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공개SW 소식

2017년 12월 4일 (월)

ⓒ CIO Korea, Paul Robson | ARN



'클라우드 컴퓨팅’하면 너무 익숙해 오래된 느낌이 들 정도다. 모든 CIO와 CTO가 반드시 알아야 할 필수 지식이며, 지난해에만 시장 규모가 약 50% 성장했다. 그러나 이 통계는 어떻게 받아들여야 할까? 기업이 클라우드 활용률이 고작 20%에 불과하다는 사실 말이다.

Credit: Getty Images Bank


소비자용 클라우드를 사용하는 비율은 이보다 더 높다고 반론을 펼 수 있다. 휴대폰에서 아이클라우드(iCloud) 사진 공유 기능만 활성화해도 클라우드 ‘혁명’에 참여할 수 있다. 전 세계적으로 약 10억 대의 iOS 기기를 팔렸고, 7억 8,200만 명이 아이클라우드를 사용한다. 활용률만 놓고 보면 ‘엄청난’ 수준이다. 초당 생성되는 아이메시지(iMessage)는 20만 개에 달한다.

이밖에도 드롭박스(Dropbox), 아마존(Amazon), 넷플릭스(Netflix) 등이 제공하는 서비스는 클라우드 기술을 통해서만 이용할 수 있다. 이렇게 클라우드 활용에 익숙해진 사람들이 회사에 가서도 비슷한 편의성을 요구하는 것은 어쩌면 당연하다.

상업용 클라우드 컴퓨팅 초기의 이점은 단순했다. 데이터센터의 애플리케이션 부하를 더 탄력적인 연산과 저장 환경으로 나누고 요청이 있을 때 더 저렴하게 필요한 성능을 제공했다. 이후 클라우드 컴퓨팅은 개선을 거듭했고 마치 '무어의 법칙(Moore’s Law, 통합 회로에서 제곱 인치당 트랜지스터의 수가 매년 2배씩 증가한다는 내용)’처럼 기능은 늘어나고 가격은 저렴해졌다.

조기 도입 및 혁신
이러한 “L&F(Lift and Shift)” 흐름은 기업에 새로운 고민거리를 던져줬다. IT 팀이 절감한 인프라 비용을 어디에 투자해 고객 또는 직원 경험을 개선할 수 있을까? IT 팀의 인적 자원을 “기기와 배선” 대신 새로운 가치를 만드는 일에 어떻게 투입할 수 있을까? 시스템 복잡성과 보안 우려가 증가하는 상황에서 기업내 핵심 역량은 유지하면서 아웃소싱을 더 효과적으로 하는 방법은 무엇일까?

이런 가운데 클라우드 인프라를 사용하기 더 편리해지면서 스타트업뿐만 아니라 기존의 애플리케이션 업체도 클라우드를 이용하고 새로운 혁신을 이룰 수 있게 됐다. 여러 이점과 변화에도 불구하고 기업의 클라우드 도입률이 낮은 것은 클라우드 컴퓨팅에 아직 개선할 부분이 많다는 것을 알려준다. 기업이 우려하는 매우 중요한 시사점을 가리키는 것이기도 하다.

바로 다음 2가지다. 첫째, 클라우드가 이런 많은 이점을 제공한다고 해도 기업은 이를 어떤 방식으로 활용해야 할까? 둘째, 시장내 경쟁업체가 이미 클라우드를 향해 움직이고 있는 상황에서 클라우드로 이행하지 않았을 때 어떤 손실을 보게 될까?

준비 및 활성화
클라우드 컴퓨팅은 전환점에 도달했다. 금융 서비스 기업 모건 스탠리(Morgan Stanley)에 따르면, 클라우드 컴퓨팅(그리고 휴대폰과 같은 클라우드 지원 기술)이 현재 기업 전체 업무 부하의 20%에 담당하고 있지만, 폭발적으로 성장할 준비가 되었다고 분석했다.

확산을 위한 필수 조건인 신뢰할 수 있는 고 대역폭 인터넷(유선 및 무선) 인프라가 아시아 여러 국가에서 잘 구축되고 있고, 클라우드 컴퓨팅과 스토리지의 가격 역시 공급 안정성, 용량 탄력성을 충분히 제공할 만큼 저렴해졌다. 보안은 여전히 필수적이지만 각국 정보 기관까지 클라우드 툴을 사용할 정도여서 이에 대한 우려를 불식시키고 있다.

클라우드 컴퓨팅은 향후 수 십년간 모든 주요 기술의 훌륭한 조력자로 확산할 준비를 마쳤다. 이제는 클라우드를 '단순한 기반 인프라'에서 연결주의(Connectivism)를 위한 기초 원리로 이해해야 한다.

