락플레이스, 델·레드햇 기술 결합한 ‘AI-Ready Stack’ 공개…AI 운영 가시성 강화

기업의 인공지능(AI) 도입이 실험과 개념검증(PoC) 단계를 넘어 실제 업무 시스템으로 확대되면서 AI 인프라의 구축과 운영 방식도 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 모델을 개발하는 것만으로는 안정적인 서비스를 제공하기 어렵기 때문이다. 고성능 연산 자원과 스토리지, 네트워크를 확보하는 동시에 모델의 배포와 추론 성능, 장애 대응, 운영 비용까지 관리할 수 있는 체계가 필요하다. 특히 여러 모델과 플랫폼, 인프라가 복합적으로 연결된 환경에서는 개별 시스템의 상태를 확인하는 것만으로 성능 저하의 원인을 파악하기 어려워 통합적인 운영 관리 역량이 요구된다.

디지털 전환 전문기업 락플레이스는 지난 27일 서울 삼성동 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘레드햇 서밋: 커넥트 2026 서울(Red Hat Summit: Connect 2026 Seoul)’에 실버 스폰서로 참가해 기업용 AI 인프라 구축·운영 솔루션 ‘AI-Ready Stack’을 소개했다. 레드햇이 주최한 이번 행사는 기업의 AI 도입과 보안, IT 인프라 현대화 등 주요 기술 과제를 다루고 관련 기술과 고객 적용 사례를 공유하기 위해 마련됐다.

락플레이스는 행사 전시 부스에서 델 테크놀로지스(Dell Technologies)의 AI 인프라와 레드햇 AI 엔터프라이즈(Red Hat AI Enterprise)를 결합한 AI-Ready Stack을 선보였다. AI-Ready Stack은 기업이 AI 서비스를 개발하고 배포한 뒤 실제 업무 환경에서 운영하는 데 필요한 인프라와 플랫폼을 통합한 구성이다. 델의 고성능 연산·스토리지·네트워크 인프라를 기반으로 레드햇의 AI 플랫폼을 결합해 모델 개발과 추론, 배포 및 관리에 필요한 환경을 제공한다.

기업이 AI 서비스를 도입할 때는 모델의 성능뿐 아니라 이를 실행하는 하드웨어와 플랫폼 간 호환성, 운영 안정성, 향후 서비스 확장 가능성 등을 함께 검토해야 한다. 실제 서비스 단계에서는 이용량 증가에 따른 연산 자원 배분과 성능 관리, 장애 대응, 비용 최적화 등이 지속적으로 발생한다. 락플레이스는 AI-Ready Stack을 통해 이러한 구축·운영 과정을 통합적으로 지원한다는 구상이다.

고객의 AI 업무 부하와 기존 IT 환경을 분석해 인프라와 플랫폼을 설계하고, 시스템 구축과 기술 통합, 모니터링 및 기술지원까지 제공하며, AI 모델의 개발과 테스트에 필요한 환경을 마련하는 데 그치지 않고 실제 서비스 운영을 고려해 성능과 비용, 확장성을 최적화하는 데 초점을 맞췄다.

회사는 기업별 시스템 구성과 AI 활용 목적에 맞춰 인프라와 플랫폼을 설계하는 역량을 강조했다. 기업이 기존에 운영하던 IT 시스템과 신규 AI 환경을 연결해야 하는 경우에도 플랫폼 구축부터 기술 통합과 운영 지원까지 단계별로 대응한다는 설명이다.

AI 서비스 장애 원인까지 추적…’RO@D’ 기반 통합 가시성 소개

락플레이스는 전시 부스와 별도로 진행된 데모 세션에서 AI 서비스의 운영 상태를 통합적으로 분석하는 기술도 소개했다.

락플레이스 OSS Unit CE T의 김삼현 이사는 ‘AI 서비스 운영 가시성’을 주제로 발표하며 AI 서비스 환경에서 통합 모니터링이 필요한 이유와 구현 방안을 설명했다. 그는 AI 서비스의 요청 처리 과정에 모델과 애플리케이션, 플랫폼, 인프라 등 여러 기술 요소가 관여한다는 점에 주목했다.