오픈마루가 한국인공지능산업협회(AIIA) AIIA Journal Vol.106 'AI 기업탐방'에 소개됐습니다. 협회 소개와 AI Native Platform 전략, AINP·MSAP.ai·iAP 제품을 정리했습니다.

인공지능(AI)의 뜻과 종류, 작동 원리, 생성형 AI와 에이전트, 윤리·AI 기본법·직업 변화와 시작 방법까지 정리했습니다.

MSAP.ai는 이 인증을 획득하며 CNCF Landscape의 Certified Kubernetes Distribution으로 등재됐습니다.

이 도입 파트는 총 14장으로 구성되며, 개념 이해에서 아키텍처, 도입 과제, 배경 기술까지 네 흐름으로 나눠 볼 수 있습니다.

컨테이너는 이제 개발과 운영의 표준이 되었지만, 막상 "이미지는 왜 가볍고, 컨테이너는 가상머신과 뭐가 다르며, 여러 컨테이너를 한 번에 어떻게 띄우고, 서버 여러 대로는 어떻게 확장하는가"를 한 흐름으로 설명하려고 하면 막히는 경우가 많습니다.

AI Agent를 만들겠다고 결심했을 때 가장 막막한 지점은 "노드를 어디서부터 어떻게 연결해야 하는가"입니다.

젠킨스(Jenkins)는 코드를 받아 빌드하고, 테스트하고, 배포하는 과정을 자동화하는 CI/CD의 표준 도구입니다.

LLM 애플리케이션을 만들 때 우리는 흔히 LangChain·LangGraph·CrewAI 같은 코드 프레임워크부터 떠올립니다.

최근 소프트웨어 산업에서 AI 에이전트(AI agent)가 주도하는 기술 혁신은 단순한 자동화를 넘어 소프트웨어 엔지니어링의 본질적 구조를 재편하고 있습니다.

AI 시스템과 자동화 파이프라인이 비즈니스 전반에 확산되면서, 검색 인프라에 대한 요구 조건 또한 크게 변화하고 있습니다.

데이터가 조직의 핵심 경쟁력으로 자리 잡으면서, 현업에서는 방대한 문서와 정보 자산을 어떻게 구조화하고, 이를 실질적인 의사결정과 서비스 혁신에 연결할지에 대한 고민이 깊어지고 있습니다.

지식 관리 시스템을 도입하거나 기존 환경을 전환할 때, 조직 내 실무 현장에 미치는 영향은 매우 큽니다.

애플리케이션의 성능을 모니터링할 때 가장 직관적이면서도 중요한 지표는 무엇일까요?

Java 기반의 엔터프라이즈 애플리케이션을 운영해 본 경험이 있다면, java.lang.OutOfMemoryError (이하 OOM)가 얼마나 까다로운 장애인지 잘 아실 것입니다.

생성형 AI의 도입이 기업의 선택이 아닌 필수가 된 지금, 많은 조직이 LLM(거대언어모델)을 활용한 혁신을 꿈꾸고 있습니다.

AI 운영(운영 자동화·AI 분석·AI 기반 APM)을 시작하고 싶은데, 가장 먼저 막히는 것이 ‘GPU 인프라 비용’이라면 이 프로모션은 꽤 현실적인 기회가 될 수 있습니다.

웹 서비스의 신뢰성은 눈에 보이지 않는 약속, 즉 HTTP 응답 코드 위에 세워집니다.

현재 인프라 상태를 진단하고 전환 효과와 리스크를 확인해 드립니다.

Spring 기반 애플리케이션을 설계할 때, 세션 클러스터링을 논의하는 순간 Redis는 거의 자동으로 선택지에 올라옵니다.

클라우드 네이티브 환경, 특히 쿠버네티스(Kubernetes)를 도입한 기업들의 가장 큰 고충은 무엇일까요?

생성형 AI 시장이 성숙기에 접어들면서, 기업들은 이제 '신기한 챗봇'이 아닌 '신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너'를 원하고 있습니다.

새로운 백서 소식을 가장 먼저 만나보세요!

현대 IT 환경은 마이크로서비스 아키텍처(MSA), 클라우드 네이티브, 그리고 인공지능(AI)이라는 거대한 세 가지 기술의 물결 위에서 빠르게 재편되고 있습니다.

기업들은 이제 더 이상 인프라 자체가 아닌, 애플리케이션이 만들어내는 비즈니스 가치에 집중하고 있습니다.

본 백서는 AI 도입을 둘러싼 현재의 산업 분위기를 정교하게 분석하는 것으로 시작합니다.

기업의 AI 도입과 활용에 대한 새로운 관점을 제시하는 백서「GPU에서 MCP로: 기업의 AI 성숙도에 대한 새로운 지표」를 소개합니다.

“민간 클라우드 광고가 된 클라우드 네이티브 가이드의 문제를 말하다” ‘클라우드 네이티브(Cloud Native)’는 이제 공공 디지털 전환의 핵심 전략으로 자리 잡았습니다.

이 백서의 궁극적인 목적은 전통적인 엔터프라이즈 미들웨어(WAS)가 안고 있는 근본적인 문제점을 명확히 진단하고, 클라우드 네이티브 전환과 AI 기반 지능형 운영이라는 시대적 흐름 속에서 차세대 미들웨어가 갖춰야 할 핵심 요구사항과 전략적 방향성을 제시하는 데 있습니다.

클라우드 네이티브와 MSA가 확산되면서, 이제 IT 운영은 단순한 시스템 모니터링을 넘어 데이터 기반의 지능형 운영 인텔리전스 시대로 진입하고 있습니다.

데이터센터는 더 이상 단순한 서버 보관 공간이 아닙니다.