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AlertD, AI DevOps로 스텔스 모드에서 등장

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 17:42
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


AlertD는 오늘 스텔스 모드를 벗어나며 사이트 신뢰성 엔지니어링 및 DevOps 팀에게 클라우드 운영에 대한 즉각적인 가시성을 제공하도록 설계된 에이전틱 인공지능 플랫폼을 출시했으며, True Ventures의 파트너 Puneet Agarwal이 주도한 300만 달러의 프리시드 펀딩을 유치했다고 발표했습니다.

업계 베테랑인 Geoff Hendrey와 Freddy Mangum이 2024년에 설립한 샌프란시스코 베이 에리어 스타트업은, 창립자들이 레거시 관측성 및 모니터링 도구로는 적절히 해결할 수 없는 클라우드 환경의 증가하는 운영 복잡성이라고 설명하는 문제를 목표로 하고 있습니다. 이 플랫폼은 특화된 AI 에이전트와 자연어 쿼리를 사용하여 Amazon Web Services 환경에서 인사이트를 도출하며, DevOps 전문가들이 “toil”이라고 부르는 것—그들의 시간 중 거의 절반을 소비하는 반복적이고 가치가 낮은 작업—을 제거하는 것을 목표로 합니다.


업계 베테랑들이 대시보드 피로 문제를 해결하다

Hendrey는 AlertD의 최고경영자이자 Splunk의 전 수석 아키텍트, Cisco 산하 AppDynamics의 최고 아키텍트 출신으로, 전통적인 관찰성 도구들이 풍부한 데이터를 제공했지만 여전히 광범위한 수동 구성이 필요했다고 말했다. “이러한 레거시 도구들은 풍부한 계측 기능을 제공했지만, 프로덕션 문제의 조기 지표 역할을 할 수 있는 알림을 구성하기 위해 여전히 광범위한 수동 설정이 필요했습니다”라고 Hendrey는 PR Newswire에 따르면 말했다. “그러나 애플리케이션 개발 속도가 가속화되고 복잡한 마이크로서비스 아키텍처가 등장하면서, SRE와 DevOps 팀은 이제 프로덕션 가동 시간 유지의 규모와 요구 사항을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다.”

이 플랫폼은 Unix 데몬에서 영감을 받은 백그라운드 프로세스를 실행하여 고객의 클라우드 환경을 지속적으로 인덱싱하고 AI 에이전트를 사용하여 정적 문서가 아닌 실제 AWS 배포 상태를 기반으로 대시보드를 동적으로 생성한다. 대화형 인터페이스는 데이터베이스 비용 최적화에서 규정 준수 검사에 이르기까지 특정 쿼리를 처리하는 150개 이상의 특화된 하위 에이전트에 작업을 할당한다.

지리공간 정보 회사인 Privateer의 DevOps 선임 이사인 Ryan Raines는 개발 과정에서 설계 파트너로 참여했다. “SRE와 DevOps는 비효율성 때문이 아니라 프로덕션 가동 시간을 관리하기 위한 오늘날의 도구가 지나치게 복잡한 반면 우리의 환경은 계속 확장되고 있기 때문에 거의 50%의 시간을 저부가가치 작업에 소비합니다”라고 Raines는 말했다.


조기 결과 및 가용성

베타 테스트 기간 동안 AlertD는 비용 최적화 에이전트를 통해 이름을 밝히지 않은 한 기업 고객에게 10%의 비용 절감 효과를 제공했으며, DevOps 엔지니어가 쿼리를 위해 스크립트를 작성하는 데 8시간이 걸렸던 작업을 AlertD는 37초 만에 해결한 것을 포함하여 측정 가능한 성과를 보고했습니다.

이 플랫폼은 AWS Marketplace에서 30일 무료 체험판으로 이용할 수 있으며, Stanford StartX 인큐베이터, Amazon Web Services 및 Meta Llama 프로그램의 지원을 받고 있습니다. AlertD의 아키텍처는 클라우드, 대규모 언어 모델 및 소프트웨어 제공 수명 주기에 구애받지 않으며, 초기 AWS 중심을 넘어 확장되도록 설계되었습니다.

