경영진용 도입 효과로 돌아가기

Technical implementation

시스템 통합 · 기술 적용 방법

Cloud · Self-hosted를 같은 이미지로 전환. 물리적 멀티테넌시로 고객사별 완전 격리. SI 구축 공수를 구조부터 줄입니다.

개요

SI는 고객사마다 다른 보안·규제·데이터 정책을 한 번에 충족해야 합니다. 표준 플랫폼으로 구축 공수를 줄이려 하면 고객사 요구와 부딪치고, 고객사 맞춤화에 치우치면 마진이 사라집니다.

AICLUDE는 같은 Docker 이미지에 Cloud/Self-hosted 배포 스위치로 배포 모드를 바꾸고, 물리적 멀티테넌시로 고객사별 완전 격리를 제공합니다. 9종 AI 보안 가드·ASVS·Fortress Pipeline이 설계 단계부터 내장돼 있어, SI 파트너가 고객사 납품 시 보안 레이어를 다시 설계할 필요가 없습니다.

주요 역량

배포 모드 전환 동일 이미지

Cloud · Self-hosted를 같은 Docker 이미지에서 전환. 암호화 컨테이너 이미지로 납품.

물리적 멀티테넌시

테넌트별 테이블 물리 분리 - 테넌트마다 독립 테이블 셋.

Fortress Pipeline + 9종 AI 보안 가드

SI 고객사 보안 요구(금융·의료·공공)에 그대로 대응. ASVS 보안 스캐너 포함.

노코드 에이전트 빌더 + 166+ 도구

고객사 업무별 에이전트를 노코드로 빠르게 구축. 100+ 도구 사전 탑재.

Function Calling 외부 API 도구 등록

고객사 API를 외부 API 도구로 등록해 에이전트가 호출.

Case Stories

완결형 적용 시나리오

각 케이스는 고객 과제·AICLUDE 적용·작동 시나리오·기대 효과·사용 기술 5요소를 모두 펼친 상태로 노출됩니다.

Case 01

고객사 AI 에이전트 구축 가속

고객 과제

  • 고객사별 AI 에이전트 구축 시 프롬프트·RAG·UI·보안·인증을 매번 새로 짜야 함
  • SI 인건비로 AI 구축 비용이 소프트웨어보다 커지는 역전 현상
  • 비개발 부서에서도 AI 에이전트를 만들 수 있어야 함

AICLUDE 적용

  1. 1노코드 에이전트 빌더 - 자연어 지시로 에이전트 생성·배포
  2. 2166+ Function Calling 도구 사전 탑재 (문서·이미지·영상·DB 쿼리·브라우저·스케줄러 등)
  3. 3외부 API 도구 등록으로 고객사 API를 플러그인처럼 연결
  4. 4페르소나·파이프라인·모델을 관리자 UI에서 실시간 조정

작동 시나리오

요청 · SI 파트너
고객사 A의 사내 AI 비서 구축
  1. 01생성
    노코드 빌더에서 에이전트 생성
  2. 02재학습
    사내 문서 Graph N-hop Agentic RAG 학습
  3. 03실행
    고객사 API 3종을 Function Calling 도구로 등록
  4. 04단계
    테스트
  5. 05전송
    온프레미스 배포
  6. 06단계
    고객사 IT팀에 운영 인수인계

기대 효과

  • 구축 공수 단축
  • 비개발 부서 확장성
  • SI 마진 개선

사용 기술

  • 노코드 빌더
  • 외부 API 도구 등록
  • Graph N-hop Agentic RAG
  • 배포 모드 전환
Case 02

온프레·SaaS 동일 이미지 배포

고객 과제

  • 금융·공공·의료 고객사는 온프레미스 필수 → 별도 포크·빌드 파이프라인 부담
  • SaaS·온프레 이중 빌드는 버그 재현·QA 비용이 두 배
  • 고객사 보안 승인 프로세스마다 이미지 검증 요구

AICLUDE 적용

  1. 1같은 Docker 이미지로 Cloud · Self-hosted 배포 모드 전환
  2. 2프라이빗 컨테이너 레지스트리로 암호화 이미지 납품
  3. 3고객사 설치 스크립트로 반복 배포 자동화
  4. 4온프레미스도 같은 이미지라 버전 일치·QA 비용 절반

