클라우데라 엔터프라이즈 AI 에코시스템 확장
클라우데라(Cloudera)가 어떤 데이터 환경에서도 AI를 구현할 수 있도록 새로운 파트너십을 통해 Enterprise AI Ecosystem을 확장하고, 완전하고 즉시 적용 가능한 AI 솔루션을 제공한다고 발표했다.
이번 이니셔티브는 업계 선도 기업들을 전략적으로 결집시켜 데이터부터 모델, 애플리케이션까지 전 구간을 아우르는 엔터프라이즈 AI를 가속화하는 데 초점을 맞췄다.
기업은 이번 에코시스템 확장을 통해 복잡한 멀티·하이브리드 클라우드 환경에서도 일관된 거버넌스와 보안을 유지하며 AI를 빠르게 도입할 수 있을 것으로 전망된다.
이번 에코시스템 확장은 업계 선도 기업들을 결집시키는 장을 마련하여 공동 혁신을 촉진한다. 데이터 소스와 레이크하우스, 기능·피처 스토어, 모델 카탈로그, 배포·서빙·관측성 영역의 기술들이 사전에 상호 운용되도록 정합성을 맞추고, 성능과 안정성을 검증한 결과물을 번들 형태로 제공하는 방식이다. 이를 통해 고객은 프로젝트 초기에 흔히 마주치는 통합 리스크와 셋업 병목을 최소화하고, 곧바로 프로토타입에서 생산 환경으로 뛰어오를 수 있다. 또한 공동 GTM(go-to-market) 프로그램과 지원 체계를 연동해, 업종별 규제와 내부 보안 표준을 고려한 맞춤형 베스트 프랙티스를 신속히 제안할 수 있도록 했다.
무엇보다 중요한 변화는 파트너 간 책임 경계와 지원 프로세스의 명확화다. 과거에는 장애나 성능 저하가 발생했을 때 원인 규명이 길어지며 프로젝트 일정이 흔들리는 경우가 많았다. 이제는 사전 정의된 SLO/SLA, 합의된 관측 지표, 표준화된 로그·메트릭 수집 스키마를 통해 문제를 신속하게 판별하고 공동으로 대응하도록 체계화했다. 이런 투명한 운영 모델은 대규모 엔터프라이즈에서 반드시 요구되는 신뢰성과 재현성을 담보하며, 궁극적으로 총소유비용(TCO)을 안정적으로 낮추는 기반이 된다.
즉시 적용 가능한 번들은 전형적인 엔터프라이즈 AI 여정을 촘촘히 지원한다. 데이터 탐색과 피처 엔지니어링을 위한 워크벤치, 실험 추적과 재현성을 보장하는 MLOps, 온라인·배치 서빙과 A/B 테스트, 드리프트 탐지와 품질 경보, 비용·지연·정확도 간 균형을 자동 추천하는 최적화 레이어까지 한 번에 아우른다. 또한 최신 생성형 AI 활용 패턴을 고려하여 프롬프트 관리, 정책·콘텍스트 주입, 안전성 필터링 같은 운영 가이드를 포함함으로써 비즈니스 부서가 보다 빠르게 가치를 체감하도록 돕는다. 이러한 구성은 파일럿의 성공을 생산 운영의 성공으로 이어주는 가장 중요한 관문인 “운영화”의 위험을 실질적으로 낮춘다.
운영 관점에서 볼 때, 에코시스템은 관측성과 규정 준수를 동등하게 취급한다. 메트릭·로그·트레이스의 삼각 측량으로 모델 성능과 데이터 파이프라인 상태를 실시간으로 가시화하고, 변경 이력과 승인 워크플로를 중앙집중적으로 기록해 감사를 대비한다. 더불어 확장성은 수평·수직 양축에서 고려된다. GPU/CPU 혼합 클러스터, 스팟·온디맨드 리소스의 비용 인지 스케줄링, 워크로드 격리와 우선순위 제어 등을 기본 제공함으로써, 성수기 급증이나 신규 서비스 론칭에도 안정적으로 대응한다. 최종적으로 고객은 품질-속도-비용의 삼각 균형을 데이터 기반으로 관리하며, 반복 가능한 성공 공식을 마련할 수 있다.
데이터 보안과 규정 준수는 설계 초기부터 스택에 녹아 있다. 데이터 분류·민감도 태깅, 영역별 데이터 주권 정책, 키 관리와 암호화, 접근 제어와 감사 로깅이 서로 분리되지 않고 정책 그래프로 연결된다. 이로써 지역별 컴플라이언스와 내부 통제를 동시에 충족하며, 프로젝트별 예외 처리가 난무해 복잡성이 폭증하는 상황을 예방한다. 또한 운영팀은 단일 콘솔 혹은 일관된 API로 정책을 선언형으로 적용·검증할 수 있어, 이식성과 표준화 측면에서 높은 효율을 얻는다.
