2019.03.04

IDG 블로그 | 산업 전문 클라우드 기술을 조심해야 하는 이유 2가지

David Linthicum | InfoWorld
클라우드 컴퓨팅 컨설턴트로 일하면서 필자는 항상 자사 클라우드 프로젝트에 산업 전문 지식을 적용해 달라는 고객의 요청을 받는다. 이들 고객은 산업 전문 클라우드와 클라우드 서비스, 즉 특정 산업군에서 뛰어나다고 알려져 있고 이들 산업군에 맞춘 서비스가 있는 클라우드를 찾는다.

ⓒ OpenClipart-Vectors (CC0)

넓은 의미에서 이런 요청은 설득력이 있지만, 클라우드를 도입하면서 이런 산업 전문 접근 전략을 취할 때는 주의해야 할 점이 있다. 최근 필자가 고민하고 있는 두 가지 함정을 소개한다.

기술 역량은 잘 준비된 수직 산업 지향의 프로세스나 사전 구축된 산업 전문 메타데이터보다 더 중요하다. 클라우드 여부를 떠나 산업 전문 기술 대부분은 해당 기술 중에서 최고가 아닌 경우가 많다.

예를 들어, 좀 더 수직 산업군에 맞춰져 있다는 이유로 클라우드 데이터베이스를 선택한 기업을 많이 본다. 하지만 동일한 클라우드 상에서 다른 데이터베이스와 비교할 때 열악한 클라우드 기반 데이터베이스인 경우가 많다. 즉 이들을 선택한 기업은 현재 그리고 앞으로 필요한 첨단 작업을 수행할 수 있는 역량이 제한된다.

산업 전문 데이터베이스를 선택하면, 데이터를 조금 더 빨리 클라우드에 올려 구동할 수 있을지 모르겠지만, 동종 최고의 역량은 포기해야 한다. 이 때문에 최선의 결과를 얻지 못할 가능성이 크며, 산업 전문 클라우드 데이터베이스의 가치보다 더 큰 비용을 내야 할 수도 있다.

물론 클라우드 데이터베이스는 한 가지 예일 뿐이며, 이런 원칙은 다른 기술 영역에도 똑같이 적용할 수 있다.

산업 전문 프로세스나 메타데이터를 사용하는 것이 건강한 출발점이 아닐 때도 있다. 무엇인가를 처음부터 새로 구축하는 것의 이점은 결과물 솔루션에 대해 완벽하게 통제할 수 있다는 것이다. 하지만 많은 경우, 클라우드로 이전하는 기업은 해당 산업용으로 사전 구축된 프로세스가 있는 클라우드나 클라우드 서비스를 선택한다. 하지만 결국은 이런 프로세스를 기업의 실제 프로세스에 맞추기 위해 상당한 변경 작업을 수행해야 한다.

그리고 기존 프로세서나 데이터를 변경하는 것은 뭔가를 새로 만드는 것보다 더 어렵다. 그리고 제대로 한다면 밑바닥부터 시작하는 것이 훨씬 덜 위험하다. 또한 더 나은 기술을 사용하게 될 가능성도 더 크다.

지난 30년 동안 산업 전문 기술을 사용해 온 기업 입장에서는 필자의 이런 주장이 직관에 반하는 것으로 보일 것이다. 그동안의 접근 방식을 클라우드에도 그대로 적용하는 것이 합리적으로 보인다. 하지만 1990년대 EPR 시스템은 이런 값비싼 재맞춤화 작업 소동을 거쳤으며, 2010년대 클라우드에서 이런 소동을 되풀이할 필요는 없다.  editor@itworld.co.kr


2019.03.04

IDG 블로그 | 산업 전문 클라우드 기술을 조심해야 하는 이유 2가지

David Linthicum | InfoWorld
클라우드 컴퓨팅 컨설턴트로 일하면서 필자는 항상 자사 클라우드 프로젝트에 산업 전문 지식을 적용해 달라는 고객의 요청을 받는다. 이들 고객은 산업 전문 클라우드와 클라우드 서비스, 즉 특정 산업군에서 뛰어나다고 알려져 있고 이들 산업군에 맞춘 서비스가 있는 클라우드를 찾는다.

ⓒ OpenClipart-Vectors (CC0)

넓은 의미에서 이런 요청은 설득력이 있지만, 클라우드를 도입하면서 이런 산업 전문 접근 전략을 취할 때는 주의해야 할 점이 있다. 최근 필자가 고민하고 있는 두 가지 함정을 소개한다.

기술 역량은 잘 준비된 수직 산업 지향의 프로세스나 사전 구축된 산업 전문 메타데이터보다 더 중요하다. 클라우드 여부를 떠나 산업 전문 기술 대부분은 해당 기술 중에서 최고가 아닌 경우가 많다.

예를 들어, 좀 더 수직 산업군에 맞춰져 있다는 이유로 클라우드 데이터베이스를 선택한 기업을 많이 본다. 하지만 동일한 클라우드 상에서 다른 데이터베이스와 비교할 때 열악한 클라우드 기반 데이터베이스인 경우가 많다. 즉 이들을 선택한 기업은 현재 그리고 앞으로 필요한 첨단 작업을 수행할 수 있는 역량이 제한된다.

산업 전문 데이터베이스를 선택하면, 데이터를 조금 더 빨리 클라우드에 올려 구동할 수 있을지 모르겠지만, 동종 최고의 역량은 포기해야 한다. 이 때문에 최선의 결과를 얻지 못할 가능성이 크며, 산업 전문 클라우드 데이터베이스의 가치보다 더 큰 비용을 내야 할 수도 있다.

물론 클라우드 데이터베이스는 한 가지 예일 뿐이며, 이런 원칙은 다른 기술 영역에도 똑같이 적용할 수 있다.

산업 전문 프로세스나 메타데이터를 사용하는 것이 건강한 출발점이 아닐 때도 있다. 무엇인가를 처음부터 새로 구축하는 것의 이점은 결과물 솔루션에 대해 완벽하게 통제할 수 있다는 것이다. 하지만 많은 경우, 클라우드로 이전하는 기업은 해당 산업용으로 사전 구축된 프로세스가 있는 클라우드나 클라우드 서비스를 선택한다. 하지만 결국은 이런 프로세스를 기업의 실제 프로세스에 맞추기 위해 상당한 변경 작업을 수행해야 한다.

그리고 기존 프로세서나 데이터를 변경하는 것은 뭔가를 새로 만드는 것보다 더 어렵다. 그리고 제대로 한다면 밑바닥부터 시작하는 것이 훨씬 덜 위험하다. 또한 더 나은 기술을 사용하게 될 가능성도 더 크다.

지난 30년 동안 산업 전문 기술을 사용해 온 기업 입장에서는 필자의 이런 주장이 직관에 반하는 것으로 보일 것이다. 그동안의 접근 방식을 클라우드에도 그대로 적용하는 것이 합리적으로 보인다. 하지만 1990년대 EPR 시스템은 이런 값비싼 재맞춤화 작업 소동을 거쳤으며, 2010년대 클라우드에서 이런 소동을 되풀이할 필요는 없다.  editor@itworld.co.kr


X