“MapR 혁신의 비밀은 실시간 분석을 통한 통찰력 도출”
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“MapR 혁신의 비밀은 실시간 분석을 통한 통찰력 도출”
  • 신동훈 기자
  • 승인 2017.12.20 15:01
  • 댓글 0
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2018년 주요 빅데이터 기술 전망 및 MapR 코리아 비즈니스 전략 발표

[CCTV뉴스=신동훈 기자] “MapR 혁신의 비밀은 인텔리전트 애플리케이션을 활용한 실시간 분석이다. 실시간 분석은 한국에서도 많은 산업군에서 태동 중으로 공공과 금융 등 다방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.”

MapR이 2018년 주요 빅데이터 기술 동향과 전망을 발표함과 동시에, 2018년 맵알 코리아의 전략을 소개하는 맵알 기자간담회를 개최했다. 지난 4월말 새롭게 맵알 코리아에 합류한 이진구 지사장이 직접 나서 발표를 진행했다. 먼저 이 지사장은 MapR 최고 애플리케이션 아키텍트인 테드 더닝이 발표한 ‘2018년 주요 빅데이터 기술 동향 및 전망’에 대해 먼저 발표했다.

이진구 지사장은 “데이터 규모, 스토리지, 운영 및 분석 접근 등을 포함하는 빅데이터가 기업의 핵심 요소가 될 것”이라고 강조했다.

이진구 MapR KOREA 지사장

1. 머신러닝, 기술 트렌드->실제 업무에 적용하는 기술로 변환될 것

이제 머신러닝은 점점 비즈니스에서 범용적으로 활용될 전망이다. 인공지능(AI)에 대한 관심뿐만 아니라 머신러닝에 대한 관심이 더욱 높아져, 머신러닝의 접근 범위 또한 광범위해지고 있으며 다양한 산업의 기업들에 가치 있는 인사이트를 전달하게 될 것이다.

가장 성공적인 시스템은 기업들이 툴이 아닌 문제점에 더욱 집중했을 때 나타날 가능성이 있다. 기업들은 실질적인 목표를 갖고, 필요한 데이터에 접근할 수 있도록 확장하고, 머신러닝 결과를 실제 업무에 적용할 수 있는 현실적인 계획을 수립하기 위해 머신러닝에 알맞은 질문을 할 수 있도록 준비하는 것이 매우 중요하다.

2. 머신러닝 성공의 90%는 (알고리즘 또는 모델이 아닌) 실행 계획

데이터를 효과적으로 관리하는 것은 성공적으로 머신러닝을 사용하는데 매우 중요하다. 데이터 관리는 머신러닝 모델 개발에 입력 데이터를 활용하는 것부터 운영에 필요한 지속적인 유지보수까지 완전한 라이프사이클을 위한 기반이 된다. 효과적인 아키텍처와 전략적인 계획 수립을 통해 여러 머신러닝 툴을 기반으로 하는 다양한 시스템으로 애플리케이션 보다는 플랫폼 수준에서 모든 것을 관리할 수 있게 될 것이다.

즉, 매번 새로운 프로젝트를 위해 새로운 실행 계획을 구상할 필요가 없어질 것이다. 이처럼 효율적인 머신 러닝 실행 계획에 대한 중요성이 점점 높아지고 있다. 또한 조직 전체에 스트림 기반 아키텍처와 글로벌 데이터 패브릭에 대한 요구사항이 증가할 것이다.

3. 신속한 쿠버네티스(Kubernetes) 도입, 멀티-클라우드 환경 구축을 위한 기반 마련

쿠버네티스가 성공할 것이라 전망하지만 이미 쿠버네티스의 도입 속도가 점점 가속화되고 있기 때문에 전망이 아닌 시장의 현황이라고 할 수 있다.

아직 많은 기업들이 쿠버네티스를 클라우드 내에서 컴퓨팅을 관리하고 오케스트레이션(orchestration)하는 툴로 인식하고 있다. 하지만 향후 1년 내에 쿠버네티스는 프라이빗과 퍼블릭을 포함하는 모든 클라우드 환경에서 컴퓨팅을 관리하고 오케스트레이션하고자 하는 진보된 기업들에 의해 점점 더 많이 사용될 것이다. 온프레미스 컴퓨팅은 컨테이너와 오케스트레이션 방식으로 굉장히 빠르게 변화하고 있다.

4. 기업의 핵심 요소가 되는 빅데이터 시스템(글로벌 데이터 패브릭 구현)

과거에는 빅데이터와 개발된 프로젝트를 분리시켰는데, 이제 빅데이터는 기업의 주요 자산이 됐으며, 기업들이 데이터 중심의 비즈니스 접근 방식을 취하고 있다. 이러한 변화는 데이터 규모, 스토리지, 운영 및 분석 접근 등을 포함하는 빅데이터 시스템이 기업의 핵심 요소가 될 수 있도록 지원한다. 비즈니스는 사일로를 분해하고 수많은 소스를 통해 데이터에 대해 포괄적으로 접근해 진정한 멀티-테넌트 시스템을 위한 컴퓨팅이 가능한 글로벌 데이터 패브릭을 구현하는 방법을 찾게 될 것이다.

