“1~2시간 걸리던 장애 분석, 5분이면 끝”…데이터독 ‘비츠 AI’ 전면에

데이터독 코리아는 9일 서울에서 기자간담회를 열고 이 같은 사업 현황과 연례 컨퍼런스 ‘대시(Dash) 2026’에서 공개한 신제품 전략을 소개했다.

엄수창 데이터독 코리아 지사장은 이를 시장 변화의 신호로 해석했다.

엄 지사장은 “연초만 해도 ‘SaaS 아포칼립스’라는 말이 나올 정도로 SaaS 기업들의 미래를 부정적으로 보는 시각이 많았다”며 “하지만 데이터독은 AI와 함께 성장하면서 오히려 큰 미래 비전을 갖게 됐다”고 말했다. 이어 “글로벌 상위 AI 기업 10곳 모두 데이터독을 사용하고 있다는 사실 자체가 시장이 우리의 성장 가능성을 높게 평가하고 있다는 방증”이라고 강조했다.

이 같은 자신감의 배경에는 AI 시대 급증하는 운영 관리 수요가 있다. 과거에는 데브옵스(DevOps)와 SRE(Site Reliability Engineering) 조직이 장애 분석과 인프라 모니터링을 위해 주로 활용했다면, 이제는 AI를 활용해 운영을 자동화하는 기능과 AI 애플리케이션 자체를 관리하는 기능까지 제공하며 AI 시대에 맞춰 사업 영역을 확대하고 있다.

정영석 데이터독 기술총괄은 올해 대시에서 공개한 100여 개의 신기능을 ‘자율 IT 운영(Autonomous Operations)’과 ‘AI 거버넌스’라는 두 가지 축으로 설명했다.

자율 IT 운영 분야에서는 ‘비츠 AI(Bits AI)’가 장애 탐지부터 원인 분석, 해결까지 자동으로 수행한다. 정 총괄은 “장애가 발생하면 비츠 AI가 8가지 안팎의 가설을 세운 뒤 하나씩 검증해 근본 원인을 찾아내고, 코드 수정안까지 PR(Pull Request) 형태로 제안한다”며 “기존에는 엔지니어가 1~2시간 걸리던 분석 및 보고서 작성 작업을 빠르면 5분 이내로 단축할 수 있다”고 설명했다.

또 인프라 자원이 부족하면 슬랙 등을 통해 운영자 승인만 받아 메모리와 CPU를 자동으로 증설하고, 사전에 정의한 가드레일 안에서는 무인 복구도 수행한다. 코드 변경부터 스테이징 배포, 프로덕션 환경에 이르기까지 애플리케이션이 의도대로 동작하는지도 AI가 지속적으로 검증한다.

AI 거버넌스 분야에서는 ▲에이전트 옵저버빌리티(Agent Observability) ▲AI 게이트웨이(AI Gateway) ▲AI 가드(AI Guard) ▲LLM 비용 관리 콘솔 등의 기능 공개했다.

에이전트 옵저버빌리티는 AI 에이전트 내부에서 어떤 LLM과 도구를 사용했고, 토큰과 비용이 얼마나 발생했는지 시각화한다. AI 게이트웨이는 여러 LLM을 통합 관리하고 감사(Audit)를 수행하며, AI 가드는 프롬프트 인젝션과 민감정보 유출을 차단한다.

정 총괄은 “코파일럿, 커서(Cursor), 클로드 등 여러 AI 모델을 함께 사용하는 기업이 늘면서 비용과 보안, 신뢰성을 통제하는 것이 C레벨 경영진의 공통 과제가 됐다”며 “개발자별, 모델별 사용량과 비용을 세분화해 보여주기 때문에 임원들도 최적화 지점을 쉽게 찾을 수 있다”고 말했다.

최근 많은 기업이 멀티 LLM 전략을 채택하는 만큼 이러한 통합 관리 플랫폼의 필요성도 커질 것이라는 설명이다.

CIO 코리아가 AI 기능 추가로 관련 비용이 늘어나는 것 아니냐고 묻자 정 총괄 “데이터독이 제공하는 수백 개의 외부 서비스 연동 기능은 모두 기본 호스트 사용료에 포함돼 있어 AI 기능이 추가됐다고 모니터링 비용이 늘어나는 것은 아니다”며 “다만 로그는 저장량이 늘어나면 비용이 증가하는 구조인데 이는 어느 벤더나 비슷하다”고 답했다.

이어 “AI가 추가됐다고 인프라 모니터링 비용이 올라가는 것은 아니지만 AI SRE처럼 자동 분석 기능을 사용할 경우 토큰(크레딧)이 소모돼 비용이 추가될 수 있다”며 “반면 엔지니어의 업무 시간을 크게 줄일 수 있기 때문에 ROI 측면에서는 충분히 상쇄할 수 있고, UI 대신 MCP(Model Context Protocol)를 활용하면 비용을 낮출 수 있어 국내 여러 대형 고객도 MCP 기반 AI옵스를 구축하고 있다”고 덧붙였다.

AI가 문제 해결책까지 제시하는 것에 대한 고객사의 거부감은 없는지 묻는 질문에는 “잘못 분석할 가능성이 있는 것은 사실이지만 지금까지 고객 반응은 매우 긍정적”이라며 “AI가 잘못 탐지하더라도 사용자가 대화를 통해 추가 분석을 요청하면 계속 수정하면서 근본 원인에 더 가까운 결과를 제시한다”고 설명했다.

이어 “이 경험은 ‘비츠 메모리(Bits Memory)’ 기능에 축적돼 이후 유사한 장애가 발생하면 더욱 정확하게 분석하도록 학습된다”고 말했다.

내부 AI는 자체 모델과 업계 최신 모델을 함께 사용하는 하이브리드 구조다.

정 총괄은 “프론티어 모델과 자체 모델인 ‘토토(Toto)’를 함께 운영하고 있으며 작업 특성에 따라 가장 적합한 모델을 선택해 사용한다”고 밝혔다. 클로드, GPT, 제미나이 등 다양한 외부 최신 모델을 활용하며, AI SRE는 내부적으로 최적 모델이 자동 선택되지만 에이전트 빌더에서는 고객이 MCP와 사용할 모델을 직접 선택할 수 있다. 또한 LLM 옵저버빌리티에서는 환각을 탐지하기 위해 교차 검증용 모델을 별도로 지정하는 기능도 제공한다.

데이터독은 앞으로 옵저버빌리티(Observability), 보안, 핀옵스(FinOps), 비즈니스 인텔리전스(BI)를 하나의 플랫폼에서 통합 제공하는 차별성을 앞세워 국내 시장 공략을 확대하겠다고 밝혔다.
jihyun.lee@foundryco.com