CIO의 에이전트 기반 AI 전략에서 ‘제로 카피(Zero Copy)’가 중요한 이유

모든 사람이 필요한 책의 위치를 정확히 알고 있는 잘 정리된 도서관을 상상해 보세요. 만약 AI 에이전트가 그 도서관을 찾는 독자라면, 제로 카피(Zero Copy)는 사서가 매번 책을 복사해 주는 대신, 원본 책을 직접 건네주는 방식입니다. 시간과 자원을 절약하면서도 훨씬 효율적이죠.

오늘날 제로 카피는 AI 에이전트가 다양한 시스템에 분산된 데이터를 직접 접근하고 처리할 수 있도록 해주는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 데이터를 옮기거나 복제하지 않고 실시간으로 사용할 수 있기 때문에, 데이터 이전에 따른 비용이나 비효율성을 줄일 수 있습니다. 특히 전 세계에서 수백 제타바이트(68억 년 분량의 넷플릭스 콘텐츠에 해당하는 데이터 양)에 달하는 방대한 데이터가 매일 생성되는 시대에는 이러한 접근 방식이 그 어느 때보다 중요합니다.

예를 들어 의료 분야를 생각해 보겠습니다. 환자에게 360도 시야의 맞춤형 치료를 제공하기 위해서 AI 에이전트는 EHR(전자 건강 기록), LIS(검사실 정보 시스템), CRM 플랫폼, 그리고 Snowflake와 같은 외부 데이터 레이크에 보관된 백신 기록 등 다양한 출처의 데이터를 종합적으로 분석해야 합니다. 하지만 이렇게 분산된 데이터를 통합하려면 여러 팀과 다양한 기술이 투입되는 대규모 IT 프로젝트가 수반되죠.

실제로 많은 CIO들은 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 보안과 데이터 인프라 문제를 꼽고 있습니다. 제로 카피는 이런 문제를 근본적으로 해결합니다. 데이터를 이동하거나 수정하지 않기 때문에 통합 과정에서 발생할 수 있는 오류나 보안 취약점을 줄일 수 있고, 기존 인프라에 대한 투자도 최대한 활용할 수 있습니다. 즉, AI 에이전트는 필요할 때마다 다양한 시스템의 데이터를 실시간으로 호출해 활용할 수 있게 됩니다.

AI 에이전트는 단순히 데이터를 접근하는 것에 그치지 않고, ‘데이터에 대한 데이터’, 즉 메타데이터를 기반으로 계획하고, 추론하고, 행동합니다. 제로 카피는 데이터를 물리적으로 복제하지 않아도, 이름, 데이터 형식, 의미, 연관성 등 핵심 메타데이터를 그대로 활용할 수 있게 해 줍니다. 그 결과, AI 에이전트는 기업 전반에 분산된 대규모 데이터에 대해 거의 실시간으로 접근하고 분석할 수 있습니다.

이러한 가능성을 실현하는 대표적인 기술은 다음과 같습니다:

• 쿼리 페더레이션(Query Federation): 하나의 쿼리로 서로 다른 시스템의 데이터를 불러와 통합적으로 처리할 수 있는 기술입니다. 마치 여러 음식점에서 각각 주문했지만, 하나의 앱으로 모든 음식을 한 번에 배달받는 것과 유사합니다. 쿼리는 각 시스템에 맞게 자동 분해되고, 필요한 조건이 원천 시스템에 그대로 전달되기 때문에, 네트워크 상에서 이동하는 데이터 양이 줄고 처리 속도와 비용 효율성이 크게 향상됩니다.
• 파일 페더레이션(File Federation): 전통적인 데이터베이스 쿼리를 사용하지 않고, 외부 데이터 레이크에서 직접 데이터를 불러오는 방식입니다. 예를 들어, 세일즈포스는 Apache Iceberg 같은 개방형 테이블 포맷을 통해 파일의 구조와 스키마를 정의할 수 있도록 지원합니다. 이처럼 구조화된 메타데이터는 일종의 청사진 역할을 하며, AI 에이전트가 정확한 위치에서 필요한 데이터만 선별적으로 불러올 수 있도록 도와줍니다. 마치 잘 정리된 팬트리에서 필요한 재료만 집어드는 것과 같은 개념이죠.

AI 에이전트 기반 시스템을 효과적으로 구축하려면, CIO는 제로 카피를 중심에 두고 데이터 전략을 설계해야 합니다.

이를 위한 네 가지 핵심 내용은 다음과 같습니다:

• 데이터 페더레이션을 수용해 기존 투자의 가치를 극대화하세요 
  제로 카피(Zero Copy)는 복잡하고 비용이 많이 드는 "추출, 변환, 로드(ETL)" 프로세스를 통해 모든 데이터를 중앙 집중화하는 기존 방식에 대한 효과적인 대안입니다. CIO는 제로 카피 기술을 활용해, 복제나 마이그레이션 없이 기존의 데이터 레이크와 웨어하우스에 저장된 데이터를 직접 조회하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 기존 데이터 인프라에 대한 투자 효과를 극대화하고, 중복된 데이터 사본을 유지·관리하는 데 드는 운영 비용과 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.
  
