[Message from Cisco!] Cisco Live 2026 Wednesday Keynote: From Agentic Vision to Enterprise Reality

📌AI 운영은 ‘미래’가 아니라 ‘현재 진행형’

이번 Cisco Live 2026 Las Vegas에서는 AI 시대의 현재와 미래에 대한 비전을 살펴볼 수 있는 'Wednesday Keynote: From Agentic Vision to Enterprise Reality' 세션이 많은 세션들 중에 특히 주목을 받았습니다. AI 시대를 위한 기업 환경에서 활용 가능한 운영 방식과 플랫폼을 중심으로 세션이 구성되어 현대에 꼭 알아야할 인사이트를 가득 채우는 세션이었습니다.

 

이 이미지는 AI를 활용하여 생성되었습니다

 

 

이번 키노트의 가장 큰 메시지는 단순히 AI를 추가하는 것에 그치지 않고 AI를 중심으로 운영 방식을 바꾸는 것입니다.

 

Liz Centoni는 "AI의 미래를 이야기하려는 것이 아니라 이미 고객 환경에서 AI가 복잡한 문제를 얼마나 많이 해결하고 있는지를 이야기하려 한다"고 말하며 발표를 시작했습니다. 또한 AI 기반 공격이 네트워크 전체를 기계 속도로 분석하는 시대에는 사람의 속도로 대응하는 운영 방식만으로는 충분하지 않다고 강조했습니다.

 

AI 시대에 가장 중요한 출발점, 네트워크 가시성

세션에서는 먼저 현재 기업들이 공통적으로 겪고 있는 운영 문제를 설명했습니다. 아직도 많은 업무 환경에서 관리자는 스프레드시트로 자산을 관리하고 있으며, 아래와 같이 아주 기본적인 정보 조차도 정확히 파악하기 어려운 경우가 많습니다.

• 어떤 장비가 운영 중인지
• 어떤 장비가 지원 종료(EOL) 상태인지
• 이미 제거했다고 생각했던 장비가 실제로 남아 있는지

또한, Liz Centoni는 Talos 보고서를 인용하며 현재 기업들이 공통적으로 겪고 있는 운영 문제와 이로 인해 AI 기반 공격의 표적이 될 수 있는 대상이 어떤 것인지 다음과 같이 설명했습니다.

 

[이미지출처]에스넷그룹

 

• 주요 표적 취약점의 40%가 End-of-Life(EOL) 장비와 직접 관련되어 발생
• 약 32%는 10년 이상 된 장비
• 23%는 네트워크 Edge 영역을 대상으로 발생

과거에는 지원 종료 장비가 단순 운영 부담 측면이었지만, 이제는 새로운 AI 기반 공격의 주요 표적이 되고 있다는 점을 강조했습니다.

 

 

Cisco IQ가 해결하려는 문제

세션에서는 이러한 운영 문제를 해결하기 위한 서비스 플랫폼으로 Cisco IQ를 소개했습니다.

 

Cisco IQ의 핵심은 새로운 관리 도구를 하나 더 제공하는 것이 아니라 Cisco 환경 전체를 하나의 최신 상태 정보로 보여주는 것입니다. 따라서, Cisco IQ의 핵심 기능을 다음과 같이 세 가지로 설명했습니다.

• 전체 Cisco 자산의 실시간 가시성 확보
• 문제가 발생하기 전에 위험을 식별
• 지원 요청(TAC)도 환경 정보를 이미 이해한 상태에서 시작

특히 TAC 지원 과정도 기존과 크게 달라집니다. 기존에는 지원 요청 후 수십 분 동안 환경 정보를 수집해야 했지만, Cisco IQ에서는 네트워크 토폴로지, 구성 변경 이력, 이전 TAC 사례 등이 이미 준비된 상태에서 지원이 시작됩니다.

 

또한 AI가 적합한 엔지니어에게 케이스를 자동으로 연결하며, 발표에서는 88% 정확도로 라우팅된다고 소개했습니다.

Liz Centoni는 이를 "지도(Map)가 아니라 GPS를 사용하는 경험"이라고 표현했습니다.

 

 

GEODIS 사례가 보여준 Cisco IQ 활용

이어 글로벌 물류 기업 GEODIS의 Scott Malone이 실제 활용 사례를 소개했습니다.

특히 전 세계 공급망 운영을 위해 하드웨어 상태, EOL 장비, 장비 교체 주기, 보안 위험 등을 지속적으로 관리해야 하는 상황에서Cisco IQ를 통해 다음과 같은 부분들이 가능해졌다고 설명했습니다.

