스플렁크 "하둡 대항마? 더 잘 쓰게 보완"

스플렁크가 상용 빅데이터 처리기술 업체로 국내 진출을 선언하며 오픈소스기술 하둡의 부족함을 보완해주는 역할도 가능하다고 밝혔다. 앞서 회사는 동명의 기계생성데이터 실시간 색인 및 처리 플랫폼을 기업시장에 공급해왔고 최근 고조된 빅데이터 트렌드에 따라 우리나라 시장에도 주력할 계획을 내놨다.

29일 로버트 라우 스플렁크 아시아태평양지역 총괄 사장은 서울 삼성동 간담회장에서 자사 기술과 하둡간 차이점이 오픈소스와 상용화된 유료 기술이란 점 외에도 활용이 최적화된 영역이나 대응가능한 기술범주가 확연히 다르다고 밝혔다. 사용자 입장에서 선택 대상이 될 수 있는 하둡을 경쟁상대로 인식되길 거부하고 기존 구축된 환경을 끌어안아 더 효율화할 수 있다고 강조했다.

그는 본사가 이달초 스플렁크 한국지사를 설립하고 조용대 전 한국오라클 ISV OEM사업담당 상무를 지사장으로 영입했다고 알렸다. 아태지역에 급부상중인 시장으로 한국을 지목하고 비즈니스 강화에 나설 뜻을 밝히면서다. 앞서 회사는 스플렁크 엔터프라이즈5 상용화 버전을 공개했고 지난달에는 데이터전송기술 '하둡커넥트'와 모니터링기술 '하둡옵스 앱'도 선보였다.

라우 사장에 따르면 스플렁크 기술은 정형, 반정형, 비정형같은 데이터유형에 무관하게 대용량데이터를 수집해 색인화(인덱싱)하고 실시간 검색되게 해준다. 결과를 분석해 보고하거나 대시보드로 구현도 가능하다. 국내서 파트너들의 사업개시 18개월만에 제조사, KT와 LG유플러스같은 통신사, 다음커뮤니케이션같은 포털사, 안랩과 인포섹같은 보안업체 등 40여곳을 유료 고객사로 확보했다.

다음은 그와의 1문1답이다.

-스플렁크의 제공 솔루션 범주는 수집, 저장, 분석, 리포팅 전과정을 아우른다고 보면 되나

일단 그렇고, 더불어 분석하고 리포팅하는 기반을 실제 활용하는 사례별 애플리케이션(이하 '앱')도 제공한다. 빅데이터 기술 수요는 방대한 기간망과 기계생성 데이터가 많이 들어오는 조직일수록 큰데 그 상황에 대응하고 활용한 사례들이 앱으로 구체화돼 있다.

마이크로소프트(MS) 익스체인지와 액티브디렉토리(AD), 구글 지도, 시트릭스 젠데스크톱과 넷스케일러, IBM 웹스피어, 시스코 USC, 하둡커넥트 등 온갖 데이터소스에 대응하는 앱이 존재한다. 온라인에서 볼 수 있는 것만 300개 이상인데 대부분 자체 개발이 아니라 고객사나 사용자측의 개발자 커뮤니티에서 자발적으로 만든 것이다. 한국에도 스마트한 엔지니어들이 많아 알맞은 사례별 솔루션(앱)을 많이 내놓을 것이라 본다.

-스플렁크와 하둡, 일각에선 경쟁관계로 인식하던데, 어떻게 다른가

하둡은 배치스토리지환경에 최적화된 기술이다. 분산환경에서 비정형데이터를 수집하는 용도로 탁월하다. 스플렁크는 그 용도에 더해 독자개발해 특허출원중인 색인(인덱싱)기술을 활용한 작업을 지원한다. 정형, 비정형, 반전형 데이터를 수집하고 색인화해 스토리지에 저장하고 보고서 생성과 분석과 대시보드 생성까지 해준다. 하둡만 갖고 이 전체 작업을 대응하려면 별도로 그 역할을 하는 기술을 만들어 덧붙여야 한다. 또다른 기술적 차이점은 스플렁크가 실시간 시스템이고 하둡은 그렇지 않다는 점이다. 데이터소스에서 시시각각 쏟아지는 빅데이터를 즉각 처리할 수 있다.

스플렁크의 인덱싱에 따른 장점은 검색이 편하다는 것이다. 하둡은 아무리 많은 자료를 저장해도 검색을 할 수 없다는 제약이 있다. 하지만 이미 사용되는 하둡을 스플렁크로 대체할 필요는 없다. 스플렁크 데이터플랫폼은 '스플렁크 스토리지'와 대등하게 하둡을 포함한 다른 '빅데이터 저장소'를 인덱싱할 수 있다. 그래서 하둡은 스플렁크 기술을 통해 보완될 수 있다.

-기존 관계형 데이터베이스(DB)업체들이 정형데이터를 다루던 환경을 확장해 비정형데이터도 함께 처리해 인사이트를 제공한다는 것과 '방향'만 다를 뿐, 같은 얘기 아닌가

비정형데이터는 많은 곳에서 수집된다. 시스템이든, 앱이든, 클라우드든, 물리적 기계든. 반면 정형데이터는 기존 DB를 쓰던 곳에 놓였다. 기술을 제공하는 업체가 많다. 하지만 스플렁크에는 인덱싱기술이 있다. 테라바이트(TB)급 데이터를 실시간분석할 수 있게 만들어주는데 타사(관계형DB업체)에 그런 정보처리능력이 있는지는 의문이다. 스플렁크에 비해 경쟁사들이 따라올 수 없는 부분이라 자신한다.

그리고 정형데이터와 달리, 비정형 또는 반정형데이터를 처리한 이후에는 손쉽게 사용사례로 연결하기 어렵다. 스플렁크에는 여러 활용사례를 대응하는 앱을 제공할 수 있다는 것이 차별화된 장점이다. 앱은 어떤 정보 소스에서든, 어디의 데이터든 수집하고 모든 상황별 데이터 사용자를 지원할 수 있다. 엔지니어뿐 아니라 현업에서도 쉽게 빅데이터 활용 결과를 구현할 수 있다는 얘기다.

-스플렁크는 어떤 기준으로 비용을 청구하나

엔터프라이즈버전을 유료로 공급하고, 공식사이트에선 무료버전을 공짜로 내려받게 한다. 개발자들이 일단 써보고 그 기능과 성능이 마음에 들 경우 전사적으로 도입을 결정하게 유도하는 것이다. 최근 한국에 보급률이 느는 추세에도 이같은 방식이 작용한 것으로 보고 있다.

유료버전 가격은 정말 단순하게 결정된다. 스플렁크 엔진이 하루에 인덱싱하는 정보량의 상한선으로 가격을 결정한다. 예를 들어 1TB짜리 라이선스를 구매하면 매일 1TB치 데이터인덱싱을 할 수 있다. 그리고 처리할 데이터량이 많아질수록 가격을 선형적으로 늘리는 게 아니다. 상한 데이터량을 늘릴 수록 가격이 오르는 비율은 떨어진다. 다른 서버용 솔루션처럼 CPU나 서버 대수를 기준으로 하지도 않고, 사용자 규모 기반으로 책정하지도 않는다. 어떤 고객사는 매일 직원 수천명이 스플렁크 솔루션을 쓰는데, 몇십명이 쓰는 경우에 비해 더 많이 받지 않는다.

-한국지사 설립 이후 근황과 향후 계획은