핵심 요약
데이터 기반 운영과 AI 워크로드의 증가로 인해 기업들은 인프라 현대화 계획을 재검토하고 있습니다.
데이터를 보호하고 이식성을 높여야 한다는 압박에 시달리는 기업들은 AI 기반 애플리케이션을 실행하기 위해 컨테이너를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. Nutanix를 위해 Wakefield Research가 클라우드, IT 및 엔지니어링 경영진 1,600명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 향후 3년 동안 대다수(87%)의 경영진이 조직 내 애플리케이션 컨테이너화 수준이 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 설문조사에 참여한 경영진은 14개 시장에서 500명 이상의 직원을 보유한 기업에서 최소 관리자 이상의 직책을 맡고 있습니다: 호주, 브라질, 프랑스, 독일, 인도, 이탈리아, 일본, 멕시코, 네덜란드, 사우디아라비아 왕국, 싱가포르, 스페인, 영국, 미국.
AI가 컨테이너 도입을 가속화하고 있다고 생각하는 응답자의 비율
컨테이너가 주목받고 있는 이유는 AI 기반 애플리케이션이 널리 보급되고 있기 때문입니다. 대부분의 IT 경영진(85%)은 AI가 실질적으로 조직의 컨테이너 도입을 가속화하고 있다고 생각하며, 이 중 29%는 AI가 컨테이너 도입을 크게 가속화하고 있다고 생각합니다.
조직은 애플리케이션 및 워크로드 민첩성, 이식성, 데이터 소버린, 비용 통제를 보장하기 위해 인프라를 현대화해야 합니다. 그러나 비즈니스 부서가 IT 부서와 협의 없이 독자적으로 AI 이니셔티브를 구현하면 IT 부서의 업무가 더 어려워지고 비효율성과 프로젝트 지연으로 이어질 수 있습니다.
이러한 사일로는 또한 섀도우 AI가 확산될 수 있는 환경을 조성하기도 합니다.
대부분의 IT 경영진(87%)은 공식적인 관리 감독 범위를 벗어난 AI 도구 및 에이전트의 사용이 비즈니스 리스크를 초래한다고 생각합니다.
AI 도구를 무단으로 사용하면 민감한 회사 정보와 귀중한 지적 재산이 외부에 노출될 수 있으며, 규정을 준수하지 않을 경우 법적 책임이 발생할 수 있습니다.
이 보고서에서는 IT 경영진이 AI의 급속한 확산에 대응하는 과정에서 직면하는 여러 가지 과제를 살펴봅니다.
주요 연구 결과
섀도우 AI는 광범위하게 퍼져 있으며 대부분 관리되지 않습니다.
비즈니스 부서와 IT 부서 간의 사일로가 기술 이니셔티브의 효과적인 실행이 어렵다고 생각하는 비율
비IT 부문 직원이 도입한 AI 애플리케이션 또는 에이전트를 접한 비율
공식적인 감독 체계 밖에서의 AI 도구 및 에이전트 사용이 비즈니스 리스크를 초래한다고 생각하는 비율
컨테이너는 애플리케이션 전략의 기본이 되고 있습니다.
자사의 애플리케이션 컨테이너화 수준이 증가할 것으로 예상하는 비율
AI가 조직의 컨테이너 도입을 실질적으로 가속화하고 있다고 생각하는 비율
컨테이너 환경에서 신규 애플리케이션을 구축 중인 비율
AI 기반 마련
Nutanix 설문조사는 Wakefield Research[wakefieldresearch.com]에서 실시했습니다. 1,600명 중 다음 시장에서 최소 500명 이상의 직원을 보유한 기업의 관리자급 이상의 IT & 엔지니어링 경영진을 대상으로 합니다: 호주, 브라질, 프랑스, 독일, 인도, 이탈리아, 일본, 멕시코, 네덜란드, 사우디아라비아, 싱가포르, 스페인, 영국, 미국(미국 연방 근로자 100명 표본 추출), 2025년 11월 13일부터 11월 23일까지 이메일 초대 및 온라인 설문조사를 통해 진행되었습니다.
