클라우드 네이티브 기술, 플랫폼 엔지니어링 및 AI의 현재 동향

기술과 그 작동 방식에 대한 우리의 이해는 여러 측면에서 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 조직이 이러한 변화를 어떻게 헤쳐나가고 있는지 알아보기 위해 F5는 선도적인 기술 중심 시장 조사 회사인 SlashData와 제휴하여 다양한 산업 및 글로벌 지역의 수백 명의 IT, 보안 및 소프트웨어 개발 리더 및 실무자를 대상으로 설문조사를 실시했습니다.

참가자에는 NGINX 오픈 소스 프로젝트, NGINX 오픈 소스 및 F5 NGINX 상용 제품 사용자가 포함되었습니다. 우리가 배운 내용은 컨테이너화, 보안, 개발자 플랫폼 및 AI에서 즉각적인 변화를 모색하는 조직이 표현한 긴박감을 입증했습니다. 다음은 2025년 NGINX 연례 설문조사의 주요 결과입니다.

새로운 트렌드: 에이전트, 비 CPU의 미래

F5 NGINX는 AI 인프라를 위한 기본 정문으로 부상했으며, 선도적인 AI 하드웨어 및 소프트웨어 제공업체는 이를 AI 애플리케이션을 위한 기본 또는 권장 리버스 프록시 및 전달 컨트롤러로 채택하고 있습니다. 설문 조사 결과에 따르면 NGINX 사용자와 더 넓은 애플리케이션 제공 커뮤니티 사이에서 AI 중심의 미래를 수용하려는 강력한 추진력이 있는 것으로 나타났습니다.

그림 1: F5 2025 NGINX 연례 설문조사 응답자의 대다수는 현재 에이전트 AI 작업을 사용하거나 실험 중이거나 향후 사용에 관심이 있습니다.

AI 에이전트 사용: 에이전트 AI 작업에 대한 참여에 대한 질문(그림 1 참조)에 응답자들은 "NGINX 구성"이 25%로 현재 채택률이 가장 높았고, "네트워크 트래픽 최적화 및 로드 밸런싱"이 24%로 그 뒤를 이었습니다. "인프라 배포 및 확장"은 "보안 취약성 수정"과 함께 현재 응답자의 23%가 사용하고 있습니다.

결합 참여: 현재 에이전트 AI를 사용하고 실험하고 있는 응답자의 응답을 종합하면 "로그 분석 및 사전 예방적 문제 해결"이 48%로 앞섰습니다. 'NGINX 구성'과 '인프라 배포 및 확장'은 각각 46%로 동률을 이뤘고, '네트워크 트래픽 최적화'는 45%로 그 뒤를 이었습니다.

가장 강력한 미래 관심: "드리프트 감지 및 수정"이 33%로 가장 높은 미래 관심을 불러일으켰고, "NGINX 배포 모니터링"이 32%, "사고 경고 및 분류"가 31%로 그 뒤를 이었습니다.

그림 2: 응답자의 60%는 가상 머신을 사용하여 애플리케이션 워크로드를 실행한다고 보고했으며, 29%는 Platform as a Service를 사용하며, 25%는 GPU와 같은 특수 하드웨어를 사용합니다.

특수 하드웨어: 설문 조사 응답자의 25%가 GPU, TPU 또는 FPGA에서 워크로드를 실행하며, 이는 전통적으로 일반 컴퓨팅에 중점을 둔 인프라로 유명합니다(그림 2 참조). 더 작은 AI 모델의 개선, Docker 및 클라우드 하이퍼스케일러와 같은 클라우드 네이티브 인프라에서 더 작은 AI 모델을 실행할 때 사용 편의성, 애플리케이션 제공 프로세스의 오프로드(예: NPU 및 FPGA에 대한 암호화 및 SSL 오프로드, GPU 및 TPU에 배포된 AI 추론, 등)

상위 장벽: 설문조사 응답자들은 보안 문제(26%)와 정확성에 대한 신뢰 부족(24%)을 AI 통합의 주요 장벽으로 꼽았습니다. 통합 복잡성, 규정 준수/규제 제한, 상담원 기능에 대한 제한된 이해는 모두 17%에 달했습니다.

