데이터가 동일한 언어로 말하게 하여 무한한 지능형 협업을 가능하게 하세요.

항저우, 2026년 5월 20일 — 2026 Alibaba Cloud Summit에서 Alibaba Cloud는 Unified Model (UModel)을 공식적으로 오픈 소스화하고, 기업 데이터의 근본적인 장벽인 의미론적 파편화 (semantic fragmentation)를 허물고 대규모 AI 구현을 위한 의미론적 기반을 구축하는 것을 목표로 하는 Universal Semantic Standard (USS) 산업 이니셔티브를 출시했습니다.

기업 내의 모든 시스템은 사실을 충실히 기록합니다. 알림 시스템은 이상 징후를 기록하고, 로그 플랫폼은 장애 샘플을 저장하며, Trace 시스템은 호출 체인을 기록하고, Kubernetes는 실행 상태를 관리하며, 배포 시스템은 변경 사항을 기록합니다. 구성 관리 데이터베이스 (Configuration Management Database)는 구성 관계를 유지하고, CRM은 고객을 추적하며, ERP는 주문과 재고를 관리합니다. 그러나 기업의 디지털화와 지능형 전환은 오랫동안 과소평가되어 온 근본적인 장벽인 의미론적 파편화 (semantic fragmentation)에 직면해 있습니다.

• 만연한 데이터 사일로 (data silos): 업계 조사에 따르면 기업은 평균적으로 30개 이상의 Software as a Service (SaaS) 도구와 내부 시스템을 사용합니다. 데이터는 운영(O&M) 모니터링, 비즈니스 시스템, 금융 플랫폼, 고객 관리와 같은 수백 개의 "데이터 굴뚝 (data chimneys)"에 흩어져 있습니다. "결제 서비스 오류율 급증"은 최근의 배포, 다운스트림 의존성 타임아웃, 3개 포드 (pod)의 비정상적 재시작, 그리고 SLO 위반과 동시에 연관될 수 있습니다. 이러한 단서들은 통합된 객체 경계, 관계 구조 또는 증거 체인 없이 5~6개의 시스템에 흩어져 있습니다. 엔지니어들은 경험에 의존하여 시스템 사이를 오가며 문맥을 짜 맞추어야 하며, 시간의 80% 이상을 "판단"하기보다 "정보 찾기"에 소비합니다.
• 만연한 문제로서의 의미론적 불일치 (Semantic inconsistency): 동일한 "매출 (sales)" 지표에 대해 재무, 운영, 이커머스는 각자 자신만의 세트를 가지고 있습니다. 즉, 이름은 같지만 세 개의 숫자, 세 개의 의미, 세 개의 정의가 존재하는 것입니다.

O&M (운영 및 유지보수) 영역에서도 동일한 문제가 흔히 발생합니다. 서로 다른 모니터링 플랫폼들이 "에러율 (error rate)"에 대해 각기 다른 수집 방법, 공식, 시간 범위를 사용합니다. 플랫폼 간의 트러블슈팅 (troubleshooting)은 종종 의미론적 번역 마라톤이 되곤 합니다. 세 가지 시스템(account, buyer, customer_id)에 걸쳐 있는 "고객 (customer)"이라는 개념의 서로 다른 표현들을 일치시키기 위해, 데이터 분석가들은 실제 분석 작업을 시작하기도 전에 이틀 동안이나 캘리버 매핑 (caliber mapping)에 시간을 허비해야 할 수도 있습니다.

