[인터뷰] 보이지 않던 데이터의 재발견… 자체 AI 얹어 ‘100% 활용법’ 찾은 이마트 작성일 03-19 29 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">최은봉 이마트 아키텍처&인프라팀장, 김현준 스플렁크 코리아 전무</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9MAAunOcmm"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="73c3d1933c4ce114b4cfaf21249be9d4aad0bdd33aeb57a6f0079592115bc7e0" dmcf-pid="2Rcc7LIkDr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최은봉(왼쪽) 이마트 아키텍처&인프라 팀장과 김현준 스플렁크 코리아 전무. 스플렁크 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/dt/20260319170205002sytf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="KgxxWVoMEs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/19/dt/20260319170205002sytf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최은봉(왼쪽) 이마트 아키텍처&인프라 팀장과 김현준 스플렁크 코리아 전무. 스플렁크 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="0491c53592f6d897d7d4a899d5b5fb1763d129dd13431fce6e5e18df8fc5a6a4" dmcf-pid="VekkzoCErw" dmcf-ptype="general"><br> 데이터가 곧 돈이라는 빅데이터 시대, 수많은 기업들이 막대한 예산을 들여 데이터를 긁어모은다. 하지만 정작 쏟아지는 ‘데이터 홍수’ 속에서 길을 잃어 비싼 솔루션을 도입해 놓고도 기능의 10%조차 제대로 쓰지 못하는 데이터 방치 상태에 빠지기도 한다.</p> <p contents-hash="2ed5b8317520af230717a9e65c402ba7e63c3480ab6f2f4034a0b4976158b0ab" dmcf-pid="fdEEqghDID" dmcf-ptype="general">이마트는 기존에 보기 어려웠던 숨은 데이터를 찾아내고, 이를 100% 활용하기 위해 직접 자체 인공지능(AI) 까지 구축해 내며 정보기술(IT) 업계에 해법을 제시했다. ‘보이지 않으면 관리할 수 없다’는 뼈저린 교훈에서 출발한 이마트의 진짜 인공지능 전환(AX) 성공기를 들어 봤다.</p> <p contents-hash="22f5a43c6400496dfa55103fc3058b794ac4736a3ec9eacb33839d7302d73b16" dmcf-pid="4JDDBalwDE" dmcf-ptype="general">◇ “엔진 속이 안 보인다”…SAP 사각지대 밝힌 CCTV</p> <p contents-hash="5cb4f07f2e37e85ea34d8f06253140f8fccfeae02e16489bcadb0d180fdf7b3b" dmcf-pid="8u66vKiPrk" dmcf-ptype="general">이마트의 IT 인프라는 방대한 하이브리드 멀티 클라우드 환경으로 구성되어 있다. 시스템이 커지면서 클라우드별 콘솔과 솔루션별 대시보드가 파편화되는 현상이 발생했다. 특히 기업의 핵심 업무를 담당하는 ‘SAP 시스템’의 성능 관리가 맹점이었다.</p> <p contents-hash="66c722428bbcc3dfbc28f61eae6a872116c5a6f6bb1cda6661e2c59d8ed41500" dmcf-pid="67PPT9nQDc" dmcf-ptype="general">최은봉 이마트 아키텍처&인프라팀 팀장은 “SAP는 ‘아밥’(ABAP)이라는 독자적인 언어를 쓰고, 데이터베이스인 ‘하나’(HANA)는 메모리 기반이라 일반적인 애플리케이션 성능 관리(APM) 툴로는 내부를 들여다보기 어려웠다”고 어려움을 털어놨다. 자체 도구가 있었지만 특정 역할자에 의존해야 했고, 인프라 관점의 통합은 불가능에 가까웠다.</p> <p contents-hash="ed1e3d7efe40fc7dcc6da578662883db0119c533e6b9997f50d5297be1834986" dmcf-pid="PzQQy2LxIA" dmcf-ptype="general">최 팀장이 찾은 해결책은 글로벌에서 유일하게 SAP 공식 인증을 받은 스플렁크의 ‘앱다이나믹스’였다. 기존 솔루션을 교체한 것이 아니라 사각지대를 밝히기 위해 추가로 도입했다. 결과는 성공적이었다. 이전에 볼 수 없었던 양질의 데이터를 대거 확보했고, 이마트 에브리데이 법인 통합에 따른 트래픽 증가가 예상됐을 때 실측 데이터를 근거로 인프라 장비 증설을 보류하며 막대한 비용을 아낄 수 있었다.</p> <p contents-hash="deeb9bedf7d37381f487d416e71345529c3e7974b72f17c394edf11683eaab22" dmcf-pid="QqxxWVoMsj" dmcf-ptype="general">◇ 넘쳐나는 지표의 역설…직접 만든 ‘AI 해결사’로 뚫다</p> <p contents-hash="d797321c3715bc5bf489c20a58bafc451096a6f475e1368fbfc80a0d4a79f1b0" dmcf-pid="xBMMYfgRDN" dmcf-ptype="general">하지만 곧 두 번째 챌린지에 부딪혔다. 