클라우드 네이티브는 어디에나 있지만 여전히 진행 중인 작업입니다

클라우드 네이티브 혁명은 컨테이너와 쿠버네티스로 시작된 지 10년이 넘도록 계속해서 추진력을 얻고 있습니다. 클라우드 네이티브의 핵심 요소의 경우 채택이 거의 보편적이더라도 완전한 보급은 여전히 멀다(그림 3 참조).

그림 3: F5 2025 NGINX 연례 설문조사에 따르면 온프레미스 서버가 여전히 애플리케이션 배포의 대부분을 차지하고 있으며, 퍼블릭 클라우드와 하이브리드 클라우드가 그 뒤를 바짝 쫓고 있는 것으로 나타났습니다.

구체적으로 설문 조사에서 다음과 같은 결과가 나왔습니다.

• 조직의 66%가 하나 이상의 클라우드 옵션을 사용하지만 온프레미스는 여전히 배포 위치를 39%로 앞서고 있으며 퍼블릭 클라우드는 38%, 하이브리드는 36%입니다. 이는 단순한 "클라우드 마이그레이션" 스토리가 아닌 최신 인프라의 복잡하고 분산된 특성을 반영합니다.
• 컨테이너 채택에는 여전히 실행할 여지가 있습니다. 응답자의 42%만이 컨테이너에서 워크로드를 실행하며, 마이크로서비스 채택률은 31%에 불과합니다. 가상 머신이 60%로 지배적이며, 이는 많은 조직이 여전히 클라우드 네이티브 혁신의 초기 단계에 있음을 시사합니다.
• 쿠버네티스 단편화: 쿠버네티스(자체 관리형)가 24%로 컨테이너 오케스트레이션을 주도하는 반면, Red Hat OpenShift는 합산 21%(자체 및 완전 관리형)를 차지하며, Amazon Web Services(21%), Microsoft Azure(17%) 및 Google Cloud Platform(17%)의 관리형 서비스가 상당한 견인력을 보여줍니다.

API 및 마이크로서비스 보안 관리 격차는 엄청납니다.

지난 10년 동안 많은 기술 조직이 내부 및 외부 운영을 위한 핵심 연결 메커니즘으로 API를 채택하기 시작했습니다. 클라우드 네이티브 아키텍처에서 API 우선은 핵심 설계 원칙입니다. 이에 따라 응답자의 86%는 API 인프라를 관리하기 위해 API 게이트웨이를 배포합니다(그림 4 참조).

그림 4: 설문조사 응답자의 86%는 내부 및 외부 API가 혼합된 API를 활용합니다.

API로의 광범위한 전환과 API 게이트웨이의 강력한 존재에도 불구하고 대부분의 조직은 여전히 미성숙한 API 보안 관행을 가지고 있습니다(그림 5 참조). 조직의 86%가 API를 사용하지만 API 보안을 구현한 조직은 34%에 불과합니다. 이는 최신 애플리케이션 인프라에서 엄청난 노출입니다.

응답자의 절반 미만이 API 보안의 다른 두 가지 핵심 요소인 API 트래픽 분석(43%)과 옵저버빌리티(38%)에 중점을 두고 있습니다. 이러한 격차는 API를 관찰하고 관리하는 데 큰 어려움이 있음을 나타낼 수 있습니다. 실제로 응답자의 23%는 팀 전반에 걸쳐 서로 다른 API 관리 접근 방식을 사용하는데, 이는 조직 전체가 API 관리를 위한 고전적인 "황금 경로"로 이동하는 데 어려움을 겪기 때문일 수 있습니다.

그림 5: 설문조사 응답자의 34%만이 API 보안을 구현한 반면, 43%는 API 트래픽을 분석하고 35%는 API를 추적하고 관찰할 수 있습니다.

플랫폼 엔지니어링은 진화했지만 아직 미성숙합니다.