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• 중국은 금요일 슝안신구에서 오픈소스 AI 기상 모델인 Fengyuan V1.0을 출시했으며, 이는 관측 데이터로부터 직접 전 지구 예보를 생성할 수 있는 독자적 지식재산권을 가진 중국 최초의 종단간(end-to-end) AI 기상 시스템을 의미한다[chinadaily +1].• 이번 출시는 NOAA가 AI 기반 예보 모델 3종을 공개한 지 불과 이틀 만에 이루어진 것으로, 더 빠르고 정확한 AI 기상 예측 시스템 개발 경쟁에서 미국과 중국 간 기상 기술 분야의 경쟁이 심화되고 있음을 보여준다[techspot +2].• 중국 기상국 관계자들은 Fengyuan이 극한 기상 현상 탐지에 중점을 두고 저고도 경제 및 에너지 공급을 포함한 특화 분야를 지원할 것이며, 일대일로 이니셔티브를 통해 국제 협력을 확대할 계획이라고 밝혔다[chinadaily +1].
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2025.12.21 등록
• 라쿠텐 그룹인 [RKUNY +1.40%]는 일본어에 최적화된 7,000억 파라미터 대규모 언어 모델 Rakuten AI 3.0를 12월 18일 공개했다. 이 모델은 일본어 벤치마크에서 GPT-4o를 능가했으며, 유사 규모의 서드파티 AI 모델 대비 최대 90%의 비용 절감을 제공한다.[global.rakuten +1]• 이 모델은 일본 정부가 지원하는 GENIAC 프로젝트의 일환으로 개발되었으며, 일본 경제산업성 및 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)가 주도하고, 이 이니셔티브를 통해 일부 학습 비용을 지원받았다.[global.rakuten +1]• 라쿠텐은 2026년 봄에 이 모델을 오픈 웨이트로 공개할 계획이며, Rakuten AI Gateway 플랫폼을 통해 전자상거래, 핀테크, 여행, 엔터테인먼트 서비스 등 자사 전체 에코시스템에 이를 통합하고 있다.[global.rakuten +1]
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2025.12.21 등록
• 한국 정부는 19일 제22차 국가핵융합위원회에서 핵융합에너지 전력생산 실증 목표를 2050년대에서 2030년대로 20년 앞당기는 로드맵을 의결했다[mk +2].• 정부는 2030년까지 노심 플라즈마 제어, 초전도 자석 등 8대 핵심기술을 개발하고 2035년까지 실증을 완료하며, 전남 나주에 1조5000억원 규모의 한국형 혁신 핵융합로를 건설할 계획이다[mk +2].• AI 데이터센터의 전력 소비가 2030년까지 2배 이상 증가할 것으로 예상되면서[g-enews], 트럼프 미디어가 핵융합 기업 TAE테크놀로지스와 합병하는 등 글로벌 핵융합 개발 경쟁이 가속화되고 있다[mk +2].
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2025.12.21 등록
구글이 빠른 속도와 낮은 비용을 갖춘 경량 인공지능(AI) 모델 '제미나이3 플래시'를 17일(현지시간) 공개했다. 이번 출시로 구글은 최상위 모델인 '딥싱크', 균형 모델인 '프로'와 함께 제미나이3 제품군의 삼각 편대를 완성했다.상위 모델 능가하는 성능, 4분의 1 가격제미나이3 플래시는 일부 벤치마크에서 상위 모델인 제미나이3 프로를 능가하는 성과를 보였다. 일반 지식을 측정하는 'MMLU-Pro'에서 81.2%, 코딩 능력을 재는 'SWE-벤치 베리파이드'에서 78%를 기록해 프로 모델의 각각 81%와 76.2%를 웃돌았다.​과학 지식 평가인 'GPQA 다이아몬드'와 인류의 마지막 시험으로 불리는 'HLE' 벤치마크에서도 각각 90.4%와 33.7%를 기록해 프로 모델(91.9%, 37.5%)과 큰 차이가 없는 수준을 보였다.​속도와 지능의 균형제미나이3 플래시는 제미나이 2.5 프로보다 3배 빠른 속도를 자랑하며, 일상적 작업에서 평균 30% 적은 토큰을 사용한다. API 요금은 토큰당 0.5∼3달러로 프로 모델(2∼12달러)의 4분의 1 수준이다.​조시 우드워드 구글랩스·제미나이 담당 부사장은 "오랫동안 AI는 비싸고 느린 대형 모델과 성능이 떨어지는 고속 모델 사이 선택을 강요했다"며 "제미나이3 플래시는 이와 같은 타협을 끝내고 지능과 속도를 모두 제공한다"고 밝혔다.​제미나이3 플래시는 무료 이용자를 포함해 전 세계에서 사용할 수 있으며, 구글은 제미나이 앱과 AI 모드에서 이를 기본 모델로 적용했다.경량 모델은 방대한 데이터로 학습한 상위 모델을 기반으로 '증류'라는 작업을 거쳐 만들어진다. 속도가 빠르면서도 상위 모델에 버금가는 성능을 내는 것이 특징이다.
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2025.12.20 등록
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