2017.10.17

IT 미래를 이끄는 삼두마차, "AI, IoT, 하이브리드 클라우드"

Emil Sayegh | InfoWorld
미래 정보 기술 시스템의 초점은 데이터가 어디서 생성되고 처리되는지, 어떻게 전달되고 수집되는지, 그리고 이 데이터가 얼마나 빠르게 이동할 수 있는 지에 있다. 핵심은 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다.

두 가지 가장 두드러진 추세는 사물인터넷(IoT)과 인공 지능(AI)으로, 이 둘은 실과 바늘처럼 늘 붙어 다닌다. 간단히 설명하면 IoT는 다수의 기기가 다수의 데이터 지점에서 수집된 데이터를 상호 교환하는 것을 중심으로 한다. 데이터는 수많은 플랫폼에서 수많은 방법으로 수집된다. 이 데이터는 신속하게 분석되고 많은 경우 추가 가공을 위해 다음 단계로 전송되어야 한다.

AI의 핵심은 실시간으로 시간에 민감한 의사 결정을 내리기 위해 빅데이터를 체계적으로 조작하는 기술이다. 이 기술적인 연합을 구축하는 유일한 방법은 하이브리드 멀티클라우드 플랫폼을 사용하는 것이다. AI와 IoT를 위한 가장 효율적인 경로를 제공하는 하이브리드 IT 인프라 요소는 미래 비즈니스 발전과 혁신, "클라우드의 클라우드"를 촉발하는 기술적 기반을 형성한다.

IoT와 컴퓨팅의 에지
우리 주변, 즉 현대 기업 및 소비자 공간의 에지(edge)로 간주되는 곳에서는 온갖 기기가 데이터를 수집, 배포, 가공한다. 모든 데이터는 인간의 즉각적인 통제 범위를 벗어난 공간에서 신속하게 분석, 수집, 전송되어야 한다.

이를 위해서는 소스와 가장 가까운 위치에서의 분산된 수집과 저장이 필요하다. 따라서 IoT 에지와 이러한 에지 시스템에서 이뤄지는 모든 컴퓨팅 이벤트는 자동화를 비롯한 새로운 추세를 이끄는 핵심 원동력이다. 갈수록 지능화되고 상호 작용화되는 기기가 구석구석 확산되면서 에지도 지속적으로 성장하므로 이러한 요소는 미래 컴퓨팅 아키텍처의 혁신을 위한 중요한 촉매가 된다.

IoT의 에지는 연결을 검증, 생성, 해체할 수 있는 분산된 연결을 통해 중앙 제어 없이 즉각적인 트랜잭션을 실행해야 한다. 적어도 기본적인 원칙에 따라 지연으로 인해 운영 문제가 발생하기 전까지 데이터가 이동 가능한 거리에 대한 제한을 설정한다. 얼마나 먼 거리까지가 실질적으로 실현 가능한 에지일까?

그 논리의 뒤에서 움직이는 것이 AI다. 데이터 수명 주기, 흐름, 데이터 분류, 보고, IoT의 수많은 측면은 AI의 지능에 의해 움직인다.

어디에나 있는 AI
AI는 할리우드 영화에 나오는 자의식이 있는 로봇까지는 아니더라도 SF(science fiction)에서 그대로 가져온 듯한 모습을 보일 수는 있다. 현재 AI 기술은 초기의 관심 폭증 단계를 한참 지났다. AI를 찾으려면 이러한 기술이 대규모로 패턴을 학습, 조정, 인식하고 인간의 지능을 모방하도록 설계된다는 점을 알아야 한다. 자율주행 자동차부터 자동운항 항공기까지, 현재 운행 중인 자율운행 교통 수단이 대표적이다. 이 AI는 찰나의 순간에 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있다.

