Cross-Cloud Lakehouse와 A2A Swarm을 통한 TTR 3초 미만 달성

Context

기존의 Cross-Cloud 보안 분석은 막대한 데이터 Egress 비용과 수동 조사로 인한 긴 복구 시간이라는 한계 존재. 단순 Chatbot 형태의 AI 프로토타입은 실제 인프라 제어 권한 및 데이터 정합성 검증 능력이 부족한 상태임.

Technical Solution

• Cross-Cloud Lakehouse와 Apache Iceberg REST Catalog를 활용한 In-place 인덱싱으로 데이터 이동 없는 로그 분석 구현
• Model Context Protocol(MCP) Bridge를 통한 DB 추상화 계층 설계로 LLM에 raw credential 노출 없이 Spanner Graph 쿼리 수행
• A2A Protocol 기반의 계층적 Swarm 구조(Manager → Researcher → Architect → Skeptic)를 통한 역할 분리 및 전문성 강화
• Skeptic Loop 내 Red Team 에이전트 배치를 통한 Terraform 스크립트 교차 검증으로 Hallucination 및 가동 중단 리스크 제거
• TPU v8i 기반의 추론 가속화와 Model Armor를 통한 코드 Sanitization으로 보안성과 처리 속도 동시 확보

Impact

• 기존 수 시간 소요되던 Cross-Cloud 누출 복구 시간(TTR)을 3초 미만으로 단축
• TPU v8i 적용을 통한 100ms 미만의 Reasoning Loop 실현

Key Takeaway

단순 LLM 래퍼를 넘어 인프라 레벨의 Data Gravity 해결과 MCP 기반의 제로 트러스트 액세스 계층이 Agentic OS의 핵심 설계 원칙임.