[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.

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