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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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마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 목요일, 자신이 추수감사절 연휴 동안 크리켓을 분석하는 맞춤형 인공지능 애플리케이션을 코딩했다고 밝혔으며, 인도에 175억 달러를 투자한다는 회사의 발표와 함께 벵갈루루에서 열린 개발자 행사에서 이 도구를 시연했다.​나델라가 "생각의 사슬(chain of thought)"이 아닌 "논쟁의 사슬(chain of debate)"이라고 부르는 방식을 사용하여 구축한 이 애플리케이션은 여러 대규모 언어 모델을 협의체로 활용하여 결정을 논의하고 합의에 도달하도록 한다. 그는 이 도구를 사용하여 역대 인도 테스트 크리켓 XI를 선정했으며, 서로 다른 AI 모델들이 어떻게 협력하여 복잡한 결정을 종합할 수 있는지 보여주었다.​다중 모델 AI 위원회가 크리켓 선발을 결정하다Deep Research AI 앱은 전 OpenAI 연구원 Andrej Karpathy의 LLM Council 개념에서 영감을 받은 프레임워크를 활용하는데, GPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok을 포함한 여러 모델이 "평의회 구성원" 역할을 하고 의장 모델이 그들의 집단적 추론을 종합합니다. "시스템은 합의 영역, 토론, 추론 체인 등 모든 것을 생성했습니다. 환상적이었습니다"라고 Nadella는 Bengaluru 행사에서 말했습니다. "저는 Copilot 팀에서 일하고 싶었습니다".​AI 시스템은 Sunil Gavaskar, Virender Sehwag, Rahul Dravid, Sachin Tendulkar, Virat Kohli, Kapil Dev, Ravichandran Ashwin, Jasprit Bumrah를 포함한 합의된 선택을 식별했으며, VVS Laxman의 클러치 퍼포먼스와 Anil Kumble 또는 Zaheer Khan 중 누구를 선택할 것인지에 대한 논쟁적인 토론을 진행했습니다. 가장 치열한 심의는 Kohli와 Mahendra Singh Dhoni 사이의 주장 선택에 집중되었으며, 최종적으로 Kohli가 선택되었습니다.​크리켓 투자가 AI 혁신을 만나다시애틀 오르카스 프로 T20 크리켓 팀을 공동 소유하고 있으며 영국 런던 스피릿의 49% 지분을 1억 8,200만 달러에 인수한 컨소시엄의 일원이었던 나델라는 이 앱이 Microsoft Copilot에 통합될 것이라고 말했다. 그는 X에 이 앱을 "여러 모델과 의사결정 프레임워크를 활용한 심층 연구를 위해" 만들었으며 "이것을 '논쟁의 연쇄'로 생각하라...다음 목적지는 Copilot!!"이라고 게시했다.​이 시연은 나델라의 인도 방문 중에 이루어졌으며, Microsoft는 아시아에서 최대 규모의 투자인 175억 달러를 향후 4년간 AI 및 클라우드 인프라 확장, 기술 교육 이니셔티브, 그리고 전국적인 운영에 투자하겠다고 약속했다. 회사는 2026년 중반까지 하이데라바드에 새로운 데이터 센터 지역을 개설할 계획이며, Cognizant, Infosys, TCS, Wipro와의 파트너십을 통해 총 20만 개 이상의 Copilot 라이선스를 배포할 것이라고 발표했다.​
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2025.12.11 등록
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