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AI Powered DevOps

AI가 DevOps 전 과정을 지능형으로 바꿉니다.

Why We Do

기업의 DevOps 환경을 근본적으로 개선하기 위해서는 AI를 실질적으로 활용할 수 있는 체계가 필요합니다.

인프라 선택
AI를 도입하고 싶어도 개발 산출물과 내부 정보를 외부 환경에 둘 수 없는 기업이 많습니다. DevOps 업무는 코드·설계·테스트 자산이 모두 민감한 정보로 취급되기 때문에, AI가 실제로 활용되기 위해서는 조직 내부에서 안전하게 실행될 수 있는 기반이 필수적입니다. 보안 규제를 준수하면서도 개발·운영 전 과정에서 AI의 지원을 받을 수 있는 신뢰 가능한 환경을 마련해야 합니다.
투자 비용
AI 도입 시 가장 어려운 부분은 적정 투자 규모와 효과를 판단하는 일입니다. DevOps는 단계별로 요구하는 AI의 범위와 활용 강도가 다르기 때문에, 명확한 기준 없이 시스템을 도입하면 과투자 또는 실패 위험이 발생합니다. 기업은 AI 적용 후 생산성과 품질, 운영 안정성이 어떻게 변화하는지를 확인할 수 있어야 하며, 이를 통해 투자가 실제 비즈니스 가치로 이어진다는 확신을 가져야 합니다.
솔루션 선정
AI 기술이 빠르게 확산되면서 DevOps에 어떤 솔루션이 적합한지 판단하기가 어려워졌습니다. 개발 도구, 테스트 체계, 배포 구조, 운영 방식이 모두 다른 상황에서 단순히 성능 좋은 기술을 선택하는 것만으로는 효과를 얻기 어렵습니다. 기업은 DevOps 목표와 업무 흐름에 부합하는 AI 적용 방식을 선택해야 하며, 기존 조직 문화와 프로세스에 자연스럽게 연결되는 솔루션이 필요합니다.
활용 방안
AI의 도입은 기술 자체보다 “현장 구성원이 실제로 잘 활용할 수 있는가”가 더 중요합니다. 개발자와 운영자가 기존 방식에서 크게 벗어나지 않고도 AI의 도움을 체감할 수 있어야 하며, 복잡한 학습이나 새로운 도구 도입 없이 업무 품질과 속도를 높일 수 있어야 합니다. DevOps 흐름 속에서 AI가 자연스럽게 자리를 잡을 때 조직은 비로소 AI 기반 생산성 향상을 지속적으로 유지할 수 있습니다.

제품 소개

AI Power DevOps 플랫폼

AI Powered DevOps는 조직의 개발과 운영 전 과정을 AI 기반으로 고도화하기 위해 설계된 통합 DevOps 플랫폼입니다. 코드 작성, 테스트, 배포, 운영 분석 등 DevOps 전 단계에서 발생하는 반복적인 업무를 AI가 자동화하여 개발자와 운영자의 업무 부담을 줄이고 생산성과 품질을 동시에 향상시킵니다. 기존의 개발 도구와 프로세스를 유지하면서도 자연스럽게 AI 기능을 확장할 수 있어 조직 내 혼란 없이 DevOps 환경을 빠르게 AI 중심으로 전환할 수 있습니다. 특히 내부 데이터를 외부로 반출하지 않는 온프레미스 구조를 기반으로 하여, 보안 규제가 강한 금융·방산 환경에서도 안전하게 AI를 활용할 수 있는 실행환경을 제공합니다.플랫폼은 DevOps 주요 단계별로 최적화된 AI Agent를 제공하여 요구사항 분석과 코드 생성에서부터 테스트 자동화, 배포 안정성 강화, 장애 탐지 및 운영 분석, 생산성·품질 지표화까지 End-to-End 기능을 지원합니다. 또한 온프레미스 LLM 실행환경, 관리 대시보드, DevOps 도구 연계 레이어가 포함된 통합 구조를 제공해 AI 도입의 기술적 복잡성을 줄이고 조직의 DevOps 수준에 맞춘 단계적 확산이 가능하도록 돕습니다. 이를 통해 기업은 예측 가능한 개발 일정, 안정적인 서비스 운영, 명확한 AI 투자 성과를 동시에 확보할 수 있습니다.