AI와 IoT는 공생하므로 그 관계를 이해하는 것이 중요하다. AI는 막대한 컴퓨팅 성능을 요구하며 많은 경우 이 정도의 성능은 베어 메탈 컴퓨팅 성능을 통해서만 얻을 수 있다. 생사를 가르는 의사결정이 달린 상황이 닥칠 수도 있으므로 빠른 속도와 높은 성능은 필수다. 또한 AI 엔진이 내리는 의사 결정을 IoT 기기로 신속 정확하게 돌려줘야 한다. 예를 들면 다음과 같다.

- 홍수와 같은 위험 상황을 탐지하고 사고 회피를 위해 경고하고 여정을 변경하는 자율주행 시스템
- 자동으로 심세동을 제거하고 가장 가까운 병원으로 응급 신호를 전송할 수 있는 의료 장비
- 풀어놓은 가축 또는 짐승 무리를 피하고 농부에게 알림을 보낼 수 있는 자동 농기구
- 신용카드 사기 탐지
- 비디오 서비스에서 제공되는 주문형 추천
- 엔드포인트에서 표현되는 의사 결정을 초고속으로 내리는 애플의 시리 기술과 아마존의 에코 생태계


그 외에도 무수히 많다. 이런 예를 보면 AI에는 속도뿐만 아니라 다량의 데이터도 필요하며 AI 시스템이 방대한 데이터를 프로그램에 따라 조작해 실시간 의사 결정을 내림을 알 수 있다. AI는 프로그램에 따른 추론, 자율 교정, 궁극적으로는 학습을 지향한다. 기업이 얻을 수 있는 AI의 잠재적인 이점과 혜택은 무한하다. AI의 역량 가운데 일부를 살펴보면 다음과 같다.

- 조직 전반에서 사람의 실수를 줄이는 데 도움
- 대량 데이터 관리
- 직원의 업무 프로세스 개선
- 비즈니스의 디지털 변혁 지원
- 매끄러운 고객 경험을 제공하는 데 크게 기여


기존 소프트웨어 툴 내에서 서드파티 소프트웨어 및 기능을 통해 AI 기술이 제공되는 경우가 증가하고 있다. AI와 IoT 설계는 기업을 위한 청사진이 되고 있다.

하이브리드 멀티클라우드의 강력한 파장
IoT와 AI의 결합은 이를 실현할 플랫폼과 아키텍처 없이는 불가능하다. 그 역할을 하는 것이 하이브리드 멀티클라우드다. 모든 기업은 동일한 비즈니스 계열에 속한다 해도 각자의 비즈니스 요구와 성장에 맞게 만들어진 고유한 기술 DNA를 갖고 있다. 하이브리드 멀티클라우드는 파괴적인 기술 발전이자 비즈니스 기회다. 이 파괴를 이해하기 위해서는 하이브리드, IoT, AI의 관계를 이해해야 한다.

하이브리드 클라우드 플랫폼이 IoT-AI 환경에 제공하는 가장 핵심적인 이점은 다음과 같다.
- 다양한 형식의 스토리지 : AI와 IoT 구조를 위해 맞춤화된 하이브리드 클라우드는 실시간, 보관, 중복, 분산 등 다양한 스토리지 계층을 둘 수 있다. 단일 클라우드로는 얻을 수 없는 기능이다. 저장된 데이터는 AI 엔진을 통해 신속하게, 프로그램에 따라 접근이 가능하며 머신러닝을 통해 시간이 지날수록 풍부해진다. 예를 들어 보관 용도로 AWS S3 스토리지를, 고성능이 필요한 작업에는 오프 프레미스 SAN 스토리지를 사용할 수 있다.

- 다양한 AI 소스의 연계를 통한 빠른 정보 처리와 빠른 데이터 보강 : 데이터 처리는 이 코어와 서버의 순수 처리 성능 간 장벽과 이동이 최소화된 베어 메탈에서 가장 빠르게 실행된다. 베어 메탈 서버 팜은 아직까지 AI 처리를 위한 최적의 구조다.

