3개월 전 F5에 합류했을 때, 제게는 분명한 최우선 과제가 있었습니다. 바로 경청하는 것이었습니다. 그 후 많은 시간을 고객, 애널리스트, 제품 팀과 함께하며 현재 기업들이 겪고 있는 압박의 이면에 어떤 공통된 양상이 있는지 살펴보았습니다.
전 세계 기업 리더들의 이야기를 들어보면 세 가지 주제가 계속해서 등장합니다. AI는 실험 단계를 넘어 실제 운영 환경에 도입되고 있고, 하이브리드 멀티클라우드는 기업 운영의 현실로 자리 잡았으며, 위협 환경은 기존 방어 체계가 감당할 수 있도록 설계된 속도보다 훨씬 빠르게 변화하고 있습니다.
“일관된 정책. 통합된 가시성. 어디서나 배포할 수 있는 자유. 이를 통해 조직은 복잡성에서 벗어나 마침내 AI의 진정한 가능성을 실현할 수 있습니다.”
고객에게 이러한 과제는 서로 별개의 문제가 아닙니다. 성능, 가용성, 보안이 함께 구현되어야 하는 애플리케이션 계층에서 하나로 수렴하고 있습니다. 바로 이러한 이유로 F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)이 중요합니다.
AI 추론이 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다
제가 나눈 AI 관련 대화의 대부분은 모델과 애플리케이션에 초점을 맞추고 있지만, 눈에 잘 띄지 않으면서도 그에 못지않게 중요한 것은 기반 인프라입니다.
고객들은 추론 트래픽이 어떻게 라우팅되는지, 스토리지와 데이터 간에 데이터를 안전하게 이동하려면 어떻게 해야 하는지, 그리고 AI 에이전트를 프로덕션 환경에 배포할 때 어떻게 보호할 수 있는지 알고 싶어 합니다. 한 보안 책임자는 이렇게 말했습니다. “AI 제공과 보안을 위해 개별 솔루션을 이어 붙이는 방식은 이제 그만할 때입니다. 추론 성능을 최적화하고 토큰 경제성을 관리하며, 보안 테스트를 유지하면서 누군가가 적극적으로 가드레일을 무력화하려 할 때도 견딜 수 있는 통합 솔루션이 필요합니다."
이러한 과제를 해결하려면 기업에 AI 추론을 관리할 완전히 새로운 개입 지점이 필요하다는 점이 분명해지고 있습니다. 이 새로운 제어 지점은 데이터 전송, GPU 환경 전반의 부하 분산, 모델 및 에이전트의 런타임 보안을 모두 아울러야 합니다.
F5는 애플리케이션 계층에서 수십 년간 축적해 온 전문성을 바탕으로 AI 추론 제어 플레인으로 자리매김하고 있습니다. 통합 서비스 덕분에 하이브리드 멀티클라우드를 대규모로 관리할 수 있게 되었으며, 이는 AI 추론에도 마찬가지로 적용됩니다. F5 ADSP는 이러한 새로운 복잡성을 해결하는 데 필요한 구조적 이점을 제공합니다.
하이브리드 멀티클라우드는 새로운 현실입니다
최근 발표한 2026년 애플리케이션 전략 현황 보고서에 따르면, 현재 기업의 93%가 평균 14개의 온프레미스 환경, 코로케이션 시설 및 퍼블릭 클라우드 제공업체에 걸쳐 하이브리드 멀티클라우드 환경을 운영하고 있습니다. 분산된 환경 전반에서 운영할 때 얻을 수 있는 분명한 이점이 있지만, 그로 인해 발생하는 복잡성은 감당하기 어려울 수 있으며, 특히 단편화된 도구 세트에 의존하는 경우 더욱 그렇습니다. 서로 다른 도구를 관리하려면 엄청난 시간이 소요되며, 환경마다 적용되는 보안, 성능 및 정책에 일관성이 떨어질 수 있습니다.
제가 이야기를 나눈 한 고객은 클라우드용 도구와 온프레미스 환경용 도구를 각각 따로 사용하고 있었으며, 두 환경의 정책을 한눈에 파악할 수 있는 도구는 없다고 말했습니다. AI 및 규정 준수상의 이유로 워크로드를 다시 온프레미스로 이전하면서 이러한 파편화가 실질적인 위험으로 대두되었고, 모든 워크로드에 일관된 정책과 보안을 적용할 방법을 찾고 있었습니다.
이는 F5가 강점을 발휘하는 분야 중 하나입니다. F5는 수년 전부터 하이브리드 멀티클라우드로의 전환을 예측하고, 이를 지원할 수 있도록 플랫폼을 구축했습니다. 조직은 F5 ADSP를 통해 모든 환경에서 모든 앱과 API를 제공하고 보호하며 최적화할 수 있어, 그렇지 않았다면 지속하기 어려웠을 상황을 간소화할 수 있습니다.
위협 환경의 변화 속도가 기존 방어 체계를 앞지르고 있습니다
비즈니스 리더들이 우려하는 세 번째 영역은 빠르게 변화하는 위협 환경입니다. AI가 계속 확산되면서 위협은 기존 방어 체계가 대응하도록 설계된 수준보다 더 빈번하고 다양하며 정교해지고 있습니다.
AI 기반 위협의 시대에 제가 이야기를 나눈 고객들, 특히 금융 서비스 및 의료 분야의 고객들은 규정 준수에 초점을 맞춘 최소한의 보안 조치만으로는 충분하지 않다는 점을 인식하고 있습니다. 이들은 업계 최고 수준의 AI 기반 웹 애플리케이션 방화벽(WAF)과 API 보안을 우선시하며 보안을 강화하기 시작했습니다. 또한 변화의 속도에 발맞추려면 포괄적인 조치가 필요하다는 점도 알고 있습니다.
다시 말해, 바로 이 지점에서 F5가 차별화된 역할을 수행합니다. 애플리케이션 계층 보안 분야에서 오랜 경험을 쌓아 온 F5는 이제 F5 AI Guardrails, F5 AI Red Team, 그리고 F5 AI Remediate까지 역량을 확장하여, 개별 포인트 솔루션으로는 불가능한 방식으로 AI 기반 위협에 발맞출 수 있는 폐쇄 루프 보안 모델을 기업에 제공합니다. AI 취약점 발견부터 실제 배포 가능한 보호 조치까지의 과정이 대폭 단축되며, 적대적 테스트에서 얻은 인사이트가 자동으로 적용 가능한 보호 조치로 전환되어 AI 위험을 효율적으로 줄입니다.
오늘날의 위협 환경에 대응하기 위한 통합 플랫폼
제가 F5에 합류하게 되어 기대되는 점은 고객이 직면한 막대한 과제에 정면으로 대응할 수 있도록 지원할 기회가 생겼다는 것입니다. F5 ADSP는 단순한 또 하나의 솔루션이 아니라, 고성능 애플리케이션 딜리버리와 포괄적인 보안, 지능형 자동화를 하나의 플랫폼에 통합한 것입니다. 이는 기업 리더들이 밤잠을 이루지 못하게 하는 압박에 대한 직접적인 해답입니다.
일관된 정책. 통합된 가시성. 어디서나 배포할 수 있는 자유. 이를 통해 조직은 복잡성에서 벗어나 마침내 AI의 진정한 잠재력을 실현할 수 있습니다.
아직 시장의 대부분은 이 이야기를 접하지 못했습니다. 이 이야기를 널리 알리는 데 힘을 보탤 생각에 벌써부터 기대됩니다.
자세한 내용은 F5 Application Delivery and Security Platform 웹페이지에서 확인해 보시기 바랍니다.
작성자 소개
.jpeg)
Nirav Shah는 F5의 수석 부사장 겸 제품 및 솔루션 마케팅 총괄로서 애플리케이션 보안과 AI 보안의 전략적 방향을 이끌고 있습니다. F5에 합류하기 전에는 Fortinet에서 11년간 여러 리더십 직책을 맡았으며, 특히 AI 기반 SASE, SOC 및 보안 네트워킹 솔루션을 총괄했습니다. 또한 Cisco Systems에서 SD-WAN의 주요 이니셔티브를 주도하는 등 핵심적인 역할을 수행한 폭넓은 경력을 보유하고 있습니다. 사이버 보안 분야에서 20년 넘게 쌓은 경험을 바탕으로 시장을 새롭게 정의하는 제품을 출시하고, 제품 개발과 영업 및 마케팅을 연계해 성과를 극대화하는 고성과 팀을 구축해 온 검증된 실적을 갖추고 있습니다. 업계를 선도하는 사상가이자 USC 동문인 그는 업계 콘퍼런스에서 자주 연사로 나서고 AI와 사이버 보안의 접점에 관한 글을 주요 간행물에 정기적으로 기고하는 한편, 차세대 사이버 보안 전문가를 육성하는 데에도 힘쓰고 있습니다.
Nirav Shah의 다른 블로그 게시물관련 블로그 게시물

