보안 및 운영 팀은 그 어느 때보다 많은 텔레메트리를 수집하고 있으며, AI가 그 증가 추세를 가속화하고 있습니다. IDC는 2024년 149제타바이트에서 2028년 393.9제타바이트로 증가할 것으로 예측하고 있으며, AI 및 머신러닝 워크로드가 그 성장의 대부분을 주도하고 있습니다.
이러한 성장은 어려운 선택을 강요합니다. 모든 것을 수집하면 비용을 지불해야 합니다. 적극적으로 필터링하면 중요한 신호를 놓칠 위험이 있습니다. 단편화된 소스, 연결되지 않은 도구, 수동 조사는 선택을 더욱 어렵게 만들어 노이즈를 증가시키고, 대응을 지연시키며, 매 단계마다 비용을 증가시킵니다.
팀은 오랫동안 모든 운영 데이터를 수집한 후 나중에 분석할 계획으로 기본값을 설정해 왔습니다. 이러한 기본값은 이 규모의 수집 및 저장 비용에 더 이상 견딜 수 없습니다. 더 나쁜 것은 품질이 낮은 텔레메트리의 높은 볼륨이 비즈니스 가치를 추가하지 못할 뿐만 아니라, 생성형 AI 및 대규모 언어 모델이 해당 데이터로 수행할 수 있는 작업을 적극적으로 제한한다는 것입니다.
즉, 더 많은 데이터가 자동으로 더 나은 답변을 의미하지는 않습니다. 더 나쁜 답변을 의미할 수 있습니다.
비용이 발생하기 전에 어떤 데이터가 가치 있는지 결정하세요
대부분의 팀은 텔레메트리가 이미 수집되고 저장된 후, 비용이 이미 발생했고 노이즈가 신호와 섞여 있을 때 텔레메트리에 대한 결정을 내립니다. 더 나은 시점은 데이터가 생성되는 순간입니다.
이것이 Data Pipelines의 배경이며, Sumo Logic의 인텔리전트 오퍼레이션스 플랫폼의 다음 진화입니다. Sumo Logic은 15년 동안 텔레메트리의 수집, 변환 및 라우팅을 관리해 왔으며, 현재 플랫폼을 실행하는 수천 개의 보안 및 운영 팀을 위해 하루에 거의 7엑사바이트의 데이터를 수집하고 분석합니다.
Data Pipelines는 전체 라이프사이클에 AI를 구축하여 팀이 텔레메트리가 나타나는 순간 그 가치를 결정할 수 있도록 하며, AI가 엔지니어가 유지 관리하는 또 다른 취약한 스크립트 대신 대부분의 정렬을 수행합니다.
Sumo Logic은 2026년 9월 22일 런던에서 이 비전을 공개했으며, 9월 24일까지 부스 #823에서 더 많은 내용을 공유하고 있습니다.
비전, 한 조각씩
- 라이브 파이프라인 미리보기. 파이프라인을 통해 흐르는 텔레메트리의 시각적, 실시간 보기로, 팀이 노이즈를 필터링하고 저장소 전에 데이터를 더 비용 효율적인 계층이나 외부 대상으로 라우팅할 수 있습니다.
- 데이터 파이프라인 개요. 파이프라인 상태(정상, 문제, 비활성화)의 단일 요약 보기, 텔레메트리 유형별 총 수집 볼륨, 그리고 저장소 전에 감소된 데이터의 양입니다.
- AI 지원 구성. 이전에 몇 시간이 걸렸던 규칙 작성을 자동화하고 이상 징후 및 형식 변화를 발생 후가 아닌 발생 시점에 플래그합니다.
- 지능형 파이프라인 어시스턴트. 라우팅, 변환 또는 삭제할 항목을 권장하며, 휴먼 인 더 루프를 통해 모든 권장 사항을 검토하고 승인합니다.
- 플랫폼 중립 파이프라인. Sumo Logic뿐만 아니라 외부 도구 및 플랫폼으로 향하는 텔레메트리에 동일한 지능형 제어를 확장합니다.
- OpenTelemetry 네이티브 관리 계층. OpenTelemetry 수집기 및 파이프라인을 그룹화, 모니터링, 구성 및 배포하기 위한 단일 관리 콘솔로, AI 지원 구성이 기본 제공됩니다.
이러한 기능은 개발 중입니다. 가용성, 타이밍 및 기능은 변경될 수 있으며, 일반 공급 전까지는 방향성 있는 항목으로 취급해야 합니다.
