새로운 클라우드 서비스들이 계속해서 등장하고 있고, 그런 것들 가운데 인공지능과 머신러닝을 기반으로 한 것들이 높은 비중을 차지하고 있다. 그래서 클라우드와 관련된 많은 것들이 ‘자동으로’ 처리되고 해결되는 느낌이 있는데, 그럴 때 간과하면 안 되는 것이 하나 있다.
[보안뉴스 문정후 기자] 지난 10여년 동안 인공지능과 머신러닝이라는 기술은 눈부시게 발전했다. 그러면서 클라우드 기업들이 대대적으로 변했고, 그런 클라우드를 사용하는 기업들의 사업 전략 역시 진화할 수밖에 없었다. 저렴한 스토리지, 강력한 데이터 분석, 데이터 시뮬레이션 등과 같은 기능들이 크게 성장했고, 이를 바탕으로 상상하지도 못했던 혁신들이 가능해졌다. 하지만 획기적인 변화들은 이제 막 시작한 것이라고 전문가들은 말하고 있다.
매일처럼 ‘서비스형 플랫폼(PaaS)’과 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’가 향상되고 있으며, 이 덕분에 클라우드를 통해 실행할 수 있는 자동화와 데이터 분석 기술이 정교해지고 있다. 그러면서 서비스 비용은 낮아지고, 심화된 개인화 서비스를 제공할 수 있게 되었으며, 기업의 여러 가지 성적이 좋아지고 있다. 예를 들어 팬데믹 기간 동안 제약 회사들은 클라우드를 통한 데이터 시뮬레이션 기술을 한껏 활용하게 되었고, 이로써 코로나라는 바이러스가 어떤 식으로 변이하는지 또 그에 맞는 약품을 어떻게 개발해야 하는지 보다 빠르게 알아낼 수 있었다.
여러 산업에서 디지털 신기술을 통한 혁신들이 이뤄지면서 각종 신기술들은 물론, 그러한 신기술들을 사용할 수 있게 해 주는 클라우드에 대한 기업들의 관심이 높아졌다. 90년대 PC와 인터넷이 보급되면서 기업의 업무 환경이 변혁의 수준으로 바뀌었듯이, 인공지능과 머신러닝이 클라우드를 통해 보급되면서 우리의 사무 및 생산 환경 역시 크게 변할 것으로 전문가들은 예상하고 있다. 이전 컴퓨팅 기술로 해결하지 못했던 많은 문제들이 해결될 것으로 보인다.
이런 시점에서 클라우드 기반 인공지능이 각광을 받는 것은 인공지능 기술을 구축하는 과정을 간소화해 주기 때문이다. 회사들마다 자기 인공지능을 구축하려면 별도의 인프라를 구성해 인공지능 모델에 방대한 훈련 데이터를 주입해야 하는 등 엄청난 투자가 선행되어야 한다. 이 모든 과정을 생략한 채 이미 훈련된 인공지능을 사용할 수 있게 해 주는 게 바로 클라우드 기반 인공지능인 것이다. 그렇기에 소비자들도 보다 저렴한 가격에 각종 서비스를 누릴 수 있게 된다.
인공지능 기술 혁신과 클라우드 관리
이렇게 미리 누군가 세팅을 다 해놓은 인공지능 기반 서비스들이 증가함에 따라 클라우드 인프라로 이전한 기업들이 새로운 인프라를 관리하고 설정하기 위해 쏟아야 할 에너지가 줄어들고 있다. 그리고 그 남은 자원으로 보다 생산적인 일을 도모할 수 있게 된다. 인공지능이 활성화되면서 클라우드를 활용하는 측면에서의 수작업의 필요가 줄어들고 있다는 것인데, 이 때 IT 책임자들은 ‘인간의 역할’을 간과하는 실수를 범해서는 안 된다.
특히 각종 신기술들을 조합해 최적의 활용 방법을 찾아내는 데에 있어서는 기기들이 인간보다 나을 수 없다. 인공지능이 고도의 효율화를 이룩하는 데 있어 강력한 도구임에 분명하지만 가장 획기적인 방법은 인간의 머리에서 나온다.
무슨 말일까? 아무리 최첨단 기술이더라 하더라도 인간의 활용 없이는 그리 획기적인 결과를 낼 수 없다는 것이다. 자생적으로 자라나고 혁신을 이뤄낸 기술에 어떤 것이 있는가? 단 하나도 없다. 즉 인공지능이 아무리 뛰어나더라도 클라우드 관리를 온전히 맡길 수는 없다는 것이다. 인간의 경험에서 오는 통찰력과 아이디어가 뒷받침 되어야 인공지능이라는 강력한 도구도 의미를 갖게 된다. 사업적 필요와 각종 기술들 간 시너지에 대한 이해도를 융합하여 이전에 없던 새로운 방법을 찾아낼 수 있는 건 아직 인간이 유일하다. 그리고 그런 인간의 장점을 십분 발휘하게 하는 게 최첨단 기술들의 존재 의의이기도 하다.
