- 분당 1만5000달러 손실·주가 평균 3.4% 하락…AI 기반 사고 분석·자동화 투자 확대

 

 

 

시스코 산하 스플렁크가 발표한 ‘다운타임의 숨겨진 비용(The Hidden Costs of Downtime)’ 보고서에 따르면 글로벌 2000대 기업의 서비스 중단 비용은 연간 6000억달러에 달했다. 2년 전보다 50% 증가한 규모로, 다운타임은 매출 손실과 고객 이탈, 규제 비용 증가를 동반하는 것으로 분석됐다.

 

분당 1만5000달러 손실…주가 평균 3.4% 하락

스플렁크가 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)와 공동 조사한 결과에 따르면 다운타임은 기업당 연평균 9500만달러의 매출 손실을 발생시키는 것으로 집계됐다. 서비스 중단 비용은 분당 평균 1만5000달러 수준으로 나타났으며, 다운타임 사고 이후 기업 주가는 평균 3.4% 하락했다.

 

기술 임원의 71%는 데이터 유출 사실이 외부에 공개되는 상황을 가장 심각한 다운타임 영향으로 인식했다. 기술 리더의 81%는 서비스 중단 이후 고객 이탈을 경험했으며, 47%는 고객이 장애를 가장 먼저 인지하는 경우가 자주 발생한다고 답했다.

 

랜섬웨어 비용도 증가하고 있다. 평균 랜섬웨어 지불액은 2024년 대비 약 3배 늘어난 4000만달러로 집계됐다. 규제 위반에 따른 과징금은 조직당 평균 5100만달러에 달했으며, 기술 임원의 57%는 이러한 제재가 조직 운영에 심각한 영향을 미친다고 응답했다.

 

보안 사고와 서비스 장애 경계 모호해져

보안 리더의 36%는 보안 사고가 단순 IT 장애로 분류되는 상황이 자주 발생한다고 답했다. 다운타임의 근본 원인을 지속적으로 파악하고 있다고 밝힌 기술 임원 비율은 38%에 그쳤다.

 

서비스형 소프트웨어(SaaS)와 외부 애플리케이션 문제로 발생한 보안 관련 다운타임도 늘어나고 있다. 보안 리더의 56%는 이러한 문제를 자주 경험한다고 답했으며 발생 빈도는 2024년 대비 약 3배 증가한 것으로 조사됐다.

 

보고서는 예기치 않은 서비스 중단을 줄이기 위해 기본적인 보안 관리 체계를 유지하고 패치 적용이 어려운 레거시 인프라를 교체할 필요가 있다고 지적했다.

 

AI 활용한 사고 분석·원인 파악 확대

기업들은 사고 분류와 근본 원인 분석 업무에 AI를 적용하고 있다. 다운타임 예방과 대응을 위한 AI 도구 연간 투자 규모는 중간값 기준 2450만달러로 집계됐다.

 

AI 기반 사고 분석 체계를 운영하는 조직은 데이터 유출 공개와 고객 이탈 발생 비율이 상대적으로 낮게 나타났다. AI 워크플로우와 사고 분류 체계를 활용하는 조직의 74%는 지난해 데이터 유출 사실을 외부에 공개하지 않았다. 고객 이탈이 발생하지 않았다고 밝힌 비율도 42%로 일반 조직의 15%를 웃돌았다.

 

다만 기술 리더 전원은 AI 관련 다운타임을 경험한 적이 있다고 답했다. 응답자의 68%는 AI 에이전트의 예측 불가능한 동작을 우려했으며, 보고서는 인간의 감독과 거버넌스를 결합한 운영 체계가 필요하다고 지적했다.

 

옵저버빌리티·자동화 투자 우선순위 부상

다운타임 비용이 낮은 조직의 98%는 엔드투엔드 가시성이 사고 감소에 중요하다고 평가했다. IT 운영 및 엔지니어링 리더의 약 75%는 인프라 안정성 향상을 위한 최우선 투자 분야로 옵저버빌리티(Observability)를 꼽았다.

 

인적 오류를 줄이기 위한 자동화 도입도 주요 투자 항목으로 나타났다. IT 운영 및 엔지니어링 리더의 66%는 자동화를 우선 과제로 선정했으며, 기술 리더의 85%는 AI 기반 보안 자동화에 투자하고 있었다. AI 기반 옵저버빌리티 기술 투자 비율도 65%에 달했다.

 

스플렁크 카밀 하티(Kamal Hathi) 수석부사장은 “다운타임 자체를 완전히 없앨 수는 없지만 장시간 서비스 중단은 줄일 수 있다”며 “기술과 비즈니스 목표를 연결하고 운영 상황을 빠르게 파악할 수 있는 조직이 서비스 중단에 더 효과적으로 대응하고 있다”고 밝혔다.

 

#스플렁크 #시스코 #다운타임 #옵저버빌리티 #사이버보안 #AI #랜섬웨어 #디지털회복력 #IT운영 #가시성 #서비스장애 #OxfordEconomics #Splunk #Cisco