"수 개월 걸리는 데이터 플랫폼 구축, 클라우드로 한번에"

전 산업에 걸쳐 디지털전환(DX) 열풍이 불고 있다.

끝이 보이지 않는 불황과 전쟁, 이상기온, 팬데믹 등 불확실성의 확대에 대처하기 위해 인공지능(AI)와 데이터 분석의 의존도가 높아지고 있기 때문이다.

하지만 여전히 많은 기업들이 본격적인 DX를 고민하고 있다. DX의 기반이 데이터인 만큼 기존에 구축한 수많은 장비에서 효율적으로 데이터를 추출하고 관리할 플랫폼을 구축하기 위해 상당한 비용과 시간이 요구되기 때문이다.

옵스나우의 조용석 IoT옵스 개발팀장은 이를 해결하기 위한 방안으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 올인원 IoT플랫폼 IoT옵스(IoTOps)를 제시했다. 각 산업에 맞춰 특화된 데이터 플랫폼으로 비용과 구축 시간을 단축하고 운영관리를 일원화한다.

조 팀장은 IoT 데이터 플랫폼 구축 전문가다. 옵스나우 이전에는 KT 넥스알에서 포스코의 스마트팩토리의 IoT 데이터 플랫폼을 담당했으며, 자율주행 시범단지인 판교 제로시티, 배터리 전문 기업의 배터리 데이터 관리 시스템(BMS) 등을 구축한 바 있다.

그동안 그가 구축해온 산업용 데이터 관리 플랫폼은 온프레미스방식으로 각 기업과 산업의 요구에 맞춰 최적화한 구조였다. 하지만 그는 3년전 돌연 서비스형 소프트웨어(SaaS)형 방식의 데이터 관리 플랫폼 개발에 매진했으며 그렇게 선보인 서비스가 IoT옵스다.

조 팀장은 “5~6년간 여러 산업분야에서 데이터 시스템을 구축하다 보니 모두 IoT 디바이스에서 데이터를 수집한다는 공통점이 있다는 것을 알게 됐다”며 “그렇다면 굳이 매번 일일이 구축할 필요 없이 사전에 최적화된 서비스를 만들어 두고 이를 서비스 형태로 제공하는 것이 기업과 우리가 모두 윈윈하는 결과라고 판단했다”고 설명했다.

IoT옵스는 디지털전환(DX)를 위해 필요한 기반 작업인 IoT 데이터 수집, 배포, 분석 등 통합 지원하는 서비스다. 고객사에서 IoT 장비를 IoT옵스에 연동하면 바로 데이터를 클라우드에 저장할 수 있다. 업무 환경에 따라 엣지컴퓨팅을 활용하거나 기업의 요청에 따라 온프레미스에 설치에 사용하는 것도 가능하다.

데이터의 특성이나 종류에 따라 적합한 데이터베이스모델로 시스템을 구축하고 숫자로만 보이는 데이터를 직관적으로 확인하고 업무에 적용할 수 있도록 시각화 서비스와 대시보드를 제공한다.

조 팀장은 “수많은 설비와 장비로 이뤄진 공장의 경우 모든 데이터를 확보하기 위해선 수만 개 이상의 센서가 필요하며, 장비의 특성에 따라 몇 초마다 데이터를 받을 것인지도 설정해야 한다”며 “또한 기업마다 사용하는 센서나 장비도 다르기 때문에 통신 규약 등을 매번 고려하면 업무는 무한정 길어질 수밖에 없었다”고 설명했다.

이어서 “IoT옵스는 산업 현장에서 필요한 IoT 관련 데이터 수집 및 분석 기능을 통합 제공한다”며 “IoT와 엣지 디바이스를 관리하고 대용량 고가용성 기반 데이터의 수집과 저장을 자동화해 사용자는 장비을 연동해 사용하기만 하면 된다”고 설명했다.

옵스나우는 IoT 장비에서 안정적으로 데이터를 수급하고 배포할 수 있도록 레노보의 싱크엣지 시리즈에 AWS IoT 그린그라스 코어 디바이스 기반으로 구축했다. 이를 통해 설비에 적용된 다양한 제조사의 IoT 디바이스의 데이터를 한 번에 확인할 수 있어 실무자의 혼란을 최소화하고, 업무의 효율성도 향상시킨다.

조 팀장은 “또한 수집한 데이터를 인공지능(AI)을 활용해 사용자별 맞춤 분석 및 시각화 기능도 동시에 제공한다”며 “IT기술에 익숙하지 않은 실무자와 임원도 이를 통해 한눈에 현 상황을 파악하고 필요한 데이터 분석을 수행할 수 있어 빠르고 정확한 의사결정과 비즈니스 대응력을 높일 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

옵스나우는 IoT 기기가 다양한 산업에 널리 쓰이는 것을 고려해 각 산업에 특화된 운영 및 관리 서비스를 제공한다. 현재 ▲스마트팩토리 ▲스마트시티 ▲콜드체인 모니터링 ▲스마트팜 ▲스마트빌딩 ▲배터리 관리 ▲모빌리티 ▲농업 ▲제조 ▲물류 ▲SOC ▲에너지 등의 산업에 맞춘 기능을 지원한다.

조용석 팀장은 이미 국내에서도 다양한 분야의 기업들이 IoT옵스를 기반으로 성공적인 DX를 이루고 있다고 사례를 소개했다.

조 팀장은 “한 고객사는 전국 1만개 디바이스에서 온도 데이터를 수집해 병의원, 유통점, 물류센터 등 온도에 민감한 분야에 분석 데이터를 제공하고 있다”며 “코로나19 이후 요구량이 늘어 시간 당 1억 건 이상을 처리하는 중으로 클라우드 기반이 아니었다면 이렇게 빠르고 정확하게 대응이 어려웠을 것”이라고 밝혔다.

이어서 “특히 백신처럼 온도에 민감한 주문이 늘어난 것이 특징”이라며 “매시간 자동 측정을 통해 기존에 파악하기 어려웠던 냉각장치의 일시적인 오류까지 확인할 수 있어 서비스의 신뢰도를 높일 수 있었다”고 말했다.