모든 표본 결과는 표본 오차의 영향을 받을 수 있습니다. 변화의 크기는 측정 가능하며 인터뷰 횟수와 결과를 표현하는 백분율 수준에 따라 영향을 받습니다. 이 특정 연구에서 실시한 전 세계 인터뷰의 경우, 조사 결과가 표본으로 대표되는 전 세계 모든 사람을 대상으로 인터뷰를 실시했을 때 얻을 수 있는 결과와 플러스 또는 마이너스 2.38% 포인트 이상 차이가 없을 확률은 100분의 95입니다(미국의 경우 4.9, 나머지 모든 국가는 9.8).
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AI가 주도하는 컨테이너 혁명
클라우드 네이티브 아키텍처, 분산형 데이터 중심 애플리케이션, Gen AI 기반 혁신으로 정의되는 미래를 준비하는 기업들은 애플리케이션의 코드와 라이브러리를 번들링하기 위해 컨테이너를 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
이러한 번들은 데이터 보안을 강화하는 동시에 앱 조정을 위한 민첩성을 제공합니다.
향후 3년 동안 대다수(87%)의 경영진은 조직 내 애플리케이션 컨테이너화 수준이 증가할 것으로 예상하고 있습니다.
컨테이너로의 마이그레이션은 특히 인도(97%)에서 두드러지게 나타나며, 산업 부문에서는 금융(89%) 부문에서 가장 뚜렷하게 나타나고 있습니다.
향후 3년 동안 조직 내 애플리케이션 컨테이너화 수준이 증가할 것으로 예상하는 응답자 비율
다음 중 향후 12개월 내에 귀사에서 컨테이너를 도입하거나 사용을 증가시킬 가능성이 가장 높은 요인은 무엇입니까?
성능
데이터 보안
개발자 생산성/출시 시간
AI 준비성/활성화
환경 간 이동성
데이터 주권
비용 고려 사항
속도, 안정성 및 확장성 개선이라는 목표는 향후 12개월 내에 컨테이너를 도입하거나 사용을 늘리려는 경영진의 가장 큰 동인으로, 47%가 이를 최우선 목표로 선택했습니다.
리소스 집약적인 AI 워크로드를 실행하려면 많은 기업에 부족한 상당한 수준의 IT 인프라가 필요합니다. AI 애플리케이션은 빠르게 출시되고 있으며, 종종 두 개 이상의 애플리케이션이 운영되고 있습니다. 컨테이너는 앱이 작동하는 데 필요한 모든 것을 독립된 단위로 패키징하여 설정 시간과 비용을 줄여주는 쿠버네티스와 같은 오케스트레이션 도구로 도움을 줄 수 있습니다.
대다수의 경영진(85%)은 AI가 조직의 컨테이너 도입을 실질적으로 가속화하고 있다고 생각하며, 이 중 29%는 AI가 도입을 상당히 가속화하고 있다고 생각합니다.
AI가 귀하 조직의 컨테이너 도입을 어느 정도까지 가속화하고 있습니까?
상당 부분
보통 수준
일부
이러한 변화는 금융 및 공공 부문에서 가장 두드러지게 나타나며, 이들 부문에서는 AI가 컨테이너 도입을 크게 가속화하고 있습니다. (각각 39% 및 38%), 반면 헬스케어 부문에서는 (25%)는 이들의 뒤를 따르고 있습니다. 가속화 현상은 향후 3년 이내에 5개 이상의 AI 기반 애플리케이션을 실행할 것으로 예상하는 응답자들 사이에서도 두드러집니다.(36%)
간단히 말해, IT가 처리하는 AI 기반 애플리케이션이 많을수록 컨테이너에 대한 필요성이 커집니다. AI 모델을 실행하거나 특정 트레이닝을 수행하려면 기업에는 종속성 및 소프트웨어 툴이 필요며, 수많은 소프트웨어 패키지를 올바르게 조율하고 구성해야 합니다. 이러한 인프라는 일관성과 이동성을 높이기 위해 컨테이너에 넣어 기업이 원하는 곳 어디에서나 안정적으로 재생산할 수 있습니다.
