유니언시스템즈, AI 자동화 핵심 ‘플라이트2’ 공개…복잡한 워크플로 단숨에 해결

리프트(Lyft)의 내부 머신러닝 플랫폼에서 출발한 유니언시스템즈(Union Systems)는 단순한 오픈소스 성공 사례를 넘어, AI 인프라의 핵심 플랫폼으로 진화하고 있다. 이 회사는 대규모 AI 모델 배포와 데이터 중심 예측의 복잡성을 해결하기 위해 ‘플라이트(Flight)’라는 워크플로 오케스트레이션 도구를 개발했으며, 최근에는 이를 대대적으로 개편한 ‘플라이트2(Flight 2)’를 선보였다.

기존의 AI 개발 방식은 데이터 노후화와 개발 주기의 길이로 인해 기능이 제한되고, 운영 효율이 떨어지는 한계가 있었다. 이에 대해 유니언.ai의 세일즈엔지니어링 총괄 크리스 매티슨(Chris Matteson)은 “여섯 달 걸려 모델을 내놓았을 때 이미 데이터가 낡아버리는 문제가 있었다”고 지적하며, 플라이트2는 다양한 도구를 연결하고 이를 자동화해 지속적으로 최신 데이터에 기반한 AI 모델 운영이 가능하도록 설계됐다고 설명했다.

이는 KubeCon + CloudNativeCon NA 2025 행사에서 매티슨과 유니언시스템즈의 수석 머신러닝 엔지니어 닐스 반틸란(Niels Bantilan)이 실리콘앵글(SiliconANGLE) 미디어의 생중계 플랫폼인 더큐브(theCUBE)를 통해 직접 밝힌 것이다. 이들은 플라이트2가 등장함으로써 기업들이 복잡한 AI 워크플로를 대응 가능한 시스템으로 전환할 수 있는 기회를 갖게 됐다고 강조했다.

AI 인프라가 점점 더 복잡해지고 커지면서, 많은 기업들이 수많은 단일 도구와 수작업 중심의 프로세스로 인해 비용과 유지 부담에 시달리고 있다. 이런 ‘인프라 과잉’ 상황에서 플라이트2는 이질적인 도구들을 통합하고, 실패한 API 호출부터 메모리 할당까지 자동화함으로써 일관성과 확장성을 동시에 획득할 수 있도록 한다.

또한 플라이트2는 완전한 파이썬(Python) 기반의 네이티브 플랫폼으로 재설계돼, 조건 로직, 반복문, 실시간 생성 계단식 처리 등 동적인 실행이 가능하다. 반틸란은 “플라이트2는 커뮤니티의 피드백을 반영해 문을 연 새로운 플랫폼”이라며, “내부에서 먼저 구축한 후, 연말이나 내년 초까지 오픈소스로 공개할 예정”이라고 밝혔다.

플라이트2는 특히 에이전틱 AI나 실험 중심의 연구 워크플로에 특화돼 실시간으로 변화하는 요구사항을 민첩하게 처리할 수 있도록 설계됐다. 이는 향후 AI 워크플로 자동화가 단순한 통합관리 툴을 넘어서, 유연한 조정과 진화에 초점을 맞추게 될 것임을 시사한다. 유니언시스템즈는 이를 통해 AI 운영의 민첩성과 규모 확장을 동시에 달성하려는 기업들의 수요를 본격적으로 겨냥하고 있다.