7월 18일, 디자이너의 클라우드 소식 클리핑

1. "구글·아마존 부럽지 않네" 네이버 오픈소스 혁신 동참

구글·아마존 부럽지 않네 네이버 오픈소스 혁신 동참

지난 11일 네이버는 서울 강남구 D2 스타트업 팩토리에서 전 세계 오픈소스 개발자를 초청해 ‘핀포인트 오픈 하우스’ 행사를 진행했다. 행사에는 네이버가 만든 오픈소스 APM(앱 상황 모니터링) 소프트웨어(SW) ‘핀포인트(Pinpoint)’를 포함해 ‘집킨(Zipkin)’, ‘스카이워킹(Skywalking)’ 등 전 세계 주요 오픈소스 APM 개발자와 국내 개발자들 100여명이 참석했다.

행사의 가장 큰 특징은 오픈소스 APM 업계 3위인 네이버가 업계 1위인 집킨, 2위인 스카이워킹 개발자까지 초청해 진행했다는 점이다. 강운덕 네이버 핀포인트 프로젝트 리더는 “해외 APM의 최신 동향을 국내 개발자들에게도 공유하기 위해 이번 행사를 기획했다”고 말했다.

핀포인트는 네이버가 3년동안 개발해 2015년 외부에 공개한 오픈소스 APM이다. 1800여개에 달하는 네이버의 앱 상황을 모니터링하는데 이용하고 있다. 오픈소스 사이트 깃허브 기준 2주에 2만 다운로드, 8900여개의 ‘스타(좋아요)‘가 발생하는 등 네이버뿐만 아니라 전 세계 개발자들에게 널리 이용되고 있다. 중국, 한국, 홍콩, 인도, 미국 순으로 인기를 끌고 있다.

네이버는 핀포인트를 포함해 자사가 개발한 약 30개의 SW를 오픈소스로 공개했다. 네이버(2위)는 NHN(1위), 삼성전자(3위), 데브시스터즈(4위) 등과 함께 한국에서 가장 많이 오픈소스 업계에 기여한 회사다.

구태진 네이버 핀포인트 개발자는 “과거 기업이 핀포인트를 이용하려면 직접 오픈소스 SW를 내려받아 자사 서버에 설치해야 했다. 그만큼 많은 개발력이 필요했다. 반면 네이버가 핀포인트를 클라우드에서 제공하면 그만큼 서비스 개발을 위한 기업의 수고가 줄어들고 더 져렴한 비용으로 이용할 수 있게 된다”며, “현재 네이버는 NCP에서 핀포인트를 포함해 다양한 오픈소스 SW를 제공하기 위해 관련 작업을 진행 중”이라고 전했다.

 

IT기업의 트렌드라고 볼 수 없긴 하지만, Open Innovation 흐름에 네이버도 동참하는 쪽으로 가고 있다. 결국 자사의 소프트웨어를 클라우드에 올려 SaaS(Software as a service)를 구축하겠다는 의도가 읽힌다. 오픈소스 소프트웨어 개발을 진행하되, 결국 클라우드에 올려 고객을 확보하려는 전략으로 해석할 수 있다.

 

 

2. MS와 SKT, 클라우드 AI 기반 통합데이터플랫폼 개발 나선다

MS와 SKT, 클라우드 AI 기반 통합데이터플랫폼 개발 나선다

한국마이크로소프트와 SK텔레콤이 공동으로 클라우드 기반 차세대 인공지능(AI)&데이터(Data) 통합 플랫폼(Unified Data Platform, 이하 UDP) 개발을 위해 손을 잡았다.

양사가 함께 개발하는 UDP는 마이크로소프트의 애저(Azure) 클라우드를 기반으로 구축한다. 하나의 통합된 플랫폼에서 다양한 부가 가치와 서비스 및 프로세스를 제공하기 위한 목적으로 개발됐다. 안정적인 서비스 운영과 이기종 간 데이터 교차분석, 실시간 이벤트 처리 등 방대한 양의 데이터처리를 비롯해, 새로운 서비스 개발을 손쉽게 지원하는 것이 특징이다.