• 대규모 AI 구현의 차단: 통일된 의미론적 컨텍스트 (semantic context)가 없다면, AI 에이전트 (AI agents)는 플랫폼 간 데이터의 의미를 신뢰성 있게 이해할 수 없으며 빈번하게 환각 (hallucinate) 현상을 일으켜, 지능형 의사결정의 품질을 심각하게 저해합니다. 과거에는 인간의 경험이 낮은 효율성을 대가로 하여 통제 가능한 결과 내에서 이러한 의미론적 격차를 메울 수 있었습니다. 하지만 기업이 O&M, 고객 서비스, 분석 및 자동화된 의사결정에 AI 에이전트를 참여시키기 시작하면, 이 격차는 "효율성의 문제"에서 "역량의 문제"로 전환됩니다. 에이전트가 10개의 도구를 호출하고 10세트의 데이터를 검색할 수는 있지만, 그것들이 동일한 서비스인지, 동일한 변경 사항인지, 혹은 동일한 인과 관계 (causal chain)에 속하는지 판단할 수 없기 때문입니다. 의미론 (semantics) 없이는 AI가 시스템 간 데이터 연관성과 인과 관계를 구축할 수 없습니다. AI는 단일 소스 데이터를 요약할 수만 있을 뿐, 엔드 투 엔드 (end-to-end) 지능형 의사결정을 지원할 수 없습니다.
• 협업 비용의 기하급수적 증가: 부서, 시스템, 도구 간의 데이터 의미론이 단절되어 지속적으로 높은 커뮤니케이션 마찰을 초래합니다. 단순한 데이터 분석 작업조차 정의를 맞추고, 필드를 번역하며, 의미를 확인하는 데 3~5일이 소요될 수 있습니다. 실제 분석과 의사결정에 사용되는 시간은 전체의 20% 미만입니다. 기업에 데이터가 부족한 것도 아니고, 도구가 부족한 것도 아닙니다. 부족한 것은 기업의 세계를 사람, 시스템, 그리고 AI가 이해할 수 있게 만드는 통일된 의미론적 런타임 (semantic runtime)입니다.

위의 문제들을 해결하기 위해, Alibaba Cloud는 5월 20일 Cloud Summit에서 Unified Model (UModel)을 공식적으로 오픈 소스로 공개했습니다.

1. UModel: 기업용 AI를 위한 객체 그래프 의미론적 런타임 (Object Graph Semantic Runtime)

위의 문제들을 해결하기 위해 Alibaba Cloud가 구축한 핵심 기술 솔루션인 UModel은 기업용 AI를 위한 객체 그래프 의미론적 런타임 (object graph semantic runtime)입니다. UModel은 객체 (objects)와 관계 (relationships)를 사용하여 기업의 세계를 기술하며, 이러한 기술 내용이 에이전트 (Agent) 호출을 위해 쿼리 가능하고 (queryable), 인증 가능하며 (authenticatable), 프로그래밍 가능하도록 (programmable) 만듭니다. 이는 또 다른 관측성 도구 (observability tool), 구성 관리 데이터베이스 (Configuration Management Database, CMDB), 또는 지식 그래프 (knowledge graph)가 아닙니다. UModel은 이러한 시스템들 위에 위치하며, 그 안에 존재하는 기존의 사실들을 통일된 객체 그래프 (object graph)로 조직화합니다. 대응하는 기능들을 결합함으로써, UModel은 기업 데이터를 "각 시스템에 의해 개별적으로 기록되는 상태"에서 "객체를 중심으로 통일되게 조직화되고, 쿼리되며, 인증되고, 호출되는 상태"로 변환합니다. 기업의 핵심 문제들에 대해 UModel은 명확한 솔루션을 제공합니다:

(I) UModel의 설계 선택 (Design Choices)
UModel의 접근 방식은 대부분의 데이터 통합 솔루션과 다릅니다. 다음의 세 가지 설계 선택이 UModel의 엔지니어링 형태를 결정합니다. 즉, 객체를 먼저 정의하고, 사양 (specification)을 검증 가능하게 만들며, 안정적인 사양을 기반으로 기존 시스템들을 연결하는 것입니다.

• 객체 우선 (Object First): 데이터 매핑 전에 경계를 정의하라 흔히 사용되는 우회 경로는 "데이터 우선 (data first)" 방식입니다. 이는 여러 시스템의 데이터를 동일한 플랫폼으로 연결한 다음, 거기서 객체를 집계하려고 시도하는 방식입니다. 이 방식의 문제점은 동일한 비즈니스 엔티티 (business entity)가 데이터 소스마다 서로 다른 표현을 가지고 있으며, 매번 집계할 때마다 재매핑 (remapping)이 필요하고, 매핑 결과가 불안정하다는 것입니다. 즉, 오늘 집계된 "서비스 A"와 내일 집계된 "서비스 A"가 서로 다른 것일 수 있습니다.

UModel은 초기 모델링 비용을 감수하기로 선택했습니다. 즉, 객체는 한 번 정의되면 포드(pod) 재구성, 데이터 소스 전환, 또는 새로운 시스템 통합과 관계없이 그 정체성과 관계 구조가 안정적으로 유지됩니다. 이 비용은 여러 시나리오에 걸쳐 자연스럽게 분산 amortized됩니다. 동일한 EntitySet을 운영 관리(O&M) 에이전트, 분석 에이전트, 그리고 고객 서비스(Customer Service) 에이전트가 공유할 수 있습니다.

