한국 IBM 안정규 전문위원과 SK바이오사이언스 윤영균 매니저는 ITWorld/CIO가 주최한 테크 웨비나에서 온프레미스 중심의 통합을 넘어, API와 클라우드 환경을 연결하는 하이브리드 iPaaS, AI 기반 통합 전략과 이를 통한 업무 효율화 및 운영 혁신을 실현하는 방법을 소개했다. 특히, SK바이오사이언스 사례를 통해 복잡한 기업 애플리케이션 통합의 효과적인 수행법과 이를 통한 비즈니스 민첩성 향상 효과를 공유했다.

애플리케이션 통합의 역사와 webMethods의 진화

안정규 전문위원은 IT 통합 기술이 걸어온 흐름을 짚으며 세션을 시작했다. 메인프레임부터 분산 시스템, 클라우드를 거쳐 AI로 이어지는 변화 속에서 “애플리케이션 통합은 늘 증가하는 복잡성을 해결하기 위한 필사의 노력”이라고 강조했다.

초기에는 메인프레임의 데이터를 주변 시스템에 연결하는 단순 메시징 중심 구조였다. 이후 유닉스 기반 분산 환경이 확산되면서 애플리케이션도 함께 분산됐고, 이를 관리하기 위해 SOA 기반 ESB(EAI)의 시대가 열렸다. 그러나 개발 문화가 변화하고 API 기반 생태계가 확장되면서 통합의 중심은 IT 주도에서 개발자 주도 모델로 전환됐다. API는 조직의 민첩성을 끌어올리고, 비즈니스 요구에 빠르게 대응하는 수단으로 자리 잡았다.

클라우드 전환은 이 흐름을 더욱 가속했다. 온프레미스 환경과 클라우드, SaaS가 뒤섞인 복잡한 환경 속에서 이른바 ‘하이브리드 통합’은 더 이상 선택이 아닌 필수 요소가 되었다. 이 과정에서 마이크로 서비스 아키텍처와 이벤트 스트리밍 같은 새로운 기술이 통합 플랫폼 속으로 빠르게 편입되며 통합 기술의 스펙트럼은 한층 넓어졌다.

IBM이 애플리케이션 통합의 해법으로 제시하는 솔루션은 IBM webMethods Hybrid Integration이다. WebMethods는 1996년 ESB기반 EAI 솔루션으로 시작해 API 통합, 하이브리드 통합, 그리고 현재의 iPaaS에 이르기까지 20여 년간 애플리케이션 통합 시장에서 선도 솔루션으로 평가되고 있다. 2024년 webMethods를 인수한 IBM은 기존의 통합 역량과 webMethods의 기술력을 결합해 새로운 형태의 차세대 통합 솔루션으로 진화하고 있다.

하나의 플랫폼에 통합되는 모든 연결

IBM webMethods의 강점은 단순 EAI 도구가 아니라 통합 플랫폼(Integration Platform)이라는 점이다. 핵심 엔진인 인테그레이션 서버(Integration Server) 위에 애플리케이션 통합(EAI/ESB)부터 B2B 통합(EDI), API 관리, 파일 통합, 클라우드 통합(iPaaS), 더 나아가 IT/OT 통합까지 다양한 형태의 기능을 일종의 플러그인 형태로 연결해 사용할 수 있다.

그림 1. webMethods 하이브리드 통합 플랫폼의 구조

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IBM

안정규 전문위원은 “이를 통해 하나의 표준화된 플랫폼으로 모든 연결을 통합할 수 있으며, 복잡한 환경에서도 안정성과 확장성을 동시에 확보할 수 있다”라고 강조했다.

webMethods는 특히 복잡하고 까다로운 통합 영역에서 탁월한 성과를 보여 왔는데, 국내에서도 ▲SAP S/4 HANA 전환의 핵심 백본 ▲제조기업의 IT/OT 통합 ▲글로벌 B2B/EDI 확장 ▲API 기반 비즈니스 민첩성 확보 ▲순차적 클라우드 전환 지원 ▲ AI·디지털 전환을 위한 데이터 통합 기반 구축 등의 영역에서 많은 고객을 확보하며 ‘통합 표준’으로 자리잡고 있다.

안정규 전문위원은 “현재까지 30곳 이상의 고객사가 webMethods로 SAP S/4 HANA 전환 프로젝트를 성공적으로 마쳤으며, 더 많은 고객사가 관련 프로젝트를 진행 또는 준비하고 있다”고 밝혔다. IT/OT 통합은 오래 된 생산 시스템과의 통합 문제를 해결해야 하는데, webMethods는 표준화를 통해 이런 기술 부채를 해결하는 데 중요한 역할을 수행하고 있다.

