[AI 시대, 클라우드 혁신⑤·끝] 클라우드 데이터 질서가 경쟁력 결정

인공지능(AI) 및 클라우드 전문기업 오케스트로가 처음 개최하는 '솔루션데이(명칭 오케스트로 솔루션데이 2025)'가 오는 9월 2일 '그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린다. AI 시대를 맞아 클라우드 혁신 방향을 제시할 이번 행사를 앞두고 오케스트로 임원진이 '한국 기업 맞춤 실전 클라우드'를 주제로 산업별 클라우드 전략을 다섯 차례 연재한다.(편집자주)

생성형 AI 성과는 놀라울 정도로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 대부분의 주목은 모델 크기나 GPU 성능, 서비스 결과물의 화려함에 쏠린다. 정작 중요한 기반, 즉 AI가 학습하고 추론하는 데이터 구조에 대해서는 논의가 부족하다.

AI가 신뢰할 수 있는 결과를 제공하려면, 우선적으로 데이터가 질서 있게 정리되어야 한다. 특히 오늘날 기업 IT 환경의 중심인 클라우드에서는 이 문제가 더욱 중요하다. 클라우드 환경은 본질적으로 이기종 인프라, 수많은 API, 다계층 아키텍처가 얽혀 있는 복잡계다. 데이터는 각 계층과 서비스 단위에서 쏟아져 나오지만, 그 데이터가 서로 연결되지 않는다면 AI는 단편적 신호만을 해석할 수밖에 없다.

클라우드 데이터가 구조화되지 않으면, AI는 맥락을 잃는다. 예를 들어 단순히 “CPU 사용률 90%”라는 로그만 존재한다면, 그것은 단순한 경고에 불과하다. 하지만 해당 이벤트가 특정 애플리케이션, 특정 워크로드, 특정 시간대의 프로세스와 연결돼 있다면 이야기가 달라진다. AI는 단순한 리소스 모니터링을 넘어, 업무 영향도 분석과 사전적 대응까지 가능해진다.

최근 불거진 'AI 환각(Hallucination)’ 역시 단순히 모델의 한계가 아니다. 많은 경우 데이터가 충분히 구조화되지 않고, 상호 참조할 수 있는 맥락이 부족하기 때문에 발생한다. 이는 클라우드 운영 데이터에서도 그대로 반복된다. 각종 모니터링 도구와 로그가 넘쳐나지만, 그 안에 맥락적 질서가 없다면 AI는 근본적인 답을 내놓지 못한다.

따라서 AI 시대의 클라우드 전략 본질은 단순히 더 많은 GPU나 더 큰 모델을 확보하는 데 있지 않다. 핵심은 클라우드 데이터를 체계적으로 구조화하고, 그 위에 의미망을 부여하는 일이다. 데이터에 질서를 주는 순간, AI는 단순한 자동화 도구를 넘어 신뢰 가능한 의사결정 파트너로 전환한다.