중요하게도, 이 아키텍처는 데이터와 모델의 이동뿐 아니라 관측성과 비용 관리의 이동성까지 고려한다. 서로 다른 클라우드 영역과 온프레미스에 분산된 파이프라인을 단일 뷰로 모니터링하고, 단위 워크로드별 원가와 성능을 추적해 최적 배치 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 대규모 학습은 비용 효율적인 리전에 배치하고, 지연에 민감한 추론은 사용자와 가까운 엣지나 로컬 데이터센터에서 수행하는 식이다. 이러한 유연성은 엔터프라이즈가 전략·조직·규정의 변화를 겪더라도 AI 운영을 흔들림 없이 지속하는 힘이 된다. 결론 클라우데라의 Enterprise AI Ecosystem 확장은 파트너십을 통한 공동 혁신, 사전 통합으로 구현된 즉시성, 그리고 어떤 데이터 환경에서도 흔들림 없는 거버넌스와 확장성을 결합했다. 그 결과 기업은 통합 리스크와 초기 셋업 부담을 줄이고, 데이터 거버넌스와 보안을 유지한 채 신속하게 가치 실현에 도달할 수 있다. 완전하고 즉시 적용 가능한 AI라는 지향점은 파일럿의 성공을 운영의 성공으로 이어주는 현실적인 해답을 제시한다.
다음 단계로, 기업은 우선순위가 높은 2~3개의 핵심 사용 사례를 선정하고, 필요한 데이터 소스·규정 요건·성능 목표를 명확히 정의해야 한다. 이어 사전 검증된 참조 아키텍처를 기반으로 짧은 주기의 PoC를 수행하고, 성공 지표와 운영 기준을 표준화해 전사 확장을 준비하길 권한다. 마지막으로 클라우데라와 파트너 네트워크의 지원 프로그램을 활용해 교육·거버넌스·관측성 체계를 초기부터 내재화하면, 속도와 안정성을 동시에 확보할 수 있다.
파트너십 중심 확장 전략과 공동 혁신
클라우데라의 이번 발표는 파트너십을 핵심 축으로 삼아 데이터, 모델, 인프라, 보안, 애플리케이션 레이어에 이르는 전 생태계를 촘촘하게 결합하려는 전략을 분명히 보여준다. 단순한 기술 제휴를 넘어 공동 레퍼런스 아키텍처, 사전 검증된 통합, 그리고 현업의 요구를 반영한 사용 사례 패키지까지 제공함으로써, 고객이 검증·조합·튜닝에 들이던 시간을 과감하게 줄이도록 설계되었다. 자사 표현에 따르면 클라우데라는 “어떤 환경의 데이터 환경에서도 AI를 구현”할 수 있는 역량을 강조하며, 파트너들과 함께 현실 비즈니스에 즉시 쓰일 수 있는 형태로 솔루션을 다듬고 있다.이번 에코시스템 확장은 업계 선도 기업들을 결집시키는 장을 마련하여 공동 혁신을 촉진한다. 데이터 소스와 레이크하우스, 기능·피처 스토어, 모델 카탈로그, 배포·서빙·관측성 영역의 기술들이 사전에 상호 운용되도록 정합성을 맞추고, 성능과 안정성을 검증한 결과물을 번들 형태로 제공하는 방식이다. 이를 통해 고객은 프로젝트 초기에 흔히 마주치는 통합 리스크와 셋업 병목을 최소화하고, 곧바로 프로토타입에서 생산 환경으로 뛰어오를 수 있다. 또한 공동 GTM(go-to-market) 프로그램과 지원 체계를 연동해, 업종별 규제와 내부 보안 표준을 고려한 맞춤형 베스트 프랙티스를 신속히 제안할 수 있도록 했다.
무엇보다 중요한 변화는 파트너 간 책임 경계와 지원 프로세스의 명확화다. 과거에는 장애나 성능 저하가 발생했을 때 원인 규명이 길어지며 프로젝트 일정이 흔들리는 경우가 많았다. 이제는 사전 정의된 SLO/SLA, 합의된 관측 지표, 표준화된 로그·메트릭 수집 스키마를 통해 문제를 신속하게 판별하고 공동으로 대응하도록 체계화했다. 이런 투명한 운영 모델은 대규모 엔터프라이즈에서 반드시 요구되는 신뢰성과 재현성을 담보하며, 궁극적으로 총소유비용(TCO)을 안정적으로 낮추는 기반이 된다.
Enterprise AI Ecosystem로 완전하고 즉시 적용 가능한 솔루션
클라우데라가 지향하는 Enterprise AI Ecosystem의 가치는 “완전함”과 “즉시성”의 결합에 있다. 완전함은 데이터 수집·정제·거버넌스에서부터 모델 학습·배포·모니터링, 그리고 비즈니스 애플리케이션에 이르는 종단 간 기능을 공백 없이 제공한다는 뜻이며, 즉시성은 사전 통합된 레퍼런스 스택과 자동화된 파이프라인으로 배포 시간을 대폭 단축한다는 의미다. 고객은 표준 커넥터와 정책 기반 거버넌스, 역할 기반 접근제어(RBAC), 마스킹·암호화 같은 보안 구성 요소를 기본값으로 활용해 초기 설정 부담을 덜고, 운영 단계에서의 정책 일관성까지 확보할 수 있다.즉시 적용 가능한 번들은 전형적인 엔터프라이즈 AI 여정을 촘촘히 지원한다. 데이터 탐색과 피처 엔지니어링을 위한 워크벤치, 실험 추적과 재현성을 보장하는 MLOps, 온라인·배치 서빙과 A/B 테스트, 드리프트 탐지와 품질 경보, 비용·지연·정확도 간 균형을 자동 추천하는 최적화 레이어까지 한 번에 아우른다. 또한 최신 생성형 AI 활용 패턴을 고려하여 프롬프트 관리, 정책·콘텍스트 주입, 안전성 필터링 같은 운영 가이드를 포함함으로써 비즈니스 부서가 보다 빠르게 가치를 체감하도록 돕는다. 이러한 구성은 파일럿의 성공을 생산 운영의 성공으로 이어주는 가장 중요한 관문인 “운영화”의 위험을 실질적으로 낮춘다.
