[기고] ‘데이터’ 중심의 디지털 데이터센터 발전 방향

효성인포메이션시스템 클라우드사업팀 김형섭 과장

디지털 트랜스포메이션(DX)을 성공적으로 구현하려면 ‘데이터’와 함께 이를 새로운 성과와 기회로 만들기 위한 적합한 인프라의 변화가 필요하다. 디지털 시대의 데이터센터는 기존 IT업무를 운영하던 것과 다르게 IoT, 빅데이터, 컨테이너 같은 업무를 수용하고 사회와 산업을 연결하는 역할까지 담당해야 한다.

김형섭 효성인포메이션시스템 컨설턴트

데이터의 스마트한 활용은 궁극적으로 기업의 수익 창출로 이어지며, 기업이 비즈니스 과정에서 겪은 ‘경험’을 데이터화 하고, 축적된 데이터의 분석 및 예측을 통해 이끌어 낸 비즈니스 통찰로 새로운 서비스를 창출하며 도약의 발판으로 삼을 수 있는 것이다. 성공적인 DX란 데이터 ‘운영’을 통해 이 같은 비즈니스 선순환 구조를 만드는 것이다.

데이터 운영이 화두가 되면서 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 최근 각광받고 있다. AI는 2021년 전 세계적으로 2.9조 달러(약 3천475조원)의 비즈니스 가치와 620억 시간의 근로자 생산성을 창출할 것이라고 가트너는 예측했다. 또한 비즈니스 의사결정자의 71%가 AI의 활용은 불가피하고 비즈니스에 긍정적인 영향을 줄 것이라고 생각하고 있으며, AI와ML은 기존 환경 대비 생산성 44%, 운영 효율 42%, 의사결정 효율 35%를 향상시키고, 3년 내에 기존의 IT의 화두인 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너, IoT 등을 능가하는 비즈니스 가치를 도출할 것으로 전망된다.

■ DX 데이터 운영을 위한 ‘AI/ML 플랫폼’

단순한 데이터 취합과 축적에서 한 발 더 나아간 개념인 ‘데이터 운영’의 첫 단계는 곳곳에 산재한 데이터 취합에서 시작된다. 그러나 복잡하기만 한 빅데이터는 기업 데이터 운영에 오히려 악영향을 끼친다. 기업은 데이터에서 많은 가치를 원하지만 필요한 정보를 정확히 찾아내는 일은 쉽지 않고, 데이터 수집·저장·분석에 많은 비용과 시간을 소모한다. 따라서 데이터 가치와 잠재력을 발굴하고 효율적으로 운영 가능한 시스템이 필요하다.

지금까지의 데이터 운영 프로세스는 데이터 공급자 즉 데이터 과학자, 데이터 분석가, 데이터 엔지니어와 IT 관리자 간의 커뮤니케이션과 협업이 쉽지 않은 환경이었다. 한정된 예산 내에서 다양한 분석 환경이 필요하고, 빈번한 요청에 맞춰 적기에 데이터 분석 환경을 제공하는 것은 한계가 있었다. 영역별로 다양한 사람들이 다른 업무를 수행하는데, 다양한 환경과 툴, 데이터 유형과 속성으로 구성된 각 단계별 데이터 처리 프로세스를 단순화하고 자동화하는 것이 DX 데이터 운영을 위한 ‘AI/ML 플랫폼’의 핵심이다.

‘AI/ML 플랫폼’은 데이터 중심의 디지털 데이터센터 구현을 위한 새로운 대안으로, 워크플로우 기반의 업무자동화 및 전체 AI/ML 파이프라인을 하나로 관리하고 예측모형을 학습, 평가, 테스트, 업데이트할 수 있는 머신러닝 모델 관리가 가능하다.

이를 통해 자원의 동적 할당 및 가상화 기반의 탄력적 자원 운영을 위한 리소스 활용을 최적화하고, 다양한 분석 플랫폼과 머신러닝 프레임워크 간 상호운용성을 높일 수 있다. 또한, 서로 다른 업무와 기술을 보유한 부서 간 협업 환경을 제공하며 업무 속도와 효율성을 최대화할 수 있다.

