클라우드 컴퓨팅으로의 전환 및 멀티·하이브리드 클라우드의 급부상, 마이크로서비스와 컨테이너, 머신러닝과 딥러닝 등 인공지능(AI)의 확산은 이제 피할 수 없는 기업의 숙제가 되고 있기 때문이다.

아울러 이같은 새로운 기술 패러다임과 이를 기반으로 한 비즈니스 혁신은 기업 내 IT 담당자에겐 큰 부담으로 작용하고 있다. 실제로 최근 출시되고 있는 엔터프라이즈 IT솔루션들은 이같은 새로운 패러다임 변화가 접목돼 기업 IT담당자들이 보다 빠른 속도의 혁신이 가능하도록 돕는다.

분석SW업체인 SAS는 자사의 ‘바이야’ 머신러닝 모델의 작동 원리를 이해시킴으로써 보다 신뢰 있는 분석 결과를 도출하고 있다. AI 기술 발전이 지속되면서 알고리즘 설계의 편향성, 책임 소재 우려는 높아지고 있는데 이 같은 우려를 불식시키고 있는 것이다.

SAS 바이야는 투명한 AI 의사결정, AI 기반 지능형 태깅 자동화 기술로 강화된 개인정보보호 및 최신 오픈소스 인공지능 기술 통합을 제공한다. 특히 데이터의 성격을 찾아내는 지능형 태깅 기술은 나이, 주소, 재산 현황 등 개인정보를 자동으로 식별하고 개인정보보호 정책에 맞게 분류, 관리해 유럽 일반개인정보보호법(GDPR) 등 관련 규제 준수가 가능하다.

이미 국내에선 NH농협은행, KB손해보험이 이를 내부 서비스에 적용, 개인별 맞춤 서비스를 확대하고 있다.

올플래시 스토리지 기업 퓨어스토리지도 단순히 데이터를 저장하는 차원을 넘어 ‘데이터 허브 플랫폼’을 지향하고 있다. 오늘날 대부분 기업은 데이터를 저장을 위한 데이터 레이크, 분석을 위한 데이터웨어하우스(DW), 스트리밍 분석, 인공지능(AI) 클러스터 등 최소 4개 이상의 사일로된 요소로 구분, 운영하고 있다.

하지만 이같이 각 요소에 흩어져 있는 솔루션을 통합, 활용하기는 쉽지 않으며, AI 기술 고도화에 따라 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합해 공유, 분석해야 하는 필요성은 더욱 높아지고 있다.

퓨어스토리지가 제시하고 있는 ‘데이터 허브’는 자사의 플래시블레이드 기반으로 구축, 기업이 다양한 유형의 데이터에 쉽게 접근하고 데이터 중심 인프라 설계를 할 수 있게 한다. 이밖에도 엔비디아와의 협력을 통해 AI 인프라 ‘에이리’를 선보인 바 있다.

시스코는 최근 AI 및 머신러닝에 맞춤 설계된 서버를 공개했다. 집약적 컴퓨팅 형태의 딥러닝 속도를 향상시켰고 엔비디아 GPU를 장착해 머신러닝 SW를 가속화하도록 설계한 것이 특징이다.

특히 AI 각 단계별 필요한 다양한 컴퓨팅 옵션을 제공하고 엣지 단계에서 이뤄지는 데이터 수집 및 분석부터 데이터센터 내 데이터 가공과 학습, 실시간 추론을 가능케 한다. 클라우드 기반 시스템 관리 툴인 시스코 인터사이트를 활용해 기업들이 머신러닝 SW 환경에 필요한 컴퓨팅 인프라를 정책 기반으로 자동화된 운영체계를 구축할 수 있도록 한다.

오픈소스 기반 SW를 쉽게 배포할 수 있는 컨테이너 및 멀티 클라우드 컴퓨팅 아키텍처를 포괄적으로 지원하는 것도 장점이다. 예를 들어 쿠버네티스상에서 쿠브플로우를 이용하는 UCS 고객들은 AI 워크로드를 구글 쿠버네티스 엔진으로 손쉽게 배포할 수 있다.

시장조사기관 가트너에 따르면, 2020년 경에는 거의 모든 SW 기반 제품과 서비스에 AI가 보편화될 것으로 전망되는 만큼, 지능화된 IT인프라 확산은 향후 2~3년 간 가속화될 것으로 예상된다.

<백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr