인공지능이 점점 사람처럼 말하고, 더 자연스럽게 사고하는 듯 보이지만, 과연 AI는 ‘인격’이나 ‘가치관’을 가질 수 있을까요?
MIT의 최신 연구는 이 질문에 단호하게 "아니오"를 던지고 있습니다.


"AI는 일관성이 없다" – MIT, 대형언어모델 분석 결과 발표

MIT 컴퓨터과학 및 인공지능연구소(CSAIL)는 최근 arXiv에 게재한 논문 『무작위(Randomness), 재현이 아닌: LLM의 문화적 평가의 신뢰성 부족』을 통해, 대형언어모델(LLM)이 일관된 가치관이나 선호도를 가질 수 없다는 결론을 내렸습니다.

🎯 주요 분석 대상:

  • GPT-4o (OpenAI)
  • Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
  • Gemini 2.0 Flash (Google)
  • Mistral Large
  • LLaMA 3.1 405B (Meta)

연구진은 이들 모델에 다양한 문화적, 윤리적 질문을 던졌고, 질문 방식이나 표현 순서에 따라 AI의 답변이 크게 달라진다는 사실을 밝혀냈습니다.

이는 AI가 스스로 신념이나 철학을 갖고 답하는 것이 아니라, 그저 ‘확률 기반의 예측 모델’일 뿐이라는 점을 다시 한 번 입증하는 결과입니다.


AI는 사람처럼 생각하지 않는다 – “AI는 되는 대로 말하는 모방자일 뿐”

연구팀은 “AI 모델은 인간처럼 안정적이고 일관된 신념 체계를 갖고 있지 않다”며 다음과 같이 설명합니다:

“AI는 그저 되는 대로 말을 뱉는 모방자일 뿐이며, 내부적으로 어떠한 ‘의도’나 ‘선호’도 없다.”

이는 AI 챗봇을 점점 ‘인격체’처럼 다루는 현 사회 분위기에 일침을 가하는 메시지입니다.
GPT나 Claude 같은 모델이 철학적 질문에 답한다고 해서, 그것이 스스로의 ‘생각’이라 여기는 건 기술의 본질을 오해하는 것입니다.


AI에 윤리적 판단을 맡겨도 되는가?

현재 많은 기업들이 AI를 의사결정, 고객 상담, 교육, 심지어 정치 캠페인에도 활용하고 있습니다.
그러나 MIT의 이번 연구 결과는 이러한 AI 활용 방식에 대해 다음과 같은 중대한 질문을 던집니다.

  • AI가 사람처럼 ‘옳고 그름’을 판단할 수 있는가?
  • AI에게 가치 판단을 맡기는 것이 윤리적으로 안전한가?
  • AI에 대한 인격화는 인간의 투사(projection)에 불과한가?

킹스칼리지 런던의 AI 윤리 전문가 마이크 쿡(Mike Cook)은 이렇게 말합니다:

“AI 모델은 우리가 투사한 것만을 반영할 뿐, 스스로는 어떤 가치관 변화도 거부하거나 수용할 수 없다.”

이는 AI가 스스로 생각하거나 저항하거나, 변화할 수 있는 존재가 아니라는 점을 분명히 합니다.


인간처럼 ‘행동’하지만, 인간은 아니다

오늘날의 AI 모델은 인간처럼 문장을 구성하고 감정을 표현하는 듯 보이지만, 그 배후에는 어떠한 ‘자아’도 없습니다.
AI는 지금 이 순간에도 우리가 제공한 데이터와 질문의 방식에 따라 ‘가장 그럴듯한 답’을 예측하는 것뿐입니다.

✔️ MIT 연구의 핵심 요약

  • AI는 질문 방식에 따라 답변이 달라짐
  • 일관성 있는 가치 판단 불가능
  • 문화적·윤리적 기준을 내면화하지 않음
  • 인격을 갖출 가능성 없음
  • 인간이 부여한 ‘의미’를 되받아 말할 뿐

결론: AI는 도구일 뿐, 인격이 아니다

이번 MIT의 연구는 AI 기술의 한계에 대한 분명한 경고입니다.
AI를 인간처럼 대하고, 철학적 판단을 요구하며, 때로는 ‘윤리적 동료’로 여기는 시도는 본질적으로 오류일 수 있습니다.

AI는 매우 강력한 도구입니다. 그러나 그 도구가 언제나 정답을 주거나, 인간처럼 '신념'을 갖는 존재로 진화할 것이라 기대해서는 안 됩니다.

우리가 해야 할 일은 AI에게 사람의 옷을 입히는 것이 아니라,
AI를 정확히 이해하고 현실적으로 통제 가능한 방식으로 사용하는 것입니다.