현재 71%의 조직이 가상 머신(VM) 기반의 기존 앱과 VM 기반 컨테이너의 최신 앱을 혼합하여 AI 기반 애플리케이션을 실행하고 있으며, 14% 는 베어 메탈 서버에서 직접 AI 기반 애플리케이션을 실행하고 있습니다.
AI가 컨테이너 도입을 주도하면서, 대다수(83%)가 컨테이너에서 새로운 애플리케이션을 구축하고 있습니다.
귀사의 컨테이너 사용에 대해 생각해 볼 때, 현재의 접근 방식을 가장 잘 설명하는 것은 무엇입니까?
주로 컨테이너에서 신규 앱 구축
둘의 혼합 구성
주로 레거시 앱 컨테이너화함
AI 기반과 그에 따른 컨테이너 기술 도입에 힘입어 컨테이너에서 신규 애플리케이션을 구축하고 있는 응답자의 비율
AI 추진
AI 애플리케이션 배포 지시는 흔히 경영진 차원에서 내려오지만, 이를 뒷받침할 인프라에 대한 고려는 부족한 경우가 많습니다.
IT 경영진은 더 큰 통제권을 확보하기 위해 AI 애플리케이션을 온프레미스로 옮기고 싶을 수 있지만, 컨테이너에 있는 애플리케이션의 경우 단기적으로는 거의 변화가 없을 것으로 예상합니다.
3년 후를 내다볼 때 응답자의 59%가 자사 조직에서 5개 이상의 AI 기반 애플리케이션을 운영할 것으로 예상했으며, 이 중 23%는 10개 이상을 사용할 것으로 전망했습니다. 향후 3년 내 도입 예정이나 현재 미사용 중인 AI 유형으로는 GenAI(58%), 에이전틱 AI 또는 자율 에이전트(56%), 챗봇 또는 대화형 AI(49%)가 꼽혔습니다.
AI 애플리케이션을 실행할 위치에 대한 조직의 결정은 데이터 보안 및 확장성에 영향을 미칠 수 있습니다. 대다수(65%)는 컨테이너 인프라를 호스팅·관리하는 타사 벤더, 즉 매니지드 서비스 제공업체를 통해 AI 애플리케이션을 운영합니다. 이는 AI 앱이 기본적으로 하이브리드임을 보여줍니다. 기업은 클라우드, 온프레미스, 엣지에 일관성 있게 배포할 수 있어야 합니다.
다음 중 귀사에서 현재 사용하고 있지 않지만 향후 3년 이내에 사용할 것으로 예상되는 AI 애플리케이션 또는 기능 유형은 무엇입니까?
GenAI
에이전틱 AI 또는 자율 에이전트
챗봇 또는 대화형
예측 분석 / ML 모델
컴퓨터 비전
온프레미스에서 AI 애플리케이션을 실행하면 데이터 보안 및 개인정보 보호가 강화될 뿐만 아니라 규정 준수, 성능 제어, 더 많은 사용자 지정 가능성이 향상됩니다. 하지만 조직이 온프레미스에 AI 워크로드를 배포해야 하는 경우, 82%는 현재 인프라가 이를 완전히 지원하기에는 미흡하다고 평가합니다. 이는 특히 헬스케어 부문에서 두드러집니다. (88%)
3년 이내에 컨테이너화된 애플리케이션을 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에서 운영할 것으로 예상한다는 응답이 54%로, 현재 52%에서 소폭 증가한 수치입니다. 또한 과반수(60%)가 3년 내에 컨테이너화된 애플리케이션을 관리형 서비스 공급업체를 통해 실행할 것이라고 예상하고 있으며, 이 역시 현재(57%)와 비교했을 때 소폭 증가한 수치입니다.
