"최고정보책임자(CIO)는 이제 비즈니스 운영의 핵심이며, 더 이상 단순히 비용 절감을 위한 운영을 하지 않는다. 그 대신 혁신을 주도하고, 기업이 디지털 기반으로 운영되고 협업을 증진하도록 '접착제' 같은 역할을 하고 있다. 결론적으로 CIO는 기업 내 파괴적 혁신의 중심으로서 혁신을 촉진해 보다 높은 수익을 실현하고, 최고의 매출을 올리기 위한 새로운 기회를 창출하고 있다."
제이 업처치 SAS 수석 부사장 겸 CIO는 최근 CIO들이 직면한 과제에 대해 이같이 표현했다. 갑작스럽게 비대면 시대가 찾아오면서, 기업들은 디지털 트랜스포메이션을 급속히 추진하고 있다. 시대 변화에 대응하는 과정에서 데이터 분석 기반 비즈니스 전략 수립 및 의사결정이 중요하다는 것을 깨닫고, CIO 중심의 경영 혁신을 적극적으로 지원하고 있다는 분석이다.
CIO가 이런 상황에서 과감한 혁신을 도모하기 위해 살펴봐야 할 것은 클라우드 네이티브로의 전환이라는 주장이다. 기업의 비즈니스 속도가 IT 인프라의 운영 효율성과 맞닿아 있는 점을 근거로 들었다. SAS가 이런 혁신을 추진하는 모든 기업을 지원할 수 있도록, 다양한 플랫폼으로 지원 범위를 확대해나갈 계획을 갖고 있다고도 덧붙였다.
Q. SAS의 CIO로서 코로나19 시대 역할의 변화를 체감했나.
"코로나19 확산으로 CIO의 역할에 대해 전세계가 주목하고 있다. 확산 초기에 CIO는 온전히 원격근무를 운영할 수 있도록 노력했다. 클라우드 기반으로 집에서도 쉽게 회사 애플리케이션에 접근할 수 있었기 때문에 수 년간의 디지털 혁신 노력이 빛을 발했다.
그러나 모든 애플리케이션이 업그레이드된 건 아니었다. 기존의 수많은 레거시 애플리케이션은 ‘기술적 부채’를 안고 있거나, 숨겨진 온프레미스 환경에서 구동되는 등 어려운 부분들도 많았다.
시간이 흐른 후, CIO의 성패에 있어 두 번째 물결이 일어났다. 디지털 트랜스포메이션이 이뤄진 애플리케이션, 프로세스와 그렇지 않은 애플리케이션, 프로세스 간의 디지털 격차가 매우 명백해졌다. 혁신을 거듭한 기업들은 경쟁 우위를 누리고, 그렇지 않은 기업들은 운영을 유지하기 위해 고군분투하고 있다. CIO는 추가 예산과 함께 기록적인 속도로 현대화할 것을 요구받고 있다. CIO가 기술의 현대화 외 비즈니스 변화도 주도하고 있는 것이다.
CIO들은 IT 프로젝트가 놀라운 속도로 진행되고 있다고 생각한다. 부서 간 지원이 이뤄지고, 모든 직원이 혁신 과정에 참여하고 있다. 앞서 언급한 내용은 전 세계 모든 기업이 직면하고 있는 상황이다. SAS도 마찬가지다. 디지털화에 잘 적응하고 있지만 여전히 해야 할 일이 남아 있다.
이제 기업은 기술을 활용해 운영을 간소화하고, 사소한 매뉴얼 작업을 자동화하며, 현명한 비즈니스 의사 결정을 위한 분석 및 머신러닝을 구현하고, 대규모 노동력 투자 없이도 비즈니스 전략을 실행할 수 있는 새로운 방법을 찾아낼 수 있다."
Q. 데이터 분석에 있어서 클라우드 네이티브 접근은 무엇을 의미하나. 클라우드 네이티브 접근 방식이 필요해진 이유는?
"제품과 서비스가 클라우드 기반 경제에서 융합되고 있다. 기업은 이에 대응하기 위해 비즈니스 요구에 따라 신속하게 애플리케이션을 변경하고 ‘서비스형(as a service)’ 방식으로 실행할 수 있어야 한다. 과거엔 애플리케이션을 다시 설계하지 않고 다른 인프라로 옮기는 '리프트 앤 시프트(lift-and-shift)' 접근 방식으로 분석 워크로드를 거의 수정하지 않고 클라우드로 마이그레이션했다. 이는 초기 인프라 비용 절감과 같은 이점이 있었지만, 그게 전부였다. 더 높은 수준의 이점을 얻기 위해 클라우드 네이티브 아키텍처를 고려한 애플리케이션이 필요하다.
클라우드 네이티브 애플리케이션은 컨테이너, 마이크로서비스, 데이터베이스(DB), 스토리지, 컴퓨팅 및 보안 등의 클라우드 서비스를 통해 개발 및 배포된다. 지속적 제공(CD)으로 기업은 최신 분석 및 인공지능(AI) 기능을 이용해 혁신적인 사용 사례를 해결하고 신규 고객을 확보할 수 있다.
우선 다수의 사용자가 자주 분석 모델을 개발 및 배포할 수 있어 데이터 기반 접근 방식으로 신규 고객을 유치하며, 리스크를 관리하고 운영 효율을 높이는 등 시장 및 비즈니스 수요에 신속하게 대응할 수 있다.
