HDC랩스, 독자 AI '모티프 3' 기반 AI 운영 Copilot 개발 착수
- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현
- 금융권 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대
‘독자 AI 파운데이션 모델’ 국가 프로젝트에 모티프테크놀로지스 컨소시엄으로 참여 중인 HDC랩스가 독자 AI 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용한 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 착수했다고 밝혔다.
AI 운영 Copilot은 서버와 보안 시스템에서 발생하는 방대한 데이터를 AI가 분석해 이상 징후를 찾고 원인과 필요한 대응 방안을 운영자에게 알려주는 시스템이다.
HDC랩스는 머신 데이터(비정형데이터) 분석/시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI Agent를 결합해 장애 탐지와 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다.
개발에 앞서 AI 운영 Copilot이 실제 환경에서도 활용 가능한지 자체 성능 검증을 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 Splunk에서 사용하는 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지를 확인하는 방식이다.
같은 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다.
반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 구성은 87점으로 가장 높은 점수를 기록했다. 이번 평가는 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 Splunk 환경에서 수행됐으며 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지를 중점적으로 검증했다.
HDC랩스는 AI 운영 Copilot의 차별점을 단순한 검색 기능이 아닌 실제 운영 업무 지원에 두고 있다. 기존에는 장애가 발생하면 담당자가 수많은 로그를 직접 검색하고 원인을 추적해야 했지만, AI 운영 Copilot은 데이터를 실시간으로 분석해 “CPU 사용률이 평소보다 높다”, “특정 프로세스의 메모리 사용량이 증가했다”, “DDoS 공격 가능성이 있다”와 같이 상황을 자연어로 설명하고 필요한 조치까지 제안한다.
회사 관계자는 "앞으로는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정"이라며 "이를 통해 인프라 및 보안 담당자가 로그 검색과 장애 분석에 소요하는 시간을 줄이고, 서비스 안정성 향상과 예방 중심의 관리에 더 집중할 수 있도록 지원한다는 계획"이라고 전했다.
이어 "파트너사와 함께 금융권 데이터센터와 주요 기업 전산센터를 대상으로 AI 운영 Copilot을 제안하고 향후 스마트빌딩과 AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야까지 적용 범위를 확대할 예정"이라고 덧붙였다.