특장점

AI 도입 맞춤형 컨설팅
조직의 DevOps 성숙도, 보안·규제 환경, 인력 구조를 종합적으로 진단해 AI 적용 전략을 설계합니다. DevOps 각 단계에서 AI가 제공할 수 있는 구체적 가치와 업무 변화 가능성을 분석하여, PoC에서 전사 확산까지 이어지는 실행 가능한 로드맵을 제시합니다. 이를 통해 조직은 기술 선정, 적용 범위, 운영 정책 등 AI 도입의 초기 불확실성을 해소하고 안정적으로 전환을 시작할 수 있습니다.
On-Premise LLM 서빙 환경 구축
기관 내부에서 모델을 직접 실행·운영할 수 있는 온프레미스 LLM 서빙 환경을 구축해 데이터 반출 없이 AI 기능을 안전하게 활용할 수 있도록 지원합니다. 모델 서빙 구성, 자원 관리, 접근 통제, 운영 보안 체계를 통합하여 DevOps 업무에서 바로 사용할 수 있는 실행환경을 마련합니다. 이를 통해 보안 규제가 강한 금융·방산 환경에서도 AI 기반 개발·운영 체계를 안정적으로 적용할 수 있습니다.
Code Agent
개발자가 사용하는 도구와 자연스럽게 연동되어 코드 생성, 리팩터링, 품질 개선, 테스트 생성 등 핵심 개발 업무를 지원합니다. 반복 작업을 줄이고 코드 품질을 일정 수준 이상으로 유지할 수 있도록 돕기 때문에, 개발자는 기존 워크플로우를 유지하면서도 더 빠르고 안정적인 개발 경험을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 개발 효율과 생산성을 동시에 높일 수 있습니다.
AI 도입 현황 및 성과 측정 대시보드
DevOps 전 과정에서 수집되는 개발·운영 데이터를 분석하여 생산성, 품질, 안정성, AI 활용 효과를 종합적으로 시각화합니다. AI 도입 전후의 변화를 명확한 지표로 확인할 수 있어 ROI 판단이 용이하며, 조직은 성과 기반으로 AI 적용 범위와 운영 전략을 지속적으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 DevOps 전체 흐름을 통합적으로 관리하는 체계를 구축할 수 있습니다.

고객 사례

“올해 부서 목표를 요약하고 주의할 지표를 알려줘.“
“우리 가장 수익성 높은 사업은 뭐지?“
“작년 대비 올해 성과가 좋아진 부서는 어디지?“
“금리 인상 시 고객 포트폴리오 신용 리스크 변화를 예측해줘.”

도전 과제
금융권 차세대 웹개발 프로젝트는 보안·컴플라이언스 요구사항이 매우 강해 외부 클라우드 기반 AI 서비스를 사용할 수 없었습니다. 동시에 기존 인력과 기존 개발 속도로는 대규모 업무 범위와 빡빡한 일정 요구를 충족하기 어려워 일정 지연 가능성이 상시 존재했습니다. 기능 상세 정의, 화면 개발, 반복적 코드 작성 등 프로젝트 초기에 발생하는 대량의 개발 작업을 단기간에 처리해야 했지만, 조직 내에서는 이를 흡수할 여유 인력이 부족한 상황이었습니다. 안정적인 폐쇄망 환경에서 AI의 도움을 즉시 활용하면서도 일정 위험을 줄일 수 있는 구조가 필요했습니다.

에스코어 서비스
에스코어는 금융권 폐쇄망 환경에서도 바로 사용할 수 있는 On-Premise LLM 기반 AI Appliance를 프로젝트 착수와 동시에 현장에 반입하여 즉시 개발에 활용할 수 있도록 구축했습니다. 외부 반출이 불가능한 민감 데이터와 코드를 모두 내부에서 처리할 수 있도록 안전한 실행환경을 제공했으며, Code Agent를 통해 화면 개발·반복 코드 작성·표준화된 패턴 생성 등 대량의 개발 작업을 자동화했습니다. 이를 통해 초기 산출물 작성 속도를 크게 높였고, 개발자들은 핵심 로직 구현과 품질 확보에 집중할 수 있는 환경을 확보했습니다.