Cloudera Anywhere Cloud, 데이터가 있는 곳에서 AI 에이전트를 실행한다

Cloudera가 인용한 조사에서는 IT 리더의 73%가 인프라 성능 제약 때문에 AI 프로젝트가 영향을 받았다고 답했다. 이는 Cloudera가 제시한 조사 결과이며, 업계 전체를 독립적으로 검증한 통계로 보기는 어렵다.

플랫폼의 해법은 고정된 단일 스택이 아닌 조합 가능한(composable) 아키텍처다. Cloudera에 따르면 기업은 모듈형 카탈로그에서 Cloudera 데이터 서비스, Cloudera가 검증한 파트너 서비스, 오픈소스 엔진을 선택해 필요한 구성을 만들 수 있다. 제품 설명에는 데이터 수집과 흐름 제어, 이벤트 스트리밍, 레이크하우스 분석, AI 개발, 워크플로 오케스트레이션을 위한 구성요소가 포함돼 있다.

데이터를 옮기지 않고 AI를 실행하는 방식

Anywhere Cloud는 원천 데이터와 가까운 환경에 데이터·AI 애플리케이션을 배포하는 것을 목표로 한다. 대상 환경은 클라우드와 온프레미스 시스템이며, Cloudera의 보다 넓은 제품 구상에는 분산 사이트와 엣지도 포함된다. AI 시스템에 데이터를 제공하기 위해 별도의 중앙 복사본을 만드는 일을 피하려는 모델이다.

이 구조에서 중요한 역할을 하는 기술이 Apache Iceberg다. Iceberg는 파일 시스템이나 오브젝트 스토리지에 대규모 분석 데이터를 구성하기 위한 오픈 테이블 형식이다. Cloudera 문서에 따르면 Iceberg는 오픈 데이터 레이크하우스 아키텍처와 대규모 엔드투엔드 데이터 파이프라인 구축에 활용될 수 있다.

Cloudera는 Iceberg, Polaris Catalog, 통합 API를 여러 환경 사이의 상호운용성을 높이는 계층으로 제시한다. 또한 제로카피·페더레이션 분석을 내세운다. 이는 업무마다 데이터 전체를 새로 복사하지 않고 동일한 원본 데이터에 접근하는 방식이다.

물론 데이터가 여러 장소에 분산된다고 해서 엔지니어링과 거버넌스 작업이 사라지는 것은 아니다. 다만 이 접근은 ‘AI 애플리케이션이 데이터를 사용하려면 먼저 데이터를 이동시켜야 한다’는 운영상의 부담을 직접 겨냥한다.

에이전트 중심 설계가 의미하는 것

AI 에이전트는 개별 행이나 테이블만 읽는 것으로 충분하지 않은 경우가 많다. 여러 시스템 사이의 관계, 업무 맥락, 접근 권한이 함께 필요하기 때문이다. Cloudera는 에이전트가 데이터 원천에 직접 연결된 상태에서 통제된 방식으로 기업 데이터를 활용할 수 있다고 설명한다. 별도의 데이터 이동·동기화 단계를 줄이는 것이 목표다.

플랫폼에는 자연어 요청을 자동화된 작업으로 전환하는 에이전틱 코파일럿과 워크플로 기능도 포함된다. 다만 현재 공개된 자료만으로는 코파일럿의 계획 수립, 도구 선택, 작업 실행 방식이나 성능을 독립적으로 평가하기에 기술 정보가 충분하지 않다. 따라서 해당 기능은 현재로서는 제품이 제시한 기능적 주장으로 보는 것이 적절하다.

Cloudera는 제로 트러스트 거버넌스도 설계의 일부로 제시한다. 각 배포 환경이 기업의 거버넌스 정책을 이어받아 데이터 통제, 주권, 지속적인 규정 준수를 지원한다는 설명이다. 공개된 근거는 이를 플랫폼의 목표와 공급업체 주장으로 뒷받침하지만, 특정 규제 인증이나 실제 준수 결과를 보장하는 자료는 아니다.

PuppyGraph의 얼리 액세스 사례

현재 공개된 사례 가운데 가장 구체적인 것은 그래프 분석 스타트업 PuppyGraph다. PuppyGraph는 얼리 액세스에서 Anywhere Cloud를 활용해 Iceberg 기반 데이터를 ETL 없이 실시간 지식 그래프로 조회하고 있다.