특히, 사전 정의된 컨테이너 기반 GPU 가상화 환경 도입, 오브젝트 스토리지를 활용한 데이터 유형 및 업무 특성에 맞는 저장 등 신규 IT 인프라 기술을 활용하여 개발자와 관리자가 모두 만족할 수 있는 AI/ML 플랫폼 제공이 가능해진다.

효성인포메이션시스템 AI/ML 플랫폼 프레임워크

■ 데이터 중심의 지능적인 IT 인프라 환경 변화

기업의 요구와 목표에 정확히 부응하는 혁신 로드맵을 완성하기 위해서는 데이터에 기반한 비즈니스 인사이트 확보가 기반이 되어야 한다. 즉, 데이터가 생성되고 소비되는 전체 흐름에 걸쳐 민첩하고 지능적으로 IT 인프라 환경도 변화해야 한다.

디지털 시대 IT는 단순한 환경에서의 통합 운영과 자동화 전략이 필요하며, 차세대 데이터센터 구현을 위해서는 새로운 조직, 새로운 업무, 새로운 요구 사항에 적극 대응해야 한다. 추가로 민첩한 DX 환경 구현을 위해 데이터센터 내에서 안정적이고 효율적인 기존 IT환경과 타임 투 마켓(Time to Market)을 위한 신속하고 짧은 주기의 애플리케이션 개발/운영 환경이 공존하는 경우가 많아짐에 따라, 가상화와 컨테이너 환경의 중복 투자에 대한 고민도 높아지고 있다.

최근 ‘클라우드’ 중심의 IT 환경이 확산되면서, 서버, 스토리지, 네트워크, 운영체제 등 IT 인프라 구성에 필요한 모든 요소들을 통합하여 운영하는 하이퍼 컨버지드 인프라(HCI)는 차세대 데이터센터의 표준으로 부상하고 있다.

HCI 어플라이언스를 도입하여 가상머신과 컨테이너를 통합하면, 분산돼 있던 스토리지와 네트워크를 각각 소프트웨어 정의 기반으로 통합 운영할 수 있다. 가상머신과 컨테이너를 통합된 컴퓨팅 클러스터에서 운영함에 따라, 자원 사용의 효율을 극대화할 수 있을 뿐 아니라 예산 절감과 통합 관리에 따른 효율성도 높아진다.

차세대 클라우드 데이터센터 모델

■ 디지털 트랜스포메이션 방향성·전략 제시

효성인포메이션시스템의 전문가들은 미래 데이터센터의 변화 및 향후 로드맵까지 기업의 DX를 위한 최적화된 맞춤 솔루션을 컨설팅하고 있다. 한 물류 전문 기업은 효성인포메이션시스템과 협업하여 GPU 기반 물류 데이터 AI/ML 분석 시스템을 성공적으로 구축했다.

최근 언택트 환경이 중요해지면서 시간/비용 손실 최소화를 위해 사전 대응 가능한 물류 분석 환경을 구축하기를 희망한 고객은, 이미지 분석 기반의 택배 분류 자동화를 통해 운송 자원의 사전 준비와, 빅데이터 분석 기반의 물동량 예측을 통한 물류 지원 계획을 수립하고자 했다.

이를 위해 효성인포메이션시스템은 GPU 기반의 AI/ML 물류 분석 시스템 인프라를 제공하고, ML 분석 효율을 위해 HCI 및 가상 GPU 환경을 제공했으며 분석 이미지 데이터 저장 효율을 높이고자 오브젝트 스토리지도 활용했다. 결과적으로 고객은 ML 분석을 통한 운송 자원 사전 준비로 운송시간을 단축하고, 물동량 예측 환경에 변화 대응을 통해 생산성을 향상했으며, 가상화 기반의 IT 구성으로 자원 효율성 증대 및 비용 부담을 줄일 수 있었다.

효성인포메이션시스템은 디지털 데이터센터를 체험해 볼 수 있는 ‘DX센터 시즌2’를 운영 중이다. 관리자부터 데이터 사이언티스트, 개발자에 이르기까지 모든 구성원이 역할에 맞게 사용하고, 비용 최적화는 물론 어떤 형태의 서비스도 즉시 운영∙관리∙확장 가능한 디지털 데이터센터의 모델을 제시한다. 앞으로도 효성인포메이션시스템은 고객이 최적화된 IT 인프라로 최상의 비즈니스 성과를 내고 성공적인 DX를 구현하도록 지원할 방침이다.

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