핵심 요약 (Key Takeaways)

• Cloudera는 2026년 5월 5일 Knowledge26 컨퍼런스에서 ServiceNow를 위한 Workflow Data Fabric Zero Copy Connector를 출시했습니다. 이를 통해 ServiceNow AI 에이전트는 데이터 이동이나 복제 없이 Cloudera 데이터 레이크 (data lakes) 내부에서 직접 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
• 이 커넥터는 PII, PHI, PCI 데이터를 포함한 민감한 데이터를 관리되는 하이브리드 환경 내에 유지하며, ETL 기반 데이터 전송 시 발생하는 노출 위험을 제거함으로써 EU AI Act, DORA 및 HIPAA 준수를 지원합니다.
• Cloudera는 이 커넥터를 ServiceNow를 위한 최초의 하이브리드 네이티브(hybrid-native), 진정한 제로 카피 (zero-copy) AI 거버넌스 솔루션으로 포지셔닝하여, CDO 및 CISO에게 기업 데이터에 대해 수행되는 모든 AI 기반 작업에 대한 추적 가능한 감사 추적 (audit trail)을 제공합니다. Cloudera의 새로운 Zero Copy Connector는 겉보기에는 매우 단순하지만 강력한 기능을 수행합니다. 즉, ServiceNow AI 에이전트가 단 1바이트의 데이터도 이동시키지 않고 Cloudera 데이터 레이크 (data lakes) 내부에서 직접 데이터를 쿼리할 수 있게 해줍니다. 2026년 5월 5일 Knowledge26 컨퍼런스에서 발표된 이 통합 솔루션은 기업용 AI의 가장 고질적인 병목 현상 중 하나, 즉 데이터를 다른 곳으로 먼저 복사할 때 발생하는 비용과 컴플라이언스(compliance) 위험 없이 에이전트에게 신뢰할 수 있고 관리되는 데이터 접근 권한을 제공하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

데이터 이동 비용(Data movement tax)의 제거

모든 ETL 파이프라인에는 비용이 따릅니다. 소스 시스템에서 분석 또는 AI 환경으로 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 로드(Load)하는 과정은 스토리지 예산을 소모하고, 지연 시간(latency)을 유발하며, 컴플라이언스 팀이 기피하는 데이터 확산(data sprawl)을 초래합니다. ServiceNow 워크플로를 실행하는 기업의 경우, 부서 전반에 걸쳐 AI 에이전트가 늘어남에 따라 이러한 오버헤드는 빠르게 가중됩니다.

Zero Copy Connector는 에이전트가 온프레미스(on-premises), 퍼블릭 클라우드(public clouds) 또는 에지(edge) 등 데이터가 이미 존재하는 위치에서 직접 쿼리할 수 있게 함으로써 해당 오버헤드를 제거합니다. 데이터 전송 사이클 없이 최신 데이터를 추론(inference)에 사용할 수 있으므로, ServiceNow 자동화 기능이 어제의 스냅샷(snapshot)이 아닌 현재의 정보에 기반하여 동작할 수 있습니다. 고빈도 워크플로(high-frequency workflows)를 실행하는 조직의 경우, 이러한 응답성은 생각보다 훨씬 더 중요합니다.

아키텍처에 내장된 보안 및 컴플라이언스 (Security and compliance)

금융 서비스, 의료 및 정부 기관은 민감한 데이터가 방치되는 것을 허용할 여유가 없습니다. 개인 식별 정보(PII), 개인 건강 정보(PHI) 또는 결제 카드 산업(PCI) 데이터가 시스템 경계를 넘을 때마다 컴플라이언스 노출 범위(compliance surface area)가 확장되고 침해 위험이 증가합니다. 전통적인 해결책인 엄격한 데이터 레지던시(data residency) 제어는 ETL 파이프라인(ETL pipelines)이 모든 방향으로 데이터를 끌어오는 상황에서 강제하기 어렵습니다.

Cloudera의 접근 방식은 민감한 데이터를 원래의 하이브리드 환경 내에 유지합니다. Cloudera의 Shared Data Experience (SDX) 거버넌스 계층의 액세스 정책(access policies)이 데이터와 함께 이동하므로, 데이터 레이크(data lake) 내부에서 적용되는 것과 동일한 제어가 ServiceNow 에이전트가 데이터를 쿼리할 때도 적용됩니다. 그 결과 AI 기반 작업에 대한 일관된 감사 추적(audit trail)이 가능해지며, 이는 EU AI Act, DORA 및 HIPAA와 같은 프레임워크 하에서 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. Cloudera의 데이터 리니지(Data Lineage) 기술은 각 데이터 세트의 출처와 변환 이력을 추적하여, 컴플라이언스 팀이 AI 출력물이 어떻게 생성되었는지 설명하는 데 필요한 추적성(traceability)을 제공합니다. EU AI Act가 기업의 AI 아키텍처 결정에 어떤 영향을 미치는지 더 자세히 살펴보려면, EU AI Act와 NIST RMF의 비교를 참조하십시오.

