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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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Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
서바이벌 게임 DayZ의 제작자이자 Rocketwerkz의 CEO인 Dean Hall은 게임 개발의 미래에 대해 대담한 예측을 내놓았습니다: 전통적인 게임 엔진이 아닌 프레임워크가 업계를 지배할 것이라는 것입니다. Game Developer와의 인터뷰에서 Hall은 우주 시뮬레이션 게임 Kitten Space Agency를 위해 특별히 제작된 자신의 스튜디오의 커스텀 C# 프레임워크 Brutal이 개발자들이 게임 제작에 접근하는 방식의 근본적인 변화를 대표한다고 설명했습니다.이 예측은 수년간 게임 개발의 표준이었던 Unity와 Unreal Engine과 같은 비주얼 스크립팅 도구의 현재 지배력에 도전장을 내밉니다. Hall은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만들어, 비주얼 기반 스크립팅의 주요 이점을 잠재적으로 제거할 수 있다고 주장합니다. “LLM이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만든다면, 비주얼 기반 스크립팅은 그 우위를 잃게 됩니다”라고 Hall은 설명했습니다.첫 번째 원리로부터 구축하기“최신 .NET 기능을 사용하면서 Vulkan 그래픽 API를 포함한 고성능 C++ 라이브러리 및 도구에 대한 저수준 API 액세스를 제공하는” 도구로 설명되는 Brutal은 기존 엔진들이 효율적으로 해결할 수 없었던 특정 기술적 과제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 프레임워크는 개발자들이 게임 시스템을 처음부터 구축할 수 있게 하여, “어떻게 할 것인가?“보다 “무엇을 하려고 하는가?“를 먼저 물을 수 있도록 합니다.Kerbal Space Program의 제작자인 Felipe Falanghe와 함께 작업하면서, Hall의 Rocketwerkz 팀은 약 1년 만에 Kitten Space Agency 알파 전체를 구축했습니다. 11월 13일에 공개 프리 알파를 출시한 이 게임은 카메라가 0-0-0에 고정되어 있고 모든 것이 카메라를 기준으로 그려지는 맥락적 렌더링(contextual rendering)을 사용하는데, 이는 Unity나 Unreal과 같은 씬 기반 엔진에서는 구현하기 어려운 기법입니다.문서화 보조 도구로서의 LLMsHall과 Falanghe는 LLM이 프레임워크 워크플로우를 실행 가능하게 만들었다고 평가하지만, 일반적으로 AI 코딩 도구와 연관된 방식은 아니라고 말한다. “vibe coding”을 통해 코드를 생성하는 대신, 개발자들은 LLM을 사용하여 C# 라이브러리와 Vulkan에 대한 문서에 빠르게 접근함으로써 수 시간의 수동 조사를 건너뛸 수 있다. Hall은 LLM이 잘 정의된 프로그래밍 언어를 어떻게 처리하는지를 언급하며 “고도로 구조화된, 사실상 잔인할 정도로 구조화된 언어보다 더 나은 것이 무엇이 있겠습니까?“라고 말했다.이러한 예측에도 불구하고, Hall은 Brutal이 만능 솔루션이 되도록 의도된 것은 아니라고 강조했다. 이 프레임워크는 Ahwoo라는 상업적 법인을 통해 오픈 소스로 제공될 예정이지만, Hall은 다른 사람들이 유사한 원칙을 따르는 다른 프레임워크를 만들 것으로 기대한다. 그는 “저는 Brutal이 만능 주머니칼이 되는 것을 좋아하지 않습니다. 왜냐하면 그것이 사실이라고 생각하지 않기 때문입니다”라고 말했다.
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2025.11.23 등록
보안 연구원들은 이번 주 AI 기반 침투 테스트 도구의 크랙 버전이 2026년 사이버 범죄 포럼에서 확산될 것으로 예상되며, 이를 통해 공격자들이 전례 없는 속도로 취약점을 발견하고 악용할 수 있게 될 것이라는 강력한 경고를 발표했습니다. 목요일에 게시된 이 경고는 정당한 보안 도구가 Cobalt Strike와 유사하게 무기화될 수 있다는 우려가 커지고 있음을 강조하며, 이는 위협 행위자들이 공격 일정을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있게 할 가능성이 있습니다.AI 도구가 인간 해커를 앞지르다AI 기반 침투 테스트 플랫폼은 취약점 발견에서 인간 보안 전문가를 능가하는 능력을 입증했습니다. 주요 버그 바운티 플랫폼에서 1위를 차지한 Xbow 도구는 주요 시스템 전반에 걸쳐 원격 코드 실행 및 SQL 인젝션 취약점을 포함한 수많은 보안 결함을 발견했습니다. ReliaQuest 위협 연구원에 따르면 온라인 포럼의 증거는 사이버 범죄자들이 이미 불법 AI 도구를 구축하기 위해 개발자를 모집하고 있음을 나타냅니다.크랙 버전이 온라인에 등장한 후 광범위하게 악용된 합법적인 레드팀 도구인 Cobalt Strike가 설정한 선례는 이러한 신흥 AI 제품에 대해 유사한 궤적을 시사합니다. 연구원들은 크랙 복사본을 통해 고급 AI 도구가 널리 사용 가능해지면 공격이 빠르게 전개될 수 있다고 경고합니다. 최근 데이터에 따르면 랜섬웨어 서비스형(ransomware-as-a-service) 그룹이 AI 기반 기능을 통합함에 따라 공격자의 “탈출 시간”은 이미 2024년 48분에서 2025년 중반 단 18분으로 급감했습니다.코드 보안 우려 증가이러한 위협들이 가중되는 가운데, 연구에 따르면 AI가 생성한 코드의 최대 45%가 보안 취약점을 포함하고 있는 것으로 나타났습니다. 80개의 코딩 작업에 걸쳐 100개 이상의 대규모 언어 모델을 분석한 Veracode 연구에서는 안전한 방법과 안전하지 않은 방법 중 선택해야 할 때 AI 모델이 45%의 경우에 안전하지 않은 옵션을 선택한 것으로 밝혀졌습니다. Java는 72%의 보안 실패율로 가장 높은 위험도를 보였으며, Python, C# 및 JavaScript는 38-45%의 실패율을 나타냈습니다.보안 전문가들은 또한 오픈소스 소프트웨어에 대한 위험이 증가하고 있다고 경고했는데, 약 1,200만 개에 달하는 프로젝트 중 절반 이상이 단일 자원봉사자에 의해 관리되고 있습니다. 2025년의 주목할 만한 사건들에서는 유지관리자들이 피싱 사기의 희생양이 되어 범죄자들이 널리 사용되는 리포지토리에 악성 코드를 게시할 수 있게 되었으며, 이는 수백 개의 애플리케이션과 수백만 명의 사용자에게 잠재적으로 영향을 미쳤습니다.이러한 경고는 Qilin, Akira, DragonForce를 포함한 랜섬웨어 그룹들이 운영을 강화하는 가운데 나왔으며, 일부는 시끄럽고 공격적인 전술을 수용하는 반면 다른 그룹들은 법 집행 기관의 개입을 피하기 위해 은밀한 접근 방식을 유지하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
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