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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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(퍼플렉시티가 정리한 기사)세계 최대의 스테이블코인 발행사인 테더(Tether)가 독일의 휴머노이드 로보틱스 스타트업인 뉴라 로보틱스(Neura Robotics)에 대한 10억 유로(12억 달러) 규모의 투자 라운드를 주도하기 위한 심도 있는 협상을 진행 중이라고 파이낸셜 타임스가 보도했다. 이번 거래가 성사될 경우, 뉴라 로보틱스의 기업 가치는 80억에서 100억 유로(93억 달러에서 116억 달러)로 평가받게 되며, 이는 2025년 1월에 완료된 시리즈 B 투자 라운드(1억 2,000만 유로)에 비해 상당히 상승한 것이다.이번 잠재적 투자는 테더가 핵심 스테이블코인 사업을 넘어 공격적으로 사업 다각화를 추진하고 있음을 보여준다. 테더는 2025년 첫 세 분기 동안 미 국채 1,350억 달러 규모의 사상 최대 보유액에서 주로 발생한 수익으로 100억 달러 이상의 이익을 거둬들인 것으로 알려졌다. 테더는 현재 인공지능(AI), 데이터 센터, 비트코인 채굴, 에너지 인프라 등 140개 이상의 기업에 투자한 상태다.모건스탠리가 이번 투자 자문을 맡고 있는 것으로 알려졌으며, 이 라운드는 암호화폐 업계에서 전통 심층 기술 하드웨어 분야로의 최대 규모 투자 중 하나로 평가된다.뉴라의 야심찬 생산 목표Neura Robotics는 CEO인 David Reger가 2019년에 설립한 회사로, 산업용으로 설계된 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 소비자 시장으로의 확장을 계획하고 있습니다. 이 회사는 2030년까지 500만 대의 로봇을 생산하는 것을 목표로 하고 있는데, Reger는 이를 로봇 산업의 “아이폰 순간”을 만드는 것으로 비유했습니다.이 스타트업은 이미 10억 유로가 넘는 주문을 확보했으며, 최근 독일 자동차 부품 공급업체인 Schaeffler와 제휴하여 2035년까지 슈페플러의 글로벌 생산 네트워크에 수천 대의 휴머노이드 로봇을 통합할 예정이라고 발표했습니다. 이 협력에는 액추에이터와 기타 핵심 부품의 공동 개발도 포함됩니다.2025년 1월, Neura는 Lingotto Investment Management가 주도하고 BlueCrest Capital Management, Volvo Cars Tech Fund 등이 참여한 시리즈 B 투자 라운드에서 1억 2천만 유로를 유치했습니다.휴머노이드 로봇의 열띤 경쟁휴머노이드 로봇 분야에 전례 없는 자본과 경쟁이 몰리고 있는 가운데, 테더의 투자 가능성 역시 주목받고 있습니다. 미국의 Figure AI는 2024년 9월, 엔비디아, 마이크로소프트, 제프 베이조스 등 투자자들의 지원을 받아 390억 달러의 가치로 10억 달러 이상의 자금을 조달했습니다. 테슬라는 2030년까지 옵티머스 로봇 100만 대 생산을 목표로 하고 있으며, 중국의 스타트업들 역시 개발 속도를 높이고 있습니다.만약 최종 확정된다면, 테더의 투자는 주요 기술 투자자로서의 입지를 더욱 굳히는 동시에, 경쟁이 치열해지는 유럽의 로봇 시장에서 네우라가 생산 규모를 확대하는 데에 필수적인 자금을 제공하게 될 것입니다.
