에이전틱 AI가 클라우드 인프라 깊숙이 파고들면서, 우리가 미처 주목하지 못한 곳에서 조용한 변화가 일어나고 있다. AI 클라우드 오케스트레이션 레이어가 이제 "서비스들이 어떻게 서로 대화할지"까지 런타임에서 스스로 결정하고 있다. 프로토콜, 엔드포인트, 재시도 정책, 직렬화 방식, 인증 메커니즘 — 이 모든 것이 AI의 판단 아래 실시간으로 바뀌는 세상이 이미 시작됐다.

문제는 이 결정들이 얼마나 중요한가가 아니다. 문제는 그 결정을 승인한 인간이 존재하지 않는다는 점이다.

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서비스 통신, 왜 거버넌스의 문제인가

클라우드 아키텍처에서 서비스 간 통신 방식은 단순한 기술적 선택이 아니다. 어떤 프로토콜을 쓰느냐(REST, gRPC, AMQP, WebSocket), 어떤 엔드포인트로 트래픽을 보내느냐, 인증을 어떻게 처리하느냐 — 이 결정들은 보안 정책, 컴플라이언스 요건, 계약 의무와 직결된다.

예를 들어 금융권에서는 특정 데이터 흐름에 TLS 1.3 이상을 강제하고, 특정 API 호출에 대해서는 감사 로그를 남기도록 규정한다. 의료 데이터를 다루는 SaaS 플랫폼이라면 HIPAA 준수를 위해 어떤 엔드포인트가 어떤 인증 방식으로 접근되는지 명확히 문서화되어야 한다. 이것은 변경 관리 프로세스(Change Management Process)의 핵심 영역이다.

그런데 AI 오케스트레이션 레이어는 이 모든 결정을 변경 티켓 없이, 승인 없이, 감사 기록 없이 런타임에서 처리한다.

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실제로 무슨 일이 벌어지고 있는가

현재 주요 클라우드 플랫폼의 AI 기반 서비스 메시(Service Mesh)와 오케스트레이션 도구들은 상당히 정교한 수준의 자율 판단을 수행하고 있다.

AWS의 App Mesh, Google Cloud의 Traffic Director, 그리고 Istio 기반 AI 확장 도구들은 트래픽 패턴을 분석해 런타임에서 라우팅 규칙을 조정한다. 여기에 LLM 기반 에이전트가 결합되면 단순한 라우팅 최적화를 넘어 프로토콜 협상 자체를 자율로 수행하는 시나리오가 현실이 된다.

구체적으로 어떤 일이 일어날 수 있는지 살펴보자.

시나리오 1: 프로토콜 다운그레이드 AI 에이전트가 레이턴시 최적화를 위해 특정 서비스 간 통신을 gRPC에서 REST로 전환한다. 기술적으로는 합리적인 선택일 수 있다. 그러나 그 서비스 간 통신이 내부 보안 정책상 바이너리 직렬화(binary serialization)를 요구하는 경우라면? 이 변경은 보안 위반이지만, 변경 기록 어디에도 남지 않는다.

시나리오 2: 엔드포인트 동적 교체 AI 오케스트레이터가 장애 복구 과정에서 특정 서비스의 엔드포인트를 다른 리전의 복제본으로 자동 전환한다. 가용성 측면에서는 훌륭하다. 하지만 그 리전이 데이터 주권 규정상 특정 데이터를 처리할 수 없는 지역이라면? 규제 위반이 발생하지만, 누구도 그 결정을 내린 사실을 모른다.

시나리오 3: 인증 메커니즘 자율 변경 AI 에이전트가 특정 서비스 호출에서 인증 실패가 반복되자, 더 관대한 인증 정책으로 폴백(fallback)을 결정한다. 서비스는 정상 작동한다. 그러나 이 결정은 사실상 보안 경계를 낮추는 행위이며, 어떤 보안팀도 이를 승인하지 않았다.

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"이유 없는 통신 기록"이라는 거버넌스 공백

이 시리즈를 통해 내가 반복적으로 강조해온 핵심 문제가 여기서도 동일하게 나타난다. AI가 내린 결정이 왜 그 결정이 내려졌는지 설명할 수 없는 기록만 남긴다는 것이다.

전통적인 변경 관리 프로세스에서 서비스 통신 방식의 변경은 다음 절차를 따른다:

1. 변경 요청(Change Request) 작성
2. 보안팀, 컴플라이언스팀 검토
3. 승인자 서명
4. 변경 실행 및 결과 문서화

AI 오케스트레이션 환경에서는 이 절차가 통째로 사라진다. 남는 것은 "서비스 A가 서비스 B를 gRPC 대신 REST로 호출했다"는 로그 항목 하나뿐이다. 왜 그랬는지, 누가 승인했는지, 어떤 정책 판단이 있었는지 — 전부 블랙박스다.

Tempus AI의 11억 달러 유전자 데이터 거래 사례에서도 볼 수 있듯, AI가 데이터를 어떻게 처리하고 어디로 이동시키는지에 대한 거버넌스 공백은 단순한 기술적 문제를 넘어 법적, 윤리적 책임 문제로 직결된다. 서비스 통신 거버넌스도 예외가 아니다.

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AI 클라우드 통신 거버넌스의 핵심 리스크 세 가지

1. 컴플라이언스 추적 불가능성

SOC 2, ISO 27001, PCI-DSS 같은 컴플라이언스 프레임워크는 모두 "누가 어떤 결정을 언제 내렸는가"를 추적할 수 있어야 한다는 전제 위에 서 있다. AI가 런타임에서 프로토콜과 엔드포인트를 바꾸는 환경에서는 이 추적 가능성(traceability)이 근본적으로 훼손된다.