하나의 플랫폼, 연결할 간격 없음
이 시장의 대부분의 벤더는 여전히 데이터를 별도의 옵저버빌리티 제품 또는 SIEM으로 전달합니다. 옵저버빌리티 플랫폼은 파이프라인 기능을 추가하기 시작하고 있으며, 텔레메트리 파이프라인은 보안 텔레메트리 처리를 추가하기 시작하고 있습니다. Sumo Logic은 그 간격을 연결할 필요가 없습니다. 데이터 파이프라인 관리, 옵저버빌리티, 그리고 SIEM이 이미 하나의 플랫폼에 있으므로, 텔레메트리를 형성하는 동일한 시스템이 이를 분석하고 보호합니다.
몇 가지 원칙이 이 비전을 안내합니다.
AI는 라이프사이클에 내장되어 있으며, 인터페이스에 부착되지 않습니다. 많은 AI 보안 도구는 인터페이스와 언어 모델로 시작한 후 데이터 문제를 사용자에게 남깁니다. Sumo Logic은 대신 수집, 구성 및 라우팅에 AI를 구축하고 있으며, 이는 다운스트림 AI(에이전틱 도구 포함)가 추론할 수 있는 좋은 데이터를 가지고 있는지 여부를 결정하는 계층입니다.
휴먼 인 더 루프가 유지됩니다. 지능형 파이프라인 어시스턴트는 권장합니다. 사람이 결정합니다. 이는 제어를 사용자에게 유지하고 프로덕션 텔레메트리를 자동으로 삭제하거나 변경하는 시스템의 거버넌스 위험을 방지합니다.
추가 도구나 에이전트가 없습니다. 이 비전은 새로운 포인트 솔루션이나 수집기 에이전트를 구축하도록 요구하지 않고 기존 플랫폼을 확장합니다.
팀에게 미치는 영향
데이터가 저장되기 전에 이루어지는 필터링, 마스킹 및 라우팅 결정을 통해 노이즈와 중복으로 인한 프리미엄 분석 계층 비용 지출을 중단하고, 이전에 건너뛰어야 했던 더 높은 가치의 텔레메트리를 수집할 수 있는 예산을 확보할 수 있습니다.
AI 지원 구성이 과거에 엔지니어링 시간을 많이 소비했던 규칙 작성 및 이상 모니터링을 담당하며, 수동으로 작성된 스크립트와 달리 소스나 형식이 변경되어도 조용히 중단되지 않습니다. 자동 이상 및 형식 변경 감지는 조사 중에 몇 주 후가 아닌 발생 시점에 파이프라인 문제를 드러냅니다. 그리고 Sumo Logic에서는 파이프라인 관리, 옵저버빌리티 및 보안이 별도의 제품이 아니므로, 통합하고 유지 관리할 독립형 도구를 추가하지 않고도 이러한 제어 기능을 얻을 수 있습니다.
더 깔끔하고 잘 정형된 텔레메트리는 저장 비용 절감에서 멈추지 않습니다. 또한 Log Analytics, SIEM 및 DojoAI의 에이전트(SOC Analyst Agent 포함)가 추론하는 기반이 되므로, 이점이 다운스트림으로 확대되어 더 빠른 탐지 및 대응으로 이어집니다.
다음 단계
초기 출시는 Sumo Logic과 클라우드 스토리지로 흐르는 데이터에 중점을 두지만, 이는 시작점일 뿐 최종 목표가 아닙니다. 계획된 플랫폼 중립적 파이프라인과 OpenTelemetry 기반 관리 계층은 이 제어 기능이 Sumo Logic에만 있는 데이터로 제한되지 않음을 의미합니다. 스택이 진화함에 따라 목표는 도구별로 데이터 전략을 관리하는 대신 환경 전체에서 일관되고 지능형인 단일 제어 지점을 확보하는 것입니다.
Sumo Logic은 2026년 9월 22일부터 24일까지 런던에서 개최되는 Gartner Security and Risk Management Summit의 부스 #823에서 Data Pipelines 비전에 대해 자세히 공유할 예정입니다. 라이브 파이프라인 미리보기와 데이터 파이프라인 개요를 직접 확인하고, 업스트림 데이터 제어가 팀에게 어떤 의미를 가질 수 있는지 논의하기 위해 방문해 주세요.
