
애자일 개발은 오랜 기간 사용되고 많은 기업이 스크럼, 칸반 등의 애자일 기법을 이용해 애플리케이션을 현대화하고 고객 경험을 개선하고 디지털 트랜스포메이션을 이행하는 데는 그만한 이유가 있다. 디자인 씽킹, 제품 관리, 데브옵스와의 접점에 대한 방대한 지식이 쌓이는 것도 같은 맥락이다. 이제 사람들은 ‘애자일이 무엇인가?’라고 묻지 않는다. 오히려 자기 팀에 최고의 애자일 방법론을 적용할 방법을 활발하게 논의한다.
여기서는 다시 기본으로 돌아가 사람과 팀, 프로세스, 툴과 함께 애자일 방법론의 기초를 알아본다. 또한, 애자일이 데브옵스와 어떻게 연결되는지 살펴보고, 애자일 문화를 양성하고 고품질의 소프트웨어를 완성하는 모범 관행을 소개한다.
애자일 방법론에서의 주요 역할들
애자일 소프트웨어 개발 프로세스는 언제나 특정 제품의 사용자를 정의하고, 다뤄야 할 문제와 기회, 가치의 범위에 관한 비전을 문서화하며 시작한다. 제품 소유자(Productowner)는 이 비전을 포착하고 이를 달성하기 위해 다양한 팀과 협업하며 애자일 개발 프로세스에는 여러 역할이 관여한다.사용자 : 애자일 프로세스는 언제나 사용자(User) 또는 고객을 염두에 두면서 시작한다. 오늘날에는 일반적으로 고객 요구 및 행동의 다른 워크플로우 역할/유형을 정형화한 사용자 페르소나(User Personas)를 정의한다.
제품 소유자 : 제품 소유자는 내부 이해관계자 등 고객의 목소리를 담당한다. 통찰, 발상, 피드백을 종합해 제품 비전을 만든다. 보통 제품 비전은 단순하고 직접적이지만, 고객 또는 사용자가 누구이고, 어떤 가치를 다루는지, 이들을 다루는 전략에 대한 전체 그림을 반영한다. 예를 들면 구글이 가졌던 원래의 비전 아마도 다음과 같았을 것이다.
단순한 키보드 중심 인터페이스와 검색 결과에서 유명한 출처를 앞에 배치하는 알고리즘을 가지고 인터넷에 접근할 수 있는 사람이 적절한 웹사이트와 웹 페이지를 쉽게 찾을 수 있도록 하자.
비전이 무엇이든지 제품 소유자는 이를 정의하고 개발팀과 협력해 이를 구체화한다. 개발팀과 협력하기 위해 제품 소유자는 제품 비전을 일련의 사용자 스토리(User Stories)로 나눈다. 각 사용자 스토리는 표적 사용자, 이들이 가진 어려움, 해법이 필요한 이유, 그리고 해법을 한정하는 단서와 허용 기준을 규명하기 위한 것이다. 제품 소유자는 사용자 스토리의 우선순위를 정하고 이를 팀과 함께 평가해 팀에 필요한 것이 무엇인지에 대해 공통의 이해를 가질 수 있도록 해야 한다. 애자일 개발에 대한 빠른 입문서를 찾고 있다면 이 5분짜리 영상을 참고하면 된다.
소프트웨어 개발팀 : 팀은 다학제적이어야 하고, 일을 완수할 수 있는 기술과 이력을 가진 다양한 집단을 포함해야 한다. 애자일 개발팀은 개발자는 물론 품질 보증 자동화 엔지니어, 데이터 엔지니어, 사용자 경험(UX) 디자이너, 그리고 소프트웨어 제품의 유형에 따라 그 외의 다양한 역할로 구성해야 한다.
애자일은 팀이 유효한 소프트웨어를 전달하는 데 집중시킨다. 따라서 이들은 완전히 기능하는 애플리케이션, 통합, 사용자에게 영향을 주는 결과물을 완성해야 한다. 단순히 기술 컴포넌트만으로는 충분하지 않다. 모든 팀원이 무엇을 만드는지, 누가 무엇을 하는지, 소프트웨어가 어떻게 개발될 것인지 충분히 이해하고 참여해야 한다. 이 밖에 애자일 팀에는 일반적으로 다음과 같은 역할이 배정된다.