추론 경로가 곧 트래픽 경로다: AI 보안이 자리해야 할 곳
이제 AI 트래픽에는 의도와 데이터, 작업이 담깁니다. AI 보안을 적용하는 데 추론 경로가 가장 중요한 지점이 된 이유를 알아보세요.

최전선 AI를 네트워크 경계에서 차단하기: 인라인 제어가 Mythos급 모델에 맞서는 핵심 우위인 이유
포스트-Mythos 시대에 사이버 방어가 어떻게 변화했으며, 조직이 통제 지점을 바꿔야 하는 이유를 알아봅니다.

애플리케이션 딜리버리 컨트롤러가 다시 전략적 의제로 떠오르고 있습니다
AI로 인해 애플리케이션 제공의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. F5의 Nirav Shah가 새로운 Gartner® ADC 연구와 이것이 엔터프라이즈 인프라 의사 결정에 미치는 영향에 대해 설명합니다.

증거로 입증하는 AI 보안: Gartner SRM에서 선보일 내용
Gartner SRM에서의 세션을 앞두고, F5의 제품 마케팅 담당 수석 부사장이 F5가 세 가지 실질적인 단계를 통해 조직의 AI 보안을 어떻게 지원하는지 설명합니다.

파이프라인 속도 저하 없이 AI 데이터 파이프라인을 안전하게 보호하세요
AI 데이터 파이프라인 보안은 선택 사항이 아닙니다. 그 점은 분명합니다. 하지만 이를 제대로 보호하는 방법은 훨씬 불분명하며, 훨씬 더 어려운 과제입니다.

AI 스토리지에 새로운 로드 밸런싱 접근 방식이 필요한 이유
AI 워크로드에는 새로운 관점으로 설계된 스토리지가 필요합니다. AI 특유의 데이터 액세스 패턴은 레거시 인프라에 내재된 심각한 병목 현상과 비효율성을 여실히 드러냅니다.