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11.16 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Meta, Nvidia, 그리고 Microsoft의 인공지능 추론 엔진에 영향을 미치는 심각한 보안 취약점이 사이버 보안 연구원들에 의해 발견되었으며, 광범위한 코드 재사용을 통해 AI 생태계 전반에 전파된 시스템적 결함을 노출시켰습니다.보안 회사 Oligo Security가 목요일에 공개한 이 취약점들은 모두 연구원들이 “ShadowMQ”라고 부르는 패턴, 즉 ZeroMQ 메시징 라이브러리와 Python의 pickle 역직렬화 모듈의 안전하지 않은 사용에서 비롯되었습니다. 이 결함들은 네트워크 액세스 권한을 가진 공격자가 AI 추론 서버에서 임의의 코드를 실행할 수 있게 하여, 민감한 데이터를 침해하거나 독점 모델을 훔치거나 GPU 클러스터에 암호화폐 채굴 프로그램을 설치할 가능성이 있습니다.코드 재사용은 위험을 증폭시킨다보안 문제는 CVE-2024-50050으로 식별된 Meta의 Llama 대규모 언어 모델 프레임워크의 취약점으로 거슬러 올라가며, 회사는 10월에 이를 패치했습니다. 이 결함은 노출된 네트워크 소켓을 통해 Python의 pickle 모듈로 수신 데이터를 역직렬화하기 위해 ZeroMQ의 recv_pyobj() 메서드를 사용하는 것과 관련이 있었습니다. 이는 악의적인 데이터가 처리될 때 원격 코드 실행을 가능하게 하는 위험한 조합입니다.Oligo Security 연구원 Avi Lumelsky는 동일한 안전하지 않은 패턴이 직접적인 코드 복사를 통해 여러 주요 AI 프레임워크로 확산되었음을 발견했습니다. “코드 파일이 프로젝트 간에 복사되었으며, 때로는 한 줄 한 줄 그대로 복사되어 한 저장소에서 다음 저장소로 위험한 패턴을 전달했습니다”라고 Lumelsky는 말했습니다. 예를 들어, SGLang의 취약한 코드는 vLLM에서 각색되었고, Modular Max Server는 두 프로젝트 모두에서 로직을 차용하여 코드베이스 전반에 걸쳐 결함을 효과적으로 영속시켰습니다.광범위한 영향, 엇갈린 반응이 취약점들은 영향을 받는 플랫폼 전반에 걸쳐 여러 CVE 식별자가 할당되었습니다. NVIDIA TensorRT-LLM(CVE-2025-23254, CVSS 점수 8.8)은 버전 0.18.2에서 수정되었습니다. vLLM 프로젝트(CVE-2025-30165, CVSS 점수 8.0)는 기본적으로 V1 엔진으로 전환하여 문제를 해결했지만, V0 엔진에서는 취약점이 여전히 수정되지 않았습니다. Modular Max Server(CVE-2025-60455)도 패치를 출시했습니다.그러나 Oligo의 공개에 따르면, Microsoft의 Sarathi-Serve는 여전히 패치되지 않았으며, SGLang은 불완전한 수정만 구현했습니다. 이 취약점들은 다중 노드 배포에 영향을 미치며, 공격자가 주요 호스트를 침해할 경우 전체 AI 추론 클러스터로 확대될 수 있습니다.Oligo는 공개 인터넷에서 수천 개의 노출된 ZeroMQ 소켓을 발견했으며, 그 중 일부는 취약한 추론 클러스터에 연결되어 있어 보안 공백의 긴급성을 강조하고 있습니다. Lumelsky는 “코드 재사용에 안전하지 않은 패턴이 포함되면, 그 결과는 빠르게 외부로 파급됩니다”라고 경고했습니다.
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11.16 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)아마존 로보틱스 책임자 타이 브래디(Tye Brady)는 이번 주 리스본에서 열린 웹 서밋 2025에서 회사가 운영 과정에서 모든 허드렛일, 단순 작업, 반복적인 일자리를 없앨 의도라는 직설적인 메시지를 전달했다. 이번 발표는 아마존이 창고 자동화 인프라를 확장하는 동시에 14,000개의 기업 직위를 삭감하고, 향후 10년 동안 로보틱스를 통해 600,000명 이상의 근로자 고용을 회피하려는 계획에 대한 조사를 받고 있는 가운데 나왔다.브래디는 컨퍼런스에서 FOX 비즈니스와의 인터뷰에서 “저는 모든 허드렛일, 단순 작업, 반복적인 일자리를 없애고 싶다는 사실을 숨기지 않습니다. 그것이 우리가 아마존 내부에서 하는 일입니다”라고 말했다. 이 수석 기술자는 “일자리는 변할 것”이지만, 아마존은 진화하는 직장 요구에 맞춰 직원들의 기술을 향상시킬 책임을 유지한다고 강조했다.자동화 추진에 포트마이어스 확장 포함이 전략은 2027년 중반 개장 예정인 플로리다주 포트마이어스의 아마존 신규 65만 평방피트 규모 로봇 물류센터와 같은 시설에서 구체적인 형태를 갖추고 있습니다. 이 시설은 피킹, 포장, 배송 작업을 위한 첨단 자동화 기술을 통합할 예정이며, 리 카운티에서 아마존의 세 번째 입지이지만 이 지역 최초의 로봇 물류센터를 대표합니다.아마존은 전 세계 300개 이상의 시설에 100만 대 이상의 로봇을 배치했습니다. 최근 혁신 사례로는 세 가지 조립 라인 기능을 하나의 작업대로 통합하고 아마존이 보관하는 품목의 약 75%를 처리할 수 있는 다중 암 시스템인 블루제이가 있습니다. 회사는 또한 촉각 감지 기능을 갖춘 최초의 로봇인 벌컨과 운영팀의 실시간 의사결정을 지원하는 AI 모델인 프로젝트 엘루나를 도입했습니다.브래디는 AI 덕분에 블루제이의 개발 시간이 스패로우와 카디널 같은 이전 시스템의 3년에 비해 1년 조금 넘게 단축되었다고 평가했습니다. 그는 “이것이 AI의 힘입니다”라고 말하며, 회사가 “혁신의 규모와 영향력을 극대화하는 궤도에 있다”고 언급했습니다.인력 전환 및 재교육 약속뉴욕 타임스가 검토한 내부 문서에 따르면 아마존의 로보틱스 부서는 운영의 75%를 자동화하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 2027년까지 미국에서 160,000명의 채용 필요성을 제거하고 2033년까지는 600,000명 이상을 제거할 가능성이 있습니다. 이 자동화는 아마존이 피킹, 포장, 배송하는 품목당 약 30센트를 절감할 것으로 예상됩니다.이에 대응하여 아마존은 2030년까지 5천만 명에게 교육 및 기술 훈련을 제공하기 위한 25억 달러 규모의 이니셔티브인 Future Ready 2030을 발표했습니다. 이 프로그램은 아마존의 Career Choice 제공을 모든 미국 정규직 직원으로 확대하며, 2019년 이후 전 세계적으로 이미 700,000명 이상의 직원을 교육했다는 회사의 주장을 기반으로 합니다.아마존은 올해 1,250억 달러 이상을 지출할 계획이며, 대부분은 클라우드 및 AI 인프라에 투입될 예정입니다. CEO 앤디 재시(Andy Jassy)는 기업의 인력 감축을 광범위한 AI 도입을 준비하고 급변하는 기술 환경에서 민첩성을 유지하기 위한 것이라고 설명했습니다.