- 기술 또는 팀 리더(Tech or Team leads)는 아키텍처, 기능 미달 허용 기준, 시퀀싱, 디펜던시, 여타 기술 및 보안 고려사항에 관해 제품 소유자와 협력한다. 기술 리더는 팀과 함께 스토리를 평가하고 구현 디테일을 계획하는 등 광범위한 책임을 맡는다.
- 스크럼 마스터(Scrum master)는 흔히 새로운 팀에게 애자일 프로세스, 책임, 툴에 관해 지도한다. 스크럼 마스터는 진전을 가로막는 장애를 해소하고, 애자일 팀의 개발 속도를 향상할 방법을 검토하고, 백로그를 정리하는 등의 책임을 진다.
- 비즈니스 애널리스트(Business analysts)는 제품 소유자와 협력한다. 일반적으로 비즈니스 애널리스트는 와이어 프레임의 생성, 사용자 스토리의 문서화, 테스트 결과의 검토 등을 책임진다. 이들은 마이크로서비스 등의 기술 제품을 개발할 때, 그리고 소프트웨어 개발에 있어 제품 소유자보다 더 여러 가지 지식을 가지고 있을 때 특히 도움이 된다.
애자일 팀의 구성과 규모를 정하는 일은 전적으로 조직 리더에게 달려 있다. 팀원 간의 협업을 극대화하기 위해 제프 베조스의 '피자 두 판 애자일 팀(Two pizza-size agile teams)' 관행을 따르는 경우가 많다.
스크럼과 칸반
일단 제품 비전 및 팀이 애자일 선언서(Agile manifesto)에 나온 원리 등 애자일에 공감했다면, 이제 프로세스 방법론을 선택해야 한다. 대표적인 애자일 프로세스는 스크럼(Scrum)과 칸반(Kanban)이다.칸반은 이해하고 구현하기가 비교적 쉽다. 일종의 팬-인 및 팬-아웃 프로세스(Fan-in and Fan-outprocess)로 작동하며, 팀은 인테이크 보드(Intake board)로부터 사용자 스토리를 획득해 워크플로우 전체에 걸쳐 전파하고 구현한다.
그러나 대부분 기업은 스크럼을 활용한다. 대개 1~2주간 지속되는 스프린트(sprints)라는 리드미컬한 흐름에 따라 개발 작업을 진행한다. 제품 소유자는 요구사항을 사용자 스토리로 작성하고, 비즈니스 가치에 따라 백로그에서 우선순위를 정한다. 팀은 백로그를 검토한 후 스프린트 중 완수할 수 있는 최상위 사용자 스토리에 집중한다.
스크럼은 몇 가지 표준적인 회의를 포함한다(스크럼 의례(scrum ceremonies) 혹은 스크럼 의식(scrum rituals)이라고도 불림). 이는 팀이 스프린트 우선 사항에 집중하고, 스프린트 기간 중 작업을 완수하고, 각 스프린트를 성공적으로 마감하는 데 도움이 된다. 다음과 같은 공통 요소를 갖는 것이 보통이지만, 애자일 하이브리드 작업 모델에 맞게 수정할 수 있다.
- 스프린트 계획(Sprint planning)은 제품 소유자가 우선순위를 공유하는 것으로, 팀은 스프린트 중에 얼마나 많은 작업을 완수할 수 있는지를 결정한다.
- 일일 스탠드업 회의(Daily standup meetings)에서는 팀이 사용자 스토리의 현황을 논의한다. 팀원은 각자 일일 목표를 공유하고, 팀의 진전을 가로막는 장애물이 있다면 상부로 위임할 수 있다.
- 스프린트 평가(Sprint reviews)는 스프린트의 마감 시 행하는 실증 회의이다. 여기서는 최종 결과물에 대한 제품 소유자의 승인을 얻기 위해 제반 기능을 시연한다.
- 회고 회의(Retrospective meetings)에서 팀은 애자일 및 소프트웨어 개발 프로세스에서 잘된 부분과 개선이 필요한 부분을 논의한다.