유행어로서의 플랫폼 엔지니어링은 주류로 넘어갔습니다. 실제로 응답자의 65%가 플랫폼 엔지니어링 역량과 책임을 구현하기 시작했습니다(그림 6 참조). 이 결과는 전담 플랫폼 팀이 있는 대규모 조직부터 플랫폼 엔지니어링 리드 역할을 하는 단일 팀 구성원에 이르기까지 다양합니다. 약 27%는 소규모 전담 플랫폼 엔지니어링 팀을 보유하고 있으며, 조직의 21%는 개발/운영 팀 내에서 개별 플랫폼 엔지니어링 역할을 맡고 있습니다. 또 다른 13%의 조직에는 대규모 전담 플랫폼 엔지니어링 팀이 있습니다. 따라서 분명히 플랫폼 엔지니어링 가치 제안이 확산되고 자리를 잡았습니다.

그림 6: 설문조사 응답자의 65%가 플랫폼 엔지니어링의 가치를 계속 고립함에 따라 플랫폼 엔지니어링을 구현했습니다.

즉, 모든 팀 규모에서 플랫폼 문제에 대한 질문에 대한 설문조사 응답은 초기 단계의 어려움을 보여줍니다. 응답자의 20%만이 큰 어려움이 없다고 보고했습니다. 나머지는 보안 및 규정 준수 문제(18%), 문서 유지 관리(16%), 기술 최신 유지(16%), 리소스 제약(14%) 등 다양한 플랫폼 엔지니어링 문제가 조직에 적극적으로 영향을 미치고 있다고 답했습니다.

설문 조사에서는 서비스 제공 및 가치 제안의 우선 순위와 관련하여 더 큰 팀과 작은 팀 간에 명확한 차이가 있음을 발견했습니다. 당연히 대규모 팀은 보다 정교한 영역에 집중한 반면 소규모 팀은 기존 DevOps와 유사하게 초점을 맞췄습니다. 대규모 전담 플랫폼 엔지니어링 팀은 서비스형 데이터베이스(54%), 관찰 가능성(52%), API 관리(51%), 방화벽 구성 및 관리(54%), CI/CD 파이프라인 도구(50%)와 같은 정교한 서비스를 제공할 가능성이 더 높습니다.

클라우드, AI 및 API를 따라잡는 것은 어렵습니다.

기업들은 기술을 관리할 수 있는 것보다 더 빠르게 기술을 배포하고 있습니다. 설문 조사에 따르면 조직은 컨테이너, API 및 플랫폼 엔지니어링을 채택하기를 열망하고 있지만 현재 구축 중인 것을 보호하고 운영할 준비가 되어 있지 않습니다. 가장 치명적인 실패는 API 보안입니다. 거의 모든 조직이 API를 실행하지만 3분의 2는 기본적인 보호 기능이 부족합니다. 이것은 미래의 위험이 아닙니다. 현재 프로덕션 중인 활성 취약점입니다.

한편, 특정 영역에서는 실질적인 진전이 일어나고 있습니다. AI 에이전트는 데모뿐만 아니라 실제 인프라 작업을 대규모로 처리하기 직전입니다. GPU와 특수 프로세서가 표준이 되고 있습니다. 플랫폼 엔지니어링 팀은 아직 임무를 파악하는 중이더라도 대부분의 조직에 존재합니다.

지금 중요한 것은 집행 규율입니다. 우리의 권장 사항은? 이미 가지고 있는 기능을 적절하게 관리할 수 있을 때까지 새 기능을 추가하지 마십시오. API 보안 및 관리 관행을 표준화합니다. 시스템을 이해하는 데 필요한 옵저버빌리티를 구축합니다. 플랫폼 팀에 명확한 책임과 제공할 리소스를 제공합니다.

이 기술은 현대적이고 효율적인 인프라를 구축하기 위해 존재합니다. 지금은 안전하고 지속 가능하게 만드는 데 필요한 화려하지 않지만 필요한 작업을 수행할 때입니다.