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TL;DR
HPE Zerto는 Amazon Bedrock과 Strands Agents를 결합해 온프레미스 ZVM 어플라이언스 안에서 재해 복구 인프라의 상태를 조회하고 장애 원인을 추적하는 Agentic 시스템을 구축했습니다. 사용자의 자연어 요청은 Orchestrator Agent가 직접 처리하거나 ZVM Agent와 VRA Agent에 위임하며, 로컬 MCP 서버는 실시간 ZVM 데이터를 연결하고 Amazon Bedrock Knowledge Bases는 제품 문서와 런북을 검색합니다. Amazon Bedrock Guardrails, IAM 역할 태그, CloudWatch, DynamoDB, Lambda를 이용해 보안·테넌트별 한도·관측성을 관리하고, SSE로 조사 진행 상황을 UI에 스트리밍합니다. 2026년 2분기 출시 이후 고객의 20% 이상이 사용했으며, 해당 시스템이 지원하는 작업에서 지원 사례가 10% 감소했습니다.
섹션별 상세
대규모 하이브리드·멀티클라우드 환경에서는 보호 상태, SLA 준수, 경보, 장애 원인, 복구 준비도를 여러 대시보드와 문서에서 따로 확인해야 하므로 대응이 늦어집니다. HPE Zerto는 이 정보를 자연어 질의로 묶어 설정 문제와 장애를 조사하고 완화 작업까지 연결하는 지원 시스템을 만들었습니다. 시스템은 기존 Zerto 관리 콘솔 안에 Pod로 배치되어 운영자가 별도 지원 티켓을 만들지 않고 현재 환경에 맞는 답변을 받을 수 있게 구성됐습니다.
Amazon Bedrock은 보안 통제, 여러 Foundation Model의 품질·지연 시간·비용 비교, AWS 기반 Guardrails·관측성·지식 검색 연계를 제공하는 기반으로 선택됐습니다. 사용자의 요청은 선택된 모델로 전달되기 전후에 Guardrails를 거치고, IAM 역할 태그로 테넌트별 요청을 구분하며, CloudWatch·DynamoDB·Lambda가 사용량 한도와 비용을 관리합니다. 운영 데이터와 제품 지식을 함께 사용하면서도 기업 보안·컴플라이언스·데이터 보호 요구에 맞춘 통제 지점을 확보한 구조입니다.
UI에는 Zerto 콘솔에 삽입된 채팅 창이 있고, SSE가 Agent의 조사 진행 상황을 실시간으로 전송합니다. Agentic 계층은 온프레미스에서 실행되는 Strands Agents Pod, 로컬 세션 기록, ZVM API를 노출하는 MCP 서버, Amazon Bedrock Knowledge Bases를 통한 문서·런북 검색으로 구성됩니다. 실시간 환경 데이터와 검색된 운영 지식을 함께 문맥에 넣기 때문에 단순한 고정 응답보다 현재 장애 상태에 맞춘 답변을 만들 수 있습니다.
Orchestrator Agent는 보호 그룹 상태나 최근 경보처럼 단순한 요청을 직접 처리하고, 로그가 많거나 특정 구성 요소에 집중된 문제는 ZVM Agent 또는 VRA Agent로 위임합니다. 각 Sub-agent는 별도의 시스템 프롬프트·도구·새 문맥과 더 강한 모델을 사용해 ZVM 서비스 충돌·네트워크·업그레이드 문제 또는 VRA 복제 지연·사이트 간 연결 문제를 조사한 뒤 원시 로그가 아닌 압축된 결과를 상위 Agent에 돌려줍니다. 모든 위임이 부모 Agent를 거치는 Hub-and-spoke 구조라서 최종 답변의 비밀정보 제거와 안전 규칙을 한 지점에서 통제하고 Agent 간 무한 재귀도 막습니다.
모델 선택은 초기 개념 검증에서 크고 강한 모델로 가능성을 확인한 뒤, 평가 결과를 바탕으로 더 빠르고 작고 저렴한 모델을 조합하는 다중 모델 구조로 이어졌습니다. PyTest와 Strands Agents Evals SDK로 단일 질의, 사용자 시뮬레이터를 포함한 다중 대화, 기준에 따라 테스트를 자동 생성하는 동적 평가를 지속 실행합니다. 각 테스트는 응답 품질, 도구 선택 경로, 지연 시간, 토큰 사용량을 별도로 측정해 모델 변경이나 시스템 업그레이드에 따른 회귀를 확인합니다.