일반적인 방식이라면 관계형 테이블을 별도 그래프 데이터베이스로 복사한 뒤 ETL 파이프라인을 추가로 운영해야 한다. PuppyGraph의 방식은 기존 데이터 위에 그래프 모델을 구성해 원본 데이터에서 직접 질의하는 접근이다. 데이터의 관계와 맥락을 유지하면서 AI 에이전트가 활용할 수 있는 그래프 기반 정보를 제공하고, 별도의 데이터 이동 단계를 줄이는 것이 핵심이다.

다만 이 사례가 보여주는 것은 제품이 의도한 데이터 접근 방식과 얼리 액세스 사용 사례다. 지연시간 개선, 비용 절감, 에이전트 정확도, 운영 규모와 같은 성과 지표가 독립적으로 검증된 것은 아니다.

초기 설계 파트너는 어디인가

Cloudera는 Anywhere Cloud의 고객 설계 파트너로 다음 다섯 곳을 소개했다.

• ADMIRAL Technologies
• ExxonMobil
• IQVIA
• IXEN.ai
• Mastercard

설계 파트너로 이름을 올렸다는 것은 제품의 초기 개발 또는 평가에 참여하고 있음을 의미한다. 그러나 그 자체로 정식 출시, 대규모 운영, 정량적인 사업 성과를 입증하는 것은 아니다.

금융·통신 분야에서 주목할 이유

금융 서비스

은행과 금융기관의 거래, 사기 탐지, 결제 시스템은 지연시간, 기밀성, 감사, 규제 요건 때문에 온프레미스나 엄격히 통제된 환경에 남아 있는 경우가 있다. 이러한 시스템에 통제된 AI를 직접 연결할 수 있다면, 민감한 거래·시장 데이터를 중앙 클라우드로 내보내지 않고 분석하는 구성이 가능해진다. 다만 현재 공개 자료에서 금융 분야는 의도된 활용 사례로 제시됐을 뿐, 구체적인 고객 성과가 보고된 것은 아니다.

통신과 엣지 운영

통신 네트워크는 5G를 비롯한 엣지 시스템에서 분산되고 시간 민감한 데이터 스트림을 생성한다. 데이터를 발생 지점 가까이에서 처리하면 중앙 클라우드까지 반복적으로 왕복하는 과정을 줄이고, 데이터가 생성된 위치에서 AI와 분석을 수행할 여지가 커진다. Cloudera의 제품 카탈로그에는 이런 아키텍처와 맞닿아 있는 데이터 플로와 이벤트 스트리밍 기능이 포함돼 있다.

현재 확인되는 것과 아직 확인되지 않은 것

현재 공개된 자료를 바탕으로 확인할 수 있는 내용은 세 가지다.

1. 하이브리드 배포를 겨냥한다. Cloudera는 공용 클라우드, 온프레미스, 분산 환경 전반에서 데이터·AI 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있는 공통 운영 모델을 제시한다.
2. 모듈형 구성을 강조한다. 기업은 하나로 묶인 단일 애플리케이션 대신 Cloudera, 파트너, 오픈소스 구성요소를 조합할 수 있다는 설명이다.
3. 가장 구체적인 사례도 아직 얼리 액세스 단계다. PuppyGraph의 Iceberg 기반 제로 ETL 지식 그래프 사례는 데이터 이동 없이 AI가 데이터를 활용하는 패턴을 보여주지만, 사업적 효과를 독립적으로 측정한 결과는 아니다.

Cloudera의 제품 키노트에서 소개된 또 다른 배포 관련 주장은 베어메탈 온프레미스 환경이나 클라우드 가상머신 환경에서 ‘가치 실현까지 걸리는 시간’을 60분 이내로 줄일 수 있다는 내용이다. 이 역시 고객이 검증한 벤치마크가 아니라 Cloudera가 발표한 제품 주장이다.

현재 시점에서 Anywhere Cloud는 기업 데이터가 어디에 있든 그 위치에서 통제된 AI를 실행하기 위한 Cloudera의 인프라 계층 제안으로 이해하는 것이 가장 정확하다. 민감한 데이터를 중앙화할 수 없거나 중앙화하고 싶지 않은 조직에는 매력적인 방향일 수 있다. 다만 실제 운영 환경에서 성과를 낼지는 배포 규모, 워크로드 성능, 거버넌스 구현 수준, 그리고 설계 파트너들이 공개할 후속 결과에 달려 있다.