데이터 사이언스 프로젝트의 각 단계인 구축, 훈련, 배포는 서로 다른 인프라 환경을 필요로 하고, 배포 시 고려해야 하는 점도 다르다. 클라우드 네이티브 애플리케이션은 클라우드 사업자가 제공하는 탄력성을 활용해 높은 수준의 확장성과 가용성을 확보할 수 있다."
Q. SAS의 클라우드 네이티브 전략은?
"SAS는 고객이 원하는 어디에서든 데이터 분석을 지원하고 있다. 특히 엔터프라이즈 분석 플랫폼 'SAS 바이야'는 퍼블릭 클라우드와, 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 네이티브 서비스를 이용한다. 고객이 원하는 클라우드에서 구동이 가능한 클라우드 네이티브 아키텍처를 제공하기 위해 컨테이너, 쿠버네티스 등 기타 개방형 산업 표준을 활용할 수 있도록 재설계됐다. 컨테이너 또는 쿠버네티스 기반 분석 애플리케이션은 대상 환경이 프라이빗 클라우드 또는 퍼블릭 클라우드인지 관계없이 쉽고 일관된 배포가 가능하다. 모든 서비스가 느슨하게 결합되고 컨테이너화돼 있기 때문에, SAS 바이야는 서비스 중단을 줄이기 위해 계속 증가하는 소프트웨어 업데이트를 손쉽게 진행할 수 있도록 만들었다.
이달부터 SAS는 클라우드 네이티브 아키텍처와 범위를 확장해 기존 마이크로소프트(MS) 외 아마존웹서비스(AWS)와 구글클라우드플랫폼(GCP) 환경 및 서비스를 지원한다. 유연성과 선택권을 제공하는 것을 중요하게 생각하고 있다. 데이터를 운영하는 어디에서든 SAS의 솔루션을 제공한다는 것을 의미한다.
프라이빗 및 하이브리드 클라우드 환경에서의 배포에 대한 수요가 증가하고 있기 때문에, SAS는 조만간 기업용 쿠버네티스 플랫폼 '레드햇 오픈시프트'를 지원할 계획이다. 오픈소스 K8s, 탄주, HPE 등 쿠버네티스와 클라우드 사업자 간 여러 조합 사례가 있는 만큼 시장 수요와 요구사항을 기반으로 최적의 지원을 위해 노력할 예정이다."
Q. 지난해 MS와 전략 파트너십을 통해 SAS의 분석 솔루션을 MS 클라우드 '애저'에서 활용하는 기술 및 시장 전략 협업을 발표했다. 그간의 성과 및 여러 클라우드 사업자 중 MS와 긴밀히 협력하는 이유는?
"애저에서 자사의 분석 소프트웨어 구동을 위한 클라우드 네이티브 지원을 발표했다. 동시에 SAS 클라우드 운영 및 자동화를 애저 서비스에 통합했다. MS는 기술 및 상업적 측면에서 SAS의 전략적 파트너사이며, 고객이 클라우드에서 분석 워크로드를 쉽게 실행할 수 있도록 지원하는 SAS의 클라우드 우선사업자다. 시장에서 가장 크고 빠르게 성장하고 있는 기업용 클라우드 사업자이기도 하다.
작년 6월 파트너십 발표 이후 양사는 다수의 SAS, MS 제품을 통합해 모델 개발 및 구축을 위한 엔드 투 엔드 분석 라이프사이클 경험을 제공하고 있다. 사물인터넷(IoT) 등의 영역에서 시장에서 바로 사용할 수 있는 공동 솔루션도 함께 개발했다. 또 SAS 분석 모델을 MS의 '파워플랫폼', '오피스365' 등 제품 생태계와 애저 시냅스 인 DB 프로세싱, 애저 IoT, 다이내믹스 365와 같은 애저 데이터 생태계에 연결했다."
Q. 주력 산업 분야를 소개해달라.
"SAS는 여러 산업에서 발생하는 고객의 문제와 과제를 해결하는 데 주력하고 있다. 데이터, 분석 및 AI 제품과 솔루션을 제공해 금융, 의료, 생명과학, 제조, 공공, 유통, 통신, 언론, 기술 및 공공 시설 분야에서 고객 요구에 부응하고 있다.
가령 싱가포르 난양폴리텍대학 연구팀은 SAS AI 기반 시스템으로 수치 제어 장치(CNC)의 음향 패턴에 패턴 인식 신경망과 머신러닝을 적용했다. 일반적인 기계에 ‘귀’를 제공하면, 공구 마모 또는 파손과 같은 이상 상태를 실시간으로 모니터링하고 감지해 효율성을 높이고 예지 정비를 할 수 있게 된다. 작업자 안전도 개선될 수 있다.
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중국 이글스 팀은 의료 보험 청구 관련 빅데이터를 모니터링하는 머신러닝 모델을 만들었다. 잠재적 사기 범죄와 의료진의 비정상적인 행위를 감지하는 조기 경보 시스템에 모델을 활용하고 있다.
인도 3K 테크놀로지 팀은 은행, 요금소, 소매점, 매표소, 병원 대기실 등에서 줄을 서는 대기 경험을 최적화했다. 이 과정에서 스트리밍 데이터 분석 솔루션인 'SAS 이벤트 스트림 프로세싱'과, 파이썬으로 영상 데이터를 분석했다. SAS 바이야로 데이터를 탐색하고 분석 모델을 개발, 훈련했다."