인프라팀이 건넨 방대한 지표를 받아 든 개발팀의 반응은 냉담했다. “지표가 너무 많아 뭘 봐야 할지 모르겠다”, “리포트를 받아도 어떻게 조치하라는 건지 막막하다”는 불만이 터져 나왔다. 조직이 데이터를 소화하지 못하는 상황에 직면한 셈이다.</p> <p contents-hash="0de8e5ee27e220c418e7875a4344d2cfd2a2a0ef839b60af42e09b772c3437d2" dmcf-pid="ywWWRCFYOa" dmcf-ptype="general">솔루션만으로는 ‘어떤 프로그램이 느린지’는 잡아내도, ‘왜 느린지’의 근본 원인까지는 도달하지 못하는 점도 해결해야 할 숙제였다. 최 팀장은 이를 교통사고에 비유했다. “앱다이나믹스가 사고 현장을 누적해서 보여주는 CCTV라면, 진짜 원인을 찾으려면 자동차 설계도(ABAP 소스)와 엔진의 블랙박스(HANA DB 기록)를 함께 뜯어봐야 합니다.”</p> <p contents-hash="c35ae42ee564bcaed4050edf408dee07303c526c954e247298a87d774bc7e7d1" dmcf-pid="WrYYeh3Gmg" dmcf-ptype="general">이 세 가지 방대한 데이터를 인간이 일일이 교차 분석하는 것은 무리였다. 이에 최 팀장은 스플렁크가 열어둔 응용프로그래밍인터페이스(API)로 데이터를 끌어와, 설계도와 블랙박스를 함께 대조하는 자체 AI 에이전트 ‘하나 인사이트 에이전트’(HANA Insight Agent)를 직접 개발해 얹었다.</p> <p contents-hash="f6b277bd965c1f235b5563135d0bb00e3c2dd36b61b61a0b5903f014c06bc000" dmcf-pid="YmGGdl0HDo" dmcf-ptype="general">“제가 개발자도, 데이터베이스관리자(DBA)도 아니다 보니 에이전트와 대화하면서 모르는 걸 계속 물어보고, 에이전트가 데이터가 더 필요하다고 하면 가지고 오는 방식으로 학습시켰습니다. 소스코드나 리얼 데이터를 직접 주지 않고 프로그램으로 분석해 결과만 보여주고, 외부 클라우드가 아니라 내부 전용 서버에 구축해 보안 문제도 해결했습니다.”</p> <p contents-hash="b417616e8139e3ac6323834f394f3611fff3ce880a953087919e95c4c1af13d0" dmcf-pid="GsHHJSpXOL" dmcf-ptype="general">AI의 치명적 약점인 ‘할루시네이션’(환각)을 경계해 패턴화된 상황만 자동 분석하게 하고, 중요한 이벤트는 실무자가 AI와 집요하게 대화하며 팩트를 검증했다.</p> <p contents-hash="1958fb856b1e7b34031bab32ae6414ba572b1987bf160ccaf557af7cfa4ce5ea" dmcf-pid="HOXXivUZIn" dmcf-ptype="general">◇ “데이터 사일로와 부서 알력 깨야”…스플렁크가 짚어낸 진짜 혁신</p> <p contents-hash="9da65812eb0a6fa7865cc96e5e71ac18ff2b8ec40e19bb19806a524740f686a4" dmcf-pid="XBMMYfgRIi" dmcf-ptype="general">이번 프로젝트에 함께한 스플렁크 측은 이마트의 성공 비결로 ‘데이터 사일로(장벽) 해소’를 꼽았다. 김현준 스플렁크 코리아 전무는 “현재 많은 기업들이 개발, 운영, 보안 데이터를 각기 따로 관리하다 보니 전체를 아우르는 하나의 뷰를 갖지 못하고 있다”며 “풍부한 데이터가 있어도 부서 간의 알력과 책임 소재 다툼 때문에 통합을 망설이는 것이 업계의 뼈아픈 현실”이라고 지적했다.</p> <p contents-hash="2ed799511a77af67ff095e20e9282bdad890386ad8922bfbc827607608b20431" dmcf-pid="ZbRRG4aewJ" dmcf-ptype="general">그는 이마트가 단순한 솔루션 도입을 넘어 자체 AI 에이전트까지 결합해 부서 간 ‘그레이 영역’을 허문 것을 두고 “국내 SAP 고객사 중 이마트처럼 데이터를 완벽하게 활용하는 전례를 찾기 힘들다”고 평가했다. 아직 많은 기업들이 비용이나 기존 도구의 관성 때문에 선뜻 나서지 못하는 상황에서, 이마트가 데이터 기반의 의사결정과 양질의 소통이라는 가장 이상적인 성과를 증명해 냈다는 것이다.</p> <p contents-hash="422cc7e0f0f754ad003c257f6d637b4186b64636de74886b86c1701cfb7ed2cc" dmcf-pid="5KeeH8Ndwd" dmcf-ptype="general">스플렁크는 이러한 시장의 니즈를 반영해 AI 기반의 옵저버빌리티 기술을 더욱 고도화할 계획이다. 김 전무는 “앞으로는 장애 감지를 넘어 AI 에이전트가 직접 원인을 분석하고 조치까지 수행하는 방향으로 로드맵을 그리고 있다”며 “이마트의 사례처럼 기업들이 부서 간 장벽을 허물고 진정한 IT 혁신을 이룰 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="af3d81708b30471f1b600a8d348e6791660359e97613ba293ee2e1814e82852f" dmcf-pid="19ddX6jJEe" dmcf-ptype="general">김남석 기자 kns@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 마이티 마우스, ‘랄랄라’ 리메이크 음원 발매···브브걸 민영과 시너지 어게인! 03-19 다음 이세림 클래리베이트 IP부문 본부장 “IP는 국가 기술 패권을 좌우하는 전략 자산” 03-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
