에버퓨어가 기업의 인공지능(AI)을 파일럿 단계에서 실제 운영 환경으로 전환하는 데 필요한 데이터 관리 기능을 강화했다. AI 에이전트의 기업 데이터 접근성을 높이고 대규모언어모델(LLM) 추론 성능과 비용 효율을 개선하는 데 초점을 맞췄다.
에버퓨어는 새로운 AI 지원 데이터 관리 기능을 추가한다고 30일(현지시간) 밝혔다.
이는 지난 6월 공개한 '데이터 프라이머시' 전략의 후속 조치다. 데이터 프라이머시는 AI 시대 기업 시스템을 애플리케이션이 아닌 데이터를 중심으로 설계해야 한다는 개념이다.
우선 '에버퓨어 데이터 인텔리전스'에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기본 지원한다. AI 에이전트와 보안 도구가 자연어로 기업 데이터 카탈로그를 조회하고 필요한 데이터와 민감도 등급을 파악할 수 있다. 에버퓨어 플랫폼과 퍼블릭 클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS), 외부 스토리지에 분산된 데이터도 검색·분류·맥락화한다.
파일 내용을 직접 읽지 않고 접근 권한과 장기 미사용 여부를 파악하는 기능도 추가했다. AI 에이전트에 데이터를 개방하기 전 노출 가능성을 점검하고 불필요한 데이터를 정리하는 데 활용할 수 있다.
AI 추론 성능도 강화했다. '퓨어 KVA(Key-Value Accelerator)'는 플래시블레이드에 저장된 컨텍스트를 그래픽처리장치(GPU) 메모리에 미리 배치해 첫 토큰 생성 시간(TTFT)을 최대 20배 단축한다. 데이터를 별도로 이동하지 않고 GPU 유휴 시간을 줄이는 방식이다.
딥리듀스(DeepReduce)는 데이터 유사성을 분석해 스토리지 활용도를 높이고, 오픈 웨이트 모델 기반 레퍼런스 아키텍처는 외부 AI 서비스의 API 토큰 사용량 절감을 지원한다.
기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 모델 성능뿐 아니라 분산된 데이터를 안전하게 연결하고 추론 성능과 운영비를 함께 관리할 수 있는 기반이 필요하다. 이번 업데이트는 이러한 AI 운영 전반의 병목을 줄이는 데 초점을 맞췄다.
프라카시 다르지 에버퓨어 데이터 및 디지털 경험 총괄은 “기업 AI가 한계에 부딪히는 이유는 모델보다 데이터가 실시간 자율형 에이전트를 지원할 준비가 돼 있지 않기 때문”이라고 말했다.
박진형 기자 jin@etnews.com
