다임러 트럭, 그래프 데이터 기술로 IT 시스템 성공적 분리…운영 효율과 보안 동시 확보

다임러 트럭(Daimler Truck)이 자회사 분리를 위해 도입한 그래프 데이터베이스 기술이 IT 인프라 전반에 걸친 가시성과 효율성 확보로 이어졌다는 내부 성과가 공개됐다. 메르세데스-벤츠와의 경영 분리를 추진하던 지난 2021년, 다임러는 수십 년간 교차 의존해온 1,500개 이상의 IT 시스템과 애플리케이션을 분리해야 했다. 여기에 해당하는 전 세계 10만 명의 직원과 5만 5,000명의 딜러, 6,000개의 사업 파트너까지 영향을 받는 대규모 프로젝트였다.

과거에는 단순한 설정관리 데이터베이스(CMDB)를 통해 자산을 문서화했지만, 실제 환경에서의 상호작용 구조나 시스템 간 연결 관계까지 반영한 정보는 턱없이 부족했다. 이런 복잡한 IT 의존성을 해결하기 위해 다임러는 그래프 기술에 주목했다. 그 결과, 네오포제이(Neo4j)의 그래프 데이터베이스를 도입하고, 네트워크 트래픽 분석 기업인 엑스트라홉(ExtraHop)의 텔레메트리 데이터와 연계해 실시간 작동 관계를 노드와 간선 형태로 시각화했다.

이 방식은 단순한 문서화 수준을 넘어 ‘살아 있는 실시간 지도’를 만드는 것이었다. 애플리케이션 간 연결 구조는 물론, 이메일 중계기, 세금 서비스, 레거시 시스템과의 접점까지 고도화된 형태로 반영됐다. 이를 통해 분리 과정에서 발견된 예상치 못한 의존성을 조기에 파악하고 중단 없는 전환을 가능케 했다.

다임러는 3년 반에 걸친 프로젝트를 통해 13만 대의 모바일 기기와 1만 5,000대의 서버를 자체 데이터센터로 이관했으며, 전체 애플리케이션 수는 약 40% 줄이면서도 노후화된 금융, 물류, 인사 시스템까지 현대화하는 성과를 거뒀다. 회사 측은 이 과정에서 LLM(초거대 언어모델)을 그래프 위에 통합함으로써, 비전문가도 자연어 쿼리를 통해 “어제까지 문제없던 시스템이 왜 오늘은 오류를 일으키는지”, “이 애플리케이션의 의존성이 어디에 있는지” 등을 쉽게 파악할 수 있도록 만들었다고 밝혔다.

이러한 그래프 기반 접근 방식은 단기적인 구조 분리 외에도 보안 가시성과 운영 안정성 측면에서 장기적 가치를 창출하고 있다. 예컨대 인증서 갱신 누락으로 발생한 간헐적 오류나, 알려지지 않은 레거시 장비의 불필요한 전력 소모 등을 조기에 감지함으로써 시스템 리스크를 미연에 차단할 수 있었으며, 실제로 그래프를 통해 악성 활동을 일삼던 프록시 장비를 식별해낸 사례도 있다고 회사 측은 전했다.

결국 분리를 위한 기술 선택이 결과적으로는 지속 가능한 디지털 체계 개편의 발판이 된 셈이다. 다임러 트럭은 그래프 기반 시스템을 통해 애플리케이션별 의도된 동작과 실제 동작의 간극을 실시간으로 시각화하고 그 차이를 분석함으로써, 예상치 못한 장애 및 사이버 위협에 대한 조기 대응 역량을 손에 넣게 됐다.