📌 참고 자료
MIT CSAIL 논문: arXiv 논문 바로가기 (2025년 5월 8일 게재)

 

 

 

(사진=벡타라) 출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

대형언어모델(LLM)의 활용이 기업 전반으로 확산되는 가운데, 그 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 RAG 시스템의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 오픈소스 벤치마크 프레임워크가 등장해 업계의 주목을 받고 있습니다.

Vectara와 워털루대학교가 함께 만든 'Open RAG Eval'

2025년 4월, **엔터프라이즈 RAG 플랫폼 전문 기업 벡타라(Vectara)**는 캐나다 워털루대학교 지미 린 교수팀과 공동 개발‘Open RAG Eval’ 프레임워크를 공개했습니다. 이는 기존의 주관적 방식에서 탈피해, RAG의 성능을 구성 요소별로 과학적이고 체계적으로 평가할 수 있도록 설계된 오픈소스 평가 도구입니다.

RAG란 무엇인가?

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 외부의 신뢰할 수 있는 정보를 검색해 응답에 반영하는 기술로, 사실 기반 응답을 제공하고 환각(hallucination) 현상을 줄이는 데 효과적입니다.
실시간 정보 검색을 통해 더 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있어, 기업용 AI 시스템의 정확성 향상에 기여하고 있습니다.

기존 RAG 평가 방식의 한계

RAG 시스템의 평가는 지금까지 주로 "더 좋아 보인다"는 주관적 판단에 의존해왔습니다. 그러나 이는 체계적인 개선을 어렵게 만들고, 성능을 객관적으로 비교하는 데 장애가 됐습니다.
이런 배경에서 등장한 Open RAG Eval정량적 지표 기반의 평가 체계를 제시하며, RAG 최적화를 위한 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다.


Open RAG Eval의 핵심 평가 지표 2가지

  1. 검색 지표(Retrieval Metrics)
    • 사용자의 프롬프트에 대해 AI가 얼마나 적절한 문서를 찾아내는지 측정합니다.
    • 낮은 점수는 문서 분할 전략, 검색 알고리즘의 개선이 필요함을 의미합니다.
  2. 생성 지표(Generation Metrics)
    • 검색된 문서를 바탕으로 생성된 응답이 실제로 유용하고 정확한지 분석합니다.
    • 점수가 낮을 경우, LLM의 성능 향상 또는 프롬프트 설계 개선이 요구됩니다.

‘너깃(Nugget)’ 기반 평가 기법 도입

Open RAG Eval의 특징 중 하나는 ‘너깃 기반 평가 기법’의 도입입니다. 이는 응답을 **핵심 정보 단위(너깃)**로 나누고, AI가 해당 정보를 얼마나 충실히 포착했는지를 평가합니다.
이 방식은 환각 감지 및 출처 인용 정확도를 측정하는 데 매우 효과적입니다.


RAG 시스템 평가를 위한 4가지 주요 항목

  1. 환각 감지(Hallucination Detection)
    • AI가 실제 문서에 없는 허위 정보를 생성하는 비율을 평가합니다.
  2. 출처 인용 정확도(Citation Accuracy)
    • 생성된 응답 내 인용 문장이 원본 자료와 일치하는지 검증합니다.
  3. 자동 너깃 평가(Auto Nugget Evaluation)
    • 응답이 원문에서 추출한 핵심 정보를 얼마나 반영하는지 확인합니다.
  4. UMBRELA 평가 체계
    • 검색 품질을 통합적으로 측정하는 프레임워크로, 검색 단계 전반을 진단합니다.

RAG 전체 파이프라인을 엔드투엔드로 평가

Open RAG Eval의 또 다른 장점은 RAG 파이프라인 전체를 엔드투엔드로 평가할 수 있다는 점입니다.
임베딩 모델, 검색 엔진, 문서 청킹(chunking), 프롬프트 설계, LLM 등 각 구성 요소가 최종 응답에 어떻게 영향을 미치는지 파악할 수 있어, 기업의 RAG 시스템 최적화에 강력한 통찰을 제공합니다.


기업에 주는 의미: RAG 최적화의 실질적 도구

🔍 기업 입장에서는 이제 RAG 시스템의 어느 부분을 개선해야 하는지 정확히 진단할 수 있는 체계적인 평가 도구를 갖게 됐습니다.
특히 AI 기반 업무 자동화, 고객 응대, 지식검색 등 다양한 산업에서 신뢰성 높은 AI 시스템 구축이 가능해집니다.

워털루대학교 지미 린 교수는 “AI 시스템은 오늘날 기업 운영의 중심축이자 미래 전략의 핵심 요소이며, 과학적 엄밀성과 실용성이 결합된 평가 체계가 필수”라고 강조했습니다.


