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[IT뉴스]레드햇 부사장 "韓 기업, 자동화 외주에 맡겨선 안 돼…내재화 절실"

온카뱅크관리자

2026-05-13 09:37:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [레드햇 서밋 2026] 발라크리슈난 부사장 "앤서블, AI 시대 자동화 핵심" 
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 (지디넷코리아=김미정 기자)[애틀란타(미국)=김미정 기자] "한국 기업들은 자동화 확산에 어려움을 겪고 있습니다. 낡은 조직 문화와 외주 중심 운영 구조가 주요 원인입니다. 자동화를 일부 부서의 효율화 수단으로만 볼 게 아니라, 기업 운영 방식과 보안 역량을 좌우하는 핵심 과제로 인식해야 합니다."
 사티시 발라크리슈난 레드햇 앤서블 사업부문 부사장 겸 총괄매니저는 11~14일 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026'에서 지디넷코리아를 만나 기업이 자동화를 내재화해야 한다고 밝혔다. 
 레드햇은 인공지능(AI)과 자동화를 별개로 보고 있다. AI는 새롭게 발생한 장애와 보안 위협을 분석하고, 대응 방안을 제안하는 역할을 맡는다. 자동화는 검증된 조치를 정해진 절차에 따라 반복 실행하는 운영 체계다. AI가 해법을 찾는 두뇌라면, 자동화는 이를 안전하게 실행하는 몸통인 셈이다.
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 사티시 발라크리슈난 레드햇 앤서블 사업부문 부사장 겸 총괄매니저.
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 발라크리슈난 부사장은 한국 기업이 자동화를 프로젝트 마무리 단계에 덧붙이는 방식으로 적용하고 있다는 점을 짚었다. 그는 "이 방식은 자동화 실행력을 떨어뜨릴 수밖에 없다"며 "사업과 시스템을 설계하는 초기 단계부터 자동화를 고려해야 한다"고 강조했다. 
 발라크리슈난 부사장은 전사적 자동화를 위해서는 멀티도메인 자동화 플랫폼이 반드시 필요하다고 강조했다. 컴퓨트부터 스토리지, 네트워크, 보안, 클라우드, 엣지 등 영역별로 자동화가 따로 이뤄지면 조직 운영 지식이 흩어지며, 결국 AI를 IT 운영에 접목하기 어려워진다는 이유에서다. 
 그는 "단절된 자동화 도구들이 서로 소통하지 못하면 AI도 통합 운영에 활용될 수 없다"며 "자동화는 AI 기반 IT 운영 출발점이어야 한다"고 재차 강조했다.
 발라크리슈난 부사장은 한국 기업이 외주 중심 운영 구조를 고집하는 점도 주요 문제로 진단했다. 그는 "한국 기업들은 애플리케이션을 구축·배포한 후 최대한 손대지 않으려 한다"며 "자동화 역시 시스템통합(SI) 업체가 맡을 업무로 여기는 경향이 있다"고 지적했다. 
 이어 "기업 자동화 자산은 단순 도구가 아니라 회사가 실제로 어떻게 돌아가는지를 담은 운영 자산"이라며 "이를 외부 업체에 전적으로 맡기면 장기적으로 운영 통제력과 선택권을 잃을 수 있다"고 말했다.
 발라크리슈난 부사장은 자동화 역량을 외부에 과도하게 의존하면 결국 사고 부담을 고객사가 떠안게 된다는 점도 언급했다. 
 그는 "외주 기업이 자동화를 제대로 구현하지 못해 침해 사고나 랜섬웨어 피해가 발생해도 공급업체는 계약 위반에 따른 벌금을 내는 수준에서 끝난다"며 "평판 손상과 서비스 차질, 사업상 손실은 고객사가 고스란히 감당해야 한다"고 지적했다. 그러면서 "한국 기업들은 이 점을 분명히 인식해야 한다"며 "자동화 역량을 내부 핵심 자산으로 관리할 필요가 있다"고 당부했다.
 "'앤서블' 역할 커질 것…AI·자동화 역할 구분해야"
 발라크리슈난 부사장은 에이전틱 AI 시대 '레드햇 앤서블' 역할이 더욱 커질 것으로 전망했다. 
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 레드햇 서밋 2026 전시장에 설치된 레드햇 로고.
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 앤서블은 특정 전문가가 가진 운영 지식을 코드로 바꿔 조직 전체가 이를 재사용할 수 있도록 돕는 자동화 플랫폼이다. 방화벽 설정을 비롯한 시스템 패치, 네트워크 업데이트처럼 반복적인 업무를 일관된 절차로 처리하는 데 강점이 있다.
 발라크리슈난 부사장은 앤서블이 태스크 기반 자동화에서 AI 기반 자동화로 영역을 넓혔다고 설명했다. 그는 "초기에는 정해진 작업을 반복 실행하는 데 초점을 맞췄다"며 "이후 서버 장애나 메모리 사용률 급증 등 운영 이벤트가 발생하면 시스템이 자동으로 대응하는 구조로 진화했다"고 설명했다. 
 예를 들어 서버 메모리 사용률이 일정 수준을 넘어서면, 시스템은 장애가 발생하기 전에 트래픽을 다른 서버로 옮기고 새로운 자원을 배치한다. 이미 알려진 문제라면 사람 개입 없이도 처리할 수 있다. 
 발라크리슈난 부사장은 AI가 자동화 전체를 대체하지는 않는다고 선을 그었다. AI와 자동화 역할을 분명히 구분해야 한다는 이유에서다. 그는 "AI는 새롭게 발생한 장애나 보안 위협을 분석해 대응 방안을 제안해야 한다"며 "자동화는 이미 검증된 조치를 정해진 절차에 따라 반복 실행하는 운영 체계 역할을 해야 한다"고 강조했다. 
 AI가 문제를 분석해 해법을 제안하면 앤서블이 이 해법을 검증한 뒤 통제된 방식으로 실행한다는 설명이다. 그는 에이전틱 AI가 확산할수록 실제 운영 환경에 적용되는 실행 계층을 이같은 방식으로 관리해야 한다고 주장했다. 단순 반복 업무까지 AI에 맡기는 것은 비효율적이라는 이유에서다.
 그는 "패치 적용처럼 기업이 수십 년간 수행해 온 업무는 이미 해결 방식이 정립됐다"며 "이런 작업에 그래픽처리장치(GPU)와 토큰, AI 컴퓨팅 자원을 다시 투입하는 것은 비용 측면에서도 맞지 않다"고 설명했다.
 발라크리슈난 부사장은 처음 발생한 장애나 원인을 파악하기 어려운 보안 이슈에서는 AI가 강점을 발휘할 수 있다고 봤다. AI 에이전트가 로그와 시스템 변화를 분석해 해결책을 제안하면, 기업은 이를 검토한 뒤 자동화 플레이북(playbook)으로 저장해두면 된다. 이후 같은 문제가 반복되더라도 AI에 다시 묻지 않고 곧바로 대응할 수 있다.
 발라크리슈난 부사장은 "AI 시대에 앤서블은 '신뢰할 수 있는 실행 계층' 역할을 맡는다"며 "AI가 아무리 빠르게 확산해도 분석한 해법을 실제 운영 환경에 안정적으로 적용하는 일은 결국 자동화의 몫"이라고 강조했다. 
 김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)
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