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IBM의 Apptio, AI 클라우드 비용 관리 도구 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.04 15:12
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


IBM의 Apptio 사업부는 월요일 인공지능 워크로드로 인해 IT 예산에 부담이 가중되는 가운데 급증하는 클라우드 비용을 기업들이 관리할 수 있도록 설계된 두 가지 새로운 재무 운영 솔루션을 공개했습니다. 이번 발표는 기업 AI 인프라 투자가 2026년 전 세계적으로 5,710억 달러에 이를 것으로 예상되는 시점에 이루어졌습니다.​

이 기술 대기업은 현재 공개 프리뷰로 제공되는 Cloudability Governance와 일반 출시된 Kubecost 3.0을 출시했습니다. 두 플랫폼 모두 HashiCorp Terraform과 통합되어 인프라 배포 전에 실시간 비용 가시성과 정책 시행을 제공하며, Apptio 연구에서 나타난 중요한 격차를 해결합니다: 비즈니스 리더의 55%가 기술 지출을 효과적으로 평가하기에 충분한 정보가 부족하다고 보고했습니다.​


AI 워크로드가 비용 통제에 대한 긴급한 필요성을 촉진한다

"생성형 AI는 클라우드 인프라의 한계를 넘어서고 있을 뿐만 아니라, 기술 및 비즈니스 리더들이 정보에 입각한 의사결정을 내리고 기술 지출 ROI를 평가하는 능력에 도전을 제기하고 있습니다"라고 Apptio의 최고제품책임자(CPO) Eugene Khvostov가 말했습니다. AI 시대는 "정보 및 컴퓨팅 파워 과부하"를 나타내며, AI 기회를 활용하고자 하는 조직들에게 사전 예방적 클라우드 비용 관리를 필수적으로 만들고 있습니다.​

이번 출시는 기업들이 AI 개발을 가속화하면서 동시에 지출을 통제해야 한다는 압박에 직면함에 따라 증가하는 복잡성을 해결합니다. IDC는 AI 인프라 지출이 2024년 상반기에 97% 증가하여 474억 달러에 달했으며, AI 최적화 인프라 지출은 2026년까지 두 배 이상 증가하여 375억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다.​


향상된 도구로 실시간 최적화 목표 달성

Cloudability Governance는 HashiCorp Cloud Platform 및 Terraform Enterprise와 통합되어 엔지니어링 워크플로우 내에서 비용 추정 및 재무 가드레일을 제공합니다. IBM 계열사인 HashiCorp의 CTO이자 공동 창립자인 Armon Dadgar는 "우리 고객들은 HashiCorp Terraform으로 관리하고 배포하는 인프라의 비용 영향에 대한 정확하고 실시간 가시성을 원합니다"라고 말했습니다.​

Kubecost 3.0은의 DCGM exporter를 기반으로 한 자동화된 컨테이너 적정 크기 조정 및 고급 GPU 모니터링 기능을 통해 향상된 Kubernetes 비용 관리를 제공합니다. 이 플랫폼은 클러스터 전반에 걸친 통합 리소스 관리를 제공하며, 조직이 컴퓨팅 집약적인 AI 워크로드를 배포함에 따라 중요해진 GPU 활용의 비효율성을 식별하기 위한 AI 기반 권장 사항을 제공합니다.​

이번 발표는 IBM이 2025년 2월에 완료한 64억 달러 규모의 HashiCorp 인수를 기반으로 하며, 이를 통해 회사의 하이브리드 클라우드 자동화 역량이 강화되었습니다. IBM은 최근 163억 3천만 달러의 매출로 애널리스트 예상을 초과하는 강력한 3분기 실적을 보고했으며, AI 사업 규모를 95억 달러 이상으로 확대했습니다.

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• Google [GOOG -0.51%]은 12월 16일 Opal 워크플로우 빌더를 Gemini 웹 앱에 통합하여, 사용자들이 Super Gems라는 새로운 기능을 통해 코딩 없이 AI 기반 미니 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다.• 이 통합은 Opal을 Gemini의 Gems Manager에 통합하며, 자연어 설명을 자동 생성된 단계와 인터페이스 요소가 포함된 시각적 워크플로우로 변환하는 Workflow Builder를 제공하고, 이는 공유 가능한 링크를 통해 게시될 수 있습니다.• 현재 출시는 미국 사용자로 제한되어 있으며, 이는 Google이 Gemini를 맞춤형 AI 도구 구축을 위한 중앙 플랫폼으로 포지셔닝하면서 다른 Labs 통합과 동일한 단계적 접근 방식을 따르고 있습니다.
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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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