Google의 Opal은 자연어 프롬프트로 AI 애플리케이션을 설계·생성할 수 있는 노코드/로코드 플랫폼입니다. 사용자가 앱 기능을 자연어로 설명하면, AI가 이를 여러 단계의 워크플로로 변환해 제안하고, 사용자는 시각적 편집기로 각 단계를 조정할 수 있습니다. 이는 빠른 프로토타입 제작과 간단한 자동화 시나리오 구현에 유용합니다. 비개발자도 Opal로 코딩 없이 AI 기반 미니 앱을 손쉽게 만들 수 있습니다.
Opal은 2025년 7월 미국에서 퍼블릭 베타로 처음 공개됐으며, 최근 한국을 포함한 15개국에 서비스를 단계적으로 확대했습니다. 이 도구는 현재 실험 단계로, 대규모 프로덕션 환경이나 엔터프라이즈급 보안이 필요한 환경에서는 사용에 제약이 있을 수 있습니다. 그러나 콘텐츠 제작, 간단한 워크플로 자동화 등에 충분히 실용적으로 활용할 수 있죠. DevOps 환경에서는 Opal로 인시던트 대응, 인프라 보고서 생성, CI/CD 로그 분석 기반 리뷰 작성을 자동화할 여지도 있습니다.
이 글에서는 Opal의 핵심 원리, 기술 블로그 작성 자동화 예제, DevOps 환경에서 실질적인 활용 방안을 살펴보겠습니다.
Opal 소개
Opal이 어떤 도구이며, 핵심 기능은 무엇인지 알아보겠습니다.
개요
Opal은 원하는 기능을 말로 설명하면 AI가 앱의 기본 구조를 만들어주는 노코드/로코드 도구입니다. 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 자연어로 요구사항을 설명하면, AI가 이를 실행 가능한 워크플로 초안으로 변환해 사용자가 바로 수정·완성할 수 있습니다.
핵심 기능
Opal은 다 음 세 가지 핵심 기능을 지원합니다.
1. 자연어 기반 앱 설계
- 사용자가 앱 기능을 자연어로 설명하면, AI가 이를 워크플로 초안으로 변환해 제안합니다.
- 코드 문법과 복잡한 설정은 대부분 추상화돼 기본 동작을 빠르게 구성할 수 있습니다.
Opal 프롬프트 입력창. 출처=Opal
2. 시각적 워크플로 편집기
- 노드를 드래그 앤드 드롭으로 배치하고 연결해 세부 로직을 구성할 수 있습니다.
- 각 단계의 입력·출력·처리를 시각적으로 확인하고 단계별로 실행·수정할 수 있습니다.
Opal 워크플로 편집기. 출처=Opal
3. 멀티모달 AI 통합
- 다양한 Google AI 모델을 노드에서 직접 선택해 사용할 수 있습니다.
- Gemini 2.5 Flash / Pro: 텍스트 생성, 분석
- Imagen 4: 텍스트에서 이미지 생성
- Veo: 텍스트·이미지에서 영상 생성
- AudioLM: 텍스트에서 음성 생성
- Lyria 2: 텍스트에서 음악 생성
- 일부 Google 서비스(Sheets, Drive 등)와의 연동도 지원 또는 실험 중이며, 외부 API 연동도 가능하지만 일부 기능은 인증 설정이 필요할 수 있습니다.
Opal 노드의 모델 선택 화면. 출처=Opal
Opal 특징
Opal이 기존 도구와 무엇이 다른지, 어떤 기술적·실무적 장점을 제공하는지 살펴보겠습니다.
기존 노코드/로코드 도구와 차이점
Zapier, Make 등 기존 노코드/로코드 도구는 서로 다른 서비스 를 연결하거나 반복 작업을 자동화하는 데 초점을 둡니다. 이러한 도구를 사용하면 블록을 조립하듯 워크플로를 구성할 수 있지만, 이미 존재하는 앱이나 API를 조합하는 수준을 벗어나기 어렵습니다. 반면에 Opal은 AI를 활용해 새로운 앱 로직을 직접 생성할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.
| 구분 | Opal | Zapier | Make / n8n | Bubble |
|---|---|---|---|---|
| 핵심 목적 | AI 기반 신규 앱 생성 | 이벤트 발생 시 트리거-액션 자동화 | 기존 서비스 간 워크플로 연결, 고급 자동화 | 웹 앱 인터페이스 설계·제작 |
| 개발 방식 | 자연어 + 시각 워크플로 | 트리거-액션 폼 | 노드 기반 시각 편집 | 디자인 캔버스 |
| AI 통합 | Google의 최신 AI 모델, 도구 통합 지원 | 다양한 AI 서비스 연동 (OpenAI, Anthropic 등) | HTTP Request, OpenAI 등 외부 AI API 호출 | API Connector 플러그인 방식 |
| 배포 | URL 기반 앱 공유 | Webhook 또는 링크 공유 | 클라우드 (Make) 또는 Self-host (n8n) | Bubble 호스팅 제공 (자체 호스팅 불가) |
| 진입 장벽 | 매우 낮음 (자연어 + 템플릿) | 낮음 (폼 기반 UI) | 중간 (노드 개념 이해 필요) | 높음 (UI·로직 설계 학습 필요) |
주요 장점
Opal은 AI 기반 앱 생성 플랫폼으로서 다음 장점을 제공합니 다.
