AI 네이티브 옵저버빌리티, 와탭(WhaTap)은 어떻게 준비하고 있는가

AI가 데이터 해석부터 원인 분석·대응까지 연결하는 ‘AI 네이티브 옵저버빌리티’ 의 내용을 정리했습니다.

2026. 2. 23.

안녕하세요. AI 네이티브 옵저버빌리티 플랫폼, 와탭랩스입니다.

뉴스레터 인사말 뿐 아니라, 와탭 홈페이지 메인에서도 강조하고 있는 ‘AI 네이티브 옵저버빌리티(AI-Native Observability)’의 정확한 의미를 알고 계신가요?

AI 네이티브 옵저버빌리티는 표면적인 브랜드 메시지를 넘어, 와탭이 지향하는 IT 운영 방식의 변화와 기술 방향성을 담은 핵심 전략 키워드입니다.

기존 모니터링이 데이터를 수집하고 시각화하는 도구에 머물렀다면, AI 네이티브 옵저버빌리티는 대규모 운영 데이터를 AI가 실시간으로 분석하고, 이상 탐지부터 원인 파악과 대응 방향까지 하나의 흐름으로 연결하는 차세대 운영 방식을 지향합니다.

즉, 더 많은 데이터를 보여주는 것 이상으로 AI 기반 분석을 통해 장애 원인과 영향 범위를 빠르게 파악하고, 어떤 대응이 필요한지 판단할 수 있도록 지원하는 새로운 옵저버빌리티 패러다임입니다.

와탭 홈페이지 메인에 등장하는 키워드, AI 네이티브 옵저버빌리티

이러한 방향성이 등장하게 된 배경에는 최근 IT 운영 환경의 구조적 변화가 있습니다.

클라우드·마이크로서비스·컨테이너 기반 아키텍처 확산으로 시스템 복잡도는 지속적으로 높아지고 있으며, 로그·메트릭·트레이스 등 운영 데이터 규모 역시 빠르게 증가하고 있습니다. 문제는 이처럼 방대한 데이터를 분석해 의미 있는 인사이트로 전환하는 데 여전히 많은 시간과 비용이 소요된다는 점입니다.

모니터링 기술은 빠르게 발전했지만, 데이터는 여전히 다양한 도구와 계층에 분산되어 있습니다. 이로 인해 전체 운영 맥락을 통합적으로 해석하기 어렵고, 최종 판단과 대응 역시 여전히 사람의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많습니다.

그 결과 운영 담당자는 반복적인 알람 대응과 수동 분석에 상당한 시간을 소모하며, 충분한 근거보다는 경험과 추정에 기반해 원인을 파악해야 하는 구조에서 쉽게 벗어나지 못하는 것이 현재 IT 운영 환경의 현실입니다.

복잡한 IT 환경과 데이터 파편화로 인해 분석·판단에 많은 시간이 소요되는 현재 IT 운영 현실

이러한 문제를 해결하기 위해 와탭(WhaTap)은 데이터 해석부터 판단에 이르기까지, 인공지능이 IT 운영 효율의 기준을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 해답을 제시하고자 합니다.

와탭이 지향하는 방향은 인공지능이 사람의 업무를 완전히 대체하는 것이 아니라, 사람과 AI가 협력해 보다 효율적으로 문제를 해결하는 운영 체계를 구축하는 것입니다. 이를 통해 운영자는 반복적인 알람 대응과 수동 분석에서 벗어나, 보다 중요한 의사결정과 전략적 판단에 집중할 수 있습니다.

이번 2월 호에서는 AI 전용 데이터 레이크 OpsLake, 근본 원인을 스스로 추론하는 RCA Agent, 자연어 기반 운영 인터페이스인 Copilot 등 와탭 AI를 구성하는 핵심 기술을 중심으로 살펴봅니다. 이를 통해 운영자를 위한 새로운 IT 운영 방식과 그 방향성을 구체적으로 소개하고자 합니다.

AIOps 기반 와탭 AI 서비스 전체 구성을 보여주는 구조도

본 글은 지난 11월 개최된 WhaTap Observe Summit 2025 세션 「데이터 해석에서 판단까지, AI가 바꾸는 운영 효율의 기준」을 바탕으로 구성되었습니다.