• 코드로 구현된 명세 (Specification as Code): 시맨틱 명세를 검증 가능한 엔지니어링 자산으로 전환
  대부분의 기업은 데이터 사전(data dictionary)이나 시맨틱 명세(semantic specification)를 보유하고 있지만, 이는 대개 위키(wiki) 페이지나 엑셀(Excel) 시트 형태입니다. 문제는 다음과 같습니다. 오래된 문서는 오류를 발생시키지 않고, 이름이 변경된 필드는 차이점(diff) 툴팁을 트리거하지 않으며, 두 팀이 동일한 개념을 일관되게 이해하고 있는지 확인할 방법이 없다는 것입니다. 시간이 흐름에 따라 명세는 현실과 점차 괴리되어 아무도 신뢰하지 않는 유물(artifact)이 되어버립니다.

UModel은 시맨틱 명세를 코드로서 관리합니다. 모델 변경 사항은 PR(Pull Request) 리뷰를 거치고, 임포트(import) 시에는 스키마 체크섬(schema checksum) 검증이 포함되며, 서로 다른 구현체들이 동일한 시맨틱 세트를 이해하는지 여부는 적합성 사례(Conformance Cases)를 통해 자동으로 검증됩니다. 명세는 단순히 "작성되었기 때문에 유효한" 것이 아니라, "테스트를 통과해야만 유효"하며, 이를 통해 명세와 현실 사이의 단절 문제를 근본적으로 해결합니다.

• 교체가 아닌 연결: 데이터 마이그레이션 없이 시맨틱 브리지(Semantic Bridges) 구축
  객체 그래프(object graph)는 "객체가 누구인지, 관계가 무엇인지, 그리고 증거를 어디에서 찾을 수 있는지"를 저장합니다.

UModel은 데이터를 이동시키는 대신 시맨틱 매핑(semantic mapping)을 통해 기존 데이터 소스에 연결합니다. 즉, 데이터를 옮기는 대신 "객체의 지표를 어디서 조회하고 로그를 어디서 찾을지"를 기술합니다. 데이터는 원래 위치에 머물면서 UModel 내에서 시맨틱적으로 조직화됩니다. 모든 데이터를 통합 플랫폼으로 집계하는 방식(높은 비용, 긴 에포크(epoch), 취약한 MPS 큐)과 비교했을 때, 기존 시스템을 연결하는 비용은 이를 교체하는 비용보다 훨씬 저렴합니다. 기업은 기존 IT 아키텍처를 리팩토링(refactoring)하지 않고도 점진적으로 구현할 수 있습니다.

2. UModel의 기술적 장점

• 객체 그래프 순회 가능성 (Object graph traversability): 관계를 통해 완전한 컨텍스트를 자동으로 조립 이것이 UModel의 가장 핵심적인 기술 역량입니다. 객체 그래프 내에서 각 엔티티(entity)는 타입이 지정된 관계(typed relationships)를 통해 다른 엔티티와 연결됩니다. 예를 들어, devops.service는 이를 배포하는 devops.deployment, 이를 측정하는 devops.slo, 해당 서비스가 속한 devops.team, 그리고 이를 실행하는 k8s.workload와 연관됩니다. 이러한 관계는 문서에 그려진 다이어그램이 아니라, 런타임(runtime)에 쿼리 가능한 토폴로지(topology) 데이터입니다.

어떤 객체가 주어지더라도, .topo 쿼리를 통해 해당 객체의 완전한 관계 네트워크를 순회할 수 있습니다. 에이전트(agent)는 "서비스 장애를 해결하기 위해 어떤 시스템을 점검해야 하는가"를 미리 알 필요가 없습니다. 장애 객체로부터 시작하여 그래프를 순회하며 연관된 배포(deployments), 변경 사항(changes), SLO 위반(SLO violations), 그리고 다운스트림 의존성(downstream dependencies)을 찾아내기 때문입니다. 인과 관계의 사슬(causal chain)은 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)에 의존한 추측 없이 그래프 구조를 따라 자연스럽게 드러납니다.