1. 즉시 배포, 공유
- 완성된 앱은 별도 서버나 인프라 설정 없이 URL 형태로 즉시 공유할 수 있습니다.
- 팀 협업, 시연, 테스트용 배포에 적합합니다.
2. 템플릿 갤러리, Remix 기능
- 다양한 AI 앱 템플릿, 사례를 갤러리에서 찾아 바로 활용하거나 수정(Remix)할 수 있습니다.
- 초보자도 손쉽게 시작할 수 있으며, 커뮤니티 학습과 빠른 프로토타이핑이 가능합니다.
Opal 템플릿 갤러리. 출처=Opal
3. 실시간 오류 확인, 디버깅
- 각 노드의 실행 결과를 미리보기 패널에서 즉시 확인할 수 있습니다.
- 오류가 발생한 단계는 실시간으로 표시돼 신속히 개선할 수 있습니다.
Opal 사용 방법과 실습 가이드
Opal의 핵심은 ‘복잡한 코딩 없이, 말 한마디로 AI 앱을 만들 수 있다’는 점입니다. 지금부터 Opal의 기본 사용 방법을 익히고, 이를 활용해 기술 블로그를 자동 생성하는 앱을 만들어보겠습니다.
기본 사용 흐름
다음 순서를 따라가면, 자연어로 아이디어를 입력하고 워크플로를 구성해 바로 실행 가능한 앱을 완성할 수 있습니다.
1. 접속, 로그인
- opal.withgoogle.com에 접속합니다.
- Google 계정으로 로그인해 Opal 환경에 진입합니다.
2. 앱 생성 방법 선택
- 새로 생성: 자연어로 원하는 기능을 설명해 완전히 새로운 앱을 생성합니다.
- 기존 템플릿 선택: 갤러리에서 기존 템플릿을 선택해 수정합니다.
3. 자연어로 앱 설계
- 예를 들어, “기술 블로그를 자동 생성하는 앱을 만들어줘”라고 입력합니다.
- Opal이 기본 워크플로를 자동 제안합니다.
4. 워크플로 확인, 조정
- Opal이 제안한 단계별 워크플로를 시각적으로 확인합니다.
- 필요 시 각 노드를 추가·삭제·수정합니다.
5. 테스트 실행
- 샘플 데이터를 입력해 앱 실행 결과를 확인합니다.
- 오류가 발생하면, 해당 노드를 수정하거나 다시 실행합니다.
6. 공유, 배포
-
“Share app” 버튼을 클릭해 고유 URL을 생성합니다.
-
URL을 공유하면, 다른 사용자가 자신의 Google 계정으로 앱을 실행할 수 있습니다.
(일부 앱은 권한 설정이 필요할 수 있습니다.)
기술 블로그 자동 생성 앱 제작 실습
위의 기본 사용 방법에 따라 Opal로 기술 블로그를 자동 생성하는 앱을 직접 만들어보겠습니다. 이 앱은 특정 기술의 심층 분석 내용과 YouTube의 관련 영상 내용을 토대로 한국어 기술 블로그 초안을 작성합니다.
1. 프롬프트 입력
- Opal 워크플로 편집기의 입력창에 요구사항을 입력합니다.
프롬프트 입력 예시. 출처=Opal
2. AI 생성 워크플로 확인
- Opal이 워크플로를 자동 생성하고, 각 단계의 구성을 시각적으로 표시합니다.
자연어 입력으로 완성된 기술 블로그 자동 생성 앱의 워크플로. 출처=Opal
3. 입력 데이터 지정
- 입력 패널에서 기술 블로그 작성에 필요한 키워드나 주제를 입력합니다.
기술 블로그 작성용 키워드 입력 화면. 출처=Opal
4. 워크플로 실행, 병렬 처리
- 텍스트 생성, 이미지 활용, 콘텐츠 요약 등의 단계를 병렬로 실행할 수 있습니다.
콘텐츠 작업의 병렬 처리 과정. 출처=Opal
5. 결과 확인, 공유
- 완성된 블로그 초안은 Opal의 미리보기 패널에서 바로 확인할 수 있습니다.