마무리: RAG는 더 이상 ‘감’이 아닌 ‘정량 평가’의 시대

RAG 기술은 이미 다양한 기업에서 핵심 인공지능 아키텍처로 채택되고 있습니다.
Open RAG Eval의 등장은 RAG 시스템 평가의 새로운 표준을 제시하며, 앞으로 AI 성능 검증과 최적화에 있어 게임체인저가 될 것으로 기대됩니다.

AI 성능을 높이고 싶은 기업이라면 이제 더 이상 ‘좋아 보인다’는 느낌에 의존하지 말고, 정량적이고 재현 가능한 오픈소스 도구로 한 단계 더 도약할 수 있는 기회를 잡아야 할 때입니다.

 

최근 인공지능(AI) 기술이 눈부시게 발전하면서, 이제는 ‘모델이 저작권 콘텐츠를 기억할 수 있다’는 논란이 현실이 되고 있습니다. 특히 오픈AI의 GPT-4와 같은 대형언어모델(LLM)이 저작권이 있는 콘텐츠를 학습하고 일부 문장을 재생산한다는 연구 결과가 공개되면서, AI와 저작권 문제는 다시 뜨거운 감자가 되었습니다.

저작권 콘텐츠를 학습하는 GPT-4, 진짜 암기했나?

워싱턴대, 코펜하겐대, 스탠퍼드대의 공동 연구진은 GPT 모델이 특정 문장을 '기억'하고 있는지를 테스트했습니다. 그들은 ‘하이-서프라이즈(high-surprisal)’ 단어에 주목했습니다. 이는 문맥상 통계적으로 희귀하게 등장하는 단어로, 예측하기 어렵기 때문에 모델이 정확히 맞췄다면 해당 문장을 학습 과정에서 암기했을 가능성이 있다는 뜻입니다.

하이-서프라이즈 단어 맞추기 테스트 개요도 (사진=arXiv) 출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

실제로 GPT-4는 저작권이 있는 전자책 샘플(BookMIA)이나 뉴욕타임스 기사 일부를 정확히 재현하는 모습을 보였습니다. 이는 LLM이 단순히 학습 패턴을 이해하는 수준을 넘어, 콘텐츠를 기억하고 재현할 수 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.

 

왜 이게 문제가 될까? – AI의 ‘공정 사용’ 주장과 저작권자들의 반발

오픈AI는 이러한 데이터 사용이 미국 저작권법상 **공정 사용(fair use)**에 해당한다고 주장하고 있습니다. 그러나 콘텐츠 제작자와 언론사들은 자신들의 허락 없이 AI 모델에 활용된 것에 대해 강하게 반발하고 있습니다.

이미 뉴욕타임스를 포함한 여러 언론사는 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 저작권 침해 소송을 제기한 상태입니다. AI가 자신들의 기사나 책 내용을 토씨 하나 안 틀리고 출력하는 장면이 소송의 증거로 제시되기도 했습니다.

 

미국 법원 첫 판결: “AI 학습용 데이터, 무단 수집은 공정 사용 아냐”

최근 미국 캘리포니아 북부지방법원은 AI 기업들이 콘텐츠를 무단으로 수집해 학습에 사용하는 것이 공정 사용이 아니라고 판단했습니다. 이는 AI 기업들이 주장해온 논리를 뒤집는 판결로, 앞으로 이어질 수많은 저작권 소송에 큰 영향을 줄 것으로 보입니다.

특히 오픈AI뿐 아니라 구글, 메타 등 주요 기업들도 소송에 직면해 있으며, 이들은 법적 공방을 통해 데이터 수집의 정당성을 확보하려는 입장입니다.

국내 사례: AI로 만든 영화도 저작권 인정받아

반면 국내에서는 생성형 AI로 만든 영화 <AI 수로부인>이 ‘편집저작물’로 저작권 등록에 성공했습니다. 이는 생성 AI 콘텐츠도 일정 조건 하에서는 법적으로 보호받을 수 있다는 의미로, 생성 AI 저작물에 대한 새로운 가능성을 제시합니다.

 

정리: AI 혁신과 저작권 보호의 ‘균형점’을 찾아야 할 때

AI 모델이 방대한 데이터를 학습하며 혁신을 이루는 것은 분명하지만, 그 과정에서 기존 창작자의 권리가 침해된다면 사회적 비용은 더욱 커질 수밖에 없습니다.

앞으로는 다음과 같은 방향이 중요해질 것입니다.

  • 데이터 투명성 확보: AI 모델에 사용된 학습 데이터를 공개하고, 저작권 여부를 명확히 해야 함
  • 저작권자와의 협력: 라이선스 계약, 옵트아웃 메커니즘 등을 통해 상호 신뢰 구축
  • 법적 기준 마련: AI 학습용 데이터와 생성물에 대한 법적 정의와 보호 범위 확립

AI 기술이 계속 진화하는 만큼, 우리 사회도 그에 맞는 제도와 인식 전환이 필요합니다. 기술의 혁신과 권리 보호, 이 둘의 균형점이 곧 AI 시대의 진정한 경쟁력이 될 것입니다.


