이번 세미나는 실제 프로젝트 현장에서 쌓인 인사이트와 함께, AI를 활용한 실행 중심의 MSA 전략을 소개했습니다.

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클라우드 네이티브는 단순히 컨테이너나 쿠버네티스를 도입하는 기술의 문제가 아닙니다.

예를 들어, 엔지니어가 겪는 이전에는 없었던 복잡한 인프라 설계에 대한 부담, 서비스 간 호출 및 통신 구조의 어려움, 그리고 기존 개발 방식과 완전히 다른 경우가 있습니다. 또, DevOps나 SRE 같은 역할이 명확히 정립되지 않은 조직에서는 책임의 모호함이 발생하고, 이로 인해 개발자들이 MSA 전환을 기술적 도약이 아닌 부담으로 느끼는 경우도 많습니다.

이 자료에서는 바로 그 보이지 않는 실패 요인들, 즉 도입 과정에서 겪게 되는 조직 내부의 심리적·운영상 장벽을 조명합니다.
기술은 준비됐는데, 왜 자꾸 MSA가 어려운지 고민하고 계셨다면 이 자료가 그 해답의 시작점이 될 수 있습니다.

사람처럼 동작하는 AI 기반 시스템을 만들기 위해서는, 단순히 LLM만 갖고는 안 됩니다.

예를 들어 사용자가 자연어로 “서울 날씨 알려줘”라고 말하면, 두뇌(LMM)는 의미를 이해하고, 중추(MCP)가 적절한 API를 호출하도록 조정하며, 손발(MSA API)이 실제 날씨 데이터를 가져와 결과를 전달합니다.

이 자료는 AI와 MSA가 어떻게 유기적으로 연결되어 지능형 서비스를 만들어내는지를 보여줍니다.

많은 기업들이 MSA를 도입하면서 겪는 어려움 중 하나는, 서비스 설계부터 코드 생성, 배포, 운영까지의 전 과정을 일관성 있게 관리하기 어렵다는 점입니다.

MSAP.ai 플랫폼을 중심으로, AI가 어떻게 이 전체 흐름을 자동화하고 지능적으로 연결해주는지 알 수 있습니다.

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많은 기업들이 ‘디지털 전환’이라는 큰 흐름 속에서 모놀리식 시스템을 벗어나
MSA로 전환하고 있지만, 실제로는 절반 이상이 어려움을 겪거나 실패를 경험하고 있는 게 현실입니다.
이 자료에 제시된 수치는 단순한 트렌드가 아니라,
실행 과정에서 마주하게 되는 실패 요인들이 얼마나 구조적이고 반복적인지를 보여줍니다.

그리고 왜 실패가 반복되는지를 짚고, 이를 방지할 수 있는 전략과 방법론을 함께 제시합니다.

많은 조직이  MSA 실제 전환 과정에서는 기존 시스템보다 훨씬 더 복잡한 운영 환경에 직면하게 됩니다.

• 서비스 간 통신 복잡성 증가: 하나의 기능이 여러 서비스로 나뉘며, 이들 간의 API 호출 구조가 복잡해지고 장애 포인트도 늘어납니다.

• 배포 및 테스트 환경의 부담 증가: 기존 모놀리식보다 더 자주 배포하고, 더 정교하게 테스트해야 합니다. 이를 위한 CI/CD 파이프라인 구성도 필수가 됩니다.

• 운영/모니터링 체계의 재정비 필요: 분산된 서비스들 각각에 대한 상태 추적, 장애 대응, 로깅 및 추적 시스템이 전면적으로 바뀌어야 합니다.

• 조직 내 협업 구조 변화: 개발·운영·보안팀 간의 협업 방식도 전통적인 워터폴 방식에서 벗어나야 하고, 팀 간 책임 분담도 재정의해야 합니다.

생성형 AI와 MSA는 서로를 보완하며 강력한 시너지를 만들어냅니다.

AI는 데이터를 필요로 하고, MSA는 이를 유연하게 전달할 수 있는 구조를 제공하기 때문에, AI 기반 서비스 개발에서 MSA는 필수가 되고 있습니다.

MSA는 기술 선택이 아니라, AI 시대를 위한 기반 인프라 전략임을 강조합니다.

• 문의사항 : hello@msap.ai / 02-6953-5427

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