작동 시나리오

요청 · SI 파트너
금융 고객사 (온프레) + 중견기업 (SaaS) 동시 납품
  1. 01단계
    동일 Docker 이미지 빌드
  2. 02단계
    금융:Self-hosted + 고객사 KeyVault 연동
  3. 03단계
    중견:Cloud + 공용 테넌트
  4. 04단계
    같은 릴리스로 동시 업데이트 가능

기대 효과

  • 이중 빌드 해소
  • QA 비용 절반
  • 보안 승인 프로세스 가속

사용 기술

  • 배포 모드 전환
  • 암호화 컨테이너 이미지
  • 동일 이미지
Case 03

멀티 테넌트 고객사 관리

고객 과제

  • 여러 고객사를 하나의 플랫폼에서 운영하되 완전한 데이터 격리가 필요
  • 논리적 분리만으로는 금융·의료 고객사 컴플라이언스 불충족
  • 고객사별 암호화 키·보안 설정을 중앙에서 관리해야 함

AICLUDE 적용

  1. 1물리적 멀티테넌시 - 테넌트별 테이블 물리 분리
  2. 2수백 개 테넌트 테이블 운영 설계 (기업별 독립 네임스페이스)
  3. 3AES-256-GCM + 암호화 상태 검색 인덱스 (PII 40+ 필드)
  4. 4고객사별 KeyVault로 암호화 키 분리
  5. 5Audit Log로 고객사별 접근 기록 개별 관리

작동 시나리오

요청 · SI 파트너
고객사 5개 동시 운영
  1. 01단계
    각 고객사별 테넌트 식별자 할당
  2. 02단계
    테넌트별 독립 테이블 세트로 물리 분리
  3. 03단계
    같은 플랫폼에서도 테이블·KeyVault 물리 분리
  4. 04단계
    고객사 A 데이터는 고객사 B 쿼리로 절대 접근 불가
  5. 05감사
    모든 접근 Audit Log 개별 기록

기대 효과

  • 고객사별 완전 격리
  • 금융·의료 컴플라이언스 충족
  • 중앙 관리·개별 격리 동시 달성

사용 기술

  • 물리적 멀티테넌시
  • AES-256-GCM
  • KeyVault
  • Audit Log
Case 04

AI 거버넌스 표준 플랫폼 공급

고객 과제

  • 고객사가 자체 AI 도입 시 보안 거버넌스를 처음부터 설계
  • 9종 AI 보안 위협(프롬프트 인젝션·도구 오용·RAG 포이즈닝 등) 대응 프레임워크 구축 부담
  • 외부 스킬·모델 도입 시 보안 검증 프로세스 부재

AICLUDE 적용

  1. 19종 AI 보안 가드 + Fortress Pipeline 8단계 표준 탑재
  2. 2ASVS 보안 스캐너(외부 연동)로 스킬 검증(Safe/Warning/Blocked)
  3. 35종 LLM 라우터 + 자동 장애 복구로 벤더 장애 시 자동 폴백
  4. 4SI 파트너가 고객사에 보안 설계된 AI 표준을 납품

작동 시나리오

요청 · SI 파트너
고객사에 AI 거버넌스 표준 구축
  1. 01단계
    AICLUDE 플랫폼으로 공급
  2. 02검증
    Fortress Pipeline 기본 탑재
  3. 03검증
    ASVS로 외부 스킬 검증 파이프라인
  4. 04단계
    9종 보안 가드로 OWASP LLM Top 10 대응
  5. 05단계
    고객사 보안팀 승인 단축

기대 효과

  • 보안 거버넌스 설계 부담 해소
  • OWASP LLM Top 10 대응
  • 고객사 보안 승인 가속

사용 기술

  • 9종 보안 가드
  • ASVS
  • Fortress Pipeline
  • 5종 LLM 라우터 + 자동 장애 복구

이 산업에 바로 적용해 보세요

우리 조직의 데이터·보안 요구와 업무 흐름을 기준으로 PoC를 설계합니다.