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FDA, Databricks로 보안 AI 기반 구축

FDA가 Databricks on AWS GovCloud와 Unity Catalog로 6,000명 규모의 보안 AI 데이터 플랫폼을 구축했습니다.

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

TL;DR

미국 FDA는 Databricks on AWS GovCloud와 Unity Catalog를 기반으로 HALO라는 기업용 데이터 플랫폼을 구축해 분산된 데이터와 파이프라인을 통합했습니다. FedRAMP High 인증 후 GovCloud로 이전하고 Unity Catalog를 적용하는 과정에서 5,000명 이상의 사용자와 8,000개 이상의 작업·파이프라인을 중단 없이 이전했으며, 1,000개 이상의 데이터 파이프라인과 4,000개 이상의 Notebook을 재구성했습니다. 그 결과 BI 작업의 SQL 쿼리 응답 시간이 30% 넘게 빨라지고 컴퓨팅 비용이 20% 넘게 줄었으며, 프로비저닝·권한 설정·데이터 공유에 드는 시간이 75% 넘게 감소했습니다. FDA는 HALO를 Elsa와 연결해 MARS 같은 규제 심사 업무에 AI를 투입하되, 과학자와 심사관이 최종 판단을 내리는 human-in-the-loop 방식을 유지합니다.

섹션별 상세

01
FDA는 200개 사무실과 연구소에서 16,000명 넘는 인력이 300개가 넘는 제품 범주를 다루는 규제기관이어서 데이터 운영 중단이 공중보건 업무에 직접 영향을 줄 수 있었습니다. 기관은 여러 센터와 프로그램에 흩어진 데이터, 중복 작업, 서로 다른 파이프라인 때문에 분석가와 과학자가 인사이트보다 데이터 탐색과 정합성 확인에 더 많은 시간을 쓰는 문제를 안고 있었습니다. HALO는 이 환경을 보안과 거버넌스를 갖춘 AI 기반으로 전환하기 위한 공통 데이터 플랫폼으로 구축됐습니다.
02
FDA는 2020년 기존 환경을 Databricks로 현대화한 뒤 2025년 Databricks on AWS GovCloud로 이전해 Unity Catalog와 추가 Databricks 기능을 확보했습니다. Unity Catalog는 여러 지역·데이터 형식·도구에 걸친 데이터와 AI 자산을 단일 정책 계층에서 검색·관리·공유하도록 연결했고, 각 규제 센터는 공통 인프라 안에서 자체 보안 영역과 정책을 유지했습니다. 이 멀티테넌트 구조는 아파트 단지처럼 기반 시설은 공유하되 각 입주자에게 별도 잠금장치와 규칙을 제공하는 방식으로 운영됐습니다.
03
FDA의 전환을 결정한 순서는 FedRAMP High 인증 후원, AWS GovCloud 이전, Unity Catalog 적용의 세 단계였습니다. 기관은 이 기반 위에서 5,000명 넘는 사용자와 8,000개 넘는 작업·파이프라인을 zero downtime으로 옮겼고, Unity Catalog 이전에 맞춰 1,000개 넘는 데이터 파이프라인과 4,000개 넘는 Notebook을 재구성했습니다. 핵심 업무를 멈추지 않고 기반 시스템을 교체한 점이 규제기관의 대규모 현대화에서 중요한 운영 조건으로 작용했습니다.
04
현대화는 데이터 통합에 그치지 않고 SQL warehouses, serverless compute, model serving, Unity Catalog, Genie를 이용해 수백 개의 레거시 대시보드를 대화형 AI 기반 화면으로 전환하는 방향으로 확장됐습니다. FDA는 8개 센터와 30개 프로그램을 수개월 안에 플랫폼에 올리고 애플리케이션·제출 시스템에 걸친 40개 넘는 데이터 소스를 통합했습니다. 그 결과 BI 작업의 쿼리 응답 시간이 30% 넘게 개선되고 컴퓨팅 비용이 20% 넘게 줄었으며, 프로비저닝·권한 설정·데이터 공유에 걸리는 시간이 75% 넘게 감소하고 운영 부담도 35% 넘게 낮아졌습니다.
05
플랫폼 사용자는 2020년 약 500명에서 현재 6,000명 이상으로 늘었고, FDA는 2028년 10,000명을 넘길 것으로 예상합니다. HALO는 FDA의 기업용 AI 플랫폼 Elsa와 연결돼 이미 운영 중인 AI 활용 사례와 파일럿, 진행 중인 10개 이상의 과제를 뒷받침합니다. 이 확장은 모델 자체보다 승인된 데이터 접근, 계보 추적, 감사 기록, 보안 네트워크를 먼저 갖추는 방식이 고위험 규제 업무의 AI 도입 속도를 좌우한다는 점을 드러냅니다.
06
MARS는 Elsa와 Databricks를 결합해 의약품·의료기기 신청에 포함된 임상시험 결과, 안전성 데이터, 라벨링 등 구조화·비구조화 정보를 심사자가 더 빠르게 다루도록 설계된 FDA의 대표 사례입니다. 시스템은 방대한 자료에서 심사자에게 필요한 정보를 전달하고 데이터 정리 작업을 줄이는 방식으로 규제 판단을 보조하지만, 과학자와 심사관을 대체하지 않습니다. FDA가 유지한 human-in-the-loop 구조는 AI가 반복적인 자료 처리 작업을 맡고 전문가는 판단과 책임을 유지하도록 역할을 나눕니다.
07
다른 공공기관이 적용할 수 있는 운영 원칙은 센터별 요구와 위험 허용 범위를 반영하는 지속적인 이해관계자 협력, 초기 단계부터 시작하는 보안 설계, 설정을 코드에 고정하지 않는 유연한 구성입니다. FDA는 한 번에 전환하는 big-bang 방식 대신 여러 차례에 나누는 wave-based migration을 택했고, 핵심 작업 흐름을 병렬로 진행해 완벽한 준비를 기다리지 않았습니다. 이 방식에서 인증은 도입을 가속하는 조건이고, 거버넌스는 AI 운영을 가능하게 하는 선행 기반으로 기능합니다.