📌 참고 링크
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Azure에서 Cohesity DataProtect로 백업 및 복구 전략

Cohesity DataProtect는 Azure 환경에서 강력한 백업 및 복구 기능을 제공하며, 데이터 이동과 보호를 효과적으로 수행할 수 있습니다. Azure에서 Cohesity로 백업을 이전하는 방법과 최적의 활용 방안을 설명해 드리겠습니다.


1. Cohesity DataProtect로 이전하는 방법

① Cohesity 배포 및 설정

  1. Cohesity Cloud Edition 배포:
    • Azure Marketplace에서 Cohesity Cloud Edition을 배포합니다.
    • Azure 네트워크 및 보안 그룹을 설정하여 접근을 관리합니다.
  2. Azure와 Cohesity 연결 설정:
    • Cohesity에서 Azure의 구독 및 리소스 그룹을 등록합니다.
    • 필요한 권한(RBAC) 및 API 연결을 설정하여 Azure 데이터를 Cohesity가 접근할 수 있도록 합니다.

② 기존 데이터 백업 및 마이그레이션

  1. Azure Blob Storage / Files / VMs 백업 설정
    • 건축 도면이 저장된 Azure Storage 계정을 Cohesity에 연결합니다.
    • Azure Blob Storage / Azure Files / Azure VMs를 백업 대상으로 지정하여 주기적인 백업을 설정합니다.
  2. 기존 백업 데이터를 Cohesity로 이동
    • 기존 Azure 백업(예: Azure Backup, 다른 스토리지)에 저장된 데이터를 Cohesity로 마이그레이션합니다.
    • Cohesity에서 Direct Archive 기능을 활용하여 데이터 아카이빙을 수행할 수도 있습니다.

2. Cohesity DataProtect 최적 활용 방안

① 백업 전략

  1. Snapshot 기반 백업
    • Azure VM 및 파일 데이터를 Snapshot 기반으로 빠르게 백업.
    • RPO(Recovery Point Objective)를 줄이기 위해 주기적인 증분 백업 설정.
  2. Global Deduplication & Compression 활용
    • Cohesity는 중복 제거(Deduplication) 및 압축(Compression) 기능을 제공하여 저장 공간을 최적화합니다.
    • 동일한 파일(건축 도면 등)이 여러 번 저장되는 경우 공간을 절약할 수 있음.
  3. Multi-Tier Storage 활용
    • 자주 사용하는 데이터는 Azure Blob Hot/Cold Tier에 보관.
    • 장기 보관 데이터(예: 5년 이상 보관해야 하는 도면)는 Azure Archive Storage로 이동하여 비용 절감.

② 복구 전략

  1. Fast Recovery (빠른 복구)
    • Cohesity는 Instant Mass Restore 기능을 제공하여 대량의 데이터를 신속하게 복구할 수 있음.
    • Azure VM의 경우 전체 VM 복구 또는 파일 단위 복구가 가능함.
  2. 재해 복구(DR) 대비
    • Cohesity의 Replication 기능을 활용하여 다른 Azure 리전이나 온프레미스 Cohesity 어플라이언스로 복제.
    • 장애 발생 시, 다른 리전에서 즉시 복구 가능하도록 설정.
  3. Ransomware Protection (랜섬웨어 보호)
    • Cohesity의 Immutable Backup (불변 백업) 기능을 활성화하여 백업 데이터를 보호.
    • 랜섬웨어 탐지 기능을 사용하여 비정상적인 데이터 변경을 감지.

3. Cohesity DataProtect 적용 아키텍처 (예시)

① Azure 내에서 Cohesity 백업 구성

  • 백업 대상: Azure VM, Azure Files, Azure Blob Storage
  • 백업 저장소: Cohesity Cloud Edition (Azure VM으로 배포)
  • 복구 옵션: Azure 내 복구 / 다른 리전으로 복구

② Azure + 온프레미스 하이브리드 구성

  • 백업 대상: Azure 데이터 + 온프레미스 파일 서버
  • 백업 저장소: Cohesity Cloud Edition (Azure) + Cohesity 어플라이언스 (온프레미스)
  • DR 전략: 온프레미스 Cohesity 장애 시, Azure Cohesity에서 복구

4. 최종 결론 및 추천 전략

  1. Azure에서 Cohesity를 사용하여 건축 도면 등의 데이터를 백업하려면, 먼저 Cohesity Cloud Edition을 배포하고 Azure 리소스를 등록해야 함.
  2. Azure Storage (Blob, Files), VMs를 주기적으로 백업하고, 증분 백업 및 중복 제거 기능을 활용하여 저장 공간을 절약.
  3. 데이터 보호를 위해 Immutable Backup(불변 백업) 및 랜섬웨어 탐지 기능을 활성화.
  4. DR(재해 복구) 대비를 위해 다른 Azure 리전 또는 온프레미스로 백업 복제를 설정하여 장애 발생 시 빠르게 복구 가능하도록 구성.