SK바이오사이언스, “통합을 넘어서 인텔리전스로”

두 번째 발표자인 SK바이오사이언스 윤영균 매니저는 SK바이오사이언스의 디지털 혁신 여정을 자세히 소개하면서, 그 과정에서 webMethods가 어떤 역할을 했는지 공유했다.

SK바이오사이언스는 코로나19 팬데믹 당시 백신을 생산하면서 주목을 받은 바 있는 글로벌 백신 및 바이오 의약품 전문 기업이다. 국내는 물론, 독일 IDT와 미국 혁신 센터 등 글로벌 생산과 연구 거점을 바탕으로 단순한 백신 제조를 넘어 글로벌 백신 산업의 디지털 전환을 선도하는 기업으로 도약하고자 한다.

SK바이오사이언스는 신약 개발 속도와 생산 효율을 높이기 위한 AI 기반 R&D·운영 최적화의 필요성을 강하게 인식하게 됐다. 전통적인 신약 개발 과정은 1만 개의 후보 물질을 발굴해 1개의 물질이 신약으로 완성되는 성공률 0.01%의 프로젝트이다. 평균 15년의 기간이 걸리고 비용 역시 1~3조 원이 든다.

이처럼 시간과 비용은 기하급수적으로 늘어나고 반대로 생산성은 점점 하락하는 구조였기 때문에 AI의 개입이 가장 절실했던 산업이다. 특히, 신약 개발의 초기 단계인 약물 디자인 영역에서 AI가 도입되면서 약물 후보 물질 선별 구조 설계, 독성 예측 등의 과정이 기존 10년에서 2년 내외로 크게 단축되는 사례들이 속속 등장하고 있다.

윤영균 매니저는 “이제 AI는 전통적인 신약 개발 과정을 혁신하는 것에 그치지 않고 그 활용 범위를 지속적으로 넓혀가고 있다. 질병 발생 이전 단계인 예방과 조기 예측, 그리고 사후 관리나 개인 맞춤 치료 등으로 확장되고 있으며, 이는 단순히 비용을 줄이는 수준을 넘어 제약 바이오 산업 자체의 새로운 시장과 새로운 비즈니스 모델을 만들어내는 핵심 동력이 되고 있다”라고 강조했다.

SK바이오사이언스 역시 AI와 디지털 혁신의 중요성을 일찍부터 고민해 왔다. SK바이오사이언스가 제일 먼저 한 일은 데이터를 정비하는 것이었다. 다양한 데이터들을 수집하고 구성하는 환경을 만들기 위해 2022년 7월 처음으로 시스템 연계 표준 인프라 구축이라는 프로젝트로 RFP를 발송했고, 이후 본격적인 통합 프로젝트가 진행됐다.

당시 가장 중요하게 고려했던 것은 단기적인 도입이 아니라 향후 진행될 ERP 재구축 프로젝트나 여러 기간계 시스템의 통합까지 유연하게 수용할 수 있는 구조였다. 사일로화된 시스템과 중복된 데이터 흐름, 운영 비효율 문제를 해결하기 위한 전략으로 API 기반의 유연한 통합 구조를 선택했다. webMethods는 이런 요구를 충족한 솔루션으로, 복잡한 시스템 간의 느슨한 연결 구조를 구현하고, S/4 HANA 전환 시의 데이터 흐름을 최적화하는 역할을 맡았다. 또한 글로벌 확장성과 보안성을 확보하는 데도 핵심적인 역할을 했다. 현재 SK바이오사이언스는 webMethods를 기반으로 51개 시스템, 약 680개의 인터페이스가 운영되며, 연간 약 75만 건의 트랜잭션이 안정적으로 처리되고 있다.

윤영균 매니저는 “단순히 인터페이스 연결을 넘어서 미래의 확장성과 민첩성을 확보한 구조를 설계하는 것이 가장 중요한 목표였고, 이 점에서 webMethods 기반의 아키텍처는 매우 전략적인 선택이었다”라며, “webMethods는 단순한 통합 도구 그 이상으로, 데이터 허브이자 미래 AI 확장을 위한 데이터 파이프라인의 핵심 기반”이라고 평가했다.

S/4 HANA 전환하며 AI 전략의 기반 확보

SK바이오사이언스는 S/4 HANA 전환 과정에서 기존 SAP PO 기반 연계를 완전히 제거하고 webMethods 중심으로 재설계했다. 이를 통해 ERP–MES–LIMS–품질 시스템–생산 데이터베이스–외부 서비스까지 모든 데이터 흐름이 일관된 표준 구조를 따르도록 통합했다.

