쿠버네티스(Kubernetes)와 멀티 클라우드 환경이 확산되면서 플랫폼 엔지니어와 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어)는 코드와 설정 파일 속에서 인프라를 이해해야 하는 부담이 커졌다. 수백 개의 컨테이너와 서비스가 분산된 환경에서 보안 설정 누락이나 비효율적인 네트워크 구조가 발생하고, 엔지니어 교체 시 지식 전수가 어렵다는 문제가 현실적으로 나타나고 있다. 특히 생성AI가 자동으로 제안하는 비결정적 인프라 변경까지 등장하면서, 인프라 운영자는 그 복잡성을 눈으로 파악하기 어려워지고 있다. 

클라우드 네이티브 인프라스트럭처 자동화 기업 레이어5(Layer5)가 자사 오픈소스 프로젝트 ‘메셔리(Meshery)’를 기반으로 한 엔터프라이즈 플랫폼 ‘캔버스(Kanvas)’의 정식 출시(GA)를 발표했다. 

캔버스는 설계, 배포, 운영을 하나의 통합 시각화 환경에서 수행할 수 있는 플랫폼 엔지니어링 도구로, 복잡한 클라우드 환경의 설계와 협업을 단일 인터페이스로 통합한다.

‘인프라스트럭처를 디자인처럼’…시각 기반의 운영 패러다임

사용자는 엔지니어링 팀의 코드 기반 인프라를 시각적으로 설계하고, AI가 제안한 변경 사항을 눈으로 검증하며, 협업을 통해 승인할 수 있다. 시각적 캔버스 위에서 팀원들이 동시에 작업하며, 모든 변경 사항은 GitOps 기반 시각화(diff) 기능으로 추적된다. 엔지니어는 실시간 ‘드라이 런(dry run)’을 통해 실제 배포 전에 결과를 예측할 수 있다. 

캔버스는 ‘캔버스 디자이너(Kanvas Designer)’와 ‘캔버스 오퍼레이터(Kanvas Operator)’ 두 가지 모드로 구성된다. 디자이너는 드래그 앤 드롭 방식으로, 인프라와 애플리케이션 아키텍처를 직관적으로 그릴 수 있다. 반면 오퍼레이터는 실시간 운영 환경을 관리하는 모드로, 라이브 리소스 뷰와 대화형 터미널을 제공한다. 이를 통해 플랫폼 엔지니어는 디자인 패턴을 관리하고, 솔루션 아키텍트는 멀티 클라우드 아키텍처를 설계하며, SRE는 사고 대응을 협업적으로 수행할 수 있다.

또한 캔버스는 조직·팀·사용자 단위 RBAC(역할 기반 접근 제어)를 제공해 대규모 엔터프라이즈 환경에서도 거버넌스를 유지한다. 임포트 엔진 기능을 통해 기존 쿠버네티스 매니페스트, 헬름 차트(Helm chart), 커스터마이즈(Kustomize), 도커 컴포즈(Docker Compose) 파일을 시각적 설계로 불러올 수 있으며, 워크스페이스(Workspace)는 구글 드라이브처럼 설계와 환경, 접근 권한을 한 곳에서 관리하도록 지원한다.

캔버스는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 오픈소스 프로젝트 메셔리 위에서 구축됐다. 메셔리는 240개 이상의 CNCF 프로젝트 중 여섯 번째로 빠르게 성장하는 프로젝트로, 전 세계 3000여 명의 개발자 커뮤니티가 참여하고 있다. 

캔버스는 코드 중심의 인프라 운영에 시각적 협업이라는 새 축을 더했다. AI와 LLM이 엔지니어링 환경에 본격 진입한 지금, 변화의 속도를 따라가기 위해선 단순 자동화가 아닌 이해 가능한 관리가 중요하다. 캔버스는 이를 가능하게 하는 인프라스트럭처 협업 플랫폼으로 자리매김할 전망이다.

레이어5 최고경영자 리 칼코트(Lee Calcote)는 “AI가 만들어내는 수많은 인프라 제안 속에서, 사람은 더 이상 텍스트 기반 코드를 이해하는 데만 의존할 수 없다.”라며 “캔버스는 이러한 인지 과부하를 시각화로 해소하는 해답”이라고 말했다.