오픈소스는 소스코드를 공개하고 누구나 자유롭게 수정·재배포할 수 있는 소프트웨어 개발 방식으로, 협업과 투명성을 기반으로 기술 발전을 촉진한다. 하둡(Hadoop), 스파크(Spark), 카프카(Kafka) 등과 같은 핵심 빅데이터 기술 대부분이 오픈소스 기반으로 개발되며, 오픈소스는 빅데이터 생태계의 핵심 기술 인프라로 자리 잡고 있다.

이 외에도 AI, 클라우드, 사이버 보안, IoT, 웹개발, 금융 IT 등 다양한 산업 분야에 핵심 기술로 적용되고 있으며, 기업은 비용 절감과 기술 자율성 확보를 위해 오픈소스 기반 인프라를 적극 도입하고 있다.

그러나 다수의 조직이 빅데이터 관리 기술에 대해 낮은 신뢰를 보이고 있으며, 인력 부족과 기술 미숙이 여전히 주요한 도입 장벽으로 작용하고 있다. 이는 기업의 보안 및 규제 준수 측면에서 실질적인 리스크로 이어질 수 있으며, 장기적인 오픈소스 생태계 운영에도 영향을 미치고 있다.

데브옵스 기반 AI 혁신 플랫폼 기업 퍼포스소프트웨어(Perforce Software)가 ‘2025 오픈소스 현황 보고서(2025 State of Open Source Report)’를 발표했다.

오픈소스 도입 가속화에도 빅데이터 관리 자신감은 낮아

빅데이터를 다루는 조직의 47%는 빅데이터 관리 기술의 운영에 대해 5점 만점에 0~2점의 낮은 신뢰도를 보였다. PostgreSQL, 하둡, 카프카 등 오픈소스 데이터 기술을 사용하는 기업 중 75% 이상은 내부 인력의 경험 부족 또는 인력 자체 부족을 가장 큰 과제로 꼽았다. 이와 같은 기술 숙련도 부족은 AI 도구 학습과 대규모 데이터 활용에 직접적인 장벽이다.

이로 인해 상용 빅데이터 솔루션으로 전환하거나, 경험이 부족한 엔지니어에 의존하게 돼 데이터 프라이버시, 확장성 한계, 비용 증가 등의 문제가 발생할 수 있다.

EOL 소프트웨어 사용 기업의 보안·규제 리스크 부각

또한 EOL(기술지원 종료) 오픈소스 소프트웨어의 사용이 여전히 활발했다. 특히, 기업용 운영체제인 CentOS 리눅스(Linux)는 대기업의 40%가 여전히 프로덕션 환경에서 사용하고 있었다. 이는 전 세계적으로 우분투(Ubuntu)와 데비안(Debian)에 이어 세 번째로 많이 사용되는 리눅스 배포판이며, 아시아에서는 가장 많이 사용되는 리눅스 배포판이었다.

EOL 소프트웨어를 사용하는 조직의 83%는 보안 및 규제 준수에 대한 우려를 표했다. 실제로 전체 응답자 중 감사에 실패한 비율은 14%였지만, EOL 소프트웨어(CentOS, AngularJS 또는 둘 다)를 사용하는 조직에서는 해당 수치가 거의 세 배에 달했다. 이는 기술지원 종료 소프트웨어의 지속 사용이 실질적인 기업 리스크로 이어질 수 있음을 시사한다.

비용 절감은 주요 도입 동기...대기업보다 소기업이 활발

오픈소스 도입의 주요 동기는 비용 절감이었다. 2024년 37%였던 비용 절감 동기는 2025년에는 53%로 상승했다. 하지만 성장의 걸림돌도 여전히 존재한다. 응답자의 57%는 인력 부족을, 54%는 기술 숙련도의 부족을, 52%는 고급 실시간 지원의 부재를 성장 저해 요인으로 지목했다.

이에 대한 해결책으로는 기업의 절반(49.52%)이 사내 교육을 통해 문제를 해결하고 있다고 답했으며, 약 31%는 외부 계약자 또는 컨설턴트를 활용하고, 25%는 서드파티 벤더와의 협력을 택하고 있었다. 이러한 방식은 오픈소스 기술 도입 시 전문성과 운영 안정성을 확보하기 위한 기업들의 대응 전략으로 해석된다.

오픈소스 전략과 기여 측면에서 기업 규모에 따라 상반된 결과도 나타났다. 직원 수 5000명 이상의 대기업은 오픈소스 프로그램 오피스(OSPO)를 보유하고, 소프트웨어 자재명세서(SBOM)를 생성할 가능성이 높았다. 그러나 실제 오픈소스 프로젝트 및 재단에 가장 활발히 기여하고 있는 것은 20인 이하의 소규모 기업인 것으로 나타났다.

이는 대기업이 반드시 오픈소스 전략 측면에서 더 성숙한 것은 아니라는 점을 보여준다. 작은 조직도 오픈소스를 단순히 사용하는 데 그치지 않고, 커뮤니티에 코드를 기여하고 OSS 재단을 지원하는 데 적극적으로 나서고 있다.

이 보고서는 오픈소스 기술이 단순한 비용 절감 수단을 넘어 빅데이터 및 AI 기술 발전의 핵심 동력임을 다시금 보여주고 있다. 인재 부족과 기술 미숙, 지원 부족 같은 현실적인 과제는 여전히 오픈소스 도입 장벽으로 남아 있으며, 지속 가능한 생태계 성장을 위해 조직의 구조적 대응과 커뮤니티 중심의 접근이 필요하다.