AWS와 SAP, AI로 기업 클라우드 전환 속도 끌어올린다

• AWS와 SAP가 SAPPHIRE 2026에서 SAP 클라우드 전환을 더 자동화하고, AI로 SAP 데이터 활용을 쉽게 만드는 기능들을 공개함

  • 핵심 방향은 RISE with SAP 전환 자동화, 프라이빗 네트워크 연결 단순화, ABAP 코드 현대화, SAP 데이터 분석 통합임
  • 단순히 ‘SAP를 AWS에서 돌린다’가 아니라, 전환 과정 자체를 AI와 클라우드 네이티브 서비스로 줄이겠다는 메시지임

• 가장 눈에 띄는 건 SAP 시스템 전환 워크벤치에 AWS 오케스트레이션 기능이 직접 들어간다는 점임

  • AWS와 SAP는 RISE 시스템에 새로운 오케스트레이션 기능을 통합해 주요 전환 단계를 자동화한다고 밝힘
  • SAP 전환 도구가 클라우드 공급자의 네이티브 서비스를 직접 오케스트레이션해 데이터 전송을 처리하는 초기 사례 중 하나로 소개됨
  • 파일별 변환 시나리오에서 안전하고 표준화된 데이터 전송 가속 메커니즘을 제공하는 게 목표임

• 파트너 쪽에서는 Accenture가 Amazon Bedrock 기반 AI 에이전트 배포 플랫폼을 만들었음

  • 이 플랫폼은 배포 프로세스 안에 AI 에이전트를 직접 넣어 인시던트 분류, 통합 매핑, 데이터 변환 검증을 자동화함
  • 초기 결과에서는 인시던트 처리 속도가 크게 개선됐다고 언급됨
  • SAP 전환 프로젝트에서 사람이 일일이 확인하던 운영성 작업을 AI 에이전트가 줄여주는 그림임

• 네트워크 연결 문제도 별도 솔루션으로 다룸. SAP Seamless Private Connectivity가 그 역할임

  • 이 솔루션은 AWS Resource Gateway를 활용하고 Amazon VPC Lattice 기반으로 구축됨
  • 고객의 기존 인프라를 SAP RISE 환경에 ‘몇 주’가 아니라 ‘며칠’ 안에 연결할 수 있게 하는 걸 목표로 함
  • IP 주소 충돌, 네트워크 재설계, 복잡한 장애 대응을 줄이고 고객이 자체 네트워크 아키텍처 통제권을 유지하게 해준다는 설명임

• 개발자 입장에서는 SAP ABAP 코드 현대화 쪽 발표가 중요함

  • AWS와 SAP는 Kiro를 포함한 AWS AI 프로그래밍 도우미가 SAP ABAP 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 기술과 도구를 활용하도록 지원할 예정임
  • AI 코딩 도우미가 SAP 도메인 작업을 수행하는 오케스트레이션 계층처럼 동작하는 방식임
  • 개발자가 익숙한 워크플로 안에서 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고 현대화하게 만드는 게 목표임

• SAP 데이터 활용 쪽에서는 ‘복제 없이 분석’이 핵심 키워드로 나옴

  • AWS는 SAP Business Data Cloud와 Amazon Athena 간 양방향 통합을 제공하는 SAP Business Data Cloud Connect for Amazon Athena를 발표함
  • 기업 내 팀은 데이터 복제나 기술적 병목으로 기다리지 않고 SAP 데이터를 기반으로 분석 보고서, 대시보드, AI 에이전트를 만들 수 있음
  • SAP 데이터가 ERP 안에 갇혀 있는 게 아니라 실시간 분석과 자동화의 입력값으로 쓰이는 방향임

• 고객 경험 영역으로도 AI 에이전트 통합이 확장됨

  • SAP와 AWS는 Amazon Connect Customer를 SAP Service Cloud, SAP Enterprise Service Management와 통합할 계획임
  • 기업이 여러 채널에서 AI 에이전트 기반 고객 경험을 대규모로 제공하게 하려는 목적임
  • Amazon Bedrock AgentCore의 MCP 지원을 통해 SAP Integration Suite로 AI 에이전트를 SAP ERP 시스템에 연결하는 흐름도 제시됨

• 리전 확장도 실무적으로는 꽤 큰 얘기임

  • SAP와 AWS는 SAP Business Data Cloud, GROW, SAP Business Technology Platform 서비스 제공 범위를 더 많은 AWS 리전으로 넓힐 계획임
  • 규제 준수 요건이 빡빡하거나 낮은 지연 시간이 필요한 산업에서는 SAP 시스템을 더 가까운 리전에서 돌릴 수 있음
  • AWS는 Amazon Bedrock, Amazon Quick, Amazon SageMaker, Kiro를 포함해 240개 이상의 클라우드 및 AI 서비스를 제공한다고 강조함

• 실제 고객 사례로는 현대자동차와 메르세데스-벤츠가 언급됨

  • 현대자동차는 Amazon Quick을 활용해 전 세계 사업 시스템 전반의 운영 관리 방식을 바꾸고 있다고 소개됨
  • 메르세데스-벤츠는 SAP 데이터에서 생성한 AI 기반 인사이트로 제조 운영과 고객 경험을 개선하고 있다고 언급됨
  • SAP 데이터와 AI의 결합이 단순 PoC가 아니라 운영·제조·고객 접점까지 들어가고 있다는 신호임

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기술 맥락

• SAP 클라우드 전환이 어려운 이유는 서버를 옮기는 것보다 주변 의존성이 훨씬 많기 때문이에요. 네트워크 주소, 데이터 전송 방식, 커스텀 ABAP 코드, 운영 중 장애 처리까지 다 같이 움직여야 하거든요.

• AWS와 SAP가 전환 워크벤치에 오케스트레이션을 넣는 건 이 복잡한 절차를 표준화하려는 선택이에요. 사람이 단계별로 스크립트와 절차서를 맞추는 대신, SAP 도구가 AWS의 네이티브 서비스를 직접 호출해 데이터 전송과 변환 흐름을 관리하게 하려는 거예요.

• AI 에이전트가 들어가는 지점도 꽤 현실적이에요. 인시던트 분류나 데이터 변환 검증은 창의적인 작업은 아니지만, 실수하면 전환 일정이 바로 밀려요. 그래서 Bedrock 기반 에이전트로 반복 검증과 분류를 자동화하면 운영 리스크를 줄이는 효과가 커요.

• MCP가 중요한 이유는 AI 코딩 도우미가 SAP ABAP 같은 특수한 도메인 도구를 제멋대로 호출하면 위험하기 때문이에요. 표준 프로토콜을 통해 어떤 도구와 맥락을 쓸 수 있는지 정리하면, 개발자 워크플로 안에 AI를 넣으면서도 통제 가능성이 높아져요.

• Athena 통합은 데이터 복제를 줄이는 쪽의 선택이에요. SAP 데이터를 분석하려고 매번 별도 저장소로 복사하면 지연, 비용, 거버넌스 문제가 생기거든요. 복제 없이 분석과 AI 에이전트 입력으로 연결하면 SAP 데이터의 활용 속도가 훨씬 빨라져요.