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11.16 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google CEO 순다르 피차이는 X에서 온라인 예측 시장에 생각하는 이모지로 답변하며 Gemini 3.0의 임박한 출시에 대한 강렬한 추측을 촉발시켰으며, 업계 관찰자들은 이를 출시가 불과 며칠 남았다는 확인으로 해석했다. 이 미묘한 소셜 미디어 제스처는 AI 업계 전반에 걸쳐 기대감을 극도로 고조시켰으며, 내부자들은 새로운 모델이 Google이 OpenAI로부터 리더십을 되찾으려는 노력의 전환점이 될 수 있다고 시사하고 있다.Google의 차세대 AI 모델인 Gemini 3.0은 프로젝트에 정통한 여러 소식통에 따르면 코딩과 멀티미디어 생성에서 상당한 개선을 제공할 것으로 예상된다. 이번 출시에는 Gemini 앱이 월간 활성 사용자 6억 5천만 명을 확보하는 데 기여한 Google의 바이럴 이미지 생성 도구인 Nano Banana의 향상된 버전이 포함될 예정이다. 업계 내부자들은 곧 출시될 모델을 “극도로 인상적”이라고 묘사하며, Google이 경쟁사를 추월할 현실적인 기회를 얻을 수 있을 것이라고 시사했다.AI 경쟁의 중대한 순간타이밍은 전략적으로 보입니다. 2025년 8월에 출시된 OpenAI의 크게 기대를 모았던 ChatGPT 5는 사용자 불만과 긴급 수정으로 점철된 엇갈린 반응을 받았으며, 일부에서는 회사가 여전히 기술적 우위를 유지하고 있는지 의문을 제기했습니다. CEO 샘 알트먼은 레거시 모델의 갑작스러운 제거와 유료 구독자들을 좌절시킨 놀라운 사용률 제한을 포함한 출시 과정의 실수를 인정했습니다.구글은 2022년 말 OpenAI의 ChatGPT 출시가 피차이 본인이 최근 회사에 “코드 레드” 순간이라고 부른 것을 촉발한 이후 긴 여정을 거쳐왔습니다. 10월 세일즈포스의 드림포스 컨퍼런스에서 피차이는 OpenAI가 먼저 움직인 것에 대해 솔직하게 공을 돌렸고, 그 충격이 구글로 하여금 수년간의 AI 개발 작업을 가속화하도록 강제했다고 인정했습니다.그 이후로, 회사는 분석가들이 “풀스택 이점”이라고 부르는 것을 활용해왔습니다—제품을 통해 배포를 통제하고 클라우드 비즈니스를 통해 인프라를 통제하면서 모델을 구축하는 것입니다. ChatGPT가 대략 주간 활성 사용자 8억 명을 유지하고 있는 반면, 구글의 빠른 성장 궤적은 모멘텀을 보여주고 있습니다.무엇이 걸려 있는가예상되는 기능으로는 고급 다단계 추론을 위한 Deep Think 아키텍처, 몇 초 내에 2,000줄 이상의 기능적 코드를 생성하는 향상된 코드 생성 기능, 그리고 확장된 멀티모달 기능이 있습니다. 이 모델은 연말 이전에 Pro와 Flash 변형 모두로 출시될 것으로 예상되며, 피차이는 구글의 3분기 실적 발표에서 이 일정을 확인했습니다.최근 분기 매출 1,000억 달러를 처음으로 달성한 구글에게 있어, 이해관계는 기술적 자랑거리를 넘어서는 것입니다. 성공적인 Gemini 3.0 출시는 클라우드 인프라, 맞춤형 칩, 연구 인재에 대한 회사의 수년간의 투자를 입증하는 동시에, ChatGPT가 여전히 가장 잘 알려진 이름으로 남아있는 AI 환경에서 지속되는 브랜드 인식 문제를 해결할 수 있습니다.
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