  
• 보안 및 거버넌스를 선제적으로 설계하세요
  시스템 간 데이터를 통합하려면 철저한 보안 및 거버넌스 체계가 뒷받침되어야 합니다. CIO는 제로 카피 방식으로 외부 데이터를 연결할 때, 인증과 권한 부여에 대한 명확한 기준을 먼저 세워야 합니다. 예를 들어, 세일즈포스는 Trusted Services와 데이터 클라우드 거버넌스를 통해 AI 기반의 데이터 분류, 정책 기반 접근 제어, 품질 검토, GDPR 및 CCPA 규정 준수 등을 포함한 중앙 집중형 데이터 관리 기능을 제공합니다. 통합된 메타데이터 레이어를 통해 CIO와 IT 팀은 세일즈포스 플랫폼 전반에서 데이터 사용 현황을 더 명확히 파악하고 통제할 수 있습니다.
  
  
• 양방향 제로 카피 역량을 확보하세요
  제로 카피는 단순히 데이터를 불러오는 데서 그치지 않고, AI 기반 시스템에서 도출된 분석 결과나 인사이트를 원본 외부 시스템에서도 활용할 수 있어야 합니다. 전통적인 리버스 ETL(Reverse ETL) 프로세스를 거치지 않고도 이 같은 양방향 연결이 가능해야 하며, 이를 통해 조직 전반에서 AI 에이전트와 직원 모두가 일관된 데이터 기반 위에서 업무를 수행할 수 있게 됩니다. 통합된 인사이트와 데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 이러한 데이터 일관성과 양방향 접근성이 필수입니다.
  
  
• 제로 카피의 확장성과 연결 가능성을 평가하세요
  제로 카피의 확장성은 이제 단순한 기술적 장점을 넘어 비즈니스 전반에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. CIO라면 제로 카피를 통해 그동안 분산돼 있던 데이터를 하나로 연결하고, 이를 바탕으로 더욱 입체적인 인사이트를 확보할 수 있다는 점에 주목해야 합니다. 실제로 최근 데이터 연결성과 관련된 다양한 생태계가 형성되고 있으며, 이는 제로 카피의 실질적인 영향력을 보여주는 증거이죠. 지난해 세일즈포스가 발표한 ‘Zero Copy Partner Network'도 그 일환으로, 기업들이 보안성과 양방향성을 갖춘 제로 카피 통합을 통해 다채롭지만 통합된 데이터 환경의 진가를 발휘할 수 있도록 지원하고 있습니다.

세일즈포스의 Data Cloud는 제로 카피 전략의 핵심 기반이며, 세일즈포스 플랫폼과 긴밀하게 통합되어 실시간 데이터를 안전하게 활용하고 연결할 수 있는 환경을 제공합니다. 구조화된 데이터는 물론, 비정형 데이터까지 통합해 다양한 소스의 정보를 세일즈포스, 데이터 레이크, 웨어하우스, 그리고 비즈니스 애플리케이션 전반에 양방향으로 연결하고 활성화합니다

세일즈포스의 디지털 플랫폼인 에이전트포스는 고객에 대한 통합된 관점을 기반으로 보다 관련성 높고 정확한 작업과 함께 데이터를 원본에서 직접 분석할 수 있도록 합니다. 데이터가 Snowflake의 데이터 웨어하우스에 있든, Databricks의 레이크하우스나 Google BigQuery, AWS Redshift에 저장돼 있든 관계없이, 제로 카피는 에이전트포스가 이러한 다양한 데이터 저장소에 원활하게 접근할 수 있는 경로를 제공합니다. 이를 통해, AI 에이전트는 복잡한 데이터 환경에서도 정확도와 관련성을 갖춘 강력한 퍼포먼스를 발휘할 수 있게 됩니다.

• FedEx는 콜센터의 업무 부담을 줄이고, 디지털 채널에서의 셀프서비스 기능과 정보 정확도를 높이기 위해 에이전트포스를 도입할 계획을 가지고 있습니다. 이를 위해 FedEx는 데이터 클라우드를 활용해 고객 데이터를 통합하고, 에이전트포스에 인사이트를 제공함으로써 더욱 정밀하고 영향력 있는 대응이 가능하도록 지원할예정입니다. 특히 제로 카피 기술을 통해, Databricks에 저장된 배송 데이터와 같은 외부 데이터를 세일즈포스 내에서 별도의 복제 없이 바로 활용할 수 있어, 프로세스를 간소화하고 전환 기회를 효과적으로 높일 수 있습니다.
• 히드로 공항 역시 데이터 클라우드를 도입해 수백만 건의 탑승객 데이터를 통합하고, AI 기반의 연결된 여정 경험을 구축하기 위한 기반을 마련했습니다. 제로 카피 기술을 통해, 이전까지 분산되어 있던 Databricks, Microsoft Azure, Smart IVR 등 여러 시스템을 하나로 연결함으로써, 데이터 복제를 피하면서도 빠르고 정확한 인사이트를 도출해낼 수 있게 된 것입니다.