Cohesity는 강력한 데이터 보호 기능을 제공하므로, Azure 환경에서 백업 및 복구를 최적화하는 데 매우 유용한 솔루션입니다.

ZFS vs ZDLRA 비교 분석 및 Oracle 백업 구성 시 주의점

Oracle 백업을 구성할 때 ZFS (ZFS Storage Appliance, ZFSSA)ZDLRA (Zero Data Loss Recovery Appliance) 는 각기 다른 목적과 기능을 가진 솔루션입니다. ZFSSA는 범용적인 스토리지 솔루션이며, ZDLRA는 데이터 보호와 복구 최적화에 초점을 맞춘 어플라이언스입니다.


1. ZFS vs ZDLRA 비교 분석 (표 포함)

비교 항목 ZFS Storage Appliance (ZFSSA) Zero Data Loss Recovery Appliance (ZDLRA)

주요 목적 고성능 범용 스토리지 제공 (파일, 블록, 오브젝트 스토리지) Oracle Database의 지속적이고 무손실 백업 및 복구
주요 특징 - 고성능 NFS/iSCSI 지원 - 데이터 압축 및 중복 제거 - 스냅샷 및 복제 기능 제공 - 높은 확장성 - 지속적 RMAN 백업 지원 (Real-Time Redo Capture) - 자동화된 백업 검증 및 복구 - 블록 단위 증분 백업 지원 - 낮은 RPO (Recovery Point Objective)
백업 방식 RMAN 백업 및 스냅샷 기반 백업 가능 RMAN Incremental Forever 및 Real-Time Redo Capture
복구 속도 일반적인 RMAN 복구 속도 빠른 복구 (Incremental Forever 방식, Real-Time Redo)
데이터 보호 수준 기본적인 스냅샷 및 백업을 통한 보호 데이터 무손실 복구 (Redo 로그 지속 수집)
스토리지 기술 ZFS 기반 파일 시스템 및 압축/중복 제거 중복 제거 및 블록 변경 추적 기술
RPO (복구 시점 목표) 주기적인 백업 주기에 따라 다름 거의 0 (Redo 로그를 실시간 수집)
RTO (복구 시간 목표) RMAN 성능에 따라 다름 빠른 복구 (Incremental Forever 방식)
구성 난이도 일반적인 스토리지 설정 필요 Oracle Database 환경에 최적화된 설계 필요
비용 상대적으로 저렴 상대적으로 고가 (전용 하드웨어 및 라이선스)
적합한 환경 범용적인 데이터 저장소 및 백업용 Oracle Database 백업 및 DR (재해 복구)

2. Oracle 백업을 구성할 때 주의할 점

ZFS와 ZDLRA를 이용하여 Oracle 백업을 구성할 때 각각 주의할 점이 다릅니다.

1) ZFS를 이용한 Oracle 백업 시 주의할 점

  • 백업 주기 설정: RMAN을 활용하여 주기적인 백업을 수행해야 하며, 백업 주기를 최적화하여 데이터 유실을 방지해야 함.
  • 성능 튜닝: NFS 또는 iSCSI를 통해 백업할 경우 성능 저하가 발생할 수 있으므로 네트워크 및 IOPS 최적화 필요.
  • 스토리지 보호: RAID 구성, 스냅샷, 복제 기능을 적극 활용하여 백업 데이터의 안정성을 확보해야 함.
  • 데이터 중복 제거 및 압축 활용: ZFS의 중복 제거 및 압축 기능을 활용하여 백업 공간을 절약할 수 있음.
  • DR(Disaster Recovery) 대비: 오프사이트 백업 또는 클라우드 복제를 통해 재해 복구 대비 필요.

2) ZDLRA를 이용한 Oracle 백업 시 주의할 점

  • Real-Time Redo Capture 구성: 무손실 백업을 위해 redo 로그가 실시간으로 수집되는지 확인해야 함.
  • Incremental Forever 전략 적용: 풀 백업 없이 증분 백업만으로 데이터 복구가 가능하도록 설정해야 함.
  • 네트워크 대역폭 고려: 지속적인 데이터 보호를 위해 네트워크 성능이 충분해야 하며, 특히 Redo 로그 스트리밍이 안정적으로 이루어져야 함.
  • 백업 검증 기능 활용: ZDLRA의 자동 백업 검증 기능을 활용하여 데이터 손상 여부를 주기적으로 점검해야 함.
  • DR 구축 고려: ZDLRA는 원격 복제를 지원하므로, 추가적인 재해 복구 전략을 세울 수 있음.

