AI 워크로드가 본격적으로 프로덕션 단계로 진입하고 데이터량이 매년 2배씩 증가하면서, 데이터 품질과 신뢰성 확보는 모든 산업에서 핵심 과제가 되고 있다. 하지만 빠르게 확장되는 데이터 생태계와 인력 부족이라는 이중의 과제 속에서, 기존의 정적 모니터링 기반 접근은 한계가 있다. 이에 따라 데이터 옵저버빌리티(Data Observability) 분야에서는 보다 지능적이고 능동적인 대응이 가능한 차세대 기술이 요구되고 있다.

AI 네이티브 데이터 옵저버빌리티 플랫폼 기업 시플렛(Sifflet)이 데이터 팀의 확장성과 운영 효율을 강화하는 AI 에이전트 시스템을 공개했다고 밝혔다.

지능형 AI 에이전트의 옵저버빌리티 자동화

이 AI 에이전트는 ▲센티넬(Sentinel) ▲세이지(Sage) ▲포지(Forge) 등 총 3종으로 구성되며, 시플렛의 핵심 옵저버빌리티 기능을 고도화한다. 

센티넬은 시스템 메타데이터를 분석해 정밀한 모니터링 전략을 제안하고, 세이지는 과거의 인시던트를 기억하고 계보(lineage)를 파악해 몇 초 만에 근본 원인을 식별한다. 포지는 과거 패턴에 기반한 맥락 중심의 수정안(fix)을 제안하며, 즉시 검토가 가능한 수준의 해결책을 제공한다.

이 에이전트들은 기존의 수동 트리아지, 알림 피로(alert fatigue), 고정된 규칙 기반 설정을 대체하며, 사람 중심의 데이터 운영팀을 보조하는 맥락 인식 자동화(Context-aware automation)를 제공한다. 또한, 시플렛의 기존 AI 네이티브 플랫폼에 완전히 통합되어 있다.

이 에이전트 시스템은 데이터 워크로드 증가에 따라 발생하는 문제를 해결하는 동시에, 데이터 신뢰성을 손쉽게 관리 가능한 상태로 만든다. 이번 기술은 데이터 품질 운영의 자동화 수준을 끌어올릴 것으로 예상된다.

샌지모 산지브 모한(Sanjeev Mohan) 설립자이자 전 가트너(Gartner) 부사장 애널리스트는 “시플렛의 에이전트 기반 접근은 데이터 옵저버빌리티의 의미 있는 진화를 상징한다.”라며 “정적 모니터링 대신 메모리, 추론, 자동화 기능이 결합된 이 시스템은 알림 피로에서 벗어나 지능형 해결 중심으로 전환할 수 있는 방향을 제시한다. 이 기술은 앞으로 업계가 나아갈 방향을 보여주는 강력한 신호”라고 말했다.