하이브리드 클라우드 강화: 성능 격차 해소를 위한 검증된 단계

하이브리드 클라우드는 기존 인프라의 신뢰성을 보장하면서 현대화를 추구하는 기업들의 핵심 전략입니다. 온프레미스 시스템과 클라우드 환경을 결합함으로써 조직은 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하고, 민첩성을 높이며, 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 중요한 데이터에 대한 원활한 액세스를 가능하게 하고, 사일로를 제거하며, 전반적인 운영 효율성을 개선합니다. 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 솔루션은 현재 니즈를 충족할 뿐만 아니라 미래 요구사항을 지원할 유연성도 제공해야 합니다. 절반 이상의 조직이 클라우드 역량을 가용 리소스와 조율하여 통합을 효과적으로 관리하고 새로운 기술을 활용하는 것을 우선시합니다.

생성형 AI(GenAI)와 자동화는 데이터가 클라우드에 도달한 후 적용할 도구로 여겨지곤 하지만, 오늘날의 환경에서는 조직의 광범위한 하이브리드 클라우드 전략에 필수적이어야 합니다. 메인프레임 데이터를 활용하든, 클라우드로 마이그레이션하든, 클라우드 기반 애플리케이션을 최적화하든, AI와 자동화는 더 이상 선택이 아닙니다. 필수입니다. 이러한 도구는 이제 도입 장벽이 되는 격차를 메워주며, 통합 및 보안 같은 과제를 극복하도록 돕습니다. 마이그레이션을 간소화하고 민첩성을 높이며 비용 효율성을 향상시키고 혁신을 주도함으로써 클라우드 투자가 완전히 실현되도록 보장합니다.

하이브리드 접근 방식으로 IT 전략을 현대화하려는 조직에는 원활한 데이터 통합, 스마트 챗봇 기능, 코드 분석, 애플리케이션 미래 보장을 위한 GenAI와 자동화 활용이 필요합니다. 이러한 영역에 투자함으로써 IT 임원들은 일반적인 하이브리드 IT 과제를 해결하고 미래에 잘 대비할 수 있습니다.

참고: 하이브리드 클라우드의 힘이 실제로 의미하는 것

AI와 자동화를 통한 원활한 데이터 통합

IT 리더들의 주요 과제는 메인프레임 데이터에 액세스하고 클라우드 소스와 통합하는 어려움입니다. 이러한 장벽은 조직이 데이터를 신속하게 활용하기 어렵게 만들어 진전을 늦추고 새로운 기회를 활용하는 능력을 저해해 왔습니다. 하이브리드 IT 환경을 최적화하기 위해 조직은 AI 기반 자동화 도구를 활용하여 온프레미스와 클라우드 시스템 간의 데이터 이동을 원활하게 관리해야 합니다. 이러한 도구는 데이터 통합을 자동화하여 수동 개입을 없애고, 중요한 워크로드는 핵심 시스템에 유지하면서 데이터를 클라우드 환경으로 라우팅하여 확장 가능한 스토리지, 고급 분석, AI 기반 인사이트를 활용할 수 있게 합니다.

실제 작동 방식은 다음과 같습니다: AI 기반 데이터 오케스트레이션 도구가 데이터를 분석하고 사람의 개입 없이 적절한 환경(온프레미스 또는 클라우드)으로 라우팅합니다. 예를 들어, 민감하거나 고속 데이터는 온프레미스에 유지되고, 다른 데이터는 비용 효율적인 스토리지와 향상된 처리 역량을 위해 클라우드로 전송됩니다. AI는 데이터 흐름을 지속적으로 모니터링하여 데이터가 플랫폼 전반에서 최신 상태이고 액세스 가능하도록 유지함으로써 더 빠른 인사이트와 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 도구는 데이터 정리, 변환, 보강도 자동화하여 분석이나 머신러닝 모델을 위한 데이터 준비를 단순화합니다.

온프레미스와 클라우드 시스템 간의 데이터 이동을 자동화함으로써 조직은 수동 개입 없이 중요한 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 고속 처리를 핵심 시스템에 유지하든, 확장 가능한 스토리지와 분석을 위해 데이터를 클라우드로 라우팅하든, Rocket의 솔루션은 데이터 흐름을 최적화하고 데이터 품질을 개선하며 최소한의 중단으로 지속적인 혁신을 지원합니다.

참고: 하이브리드 클라우드 도입의 다음 시대 탐색

하이브리드 환경을 통한 스마트 챗봇 기능 구현

AI 기반 스마트 챗봇은 하이브리드 IT 환경이 기업 니즈를 충족하는 데 부족함이 없도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 많은 챗봇이 문서 전체를 처리할 수 있는 역량을 갖추고 있지만, 조직은 신뢰, 보안, 적절한 액세스 제어에 대한 우려로 민감한 데이터에 배포하는 것을 주저하는 경우가 많습니다. 기본 키워드 검색이나 제목, 태그 같은 구조화된 데이터에만 의존하면 핵심 인사이트를 놓쳐 기회를 상실하고 사용자를 좌절시킬 수 있습니다.

