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AlertD, AI DevOps로 스텔스 모드에서 등장

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작성자 xtalfi
작성일 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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(퍼플렉시티가정리한기사)JeffBezos는2021년를떠난이후처음으로운영CEO역할로복귀하고있습니다.이억만장자는컴퓨팅,자동차및항공우주산업전반의제조업을혁신하기위해이미62억달러를조달한비밀스러운AI스타트업인ProjectPrometheus를공동으로이끌예정이라고TheNewYorkTimes가보도했습니다.이는스타트업역사상가장큰초기단계펀딩라운드중하나이며,물리적생산을변화시키는AI에대한Bezos의베팅을의미합니다.​운영으로의복귀베조스는이전에구글X에서근무했으며알파벳의헬스테크놀로지부문인Verily를공동창립한물리학자이자화학자인VikBajaj와함께공동CEO로활동할예정이다.이번조치는2021년7월AndyJassy가아마존CEO로그의뒤를이은이후베조스의첫공식운영역할을의미한다.​"이는베조스가2021년7월아마존의최고경영자에서물러난이후처음으로한회사내에서공식적인운영역할을맡은것"이라고타임즈는지적했다.베조스는11월13일NewGlenn로켓부스터를성공적으로착륙시킨자신의우주회사인블루오리진에여전히적극적으로참여하고있지만,그곳에서의공식직함은창립자이다.​야심찬제조비전프로젝트프로메테우스는여러분야에걸쳐엔지니어링과제조를향상시키는AI기술개발을목표로합니다.이스타트업은OpenAI,Meta,GoogleDeepMind의연구원들을포함하여거의100명의직원을모았습니다.회사의구체적인기술적접근방식은아직공개되지않았지만,로봇공학,신약개발,과학적발견을포함한물리적작업에AI를적용하는기업들의흐름에합류했습니다.​베조스본인이일부기여한62억달러의자금조달은프로젝트프로메테우스를전세계적으로가장자본력이풍부한초기단계벤처기업중하나로자리매김하게합니다.참고로,Databricks는2024년12월에620억달러기업가치로100억달러를조달했으며,OpenAI는2025년3월에400억달러를확보했습니다.ArticulateGlobal은2021년에15억달러로최대규모시리즈A기록을보유하고있습니다.​베조스는AI기반물리시스템에적극적으로투자해왔습니다.작년에그는4억달러를조달한로봇공학스타트업PhysicalIntelligence와과학실험을수행할수있는AI를구축하기위해3억달러를확보한PeriodicLabs를지원했습니다.전OpenAI및DeepMind연구원들이공동설립한PeriodicLabs는로봇이물리적실험을수행하여AI모델을훈련시키는실험실을구축하고있습니다.
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11.18 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)전구글CEO에릭슈미트가후원하는비영리AI연구소인FutureHouse는이달제약회사들로부터급증하는AI연구역량수요를충족하기위해상업적분사기업인EdisonScientific을출범했다.이러한움직임은인간의6개월치연구작업을하루만에완료할수있다고알려진차세대AI과학자Kosmos의공개와동시에이루어졌다.​OpenAICEO샘알트먼은11월16일이러한발전을"흥미진진하다"고칭찬하며이것이"AI의가장중요한영향중하나"가될것이라고예측했다.EdisonScientific에따르면,이시스템은이미신경과학,재료과학,유전학,노화연구를아우르는7개의과학적발견에서거의80퍼센트의정확도를입증했다.​기술적돌파구와상업적전환Kosmos는AI가방대한정보량을처리하면서도일관성을유지할수있게해주는"구조화된세계모델"을사용함으로써이전버전인Robin을뛰어넘는도약을나타냅니다.일반적인실행에는약1,500개의과학논문을분석하고42,000줄이상의분석코드를실행하는작업이포함됩니다.​FutureHouse의공동창립자인SamRodriques와AndrewWhite는2025년5월초기플랫폼출시이후주요제약업체들로부터"요청이쏟아졌다"고말했습니다.창립자들은분사를발표하면서"제품기능,결제시스템및고객지원을구축하는것은우리의자선기금을올바르게사용하는것이아니다"라고밝혔습니다.EdisonScientific은학계를위한"관대한무료등급"을제공하면서파워유저와기업에게는실행당200달러를청구하는방식으로플랫폼을관리할예정입니다.​검증및산업영향테스트과정에서Kosmos는저체온쥐뇌의대사경로발견과페로브스카이트태양전지성능에대한재료과학통찰을포함하여이전에발표되지않은세가지과학적발견을독립적으로재현했습니다.이시스템은또한항산화효소SOD2와심장섬유증감소를연결하는제안된메커니즘과유전적변이가제2형당뇨병위험을낮출수있는방법에대한새로운분자적설명을포함하여네가지새로운통찰을생성했습니다.​개발자들도놀랐다고인정한6개월이라는주장은베타사용자피드백과읽은논문의양및수행된분석단계에대한객관적분석에서비롯되었습니다.그러나EdisonScientific는Kosmos가"통계적으로흥미롭지만과학적으로무관한패턴"을추구할수있으며특정프로젝트에대해여러번의실행이필요할수있다고경고합니다.​Kosmos보고서의모든결론은특정코드라인이나과학적구절로추적할수있어AI시스템에서흔히발생하는투명성문제를해결합니다.여러발견은현재학술파트너와함께습식실험실검증을진행중입니다.
