많은 기업에서 비즈니스 요구 사항이 데이터 팀의 리소스와 역량을 초과하고 있는 가운데, 데이터 전문가는 찾기 힘든 유니콘과도 같다. 동시에 비즈니스 애널리스트는 BI 도구로 할 수 있는 작업의 한계에 부딪히며 더 고급 애널리틱스를 수행할 수 있는 방법을 모색하고 있다. 여기서 파이썬은 성공의 열쇠다.
파이썬 사용이 빠르게 증가하고 있다. 올해 초 2만 명 이상의 개발자를 대상으로 한 슬래시데이터(SlashData)의 설문조사(State of the Developer Nation)에 따르면 파이썬이 인기도(popularity) 측면에서 자바스크립트에 이어 2위를 차지했으며, 아울러 파이썬은 지난 6개월 동안 330만 명의 순 신규 사용자를 추가해 전 세계적으로 1,570만 사용자에 도달했다.
최근 몇 년 동안 파이썬 커뮤니티는 고급 애널리틱스, 머신러닝, 앱 개발을 위해 비-전문가가 이 언어에 쉽게 접근할 수 있는 새 프레임워크와 패키지를 만들었다. 예를 들면 수치 데이터용 오픈소스 파이썬 라이브러리 넘파이(NumPy), 예측 실행을 위한 프로펫(Propet), (우버(Uber)에서 시작된) 지리 공간 데이터를 다루는 H3 프로젝트 등이다.
비전문 개발자 사이에서의 파이썬 확산이 전례 없는 일은 아니다. 셀프서비스 BI 도구의 등장과 함께 현업 부문의 사용자가 엑셀(Excel) 매크로를 스크립팅하는 방법을 배우면서 비슷한 패턴이 나타난 바 있다. 사용 확대는 언어 자체가 매우 유용하기 때문에 앞으로 더 커질 전망이다.
파이썬 애널리틱스 시작하기
현업 사용자는 전문 개발자보다 비즈니스 부문에 유용한 특정 인사이트가 무엇인지 더 잘 알고 있다. 다음은 파이썬을 활용할 수 있는 기본 사용례 3가지다.상관행렬(Correlation matrices) 상관행렬은 다양한 변수에 관한 상관계수를 보여주는 표다. 이를 통해 데이터세트의 다른 차원을 분석할 수 있다. 예를 들면 A 행동을 보이는 사람이 B 행동을 보일 가능성이 있는지 확인할 수 있다. 또 상관행렬은 이를테면 식료품점에서 어떤 제품을 서로 가까이 배치할 지 결정하는 데 유용하다.
주성분 분석(Principal component analysis) 두 번째 사용례는 노이즈가 많은 데이터세트의 크기를 줄이고, 주어진 결과에서 가장 예측 가능한 속성을 결정할 수 있는 주성분 분석이다. 예를 들어 주택담보대출을 한다면 주성분 분석을 통해 소득, 사는 곳, 결혼 여부 등 어떤 인구통계학적 요인이 구매 가능성이 높은지 파악하고, 이에 맞춰 캠페인 및 제안을 타기팅할 수 있다.
예측(Forecasting) 기업의 또 다른 문제는 예측이다. 모든 기업이 수행해야 하는, 고객 수요, 판매 또는 수익 예측을 생각해보라. 예측 작성은 파이썬에서 프로펫 또는 사이킷-런(Scikit-Learn) 등의 오픈소스 라이브러리를 사용하여 예측 애널리틱스를 탐색하는 방법이다.
한편 큰 힘은 큰 책임을 수반하며, 새로운 파이썬 사용자가 구축하는 애플리케이션이 탄탄하고 안전하려면 고려해야 할 모범 사례가 있다.
파이썬 관리
한 가지 문제는 종속성이 적절하게 관리되도록 파이썬 패키지를 유지관리하는 것이다. 여기서 아나콘다(Anaconda)는 패키지 관리 및 배포를 간소화하기 때문에 유용하다. 스노우플레이크의 스노우파크 포 파이썬(Snowpark for Python)을 사용하면 아나콘다 기본 채널에서 가장 인기 있는 파이썬 패키지를 파이썬 런타임에 사전 설치하기 때문에 수동으로 설치할 필요가 없다. 또 콘다 패키지 관리자를 스노우파크에 통합하여 파이썬 패키지와 해당 종속성을 관리할 수 있다.모든 데이터 프로젝트와 마찬가지로 보안 및 거버넌스 문제가 있긴 하지만 최신 클라우드 데이터 플랫폼은 미리 설정 및 구성된 런타임을 제공하며, 사용자는 해당 플랫폼에 내장된 보안 및 거버넌스 기능을 활용할 수 있다. 예를 들면 스노우파크의 파이썬 런타임은 데이터 유출 등의 일반적인 보안 문제를 보호하기 위해 기본적으로 외부 네트워크 액세스를 허용하지 않는다. 스노우파크와 같은 사전 구성돼 있으며 보안을 갖춘 파이썬 런타임을 사용하는 것이 초보 파이썬 사용자에게 훨씬 더 쉽다.
아직 초창기이긴 하지만 시간이 지남에 따라 전문가가 아닌 개발자를 대상으로 하는 추가 파이썬 도구와 리소스가 등장하리라 예상된다. 또 발전해야 할 부분은 파이썬 사용자가 이 언어를 모르는 동료와 작업 결과를 공유할 수 있는 방법이다. 부분적으로 이 문제를 해결하기 위해 스노우플레이크는 스트림릿(Streamlit)을 인수했다. 오픈소스 도구를 활용하면 데이터 팀이 기술 지식 없는 사용자를 위해 데이터에 ‘시각적으로’ 생명을 불어넣는 애플리케이션을 구축할 수 있다. 파이썬 자체는 애플리케이션 구축을 위한 강력한 언어이기 때문에 최종 사용자를 위한 데이터 애플리케이션 구축에 파이썬을 사용하면 언어는 더욱더 널리 사용될 것이다.
리얼파이썬(RealPython)은 파이썬 초보 가이드를 제공한다. 또 파이썬 소프트웨어 재단(Python Software Foundation)에는 조언을 구하고 질의응답을 할 수 있는 활성화된 커뮤니티가 있다. 스노우플레이크 사용자라면 이곳에서 파이썬 개발을 지원하는 스노우파크 개발자 환경에 대해 살펴볼 수 있다. 전 세계의 많은 스노우플레이크 커뮤니티 사용자 그룹에 가입할 수도 있다.
* Torsten Grabs는 스노우플레이크의 제품 관리 부문 이사다.
ciokr@idg.co.kr
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
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'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.