디노도가 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 기업용 에이전틱 인공지능(AI) 확산을 겨냥한 데이터 통합 기능을 강화했다. 기업 내부에 흩어진 데이터를 실시간으로 연결하고 시맨틱·거버넌스·보안 체계를 결합해 AI 에이전트가 신뢰할 수 있는 데이터 기반 위에서 작동하도록 지원한다는 전략이다.

디노도는 AWS의 데이터 및 AI 서비스와 연계한 신규 제품 통합 기능을 발표했다고 19일 밝혔다. 이번 통합에는 아마존 세이지메이커, 아마존 베드록 에이전트코어, 아마존 퀵 등이 포함됐다. 제조, 금융, 공공, 병원, 생명과학, 유통 등 다양한 산업군에서 AI 에이전트 도입 시 발생하는 데이터 분산 문제와 거버넌스 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

이번 통합의 핵심은 온프레미스, 서비스형 소프트웨어(SaaS), 멀티 클라우드 환경에 흩어진 운영·분석 데이터를 AI 에이전트가 실시간으로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 디노도는 논리적 데이터 관리 역량을 기반으로 데이터 이동 없이 최신 데이터에 접근하는 '제로 카피' 방식을 제공한다. 이를 통해 기업은 데이터 복제나 이전 과정에서 발생하는 지연과 관리 부담을 줄이고, AI 워크플로에 필요한 데이터를 보다 빠르게 연결할 수 있다.

디노도는 아마존 베드록 에이전트코어와의 연계를 통해 AI 에이전트용 데이터 접근 제어도 강화했다. 베드록 에이전트코어는 인증, 요청 라우팅, 접근 제어 등을 통해 AI 에이전트와 데이터 간 상호작용을 관리한다. 디노도는 여기에 실시간 거버넌스 데이터 접근과 중앙집중식 제어를 결합해 기업 내 데이터를 전사적으로 파악하고, 시맨틱 레이어를 통해 비즈니스 맥락을 보강한다.

디노도의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원도 적용된다. 기업은 기존 거버넌스 정책을 유지하면서 AI 에이전트가 필요한 데이터에 접근하도록 구성할 수 있다. 분산된 데이터 환경에서도 에이전트가 적절한 데이터에 안전하고 일관되게 접근하도록 돕는 구조다.

아마존 세이지메이커와의 통합은 AI 준비 데이터 기반을 확장하는 데 초점을 맞췄다. 디노도는 SAP, 오라클, 세일즈포스 등 기업용 시스템에 대한 200개 이상 자체 연결 기능을 제공한다. 이를 통해 온프레미스, 멀티 클라우드, 소버린 클라우드 환경 전반에서 일관된 시맨틱을 유지하며 실시간 데이터 접근을 지원한다.

아마존 세이지메이커 카탈로그와의 연계도 포함됐다. 기업은 AI 에이전트가 참조하는 데이터에 비즈니스 메타데이터와 컨텍스트를 직접 추가할 수 있다. 세이지메이커에 설정된 정의, 분류, 거버넌스 컨텍스트를 활용해 AWS 서비스뿐 아니라 외부 환경의 데이터도 비즈니스 관점에서 일관되게 해석하도록 돕는다.

디노도는 AWS 외부 데이터 소스에도 속성 기반 액세스 제어(ABAC), 동적 데이터 마스킹, 엔드 투 엔드 데이터 계보 추적 등 세밀한 거버넌스 기능을 제공한다. AWS 데이터에 적용되는 세이지메이커의 자체 제어 기능과 함께 작동해 기업의 데이터 통제력을 높인다.

아마존 퀵과의 통합은 데이터 기반 인사이트 활용 속도를 높이는 데 맞춰졌다. 비즈니스 사용자는 디노도의 실시간 제로 카피 데이터 접근 기능과 아마존 퀵을 결합해 분산된 환경에서도 최신 기업 데이터를 활용할 수 있다. 이를 바탕으로 AI 워크플로, 대화형 경험, 자동화 프로세스를 보다 빠르게 만들고 검증할 수 있다.

디노도는 이번 AWS 통합을 통해 기업들이 에이전틱 AI 도입 과정에서 겪는 데이터 준비·접근·거버넌스 문제를 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 특히 AI 에이전트가 단순한 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스에 투입되기 위해서는 모델 성능뿐 아니라 데이터 신뢰성, 실시간성, 통제력이 중요하다는 점을 강조했다.

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디노도는 현재 AWS 마켓플레이스에서 이용할 수 있으며 무료 체험과 프라이빗 오퍼 등 구매 옵션을 제공한다. 고객은 구매 절차를 간소화하고 구매 금액을 AWS 프라이빗 프라이싱 어그리먼트(PPA)에 적용할 수 있다.

수레쉬 찬드라세카란 디노도 수석 부사장은 "에이전틱 AI는 강력한 모델만으로 구현할 수 없다"며 "신뢰할 수 있고 거버넌스가 잘 적용된 실시간 데이터가 필수적인 만큼 우리와 AWS는 기업이 확신을 갖고 AI 에이전트를 데이터 환경 전반에 확장할 수 있도록 통합된 데이터 기반을 제공하는 데 주력하고 있다"고 말했다.