온프레미스 인프라가 AI 워크로드 지원에 완전히 준비되지 않았다고 답한 조직의 비율
스포트라이트: 가시화되는 에이전틱 AI
AI를 활용하는 자율 소프트웨어 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하고 적응하는 다재다능한 디지털 어시스턴트 역할을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 조직 내에서 엄청난 잠재력을 발휘합니다.
대부분의 IT 경영진(61%)는 AI 에이전트가 회사 비즈니스 전략의 일환으로 고객 및 직원 경험을 개선할 것으로 기대합니다.
또한 과반수(58%)가 AI 에이전트가 생산성과 효율성을 향상시킬 것으로 예상합니다.
그러나 일부에서는 AI 에이전트가 더 깊고 혁신적인 역할을 할 수 있다고 생각합니다. IT 경영진의 절반 이상(57%)이 AI 에이전트가 신제품, 서비스 또는 새로운 수익원을 창출할 잠재력이 있다고 보고 있습니다.
현재 귀사의 비즈니스 전략에 어떤 방식으로 AI 에이전트가 영향을 미치고 있거나 영향을 미칠 수 있습니까?
고객 또는 직원 경험 향상
생산성/효율성 향상
새로운 제품, 서비스 또는 수익원 창출
비즈니스 관행 및 운영 혁신
더 빠른 의사 결정 지원
스포트라이트: 데이터 소버린의 중요성
현지 규정을 준수하면서 인프라에 대한 결정을 내리는 IT 전문가들에게 데이터 보호는 무엇보다 중요합니다. 대다수(80%)에게 데이터 소버린은 인프라 결정 시 우선순위가 높거나 반드시 포함해야 할 사항입니다.
온프레미스에 데이터를 저장하는 것이 퍼블릭 클라우드에 데이터를 보관하는 보다 애플리케이션을 더 잘 제어할 수 있지만, 일부 조직에서는 비용이 많이 들고 비현실적일 수 있습니다. 따라서 많은 사람들이 하이브리드 접근 방식을 선택하고 있습니다.
컨테이너화된 애플리케이션을 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에서 실행하는 기업의 비율 (52%)은 퍼블릭 클라우드에서 실행하는 비율 (53%)과 거의 동일합니다.
조직에서 온프레미스 또는 로컬 클라우드 리전을 통해 단일 국가 (즉, 국내) 내에서 인프라를 운영해야 한다고 생각하는 이유는 무엇입니까?
보안 또는 데이터 보호 우려 사항
규제 / 컴플라이언스 요구 사항
고객 또는 이해관계자의 기대 사항
성능 / 지연 시간 이유
조직 또는 국가 정책 연계
제어 및 거버넌스
종종 컴플라이언스 의무로 인해 조직은 데이터를 수집한 국가 내에 물리적으로 보관해야 하는 경우가 많습니다. 절반 이상(57%)의 조직이 보안 또는 데이터 보호 문제로 인해 온프레미스 또는 로컬 클라우드 리전을 통해 단일 국가(즉, 국내) 내에서 인프라를 운영해야 할 필요성을 느낀다고 답했습니다.
컨테이너화된 애플리케이션을 배포할 위치를 선택할 때 규정 준수 및 데이터 보호 표준을 충족하는 것이 의사 결정에 가장 큰 영향을 미치며, 컨테이너에서 AI 기반 애플리케이션을 실행하는 조직의 거의 1/3(28%)이 이를 주요 요인으로 꼽았습니다. 온프레미스 인프라로의 마이그레이션은 주권 요구 사항을 충족하는 데 큰 도움이 될 수 있지만, AI의 빠른 도래로 인해 많은 기업에서 이러한 전환을 감당하기 어려워졌습니다.
