[디지털데일리 권하영기자] 최근 국가적 인공지능(AI) 인프라 확보 필요성이 부각되고 있는 가운데 공공 부문 클라우드 네이티브 도입에도 속도가 붙을 것이란 시장의 기대감이 나온다. 정부가 올해 클라우드 네이티브 전환 사업을 본격화하면서 사업자 간 경쟁도 치열해지는 분위기다.

11일 행정안전부가 최근 확정한 ‘2025년 클라우드 네이티브 사업 추진계획’에 따르면, 정부는 올해 7개 기관의 9개 공공정보시스템을 클라우드 네이티브로 전환한다. 정부24, 일자리 플랫폼, 도서관 통합·대구통합예약, 국토정보 플랫폼, 교육행정기관·학교 통합누리집, 국가대중교통정보, 영업시스템 등이 대상이며, 총 430억원이 투입된다.

클라우드 네이티브는 기존 레거시 시스템 그대로 클라우드 환경으로 마이그레이션하는 리프트앤시프트(Lift&Shift) 방식이 아닌, 시스템 설계 단계부터 컨테이너와 데브옵스(DevOps) 등 클라우드 기술과 방법론을 적용하는 방식이다.

정부는 공공 영역에서 선진 인프라 구축을 위해 단순 클라우드 이관 이상의 클라우드 네이티브 전환이 필요하다고 보고, 2030년까지 행정·공공기관의 정보시스템의 90%를 클라우드 네이티브화하겠다는 계획을 밝힌 이래 전환 사업을 단계적으로 추진해왔다.

그 결과, 국가 정보시스템의 클라우드 전환 신규 사업은 지속적으로 증가하고 있다. 조달청에 공고된 신규 국가 정보시스템 클라우드 전환 사업 수는 2023년 16개에서 2024년 39개로 2배 이상 확대됐으며, 행정안전부의 올해 클라우드 네이티브 사업 추진계획에 따라 그 수는 더욱 늘 것으로 보인다.

특히 최근 공공 부문에서도 AI 기술 혁신 필요성이 커지면서, 그 기반 인프라인 클라우드 네이티브 환경은 필수 전제로 주목받고 있다. 당초 올해 클라우드 네이티브 전환 사업 예산 자체는 지난해와 비슷한 500억원 수준에 그쳤지만, 일각에선 AI 인프라를 둘러싼 국가 패권 경쟁이 가시화되면서 우리나라에서도 AI 관련 추경 논의가 진행되고 있는 만큼, 공공 클라우드 시장 자체는 성장 흐름을 탈 것이란 낙관도 나온다.

실제 시장에선 연초부터 공공 클라우드 네이티브 전환 사업 경쟁이 활발하다. 삼성SDS의 경우 행정안전부 국가정보자원관리원의 ‘민관협력형(PPP)’ 클라우드에서 운영되는 공공 클라우드 사업을 연달아 수주하는 성과를 올렸다. 행정안전부 ‘온나라시스템 클라우드 네이티브 전환’ 사업과 경기도 소방학교 ‘스마트 소방 교육·관리 시스템 클라우드 네이티브 전환’ 사업이 그것이다.

지난해 클라우드 네이티브 전환 사업을 진행한 17개 공공기관 중 10개 기관으로부터 수주 성과를 낸 NHN클라우드는 올해 행정안전부 범정부 서비스 통합창구 클라우드 임차 사업과 국토지리정보원 전환 사업을 이어간다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터를 기반으로 대량 AI 인프라를 보유 및 운영하고 있는 CSP로서 정부가 추진하는 AI 사업에도 적극 대응할 방침이다.

한편, AI 대전환 시대를 맞은 공공 부문의 클라우드 네이티브 수요를 공략할 기업들의 전략 수립도 주요 관심사로 떠오르고 있다.

올해 창간 20주년을 맞은 <디지털데일리>는 이에 오는 25일 오전 9시30분부터 서울 서초구 양재동 엘타워 그레이스홀에서 ‘클라우드 임팩트 2025’ 컨퍼런스를 개최한다.

‘멀티클라우드와 엣지컴퓨팅-데이터 중심 비즈니스 혁신’을 주제로 열리는 이번 컨퍼런스에선 과학기술정보통신부 장기철 인터넷진흥과장이 ‘AI 시대 클라우드 정책방향’을 발표하는 한편, NHN클라우드 김동훈 대표가 ‘공공부문 AI 대전환 시대를 준비하기 위한 클라우드 네이티브 전략’을 공유한다. HPE코리아 이한민 기술총괄 매니저는 ‘클라우드 네이티브 보안의 핵심, HPE 아루바 네트워킹 SASE로 안전한 비즈니스 환경 구축 전략’을 소개한다.

이 밖에도 삼성SDS, SK C&C, 메가존클라우드, 영림원소프트랩, 클라우드플레어, 맨텍솔루션, 이지서티, 포티넷, 금융보안원 등 다양한 기업·기관이 연사로 나선다. 이를 통해 멀티클라우드 환경에서의 데이터 관리, 상호운용성, 보안 강화를 통한 비즈니스 효율성 확보와 같은 핵심 내용과 함께, 엣지 컴퓨팅과 클라우드의 조화를 통해 실시간 데이터 처리와 비용 최적화 전략도 제시될 예정이다.