🚀 클라우드 네이티브 x AI 네이티브, 어디까지 왔을까? - CNCF 공식 Tech Radar 최신 보고서 분석!

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CNCF 에서 최신 발간된 공식 Tech Radar 보고서는 AI 혁신으로 인해 클라우드 네이티브 생태계에서 AI 추론과 ML 오케스트레이션 도구들이 25년도에 클라우드 네이티브와 AI 네이티브에 어느정도 성숙했는지 보여주는 보고서를 공유합니다.

참고로, CNCF에서 제공하는 Tech Radar는 벤더(판매 기업)가 아닌 글로벌 최종 사용자, 즉 End User 커뮤니티에서의 실제 사용 경험과 투표를 기반으로, 검증된 기술을 파악하는 데 중요한 보고서입니다.

매년 발행되는 이 보고서를 통해, 전세계 개발팀이 새로운 도구를 도입할 때, 남들은 뭘 쓰고 있지? 어떤 게 검증된 툴이지? 라는 고민을 해결해 주는 실전형 나침반 역할을 하고 있습니다.

2025년 CNCF Radar 주요 관점

• 최고의 평가를 받은 AI 도구들:
  • 성숙도, 유용성, 신뢰성 측면에서 개발자들이 가장 높게 평가한 AI 관련 프로젝트를 소개합니다.
• AI 데이타 적용:
  • 전 세계 300명 이상의 개발자가 클라우드 네이티브 환경 전반에서 AI 도구를 어떻게 선택하고, 사용하며, 추천하는지를 알아봅니다.
• 에이전틱 AI의 부상: 개방형 상호 운용 아키텍처가 AI 시스템의 다음 단계를 어떻게 형성하고 있는지 공유합니다.

상세 보고서

• 이번 보고서에서는 NVIDIA Triton, DeepSpeed, TensorFlow Serving 등이 실무 도입이 권장되는 ‘Adopt(채택)’ 단계로 선정되었습니다. 단순한 실험을 넘어, 이제 AI 인프라가 클라우드 네이티브 환경에서 어떻게 '표준’으로 자리 잡고 있습니다.

  1. AI 추론 도구 및 엔진 (AI Inferencing Tools and Engines)

  이 분야에서는 안정성과 성능이 검증된 도구들이 ‘채택(Adopt)’ 단계에 올랐습니다.

  • 채택(Adopt) 단계 기술:

    • NVIDIA Triton , DeepSpeed , TensorFlow Serving , BentoML 이 선정되었습니다.

  • 주요 인사이트:

    • NVIDIA Triton: 성숙도와 유용성 면에서 가장 높은 평가를 받았으며, 사용자들에게 매우 신뢰받는 선택지로 꼽혔습니다.
    • Adlik: 인큐베이팅 단계임에도 불구하고, 현재 및 과거 사용자 중 92%가 추천한다고 응답하여 가장 높은 추천율을 기록했습니다.
    • Ollama: 사용자 평가는 엇갈렸습니다. 중간 수준의 긍정 평가를 받았으나, 성숙도 면에서 부정적인 평가(별 1~2개) 비율도 23%로 가장 높아 특정 사용 사례에는 부적합할 수 있음이 나타났습니다.

  2. 머신러닝(ML) 오케스트레이션 도구 (ML Orchestration Tools)

  워크플로우 관리 및 파이프라인 자동화 도구에 대한 평가입니다.

  • 채택(Adopt) 단계 기술:

    • Airflow 와 Metaflow 가 선정되었습니다.

  • 주요 인사이트:

    • Airflow: 유용성 측면에서 부정적인 평가(별 1~2개)가 전혀 없었으며, 가장 널리 추천되는 도구 중 하나입니다.
    • Metaflow: 성숙도 면에서 가장 높은 평가를 받았습니다.
    • BentoML: AI 추론 분야에서는 ‘채택’ 단계였으나, 오케스트레이션 분야에서는 ‘시도(Trial)’ 단계로 분류되었습니다. 이는 여러 영역에 걸친 도구가 특정 영역에서 더 강점을 보일 수 있음을 시사합니다.
    • Flyte: 사용자들이 특별히 나쁜 경험을 하지는 않았으나, 뚜렷한 인상을 주지 못해 평균적인 평가에 머물렀습니다.

  3. 에이전트 AI 플랫폼 및 시스템 (Agentic AI Platforms)

  비교적 새로운 분야로, 빠르게 발전하고 있는 기술들을 다룹니다.

  • 채택(Adopt) 단계 기술:

    • Model Context Protocol - MCP와 Llama Stack 이 선정되었습니다.

  • 주요 인사이트:

    • MCP: 성숙도와 유용성 평가에서 선두를 달리고 있습니다.
    • Agent2Agent (A2A): 매우 새로운 도구임에도 불구하고, 사용자 추천 의향이 94%로 압도적으로 높았습니다. 이는 미래 로드맵에 대한 기대감이 반영된 것으로 보입니다.
    • LangChain: 널리 알려져 있고 사용량이 많지만, 기업 환경에서의 확장성과 안정성 문제로 인해 성숙도 평가에서는 낮은 점수를 받았습니다.

  4. 결론 및 방법론

  • 클라우드 네이티브의 중요성:

    • 현재 ML/AI 개발자의 41%가 클라우드 네이티브로 분류되며, 클라우드 네이티브 패턴(컨테이너화, 오케스트레이션 등)은 AI/ML 개발의 필수적인 프레임워크가 되고 있습니다.

  • 평가 기준:

    • 레이더의 위치(Adopt, Trial, Assess, Hold)는 개발자들의 인식(유용성, 성숙도, 추천 의향)을 바탕으로 결정되었으며, CNCF의 공식 프로젝트 성숙도(Graduated, Incubating 등)와는 별개입니다.

[출처] CNCF Tech Radar | CNCF
[보고서 원문] cncf_report_techradar_111025a.pdf (1.2 MB)

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