / 15 Ⅳ. 정책적 시사점 / 29 Chapter2 Ⅰ. 초거대 AI 구축을 위한 LLM 및 sLLM 동향 / 31 Ⅱ. 초거대 AI LLM 및 sLLM 기술 동향 / 46 Ⅲ. 초거대 AI LLM 및 sLLM 관련 라이선스 / 50 ?o 주요 내용 - 최근 ChatGPT 열풍으로 대규모 언어모델 기반의 초거대 AI 관심이 급증하고 있으나, 공공부문 초거대 AI 구축 방법에 대한 다양한 이슈가 존재 - 이에 따라, 정부·민간의 협업을 바탕으로 한 국가 플랫폼 기반의 초거대 AI의 도입 방향을 연구하여 제시하였습니다. ?o 작성 및 문의 - 윤창희 수석(053-230-1292, yunch@nia.or.kr)? 원문보기 [IT & Future Strategy (23-7)] 공공분야 초거대 AI 민간플랫폼 활용방향

BRIEF 2022-11-07

[THE AI REPORT 2022-9] 영국의 친혁신 AI 규제 추진 동향 : AI 규제 원칙 및 규제 역량 강화방안 보고서를 중심으로

​​ 제목 [THE AI REPORT 2022-9] 영국의 친혁신 AI 규제 추진 동향 : AI 규제 원칙 및 규제 역량 강화방안 보고서를 중심으로 발행일자 2022. 08. 31. 발행기관 한국지능정보사회진흥원 주요내용 o 목차 ?1. 브렉시트가 가져온 규제 개혁 기회 2. 가벼운(Light-touch), 친혁신(Pro-innovation) AI 규제 3. AI 규제 원칙 확립에 관한 보고서 4. AI 규제 역량 강화 방안 보고서 5. 영국 AI 규제 개혁의 시사점 ◇ 관련문의 - 오연주 책임연구원(oyeonj@nia.or.kr), 권태균 선임연구원(gyun4015@nia.or.kr) 원문보기 [THE AI REPORT 2022-9] 영국의 친혁신 AI 규제 추진 동향 : AI 규제 원칙 및 규제 역량 강화방안 보고서를 중심으로

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