OSS India 2026: Mumbai에서 열린 Linux Foundation의 Open Source Summit에서의 하루 기록

저는 6월 17일, 노트와 휴대폰 카메라를 준비한 채 Mumbai에서 열린 Linux Foundation의 Open Source Summit India 2026에 참석했습니다. 이 글은 제가 참석한 모든 세션에 대한 기록으로, 실제로 와닿았던 아이디어들, 포착할 수 있었던 슬라이드들, 그리고 저의 솔직한 반응을 담고 있습니다.

전체 일정은 ossindia2026.sched.com에서 확인할 수 있습니다. 세션 녹화본은 Linux Foundation YouTube 채널에 게시되고 있습니다.

기조 연설 1: 해자(Moat)가 코드에서 컨텍스트(Context)로 이동했다

Manish Dixit, Linux Foundation

강연은 상황의 중요성을 보여주는 수치로 시작되었습니다: CNCF 프로젝트에만 428억 달러 규모의 소프트웨어 가치가 존재합니다 (COCOMO 추정치). 인도는 세계에서 두 번째로 큰 오픈 소스 (Open Source) 기여자이며, JioHotstar의 6,500만 명 이상의 동시 스트리밍, Zoho의 1억 3,000만 명 이상의 사용자, 그리고 6억 5,000만 건 이상의 일일 UPI 거래를 뒷받침하는 소프트웨어가 바로 이것을 기반으로 구축되었습니다.

핵심 논지는 불편하지만 해방감을 주는 것이었습니다: AI는 코드를 작성하는 비용을 거의 제로(free)로 만들었습니다. 가치는 다른 곳으로 이동했습니다.

Linux Foundation는 메인테이너(Maintainer)들이 조직 전반에서 더 빠르게 결과물을 배포할 수 있도록 돕기 위해 자체 MCP 서버인 LFX Skills를 구축했습니다. AGENTS.md 명세(Specification) 파일은 이제 AI 에이전트(Agent)에게 저장소(Repo)에 대한 규칙을 부여하는 표준적인 방법으로 6만 개 이상의 프로젝트에서 채택되었습니다. PR(Pull Request)을 생성하는 것은 거의 비용이 들지 않습니다. 하지만 이를 검토하는 데에는 여전히 인간의 비용이 발생합니다.

강연은 이른바 "사다리(the ladder)"라고 불리는 것을 제시했습니다:

역할	AI의 능력
기여자 (Contributor)	대체 가능
...

도발적인 질문: 만약 당신이 커리어 초기 단계에 있고 단순히 코드만 옮기고 있다면, 바닥이 내려앉고 있습니다. 판단력(judgement), 도메인 깊이(domain depth), 그리고 쌓아온 신뢰를 가진 사람들을 위한 천장은 높아지고 있습니다. 이 강연은 인도 특유의 증거들을 제시했습니다: Zerodha의 연간 100만 달러 규모 FLOSS(Free/Libre and Open Source Software) 기금, Infosys의 AI 프레임워크 2종을 LF Networking에 기부, Juspay의 Hyperswitch, 그리고 글로벌 LF 주요 기여자 중 하나인 TCS/Wipro/HCLTech 등이 그 예입니다.

"소비하라. 기여하라. 자금을 지원하라. 최소한 두 가지는 선택하라."

저의 개인적인 교훈은 다음과 같습니다: LFX와 GSSoC에서 기여자(Contributor) 및 리뷰어(Reviewer) 체인을 다시 시작하는 것입니다. github.com/linuxfoundation과 KubeCon + CloudNativeCon India가 곧 개최될 예정입니다.

기조 강연 2: 오픈 소스를 통한 혁신 가속화

Aayush Bhatnagar, CTDO, Jio Platforms

인도 최대 기술 기업 중 하나가 오픈 소스 운영을 어떻게 수행하는지 내부를 들여다봅니다. 2016년에는 IT 산업 전체가 VM(가상 머신) 기반이었으며, 컨테이너화(containerization)는 주류가 아니었습니다. 당시 Jio 팀은 ONAP (Open Networking Automation Platform)에 기여하고 있었으며, 그 초기 투자는 국가적 규모에서 결실을 보았습니다.

Jio는 현재 진행 중인 6G 연구의 일환으로 LF를 통해 OpenCU와 OpenDU에 기여하고 있습니다.

세션에서는 Jio의 내부 Linux 팀과 그들의 5.1 Linux 스택을 살펴보았습니다: 컨테이너화된 네트워크 기능 (CNFs, Containerized Network Functions), RHEL + UBI (Universal Base Images), 그리고 Edge, RAN, Transport, Core 전반에 걸쳐 CNF 라이프사이클을 관리하기 위해 Jio MANO + Ansible + OpenShift를 사용하는 자동화 파이프라인(automation pipeline)입니다.

여기서 얻은 핵심 통찰은 기술 그 자체가 아니라, 그들이 운영하는 규모와 오픈 소스(open source)가 단순한 취미나 홍보(PR) 전략이 아닌, 핵심적인 기반 인프라(load-bearing infrastructure)로서 작용하는 정도였습니다.

