스플렁크, ‘스플렁크 고 2026 서울’ 개최… 에이전틱 AI 옵저버빌리티 전략 공개

- 시스코 데이터 패브릭 결합…AI 스택 전반 가시성·보안·제어 통합

 

스플렁크가 ‘스플렁크 고 2026 서울’을 개최하고 AI 스택 전반의 가시성과 보안·제어를 통합하는 운영 전략을 공개했다. 머신 데이터와 AI를 결합해 보안 운영과 옵저버빌리티를 동시에 강화하는 디지털 회복탄력성 확보 방안을 제시했다.  행사는 AI 확산으로 폭증하는 데이터와 복잡성을 통제하는 운영 구조에 초점을 맞췄다. 분석을 넘어 AI가 실제 대응까지 수행하는 ‘에이전틱 속도’ 개념을 중심으로, 운영 자동화와 의사결정 구조 전환 방향을 구체화했다.

 

AI 스택 전반 보호·최적화 구조

기조연설에서 코리 민튼 스플렁크 글로벌 CTO는 시스코와의 기술 결합을 통해 인프라, 데이터, 애플리케이션, 의사결정까지 이어지는 AI 스택 전체를 보호하고 최적화하는 구조를 제시했다. 데이터 증가가 운영 복잡성으로 직결되는 환경에서, 데이터 처리 방식 자체가 회복탄력성을 좌우하는 핵심 변수로 작용한다고 설명했다. 에이전틱 기술 기반 가시성과 보안 제어가 운영 속도와 정확도를 동시에 끌어올리는 구조로 작동한다.

 

데이터 패브릭–플랫폼 결합 구조

시스코 데이터 패브릭은 네트워크, 클라우드, 애플리케이션 전반에 분산된 텔레메트리를 수집·이동·관리 가능한 데이터로 전환한다. 스플렁크 플랫폼은 이를 분석과 운영으로 연결하는 엔진 역할을 수행하며, 수집·필터링·보강·라우팅까지 데이터 전 주기를 통합 관리한다. 연합 검색과 스마트 데이터 티어링을 통해 저장 효율과 성능을 동시에 확보하며, AI 툴킷으로 내부 데이터에 직접 AI를 적용하는 구조를 구현했다. 머신 데이터 레이크는 사전 인덱싱 없이 데이터를 적재하는 구조로 설계됐으며, 대규모 예측 분석과 AI 에이전트·코파일럿 기반 활용을 지원한다. 데이터 이동 없이 AI 활용이 가능한 환경을 구축해 운영 부담을 낮춘 점이 특징이다.

 

에이전틱 SOC·옵저버빌리티 전환

보안 영역에서는 ‘에이전틱 SOC’ 모델이 제시됐다. 데이터, 보안 도구, AI를 통합해 자동화 중심 대응 체계를 구축하고, 반복 업무를 줄여 분석가가 핵심 위협 대응에 집중하는 구조다. 스플렁크 엔터프라이즈 시큐리티는 SIEM, SOAR, UEBA, 위협 인텔리전스를 하나의 환경으로 통합해 전체 가시성을 확보한다. 옵저버빌리티 영역에서는 AI 에이전트 모니터링을 통해 AI 애플리케이션 전반의 성능, 품질, 보안, 비용을 통합 관리한다. 이상 탐지와 원인 분석을 동시에 수행하며, LLM 기반 서비스의 사용자 경험까지 측정할 수 있도록 설계됐다. 해당 구조를 적용한 조직은 애플리케이션 문제를 약 2.8배 빠르게 탐지하는 성과를 확보하고 있다.

 

국내 적용 사례로 확인된 운영 모델

고객 사례 세션에서는 NH농협은행과 LG전자가 참여해 AI 기반 운영 혁신 사례를 공개했다. NH농협은행은 보안 모니터링 자동화와 방화벽 운영 고도화를 통해 운영 효율을 개선했고, LG전자는 피지컬 AI 솔루션 EVA와 스플렁크를 결합해 대규모 AI 서비스 운영 안정성을 확보했다. LG전자는 산업 현장 데이터를 실시간 인사이트로 전환하고 이를 운영 의사결정에 연결하는 구조를 구축했으며, 데이터 기반 판단을 현장 수준까지 확장하는 방식으로 운영 효율을 끌어올렸다.

 

스플렁크 코리 민튼 CTO는 “AI와 머신 데이터가 결합되는 현재 환경은 복잡성을 관리하는 방식을 재정의하는 전환점”이라며 “데이터를 이해와 실행으로 연결하는 구조를 통해 기업이 운영 회복탄력성과 의사결정 속도를 동시에 확보할 수 있다”고 밝혔다.

 

스플렁크 코리아 최원식 지사장은 “한국 기업들은 데이터 증가와 보안 요구 사이에서 균형을 맞춰야 하는 상황에 놓여 있다”며 “에이전틱 보안과 옵저버빌리티를 기반으로 운영 구조를 재정비할 필요가 있다”고 설명했다.

 

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