마이크로소프트와 SKT가 공동 개발한 통합데이터플랫폼을 적용한 티맵 주차 서비스. / 한국마이크로소프트 제공. /

UDP는 소프트웨어 설계부터 운영시스템(OS), 프레임워크 설치 및 관리가 필요한 서비스형 인프라(IaaS) 방식이 아닌 애저 서비스형 플랫폼(PaaS)을 이용하여 개발됐다. 여기에 SKT의 축적된 사물인터넷(IoT) 및 AI 기술을 더했다.

특히 다양한 지역 내 분산된 IoT 디바이스와 시스템에서 생성되는 방대한 데이터를 UDP 플랫폼에서 제공하는 ‘애저 IoT 허브(Azure IoT Hub)’와 ‘이벤트 허브(Event Hub)’를 이용해 안정적으로 수집 및 제어한다.

최근 SK텔레콤이 선보인 ‘티맵(T맵) 주차’ 서비스는 UDP를 적용한 첫 사례다. ‘티맵 주차’는 전국에 걸쳐 실시간 주차 공간 확인부터 결제, 통합 관제, 현장 출동까지 주차와 관련된 모든 서비스를 통합해 운전자에게 제공하는 서비스다. 주차에 관한 운전자들의 고민을 해결하고 주차장 운영 효율도 크게 높일 수 있는 서비스로 지난달 첫선을 보였다.

SK텔레콤은 티맵 주차 서비스 뿐만 아니라 헬스케어, 스마트 스토어 등 지능화된 서비스와 새로운 고객가치를 제공하는 다양한 영역에 UDP를 적극 활용한다는 계획이다.

IaaS에 강점을 가진 마소 제품을 선택했다는건 당연한 얘기이고, 이 경우는 자사의 서비스를 클라우드로 구축했을 때의 사례를 잘 보여준다. 티맵에 UDP를 적용하기 전과 후의 사용자의 경험을 비교해봐도 좋을듯 하다. 

 

3. 韓 최초 '하이퍼센터' 2곳 선점… 경기도, 클라우드 산업 메카되나

평촌 LG유플러스·판교 SK C&C
2021년 준공땐 '국내 첫 가동' 전망
네이버 제2센터 유치땐 경쟁력 UP
"4차산업혁명 핵심기반 중심지로"

경기도가 5G·자율주행차·인공지능(AI) 등 다양한 4차 산업혁명 기술의 핵심 기반인 '클라우드(Cloud) 산업' 중심지로 떠오를지 관심이 커지고 있다.

우리나라 최초 '하이퍼스케일(Hyperscale, 초대형)' 규모로 구축될 안양(LG유플러스)·성남(SK C&C)지역 데이터센터에 이어 만약 네이버 제2데이터센터까지 경기도에 건립될 경우 국내 클라우드 산업 경쟁력을 선점할 수 있을 것으로 전망되기 때문이다.

15일 한국데이터센터연합회와 시장조사기관 시너지리서치그룹 등에 따르면 아직 국내엔 단 한 개의 하이퍼스케일 데이터센터(이하 하이퍼센터)도 구축되지 않은 상태다. 

반면 지난해 12월 기준 전 세계의 하이퍼센터는 430여개이며 올해 건립 예정된 수까지 포함하면 560여개에 달한다. 미국이 40%(약 172개)로 점유율이 가장 높고, 중국(8%)·일본(6%)·호주(5%)·독일(5%) 등이 뒤를 잇고 있다.

이에 국내에서도 향후 6개(KT·LG유플러스·SK브로드밴드·SK C&C·네이버·MS)의 하이퍼센터 구축을 계획하는 등 경쟁력 강화에 박차를 가하고 있다.

이중 신축이 아닌 기존 센터 증축에 나선 평촌 LG유플러스 메가센터와 SK C&C 판교 데이터센터는 오는 2021년 준공이 가능할 것으로 전해진다. 

이 경우 경기도는 국내 최초 하이퍼센터 가동 타이틀을 거머쥐게 된다. 여기에 네이버가 최근 전국 공모에 들어간 제2데이터센터까지 도내에 건립되면 도는 타 지자체보다 먼저 국내 클라우드 산업을 선점할 수 있게 된다.

한국데이터센터연합회 관계자는 "이미 서울·경기지역에 국내 클라우드 산업 80%가 몰려있긴 하지만 아직 초대형 센터는 없다"며 "IT 산업이 집약된 경기도에 초대형 센터가 들어서면 그만큼 관련 사업이 발달해 4차 산업에 대한 경쟁력도 강화될 것"이라고 말했다. 