• Link system: "데이터가 어디에 있는가"를 객체의 속성으로 전환 UModel은 단순히 "어떤 객체가 존재하는가"를 정의하는 데 그치지 않고, Link system을 통해 객체와 그 증거(evidence)를 완전히 연결합니다. DataLink는 엔티티(entity)를 관찰된 데이터와 연결합니다. 예를 들어, devops.service는 DataLink를 통해 자신의 인디케이터 세트(indicator set), 로그 세트(log set), 트레이스 세트(trace set)와 연관되며, 필드 매핑(field mapping)을 통해 해당 엔티티로부터 특정 모니터링 데이터를 찾는 방법을 설명합니다 (예: 엔티티 필드 service_id는 인디케이터 라벨 monitored_service_id에 대응함). StorageLink는 데이터 세트를 물리적 저장소와 연결합니다. 인디케이터가 어떤 MetricStore에 저장되어 있는지, 로그가 어떤 LogStore에 저장되어 있는지를 StorageLink가 설명합니다. 이를 통해 "데이터가 어디에 있는가"라는 정보는 설정 파일이나 운영(O&M) 엔지니어의 기억 속에 흩어져 있는 대신, 객체 그래프(object graph)의 일부가 됩니다. EntitySetLink는 객체 간의 토폴로지 관계 의미론(topology relationship semantics)을 정의합니다.

이 세 가지 유형의 Link가 결합되어 객체 그래프는 "객체가 누구인지, 증거가 어디에 있는지, 그리고 데이터를 어떻게 쿼리(query)하는지"에 대한 완전한 의미론적 기술(semantic description)을 형성합니다. 객체를 획득한 후, 에이전트(agent)는 Link를 따라가며 인디케이터, 로그, 트레이스의 쿼리 경로와 저장 위치를 찾을 수 있습니다. 설령 에이전트가 현재 해당 데이터 소스에 대해 직접 쿼리를 실행해야 하는 상황이라 할지라도, 최소한 어디에 쿼리해야 하는지, 그리고 어떤 조건을 사용해야 하는지는 알 수 있게 됩니다.

• 벤더 중립적, 사양 우선 (Vendor-neutral, specification-first): 시맨틱 레이어 (semantic layer)는 특정 플랫폼에 종속되지 않습니다.
  UModel의 시맨틱 정의 (semantic definition)와 런타임 서비스 (runtime services)는 특정 벤더나 플랫폼에 묶여 있지 않습니다.

• GraphStore 프로바이더 (Provider)는 스토리지 백엔드 (storage backend)를 추상화합니다. 현재 메모리 (memory), file.memory, 그리고 local.ladybug의 세 가지 구현체를 제공합니다. 기업은 기존의 그래프 데이터베이스 (graph databases)나 스토리지 시스템에 연결하기 위해 자체적인 프로바이더를 개발할 수 있습니다.

• 다중 도메인 공존 (Multi-domain coexistence) — DevOps, Kubernetes, 그리고 비즈니스 시스템을 위한 모델들을 동일한 워크스페이스 (workspace) 내의 서로 다른 도메인에 정의할 수 있으며, 교차 도메인 EntitySetLink를 통해 연결할 수 있습니다. 이전의 탐색 가능한 객체 그래프 (traversable object graph) 예시에서, devops.service → k8s.workload는 교차 도메인 관계입니다.

• 모델 정의 (Model definitions)와 공개 계약 (public contracts) (OpenAPI, MCP 스키마 (schema), 그리고 소프트웨어 개발 키트 (SDK) 타입)은 특정 툴체인 (toolchains)에 의존하지 않는 표준 형식 파일입니다.
  이러한 설계 덕분에 기업은 점진적으로 도입할 수 있습니다. 먼저 하나의 영역 (realm)에 대한 모델을 정의하여 가치를 검증한 다음, 다른 영역으로 확장해 나갈 수 있습니다. 즉, 시맨틱 레이어 (semantic layer)의 진화는 하부 스토리지의 변경이나 플랫폼 전환에 영향을 받지 않습니다.

3. UModel 진화 경로 계획 (Umodel Evolution Route Planning)

이번 오픈 소스 출시와 이니셔티브 (initiative)는 UModel을 위한 첫 번째 단계일 뿐입니다. 다음 기능들은 내부적으로 검증되었으며, 향후 버전에서 점진적으로 제공될 예정입니다: