AI 시스템이 멀티클라우드 관리를 망치는 이유

AI 시스템이 멀티클라우드 관리를 망치는 이유

 

멀티클라우드 환경, 그리고 AI의 개입

기업들이 AWS, Azure, Google Cloud 등 다양한 클라우드 플랫폼을 동시에 운영하는 멀티클라우드 전략을 채택하면서 복잡성이 크게 증가하고 있습니다. 이때 AI 시스템이 도입되면 효율적인 리소스 최적화나 자동화가 기대되지만, 오히려 문제가 더 복잡해진다는 경고도 나오고 있습니다.

2025년 현재, 여러 보고서에 따르면 AI의 자동화 기능이 의도치 않은 리소스 충돌, 권한 오류, 데이터 중복 등의 문제를 유발해 멀티클라우드 운영을 오히려 방해하고 있다는 지적이 잇따르고 있습니다.

AI 시스템이 멀티클라우드에서 실패하는 주요 이유

1. 이질적인 환경에서의 비표준 처리: 각 클라우드 서비스는 고유한 API, 정책, 리소스 구성을 가지고 있어 AI가 이를 일관되게 관리하기 어렵습니다.
2. 자동화된 판단 오류: 머신러닝 기반 AI가 과거 데이터를 기반으로 작업을 예측할 때, 실제 환경 변화에 즉각 반응하지 못해 오작동 가능성이 큽니다.
3. 보안 정책 충돌: AI가 자동으로 접근 권한을 수정하거나 네트워크를 재구성하는 과정에서 보안 정책과 충돌하는 사례가 빈번히 보고되고 있습니다.
4. 불투명한 의사결정 과정: AI의 의사결정 로직은 대부분 블랙박스 형태로, 문제가 발생했을 때 원인 분석이 어렵습니다.

실제 사례: 자동화가 부른 클라우드 장애

한 글로벌 유통기업은 멀티클라우드 환경에서 AI가 자동으로 비용을 절감하기 위해 특정 리소스를 종료시켰는데, 해당 리소스가 중요한 DB 백엔드 서버였던 것으로 밝혀졌습니다. 결과적으로 수 시간에 걸친 서비스 장애가 발생했고, 손실은 수백만 달러에 달했습니다.

해결을 위한 제언

AI를 멀티클라우드 운영에 도입할 경우, 다음과 같은 방안을 통해 리스크를 줄일 수 있습니다:

• 클라우드별 세부 정책에 맞춘 맞춤형 AI 설정
• 자동화 권한을 제한하고, 의사결정 전 사전 검토 시스템 구축
• AI가 수행한 작업의 로그와 변경 이력 실시간 모니터링
• 사전 정의된 정책 위반 시 경고 및 자동 중단 기능 구현

결론: AI는 도구일 뿐, 만능 해결책은 아니다

AI는 멀티클라우드 관리에 있어 효율성을 높일 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 그만큼 관리자가 AI 시스템의 의사결정 과정을 통제하고, 환경 변화에 민감하게 대응할 수 있도록 설계되어야 합니다. 복잡한 멀티클라우드 환경에서는 ‘완전 자동화’보다는 ‘통제 가능한 자동화’가 더욱 중요합니다.