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세일즈포스도 투자! AI 인프라 ‘지휘자’에 9300만 달러 쏟아졌다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.05.02 10:54

기사 3줄 요약

1 AI 성공, 복잡한 인프라 '조율'에 달렸다.
2 오케스트레이션 기업 Astronomer, 9300만 달러 투자 유치.
3 데이터 관리·모델 배포 자동화로 AI 효율 극대화.

인공지능(AI) 시대, 모두가 화려한 AI 모델에 주목할 때 정작 그 성공의 열쇠는 보이지 않는 곳에 있다는 '불편한 진실'이 드러나고 있습니다. 바로 AI 시스템을 매끄럽게 조율하고 관리하는 '인프라 오케스트레이션' 기술입니다. 최근 데이터 오케스트레이션 전문 기업 'Astronomer'가 9300만 달러(약 1280억 원) 규모의 시리즈 D 투자를 유치하며 기업 가치를 10억 달러(약 1조 4천억 원) 이상으로 평가받았습니다. 이번 투자는 단순한 성공 스토리를 넘어, AI 시대에 오케스트레이션이 얼마나 중요해졌는지를 보여주는 강력한 신호입니다. 이제 문제는 '오케스트레이션이 중요한가?'가 아니라 '어떻게 구현할 것인가?'로 바뀌었습니다.

AI 성공, 알고리즘이 다가 아니라고?

샌즈 캐피털이 주도하고 세일즈포스 벤처스, 세쿼이아, 베인 캐피털 벤처스 등이 참여한 이번 투자는 AI 애플리케이션을 대규모로 지원하기 위해 점점 더 복잡해지는 인프라 관리 문제를 해결하기 위한 것입니다. 잠시 알고리즘 얘기는 접어두고 현실을 봅시다. 진짜 병목 현상은 AI 시스템의 다양한 구성 요소를 조정하는, 화려하진 않지만 필수적인 작업에서 발생합니다. 데이터 정리부터 모델 학습, 배포, 지속적인 모니터링까지 이 모든 과정을 효과적으로 조율하지 못하면 AI 시스템은 그야말로 뒤죽박죽 난장판이 되어버립니다. 결국 전체 AI 프로젝트 자체가 실패할 수 있습니다.

그래서 '오케스트레이션'이 뭔데?

오케스트레이션 도구는 이런 복잡성을 해결하는 핵심 역할을 합니다. 마치 오케스트라 지휘자가 각 악기 파트를 조율해 아름다운 하모니를 만들듯, 오케스트레이션 도구는 데이터 작업 흐름을 자동화하고 관리하여 AI 시스템이 안정적으로 돌아가게 합니다. 데이터를 준비하고, 모델을 학습시키고, 실제 서비스에 적용하는 모든 과정을 믿을 수 있고 반복 가능한 방식으로 만드는 것입니다. 이는 단순히 효율성을 높이는 것을 넘어 AI 경쟁에서 우위를 점하기 위한 필수 조건이 되고 있습니다. 구체적으로 오케스트레이션은 AI 인프라에서 다음과 같은 어려운 문제들을 해결합니다. * 데이터 준비: AI 모델의 성능은 학습 데이터의 질에 달려있습니다. 오케스트레이션 도구는 여러 곳에 흩어진 데이터를 가져와 정리하고 변환하는 과정을 자동화하여, 깨끗하고 일관된 데이터를 바로 사용할 수 있게 준비합니다. * 모델 학습: AI 모델 학습은 시간과 자원이 많이 드는 작업입니다. 오케스트레이션은 데이터 전처리, 모델 선택, 최적화, 평가 등 학습의 모든 단계를 자동화하여 최신 데이터로 효율적이고 안정적으로 모델을 학습시킵니다. * 배포: 학습된 AI 모델을 실제 서비스 환경에 적용하는 것은 매우 신중해야 합니다. 오케스트레이션은 모델 배포 과정을 자동화하여 기존 시스템과 매끄럽게 통합하고, 실제 사용량 변화에도 유연하게 대처할 수 있도록 돕습니다.

1조 가치 인정받은 Astronomer는 누구?

Astronomer의 전 CEO 조 오토는 오케스트레이션을 "현대 데이터 및 AI 인프라의 중추 신경계"라고 표현했습니다. 우리 몸의 신경계가 모든 기능을 조율하듯, 오케스트레이션 도구가 AI 시스템 내 데이터와 프로세스의 흐름을 통제한다는 의미입니다. Astronomer는 오픈소스 도구인 '아파치 에어플로우(Apache Airflow)'를 기반으로, 기업들이 더 쉽게 AI 작업 부하를 관리할 수 있도록 돕는 플랫폼 'Astro'를 제공합니다. 이미 1만 개 이상의 조직이 Astronomer 플랫폼을 사용하며 데이터 및 AI 파이프라인을 관리하고 있을 정도로 빠르게 성장하고 있습니다. 이는 AI 운영을 안정적으로 관리할 수 있는 인프라 도구에 대한 시장의 뜨거운 관심을 보여줍니다. Astronomer는 아파치 에어플로우 기반으로 강력한 AI 통합 기능과 기업 환경에 필요한 기능들을 제공하며 Dagster, Prefect 같은 경쟁 도구들과 차별화하고 있습니다.

기능	Astronomer	Dagster	Prefect
핵심 기술	아파치 에어플로우	Dagster	Prefect
관리형 서비스	있음 (Astro)	있음 (Dagster+)	있음 (Prefect Cloud)
AI 통합	강력함	보통	보통
커뮤니티 지원	매우 강력함 (에어플로우)	성장 중	성장 중
기업용 기능	강력함	보통	보통

앞으로 오케스트레이션이 더 중요해질까?

불편한 진실은 이것입니다. AI는 마법이 아니라 공학입니다. 모든 복잡한 공학 프로젝트처럼, AI 역시 세심한 계획, 신중한 실행, 그리고 튼튼한 인프라가 필요합니다. 오케스트레이션은 AI의 잠재력을 끌어내는 열쇠이며, 이를 인식하지 못하는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 미래는 단순히 똑똑한 알고리즘을 만드는 것을 넘어, 이를 강력하고 안정적이며 확장 가능한 시스템으로 '조율'할 수 있는 기업의 것이 될 것입니다. 어쩌면 5년 안에 기업들은 AI 모델 개발 자체보다 AI 오케스트레이션에 더 많은 돈을 쓰게 될지도 모릅니다. 데이터 지휘자의 시대가 오고 있습니다.

편집자: 이도윤 기자

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