제로옵스, AI 개발 시대에 맞춘 ‘개발·운영 통합 클라우드’ 구축 위해 200만 달러 투자 유치

클라우드 아키텍처에서 환경 차이는 오래된 문제였다. 로컬 환경, CI 파이프라인, 실제 운영 클러스터 간 설정이 달라지면서 예상치 못한 버그나 설정 오류가 발생하기 쉽다.

제로옵스는 이런 불일치를 제거해 개발 단계에서 사용한 인프라 그대로 실제 사용자 트래픽을 처리할 수 있게 한다. 이 방식은 인간 개발자뿐 아니라 자동화된 개발 도구에도 유리하다.

AI 코딩 에이전트를 위한 인프라

제로옵스가 이 구조를 선택한 중요한 이유 중 하나는 AI 기반 소프트웨어 개발의 확산이다.

AI 코딩 에이전트나 자동화된 개발 도구는 실제 환경과 다른 테스트 환경에서 작업할 때 문제가 발생하기 쉽다. 제로옵스는 이를 해결하기 위해 AI가 처음부터 실제 운영 환경과 동일한 인프라에서 코드 작성과 테스트를 수행하도록 설계하고 있다.

보도에 따르면 회사는 Claude나 Codex 같은 AI 코딩 에이전트를 클라우드 환경과 직접 연결하는 AI 컨트롤 패널도 개발 중이다. 이를 통해 AI가 실제 인프라 위에서 배포, 테스트, 반복 개선을 수행할 수 있도록 하는 것이 목표다.

이는 인프라 설계가 인간 개발자뿐 아니라 자동화된 개발 시스템까지 고려해야 하는 방향으로 변화하고 있음을 보여준다.

AWS 대신 자체 베어메탈 인프라

제로옵스의 또 다른 특징은 인프라 운영 방식이다.

많은 스타트업이 AWS 같은 하이퍼스케일 클라우드 위에서 서비스를 구축하는 것과 달리, 제로옵스는 자체 베어메탈 인프라 위에서 플랫폼을 운영한다.

이 방식은 중간 레이어를 줄여 자원 관리에 대한 직접적인 제어를 가능하게 하고, 비용 구조를 단순화하는 것을 목표로 한다.

일부 스타트업 미디어는 이 구조가 기존 클라우드 플랫폼 대비 최대 4배 낮은 비용을 제공할 수 있다고 전하지만, 이 수치는 회사 측 주장으로 독립적인 벤치마크로 검증된 결과는 아니다.

풀 리눅스 컨테이너와 내장 서비스

제로옵스 플랫폼은 루트 접근이 가능한 전체 Linux 컨테이너를 제공하며, 배포와 운영을 단순화하기 위한 다양한 서비스를 기본 제공한다.

대표적인 기능은 다음과 같다.

• 컨테이너 기반 애플리케이션 환경
• 데이터베이스 및 런타임 같은 관리형 서비스
• 통합 CI/CD 파이프라인
• 자동 확장과 프라이빗 네트워크

각 프로젝트는 독립적인 인프라와 전용 프라이빗 네트워크에서 실행되기 때문에 환경 간 동작을 예측하기 쉽다.

이 덕분에 개발자는 네트워크 구성, 스토리지 관리, 확장 정책 같은 인프라 관리 대신 코드 작성과 기능 개발에 집중할 수 있다.

환경을 바꾸지 않고 확장

일반적인 개발 흐름에서는 애플리케이션 규모가 커지면 개발 환경에서 완전히 다른 운영 아키텍처로 이동해야 하는 경우가 많다.

제로옵스는 이런 전환 자체를 최소화한다. 환경은 그대로 유지하고 트래픽 증가에 맞춰 컨테이너와 자원을 확장하는 방식을 사용한다.

회사는 이 개념을 간단한 문장으로 설명한다.

“원격 개발 환경에서 고가용성 프로덕션까지 변하는 것은 규모(scale)뿐이다.”

투자 이후 글로벌 확장 계획

이번 시드 투자는 플랫폼 기능 강화와 인프라 확장에 사용될 예정이다.

보도에 따르면 제로옵스는 미국 내 인프라 용량을 확대하고 북미와 아시아 시장으로 사업을 확장할 계획이다.

제로옵스는 Aleš Rechtorík와 Jan Saidl이 설립했으며, AI 기반 개발 환경에 맞춰 클라우드 인프라를 재설계하려는 새로운 세대의 인프라 스타트업으로 자리 잡고 있다.

왜 제로옵스 접근 방식이 주목받는가

기존 클라우드 플랫폼은 대부분 인간 중심의 DevOps 워크플로에 맞춰 설계됐다. 하지만 AI 코딩 에이전트의 등장으로 인프라 요구사항도 바뀌고 있다.

제로옵스는 다음 세 가지 변화를 중심으로 플랫폼을 설계했다.

• 환경 동일성(Environment parity): 개발과 운영 환경을 동일하게 유지
• AI 친화적 인프라: 코딩 에이전트가 실제 환경에서 테스트와 배포 가능
• 비용 효율성: 베어메탈 기반 구조로 클라우드 비용 절감 가능성

이 접근이 성공한다면, 미래의 개발 플랫폼은 단순히 개발자 팀을 위한 도구가 아니라 소프트웨어를 함께 만드는 인간과 AI 시스템 모두를 위한 인프라로 발전할 가능성이 있다.