AI 분석을 위한 전용 데이터 레이크, OpsLake

인공지능 기반의 고도화된 분석을 위해서는 무엇보다 충분하고 정제된 데이터 확보가 선행되어야 합니다.

기존 모니터링 시스템은 실시간 처리와 알림 중심으로 설계되어 왔기 때문에 인공지능이 필요로 하는 폭넓고 장기적인 데이터를 안정적으로 축적·활용하는 데에는 구조적인 한계가 존재했습니다. 이에 와탭은 AI 분석에 최적화된 전용 데이터 저장소, ‘OpsLake’를 구축했습니다.

OpsLake는 기존 모니터링 시스템의 안정성과 성능에 영향을 주지 않으면서 인공지능 분석에 필요한 장기 데이터와 다양한 운영 컨텍스트를 체계적으로 축적합니다. 실시간 모니터링과 알림은 기존 플랫폼이 담당하고, 인공지능은 OpsLake에 저장된 데이터를 기반으로 더 넓은 범위에서 심층 분석을 수행하는 이원화 구조를 구현한 것입니다.

결과적으로, OpsLake는 와탭 AI의 RCA Agent, Copilot, 리포트 기능이 언제든 참조할 수 있는 핵심 데이터 기반이자 AI 기반 운영 의사결정을 뒷받침하는 데이터 허브 역할을 수행합니다.

AI 분석을 위한 전용 데이터 레이크, OpsLake

AI 기반 근본 원인 분석 시스템, RCA Agent

기존의 이상 탐지 시스템은 단순히 패턴 유사성에 기반해 잘못된 알림을 발생시키거나, 실제 문제의 근본 원인을 정확히 짚어내지 못하는 경우가 많았습니다. 그 결과 운영자는 과도한 알림에 피로를 느끼고, 정작 중요한 장애 대응에 집중하기 어려운 환경이 반복되어 왔습니다.

와탭은 이러한 한계를 극복하기 위해 단순한 예측 중심 접근이 아닌 분석과 대응 중심의 AI 운영 구조를 지향하며, 대규모 언어 모델(LLM)을 적극적으로 활용하고 있습니다.

그 중심에는 에이전틱(Agentic) 방식으로 동작하는 RCA(Root Cause Analysis) Agent가 있습니다. 이 Agent는 발생한 이벤트의 근본 원인을 추론하기 위해 단순한 지표 데이터만을 분석하지 않습니다. 장애 발생 당시의 자원 상태와 부하 수준 등 ‘운영 컨텍스트’와 과거 유사 사례, 런북(Runbook)과 같은 ‘이력 기반 지식’을 함께 수집·분석합니다.

수집된 방대한 데이터는 ‘토큰 예산 정리(Token Budgeting)’ 단계를 거치며 우선순위에 따라 단계적으로 요약됩니다. 이를 통해 제한된 토큰 환경에서도 전체 맥락을 유지한 채 보다 정확한 분석을 수행할 수 있습니다.

이러한 과정을 통해 RCA Agent는 서비스별 문제 발생 원인에 대한 가설을 수립하고, 영향 범위와 심각도를 산출하며, 즉시 수행 가능한 대응 액션까지 제안하는 수준의 분석 결과를 제공합니다.

무엇보다 중요한 점은 관리자의 분석 평가와 수정 사항이 즉시 피드백되어 AI 학습에 반영된다는 점입니다. 시간이 지날수록 시스템은 각 고객사의 운영 환경에 최적화되며, 동일한 장애를 반복하지 않는 지능형 운영 체계로 지속적으로 진화하게 됩니다.

운영 맥락과 이력 데이터를 기반으로 근본 원인을 추론하는 자율형 RCA 분석 구조

자연어로 완성하는 AI 운영 인터페이스, Copilot

인공지능 기술이 아무리 발전하더라도 사용자가 이를 쉽게 활용할 수 없다면 그 가치는 제한적일 수밖에 없습니다. 와탭 AI는 코파일럿(Copilot)을 통해 운영자와 AI를 연결하는 직관적인 자연어 인터페이스를 제공합니다.