■하이퍼스케일(Hyperscale)이란?

하이퍼스케일은 클라우드 데이터센터의 규모를 시설 내 실제 서버가 들어서는 '전산실 규모' 또는 '전력 수전용량'으로 나눠 가장 큰 규모를 뜻한다. 

미국 버클리연구소는 전산실 연면적 3만6천㎡ 이상을, 시너지리서치는 연면적 2만2천500㎡ 이상이면서 10만대 이상 서버를 갖춘 규모를 하이퍼스케일로 규정했다. 

하이퍼스케일 외에도 센터 규모는 메가(Mega)·거대(Massive)·대형·중형·소형 등으로 나뉘며 현재 국내엔 거대급 이하로만 150여개 센터가 운영 중이다.

 

4. 유성민 IT칼럼니스트 ‘클라우드가 AI 대중화를 이끌어’

유성민 IT칼럼니스트 ‘클라우드가 AI 대중화를 이끌어’ - 스마트경제

2016년은 인공지능(AI)이 주목받은 해이다. 알파고 쇼크가 일어났던 시기이고, 다보스 포럼에서 4차 산업혁명을 널리 알렸던 시기이기도 하다. 이러한 이유로 AI는 이때부터 4차 산업혁명의 핵심 기술로 인식될 정도로 많은 주목을 받고 있다.

실제로 AI는 세계적으로 많은 영향을 미칠 것으로 보인다. 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)는 AI가 세계적으로 불러올 경제 가치를 전망한 적이 있다. 이러한 전망에 따르면, AI는 15.7조 달러(약 18.84경 원)의 경제적 파급효과를 유발한다. 이는 한국 국내총생산(GDP)의 약 10배에 해당하는 수치이다.

이처럼 AI가 세계적으로 긍정적인 영향을 미치는 것은 분명한 사실이다. 그런데 한 가지 문제가 있다. AI가 유발하는 가치가 균등하게 배분되지 않을 것이라는 점이다. 다시 말해 AI로 인한 정보격차가 발생할 것으로 보인다.

PwC는 국가별로 AI가 유발할 경제 가치도 함께 전망했었다. 중국(7조 달러), 북미(3조7000억 달러), 북유럽(1조8000억 달러), 선진 아시아(9000억 달러), 남유럽(7000억 달러), 라틴아메리카(5000억 달러), 기타(1조2000억 달러) 등의 순이었다.

결국 AI는 국가뿐만 아니라 개인, 기업 등의 요인에 의해서 정보격차를 유발할 전망이다. 그러나 이에 대한 해법이 다행히 등장하고 있다. AI와 클라우드를 결합하는 것이다. 참고로 구글은 2017년에 클라우드를 통해 AI를 대중화하여 쉽게 이용할 수 있게 하겠다고 선언했었다. 

AI와 클라우드 결합은 정보격차를 줄일 것으로 보인다. 어떤 방식으로 줄이는 것일까? 이에 관해 살펴보도록 하자.

우선 클라우드를 정의해보자. 클라우드는 개인 단말기의 자원 대신에 중앙 서버의 자원을 이용해 서비스를 제공하는 플랫폼이다. 쉬운 설명을 위해 게임 구동을 예로 들자. 게임 구동을 위해서는 단말기의 사양이 중요하다. 단말기가 게임 구동에 필요한 자원을 지원하기 때문이다. 그런데 게임 구동을 클라우드로 바꾸면 어떻게 될까? 사용자는 게임 구동에 필요한 단말기 사양을 고려하지 않아도 된다. 중앙 서버가 게임 구동에 필요한 자원을 지원하기 때문이다.

클라우드를 AI에 결합하는 방법도 이와 같은 논리라고 할 수 있다. 결합 방법은 2가지로 나눌 수 있다. ‘서비스 접근’과 ‘서비스 구현’이 이에 해당한다. 클라우드는 서비스 사용자를 위한 서비스 제공 용도로 활용될 수 있다. 좀 전에 설명한 게임 구동 사례가 이에 해당한다. 또 다른 사례로 네이버 클라우드를 살펴보자.

