첫 프로덕션 유스케이스까지의 기간
- 사내 플랫폼팀
- 채용과 구축에 6–18개월
- Azure OpenAI / Databricks
- 모델 접근은 빠르지만 통합과 운영은 직접 담당
- Cloudstrata AI Foundry
- 수 주 — 플랫폼과 구성 요소가 이미 운영 중
Linz 본사 · 전 세계 원격
서비스형 AI 클라우드 플랫폼 엔지니어링
프로덕션 AI 구축, 배포 및 확장프로덕션 AI. 저희가 구축하고 운영합니다.
AI를 아이디어에서 프로덕션까지 이끕니다. 아키텍처, 소프트웨어, 운영을 하나의 팀이 맡습니다. 저희 플랫폼 Cloudstrata AI Foundry는 EU에 호스팅되어 AWS, Azure 또는 Google Cloud에서 운영되며, 플랫폼 팀을 따로 구축하지 않고도 성과를 얻을 수 있습니다.아이디어에서 프로덕션까지, 하나의 팀이 구축하고 운영하는 AI. EU 호스팅. Linz 본사, 전 세계 프로젝트 수행.
통찰력·AI agents are new identities in your landscape제품·Cloudstrata AI Foundry – production AI runtime for governed agents제품·Cloudstrata AI Foundry – governed agents, RAG, and metering built in고객·Unternehmensdaten.at – legal data platform in production통찰력·What separates an agent runtime from a script calling a model통찰력·A seven-layer reference architecture for enterprise agent platforms통찰력·AI agents are new identities in your landscape제품·Cloudstrata AI Foundry – production AI runtime for governed agents제품·Cloudstrata AI Foundry – governed agents, RAG, and metering built in고객·Unternehmensdaten.at – legal data platform in production통찰력·What separates an agent runtime from a script calling a model통찰력·A seven-layer reference architecture for enterprise agent platforms
우리가 하는 일
클라우드 자문, 맞춤형 소프트웨어, 매니지드 AI 플랫폼
아키텍처를 설계하고, 소프트웨어를 개발하고, 프로덕션에서 운영합니다. 첫 유스케이스부터 안정적인 운영까지 하나의 팀이 결과를 책임지며, 비용은 투명하고 인수인계는 깔끔합니다. 당사 서비스에 대해 자세히 알아보기
우리가 봉사하는 대상
우리를 신뢰하는 고객.
은행, 보험사, 통신사, 공공 부문, 빠르게 성장하는 중견기업은 AI와 클라우드가 데모가 아닌 프로덕션에서 성과를 내야 할 때 저희와 함께합니다.
고객에 대해 자세히 알아보기
선정된 고객
우리가 프로젝트를 수행한 조직
해결책
Cloudstrata AI Foundry — 프로덕션 AI를 위해 저희가 구축하고 운영하는 플랫폼.
Cloudstrata AI Foundry
Cloudstrata AI Foundry는 저희가 운영하는 플랫폼입니다. 하나의 로그인, 분리된 테넌트, 그리고 실제 업무 흐름에 AI가 내장된 비즈니스 애플리케이션 — 영업과 프로젝트부터 HR과 재무까지.
고객사 팀은 애플리케이션에서 일하고, 플랫폼은 저희가 운영합니다. EU 리전의 AWS, Azure 또는 Google Cloud 기반 Kubernetes, 애플리케이션별 전용 데이터베이스, 명확한 역할, 완전한 작업 로그.
- 구체적인 유스케이스 하나와 측정 가능한 성공 기준으로 시작 — 성과가 나면 확장
- 모든 애플리케이션은 자체 데이터베이스를 갖춘 독립 서비스로 실행 — 격리되고, 추적 가능하며, 유지보수가 쉬움
- AI가 초안 작성, 추출, 매칭을 수행하고 담당자가 검토하고 결정
- 테넌트 격리, 역할 기반 접근, 모든 단계에 대한 작업 로그
- AWS, Azure 또는 Google Cloud에서 GitOps 배포와 보안 스캔으로 운영
- 비즈니스, 보안, 엔지니어링을 위한 하나의 계획 — 상충하는 우선순위 없음
플랫폼
구매 부서와 보안 팀이 확인하고 싶은 것.
Cloudstrata AI Foundry의 아키텍처, 데이터 흐름, 운영을 한눈에 — 모든 보안 검토에서 함께 살펴보는 바로 그 그림입니다.