파일럿에서 프로덕션으로의 AI 에이전트 확장

AI 에이전트(AI agents)를 프로덕션(production) 환경에 도입하는 것은 데모(demo)에서 작동하게 만드는 것과는 다른 문제입니다. 그 격차는 대개 데이터에서 발생합니다. 에이전트는 대량의 정형(structured) 및 비정형(unstructured) 데이터에 접근할 수 있어야 하며, 해당 데이터는 최신 상태이고 신뢰할 수 있어야 합니다. 또한 에이전트가 취하는 모든 행동은 리스크 관리 및 감사(audit) 목적으로 추적 가능해야 합니다.

Cloudera의 최고 제품 책임자(CPO)인 Leo Brunnick은 기업이 의사결정의 이유를 증명할 수 없다면 자율형 AI(autonomous AI)를 확장할 수 없다는 것이 회사의 관점이라고 말했습니다. 이러한 프레임워크는 커넥터(connector)의 아키텍처(architecture)에 내장되어 있습니다. Cloudera의 거버넌스가 적용된 데이터 레이크하우스(governed data lakehouse)를 ServiceNow의 AI 플랫폼(AI Platform)과 직접 통합함으로써, 에이전트는 거버넌스 제어(governance controls)를 벗어나지 않고도 큐레이션(curated) 및 처리(processed)된 광범위한 데이터 풀에 접근할 수 있습니다. ServiceNow의 데이터 및 분석 제품 생태계 부사장(VP)인 Pramod Mahadevan은 이 목표를 하류(downstream)에서 신뢰를 다시 구축하는 대신, 데이터가 이미 큐레이션, 처리 및 신뢰를 확보한 단일 거버넌스 플랫폼으로 기업 데이터를 가져오는 것이라고 설명했습니다.

이 아키텍처는 오픈 표준(open standards), 구체적으로 Apache Iceberg 및 Iceberg REST Catalog를 기반으로 작동하므로, 독점적인 벤더 종속(proprietary lock-in)을 유도하는 방식이 아닙니다. 통합된 메타데이터 인텔리전스(metadata intelligence)와 제로-ETL(zero-ETL) 데이터 공유는 기반 데이터 아키텍처를 단순화하고 분석 및 AI 엔진 전반에 걸쳐 상호 운용성(interoperability)을 개방된 상태로 유지합니다. 이러한 개방성은 ServiceNow와 함께 n8n이나 다른 워크플로 오케스트레이션(workflow orchestration) 레이어를 이미 운영 중인 팀들에게 중요합니다. 기업들이 보다 광범위하게 에이전트 배포 아키텍처를 어떻게 재고하고 있는지 추적하고 있다면, LangChain을 넘어 네이티브 에이전트 아키텍처로 이동하는 기업들에 관한 우리의 기사가 유용한 맥락을 제공할 것입니다.

이것이 기업 데이터 전략에 의미하는 바

이 커넥터는 기업이 AI를 위해 데이터를 바라보는 방식의 구조적 변화를 반영합니다. 즉, 모든 것을 한곳에 중앙 집중화하는 대신, 데이터가 이미 존재하는 곳으로 AI를 가져오는 것입니다. Cloudera는 이를 “모든 곳의 AI를 위한 어디에나 있는 데이터 (data anywhere for AI everywhere)”라고 부르며, 이는 데이터 자산이 퍼블릭 클라우드 (public cloud), 온프레미스 인프라 (on-premises infrastructure), 엣지 로케이션 (edge locations)에 걸쳐 있는 조직들에게 타당한 논리입니다.

실질적인 수혜자는 새로운 컴플라이언스 (compliance) 부채를 생성하지 않으면서 자율형 AI (autonomous AI)를 운영하려는 CDO, CISO 및 최고 AI 책임자들입니다. Cloudera 플랫폼의 AI 기반 인사이트가 ServiceNow 내부에서 자동화된 조치를 트리거하는 폐쇄 루프 복구 (Closed-loop remediation)는 데이터 거버넌스 (data governance) 체인이 엔드 투 엔드 (end-to-end)로 온전하게 유지될 때 실행 가능해집니다. 이 커넥터의 파트너십 뿌리는 ServiceNow가 2025년에 Cloudera의 Enterprise AI Ecosystem에 합류한 것으로 거슬러 올라가며, 이번 출시는 해당 통합을 프로덕션 준비 단계 (production-ready territory)로 더욱 심화시킵니다. AI 에이전트 (AI agents) 및 자동화 도구에 대한 자세한 내용은 당사의 AI Agents section을 방문하십시오.

_원문 게시 위치: https://autonainews.com/clouderas-zero-copy-connector-lets-servicenow-ai-query-data-in-place/