- 애플리케이션에 맞춤화된 보안 : 애플리케이션 보호는 기업에서, 특히 중앙화된 시나리오에서 핵심적인 사안이다. 최근 보도된 보안 침해 사건의 원인은 잘못된 AWS 시스템 사용으로 인한 개인 정보 노출이다. 이러한 사고의 근원인 절차적 공백 중 상당수는 다시 지식과 교육, 기술 격차로 거슬러 올라갈 수 있다. 코어 하이브리드 데이터 처리는 퍼블릭 클라우드 환경에서는 사용되지 않는 기업 통제와 보고, 감사 구조를 사용할 수 있게 해준다.

하이브리드: 무한 클라우드
지금은 어디선가 어떤 방법으로든 클라우드가 모든 상호 작용과 거래, 통신을 처리하는 시대다. 세계의 거의 모든 애플리케이션이 클라우드를 통합의 기본 구조로 사용한다. 미래의 정보 시스템은 더욱 다양화되는 기기 간 실시간 경험에 더 초점을 맞추게 된다.

무어의 법칙과 브로드밴드의 성장, 그리고 컴퓨터 서비스 산업을 좌우했던 기타 선형적 추세 아래에서 혁신은 시간의 경계를 따라서만 가능했다. 그러나 하이브리드 클라우드 기술 덕분에 더 이상 그런 제한은 없다.

IoT, AI, 하이브리드 클라우드는 삼각형의 각 변이고 세발 의자의 각 다리다. IT의 삼위일체다. 이 세 가지가 결합된 힘은 데이터를 격상시켜 현대 애플리케이션 혁신의 중심에 놓았다. 이 애플리케이션 세계의 미래는 무한하다. 하이브리드 클라우드는 단순한 플랫폼이 아니다. 선도 기술 솔루션이자 아키텍처의 큰 획이며, 무엇보다 미래를 약속하는 전략의 핵심이다. editor@itworld.co.kr
 


2017.10.17

IT 미래를 이끄는 삼두마차, "AI, IoT, 하이브리드 클라우드"

Emil Sayegh | InfoWorld
미래 정보 기술 시스템의 초점은 데이터가 어디서 생성되고 처리되는지, 어떻게 전달되고 수집되는지, 그리고 이 데이터가 얼마나 빠르게 이동할 수 있는 지에 있다. 핵심은 가장 효율적인 경로를 찾는 것이다.

두 가지 가장 두드러진 추세는 사물인터넷(IoT)과 인공 지능(AI)으로, 이 둘은 실과 바늘처럼 늘 붙어 다닌다. 간단히 설명하면 IoT는 다수의 기기가 다수의 데이터 지점에서 수집된 데이터를 상호 교환하는 것을 중심으로 한다. 데이터는 수많은 플랫폼에서 수많은 방법으로 수집된다. 이 데이터는 신속하게 분석되고 많은 경우 추가 가공을 위해 다음 단계로 전송되어야 한다.

AI의 핵심은 실시간으로 시간에 민감한 의사 결정을 내리기 위해 빅데이터를 체계적으로 조작하는 기술이다. 이 기술적인 연합을 구축하는 유일한 방법은 하이브리드 멀티클라우드 플랫폼을 사용하는 것이다. AI와 IoT를 위한 가장 효율적인 경로를 제공하는 하이브리드 IT 인프라 요소는 미래 비즈니스 발전과 혁신, "클라우드의 클라우드"를 촉발하는 기술적 기반을 형성한다.

IoT와 컴퓨팅의 에지
우리 주변, 즉 현대 기업 및 소비자 공간의 에지(edge)로 간주되는 곳에서는 온갖 기기가 데이터를 수집, 배포, 가공한다. 모든 데이터는 인간의 즉각적인 통제 범위를 벗어난 공간에서 신속하게 분석, 수집, 전송되어야 한다.