• 전체 환경에 대한 가시성 확보
• 취약점 식별
• 예측 가능한 실행 계획 수립

또한 운영 효율성을 높이기 위해 API 기반 자동화 연동, 중앙 집중형 자산 관리, LDOS(Latest Date of Support) 관리가 필수적이라고 강조했습니다. 초기 도입 결과, 장비 인벤토리 파악 속도 향상, 제로데이 영향 분석 시간 단축, 라이선스 및 장비 교체 시나리오 분석 개선 등의 효과를 확인했으며, 향후에는 AI 기반 운영 플랫폼으로 활용 범위를 지속적으로 확대해 나갈 계획이라고 설명했습니다.

 

 

Cisco Cloud Control이 하나의 운영 플랫폼이 되다

이후 Jeetu Patel이 Cisco Cloud Control을 중심으로 발표를 이어갔으며, 가장 많이 등장한 키워드는 ‘통합 플랫폼’입니다.

이는 네트워킹, 보안, 데이터, 애플리케이션까지 하나의 플랫폼으로 연결하는 통합 구조를 강조했으며, 기존 운영 방식과는 다른 특장점을 보여주고 있습니다.

항목	기존 운영 방식	Cisco Cloud Control
운영 구조	네트워크/보안/쿠버네티스 분리 관리	단일 통합 운영 플랫폼
정책 관리	환경별 개별 정책 적용	정책 자동 동기화 및 통합 관리
가시성	시스템별 단편적 시야	전체 인프라 단일 화면
장애 대응	수동 분석 및 대응	AI 기반 분석 + 자동화 대응

 

[표출처]에스넷그룹

 

Cisco Cloud Control은 플랫폼을 실제 운영하는 중심 역할을 수행하며, Tom Gillis와 Shweta Velamuri는 Cisco Cloud Control 데모를 통해 다음 기능을 소개했습니다.

• Kubernetes와 VM 환경을 하나의 화면에서 관리
• Inventory를 통한 전체 자산 가시성
• 정책 동기화
• Kubernetes 정책과 Nexus 환경의 연계

즉, 서로 다른 환경을 하나의 운영 화면에서 관리하는 것이 핵심입니다.

 

 

Live Protect와 네트워크 보안 통합

이번 키노트에서는 보안 취약점이 발견되더라도 장비를 재부팅하지 않고 보완 제어(Shield)를 적용해 패치 전까지 운영을 보호하는 기능인 Live Protect도 함께 소개되었습니다.

 

특정 Security Advisory를 선택하면 취약 장비를 자동으로 찾고, Protect Mode를 실행하면 재부팅 없이 보호 정책이 적용되는 모습을 보여주었습니다.

 

또한 AI Pod와 기존 애플리케이션 사이에 별도 방화벽을 배치하는 기존 Hairpin 구조 대신, Cisco Cloud Control에서 정의한 정책을 네트워크 Fabric 내부에 직접 적용하여 East-West 트래픽을 보호하는 방식도 함께 설명했습니다.

 

 

미래형 워크플레이스와 Agentic 운영

이어 미래형 워크플레이스 운영 방식에 대한 언급이 있었으며, 핵심은 Ambient Agent, Agentic Actions, Digital Twin으로, Ambient Agent가 시스템을 지속적으로 모니터링하여 문제 발생 시 원인 분석, 해결 방안 제안, 위험 평가를 수행하는 흐름을 보여주었습니다.

 

즉, 네트워크 장애가 발생하면 AI가 분석하고, 운영자가 이를 검토한 후 Agentic Actions를 실행해 네트워크를 복구하는 과정으로 문제를 해결합니다.

 

또한 Digital Twin을 활용해 실제 운영 환경에 적용하기 전에 변경 사항을 가상 환경에서 검증하고, AI가 테스트 시나리오까지 자동으로 생성하는 기능도 함께 소개했습니다.

 

이는 AI가 단순히 운영을 보조하는 수준을 넘어, 운영자의 의사결정을 지원하고 반복적인 작업을 자동화하는 'Agentic 운영'이 실제 기업 환경으로 빠르게 확산되고 있음을 보여주었습니다.

 

 

디지털 레질리언스를 위한 AI 운영

마지막 세션에서는 Splunk 사업을 이끄는 Kamal Hathi가 발표를 이어갔으며, 다음과 같이 AI 운영에서 필요한 3가지의 핵심 메시지를 설명했습니다.

• 머신 규모로 운영
• 머신 속도로 대응
• AI 자체를 신뢰할 수 있어야 함

또한, Cisco Cloud Control과 Splunk를 결합하여 네트워크, 애플리케이션, 인프라 데이터를 함께 분석하는 구조를 보여주었으며, AI Canvas를 활용해 장애 원인을 몇 십초 만에 분석하는 과정을 시연했습니다.