이미지 분석

Data + AI Summit 발표 화면에 Databricks on AWS GovCloud의 현재 제공 기능과 향후 계획된 플랫폼·생성형 AI 기능이 세 단계로 정리돼 있습니다.
Screenshot

이미지는 AWS GovCloud에서 즉시 이용 가능한 기능으로 Databricks Apps, Serverless SQL 및 Compute, Predictive Optimization, 사용량 대시보드와 예산 기능을 나열합니다. Genie One, Agent and Code, Foundation Model APIs, Vector Search, AI/BI Dashboards도 현재 제공 항목에 포함되며, Default Storage·Delta Sharing·Batch Inference 등은 이후 일정으로 구분됩니다. 기사에서 FDA가 GovCloud 기반을 통해 보안 데이터 플랫폼과 AI 활용을 확장했다는 내용과 직접 연결됩니다.

Data + AI Summit 발표 화면에 Databricks on AWS GovCloud의 현재 제공 기능과 향후 계획된 플랫폼·생성형 AI 기능이 세 단계로 정리돼 있습니다.

용어 해설

FedRAMP High
미국 연방기관의 민감한 클라우드 업무를 위한 보안·통제 기준으로, 높은 수준의 접근 통제와 감사 가능성, 운영 절차를 요구합니다. FDA는 이 인증 체계를 기반으로 AI와 데이터 플랫폼을 운영합니다.
DoD 영향 수준 5(DoD IL5)
미국 국방부가 민감한 비기밀 정보를 처리하는 클라우드 환경에 적용하는 보안 영향 수준입니다. 기사에서는 일반 클라우드에서 다루기 어려운 데이터와 규제 업무를 위한 배포 조건으로 함께 언급됩니다.
ITAR/EAR 수출통제 데이터(ITAR/EAR)
미국의 수출통제 규정에 따라 접근과 처리 범위가 제한되는 데이터입니다. Databricks on AWS GovCloud는 이런 데이터와 의료 기록, 연방 금융 시스템 정보를 위한 규제 환경을 제공합니다.
Unity Catalog
데이터와 AI 자산을 한곳에서 발견하고 관리하며 공유할 수 있도록 접근 정책, 계보, 감사 기능을 묶는 거버넌스 계층입니다. FDA는 여러 센터와 형식에 걸친 신뢰할 수 있는 자산 관리에 활용합니다.
멀티테넌트 아키텍처(Multi-tenant Architecture)
여러 조직이나 업무 단위가 공통 인프라를 공유하면서도 각자의 데이터 영역과 정책을 분리하는 구조입니다. FDA는 규제 센터들이 플랫폼을 함께 사용하되 독립적인 보안 공간을 유지하도록 이 방식을 채택했습니다.
Infrastructure as Code
클라우드 인프라와 보안 설정을 코드로 선언하고 반복 배포하는 운영 방식입니다. 기사에서는 Terraform 기반 배포 모델을 통해 PrivateLink, 고객 관리 키, 규정 준수 보안 프로필을 갖춘 환경을 빠르게 구성하는 방법으로 제시됩니다.

기술

  • Databricks on AWS GovCloud
  • Unity Catalog
  • Terraform
  • PrivateLink
  • customer-managed keys
  • compliance security profile
  • serverless compute
  • SQL warehouses
  • model serving
  • Genie
  • Elsa
  • MARS

활용 사례

  • FDA가 임상시험 결과와 안전성 데이터, 라벨링을 포함한 의약품·의료기기 규제 제출 자료를 심사하는 데 MARS를 활용합니다.
  • 여러 규제 센터가 서로 다른 데이터 소스와 분석 도구를 사용하면서도 Unity Catalog를 통해 신뢰할 수 있는 자산을 통제된 방식으로 공유합니다.
  • 레거시 대시보드를 Genie와 AI/BI 기능을 활용한 대화형 화면으로 전환해 과학자와 분석가의 데이터 접근과 업무 처리를 지원합니다.
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 09. 02.수집 2026. 09. 02.출처 타입 RSS

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