키노트 3: Valkey를 통한 데이터베이스 비용 절감 및 혁신 자금 확보

Roberto Luna-Rojas, Valkey OSS, AWS 시니어 개발자 어드보케이트 (Sr. Developer Advocate)

Valkey는 오픈 소스 기반의 고성능 키/값(key/value) 데이터 스토어입니다. 이는 Redis의 라이선스 변경 이후 등장한 커뮤니티 유지 관리 포크(fork)입니다.

핵심 제안은 다음과 같습니다: 중복된 데이터베이스 쿼리에 낭비되는 모든 달러는 모델 추론(model inference), 임베딩(embeddings) 또는 학습(training)에 투입되지 못하는 달러와 같습니다. MySQL, MariaDB, PostgreSQL을 대상으로 한 Valkey의 벤치마크 결과에 따르면, 공격적인 캐싱(caching)을 통해 응답 시간과 비용을 극적으로 줄일 수 있음을 보여줍니다.

더 흥미로운 관점은 LLM 워크로드(workloads)를 위한 시맨틱 캐싱(semantic caching)이었습니다. 의미론적으로 동일한 두 가지 쿼리를 예로 들어보겠습니다:

"이 제품을 어떻게 반품하나요?"
"반품 정책이 무엇인가요?"

...이 두 질문은 답변이 동일함에도 불구하고, 모두 추론 엔드포인트(inference endpoint)에 도달하여 각각 비용이 청구됩니다. 시맨틱 캐싱은 두 번째 호출을 가로챕니다. 대규모 프로덕션 AI 애플리케이션에서 이는 단순한 미세 최적화(micro-optimization)가 아니라, 예산 항목(budget line)의 문제입니다.

키노트 4: 설계부터 오픈된 방식 - 거버넌스가 있는 AI, 신뢰할 수 있는 결과

Geeta Gurnani, IBM Technology 인도 및 남아시아 필드 CTO (Field CTO)

RedHat은 IBM과의 파트너십을 통해 이번 강연에서 AI 거버넌스(governance) 이니셔티브인 Project Lightwell을 발표했습니다.

프레임워크(framing): AI 가속화는 강력하면서도 위험합니다. 신뢰의 격차(trust gap)가 벌어지고 있기 때문입니다. 조직들은 거버넌스(governance)라는 비계(scaffolding) 없이 AI 우선(AI-first) 비즈니스 모델을 채택하고 있으며, 다음과 같은 이유로 신뢰가 침식됩니다:

AI 결정이 불투명함 - 감사 가능성(auditability)과 추적 가능성(traceability)이 없음
환각(Hallucinations) 현상이 실재하며 공개적으로 드러남
기술이 충분히 새롭기 때문에 사람들에게 아직 이에 대한 문화적 프레임워크(cultural frameworks)가 없음

그녀가 개괄한 거버넌스 스택(governance stack)은 다음과 같습니다:

데이터 (Data) → 모델 (Models) → 학습 (Training) → 배포 (Deployment) → 모니터링 (Monitoring) → 거버넌스 (Governance)

이러한 계층 중 어느 하나라도 숨겨지면 신뢰는 무너집니다. IBM의 AI Risk Atlas는 이 라이프사이클(lifecycle) 전반에 걸쳐 리스크를 매핑하기 위한 프레임워크로 소개되었습니다. 에이전트 시스템(agentic systems)을 구축하고 있다면 살펴볼 가치가 있습니다.

인도 관련 참고 사항: EU에는 EU AI Act가 있고, 싱가포르에는 Singapore AI Act가 있습니다. 인도는 여전히 디지털 거버넌스 프레임워크를 개발 중입니다. 그 격차는 리스크인 동시에 기회이기도 합니다.

기조 연설 5: Rust와 Linux - Rust가 Linux의 성공을 어떻게 도울 것인가

Greg Kroah-Hartman, Linux 커널 메인테이너(Maintainer) 및 펠로우(Fellow), The Linux Foundation

Greg는 Linus Torvalds 다음으로 큰 Linux 커널 메인테이너입니다. 그는 안정적인(stable) 커널 브랜치와 다양한 서브시스템(subsystems)을 관리합니다.

Greg Kroah-Hartman OSS India title slide

수치상으로: 오늘날 Linux 커널은 36,000,000줄의 C 언어와 113,000줄의 Rust 코드로 구성되어 있습니다 (커널 7.1-rc3 기준). 이 마이그레이션(migration)은 두 언어가 오랫동안 공존해야 한다는 점을 충분히 인지한 상태에서 신중하고 점진적으로 진행되고 있습니다.