 

더불어 보안 영역에서는 Agentic SOC도 소개됐습니다. 여기서 AI는 보안 경고를 모두 동일하게 보지 않고, 그중 약 92%는 실제 해킹이나 공격이 아니라 시스템이 잘못 감지했거나(예: 정상 파일을 의심 파일로 착각) 큰 문제가 아닌 경우로 판단합니다. 이렇게 “진짜 위험이 아닌 경고”를 걸러낸 뒤, 실제로 위험할 가능성이 높은 사건만 따로 골라 집중적으로 대응합니다.

 

데모에서는 악성 파일 다운로드를 감지한 후 C&C 서버 확인 → 장비 격리 → 차단 → 헬프데스크 티켓 생성까지의 대응 과정을 AI가 자동으로 수행하는 모습을 보여주었습니다.

 

 

AI도 신뢰할 수 있어야 한다

마지막으로 Atin Sanyal은 AI 에이전트를 실제 업무에 사용하기 위해서는 ‘신뢰성 확보’가 중요하다고 강조했습니다. 이를 쉽게 설명하기 위해 예시를 들었는데, 고객이 700달러 환불을 요청했을 때 AI가 요청 자체는 정상적으로 처리했지만, 정해진 환불 금액 규칙을 잘못 적용해 1,200달러를 환불해버리는 상황을 소개했습니다. 즉, AI가 일을 수행하더라도 중요한 규칙을 정확히 지키지 못하면 문제가 발생할 수 있다는 점을 보여준 사례입니다.

 

이를 해결하기 위해 Signal(문제 탐지), Metric(지속적인 측정), Control(실행 제어)이라는 요소가 중요하다고 설명했습니다. 이를 통해 AI 도입의 경쟁력이 단순한 성능 향상에 있는 것이 아니라, AI가 얼마나 안정적으로 정해진 규칙과 범위 안에서 동작하도록 설계 되었는지에 달려 있다는 점을 보여줍니다.

 

 

실제 기업 운영에 적용되는 AI의 현주소

이번 Cisco Live 2026 'Wednesday Keynote: From Agentic Vision to Enterprise Reality'는 AI 기술 자체보다 AI를 실제 기업 운영에 어떻게 적용할 것인가에 초점을 더 맞춘 세션들로 가득 채워졌습니다.

 

Cisco는 Cisco IQ를 통한 운영 가시성, Cisco Cloud Control 기반의 통합 관리, Live Protect를 활용한 보안 운영, Ambient Agent와 Digital Twin을 이용한 자율 운영, 그리고 Splunk와 결합한 디지털 레질리언스까지 하나의 흐름으로 제시했습니다.

 

또한, Jeetu Patel은 앞으로 데이터센터, 워크플레이스, 보안을 포함한 Cisco의 운영 경험이 Cisco Cloud Control을 중심으로 통합될 것이라고 발표하며 키노트를 마무리했습니다.

 

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❓FAQ | 'Cisco Live 2026 Wednesday Keynote' 무엇이든 물어보살!

Q1. 이번 Cisco Live 2026 Wednesday Keynote의 핵심 메시지는 무엇인가요?

AI를 단순히 추가하는 것이 아니라 AI 중심으로 운영 방식을 전환하는 것이 핵심입니다. Cisco는 Cisco IQ를 통한 운영 가시성, Cisco Cloud Control 기반의 통합 관리, Splunk와 연계한 AI 운영을 하나의 흐름으로 제시했습니다.

 

Q2. Cisco IQ는 어떤 역할을 하나요?

Cisco IQ는 Cisco 자산의 실시간 가시성을 제공하고, EOL 장비와 보안 위험을 사전에 식별하며, AI가 TAC 케이스를 적합한 엔지니어에게 자동 라우팅해 문제 해결 시간을 단축하는 플랫폼입니다.

 

Q3. Cisco가 제시한 AI 기반 운영은 어떤 모습인가요?

AI가 네트워크와 보안 환경을 지속적으로 분석해 원인 분석, 해결 방안 제안, 위험 평가를 수행하고, 운영자가 이를 검토한 후 Agentic Actions를 실행하는 운영 모델입니다. 또한 Digital Twin을 통한 사전 검증과 Splunk 기반 디지털 레질리언스를 결합해 더욱 안전하고 효율적인 운영 환경을 구현하는 방향을 제시했습니다.

 

 

 

 

 

📺[내용 출처] Cisco YouTube, "Wednesday Keynote: From Agentic Vision to Enterprise Reality"

https://www.youtube.com/watch?v=wjO1JxAGWmA&t=5s

 

 

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