Cisco와 NVIDIA, 온프레미스 Splunk AI 배포 지원 확대

Cisco는 최근 발표에서 Splunk AI를 기존 데이터 센터와 프라이빗 클라우드, 그리고 완전 격리된(air‑gapped) 환경에서도 운영할 수 있는 솔루션을 공개했다. 이 솔루션은 Cisco AI POD for Splunk라는 이름으로 제공되며, NVIDIA의 가속기와 Cisco의 네트워크·보안 인프라, 그리고 Red Hat OpenShift 기반 쿠버네티스 환경을 결합한 사전 검증된 아키텍처다.

이 새로운 포드에는 Splunk Enterprise와 Splunk AI Assistant가 포함되어 온프레미스 환경에서도 고성능 인공지능 분석을 수행한다. 또한 향후 2026년 말에 출시될 예정인 Agent Launchpad가 추가 기능을 제공해 모델 배포와 관리가 보다 간편해진다.

새로운 관측성 기능

Splunk Agent Observability는 GPU 사용량, 벡터 데이터베이스, 메모리 소비, 쿠버네티스 오케스트레이션 상태 등을 실시간으로 모니터링한다. 특히 NVIDIA Nemotron 모델과 같은 오픈 소스 대형 모델을 실행할 때 발생하는 리소스 병목을 사전에 감지하고, 실행 가드레일을 적용할 수 있다.

Tokenomics 기능은 Claude Code, Codex, Cursor와 같은 모델이 소비하는 토큰 양을 추적하고, 비용 예측을 지원한다. 이를 통해 기업은 AI 서비스 비용을 투명하게 관리하고 예산 초과 위험을 최소화한다.

관측성 스튜디오와 네트워크 인텔리전스 앱

Observability Studio는 OpenTelemetry 데이터를 손쉽게 수집·시각화하도록 돕고, Network Intelligence App은 Cisco 장비의 토폴로지와 상태 정보를 Splunk와 연계해 전체 네트워크 가시성을 제공한다.

다음은 Cisco가 제공하는 주요 구성 요소와 특징을 정리한 목록이다:

- Cisco AI POD for Splunk: 사전 검증된 하드웨어·소프트웨어 스택·NVIDIA GPU 가속·Kubernetes 기반

- Splunk AI Assistant: 온프레미스에서 AI 모델 실행·모니터링 지원

- Agent Observability: GPU·메모리·네트워크·벡터 DB 등 다중 지표 실시간 추적

- Tokenomics: 토큰 사용량·비용 예측·예산 관리

- Observability Studio: OpenTelemetry 통합·시각화 도구

- Network Intelligence App: Cisco 인프라와 Splunk 데이터 연계

Cisco와 NVIDIA의 협업은 데이터 주권을 중시하는 기업에게 큰 의미가 있다. Network World는 이번 발표가 클라우드 공급자 의존도를 낮추고, 고객이 자체 데이터 센터에서 AI 모델을 안전하게 운영할 수 있게 한다고 평가했다. 다만, 온프레미스 배포가 모든 보안·비용 위험을 제거하지는 않으며, 하드웨어 유지보수와 업데이트, 전문 인력 확보가 여전히 중요한 과제로 남는다.

기업 입장에서 고려해야 할 핵심 포인트는 GPU 성능 대비 전력 소비, 지원되는 모델의 업데이트 주기, 보안 패치 적용 절차, 그리고 관측성 데이터의 저장·분석 비용이다. 이러한 요소들을 종합적으로 평가한 뒤, 자체 데이터 센터에 AI 워크로드를 옮길지 아니면 기존 퍼블릭 클라우드 서비스를 유지할지를 결정해야 한다.

추가로 확인할 쟁점

Cisco AI POD for Splunk가 제공하는 통합 스택은 기존 온프레미스 인프라와의 연계성을 강조한다. 이는 기업이 이미 구축한 네트워크와 보안 정책을 그대로 적용하면서도 최신 GPU 가속을 활용할 수 있게 한다는 점에서, 기존 투자 대비 추가 비용을 최소화하는 전략적 이점을 제공한다. 동시에, Red Hat OpenShift 기반의 쿠버네티스 환경이 사전 검증된 형태로 제공되므로, 운영팀은 별도의 클러스터 설계 작업 없이도 일관된 배포 파이프라인을 구축할 수 있다.

하지만 온프레미스 환경에서 AI 모델을 운영할 경우, 하드웨어 수명 주기와 소프트웨어 업데이트 사이의 조율이 중요한 과제로 남는다. 특히 GPU 펌웨어 및 드라이버 업데이트가 모델 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문에, 정기적인 유지보수 계획과 자동화된 검증 절차가 필수적이다. 이러한 관리 부담을 줄이기 위해서는 내부 DevOps 팀과 벤더 지원팀 간의 명확한 역할 정의가 필요하다.

관측성 기능을 활용하면 리소스 병목 현상을 사전에 탐지하고 대응 전략을 수립할 수 있다. 실시간 메트릭 수집과 대시보드 시각화를 통해 GPU 활용률, 메모리 사용 패턴, 네트워크 대역폭 등을 종합적으로 파악함으로써, 과도한 리소스 소비를 방지하고 비용 효율성을 높일 수 있다. 다만, 관측 데이터 자체가 저장 및 분석 비용을 발생시키므로, 데이터 보관 정책과 샘플링 비율을 신중히 설정해야 한다.

Tokenomics 기능은 AI 서비스 비용 관리에 직접적인 도움을 주지만, 토큰 사용량 예측 모델이 정확히 작동하려면 과거 사용 패턴에 기반한 충분한 데이터가 필요하다. 따라서 초기 단계에서는 실제 사용량과 예측값 간의 차이를 모니터링하고, 모델 파라미터를 지속적으로 조정하는 피드백 루프를 구축하는 것이 바람직하다. 이를 통해 예산 초과 위험을 최소화하면서도 서비스 품질을 유지할 수 있다.

네트워크 인텔리전스 앱과 Observability Studio의 연계는 전체 인프라 가시성을 강화한다. Cisco 장비에서 수집된 토폴로지 정보와 Splunk 데이터가 통합되면, 보안 이벤트와 성능 이상 징후를 한눈에 파악할 수 있다. 그러나 이러한 통합이 원활히 이루어지기 위해서는 데이터 포맷 표준화와 인증 메커니즘의 일관성이 확보되어야 하며, 이를 검증하기 위한 사전 테스트가 필요하다.

궁극적으로 기업은 온프레미스 배포와 퍼블릭 클라우드 활용 사이에서 전략적 균형을 찾아야 한다. 데이터 주권과 보안 요구가 높은 경우 자체 인프라가 매력적일 수 있지만, 하드웨어 관리와 인력 확보 비용을 고려하면 클라우드 서비스와 혼합 운영 모델이 더 효율적일 수도 있다. 따라서 파일럿 프로젝트를 통해 실제 워크로드와 비용 구조를 측정하고, 장기적인 확장성을 포함한 종합적인 ROI 분석을 수행하는 것이 권장된다.

결론적으로, Cisco와 NVIDIA가 제공하는 온프레미스 Splunk AI 솔루션은 고성능 AI 분석을 자체 인프라에서 구현하려는 기업에게 실질적인 선택지를 제공한다. 데이터 주권과 보안 요구가 높은 조직은 이 옵션을 검토해볼 가치가 있다.