SK바이오사이언스의 S/4 HANA 전환 프로젝트가 특별히 어려웠던 이유는 기존 SAP PO를 기반으로 연계 개발된 모든 인터페이스를 webMethods 중심의 새로운 연계 체계로 전환해야 했기 때문이다. 총 24개의 전략 과제와 225개의 실행 과제로 구성된 대규모의 ERP 구축 프로젝트였고, 특히 ERP와 직접적으로 연결된 레거시 시스템들과의 연계성과 확장성을 동시에 확보하도록 단순한 시스템 교체가 아니라 바이오 산업의 표준 비즈니스 프로세스를 재정의하고 구현하는 것이 핵심이었다.

이처럼 S/4 HANA 전환은 단순히 백엔드 업그레이드가 아닌 데이터 기반 운영 체계를 위한 핵심 인프라 구축 프로젝트로 진행됐으며, 결과적으로 ERP 프로젝트를 수행하면서 webMethods를 활용한 실제 인터페이스 구현 방식도 체계적으로 적립했다.

그림 2. SK바이오사이언스의 webMethods 인터페이스 방식

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SK바이오사이언스

2022~2024년까지의 3년 동안 SK바이오사이언스는 S/4 HANA 구축부터 webMethods 기반 인터페이스 플랫폼, 데이터 레이크, RPA·클라우드 구조, LMS/EDMS/QMS 등 핵심 시스템을 순차적으로 완성하며 AI 확장의 토양을 마련했다. 또한 보안 강화를 위해 모든 API의 인증, 허가, 권한 관리들을 체계화하게 되었고, 외부 시스템과의 연동은 게이트웨이를 별도로 구성해서 로그 및 트래픽 모니터링, 그리고 감사 체계까지 구축했다. 윤영균 매니저는 “통합 전략과 webMethods 기반의 연계 구조는 단순한 기술 프로젝트가 아닌 SK바이오사이언스가 지난 3년간 꾸준히 진행해 온 디지털 인프라 전략의 핵심이었다”라고 강조했다.

SK바이오사이언스는 이렇게 구축한 디지털 인프라를 기반으로 AI 기반 경영 환경(dCQSS)을 구축하고 있다. 이 단계에서 중요한 것은 단순히 AI 알고리즘을 개발하거나 도입하는 것이 아니라 전사 시스템 간의 유기적인 연동과 실시간 데이터 흐름 기반의 의사결정 구조가 선행되어야 한다는 점이다. 윤영균 매니저는 “디지털 기반을 비즈니스 가치로 전환하는 것은 데이터 기반의 아키텍처가 갖춰졌을 때 비로소 가능한 일이고, SK바이오사이언스는 지금 이 여정의 다음 단계를 본격적으로 밟아가고 있다”라고 설명했다.

SK바이오사이언스의 dCQSS는 단순한 분석 환경의 시스템이 아니다. 전사 데이터를 통합적으로 접근할 수 있는 구조를 만들고 모든 구성원들이 AI 도구를 활용해서 생산성을 높일 수 있는 구조를 형성해 가고 과학적인 근거에 기반한 의사결정 체계를 포함해서 전략적인 경영 모델을 의미한다. 이를 위해 SK바이오사이언스는 3가지 축으로 AI 활용 방향을 설정했다. 애널리틱스 AI로 누구나 데이터를 분석해 의사결정에 활용하고, 생성형 AI로 반복적 작업의 업무 효율을 극대화하고, 전문가 AI로 바이오 전문가들이 과학적 분석 역량을 확보할 수 있도록 지원한다.

윤영균 매니저는 “앞으로의 AI는 사용자의 의도를 이해하고 그에 맞는 데이터를 사전에 파악해서 필요한 시스템에 직접 접근하고 정보를 취합하고 최종적으로 사용자에게 요약된 형태의 결정적 인사이트를 전달하는 방향으로 진화하게 될 것”이라며, “모든 시스템의 데이터들을 통합적으로 접근하고 인간의 사고 흐름을 이해하는 AI 그리고 그것을 통해 의사결정 시간을 획기적으로 줄이는 것이 SK바이오사이언스가 구현하는 AI 기반 경영 환경”이라고 강조했다.

