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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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• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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2025.12.17 등록
OpenAI는 화요일에 GPT Image 1.5를 공개했으며, 이는 최대 4배 빠른 이미지 생성 속도와 수정 전반에 걸쳐 시각적 일관성을 유지하는 향상된 편집 기능을 제공합니다. 이는 CEO Sam Altman의 최근 “코드 레드” 선언 이후 Google로부터 입지를 되찾기 위한 노력의 일환입니다.원래 1월 초에 계획되었던 이 가속화된 출시는 Google의 Gemini 3와 입소문을 탄 Nano Banana Pro 이미지 생성기의 경쟁 압력에 대응한 것으로, 이는 10월까지 Gemini가 월 6억 5천만 명의 사용자를 확보하는 데 기여했습니다.새로운 모델은 현재 모든 ChatGPT 사용자와 API를 통해 이용 가능하며, Fidji Simo, OpenAI의 애플리케이션 CEO에 따르면 사전 설정 필터와 인기 프롬프트를 갖춘 “크리에이티브 스튜디오처럼” 작동하는 전용 사이드바 탭을 특징으로 합니다.
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2025.12.17 등록
Amazon Web Services CEO Matt Garman은 초급 직원을 인공지능으로 대체하려는 기업들에 대해 날카로운 비판을 제기하며, 그러한 전략이 근시안적이고 장기적인 비즈니스 건전성에 해롭다고 지적했습니다. WIRED가 화요일에 발표한 인터뷰에서 Garman은 주니어 직원을 제거하는 것이 인재 파이프라인을 파괴하고 조직에서 AI에 가장 적극적으로 참여하는 인력을 빼앗는 결과를 초래할 것이라고 주장했습니다.​"어느 시점에서 그 모든 것이 스스로 붕괴될 것입니다"라고 Garman은 WIRED에 말하며, 이러한 관행을 "내가 들어본 것 중 가장 어리석은 일 중 하나"라고 묘사했습니다. 그는 주니어 직원들이 일반적으로 가장 저렴한 직원이면서도 AI 도구에 가장 적극적으로 참여하기 때문에, 이들을 제거하는 것이 특히 역효과를 낳는다고 강조했습니다.​이러한 발언은 Amazon이 인력 자동화와 복잡한 관계를 헤쳐나가는 시점에 나왔습니다. 10월에 회사는 주로 중간 관리직을 대상으로 14,000명의 기업 정리해고를 발표했습니다. CEO Andy Jassy는 6월에 AI 효율성 향상이 향후 몇 년 동안 "전체 기업 인력을 줄일 것"이라고 밝혔습니다. The New York Times가 검토한 내부 문서에 따르면 Amazon의 자동화 부서는 향후 채용을 피함으로써 로봇으로 50만 개 이상의 일자리를 대체할 것을 구상하고 있습니다.인재 파이프라인 우려Garman의 입장은 8월 스탠포드 대학교 연구진이 기록한 증가하는 업계 트렌드와 모순됩니다. 수백만 건의 ADP 급여 기록을 분석한 이 연구는 2022년 말 이후 AI에 노출된 직업에서 22세에서 25세 근로자의 고용이 13% 감소했음을 발견했습니다. 해당 연령대의 소프트웨어 개발자들은 2022년 최고치 대비 고용이 거의 20% 감소한 반면, 동일한 직무의 고령 근로자들은 6-9% 성장을 경험했습니다.​"구축하고 있는 인재 파이프라인이 없고 멘토링하고 회사를 통해 성장시키고 있는 주니어 인력이 없다면, 우리는 종종 그곳에서 최고의 아이디어를 얻는다는 것을 발견합니다"라고 Garman은 WIRED에 말했습니다. 그는 AWS 개발자의 약 80%가 이미 단위 테스트, 문서화, 코드 생성을 포함한 작업의 워크플로우에서 AI를 사용하고 있다고 언급했습니다.산업적 영향Garman은 AI 도입이 가속화됨에 따라 직무 역할이 필연적으로 변화할 것임을 인정했다. "제가 우리 직원들에게 말하는 것 중 하나는 '여러분의 일은 변화할 것입니다'라는 것입니다. 이것은 의심의 여지가 없습니다"라고 그는 말했다. 그러나 그는 직무 변화와 전면적인 대체를 구분하면서, 기업들이 미래 인력을 제거하는 것이 아니라 재교육에 투자해야 한다고 주장했다.​AWS 책임자의 입장은 곧 퇴임하는 GitHub CEO Thomas Dohmke의 입장과 일치하는데, 그는 이전에 젊은 개발자들이 "AI 네이티브"이며 팀에 새로운 가치를 가져온다고 언급한 바 있다. 그러나 이러한 발언은 Amazon의 가장 공격적인 구조조정 기간 중에 나온 것으로, 인사 담당 수석 부사장 Beth Galetti는 추가 감원이 2026년까지 계속될 수 있다고 밝혔다.​12월 AWS re:Invent 컨퍼런스에서 Garman은 기업들이 독점 데이터로 맞춤형 AI 모델을 구축할 수 있는 도구인 Nova Forge를 공개했으며, AI를 비즈니스 운영에 더 깊이 통합하도록 설계된 새로운 프론티어 모델도 함께 선보였다.
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2025.12.17 등록
Nvidia는 12월 15일, 여러 AI 모델이 복잡한 작업에서 협업하는 다중 에이전트 시스템을 구동하도록 설계된 오픈소스 AI 모델 Nemotron 3 패밀리를 공개했으며, Nano 변형은 이전 버전보다 4배 높은 처리량을 제공합니다.이 칩 제조업체는 300억 개의 매개변수를 가진 Nano 모델과 함께 3조 개의 토큰으로 구성된 학습 데이터와 오픈소스 강화 학습 도구를 공개했으며, 최대 5,000억 개의 매개변수를 가진 더 큰 Super 및 Ultra 변형은 2026년 상반기에 출시될 예정입니다.ServiceNow, Perplexity, CrowdStrike, Oracle을 포함한 얼리 어답터들이 Nemotron을 기업 워크플로우에 통합하고 있으며, 분석가들은 이번 출시를 AI 시장을 혼란에 빠뜨리는 비용 효율적인 경쟁업체들에 대한 Nvidia의 대응으로 보고 있습니다.
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2025.12.16 등록
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