AI와 클라우드 네이티브 기술의 확산으로 기업 인프라 환경은 점점 복잡해지고 있다. 특히 쿠버네티스(Kubernetes), GPU, 클라우드 자원의 동적 관리가 핵심이 되면서, 효율적인 리소스 최적화는 비용 절감과 성능 향상을 위한 필수 과제로 떠올랐다. 그러나 이러한 최적화는 높은 기술 전문성을 요구하기 때문에, 대부분의 조직이 소수의 인프라 전문가에게 의존하는 한계를 지니고 있다. 그 결과, 과도한 프로비저닝이나 운영 데이터 부족으로 인한 비효율이 빈번하게 발생하고 있다.

정밀 자원 최적화 분야의 선도 기업 덴시파이(Densify)는 이러한 한계를 해결하기 위해 수직화된 AI와 대화형 UI를 결합한 ‘쿠벡스 AI(Kubex AI)’를 발표했다. 새로운 플랫폼은 AI·GPU·쿠버네티스 리소스를 최적화하는 ‘항상 켜짐(always-on)’ 에이전트를 도입해, 누구나 전문가 수준의 분석과 자동화된 권장 사항을 활용할 수 있도록 설계됐다.

AI와 대화형 인터페이스로 리소스 최적화 단순화

쿠벡스 AI는 기존의 복잡한 최적화 과정을 직관적 대화형 인터페이스로 전환했다. 사용자는 인프라나 애플리케이션 리소스 사용 현황을 자연어로 질문할 수 있으며, 결과는 텍스트뿐 아니라 대화형 차트, 구성 가능한 표, 딥 링크 등 시각적 요소를 활용한 그래픽 형태로 제공된다.

또한 정책 제어를 유지하면서 권장 사항을 자동화하는 기능을 지원해, 인프라 운영자가 안전하게 최적화를 검토하고 실행할 수 있다. 이 대화형 환경은 이미 공개된 쿠벡스 MCP API(Kubex MCP API)를 기반으로 구축되어 있으며, 사용자 경험과 통합된 운영 효율을 동시에 높인다.

쿠벡스 AI는 인프라 팀뿐 아니라 개발자나 애플리케이션 오너도 손쉽게 리소스 최적화에 접근할 수 있도록 하여, 운영 데이터의 투명성과 효율성을 강화한다. 이를 통해 기업은 불필요한 자원 낭비를 줄이고, 클라우드 및 AI 인프라의 지속 가능성과 비용 효율을 극대화할 수 있다.

파라마운트 스카이댄스(Paramount Skydance Corporation)의 리처드 사야드(Richard Sayad)는 “덴시파이의 MCP 서버를 쿠버네티스 환경에서 테스트한 결과, 팀이 최적화 권장 사항에 접근하는 방식이 혁신적으로 바뀌었다.”며 “이제 누구나 질문만으로 쿠벡스의 정밀한 분석을 활용할 수 있어 훨씬 더 폭넓은 사용자가 그 혜택을 누릴 수 있다.”고 말했다.

덴시파이는 쿠벡스 AI를 통해 클라우드, GPU, 쿠버네티스 등 멀티 리소스 환경의 운영 복잡성을 완화하고, 리소스 최적화의 민주화를 실현하겠다는 비전을 제시했다. 회사는 앞으로도 AI 기반 자동화와 지속 가능한 인프라 관리 기술 개발을 이어가며, 기업의 운영 효율성을 극대화할 수 있는 혁신을 지속할 계획이다.