5. 데이터 흐름을 데이터 패브릭으로 결합

2018년에는 더욱 많은 기업들이 컴퓨팅을 단순히 데이터베이스에 위치해 있는 데이터가 아닌 데이터 흐름으로 인식하게 될 것이다. 데이터 흐름은 비즈니스의 주요 이벤트를 수집하고 비즈니스 구조를 복제한다. 통합된 데이터 패브릭은 대규모의 흐름 기반 시스템을 개발하는 데 기반이 될 것이다.

특정 패브릭은 여러 맥락에서 활용할 수 있도록 다양한 종류의 컴퓨팅을 지원할 것이다. 점점 데이터베이스는 데이터 흐름의 협력자 및 보완 역할을 하게 될 것이다. 2018년 새로운 트렌드는 쿠버네티스와 같은 툴을 사용해 멀티-클라우드 컴퓨팅에 사용하지 않는 데이터와 사용 중인 데이터를 모두 제공하는 데이터 패브릭을 구현하는 것이다.

6. 민첩성 향상을 위한 핵심적인 조직 차원의 접근인 데이터옵스(DataOps)

데이터 과학자와 데이터 중심의 개발자를 포함하는 전통적인 데브옵스(DevOps) 팀이 데이터옵스(DataOps) 팀으로 변화할 것이다. 이는 보다 향상된 커뮤니케이션, 부서간에 역할의 구분을 넘어서는 협력을 통한 목표 달성 가속화, 가치 실현 시간 단축, 높은 민첩성 등을 제공한다. 데이터옵스 형식으로 업무를 관리함으로써 변화하는 환경에 대응하고 적시에 적절한 조치를 취할 수 있는 역량을 제공할 수 있게 된다. 이를 통해 새로운 기술 및 아키텍처가 제공하는 혜택을 얻을 수 있는 유연성과 효율성을 확보할 수 있다.

7. IoT 엣지의 확장

2018년에는 데이터 패브릭과 컴퓨팅을 온프레미스에서 멀티-클라우드 환경으로 전환해 사용하는 기업뿐 아니라, 이제는 최대로 확장 가능한 데이터 패브릭으로 기기와 가장 가까운 위치에서 엣지와 바로 연결되거나 데이터 패브릭이 기기에 탑재돼 있을 것이다.

실례로, MapR은 글로벌 자동차 회사의 엣지 장비를 탑재한 사례를 소개했다. MapR 엣지 장비 도입 전에는 차량 내 디스크를 탑재, 차량을 운전하며 데이터를 채우고 그것을 일일이 다 모아 중앙 센터에 데이터를 가져가야 했다. MapR 엣지 장비를 차 트렁크에 도입한 뒤에는 특이 사항이나 오류 등 데이터만 캡쳐해 중앙에 실시간으로 전달한다. 이로 인해 과거 24시간 걸리 던 데이터 작업이 5분 이내로 줄었다.

이진구 지사장은 “해당 자료는 MapR이 데이터 관련 도전과제를 해결하기 위한 실질적 접근과 그 동안 비즈니스 혁신을 이룰 수 있도록 지원하며 얻은 인사이트를 기반으로 발표한 것”이라며 “기업들은 가장 큰 문제점으로 과도한 비용을 꼽는다. MapR의 데이터 패브릭은 고객이 혁신을 이룰 수 있도록 지원함과 동시에 레가시 시스템 비용을 절감시키도록 돕는다”고 전했다.

■ MapR 핵심 키워드, #단일 데이터 플랫폼 #실시간 분석

이진구 지사장은 MapR의 2018년 핵심 경쟁력으로, MapR만이 가지고 있는 단일 데이터 플랫폼과 그를 활용한 실시간 분석 역량을 꼽았다.

이진구 지사장은 “경찰차가 지나갈 때 주변 주차된 차량을 자동으로 감지, 도난·수배 차량을 실시간으로 감지할 수 있는 실시간 분석 기능은 미래 핵심 기술이 될 것이고 한국에서도 많은 산업군에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 전했다.

MapR의 실시간 분석 기능은 이미 글로벌하게 활용되고 있다. 약 1억 명이상의 신용카드 고객을 보유한 아메리칸 익스프레스(American Express)는 머신 러닝 기술을 적용한 실시간 분석으로 실시간 사기 예방과 함께 약 1경 원 규모의 거래를 보호한다. 이상 거래 탐지 시 전화, 이메일 등을 통해 자동으로 경보를 한다.

또한, 인도 12억 명 인구의 생체인식 시스템을 만드는 대규모 프로젝트인 인도국민인증시스템을 아다하르(Aahhaar) 프로젝트에도 MapR의 실시간 분석 기능이 활용됐다. MapR과 하둡(Hadoop)을 사용해 200밀리세컨드 내 사람의 신원을 확인하고 세계 최대의 생체 인식 데이터베이스를 만들고 유지, 관리하고 있다.



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