자동 생성된 기술 블로그. 출처=Opal
DevOps 업무 활용 방안
Opal이 지원하는 자연어 명령, 시각적 워크플로, 멀티모달 AI 기능을 결합하면 DevOps 팀이 매일 수행하는 반복 작업을 빠르게 자동화할 수 있습니다. 다만, 현재 Opal은 외부 시스템으로 Webhook 이벤트를 직접 수신하는 기능을 기본으로 제공하지 않습니다(2025년 10월 기준). 대신 Google Sheets나 App Script 연동, 또는 수동 실행 방식을 활용해 유사한 자동화 구조를 구성할 수 있습니다.
다음은 DevOps 업무에서 Opal을 프로토타입 수준으로 활용하는 세 가지 시나리오입니다.
인시던트 대응 자동화
에러 로그를 입력하면 Opal의 내장 AI(Gemini 모델 기반)가 원인을 분석하고 해결 방안을 제시하는 도구를 구성할 수 있습니다. 단, 민감한 시스템 로그를 외부 AI에 전송할 때, 반드시 보안 검토가 필요합니다.
"에러 로그 입력 → AI 분석 → Slack 알림 + ITSM 티켓 생성"
인프라 보고서 생성 자동화
인프라 메트릭 데이터를 수집해 경영진이 이해할 수 있는 요약 보고서를 자동 생성하는 앱도 구성할 수 있습니다. 이는 기술 정보를 비즈니스 관점의 언어로 자동 변환하는 데 특히 유용합니다. 또 Google Slides와 연동해 시각 보고서로 제작할 수 있습니다.
"Prometheus 지표 수집 → 트렌드 분석 → Google Slides 요약 보고서 생성"
CI/CD 로그 기반 리뷰 자동화
CI/CD 파이프라인의 실패 로그를 분석하고, 해결 방안을 포함한 리뷰 코멘트를 자동 작성하는 도구도 시도해 볼 수 있습니다. 단, 코드 저장소나 배포 로그를 외부에 전송할 때 접근 제어와 데이터 필터링이 필요합니다.
"빌드 실 패 로그 분석 → 해결 방안 생성 → PR 코멘트 자동 작성"
맺음말
이제 누구나 자연어 한 줄로 AI 앱을 설계하고 배포할 수 있는 시대가 열렸습니다. 전통적인 코딩이나 RPA 단계를 거치지 않고도 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있게 되면서, ‘시민 개발자’의 역할도 빠르게 확장되고 있죠. 스타트업부터 대기업까지 모든 조직이 단 몇 분 만에 AI 솔루션을 개발하고 실무에 적용하는 환경이 마련되고 있습니다.
Opal이 Gemini·Imagen·Veo 등 다양한 AI 모델을 통합한 것처럼, 경쟁 플랫폼들도 멀티 모달 AI 역량을 강화하고 사용자 제작 템플릿과 모델을 공유하는 생태계를 확대할 거로 예상됩니다. 아울러 개인정보 보호, AI 윤리, 투명성 요구가 강화되면서 앱 버전 기록, 감사 로그, 권한 추적 등 거버넌스 기능은 필수 요소로 자리 잡을 것입니다.
‘말 한마디 자동화’ 시대가 본격화하면, 기업 경쟁력의 핵심은 ‘기술을 얼마나 빠르고 안전하게 비즈니스에 통합하느냐’로 이동하게 됩니다. 특 히 DevOps 분야에서는 현재 제한적인 Webhook, API 연동 기능이 보강되면 운영 자동화의 범위가 크게 확장될 거로 전망됩니다.
예를 들어, 인시던트 발생 시 외부 모니터링 시스템과 즉시 연동해 자동 티켓 생성, 알림 전송, 롤백 명령 실행까지 자연어로 제어할 수 있고요. 또 배포 파이프라인 전반에서 AI가 빌드·테스트·릴리즈 단계의 의사결정을 보조하며, CI/CD 도구와의 통합으로 운영 효율성과 품질 안정성을 극대화할 수도 있죠.
앞으로 Opal이 단일 플랫폼에서 운영·배포·모니터링까지 아우르는 DevOps 혁신 허브로 발전할 수 있을지 주목됩니다.
참고 자료
- Opal 공식 홈페이지, https://opal.withgoogle.com/?mode=canvas
- Megan Li, “노코딩 AI 미니 앱 빌더 ‘오팔(Opal)’을 이제 한국에서도 만나볼 수 있습니다”, Google, 2025-10-07, https://blog.google/intl/ko-kr/products/opal-expansion-kr/
- Opal Quickstart 문서, https://developers.google.com/opal/quickstart
- Opal Overview 문서, https://developers.google.com/opal/overview
- Google for Developers, “Introducing Opal”, YouTube, 2025-08-19, https://www.youtube.com/watch?v=E0hrcDO3Noc
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