IBM 왓슨의 수석 아키텍트 겸 CTO인 러체어 푸리에 따르면, 이번 신제품은 기업 내 데이터가 저장된 곳에서 바로 실행할 수 있는 머신러닝 솔루션에 대한 고객의 요구에 따른 것이다. 일반적으로 멀티 클라우드 혹은 하이브리드 클라우드 환경이다. 그는 "데이터를 단일 클라우드로 옮겨 이 오픈 컴퓨트 환경이 주도하는 세계에 종속시키는 대신, AI를 데이터가 있는 곳으로 옮기는 방식이다"라고 말했다. 이는 곧 하둡(Hadoop)을 비롯한 대량 데이터 처리 시스템이 데이터가 있는 곳에서 작동하는 방식과 같다. 이런 시스템은 데이터 처리를 위해 데이터를 옮길 필요가 없다.
현재까지는 퓨리가 '주력 제품'이라고 표현 2개 서비스, 즉 왓슨 어시스턴트(Watson Assistant)와 왓슨 오픈스케일(Watson OpenScale)만 독립형 애플리케이션으로 제공된다 왓슨 어시스턴트는 챗봇 같은 대화형 인터페이스를 만드는 데 사용한다. 왓슨 오픈스케일은 자동화된 신경망 디자인과 배포, 그리고 기업 환경에서 머신러닝 모델과 신경망에 대한 학습, 도입, 관리를 지원한다.
IBM 클라우드 프라이빗 포 데이터는 미리 정의된 마이크로서비스로 구성된다. 이들 서비스는 멀티 노드인 쿠버네티스 기반의 IBM 클라우드 프라이빗 클러스터 위에서 실행된다. 퓨리는 "사용자가 IBM 클라우드 프라이빗 포 데이터와 로컬 데이터 스토어를 통합할 수도 있다. 이런 작업에 IBM은 아무런 제한을 두지 않는다"라고 말했다.
퓨리는 이러한 로컬 왓슨 제품이 단순히 로컬 프록시에서 IBM이 호스팅하는 왓슨으로 API 콜을 전달하는 것은 아니라고 분명히 했다. 사용자는 IBM 클라우드 프라이빗 혹은 원하는 환경 위에서 실행되는 서비스의 자체 로컬 제품을 실행할 수 있다. IBM 클라우드 프라이빗 외에 사용자가 선택할 수 있는 환경은 AWS와 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저, 레드햇 오픈시프트 등이다. 로컬 왓슨 서비스는 IBM 클라우드에서 실행되는 왓슨 서비스와 API로 호환된다.
단, 로컬 왓슨 제품이 제공하는 결과와 왓슨 마스터 버전이 제공하는 결과는 차이가 있을 가능성이 크다. 로컬 버전은 주기적으로 업데이트해야 하기 때문이다. 퓨리는 로컬 왓슨 서비스의 신버전 업데이트 주기를 구체적으로 언급하지는 않았지만, 정기적으로 업데이트가 발표될 것이라는 점은 분명히 했다.
왓슨 서비스 인스턴트 실행에 필요한 시스템 리소스 규모는 워크로드에 따라 차이가 있다. 퓨리는 "원하는 성능에 맞추기 위해서는 일정한 메모리와 코어, GPU 등 컴퓨팅 환경 요건이 필요하다. 가상화 환경과 베어메탈 형태로 구축하는 것을 모두 지원한다"라고 말했다.
다른 왓슨 서비스를 IBM 클라우드 프라이빗 위에 로컬로 사용하는 것은 올해 말 이후로 예정돼 있다. IBM은 2019년 말에 왓슨 날리지 스튜디오(Watson Knowledge Studio)를 추가로 지원한다. 코드 작업 없이 비정형 테스트에서 의미 있는 인사이트를 발견하는 툴이다. 자동으로 메타 데이터를 추출하는 왓슨 내추럴 랭귀지 언더스탠딩(Watson Natural Language Understanding)도 있다. 퓨리는 "후자의 경우 이미 왓슨 어시스턴트에서 내부 마이크로서비스로 사용할 수 있다. 따라서 이를 로컬 제품으로 이식하는 작업 대부분은 마쳤다고 할 수 있다"라고 말했다.
왓슨 서비스의 독립형 제품 출시 움직임을 보고 있으면 IBM이 레드햇을 인수한 이유가 무엇인지를 엿볼 수 있다. IBM 클라우드 프라이빗은 그 기반으로 쿠버네티스를 지원하는 오픈시프트에서 사용할 수 있다. IBM은 지난 3년간 왓슨 서비스를 쿠버네티스와 컨테이너에 맞춰 수정해왔다. 일단 레드햇이 IBM의 기술 스택 안으로 완전히 들어오면, 레드햇의 인프라 전문성을 이용해 IBM의 데이터 중심 서비스와 왓슨은 물론 다른 제품까지 클라우드로 이식할 수 있게 된다. ciokr@idg.co.kr
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