그렇다면 IT 책임자들 입장에서 뭘 어떻게 해야 인간을 간과하지 않을 수 있게 될까? 인공지능이 아무리 클라우드라는 인프라(그리고 클라우드 기반 서비스)의 관리와 활용을 편리하게 해준다 하더라도 사람이 클라우드에 대해 알 수 있도록 해야 한다. 즉 클라우드 관리와 활용에 관하여 교육하고 훈련시켜야 한다는 것이다. 또한 그런 클라우드를 기반으로 한 인공지능이 어떤 기술이며, 어떤 장점과 한계를 가지고 있는지 역시 사람이 알도록 해야 한다. 그런 교육이 뒷받침 될 때 인간의 참신한 아이디어가 발산될 수 있다.
클라우드 이전, 그저 데이터 짐을 싸 장소를 바꾸는 게 아니다
클라우드 인프라는 점점 성숙해지고 있으며, 동시에 점점 복잡해지고 있기도 하다. 이전에는 클라우드가 그저 외딴 곳에 있는 데이터 저장소였지만 지금은 그 이상의 의미를 가지고 있다. 그러니 일부 데이터를 인터넷에 연결된 서드파티 공간에 옮기는 것만으로 ‘클라우드 이전’이 완료되지는 않는다. 의외로 이 개념으로 클라우드를 접근하는 사람들이 대단히 많다. 그만큼 클라우드를 간단하게 생각하는 것인데, 이것에서부터 클라우드와 관련된 모든 트러블이 시작된다고 해도 과언이 아니다.
클라우드를 단순 데이터 저장소, 혹은 조금 더 나아가 앱과 서비스 저장소로만 이해해서는 클라우드가 가진 잠재력을 온전히 누릴 수 없게 된다. 클라우드 서비스를 통해 조직이 가진 여러 가지 문제들을 해결하고 필요를 충족시킬 생각을 처음부터 하는 게 중요하다. 예를 들어 서비스형 플랫폼(PaaS)이나 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 활용할 때 사업을 어떤 식으로 확장시키거나 향상시킬 수 있는지 여러 각도로 조사하고 검토하는 게, 어떤 데이터를 클라우드에 저장하고 어떤 데이터를 온프레미스에 그대로 둘 지 결정하는 것보다 나은 방향성이라는 것이다. 좀 더 야심차게 접근할 필요가 있다.
또한 클라우드로의 이전 혹은 클라우드라는 새로운 인프라를 구축한다는 건 일회성 프로젝트로서 완료되는 게 아님을 인지하는 것도 중요하다. 사람이 틀을 잡고, 인공지능으로 자동화시켜 편리하게 관리할 수 있도록 설정까지 마쳤다고 하더라도 클라우드 이전은 끝나지 않는다. 사실 이는 ‘끝이 없는’ 여정에 가깝다. 클라우드가 계속해서 개발되고 향상되기 때문이다. 새로운 기능들이 계속 추가되고, 새로운 서비스들이 등장하며, 심지어 새로운 가격을 가진 제안들도 나오고 있다. 그러니 계속해서 이런 변화들을 모니터링 해 최적화를 이어가야 한다.
이러한 작업도 인공지능이나 더 강력한 미래 기술이 스스로 해결할 수 없다. 인간의 자료 조사 능력과 통찰력이 필요하다. 그렇기 때문에 클라우드에 대한 지식이 인간 편에서 필요하다는 것이다. 특정 문제를 해결하기 위해 사설 클라우드가 필요한지, 공공 클라우드가 적합한지, 기계가 제안을 할 수는 있어도 최종 판단을 하는 건 인간의 몫이다. 뿐만 아니라 새로운 기술을 도입할 때 각종 표준이나 규정에 부합하는지 확인하는 것도 인간이 정확히 할 수 있다.
그래서 결국은
새로운 클라우드 서비스들은 시장에 꾸준히 나오고 있다. 클라우드에 관심이 있다면, 그리고 클라우드를 가장 적합한 가격에 활용하고 싶은 입장이라면, 이러한 상황을 주시할 수밖에 없다. 클라우드와 결합하여 여러 가지 신기술들이 제공되고도 있고, 그 신기술들이 클라우드를 대신 관리해주기도 하지만 인간이라는 요소를 배제할 수는 없는 건 이 때문이다. 숨어 있는 가치를 찾아내고, 그것을 최대화 하는 건 결국 인간의 몫이다. 최신 인프라로 바꾼다고 했을 때, 그것이 무엇이든, 인간을 대상으로 한 교육과 훈련이 밑바탕이 되어야 한다.