이를 위해서는 소스와 가장 가까운 위치에서의 분산된 수집과 저장이 필요하다. 따라서 IoT 에지와 이러한 에지 시스템에서 이뤄지는 모든 컴퓨팅 이벤트는 자동화를 비롯한 새로운 추세를 이끄는 핵심 원동력이다. 갈수록 지능화되고 상호 작용화되는 기기가 구석구석 확산되면서 에지도 지속적으로 성장하므로 이러한 요소는 미래 컴퓨팅 아키텍처의 혁신을 위한 중요한 촉매가 된다.

IoT의 에지는 연결을 검증, 생성, 해체할 수 있는 분산된 연결을 통해 중앙 제어 없이 즉각적인 트랜잭션을 실행해야 한다. 적어도 기본적인 원칙에 따라 지연으로 인해 운영 문제가 발생하기 전까지 데이터가 이동 가능한 거리에 대한 제한을 설정한다. 얼마나 먼 거리까지가 실질적으로 실현 가능한 에지일까?

그 논리의 뒤에서 움직이는 것이 AI다. 데이터 수명 주기, 흐름, 데이터 분류, 보고, IoT의 수많은 측면은 AI의 지능에 의해 움직인다.

어디에나 있는 AI
AI는 할리우드 영화에 나오는 자의식이 있는 로봇까지는 아니더라도 SF(science fiction)에서 그대로 가져온 듯한 모습을 보일 수는 있다. 현재 AI 기술은 초기의 관심 폭증 단계를 한참 지났다. AI를 찾으려면 이러한 기술이 대규모로 패턴을 학습, 조정, 인식하고 인간의 지능을 모방하도록 설계된다는 점을 알아야 한다. 자율주행 자동차부터 자동운항 항공기까지, 현재 운행 중인 자율운행 교통 수단이 대표적이다. 이 AI는 찰나의 순간에 지능적인 의사 결정을 내릴 수 있다.

AI와 IoT는 공생하므로 그 관계를 이해하는 것이 중요하다. AI는 막대한 컴퓨팅 성능을 요구하며 많은 경우 이 정도의 성능은 베어 메탈 컴퓨팅 성능을 통해서만 얻을 수 있다. 생사를 가르는 의사결정이 달린 상황이 닥칠 수도 있으므로 빠른 속도와 높은 성능은 필수다. 또한 AI 엔진이 내리는 의사 결정을 IoT 기기로 신속 정확하게 돌려줘야 한다. 예를 들면 다음과 같다.

- 홍수와 같은 위험 상황을 탐지하고 사고 회피를 위해 경고하고 여정을 변경하는 자율주행 시스템
- 자동으로 심세동을 제거하고 가장 가까운 병원으로 응급 신호를 전송할 수 있는 의료 장비
- 풀어놓은 가축 또는 짐승 무리를 피하고 농부에게 알림을 보낼 수 있는 자동 농기구
- 신용카드 사기 탐지
- 비디오 서비스에서 제공되는 주문형 추천
- 엔드포인트에서 표현되는 의사 결정을 초고속으로 내리는 애플의 시리 기술과 아마존의 에코 생태계


그 외에도 무수히 많다. 이런 예를 보면 AI에는 속도뿐만 아니라 다량의 데이터도 필요하며 AI 시스템이 방대한 데이터를 프로그램에 따라 조작해 실시간 의사 결정을 내림을 알 수 있다. AI는 프로그램에 따른 추론, 자율 교정, 궁극적으로는 학습을 지향한다. 기업이 얻을 수 있는 AI의 잠재적인 이점과 혜택은 무한하다. AI의 역량 가운데 일부를 살펴보면 다음과 같다.

- 조직 전반에서 사람의 실수를 줄이는 데 도움
- 대량 데이터 관리
- 직원의 업무 프로세스 개선
- 비즈니스의 디지털 변혁 지원
- 매끄러운 고객 경험을 제공하는 데 크게 기여


기존 소프트웨어 툴 내에서 서드파티 소프트웨어 및 기능을 통해 AI 기술이 제공되는 경우가 증가하고 있다. AI와 IoT 설계는 기업을 위한 청사진이 되고 있다.