하이브리드 IT 설정에서 엔터프라이즈 시스템과 깊게 통합되지 않은 챗봇은 사용자 쿼리를 올바른 API(Application Programming Interface) 호출로 정확하게 변환할 수 없습니다. API는 애플리케이션이 다른 시스템에서 데이터에 액세스하고 검색할 수 있게 하는 프로토콜 세트입니다. 계약, 임상 기록, 정책 같은 중요한 소스에서 정보를 가져올 수 없으면 불완전하거나 부정확한 답변으로 이어집니다. 하이브리드 솔루션이 완전히 효과적이려면 챗봇이 온프레미스와 클라우드 환경 전반에서 다양한 데이터 유형에 원활하게 액세스하고 처리할 수 있어야 합니다.

강력한 하이브리드 IT 시스템을 유지하기 위해 기업은 비정형 데이터를 탐색하고, 기존 인프라와 원활하게 통합하며, 보안 및 규정 준수 표준을 준수하는 챗봇을 우선시해야 합니다. 온디맨드 벡터화, 다중 LLM, 사용자 친화적 인터페이스 같은 기술을 활용함으로써 기업은 AI 기반 챗봇이 정확하고 실행 가능한 인사이트를 제공하면서 생산성을 높이고 비용을 절감하며 거버넌스를 유지할 수 있도록 할 수 있습니다. 이 접근 방식은 하이브리드 IT 시스템의 격차를 피하고 AI의 잠재력을 완전히 실현하는 열쇠입니다.

에이전트형 AI와 인플레이스 인텔리전스의 부상

하이브리드 IT의 새로운 장이 열리고 있습니다. 에이전트형 AI와 인플레이스 데이터 인텔리전스로의 전환이 그 특징입니다. MCP(Modernization Cloud Platforms)를 통해 애플리케이션과 데이터가 AI와 직접 상호운용하기가 훨씬 쉬워졌습니다. 이 발전은 기업 현대화에서 가장 지속적인 장벽 중 하나인, 비용이 많이 들고 복잡한 데이터 변환 작업의 필요성을 제거합니다. 데이터를 AI 모델에 맞게 재구성하는 대신, AI가 이제 데이터가 있는 곳에서 데이터를 만날 수 있습니다. 이 아키텍처 변화는 기존 포맷, 모델, 운영 프레임워크를 사용하여 이기종 시스템 전반에서 작동할 수 있는 새로운 종류의 지능형 에이전트의 길을 엽니다.

이 발전은 여전히 메인프레임과 핵심 시스템 데이터에 의존하는 기업에 강력한 함의를 가집니다. 수십 년간 이 데이터는 복잡한 추출이나 복제 워크플로 없이는 실시간으로 액세스하기 어려웠습니다. 이제 조직은 데이터를 제자리에 둔 채 직접 AI를 활용하여, 민감하거나 규제 대상 정보를 레코드 시스템에서 이동하지 않고도 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그 결과 거버넌스, 보안, 통제를 희생하지 않으면서 데이터 유용성을 높이는 현대화 전략이 가능해집니다.

에이전트형 AI는 비즈니스 분석가가 파편화된 환경 전반에서 작업하기도 쉽게 만듭니다. 기술 팀에 의존해 서로 다른 시스템에서 데이터를 가져오는 대신, 분석가는 이제 지능형 인터페이스를 통해 메인프레임, 애플리케이션 텔레메트리, 성능 로그, 운영 메트릭의 정보에 액세스하고 작업할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 인터페이스는 시스템 수준의 복잡성을 추상화하여, 각 데이터 소스에 대한 깊은 전문 지식 없이도 현대화 목표를 지원하는 고품질 인사이트를 생성할 수 있게 합니다.

AI가 여러 시스템의 데이터를 처리함에 따라, 에이전트형 플랫폼은 소스부터 출력까지 전체 계보 가시성을 유지할 수 있습니다. 이 엔드투엔드 투명성은 어떤 데이터가 사용되었는지뿐만 아니라, 데이터가 애플리케이션 전반에서 어떻게 흐르고 어떤 변환이 일어났으며 어떤 결정에 영향을 주었는지 이해하도록 보장합니다. 엄격하게 규제된 환경에서 이러한 수준의 추적성은 감사와 규정 준수에 필수적이며, 지속적인 최적화의 기반도 마련합니다.

아마도 가장 중요한 것은 에이전트형 인터페이스가 AI 도입의 진입 장벽을 낮춘다는 점입니다. 맞춤형 파이프라인을 구축하거나 복잡한 데이터 인프라를 배포하는 대신, 팀은 친숙한 애플리케이션과 시스템과 상호작용하면서 지능형 에이전트가 백그라운드에서 무거운 작업을 수행하게 할 수 있습니다. 이는 하이브리드 데이터 환경에서 가치를 추출하는 데 일반적으로 필요한 시간, 비용, 기술을 줄여, 하이브리드 IT를 구조적 필수 사항에서 전략적 이점으로 전환합니다.