3. 결론 및 선택 기준

  • 범용적인 스토리지가 필요하고 비용을 고려해야 한다면?ZFS Storage Appliance (ZFSSA) 선택
  • Oracle Database 전용 무손실 백업 및 빠른 복구가 중요하다면?ZDLRA 선택
  • 백업 주기가 길고, 데이터 보호보다 비용 절감이 중요하다면?ZFSSA가 적합
  • 실시간 백업과 빠른 복구가 필수적인 금융, 의료, 대기업 환경이라면?ZDLRA가 적합

ZFS와 ZDLRA는 각각의 강점이 있으므로, 사용자의 환경과 요구 사항에 맞춰 선택하는 것이 중요합니다.

 

속도와 안정성, 두 마리 토끼를 잡는 하이브리드 IT 운영 전략

오늘날의 IT 환경은 더 이상 단일한 방식으로는 운영하기 어렵습니다.
빠른 시장 반응을 요구하는 DevOps 문화
안정적이고 책임 있는 서비스를 유지하려는 ITSM 체계
동시에 존재해야 하는 양대 축입니다.

문제는 이 두 가지가 때로는 서로 다른 방향을 바라본다는 것입니다.
DevOps는 빠른 배포와 유연함을,
ITSM은 표준화된 프로세스와 통제를 중요시합니다.

그렇다면 이 둘을 어떻게 하나의 조직 내에서 공존하게 만들 수 있을까요?
이 글에서는 실제 조직 구조 설계 관점에서의 해법을 제시해봅니다.


1. DevOps와 ITSM, 각각의 강점을 인정하라

  • DevOps는 민첩성(Agility), 자동화, 빠른 피드백 루프를 강점으로 합니다.
    하루에도 수십 번 배포하며 고객 중심으로 진화하는 애플리케이션을 만들어냅니다.
  • ITSM은 서비스 안정성, 변경 관리, 사고 대응에 뛰어납니다.
    특히 기업 환경에서는 보안, 감사, 책임 분리(Segregation of Duties) 등의 요구사항을 충족시킵니다.

즉, DevOps는 빠른 실험, ITSM은 지속 가능한 운영에 적합합니다.
현실적으로는 이 둘 중 하나만 선택할 수 없는 시대가 된 것이죠.


2. 조직 구조: DevOps 팀과 ITSM 팀의 협업 구조

▶ 모델 1: 병렬 구조 (Co-existence Model)

  • DevOps 팀: 서비스 배포 및 자동화 파이프라인 운영
  • ITSM 팀: 변경 승인, 장애 대응, 자산 및 구성 관리(CMDB) 유지
  • 공통 요소: 변경 요청(Change Request)은 GitHub PR 또는 DevOps 툴에서 생성 → 자동 승인 조건 설정 가능

장점: 역할 명확, 분리된 책임
단점: 프로세스 단절 가능성 → 협업 문화 필요

▶ 모델 2: 혼합 구조 (Embedded Model)

  • 각 DevOps 스쿼드 내에 ITSM 담당 역할 포함 (ex. 릴리즈 관리자, 변경 관리자)
  • ITSM 정책을 DevOps 워크플로우 안에 자동화 규칙으로 내장

장점: 빠른 반응 속도, 변화 대응 유연
단점: 각 스쿼드 간 ITSM 수준 차이 발생 가능

▶ 모델 3: 중앙통합 구조 (Hybrid Control Tower)

  • 중앙 통제팀이 SRE 또는 Infra 관점에서 DevOps+ITSM 정책을 설계
  • 모든 팀은 공통 플랫폼 위에서 동일한 정책 하에 운영 (ex. ServiceNow+Jira 연동)

장점: 통제력 유지 + 유연한 실행
단점: 초기 설계와 도구 통합 비용 발생


3. 핵심은 ‘자동화된 통제’

두 체계가 공존하려면 사람이 아닌 시스템이 통제를 대신해야 합니다.

예시: 변경관리 자동화 흐름

  1. DevOps에서 Pull Request 발생
  2. CI/CD 테스트 자동 통과
  3. Risk Level 자동 평가 (ex. 머신러닝 기반 or 룰 기반)
  4. 일정 기준 이상은 ITSM 변경 승인 요청 자동 생성
  5. 변경 후 CMDB 자동 반영 (API 연동)

→ 이 모든 프로세스가 도구와 정책으로 자동 실행됩니다.

이러한 방식은 속도를 유지하면서도 감사 추적 가능성과 규제 준수를 확보할 수 있습니다.


