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AI 자동화 확산…옵스밀, 인프라 데이터 관리로 1400만달러 시리즈A 유치

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강수빈 기자
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인프라 데이터 관리 스타트업 옵스밀이 AI 기반 운영 자동화 수요에 대응하며 1400만달러 규모 시리즈A 투자를 유치했다고 전했다.

옵스밀은 인프라 요소 간 ‘관계형 데이터’와 변경 거버넌스를 앞세워 AI 자동화의 안전성과 신뢰성을 높이겠다는 전략을 내놨다고 밝혔다.

 AI 자동화 확산…옵스밀, 인프라 데이터 관리로 1400만달러 시리즈A 유치 / TokenPost.ai

AI 자동화 확산…옵스밀, 인프라 데이터 관리로 1400만달러 시리즈A 유치 / TokenPost.ai

인프라 데이터 관리 스타트업 옵스밀 SAS가 인공지능(AI) 기반 자동화 수요에 대응하기 위해 1400만달러(약 203억1820만원) 규모의 신규 투자를 유치했다고 7일 밝혔다. 기업 IT 환경을 AI가 안전하게 이해하고 운영할 수 있도록 만드는 ‘기반 데이터’ 시장이 본격적으로 주목받는 모습이다.

2023년 설립된 옵스밀은 기업의 인프라 및 네트워크 팀이 IT 환경 전반을 통합된 구조로 파악할 수 있도록 돕는 소프트웨어를 개발한다. 회사의 대표 제품 ‘인프라허브’는 그래프 데이터베이스를 기반으로 물리 서버, 가상환경, 클라우드 등 수십만 개 인프라 요소 간 연결 관계를 시각화한다. 회사는 이를 IT 환경의 ‘신뢰할 수 있는 단일 정보원’이라고 설명했다.

그동안 기업들은 자동화 앱과 워크플로를 오랫동안 도입해왔지만, 실제 인프라 계층은 엑셀 시트, 구성관리 데이터베이스, 임시 스크립트 등에 정보가 흩어져 있어 AI가 활용하기 어려운 구조였다는 지적이 많았다. 옵스밀은 이런 파편화된 데이터를 기반으로 AI 에이전트가 움직이면 연쇄 장애로 이어질 수 있고, 결국 기업의 비용과 운영 시간을 키울 수 있다고 보고 있다.

‘자산 목록’이 아닌 관계형 데이터로 접근

옵스밀에 따르면 인프라허브는 기존 도구처럼 인프라 데이터를 고정된 자산 목록으로 다루지 않는다. 대신 각 시스템과 장비, 설정값의 연결 관계를 동적으로 파악해 엔지니어와 AI 에이전트가 더 많은 맥락을 이해한 상태에서 자동화를 수행할 수 있도록 설계됐다.

특히 모든 변경 사항은 배포 전 인프라 데이터에 특화된 거버넌스 기반 DevOps 방식으로 검증과 승인을 거친다. 이 구조는 방화벽 규칙 오류가 규제 리스크로 이어질 수 있는 금융권이나, 자동화 장애가 생산라인 중단으로 연결될 수 있는 제조업에서 의미가 크다.

인프라허브는 무료 오픈소스 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전으로 제공된다. 운영 방식은 깃랩과 유사한 모델이다. 옵스밀은 틱톡 등 하이퍼스케일러가 오픈소스 커뮤니티에 참여하고 있으며, 유럽과 북미의 소매, 보험, 제조, 핀테크 기업들이 엔터프라이즈 버전을 사용 중이라고 밝혔다.

유럽 클라우드 서비스 기업 유로파이버 그룹은 인프라허브 도입 후 서비스 배포 시간을 5일에서 15분으로 줄였다고 옵스밀은 설명했다. 단순한 관리 툴을 넘어 실제 운영 효율 개선 사례를 제시한 셈이다.

“자동화의 핵심은 코드가 아니라 데이터”

옵스밀은 주니퍼 네트웍스, 로블록스, 네트워크 투 코드 등에서 20년간 인프라 업무를 맡아온 데미안 가로스와 카렌 갤런트리가 공동 설립했다. 데미안 가로스 최고경영자(CEO)는 “자동화는 결국 데이터 문제이며, 네트워크를 부분적으로만 보고 있다면 눈을 가리고 비행하는 것과 같다”며 “인프라 자동화 코드를 작성하는 일 자체보다, 이를 유지하고 실제 운영 환경에서 신뢰할 수 있게 만드는 일이 더 어려웠다”고 말했다.

이번 시리즈A 투자는 아이리스 캐피털 매니지먼트 SAS가 주도했다. 벤하모우 글로벌 벤처스와 기존 투자사 세레나 캐피털, 파테크 파트너스도 참여했다. 아이리스의 줄리앙-다비드 니틀레흐 총괄 파트너는 “정제되고 구조화된 신뢰 가능한 인프라 데이터 없이는 AI 기반 운영이 대규모로 작동할 수 없다”고 평가했다.

기업들의 AI 도입 경쟁이 모델 성능을 넘어 실제 운영 자동화 단계로 옮겨가면서, 인프라 데이터 관리 중요성도 함께 커지고 있다. 옵스밀의 이번 투자 유치는 AI 시대의 핵심 경쟁력이 ‘더 똑똑한 모델’뿐 아니라 ‘더 믿을 수 있는 데이터 구조’에 있다는 점을 보여주는 사례로 해석된다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.
본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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