인프라 의사결정 시 데이터 주권을 높은 우선순위로 고려하는 비율
AI 여정의 장애물
IT 전문가들은 기업 전반에서 AI 애플리케이션이 구현되는 방식을 제어하는 데 어려움을 겪고 있으며, 동시에 사일로 현상에 직면하고 있습니다. 이러한 장벽은 애플리케이션을 배포하고 지원하는 데 방해가 됩니다.
비IT 부서에서 직원이 구현 중인 AI 애플리케이션 또는 에이전트를 접한 IT 경영진 비율
IT 경영진의 대다수(79%)는 비IT 부문 직원들이 자체적으로 도입·운영하는 AI 애플리케이션 또는 에이전트를 접하고 있습니다. 즉, AI 솔루션이 기업 주도·승인 방식이 아닌 개별 직원을 통해 조직 내로 유입되는 경우가 빈번하며, 이는 직원들의 AI 활용 의지가 강함을 보여줍니다.
공식적인 감독 범위를 벗어난 AI 사용이 비즈니스 리스크를 초래한다고 생각하는 비율
AI 도구를 무단으로 사용하면 민감한 회사 정보와 귀중한 지적 재산이 외부에 노출될 위험이 있으며, 규정을 준수하지 않을 경우 법적 책임이 발생할 수 있습니다.
압도적 다수의 IT 경영진(82%)은 비즈니스 부서와 IT 부서 간의 사일로 현상이 방해가 된다고 생각합니다.
섀도우 AI는 비즈니스 부서가 사일로화되어 운영될 때 더 쉽게 확산됩니다. 대다수의 IT 경영진(82%)은 비즈니스 부서와 IT 부서 간의 사일로가 조직의 전반적인 성과와 기술 이니셔티브를 효과적으로 실행하는 능력을 저해한다고 생각합니다. 기업 내 서로 다른 부서 간의 소통이 원활하지 않을 때, 어디서나 혁신을 지원할 수 있는 미래 대비형 IT 기반을 구축해야 할 필요성은 더욱 커집니다.
주요 하이라이트
이중적 현실
AI 앱은 기본적으로 클라우드 네이티브 컨테이너와 하이브리드를 통해 탄생하고 있습니다.
하이브리드 설정
AI 앱은 새로운 하드웨어는 물론, 하이브리드 환경에서 성능, 거버넌스, 멀티테넌시 및 멀티서비스 요구사항을 충족하기 위한 새로운 소프트웨어도 필요로 합니다.
인프라의 재고
AI 앱은 데이터를 필요로 하며 성능과 거버넌스를 위해 데이터 인프라에 대한 재고가 필요합니다.
결론
AI는 놀라운 속도로 워크플로우에 통합되고 있습니다.
이러한 배경과 폭증하는 데이터 수요를 지원해야 한다는 압박 속에서 경영진은 회사에서 데이터를 안전하게 보호하고 신속하게 제공할 수 있는 최선의 방법을 찾고 있습니다. 기업들은 컨테이너를 통해 애플리케이션 코드와 라이브러리를 패키징하여, 데이터 관리를 지원하는 표준화와 자동화를 실현하고 있습니다. 한편 사일로 현상은 부서 간의 협업을 방해하고 직원들의 섀도우 AI 사용을 야기합니다. 이러한 섀도우 AI 는 비즈니스 리스크를 의미합니다.
AI 시대에 IT 전문가들은 비즈니스 목표 달성과 지적 재산 및 개인정보 보호라는 두 가지 과제를 동시에 수행해야 하는 상황에 놓여 있습니다. AI 도입의 가속화는 이를 지원하는 적절한 인프라와 함께 운영 환경에서 대규모로 컨테이너를 실행하는 결과로 이어집니다. 온프레미스든 클라우드든 관계없이, 컨테이너는 더 책임감 있고 안전한 AI 배포를 가능하게 합니다.
AI 기반 마련3월 26일 웨비나에 참여하세요.
AI 기반 마련