커널에 Rust가 중요한 이유:

C 할당 오류 (allocation errors), 스코프 잠금 (scoped lock) 문제, 그리고 포인터 버그 (pointer bugs)는 CVE의 주요 원인입니다.
Rust는 이러한 문제의 대다수를 런타임 (runtime)이 아닌 컴파일 타임 (compile time)에 잡아냅니다.
Rust의 ? 연산자는 이러한 작업의 상당 부분을 자동으로 수행합니다.
Mutex 잠금 (locks) 및 기타 동기화 기본 요소 (synchronization primitives)는 Rust의 소유권 모델 (ownership model)을 통해 훨씬 더 안전해집니다.

"만약 Linux가 Rust로 작성되었다면, 현재 CVE의 80% 이상은 발생하지 않았을 것입니다."

실용적인 툴체인 (toolchain): GCC, RustToC, 그리고 GCC-Rust 컴파일러는 모두 테스트벤치 (testbenches)를 위해 매우 중요합니다. 마이그레이션 (migration)은 완전히 새로 쓰는 것이 아니라, 새로운 코드는 Rust로 작성하고 기존 C 코드는 위험도가 가장 높은 부분부터 신중하게 옮겨가는 점진적인 래칫 (ratchet) 방식입니다.

명확하게 전달된 메시지는 다음과 같습니다: Linux 커널을 유지 관리하는 사람들은 대부분의 애플리케이션 개발자가 접하지 못하는 수준으로 보안을 진지하게 다루며, Rust는 개발자가 규칙을 기억하기를 바라는 대신 그 진지함을 언어 자체에 인코딩할 수 있는 도구를 제공합니다.

세션 205: 통제 불가능한 것을 통제하기 - OSS 내 AI 에이전트를 위한 보안 및 컴플라이언스 (Security and Compliance)

Ronit Raj, GitMesh

빠르게 시급해지고 있는 문제에 관한 강연입니다: AI 에이전트가 귀하의 저장소 (repository)에 접근 권한을 가지고 의도하지 않은 행동을 하면 어떻게 될까요?

핵심 이슈:

에이전트는 신뢰할 수 없는 소스(이슈, PR 댓글, 웹 검색 결과, 사용자가 제출한 콘텐츠)로부터의 프롬프트 인젝션 (prompt injection)에 취약합니다.
에이전트가 자율적으로 코드를 푸시하거나, PR을 열거나, 변경 사항을 만들 때 실수를 되돌리기가 어렵습니다.
대부분의 "안전" 접근 방식은 단순한 필터일 뿐, 강제되는 제약 조건 (enforced constraints)이 아닙니다.

핵심 통찰:

"에이전트에게 단순히 규칙을 줄 수는 없습니다. 제한 사항은 에이전트 주변에서 강제되어야 합니다."

그가 설명한 실용적인 접근 방식:

YAML 정책 파일과 AGENTS.md를 사용하여 제약 사항을 명시적으로 선언합니다.
모든 것을 기록(Log)하십시오. 로그에서 DENY(거부) 라인을 찾는 것이 핵심 신호입니다.
인간의 승인이 필요한 특정 작업에 게이트(Gate)를 설정합니다:
- main 브랜치로의 머지 (Merging to main)
- CI/워크플로우 변경
- 비밀 정보(Secrets)에 대한 접근
- 릴리스(Releases) 및 권고 사항(Advisories)

GitMesh는 이를 중심으로 한 툴링을 구축하고 있습니다. 더 넓은 원칙은 다음과 같습니다. 에이전트의 권한을 비밀 정보(Secrets)를 다루듯 명시적이고, 범위가 지정되며, 감사(Audited) 가능하도록 취급하십시오.

Ballroom 3: 기본 설정 보안 (Secure by Default) - AI 증강 및 OSS 기반의 CI/CD

Jenisten Xavier, Full Creative

전적으로 오픈 소스 보안 도구들로 구축된 재사용 가능한 CI/CD 파이프라인에 대한 실무적인 가이드입니다. 기술 스택은 다음과 같습니다:

비밀 정보 스캐닝 (Secret scanning): Gitleaks가 저장소에 커밋된 자격 증명(Credentials)을 스캔합니다.

의존성 CVE: Google의 OSV-Scanner가 락파일(Lockfiles)을 읽고 이를 OSV.dev 오픈 취약점 데이터베이스와 대조합니다.

SAST + 커버리지 (coverage): 자체 호스팅되는 SonarQube Community Edition을 사용합니다. 버그, 스멜(Smells), 취약점에 대한 정적 분석(Static analysis)과 더불어 테스트 커버리지 수집 및 품질 게이트(Quality gate) 강제를 수행합니다.

SBOM 생성: cdxgen을 통한 CycloneDX가 전이적 의존성(Transitive dependencies)을 포함한 모든 의존성의 기계 판독 가능한 인벤토리를 생성합니다. 실질적인 가치는 다음과 같습니다:

"다음 Log4Shell 취약점이 터졌을 때, 며칠이 아니라 단 몇 초 만에 '우리가 영향을 받는가?'라는 질문에 답할 수 있습니다."

SBOM 관리: SBOM 저장소로서 OWASP Dependency-Track을 사용합니다.

릴리스 흐름 (Release flow):