글 : 라두 분불리아(Radu Vunvulea), 클라우드 부문 수장, Endava
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
[보안뉴스 문정후 기자] 지난 10여년 동안 인공지능과 머신러닝이라는 기술은 눈부시게 발전했다. 그러면서 클라우드 기업들이 대대적으로 변했고, 그런 클라우드를 사용하는 기업들의 사업 전략 역시 진화할 수밖에 없었다. 저렴한 스토리지, 강력한 데이터 분석, 데이터 시뮬레이션 등과 같은 기능들이 크게 성장했고, 이를 바탕으로 상상하지도 못했던 혁신들이 가능해졌다. 하지만 획기적인 변화들은 이제 막 시작한 것이라고 전문가들은 말하고 있다.
[이미지 = gettyimagesbank]
매일처럼 ‘서비스형 플랫폼(PaaS)’과 ‘서비스형 소프트웨어(SaaS)’가 향상되고 있으며, 이 덕분에 클라우드를 통해 실행할 수 있는 자동화와 데이터 분석 기술이 정교해지고 있다. 그러면서 서비스 비용은 낮아지고, 심화된 개인화 서비스를 제공할 수 있게 되었으며, 기업의 여러 가지 성적이 좋아지고 있다. 예를 들어 팬데믹 기간 동안 제약 회사들은 클라우드를 통한 데이터 시뮬레이션 기술을 한껏 활용하게 되었고, 이로써 코로나라는 바이러스가 어떤 식으로 변이하는지 또 그에 맞는 약품을 어떻게 개발해야 하는지 보다 빠르게 알아낼 수 있었다.
여러 산업에서 디지털 신기술을 통한 혁신들이 이뤄지면서 각종 신기술들은 물론, 그러한 신기술들을 사용할 수 있게 해 주는 클라우드에 대한 기업들의 관심이 높아졌다. 90년대 PC와 인터넷이 보급되면서 기업의 업무 환경이 변혁의 수준으로 바뀌었듯이, 인공지능과 머신러닝이 클라우드를 통해 보급되면서 우리의 사무 및 생산 환경 역시 크게 변할 것으로 전문가들은 예상하고 있다. 이전 컴퓨팅 기술로 해결하지 못했던 많은 문제들이 해결될 것으로 보인다.
이런 시점에서 클라우드 기반 인공지능이 각광을 받는 것은 인공지능 기술을 구축하는 과정을 간소화해 주기 때문이다. 회사들마다 자기 인공지능을 구축하려면 별도의 인프라를 구성해 인공지능 모델에 방대한 훈련 데이터를 주입해야 하는 등 엄청난 투자가 선행되어야 한다. 이 모든 과정을 생략한 채 이미 훈련된 인공지능을 사용할 수 있게 해 주는 게 바로 클라우드 기반 인공지능인 것이다. 그렇기에 소비자들도 보다 저렴한 가격에 각종 서비스를 누릴 수 있게 된다.
인공지능 기술 혁신과 클라우드 관리
이렇게 미리 누군가 세팅을 다 해놓은 인공지능 기반 서비스들이 증가함에 따라 클라우드 인프라로 이전한 기업들이 새로운 인프라를 관리하고 설정하기 위해 쏟아야 할 에너지가 줄어들고 있다. 그리고 그 남은 자원으로 보다 생산적인 일을 도모할 수 있게 된다. 인공지능이 활성화되면서 클라우드를 활용하는 측면에서의 수작업의 필요가 줄어들고 있다는 것인데, 이 때 IT 책임자들은 ‘인간의 역할’을 간과하는 실수를 범해서는 안 된다.
특히 각종 신기술들을 조합해 최적의 활용 방법을 찾아내는 데에 있어서는 기기들이 인간보다 나을 수 없다. 인공지능이 고도의 효율화를 이룩하는 데 있어 강력한 도구임에 분명하지만 가장 획기적인 방법은 인간의 머리에서 나온다.
무슨 말일까? 아무리 최첨단 기술이더라 하더라도 인간의 활용 없이는 그리 획기적인 결과를 낼 수 없다는 것이다. 자생적으로 자라나고 혁신을 이뤄낸 기술에 어떤 것이 있는가? 단 하나도 없다. 즉 인공지능이 아무리 뛰어나더라도 클라우드 관리를 온전히 맡길 수는 없다는 것이다. 인간의 경험에서 오는 통찰력과 아이디어가 뒷받침 되어야 인공지능이라는 강력한 도구도 의미를 갖게 된다. 사업적 필요와 각종 기술들 간 시너지에 대한 이해도를 융합하여 이전에 없던 새로운 방법을 찾아낼 수 있는 건 아직 인간이 유일하다. 그리고 그런 인간의 장점을 십분 발휘하게 하는 게 최첨단 기술들의 존재 의의이기도 하다.