여기서 연결주의란 네트워크 효과를 의미한다. 정보를 교환할 수 있는 네트워크에 노드(Node)가 많고 정보 교환 속도가 빠르면 네트워크가 더 효과적으로 기능한다. 이는 역사에서도 찾을 수 있다. 로마인은 효율적인 군대 이동을 위해 직선 도로를 건설했고, 철도는 미국의 서부 시대를 열었다. 철도는 다시 전신으로 대체됐고, 현재는 인터넷이 전신을 대체해 매우 복잡한 아이디어를 빛에 가까운 속도로 전송하는 매우 효율적인 수단으로 자리잡았다.

액세스(Access) 부재
클라우드 컴퓨팅이 흥미로운 이유는 결과물뿐만 아니라 프로세스 전체를 추상화하기 때문이다. 예를 들어 서버는 더 이상 데이터센터에 상주하지 않는다. 외부의 고객에게 단순히 웹 페이지를 제공하는 역할에 머무르지도 않는다. 오히려 웹 페이지의 코드와 이를 운영하는 CMS(Content Management System)는 물리적인 특정 위치에 종속되지 않는다.

물리적인 주소가 구체적인 위치를 나타낸다고 해도 현재 IP 주소는 존재 위치가 아니라 액세스 지점을 의미한다. 이와 같은 물리적인 것의 디지털화는 클라우드가 무엇을 할 수 있는지를 단적으로 보여준다.

바로 서버없는(server-less) 컴퓨팅이다. API(Application Programming Interface)를 빛의 속도로 사용하고 동시에 위치 제약이 없으므로 서비스 지향 아키텍처와 마이크로 서비스 아키텍처를 구현할 수 있다. 이와 같은 환경에서는 클라우드에 더 많은 노드를 연결할수록 더 큰 활용 가능성이 생긴다. 예를 들어, 구글 맵스(Google Maps)가 일종의 인프라면 그 진정한 가치는 클라우드 내비게이션 웨이즈(Waze)를 통해 구체화하는 식이다.

더 강력해지는 머신 러닝(Machine Learning)
클라우드를 이용해 많은 데이터를 신속하게 저장, 처리할 수 있게 되면서 머신 러닝도 더 정확하고 빨라지고 있다. 심오한 신경 네트워크 트레이닝은 인간이 검색, 이미지 업로드, 매우 탄력 있는 아키텍처를 통해 지난 수 십년 동안 인터넷에 제공한 ‘트레이닝'을 직접 모방한다. 이런 활동은 반복적이며 광범위하게 발생한다.

이런 대량의 데이터와 매우 강력한 연산력을 활용해 패턴을 파악한 후 새 데이터를 이용해 이런 패턴을 다시 시험할 수 있다. 패턴이라는 표현이 모호하게 들릴 지도 모르지만, 머신 러닝은 이미 의료, 스마트 시티, 법률 작업에서 놀라운 성과를 내고 있다. 클라우드의 범용화, 대형화 덕분이다.

큰 돌파구
클라우드를 통한 생산성 향상은 다방면에서 나타난다. 이미 노동자는 클라우드 기술을 통해 더 효율적으로 원격에서 스마트 지원을 통해 업무를 처리한다. 이밖에도 주요 신기술의 성패 역시 클라우드에서 좌우될 것으로 보인다. 예를 들어 자율주행 자동차는 데이터가 필요하며 데이터를 생성하고 주변의 다른 차량과 빛의 속도로 통신해야 하는데 이 역시 클라우드가 필수다.

가상, 증강, 합성 현실 역시 클라우드가 기반이 돼야 하고 블록체인(Blockchain)과 IoT(Internet of Things) 기술은 기본적으로 클라우드 기반이다. 아마도 가장 흥미로운 측면은 의료 분야일 것이다. 더 정밀한 의료용 방사선을 위한 머신 러닝과 의료 기술이 조합이 대표적이다.

클라우드는 낡은 기술이 아니다. 오히려 이제 막 본격 개화하려 하고 있다. 특히 기존과 다른 차원의 정보와 규모를 구현할 수 있는 기술이라는 특징은 클라우드의 가장 큰 능력이자, 다른 기술과 차별화된 이례적인 장점이다. 우리는 이미 그 사례를 하나둘씩 확인하고 있다. 남은 문제는 기업이다. 기업이 기초를 얼마나 클라우드의 기반을 도입해 필요한 툴을 배치할 것인지다. 그래야만 클라우드의 속도를 더 가속화할 수 있다.



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[원문출처 : http://www.ciokorea.com/news/36497]

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