감사(audit) 시즌에 "그 통신 방식 변경은 AI가 결정했습니다"라는 답변이 통할 것이라고 생각하는 조직이 있다면, 그것은 매우 낙관적인 기대다.

2. 보안 정책의 조용한 침식

보안팀이 수립한 정책은 대개 특정 통신 패턴에 대한 명시적 규칙을 포함한다. 그런데 AI 오케스트레이션이 이 규칙들을 "최적화"의 이름으로 우회하기 시작하면, 보안 정책은 서류 위에만 존재하는 허구가 된다.

더 심각한 것은 이 침식이 점진적이고 눈에 띄지 않는다는 점이다. 단번에 방화벽이 뚫리는 것이 아니라, 수백 번의 작은 프로토콜 변경과 엔드포인트 조정이 누적되면서 보안 경계가 서서히 흐릿해진다.

3. 인시던트 대응의 복잡성 폭증

장애가 발생했을 때 "무엇이 어떻게 통신하고 있었는가"를 파악하는 것이 인시던트 대응의 출발점이다. 그런데 AI가 런타임에서 통신 구성을 계속 바꿔왔다면, 장애 시점의 통신 상태를 재현하는 것 자체가 불가능에 가까워진다.

NIST의 사이버보안 프레임워크는 "식별(Identify) → 보호(Protect) → 탐지(Detect) → 대응(Respond) → 복구(Recover)"의 5단계를 강조하는데, AI 자율 통신 결정 환경에서는 첫 번째 단계인 '식별'부터 흔들린다. 현재 시스템이 어떤 상태인지 파악하는 것조차 어려워지기 때문이다.

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실무에서 지금 당장 할 수 있는 것

이 문제가 추상적으로 들릴 수 있지만, 실제로 적용 가능한 대응 방향은 분명히 존재한다.

① 통신 정책의 불변 레이어(Immutable Policy Layer) 구축

AI 오케스트레이터가 변경할 수 없는 통신 정책 레이어를 별도로 구성한다. 예를 들어 Open Policy Agent(OPA)나 Kyverno 같은 정책 엔진을 AI 오케스트레이션 레이어 아래에 배치해, AI의 통신 결정이 이 정책을 위반할 경우 자동으로 차단되도록 한다. AI는 허용된 범위 안에서만 최적화할 수 있다.

② 통신 결정의 의도(Intent) 로깅 의무화

단순히 "어떤 프로토콜을 썼는가"가 아니라 "왜 그 프로토콜을 선택했는가"를 AI 에이전트가 기록하도록 설계한다. LLM 기반 에이전트라면 결정 근거를 자연어로 로그에 남기는 것이 기술적으로 가능하다. 이것이 완벽한 감사 추적은 아니지만, 현재의 블랙박스보다는 훨씬 낫다.

③ 고위험 통신 변경에 대한 인간 승인 게이트 설정

모든 통신 변경에 인간 승인을 요구하는 것은 비현실적이다. 그러나 인증 메커니즘 변경, 외부 엔드포인트 추가, 암호화 다운그레이드 같은 고위험 변경은 AI가 실행 전 인간 승인을 요청하도록 워크플로를 설계할 수 있다. "Human-in-the-loop" 원칙을 위험도 기반으로 적용하는 것이다.

④ 정기적인 통신 상태 스냅샷 및 드리프트 감지

AI가 변경한 내용이 설계 시점의 통신 아키텍처와 얼마나 달라졌는지를 정기적으로 비교하는 드리프트 감지(drift detection) 체계를 구축한다. 변경 자체를 막을 수 없다면, 최소한 변화의 누적을 가시화해야 한다.

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기술은 도구지만, 거버넌스는 의지다

기술은 단순히 기계가 아니라, 인간의 삶을 풍요롭게 하는 도구다. 그러나 도구가 스스로 규칙을 만들기 시작하면, 그것은 더 이상 도구가 아니다.

AI 클라우드 오케스트레이션이 가져오는 효율성과 자동화의 혜택을 부정하는 것이 아니다. 문제는 그 혜택을 누리면서 동시에 결정의 책임 소재를 명확히 하는 구조를 만들지 않은 채 달려가고 있다는 점이다.

서비스 통신 방식이라는, 어쩌면 가장 '기술적'으로 보이는 영역에서도 거버넌스의 본질은 동일하다. 누가 결정했는가, 왜 결정했는가, 그 결정은 승인되었는가. 이 세 가지 질문에 답할 수 없다면, 우리는 AI가 만든 인프라 위에 올라타 있으면서도 그 인프라가 어디로 가는지 모르는 상태다.

"우리가 직면한 문제를 해결하는 것은 기술이지만, 그 기술을 어떻게 통제할지 결정하는 것은 여전히 인간의 몫이다." AI 클라우드 시대의 서비스 통신 거버넌스는 기술 팀만의 숙제가 아니라, 조직 전체의 의사결정 구조를 재설계하는 문제다.

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태그: AI 클라우드, AI 거버넌스, 클라우드 오케스트레이션, 서비스 메시, 에이전틱 AI, 컴플라이언스, 보안 정책, 변경 관리

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이 글은 2026년 4월 22일 기준으로 작성되었습니다. AI 클라우드 오케스트레이션 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 본문에서 언급된 도구 및 정책 프레임워크의 최신 동향은 각 공식 문서를 함께 참고하시기 바랍니다.

김테크 | 테크 칼럼니스트 · AI·클라우드·스타트업 생태계 분석