그렇다면 IT 책임자들 입장에서 뭘 어떻게 해야 인간을 간과하지 않을 수 있게 될까? 인공지능이 아무리 클라우드라는 인프라(그리고 클라우드 기반 서비스)의 관리와 활용을 편리하게 해준다 하더라도 사람이 클라우드에 대해 알 수 있도록 해야 한다. 즉 클라우드 관리와 활용에 관하여 교육하고 훈련시켜야 한다는 것이다. 또한 그런 클라우드를 기반으로 한 인공지능이 어떤 기술이며, 어떤 장점과 한계를 가지고 있는지 역시 사람이 알도록 해야 한다. 그런 교육이 뒷받침 될 때 인간의 참신한 아이디어가 발산될 수 있다.
클라우드 이전, 그저 데이터 짐을 싸 장소를 바꾸는 게 아니다
클라우드 인프라는 점점 성숙해지고 있으며, 동시에 점점 복잡해지고 있기도 하다. 이전에는 클라우드가 그저 외딴 곳에 있는 데이터 저장소였지만 지금은 그 이상의 의미를 가지고 있다. 그러니 일부 데이터를 인터넷에 연결된 서드파티 공간에 옮기는 것만으로 ‘클라우드 이전’이 완료되지는 않는다. 의외로 이 개념으로 클라우드를 접근하는 사람들이 대단히 많다. 그만큼 클라우드를 간단하게 생각하는 것인데, 이것에서부터 클라우드와 관련된 모든 트러블이 시작된다고 해도 과언이 아니다.
클라우드를 단순 데이터 저장소, 혹은 조금 더 나아가 앱과 서비스 저장소로만 이해해서는 클라우드가 가진 잠재력을 온전히 누릴 수 없게 된다. 클라우드 서비스를 통해 조직이 가진 여러 가지 문제들을 해결하고 필요를 충족시킬 생각을 처음부터 하는 게 중요하다. 예를 들어 서비스형 플랫폼(PaaS)이나 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 활용할 때 사업을 어떤 식으로 확장시키거나 향상시킬 수 있는지 여러 각도로 조사하고 검토하는 게, 어떤 데이터를 클라우드에 저장하고 어떤 데이터를 온프레미스에 그대로 둘 지 결정하는 것보다 나은 방향성이라는 것이다. 좀 더 야심차게 접근할 필요가 있다.
또한 클라우드로의 이전 혹은 클라우드라는 새로운 인프라를 구축한다는 건 일회성 프로젝트로서 완료되는 게 아님을 인지하는 것도 중요하다. 사람이 틀을 잡고, 인공지능으로 자동화시켜 편리하게 관리할 수 있도록 설정까지 마쳤다고 하더라도 클라우드 이전은 끝나지 않는다. 사실 이는 ‘끝이 없는’ 여정에 가깝다. 클라우드가 계속해서 개발되고 향상되기 때문이다. 새로운 기능들이 계속 추가되고, 새로운 서비스들이 등장하며, 심지어 새로운 가격을 가진 제안들도 나오고 있다. 그러니 계속해서 이런 변화들을 모니터링 해 최적화를 이어가야 한다.
이러한 작업도 인공지능이나 더 강력한 미래 기술이 스스로 해결할 수 없다. 인간의 자료 조사 능력과 통찰력이 필요하다. 그렇기 때문에 클라우드에 대한 지식이 인간 편에서 필요하다는 것이다. 특정 문제를 해결하기 위해 사설 클라우드가 필요한지, 공공 클라우드가 적합한지, 기계가 제안을 할 수는 있어도 최종 판단을 하는 건 인간의 몫이다. 뿐만 아니라 새로운 기술을 도입할 때 각종 표준이나 규정에 부합하는지 확인하는 것도 인간이 정확히 할 수 있다.
그래서 결국은
새로운 클라우드 서비스들은 시장에 꾸준히 나오고 있다. 클라우드에 관심이 있다면, 그리고 클라우드를 가장 적합한 가격에 활용하고 싶은 입장이라면, 이러한 상황을 주시할 수밖에 없다. 클라우드와 결합하여 여러 가지 신기술들이 제공되고도 있고, 그 신기술들이 클라우드를 대신 관리해주기도 하지만 인간이라는 요소를 배제할 수는 없는 건 이 때문이다. 숨어 있는 가치를 찾아내고, 그것을 최대화 하는 건 결국 인간의 몫이다. 최신 인프라로 바꾼다고 했을 때, 그것이 무엇이든, 인간을 대상으로 한 교육과 훈련이 밑바탕이 되어야 한다.
글 : 라두 분불리아(Radu Vunvulea), 클라우드 부문 수장, Endava
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