전체 플랫폼 살펴보기빌드 VS. 구입하다
사내 빌드, 하이퍼스케일러 API, 관리형 Cloudstrata AI Foundry 비교
자체 플랫폼 팀, 하이퍼스케일러 서비스, Cloudstrata AI Foundry — 프로덕션까지의 기간과 리스크를 실제로 좌우하는 기준으로 비교했습니다.
| 표준 | 사내 플랫폼팀 | Azure OpenAI / Databricks | Cloudstrata AI Foundry |
|---|---|---|---|
| 첫 프로덕션 유스케이스까지의 기간 | 채용과 구축에 6–18개월 | 모델 접근은 빠르지만 통합과 운영은 직접 담당 | 수 주 — 플랫폼과 구성 요소가 이미 운영 중 |
| 거버넌스 및 추적성 | 모든 것을 직접 설계하고 운영 | 서비스마다 다르며 흔히 짜깁기 방식 | 테넌트, 역할, 작업 로그 기본 내장 |
| 기존 시스템과의 통합 | 시스템마다 개별 개발 | 통합 계층을 직접 마련해야 함 | API, 이벤트, 가져오기를 통한 즉시 사용 가능한 커넥터 |
| 운영 및 업데이트 | 자체 팀의 온콜 대응 | 공동 책임 모델 — 앱 계층은 고객 책임 | 저희가 운영: GitOps, 스캔, 백업 |
| EU 데이터 레지던시 | 인프라 선택에 따라 다름 | 리전별 구성 필요 | 기본적으로 EU 리전 |
거버넌스 및 추적성
- 사내 플랫폼팀
- 모든 것을 직접 설계하고 운영
- Azure OpenAI / Databricks
- 서비스마다 다르며 흔히 짜깁기 방식
- Cloudstrata AI Foundry
- 테넌트, 역할, 작업 로그 기본 내장
기존 시스템과의 통합
- 사내 플랫폼팀
- 시스템마다 개별 개발
- Azure OpenAI / Databricks
- 통합 계층을 직접 마련해야 함
- Cloudstrata AI Foundry
- API, 이벤트, 가져오기를 통한 즉시 사용 가능한 커넥터
운영 및 업데이트
- 사내 플랫폼팀
- 자체 팀의 온콜 대응
- Azure OpenAI / Databricks
- 공동 책임 모델 — 앱 계층은 고객 책임
- Cloudstrata AI Foundry
- 저희가 운영: GitOps, 스캔, 백업
EU 데이터 레지던시
- 사내 플랫폼팀
- 인프라 선택에 따라 다름
- Azure OpenAI / Databricks
- 리전별 구성 필요
- Cloudstrata AI Foundry
- 기본적으로 EU 리전
참여 방식
발견부터 생산까지 - 명확한 이정표가 있습니다.
모든 단계는 검증 가능한 결과로 마무리됩니다. 의사결정, 계획, 또는 프로덕션에서 실행되는 소프트웨어입니다.
- 01
첫 상담
고객사의 목표, 시스템, 제약 조건을 파악하고, 저희가 도울 수 있는지와 그 방법을 분명하게 말씀드립니다.
- 02
솔루션 설계
고객사의 인프라, 보안 요구사항, 예산에 맞는 아키텍처를 제시합니다. 바로 구축할 수 있을 만큼 구체적으로.
- 03
제안 및 계획
범위, 일정, 상업 조건을 확정합니다. 마일스톤은 작업 시작 전에 합의합니다.
- 04
구현
저희 엔지니어가 개발, 통합, 테스트를 진행합니다. 실제 데이터 기반의 정기 데모와 자동화된 배포를 함께합니다.
- 05
운영 및 고도화
구축한 것은 저희가 운영합니다. 오픈 이후 모니터링, 업데이트, 지속적인 개선까지.
필드 노트
AI 플랫폼 엔지니어링에 대한 실무적 관점.
프로젝트에서 얻은 인사이트: 아키텍처, 운영, 그리고 프로덕션 환경에서 AI와 클라우드의 실제 비용.
Security
AI agents are new identities in your landscape
Every AI agent acts under some identity, and many still share an API key. Three patterns fix this: a workload identity per agent, OAuth 2.0 Token Exchange per RFC 8693 and least privilege per tool.
자세히 알아보기
Architecture
What separates an agent runtime from a script calling a model
An agent without a runtime is a script. With durable state, idempotent retries, timeouts, identity and traces, it becomes a service that platform teams can operate. What a runtime must provide, and when it is worth it.
자세히 알아보기
Architecture
A seven-layer reference architecture for enterprise agent platforms
Seven layers every enterprise agent platform needs, from identity to audit trails, regardless of the model underneath. A vendor-neutral frame for architecture boards and the interfaces that keep models swappable.
자세히 알아보기- Point of ViewWhy enterprise AI fails on the platform, not the modelOctober 31, 2026
- AIMCP Servers on AKS: Connecting Agents to Enterprise Tools SafelyOctober 10, 2026
- AIAzure AI Foundry Agent Service: From Pilot to Production RoutingOctober 9, 2026
클라우드 플랫폼 상태
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유스케이스를 알려 주세요. 영업 제안이 아닌, 구체적인 다음 단계를 드립니다.
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