하이브리드 멀티클라우드의 강력한 파장
IoT와 AI의 결합은 이를 실현할 플랫폼과 아키텍처 없이는 불가능하다. 그 역할을 하는 것이 하이브리드 멀티클라우드다. 모든 기업은 동일한 비즈니스 계열에 속한다 해도 각자의 비즈니스 요구와 성장에 맞게 만들어진 고유한 기술 DNA를 갖고 있다. 하이브리드 멀티클라우드는 파괴적인 기술 발전이자 비즈니스 기회다. 이 파괴를 이해하기 위해서는 하이브리드, IoT, AI의 관계를 이해해야 한다.

하이브리드 클라우드 플랫폼이 IoT-AI 환경에 제공하는 가장 핵심적인 이점은 다음과 같다.
- 다양한 형식의 스토리지 : AI와 IoT 구조를 위해 맞춤화된 하이브리드 클라우드는 실시간, 보관, 중복, 분산 등 다양한 스토리지 계층을 둘 수 있다. 단일 클라우드로는 얻을 수 없는 기능이다. 저장된 데이터는 AI 엔진을 통해 신속하게, 프로그램에 따라 접근이 가능하며 머신러닝을 통해 시간이 지날수록 풍부해진다. 예를 들어 보관 용도로 AWS S3 스토리지를, 고성능이 필요한 작업에는 오프 프레미스 SAN 스토리지를 사용할 수 있다.

- 다양한 AI 소스의 연계를 통한 빠른 정보 처리와 빠른 데이터 보강 : 데이터 처리는 이 코어와 서버의 순수 처리 성능 간 장벽과 이동이 최소화된 베어 메탈에서 가장 빠르게 실행된다. 베어 메탈 서버 팜은 아직까지 AI 처리를 위한 최적의 구조다.

- 애플리케이션에 맞춤화된 보안 : 애플리케이션 보호는 기업에서, 특히 중앙화된 시나리오에서 핵심적인 사안이다. 최근 보도된 보안 침해 사건의 원인은 잘못된 AWS 시스템 사용으로 인한 개인 정보 노출이다. 이러한 사고의 근원인 절차적 공백 중 상당수는 다시 지식과 교육, 기술 격차로 거슬러 올라갈 수 있다. 코어 하이브리드 데이터 처리는 퍼블릭 클라우드 환경에서는 사용되지 않는 기업 통제와 보고, 감사 구조를 사용할 수 있게 해준다.

하이브리드: 무한 클라우드
지금은 어디선가 어떤 방법으로든 클라우드가 모든 상호 작용과 거래, 통신을 처리하는 시대다. 세계의 거의 모든 애플리케이션이 클라우드를 통합의 기본 구조로 사용한다. 미래의 정보 시스템은 더욱 다양화되는 기기 간 실시간 경험에 더 초점을 맞추게 된다.

무어의 법칙과 브로드밴드의 성장, 그리고 컴퓨터 서비스 산업을 좌우했던 기타 선형적 추세 아래에서 혁신은 시간의 경계를 따라서만 가능했다. 그러나 하이브리드 클라우드 기술 덕분에 더 이상 그런 제한은 없다.

IoT, AI, 하이브리드 클라우드는 삼각형의 각 변이고 세발 의자의 각 다리다. IT의 삼위일체다. 이 세 가지가 결합된 힘은 데이터를 격상시켜 현대 애플리케이션 혁신의 중심에 놓았다. 이 애플리케이션 세계의 미래는 무한하다. 하이브리드 클라우드는 단순한 플랫폼이 아니다. 선도 기술 솔루션이자 아키텍처의 큰 획이며, 무엇보다 미래를 약속하는 전략의 핵심이다. editor@itworld.co.kr
 


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