급변하는 IT 환경 속에서 소프트웨어 개발의 속도는 기업의 생존을 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다. 특히 인공지능(AI)이 코드 생성 속도를 비약적으로 높이면서, 이제는 단순히 코드를 ‘생산’하는 것을 넘어 ‘배포’하고 ‘운영’하는 과정에서의 효율성이 더욱 중요해지고 있습니다. 이러한 시점에, AI 기반 데브옵스(DevOps) 솔루션 기업 하네스(Harness)가 2억 4천만 달러 규모의 시리즈 E 투자를 유치하며 55억 달러의 기업 가치를 인정받았다는 소식은 업계에 큰 반향을 일으키고 있습니다.
- ‘데브옵스’란? 개발(Development)과 운영(Operations)을 합친 말
‘코드 이후(After-Code)’의 도전, AI가 해답을 제시하다
하네스의 CEO인 조티 반살(Jyoti Bansal)은 2017년 어플리케이션 성능 관리 기업 앱다이내믹스(AppDynamics)를 시스코에 37억 달러에 성공적으로 매각하며 이미 업계에서 탁월한 수완을 입증한 연쇄 창업가입니다. 그가 다시금 주목하는 영역은 바로 ‘코드 이후(After-Code)’ 단계, 즉 소프트웨어 개발의 테스트, 보안 검사, 배포 작업 등 엔지니어링 시간의 약 70%를 차지하는 광범위하고 오류 발생 가능성이 높은 과정입니다. AI가 코드 생산 속도를 가속화할수록, 이 ‘코드 이후’ 단계에서의 병목 현상은 더욱 심화될 수밖에 없습니다.
하네스는 바로 이 지점에서 AI의 잠재력을 극대화합니다. 기업들이 기하급수적으로 늘어나는 AI 코드 볼륨과 단 한 줄의 결함 있는 소프트웨어라도 프로덕션 시스템에 배포될 위험에 직면하면서, 하네스의 툴은 이러한 복잡하고 취약한 레이어를 자동화하는 데 집중하고 있습니다. 2025년에는 연간 반복 매출(ARR) 2억 5천만 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이미 유나이티드 항공, 모닝스타, 켈러 윌리엄스 등 1,000개 이상의 엔터프라이즈 고객사를 확보하며 그 기술력과 시장성을 증명하고 있습니다.
하네스만의 차별화된 AI 접근 방식: ‘지식 그래프’의 힘
하네스의 핵심 경쟁력은 AI 에이전트와 ‘소프트웨어 딜리버리 지식 그래프(Software Delivery Knowledge Graph)’에 있습니다. 이 지식 그래프는 코드 변경 사항, 서비스, 배포, 테스트, 환경, 인시던트, 정책, 비용 등 소프트웨어 딜리버리 전반의 모든 요소를 매핑하여 시스템에 깊은 이해도를 부여합니다. 조티 반살 CEO는 이 지식 그래프야말로 다른 AI 플랫폼과 하네스를 차별화하는 요소라고 강조합니다. 고객의 소프트웨어 딜리버리 프로세스와 아키텍처에 대한 심층적인 이해를 바탕으로, AI 에이전트들이 각 고객의 특정 정책, 아키텍처 및 운영 요구 사항에 맞는 파이프라인을 생성할 수 있도록 돕는 것입니다.
또한, 하네스는 AI의 권고 사항을 자동화된 작업으로 전환하는 오케스트레이션 엔진을 통해 변경 사항이 안전하게 적용되도록 보장합니다. AI가 아직 완벽하지 않다는 점을 인지하여, AI가 생성한 테스트나 수정 사항은 반드시 엔지니어, 컴플라이언스 팀 또는 감사자들에 의해 검토되는 ‘인간의 감독(Human Oversight)’ 시스템을 내재화하여 신뢰성과 안정성을 확보하고 있습니다. 이는 AI 기반 도구들이 기업의 핵심 시스템에 통합될 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나입니다.
에디터의 시선: AI가 ‘진정한 가치’를 창출하는 지점
조티 반살의 하네스 성공 스토리는 단순한 재벌의 투자가 아닙니다. 그는 앱다이내믹스를 통해 애플리케이션 성능 관리 시장의 미래를 읽어냈고, 이제는 AI 시대의 데브옵스 시장에서 ‘코드 이후’의 병목 현상이 얼마나 중요한 지점인지를 정확히 짚어내고 있습니다. 코드 생성 AI의 발전은 엔지니어링 리소스의 배분을 변화시키며, 이제는 ‘얼마나 빨리 코드를 짜느냐’보다 ‘얼마나 효율적이고 안전하게 코드를 배포하고 운영하느냐’가 더 큰 경쟁 우위로 작용하게 될 것입니다.
특히 하네스가 강조하는 ‘지식 그래프’는 AI의 역할이 단순히 패턴 인식이나 예측을 넘어, 복잡한 시스템과 프로세스에 대한 깊이 있는 ‘이해’를 기반으로 컨텍스트에 맞는 지능적인 자동화를 구현할 수 있음을 보여줍니다. 이는 엔터프라이즈 AI 솔루션이 나아가야 할 방향을 제시하는 중요한 단서입니다. 또한, ‘인간의 감독’을 필수 요소로 포함시킨 점은 AI의 강력한 자동화 능력과 함께 잠재적 위험을 관리하려는 책임감 있는 접근 방식을 보여주며, 이는 기업들이 AI 도입을 망설이는 가장 큰 이유 중 하나인 ‘신뢰’ 문제를 해결하는 데 기여할 것입니다.
하네스의 성공적인 펀딩과 가치 평가는 AI가 단순한 코딩 도구를 넘어, 소프트웨어 딜리버리 전반의 효율성과 안정성을 혁신하는 핵심 동력으로 자리매김하고 있음을 분명히 합니다. 이는 엔지니어들이 반복적이고 오류 발생 가능성이 높은 작업에서 벗어나, 더욱 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 미래를 열어줄 것입니다. 하네스는 단순한 데브옵스 툴을 넘어, AI 시대의 새로운 소프트웨어 개발 패러다임을 제시하는 선두주자로 주목할 만합니다.