네이버 클라우드는 사용자 단말기가 아닌 네이버 클라우드 서버에서 저장 용량을 제공하는 서비스이다. 사용자는 단말기 용량의 부담 없이 파일을 저장할 수 있다. 또한, 클라우드 서버에 저장돼있기 때문에, 사용기기에 상관없이 동일 계정 정보로 접근해서 저장한 파일을 이용할 수 있다. 그 외에도 구글 클라우드, 드롭박스, 슬랙 등이 서비스 사용자를 위한 클라우드 서비스 유형으로 볼 수 있다.

시장 파이를 키우는 클라우드 + AI

그럼 AI는 클라우드의 이러한 유형과 어떻게 결합할 수 있는 것일까? 단순하다. 클라우드는 AI 서비스 제공에 필요한 자원을 대신 제공하는 용도로 활용될 수 있다. AI는 고사양의 기기를 요구하지만 사용자는 고사양의 기기를 개인적으로 구매할 수 없다. 가격이 고가인 경우가 많기 때문이다. 그런데 클라우드를 사용하면 이러한 부담을 덜 수 있다.

로봇 페퍼(Pepper)를 예로 들어보자. 페퍼는 소프트뱅크에서 개발한 휴머노이드 로봇으로 음성 인식률이 높다. 이유는 IBM에서 개발한 AI ‘왓슨(Watson)’을 탑재했기 때문이다. 가격 또한 저렴해 200만 원 수준이다. 소프트뱅크는 고비용을 요구하는 왓슨을 어떻게 클라우드로 구축했을까? 답은 클라우드에 있다. 왓슨을 클라우드 서버에서 동작하게 한 것이다. 사용자는 이러한 방식 덕분에 페퍼를 상대적으로 저렴하게 이용할 수 있게 되었다.

서비스 제공자 또한 클라우드를 이용할 수 있다. 서비스 제공에 필요한 자원을 클라우드로 이용할 수 있다. 네이버 비즈니스 플랫폼(NBP), 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트의 애저(Azure)가 이에 해당한다. 제공자는 서비스 구현에 필요한 자원 이용에 따라 세 가지 유형의 클라우드 서비스를 이용할 수 있다. 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등이 이에 해당한다.

AI에서도 마찬가지로 세 가지 유형을 이용할 수 있다. 참고로 이를 서비스형 인공지능(AIaaS)라고 부른다. 제공자는 AI 구현에 필요한 자원을 클라우드에서 제공받을 수 있다. IaaS 형태로 이용할 수 있는 셈이다. 이는 제공자가 AI 구현에 필요한 서버 구축 비용 부담을 줄일 수 있게 한다. 아마존은 수천만 원에 달하는 서버를 시간당 수만 원 대의 저렴한 가격으로 이용할 수 있게 IaaS를 제공한다. 더욱이, 아마존은 ‘스폿 인스턴트’라는 70% 할인 정책을 제공하는데, 제공자가 이러한 할인까지 받으면 더 낮은 가격으로 AI 구현에 필요한 서버 비용 부담을 줄 일 수 있다
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AI 제공에 필요한 플랫폼을 지원받을 수 있다. 마이크로소프트(MS)는 AI 알고리즘 구현을 쉽게 하는 ‘머 신 러닝 스튜디오(Machine Learning Studio)’라는 플랫폼을 제공한다. 특징은 그림판처럼 그림을 그리듯이 알고리즘을 구현할 수 있다는 점으로 기존처럼 복잡하게 코딩으로 알고리즘을 짤 필 요가 없다.

아예 만들어진 AI 서비스를 그냥 가져와서 서비스를 구현할 수 있다. MS는 AI 서비스 개발을 직접 할 필요가 없다고 강조하는데, 이는 MS에서 근무하는 8,000명의 AI 개발자가 서비스를 이미 구현해놓았기 때문이라고 주장한다. 그냥 만들어진 AI 서비스를 가져 다 쓰면 된다. 정리하면, AI는 클라우드에 결합하게 되면 2가지 이점을 얻을 수 있는데 첫째는 사용자가 서비스 접근을 쉽게 하는 점이다. 둘째는 제공자가 AI 구현 난이도를 낮추는 점이다. 그러므로 AI 관련으로 고민하는 기업은 클라우드를 함께 고려하기를 권한다.