4. 기술 도구 통합 전략

  • CI/CD + ITSM 연동
    • Azure DevOps + ServiceNow
    • GitHub Actions + Jira Service Management
    • Jenkins + BMC Remedy
  • CMDB 자동화
    • Ansible, Terraform, AWS Config 등을 통해 실제 리소스 상태를 CMDB에 반영
  • 모니터링 통합
    • Prometheus, Datadog, Zabbix의 경보를 Incident로 자동 전환

중요한 건 도구의 종류보다 프로세스의 일관성과 조직의 실행 의지입니다.


5. 실무 적용 팁

  • 처음부터 완벽한 통합을 기대하지 마세요.
    가장 중요한 워크플로우 1~2개부터 자동화해보는 것이 좋습니다.
    예: 변경 승인 자동화, 장애 알림 연동
  • **‘변화 승인 vs 자율 배포’**의 충돌은 ‘리스크 기반’ 접근으로 풀 수 있습니다.
    반복적이고 안전한 변경은 자동 승인, 고위험 변경은 수동 승인으로 구분하세요.
  • 정기적인 DevOps-ITSM 공동 워크숍을 통해 정책과 문화의 간극을 줄이세요.

마무리: “두 세계를 잇는 아키텍처가 필요하다”

DevOps와 ITSM은 양립할 수 있습니다. 단, 설계가 필요합니다.
기술, 사람, 문화 세 가지를 연결할 수 있는 조직 구조를 만든다면
속도와 안정성이라는 두 마리 토끼를 충분히 잡을 수 있습니다.

성공적인 조직 구조는 특정 도구나 프레임워크가 아니라,
조화로운 철학과 명확한 실행 구조에서 시작됩니다.


참고자료

  • Atlassian: Combining DevOps and ITSM Best Practices
  • Google SRE Workbook
  • ServiceNow + DevOps Integration Guide
  • Azure DevOps + ITIL 연동 사례

- IT 인프라 실무자의 시선으로 본 양쪽의 균형 이야기 -

IT 운영을 하는 조직이라면 한 번쯤은 고민하게 됩니다.
“우리는 ITSM 중심의 안정적 운영을 택할 것인가, 아니면 DevOps처럼 빠르게 변화하고 실험하는 문화를 추구할 것인가?”

이 두 개념은 얼핏 보면 상반되는 철학처럼 보입니다.
한쪽은 표준화된 프로세스를 강조하고, 다른 한쪽은 빠른 배포와 자동화, 자율성을 추구합니다.
하지만 실무에서는 반드시 충돌할 필요는 없습니다. 오히려 서로를 보완할 수 있습니다.


ITSM과 DevOps, 무엇이 다른가?

  • ITSM: IT 서비스를 관리하기 위한 체계적인 프로세스 제공
    - ITIL이 대표적이며, Incident, Change, Problem Management 등을 포함
    - 안정성, 규정 준수, 반복 가능성 중심
  • DevOps: 개발(Dev)과 운영(Ops)의 경계 제거
    - 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)로 민첩한 가치 전달 추구
    - 자동화, 협업, 유연성 중심

즉, ITSM은 규칙과 절차, DevOps는 속도와 실험에 가깝습니다.


충돌 지점: 느린 승인 vs 빠른 배포

가장 자주 충돌하는 지점은 Change Management(변경 관리)입니다.

  • ITSM: 변경 사항에 대해 사전 승인, 리뷰, 이력 관리가 필요
  • DevOps: 하루에도 수십 번의 자동화된 배포가 일어나는 환경

이 차이로 인해 DevOps 팀은 ITSM을 “속도 저하 요인”으로, ITSM 팀은 DevOps를 “무질서한 배포 위험군”으로 보는 경향이 있습니다.


조화의 가능성: DevOps 안에 녹아든 ITSM

양립 불가처럼 보이지만, 다음과 같은 방식으로 서로를 강화할 수 있습니다.

  1. 자동화된 변경 승인 도입
    코드 기반 변경 이력 + 자동화 테스트 → 수동 승인을 Pipeline으로 대체
    (예: GitOps 방식에서 PR = Change Request)
  2. CI/CD와 CMDB 연동
    배포 시 변경된 리소스를 자동으로 CMDB에 업데이트하여 가시성 유지
  3. DevOps 활동을 ITSM 이벤트로 변환
    배포/로그 활동 → Incident 또는 Problem Record 자동 등록
  4. Google SRE 모델 도입
    SLI, SLO, 에러 예산을 통해 DevOps 속도와 ITSM 품질을 동시에 관리

실무 Tip: ‘사람’ 중심에서 시작하자

조화에서 가장 중요한 것은 툴이 아니라 조직 문화입니다.

  • ITSM 팀 → DevOps를 위협 아닌 기회로 바라보기
  • DevOps 팀 → ITSM의 가시성과 책임성을 받아들이기

“빠르면서도 안정적인 운영”이야말로 두 철학의 공통 목표입니다.


