글로벌 칼럼 | APIㆍMSA의 복잡성 문제, ‘그래프QL’이 해법이다

엔터프라이즈 IT는 오랫동안 서로 어긋나는 인프라를 선택해야 하는 악조건 속에 있었는데, 최근에는 상황이 더 악화했다. 예를 들어, 클라우드는 모든 것을 개선할 것처럼 약속했지만 10년 이상 클라우드 네이티브에 투자한 결과는 달랐다. 마이크로서비스와 API, 그밖에 점점 늘어나는 '클라우드 네이티브 모범 사례'를 만들어 IT 환경을 더 복잡하게 만들었다. 그렇다면 AI가 이 모든 것을 해결할 수 있을까? 이에 대한 대답은 명확하다. 정상적인 IT 담당자라면 챗GPT를 CRM이나 ERP 시스템에 연결하려 하지는 않을 것이다. AI를 제어할 거버넌스가 부재하기 때문이다.
 

그러나 복잡성과 다소 어려운 거시 경제 환경에도 불구하고 "훌륭한 소프트웨어를 만드는 목표를 포기해서는 안 된다"고 아폴로 그래프QL의 CTO이자 공동 창립자인 매트 디버갈리스는 말한다. 낡고 복잡한 인프라를 붙잡고 있는다고 해서 해결되는 것은 아무 것도 없다는 것이다. 대신 그가 제시하는 해법은 '슈퍼그래프(supergraph)'다. 겁먹을 필요는 없다. 이 솔루션은 많은 개발자가 잘 알고 또 좋아하는 그래프QL 기술을 기반으로 한다. 필자 역시 기업이 그래프QL 도입을 최우선적으로 고려해야 한다고 믿는다. 그래프QL은 개발자의 생산성을 훨씬 더 높일 수 있기 때문이다.
 

새로운 것은 없다

엔터프라이즈 IT에서 소위 '그린필드(greenfield)' 즉, 아무 것도 없는 상태에서 애플리케이션을 만들 수 있는 사람은 사실상 아무도 없다. 레드몽크의 애널리스트 제임스 거버러는 "새로운 기술이 도입되더라도 기존 기술 스택과 공존하고 이를 기반으로 구축돼야 한다"라고 말했다. 이것이 바로 코볼과 자바가 공존하는 이유이자 러스트를 함께 사용하는 이유다. 또는 어떤 기업이 AWS에 "올인"하면서도 여전히 HP-UX, 윈도우 NT 등은 말할 것도 없고 애저를 많이 쓰는 이유이기도 하다. 엔터프라이즈 IT에서 완전히 제거하는 것은 거의 없다. 대부분은 '더하기'의 문제다.

그래프QL은 API를 위한 유연한 쿼리 언어로, 이를 이용하면 개발자가 서로 다른 서비스를 연결할 수 있다. 이전에는 개발자가 이런 모든 서비스를 연결하기 위해 깨지기 쉬운 API 코드를 작성하는 데 업무 시간의 2/3 이상을 써야 했다. 이때 그래프QL을 사용하면 이런 서비스 연결이 훨씬 더 유연해진다.

슈퍼그래프는 마이크로서비스, 내부 및 외부 데이터 소스 등에 대한 플랫폼 뷰를 제공하는 통합 네트워크 또는 구성 계층이다. 따라서 기업이 슈퍼그래프를 도입하면 상황이 더 개선된다. 드버갈리스는 이 슈퍼그래프를 "플랫폼처럼 작동하는 컴포저블 API 계층"이라고 설명한다. 넷플릭스와 같은 멋진 IT 기업은 수년 동안 이 슈퍼그래프를 사용해 왔으며, 그 과정에서 상당한 이점을 발견했다. 넷플릭스 기술 블로그에 따르면, 슈퍼그래프는 확장성과 운영성 측면에서 일관성과 개발 속도 문제를 해결한다.

현재 그래프QL은 넷플릭스 같은 유명 기업만 사용하는 것이 아니다. 그래프QL의 주요 스폰서인 아폴로 그래프QL에 따르면, 포천 100대 기업 중 절반이 그래프QL을 쓴다. 이유는 명확하다. 드버갈리스는 "그래프는 앱 개발을 위한 기술적인 '올바른 것'일 뿐만 아니라 기업에 전략적으로 꼭 필요한 것이다. 지금까지 개발자는 프론트엔드나 경험 API를 위해 수많은 백엔드를 수작업으로 작성했다. 하지만 컴포저블 '슈퍼그래프' API 계층으로 전환하면 개발자는 엔터프라이즈 인프라를 거스르는 것이 아니라, 오히려 인프라가 개발자가 원하는 대로 작동하도록 할 수 있다"라고 말했다.
 

AI로 인한 복잡성의 문제

이는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 인프라에서도 마찬가지다. 드버갈리스에 따르면, 최근 생성형 AI의 발전으로 소프트웨어 엔지니어링과 비즈니스 리더들 사이에서 AI 기술에 대한 관심이 크게 늘었다. 이처럼 모두가 AI를 활용하는 방법에 대해 고민하고 있지만, 그렇다고 LLM을 기업 시스템에 직접 연결하는 것이 좋은 생각이라고 생각하는 사람은 아무도 없다. LLM이 실수로 기업 데이터를 외부에 노출하지 않도록 가드레일을 세울 수 있는 좋은 방법이 있는 것도 아니다. 실제로 프롬프트 주입 문제를 아직 누구도 해결하지 못했다. 이 문제가 해결될 때까지 기업은 LLM이 가장 민감한 기업 데이터에 얼마나 가까이 접근할 수 있도록 허용할지 고민하게 될 것이다.

여기서도 슈퍼그래프의 역할이 있다. 슈퍼그래프가 프롬프트 주입 문제를 없애지는 못하지만, 개선하는 것은 가능하다. 그래프QL의 쿼리 계획 및 정책 엔진을 사용하면 사용자가 차세대 개인화된 경험을 제공하는 데 필요한 데이터와 서비스에 안심하고 LLM을 연결할 수 있다. 일부 기업에서는 이미 그래프에 대한 쿼리를 구성하는 데 LLM을 사용하고 있지만, 널리 활용되는 수준은 아니다. 여전히 아직은 많은 개발자가 LLM 쿼리를 그래프QL에 연동하는 방법을 고민하고 있다. 좋은 사례는 여기를 참고하면 된다.

아직 해결해야 할 부분이 많지만, 그래프QL에 대한 관심은 점점 커지고 있다. 다행히 기업이 그래프QL 기반 슈퍼그래프를 도입하기 위해 기존 API 접근 방식을 뜯어 고치거나 새로 교체할 필요가 없다. 실제로 디버갈리스와 아폴로 그래프QL은 기업이 수십 년 동안의 API 투자를 폐기하라고 하는 것이 아니다. 오히려 그 반대다. 기존 투자를 더 가치 있게 만들려고 노력하고 있다. 디버갈리스는 "실제로 그래프QL은 API의 가치를 더 높여주는 계층을 의미한다. REST와 그래프QL은 정말 잘 어울린다"라고 말했다.

그렇다면 슈퍼그래프를 이용해 HP-UX 레거시 인프라와 구글 제미나이 또는 아마존 베드락 모델을 연결해 사용하는 것이 가능할까? 보안을 보장하기 위해 거버넌스를 계속해서 개선하면서 말이다. 이에 대한 슈퍼그래프의 대답은 모두 '그렇다'이다.
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