레드햇, '앤서블' 고도화…"에이전틱 AI 시대 자동화 핵심"

앤서블 오토메이션 플랫폼 2.7·오토메이션 오케스트레이터 공개

레드햇이 인공지능(AI) 에이전트를 실제 기업 IT 운영에 연결하기 위한 자동화 플랫폼 전략을 강화했다.

레드햇은 엔터프라이즈 환경에서 AI 에이전트를 운영화하기 위해 설계된 '레드햇 앤서블 오토메이션 플랫폼'을 업데이트했다고 1일 밝혔다.

이번 발표 핵심은 앤서블 오토메이션 플랫폼 2.7과 새 오토메이션 오케스트레이터다. 이를 통해 레드햇은 AI 인텔리전스와 실제 IT 운영 사이를 산업용 수준으로 연결한다는 구상이다.

지난 5월 미국 애틀랜다에서 열린 '레드햇 서밋 2026' 행사장.

기업들이 AI 실험을 실제 운영 단계로 옮기면서 모델 출력 결과를 기존 인프라와 안전하게 연결하는 방식이 중요해지고 있다. 레드햇은 앤서블 오토메이션 플랫폼을 AI옵스의 신뢰할 수 있는 실행 레이어로 제시했다.

새 플랫폼은 AI가 상황을 조사하고 조치를 권고하면 사람이 이를 승인한 뒤 결정론적 워크플로로 실행하는 구조를 지원한다. 기업은 기존에 보유한 플레이북 라이브러리를 활용하면서 거버넌스가 적용된 방식으로 AI 운영 자동화를 확장할 수 있다.

레드햇은 여기에 자체 지식 베이스 연동 기능도 추가했다. 기업은 조직별 정책과 기술 정보를 자동화 지능형 어시스턴트에 주입해 더 맥락에 맞는 AI 응답을 만들 수 있다.

앤서블 오토메이션 플랫폼용 모델 컨텍스트 프로토콜 서버도 제공된다. 이를 통해 별도 맞춤형 통합 작업 없이 AI 도구와 자동화를 연결할 수 있다.

레드햇은 IBM 인스타나, 서비스나우, 스플렁크 등 생태계 파트너와 연계한 AI옵스 구현도 단순화한다고 설명했다. 자동화 대시보드에서는 성과와 투자수익률 지표를 확인해 전사 자동화의 비즈니스 가치를 수치로 검증할 수 있다.

기술 프리뷰로 제공되는 오토메이션 오케스트레이터는 결정론적 자동화, 이벤트 기반 자동화, AI 기반 자동화를 하나의 워크플로 형태로 통합한다. 팀은 단일 캔버스에서 공유 데이터와 워크플로 로직을 활용해 상황에 맞는 자동화 방식을 선택할 수 있다.

플랫폼 보안 기능도 강화됐다. 해시코프 볼트의 오픈아이디 커넥트 인증 제공자로 동작하며 각 태스크에 단기 유효 작업별 토큰을 발급해 정적 서비스 계정 필요성을 줄인다.

레드햇은 "이번 업데이트는 AI를 실제 IT 운영에 적용하려는 기업에 중요한 전환점이 될 것"이라며 "인프라 팀이 고밀도 에이전틱 환경으로 이동하는 상황에서 AI 에이전트 가치는 결국 그 의도를 실제로 실행하는 시스템에 달려 있다"고 말했다.

"앤서블, 에이전틱 시대 운영 자동화 핵심"

레드햇 에이전트 시대에 자동화 플랫폼 역할이 더 커질 것으로 봤다. 실제 운영 환경에서 AI를 안정적으로 실행하려면 검증된 자동화 계층이 필요하다는 이유에서다.

사티시 발라크리슈난 레드햇 앤서블 부문 부사장 겸 총괄 매니저.

사티시 발라크리슈난 레드햇 앤서블 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 지난 5월 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에서 "AI가 IT옵스 속도와 규모를 빠르게 바꾸고 있다"며 "우리는 인텔리전스를 신뢰할 수 있는 행동으로 전환하는 거버넌스 기반 자동화 토대를 제공하고 있다"고 밝혔다.

발라크리슈난 부사장은 앤서블 오토메이션 플랫폼이 태스크, 이벤트, AI 기반 다단계 자동화를 아우르는 컨트롤 플레인 역할을 한다고 설명했다. AI가 만든 분석 결과를 실제 IT 운영 조치로 연결하는 실행 기반이라는 의미다.

그는 앤서블 강점으로 방화벽 설정, 시스템 패치, 네트워크 업데이트처럼 반복 업무를 일관된 절차로 처리하는 기능을 꼽았다. 기업은 이를 통해 개인 운영 경험에 의존하던 업무를 조직 차원의 표준 절차로 바꿀 수 있다.

발라크리슈난 부사장은 AI가 자동화 전체를 대체하지는 않는다고 선을 그었다. AI는 새롭게 발생한 장애나 보안 위협을 분석해 대응 방안을 제안하고, 자동화는 이미 검증된 조치를 정해진 절차에 따라 실행해야 한다는 설명이다.

그는 단순 반복 업무까지 AI에 맡기는 것은 비효율적이라고 지적했다. 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 자동화 몫"이라고 강조했다.