중견 산업 그룹을 위한 AI Foundry
도전
공용 LLM API 기반의 파일럿 챗봇은 보안 심사를 통과하지 못했습니다. 테넌트 격리가 없었고, 검색 거버넌스가 없었으며, 비용 귀속이 불분명했고, 데모에서 프로덕션 SLA로 가는 경로도 없었습니다.
해결책
cloudstrata는 고객이 선호하는 클라우드에 Managed AI Foundry를 구축했습니다. 에이전트 오케스트레이션, 사내 지식 베이스 기반 RAG, 역할 기반 접근 제어, 시크릿 격리, 재무 부서와 공유되는 사용량 계량이 포함됩니다. 플랫폼 계층은 cloudstrata가 운영하고, 활용 사례와 데이터는 고객이 소유합니다.
결과
거버넌스가 적용된 첫 에이전트가 몇 주 만에 프로덕션에 투입되었습니다. 엔지니어링과 재무가 비용 및 품질 지표를 함께 확인합니다. 플랫폼 기반 작업을 다시 하지 않고도 새로운 도메인을 추가할 수 있는 반복 가능한 경로가 마련되었습니다.
고객 혜택
The organization runs production AI with procurement-grade controls—without staffing a dedicated platform team or accepting unmanaged SaaS sprawl.
중견 산업 그룹은 하이퍼스케일러 수준의 포부와 빠듯한 IT 역량 사이에 놓이는 경우가 많습니다. 공용 LLM 파일럿은 기대를 모으지만, 보안, 데이터 레지던시, 비용 문제에서 멈춰 섭니다. 이 프로젝트는 바로 그 간극에서 출발했습니다. 고객에게는 감사 가능성과 예측 가능한 지출을 갖추고, 통제된 문서 코퍼스를 바탕으로 답변하는 에이전트가 필요했습니다.
cloudstrata introduced AI Foundry as Managed AI Platform Engineering as a Service. The runtime provided multi-tenant isolation, retrieval pipelines with access controls, model routing, and usage metering. Inference and embeddings ran in EU-hosted infrastructure aligned with the customer’s cloud preference.
먼저 기술 문서와 서비스 지식이라는 하나의 고부가가치 도메인에 집중해 구축한 뒤, 동일한 플랫폼 규약으로 범위를 넓혔습니다. 평가 하니스와 트레이싱 덕분에 전면 확대 전에 품질 저하를 미리 파악할 수 있었습니다.
IT 부서와 구매 부서는 필요한 통제 수단을 확보했습니다. ID 연동, 시크릿 처리, 쿼터 정책, 엔지니어링 텔레메트리와 일치하는 비용 보고서가 그 내용입니다. 프롬프트, 코퍼스, 비즈니스 성과에 대한 주도권은 제품 팀이 유지했습니다.
그 결과 지속 가능한 운영 모델이 자리 잡았습니다. cloudstrata가 SLA에 따라 플랫폼 계층을 운영하고, 고객은 활용 사례를 확장합니다. 고객사의 요청에 따라 명칭과 독점적인 세부 정보는 비공개로 유지됩니다.
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