이제 운영자는 복잡한 대시보드를 일일이 탐색할 필요 없이, “어제 발생한 오류 상황을 분석해줘”와 같은 자연어 명령만으로 필요한 정보를 확인할 수 있습니다. Copilot은 OpsLake에서 관련 데이터를 검색하고 RCA Agent의 분석 결과를 기반으로 현재 상황과 원인, 후속 대응 방안까지 통합적으로 안내합니다.

운영 업무에서 큰 비중을 차지하는 보고서 작성 방식 역시 크게 달라집니다. 기존의 정형화된 리포트로는 고객마다 상이한 요구사항을 충족하기 어려웠지만, 리포트 Copilot을 활용하면 자연어 지시만으로 맞춤형 리포트를 즉시 생성할 수 있습니다.

예를 들어 “액티브 스택 카운트 차트를 추가하고 전결 라인을 포함해줘”와 같이 요청하면, AI가 관련 데이터를 검토해 시각 요소가 포함된 문서를 자동으로 구성합니다. 생성된 리포트는 실시간 수정이 가능하며 표준 문서 형태로 변환·공유할 수 있어, 보고서 작성에 소요되던 시간을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

자연어 기반 인터페이스로 분석·보고·대응까지 지휘하는 와탭 AI 운영 환경

폐쇄망 환경까지 고려한 로컬 LLM 지원

와탭은 기술적 완성도뿐 아니라 실제 기업 환경에서 마주하는 다양한 제약 조건까지 함께 고려하고 있습니다.

특히 보안 요구 수준이 높은 공공기관이나 대기업의 경우 외부 LLM API 사용에 제한이 존재하는 경우가 많습니다. 이러한 환경을 위해 와탭 AI는 로컬 LLM을 지원하여 데이터가 외부로 유출되지 않는 폐쇄망 환경에서도 안전하게 AI 분석 기능을 활용할 수 있도록 설계되었습니다.

로컬 LLM은 일부 상용 API 모델 대비 구조화된 출력의 안정성이 낮다는 기술적 과제가 존재합니다. 이에 와탭은 명확한 포맷 기반 요청과 결과 후처리·보강 방식을 적용해 분석 응답의 일관성과 품질을 안정적으로 확보하고 있습니다.

이를 통해 사용자는 보안 요구사항, 비용, 성능 기준에 따라 상용 API 모델과 로컬 LLM 중 적합한 방식을 선택할 수 있으며, 각 조직의 인프라 환경과 운영 정책에 맞춘 AI 활용 전략을 유연하게 구성할 수 있습니다.

로컬 LLM을 지원하여 폐쇄망 환경에서도 가능한 AI 분석 기능

와탭이 제시하는 AI 기반 IT 운영의 새로운 기준

와탭 AI는 단순히 미래 비전을 제시하는 데 그치지 않고, 각 단계별 기능을 최소 실행 가능 제품(MVP) 형태로 순차 출시하며 실제 사용자 피드백을 지속적으로 반영하고 있습니다. 이를 통해 기술의 완성도를 높이는 동시에 현장 중심의 실질적인 운영 개선 효과를 검증해 나가고 있습니다.

현재 분석에 따르면 AI 도입을 통해 운영 효율은 약 70% 향상되고, 장애 예방 효과는 최대 85%까지 개선될 것으로 기대됩니다. 또한, 반복 업무 감소에 따라 개발 및 운영 생산성은 약 60% 증가하고, 전체 운영 비용 역시 약 30% 절감되는 효과가 예상됩니다.

와탭은 이러한 정량적 개선을 바탕으로, AI가 단순 보조 도구를 넘어 운영 전반의 효율과 의사결정 방식을 실질적으로 개선하는 방향으로 IT 운영 환경을 고도화해 나가고 있습니다. 지향하는 미래는 인공지능이 모든 결정을 대신하는 구조가 아니라, AI와 사람이 협력해 더 빠르고 정확한 판단을 내리는 운영 체계입니다.