AI 시대를 위한 하이브리드 통합 전략

안정규 전문위원은 AI 서비스가 폭증하는 시대에 통합이 왜 AI의 성패를 결정하는가를 짚었다. AI 서비스는 단순히 모델 하나로 작동하지 않는다. 사용자의 요청부터 데이터 취합, 다수 시스템 조회, AI 추론, 결과 생성 과정이 필요하며, 이는 복잡한 시스템 연동이 전제되어야만 가능한 구조다.

IBM은 이를 해결하기 위해 IBM WebMethods Hybrid Integration이라는 전략을 제시했다. 이 전략은 크게 ▲온프레미스와 멀티클라우드 환경 전반을 아우르는 현실적인 하이브리드 통합 역량 제공 ▲AI 활용을 뒷받침하는 통합 및 AI를 통한 통합 고도화 ▲비즈니스 민첩성을 가능하게 하는 통합 솔루션의 세 가지 축을 중심으로 한다.

그림 3. IBM webMethods 하이브리드 통합 전략

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IBM

IBM은 이를 위해 통합 포트폴리오를 크게 세 축으로 재정립했다. 먼저 검증된 온프레미스 통합 솔루션인 ‘webMethods 하이브리드 인테그레이션 온프레미스 버전’을 유지하면서, IBM이 직접 운영하는 SaaS 형태의 퍼블릭 클라우드 통합 서비스를 함께 제공한다. 여기에 온프레미스·퍼블릭·프라이빗 클라우드·엣지 환경 전반에 분산된 런타임과 이벤트를 단일 창구에서 관리할 수 있는 ‘webMethods 하이브리드 컨트롤 플레인’을 중심 축으로 더해, 이른바 ‘진정한 하이브리드 인테그레이션’을 구현하겠다는 방침이다.

AI 시대에 대한 대응도 이번 전략의 핵심 축으로 제시됐다. IBM은 AI 프로젝트를 뒷받침하기 위한 ‘Integration for AI’와 통합 개발·운영 생산성을 높이기 위한 ‘AI for Integration’을 제시한다. AI 측면에서는 초기 LLM 활용을 넘어 RAG, 어시스턴트, 에이전틱 AI로 이어지는 흐름 속에서, 다양한 레거시 데이터와 시스템을 활용할 수 있는 에이전트 기반 아키텍처를 지향한다. 안정규 전문위원은 “이를 위해 로컬 에이전트와 LLM, 레거시 시스템을 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 및 에이전트 간 협업을 지원하는 프로토콜 활용이 중요하다”라고 강조했다.

IBM은 현재 ▲다양한 LLM 엔진을 단일 게이트웨이에서 거버넌스 관점으로 관리하는 ‘AI 게이트웨이’ ▲레거시 API를 MCP 툴로 신속하게 전환할 수 있는 MCP 지원 기능 ▲필요 데이터만 유연하게 조회할 수 있도록 돕는 GraphQL 기반 API 구성 등을 제공 중이며, 이 위에 MCP 연계를 통합 관리하는 ‘MCP 게이트웨이’도 준비 중인 것으로 밝혔다. 이를 통해 LLM–MCP–API로 이어지는 경로에서 컨텍스트 윈도우 제약과 리소스 사용 비효율을 최소화하겠다는 전략이다.

통합 개발·운영 생산성 측면에서는 AI 에이전트 도입이 본격화되고 있다. IBM은 자연어 기반으로 통합 플로우를 자동 생성하는 ‘인테그레이션 에이전트’를 통해, 기존에 IT 전문가가 수행하던 인터페이스 개발 작업을 비즈니스 사용자도 일부 수행할 수 있도록 지원한다. 또한 API 존재 여부 조회부터 신규 API 생성·관리까지 자연어로 처리하는 ‘API 에이전트’를 제공하고 있으며, B2B 파트너 온보딩, 기술 문서 질의응답, 모니터링 등을 지원하는 특화 에이전트들도 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

끝으로 안정규 전문위원은 ‘비즈니스 민첩성(Agility) 강화’를 하이브리드 인테그레이션과 AI 기술의 최종 지향점으로 규정했다. 폭증하는 데이터 환경에서 의미 있는 정보를 빠르게 추출·조합해 비즈니스 대응 속도를 높이는 것이 기업 경쟁력의 핵심이라는 판단이다. 안정규 전문위원은 “IBM은 현실적인 하이브리드 통합 역량을 제공하고, AI를 강화할 수 있는 통합, 통합을 강화할 수 있는 AI 서비스를 계속 확장하고 있으며, 최종 목표인 비즈니스 민첩성을 위한 포괄적인 서비스를 제공한다”라고 강조했다.

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