AI 기반 코드 분석

모든 현대화 프로젝트는 다릅니다. 핵심 시스템 인프라 업데이트에는 리플랫폼, 리호스트, 리프트앤시프트 등 많은 옵션이 있으며, 조직은 개별 애플리케이션마다 다른 경로를 택할 수 있습니다. 마이그레이션과 현대화는 위험도 수반합니다. 모든 종속성을 예측하고 전환 중 가동 시간을 보장하기는 어렵습니다. 게다가 팀이 교체됨에 따라 시간이 지날수록 현대화의 위험도는 높아집니다. 오늘날 높은 실패율을 보이는 애플리케이션 교체나 재작성은 앞으로 더욱 매력적이지 않게 될 것입니다.

메인프레임 시스템을 활용하는 산업은 독특한 현대화 과제에 직면합니다. 현재 코드베이스와 효과적인 클라우드 성능을 위해 필요한 상태 사이의 거리가 조직이 내부적으로 감당하기에는 너무 클 수 있습니다. 다행히 이 현대화 과정의 이 부분을 간소화하는 AI 기술이 이제 존재합니다.

최근 Forrester 설문조사에 따르면, 응답자의 3분의 2가 AI가 IT 현대화 효율성을 높였다고 답했습니다. 59%는 직원과 고객 역량이 향상되었다고 답했습니다. 이는 속도, 비용, 성능의 균형을 맞추며 IT 조직에 큰 변화를 주려는 리더들에게 마이그레이션과 현대화 전선에서 좋은 소식입니다.

오늘날 팀은 '레거시' 코드를 자동으로 분석하고 리팩토링하는 AI 기반 코드 분석 도구를 사용할 수 있습니다. 점점 희소해지는 온프레미스 엔지니어링 기술을 채용하는 대신, 기업은 이러한 솔루션을 사용하여 위험을 증가시키지 않고 현대화 여정을 가속화할 수 있습니다. 리팩토링 외에도 AI는 마이그레이션된 산출물을 검증하고, 원본 시스템과 변환된 시스템 간의 동작과 결과를 비교하여 기능적 동등성을 보장하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 이는 복잡한 엔터프라이즈 시스템을 다룰 때 중요한 전환 프로세스의 효율성과 신뢰성을 크게 개선합니다.

최고의 솔루션은 메인프레임을 클라우드 서비스와 통합하는 유연한 코드를 작성하고, 시스템 간 데이터를 자동으로 동기화하는 툴링을 가능하게 함으로써 더 나아갑니다. 이 동기화 기능은 환경 간 일관성을 보장하고 데이터 정렬에 수반되는 수동 오버헤드를 줄여 마이그레이션 프로세스를 단순화합니다.

그 결과 개발자는 마이그레이션 실행보다 혁신에 더 집중할 수 있게 되어 IT 조직에 더 많은 여력을 만들고, 현대화된 환경이 비즈니스 니즈에 부합하면서도 성능이 뛰어나도록 보장합니다.

하이브리드 IT 환경에서 AI 통합으로 미래 보장

IT 현대화는 지속적인 과정입니다. 특정 워크로드를 클라우드로 이동하는 것은 가치와 하이브리드 IT 성능을 극대화하는 첫 단계일 뿐입니다. 기술은 놀라운 속도로 변화하고 있으므로 기업은 온프레미스 인프라를 미래 보장하는 것이 중요합니다. 하이브리드 IT 설정에서 온프레미스 애플리케이션과 워크로드는 클라우드의 대응 부분과 함께 확장하고 적응할 수 있어야 합니다. 클라우드 혁신이 가속화되고 경쟁이 치열해짐에 따라 이는 점점 더 어려워질 것입니다.

AI를 일회성 현대화를 지원하는 데 사용하는 것 외에도, AI는 메인프레임과 온프레미스 기술을 하이브리드 운영을 위해 지속적으로 업데이트된 상태로 유지하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 핵심 시스템에서 실행되는 애플리케이션에 의존하는 기업은 코드를 지속적으로 자동으로 식별하고 업데이트하는 방법이 필요합니다. 앞으로 리더들의 모델은 다시 10~20년을 기다렸다가 대대적인 변화를 만드는 것이 아닙니다. 더 나은 전략은 온프레미스 환경을 클라우드 및 클라우드 네이티브 서비스와 동기화된 상태로 유지하는 것입니다. AI 기반 미래 보장 도구는 엔터프라이즈 위험과 전문 기술 의존도를 줄여줍니다.

하이브리드 클라우드 수용은 더 이상 온프레미스와 클라우드 환경의 균형을 맞추는 것만이 아닙니다. 장기적인 비즈니스 성공을 이끄는 효율성, 확장성, 보안의 기반을 만드는 것입니다. GenAI, 자동화, 이제는 에이전트형 AI 역량을 하이브리드 IT 전략에 통합함으로써 조직은 주요 도입 장벽을 제거하고 데이터의 잠재력을 최대한 발휘하며 인프라를 미래 보장할 수 있습니다. 이는 IT 운영을 최적화할 뿐만 아니라 더 광범위한 비즈니스 혁신을 주도하여, 빠르게 변화하는 디지털 세계에서 기업이 경쟁력과 민첩성을 유지할 수 있게 합니다.