온프레미스 실행은 재해 복구 인프라의 망분리, 지연 시간, 데이터 레지던시 요구에서 비롯됐습니다. Strands Agents SDK와 MCP 서버는 ZVM 어플라이언스 내부에 두고, 고객 데이터가 네트워크 밖으로 나가지 않도록 모델 추론 요청과 Knowledge Base 조회만 HTTPS로 AWS에 전송합니다. 이 배치 방식은 로컬 운영 데이터 접근을 유지하면서 Amazon Bedrock의 모델 추론과 지식 검색을 활용하는 절충안입니다.
2026년 2분기 출시 이후 HPE Zerto 고객의 20% 이상이 Agentic 시스템을 사용했고, 시스템이 지원하는 작업에서 지원 사례가 10% 감소했습니다. 운영자는 반복적인 데이터 수집과 수동 조사를 줄이면서 일반적인 문제를 제품 안에서 직접 조사하고 해결할 수 있으며, SLA와 보호 위험을 더 일찍 파악할 수 있습니다. HPE Zerto의 엔지니어링팀은 운영 장애 조사에 이 시스템을 사용하고, QA 자동화팀은 테스트 중 발견한 문제의 조사와 해결에도 통합했습니다.
구축 과정에서 MCP 서버로 기존 제품 API를 감싸면 Agent가 실시간 운영 데이터를 구조화되고 형식이 정해진 방식으로 읽을 수 있어 개발 속도가 빨라진다는 점이 확인됐습니다. 또한 전문 Agent를 분리하면 각 구성 요소를 독립적으로 테스트하고 복잡한 문제의 흐름을 추적하기 쉬워지며, 부모 Agent 중심의 선형 위임으로 토큰 예산을 소진하는 재귀를 피할 수 있습니다. SSE로 조사 단계를 실시간 표시한 방식은 사용자가 처리 중인 시스템을 기다리는 동안 진행 상황을 확인하게 해 신뢰감과 사용성을 높였습니다.
용어 해설
- 에이전틱 아키텍처(Agentic Architecture)
- — 사용자 요청을 하나의 고정 절차로 처리하지 않고, Orchestrator가 작업을 해석한 뒤 필요한 도구와 전문 Sub-agent에 순차적으로 위임하는 구조입니다. 각 Agent는 별도 문맥과 도구를 사용해 조사한 결과를 상위 Agent에 전달합니다.
- Model Context Protocol
- — AI Agent가 외부 시스템의 기능과 데이터를 정해진 방식으로 호출하도록 연결하는 프로토콜입니다. HPE Zerto는 로컬 MCP 서버로 ZVM API를 감싸서 Agent가 운영 환경의 상태와 데이터를 구조화된 형태로 조회하게 했습니다.
- 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation)
- — 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 문서나 지식 저장소에서 관련 정보를 검색해 문맥으로 주입하는 방식입니다. 이 시스템은 Amazon Bedrock Knowledge Bases로 제품 문서와 런북을 검색해 운영 답변의 근거를 보강합니다.
- Server-Sent Events
- — 서버가 처리 중인 상태와 결과를 단방향 스트림으로 브라우저에 계속 전달하는 웹 통신 방식입니다. HPE Zerto는 SSE를 사용해 장애 조사 과정을 실시간으로 표시하고 사용자가 응답을 기다리는 동안 진행 상황을 확인하게 했습니다.
- 망분리 환경(Air-gapped Environment)
- — 외부 네트워크와 직접 연결되지 않거나 연결이 엄격히 제한된 운영 환경입니다. 재해 복구 인프라의 데이터가 온프레미스 밖으로 나가지 않아야 하므로 Agent 실행과 운영 데이터 접근은 ZVM 어플라이언스 안에서 처리하고, 추론과 지식베이스 조회만 HTTPS로 AWS에 전달했습니다.
기술
- Amazon Bedrock
- Amazon Bedrock Guardrails
- Amazon Bedrock Knowledge Bases
- Strands Agents framework
- Strands Agents SDK
- Strands Agents Evals SDK
- PyTest
- Model Context Protocol
- ZVM API
- Server-Sent Events
- AWS Identity and Access Management
- Amazon CloudWatch
- Amazon DynamoDB
- AWS Lambda
- OpenSearch
- Amazon S3
활용 사례
- ZVM 서비스 충돌·네트워크·업그레이드 장애 조사
- VRA 복제 문제와 복제 지연 조사
- 보호 그룹 상태와 최근 경보 조회
- SLA 및 데이터 보호 위험 파악
- 제품 문서와 런북을 활용한 설정 문제 해결
- 재해 복구 인프라의 운영 요약 생성
- QA 테스트 중 발견된 운영 문제 조사
언급된 리소스
튜토리얼Evaluating AI agents for production: A practical guide to Strands Evals
튜토리얼Multi-Agent collaboration patterns with Strands Agents
튜토리얼Beyond the basics: A comprehensive foundation model selection framework for generative AI
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원문 발행 2026. 09. 09.수집 2026. 09. 09.출처 타입 RSS
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