운영 관점에서 볼 때, 에코시스템은 관측성과 규정 준수를 동등하게 취급한다. 메트릭·로그·트레이스의 삼각 측량으로 모델 성능과 데이터 파이프라인 상태를 실시간으로 가시화하고, 변경 이력과 승인 워크플로를 중앙집중적으로 기록해 감사를 대비한다. 더불어 확장성은 수평·수직 양축에서 고려된다. GPU/CPU 혼합 클러스터, 스팟·온디맨드 리소스의 비용 인지 스케줄링, 워크로드 격리와 우선순위 제어 등을 기본 제공함으로써, 성수기 급증이나 신규 서비스 론칭에도 안정적으로 대응한다. 최종적으로 고객은 품질-속도-비용의 삼각 균형을 데이터 기반으로 관리하며, 반복 가능한 성공 공식을 마련할 수 있다.
어떤 데이터 환경에서도 통합되는 아키텍처와 거버넌스
이번 확장의 또 하나의 핵심은 “어떤 데이터 환경에서도” 통합적으로 작동하는 아키텍처다. 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 엣지까지 이어지는 하이브리드·멀티클라우드 지형에서 데이터는 중력과 주권, 대역폭 제약을 가진다. 클라우데라는 데이터 이동을 최소화하고 워크로드를 데이터에 가깝게 배치하는 전략을 통해 비용과 지연을 줄이며, 통합 거버넌스 레이어로 정책을 일관되게 적용한다. 포맷 표준과 개방형 인터페이스를 존중하는 설계 철학은 잠금효과(벤더 락인)를 줄이고, 장기적으로 기술 선택의 자유를 보장한다.데이터 보안과 규정 준수는 설계 초기부터 스택에 녹아 있다. 데이터 분류·민감도 태깅, 영역별 데이터 주권 정책, 키 관리와 암호화, 접근 제어와 감사 로깅이 서로 분리되지 않고 정책 그래프로 연결된다. 이로써 지역별 컴플라이언스와 내부 통제를 동시에 충족하며, 프로젝트별 예외 처리가 난무해 복잡성이 폭증하는 상황을 예방한다. 또한 운영팀은 단일 콘솔 혹은 일관된 API로 정책을 선언형으로 적용·검증할 수 있어, 이식성과 표준화 측면에서 높은 효율을 얻는다.
중요하게도, 이 아키텍처는 데이터와 모델의 이동뿐 아니라 관측성과 비용 관리의 이동성까지 고려한다. 서로 다른 클라우드 영역과 온프레미스에 분산된 파이프라인을 단일 뷰로 모니터링하고, 단위 워크로드별 원가와 성능을 추적해 최적 배치 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 대규모 학습은 비용 효율적인 리전에 배치하고, 지연에 민감한 추론은 사용자와 가까운 엣지나 로컬 데이터센터에서 수행하는 식이다. 이러한 유연성은 엔터프라이즈가 전략·조직·규정의 변화를 겪더라도 AI 운영을 흔들림 없이 지속하는 힘이 된다. 결론 클라우데라의 Enterprise AI Ecosystem 확장은 파트너십을 통한 공동 혁신, 사전 통합으로 구현된 즉시성, 그리고 어떤 데이터 환경에서도 흔들림 없는 거버넌스와 확장성을 결합했다. 그 결과 기업은 통합 리스크와 초기 셋업 부담을 줄이고, 데이터 거버넌스와 보안을 유지한 채 신속하게 가치 실현에 도달할 수 있다. 완전하고 즉시 적용 가능한 AI라는 지향점은 파일럿의 성공을 운영의 성공으로 이어주는 현실적인 해답을 제시한다.
다음 단계로, 기업은 우선순위가 높은 2~3개의 핵심 사용 사례를 선정하고, 필요한 데이터 소스·규정 요건·성능 목표를 명확히 정의해야 한다. 이어 사전 검증된 참조 아키텍처를 기반으로 짧은 주기의 PoC를 수행하고, 성공 지표와 운영 기준을 표준화해 전사 확장을 준비하길 권한다. 마지막으로 클라우데라와 파트너 네트워크의 지원 프로그램을 활용해 교육·거버넌스·관측성 체계를 초기부터 내재화하면, 속도와 안정성을 동시에 확보할 수 있다.