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11.18 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)엔비디아가17일서울코엑스그랜드볼룸에서'엔비디아AI데이서울'을개막하고국내AI개발자와연구자들에게최신AI기술을선보였다.이틀간진행되는이번행사에서는에이로봇,엔닷라이트,베슬AI등국내스타트업5개사가'엔비디아인셉션그랜드챌린지파이널쇼케이스2025'최종기업으로선정돼기술력을인정받았다.​이번챌린지는엔비디아와중소벤처기업부,창업진흥원이공동운영하는'엔업(N&UP)'프로그램의핵심행사로,약80개팀이참가한가운데10월21일1차라이브피칭을거쳐최종5개기업이선발됐다.​휴머노이드부터3DAI까지다양한혁신기술휴머노이드로봇전문기업에이로봇은예선과라이브피칭을통과해최종선정됐으며,휴머노이드로봇기술력과사업성을높게평가받았다.에이로봇관계자는"엔비디아와협력을확대해휴머노이드로봇상용화를가속화하겠다"고밝혔다.​3DAI스타트업엔닷라이트는18일기술세션에서생성형AI기반3DCAD설계자동화솔루션'트리닉스(Trinix)'를공개했다.트리닉스는텍스트나이미지입력만으로3DCAD데이터를자동생성하며,기존방식대비최대80%의시간과비용절감효과를제공한다.김선태엔닷라이트CTO는"엔비디아가주도하는피지컬AI분야에서3D데이터공급파트너로서산업현장의디지털화와자율화전환을가속화하는데기여하겠다"고말했다.​AI인프라전문기업베슬AI는GPU·모델·AI에이전트를통합하는'AI오케스트레이션전략'을발표했다.베슬AI는현대차,티맵모빌리티,한화생명등에AI인프라솔루션을공급중이며,네이버'하이퍼클로바X',LGAI연구원'엑사원'등국내대규모언어모델학습에도활용되고있다.​실습형워크숍과AI트렌드콘퍼런스첫날에는엔비디아딥러닝인스티튜트(DLI)가주관하는실습형워크숍이열렸다.주요세션은엔비디아네모(NeMo)와텐서RT(TensorRT)-LLM을활용한맞춤형대규모언어모델(LLM)최적화,아이작(Isaac)플랫폼기반로보틱스가속화,최신쿠다(CUDA)C++를이용한가속컴퓨팅기초등으로구성됐다.​둘째날에는소버린AI,에이전틱AI,AI팩토리,산업용AI,쿠다-X오픈소스라이브러리등최신트렌드를다루는콘퍼런스가진행됐다.최종선정된5개스타트업은내년엔비디아개발자행사'GTC2026'등주요프로그램참여기회와엔비디아의기술지원을받게된다.
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11.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 가사)전 레드불 레이싱 드라이버 다닐 크비앗은 11월 15일 아부다비 야스 마리나 서킷에서 뮌헨 공과대학교(TUM)의 AI 기반 레이싱 카가 10랩 쇼케이스 이벤트에서 그보다 먼저 결승선을 통과하면서 자율주행 기술에 첫 패배를 당했다.AI 레이서는 59.13초의 최고 랩 타임을 기록했으며, 이는 크비앗의 57.5초 기준 기록보다 단 1.6초 느린 것이었다. 이 격차는 2024년 4월 첫 아부다비 자율주행 레이싱 리그(A2RL) 이벤트에서 크비앗이 자율주행 기술을 10초 이상 앞서던 것에 비해 극적인 발전을 나타낸다.기술이 성과 격차를 줄이다인간 대 AI 전시 경기는 전통적인 나란히 달리는 배틀 방식이 아닌 추격전으로 설계되었으며, 자율주행 차량이 10초의 선발 출발 이점을 받았다. 크비아트가 초반 랩에서 격차를 좁혔지만, TUM 머신은 체커기까지 선두를 유지했다.“작년과 비교하면 낮과 밤의 차이입니다”라고 크비아트는 경기 후 기자들에게 말했다. “이제 제대로 푸시할 수 있고, 추격할 수 있으며 [1초 이내로 랩타임을 기록하고] 이것은 대단한 성과이자 인상적입니다.”TUM의 성능은 메인 이벤트에서 더욱 향상되었으며, 팀의 자율주행 레이서는 6대가 참가한 결승전에서 58.183초의 랩타임을 기록했다—이는 그날 초반 크비아트의 최고 랩타임보다 단 0.5초 느린 기록이었다.TUM, 챔피언십 타이틀 유지TUM은 저녁 메인 이벤트에서 A2RL 챔피언십을 성공적으로 방어했으며, 이탈리아 라이벌 Unimore가 선두를 달리다 충돌한 후 225만 달러의 상금을 획득했습니다. Unimore는 2번째 랩에서 대담한 추월을 성공시켰지만 12번째 랩에서 느린 차량과 충돌하여 레이스를 마감했습니다.TUM의 팀 대표인 Markus Lienkamp 교수는 이번 우승이 “전략적 레이싱 인텔리전스”를 입증했으며 “자율 시스템을 안전하고 효율적으로 도로에 도입하려는 비전을 향한 결정적인 단계”라고 말했습니다.이 이벤트에는 4개국에서 온 11개 팀이 참가했으며, 인간 운전자 대신 센서, 액추에이터 및 컴퓨팅 하드웨어로 개조된 Dallara Super Formula 차량으로 경쟁했습니다. 자율주행 차량은 대회 중 시속 250킬로미터를 초과하는 속도에 도달했습니다.
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11.17 등록
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