[애틀랜타(미국)=김미정 기자] "우리는 레드햇 플랫폼으로 우주 인프라를 현대화하고 있습니다. 4천 개 넘는 기존 가상머신(VM)을 재편해 실시간 데이터 처리 속도와 운영 효율도 높였습니다. 향후 인공지능(AI) 기반 임무 지원 체계까지 정비할 방침입니다."

조시아 존슨 미국항공우주국(NASA) 마셜 우주비행센터 시스템 아키텍트는 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열리는 '레드햇 서밋 2026' 기조연설에서 레드햇 기반 인프라 전환 성과와 AI 활용 계획을 공개했다. 마셜 우주비행센터는 달 탐사 프로젝트 '아르테미스'와 국제우주정거장(ISS) 임무를 지원하는 핵심 조직이다. 추진 시스템과 발사체, 과학 데이터 운영을 담당하고 있다.

NASA는 현재 아르테미스 2호 임무를 위해 907개 가상 워크로드를 운영했으며, 34만개의 매개변수를 처리한 바 있다. 이를 통해 엔지니어들이 실시간으로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 대규모 데이터를 지속적으로 분석하는 식이다. 여기에 수백 차례 모의 발사와 수천 시간에 달하는 리허설도 이뤄졌다.

마셜 우주비행센터는 이처럼 방대한 우주 임무 데이터를 안정적으로 다루기 위해 기존 인프라 현대화에 나섰다. 전통적인 워크로드와 차세대 워크로드를 한 플랫폼에서 통합 관리할 필요성이 커지면서 컨테이너와 가상화를 동시에 지원하는 레드햇 플랫폼을 선택한 것이다. 

존슨 아키텍트는 "우리 센터는 4천 개 레거시 VM을 약 2천 개 고성능 VM과 약 4천 개 컨테이너로 재정비했다"며 "'마이그레이션 툴킷 포 버추얼라이제이션'을 활용해 대규모 운영 환경을 이전하고 프로덕션 준비도를 끌어올렸다"고 설명했다. 

그 결과 인프라 재편 효과가 가시화된 것으로 나타났다. NASA는 운영 인프라 전반에서 약 40% 수준 비용 절감 효과를 거뒀고, 기존 가상화 공급업체를 유지했을 경우 예상됐던 200~300%의 비용도 발생하지 않은 것으로 나타났다. 워크로드 배포 시간은 기존 며칠에서 수분 단위로 단축된 것으로 전해졌다. 

존슨 아키텍트는 "이런 변화는 ISS와 아르테미스 임무에 필요한 실시간 데이터 제공 역량을 높이는 데 기여했다"고 강조했다. 이어 "연구진과 운영자는 임무 현장에서 필요한 데이터를 더 빠르게 확보할 수 있게 됐다"며 "복잡한 우주 운영 체계에 대한 대응 속도도 높아졌다"고 설명했다. 

NASA는 다음 단계로 AI 기반 임무 지원 체계를 준비하고 있다. 마셜 우주비행센터는 레드햇 솔루션과 AI 노드를 활용해 사전 구축형·맞춤형 모델을 제공하고, 과학자와 운영자 데이터 분석 부담을 줄인다는 계획이다.

존슨 아키텍트는 "현재 과학자와 과학 탑재체 운영자는 본연 연구 업무뿐 아니라 네트워크와 소프트웨어, AI까지 폭넓게 이해해야 하는 상황에 놓였다"며 "우리는 AI로 방대한 데이터 흐름을 걸러내고 상관관계를 분석하며 우선순위를 제시할 것"이라고 말했다.

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향후 데이터 현대화 방향으로는 '마이크로 모델' 접근법이 제시됐다. 거대한 단일 모델보다 목적에 맞는 소형 모델을 활용해 임무별 데이터 처리와 분석을 정교하게 수행하는 방식이다.

존슨 아키텍트는 "우리는 AI 모델을 인간의 판단을 대체하는 존재가 아니라 우주에서 강력한 역량 증폭 도구로 보고 있다"며 "AI가 데이터 흐름을 걸러내고 연관성을 분석하며 우선순위를 정리하면 운영자는 데이터 분류보다 의사결정에 집중할 수 있을 것"이라고 기대했다.