스크럼은 제품, 프로그램, 프로젝트 매니저가 예정 시한 및 범위를 명시하는 것이 아니라 팀이 자율적으로 달성할 수 있는 분량의 작업에 집중해 성과를 개선한다. 사용자 스토리를 이용하면 비즈니스 요구와 허용 기준을 (또는 애자일 팀이 때때로 ‘완수의 정의(Definition of done)’라고 부르는 것) 나누는 작은 업무를 형성하고, 팀이 이행 방식을 자율적으로 체계화할 수 있다. 스프린트 평가는 피드백 순환 고리의 하나이고, 제품 소유자는 각 스프린트 전에 우선순위를 다시 평가해 요건을 재정의하는 것이 좋다. 스프린트 회고는 팀이 협업을 개선하고 프로세스를 개선하는 데 도움이 된다.
애자일 팀을 위한 모범 관행
스크럼은 팀이 협력하고 계획하고 완성하기 위한 기본 프로세스다. 그러나 이는 최고의 기술 관행이 아니고 조직적 표준이 아니다. 애자일 문화를 정의하고 견인하지도 않는다.대신 오늘날 가장 널리 쓰이는 기술 관행은 대개 소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)의 정의와 데브옵스 프로세스의 이행을 포함한다. SDLC는 코드 작성, 소프트웨어 자산의 관리, 기술 표준의 개발에 관한 지침을 제공한다. CI/CD, 코드형 인프라(IaC), 지속적 테스팅 등의 데브옵스 자동화는 한층 안정적인 개발 프로세스를 만드는 데 도움이 된다. 시프트-레프트 보안 관행(Shift-left security practices), 옵서버블 마이크로서비스(Observable microservices), 피처 플래깅(Feature flagging), 카나리아 배포(Canary releases), AI 옵스 같은 다른 관행은 유연하고 안정적인 소프트웨어 공급 모델이다.
자율적인 팀, 애자일 방법론, 데브옵스 자동화, 클라우드 아키텍처로의 현대화 등은 모두 IT 조직이 문화를 진화시키는 데 기여한다. 장기적인 개발 주기는 기능과 개선을 신속히 배포할 수 있도록 CD 모델로 대체된다. 자동화는 성과, 신뢰성, 보안에 대해 운영 책임을 지면서 자율성과 속도를 추구하는 개발자 사이의 여러 차이를 메우는 데 도움이 된다.
애자일 팀은 이들 관행을 여러 가지 조합해 현명한 아키텍처를 결정해 테스트할 수 있다. 데이터 지향적인 문화를 만들고 빠르게 실수를 바로잡는 것도 가능하다. 이밖에 디자인 씽킹과 스크럼의 융합, 가치 스트림(Value streams)의 이행, 제품 관리 관행의 개발, 지속 계획의 이행 등의 관행은 애자일 팀이 고객, 최종 사용자, 현업관계자와 협력하는 데 도움이 된다.
일반적으로 애자일 팀은 지라 소프트웨어(Zira Software), 애저 데브옵스(Azure DevOps), 디지털닷에이아이(Digital.ai) 등의 툴을 활용해 애자일 백로그 및 칸반 보드 상에서 협력한다. 이들 툴은 작업의 우선순위를 정하고, 요구사항을 포착하고, 사용자 스토리를 완성하고, 번다운 보고서(Burndown reports)를 검토하고, 버전 제어, CI/CD, 여타 툴을 이용해 워크플로우를 자동화하는 데 도움이 된다.
SAFe, 엔터프라이즈 스크럼(Enterprise Scrum), LeSS(Large-Scale Scrum), 스포티파이 모델(Spotify Model), 스타CIO 애자일(StarCIO Agile) 등 개념적 프레임워크와 가이드는 여러 협업 팀이 애자일 원리와 표준, 관행을 추진하는 데 기여한다.
애자일 전문가 대부분은 명확히 정의된 목적, 소수의 정예 팀, 제한된 수의 엄선된 툴과 함께 애자일 관행을 시작하도록 권고한다. 물론 다양한 팀, 자율 조직 원리, 표준, 툴, 그리고 통합 사이에서 적절한 균형을 발견하는 것은 쉽지 않다. 그러나 이런 노력을 통해 기술 역량을 구축, 확장하고 유지할 수 있다.
editor@itworld.co.kr
Sponsored
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.
Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.