마치며

ITSM과 DevOps는 각자의 철학이 다르지만, 오늘날처럼 복잡한 IT 환경에서는 둘 다 필수입니다.

안정성과 책임 있는 운영 → ITSM
빠른 릴리즈와 고객 중심 개발 → DevOps

하지만 진정한 경쟁력이 있는 조직은 이 둘을 통합하고 균형을 맞추는 곳입니다.

충돌이 아닌 조화, 속도와 질서의 균형, 그것이 현대 IT 운영의 핵심입니다.


참고자료

  • ITIL 4 vs DevOps – Atlassian Guide
  • SRE Handbook – Google
  • ServiceNow DevOps 연동 가이드

ITSM이 필요한 이유 – IT 인프라에서의 실질적 가치와 CMDB 도입 시 고려할 점

최근 많은 기업들이 클라우드 전환, DevOps, AI 인프라 통합 등을 진행하면서 ITSM (IT Service Management)의 중요성이 다시 조명되고 있습니다.

ITSM은 단순히 헬프데스크 시스템이나 티켓 관리 도구를 의미하지 않습니다. IT 서비스를 비즈니스처럼 관리하기 위한 프로세스이자 철학입니다.


1. ITSM이란 무엇인가?

ITSM은 조직 내 IT 서비스를 계획, 설계, 전달, 운영, 개선하기 위한 일련의 프로세스입니다. 대표적인 표준 프레임워크로는 ITIL (Information Technology Infrastructure Library)이 있으며, 이를 기반으로 다양한 도구와 프로세스가 만들어졌습니다.

주요 핵심 프로세스:

  • Incident Management: 장애 발생 시 신속한 대응 및 정상화
  • Change Management: 변경 요청의 평가, 승인, 기록 및 이력 관리
  • Problem Management: 반복적 장애의 근본 원인을 분석하고 재발 방지
  • Service Request Management: 계정 요청, 장비 신청 등의 반복성 요청 처리
  • CMDB (Configuration Management Database): 인프라 구성요소(CI)를 데이터베이스로 관리

대표 ITSM 플랫폼: ServiceNow, Jira Service Management, BMC Remedy, Freshservice


2. 왜 기업 인프라에서 ITSM이 중요한가?

조직이 커지고, 담당 인력이 교체되고, 멀티클라우드 환경이 복잡해질수록 다음과 같은 문제가 생깁니다:

  • 누가 어떤 장비나 서비스의 담당자인지 알기 어려움
  • 장애나 이슈의 대응 이력이 남지 않음
  • 비인가된 변경으로 인해 서비스 중단

이때 ITSM 체계를 도입하면 다음과 같은 효과가 있습니다:

  • 티켓 기반으로 모든 요청과 이슈를 기록하고 추적 가능
  • 표준화된 변경 관리로 인한 다운타임 감소
  • IT 운영의 투명성 및 책임소재 명확화

3. CMDB 도입 시 꼭 고려해야 할 5가지

CMDB는 IT 자산(서버, DB, 앱, 계정, 라이선스 등)의 구성 정보를 통합적으로 관리하는 데이터베이스입니다. 그러나 CMDB는 도입 자체보다 유지가 어렵습니다.

도입 전 반드시 고려해야 할 요소들:

  1. 목표 명확화: 무엇을 위해 운영할 것인가? (예: 변경 영향 분석, 보안 점검 등)
  2. 관리 범위 설정: 전체 인프라가 아닌, 중요한 자산부터 단계적으로 적용
  3. 자동화 도구 연동: AWS Config, Azure Resource Graph, Ansible 등으로 자산 동기화
  4. 조직 문화와의 정렬: 담당자들이 CI 정보를 지속적으로 업데이트할 수 있는 문화 필요
  5. 정기적인 검토 주기 설정: CMDB가 최신 상태인지 주기적으로 감사 필요

CMDB는 단순한 '자산 목록'이 아닙니다. 장애, 변경, 보안 이슈 발생 시 신속한 원인 분석을 위한 핵심 도구입니다.


4. 실전 활용 팁 – 작은 시작, 점진적 확장

중소기업이나 스타트업도 ITSM을 충분히 도입할 수 있습니다. 모든 기능을 처음부터 구현할 필요는 없습니다.

  • 티켓 시스템: Jira Service Management의 Free Plan으로 시작
  • CMDB: Notion + Google Sheet 조합으로 간단한 자산 관리 가능
  • 자동화: Slack + Zapier + Google Form 연동으로 서비스 요청 수집

중요한 건 "툴보다 프로세스"입니다.누가, 어떤 요청을, 어떻게 처리하고, 기록하는가”의 명확한 정의가 가장 우선입니다.


5. 참고 자료 & 출처


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