-Splunk·AI Agent 결합해 장애 탐지부터 원인 분석·대응까지 자동화 추진
-내부 성능평가서 모티프 3 기반 구성 87점…금융·데이터센터 이어 스마트빌딩 적용 확대

HDC랩스가 독자 AI 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’와 머신 데이터 분석 플랫폼 스플렁크(Splunk)를 연계한 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 착수했다. 서버와 보안 시스템에서 발생하는 로그를 실시간 분석해 장애 원인을 파악하고 대응 방안까지 제시하는 AI 운영 자동화 플랫폼을 구축한다는 계획이다.

HDC랩스는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 국가 프로젝트에 모티프테크놀로지스 컨소시엄으로 참여하는 가운데 모티프 3(beta)를 활용한 AI 운영 Copilot 개발을 본격화한다고 밝혔다.

AI 운영 Copilot은 서버와 보안 시스템 내부의 로그 데이터와 대규모 비정형 정보를 실시간으로 추적해 이상 징후를 파악하고, 문제 원인과 조치 절차를 관리자에게 자연어로 안내하는 플랫폼이다.

HDC랩스는 비정형 머신 데이터 분석·시각화 플랫폼인 Splunk와 AI Agent를 결합해 장애 탐지와 원인 분석, 대응 방안 제안뿐 아니라 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 환경을 구축할 방침이다.

실제 운영 환경 적용 가능성을 확인하기 위한 자체 성능평가도 진행했다. 이용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 Splunk의 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지를 검증하는 방식이다.

평가는 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 문법 정확성과 실제 실행 가능 여부, 질문 의도와의 일치도, 보안 안전성 등 4개 영역에서 진행됐다.

HDC랩스에 따르면 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델이 각각 약 85점을 기록한 가운데 모티프 3(beta)에 자체 최적화 기술을 적용한 구성은 87점을 기록했다.

이번 평가는 올해 8월 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 Splunk 환경에서 진행됐으며, AI가 생성한 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부도 검증했다. 해당 수치는 회사 자체 평가 결과다.

AI 운영 Copilot은 수집된 로그를 분석해 CPU·메모리 과부하와 분산서비스거부(DDoS) 공격 징후 등 시스템 이상 상태를 자연어로 설명하고, 필요한 조치 방안도 제안하도록 설계되고 있다.

HDC랩스는 자연어를 SPL로 변환하는 기능을 시작으로 근본 원인 분석(RCA), 이상 감지, 위협 예측, 운영 보고서 작성, IT서비스관리(ITSM) 티켓 발행 등으로 자동화 범위를 단계적으로 확대할 계획이다.

회사 측은 우선 금융기관 데이터센터와 주요 기업 전산시설을 대상으로 관련 솔루션을 제안한 뒤 적용 분야를 넓힌다는 구상이다.

향후에는 스마트빌딩과 AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 등 HDC랩스가 보유한 기존 사업 영역과 AI 운영 Copilot을 연계해 AI 기반 운영 자동화 사업을 확대할 계획이다.
 
 
 
 

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