클라우드(Cloud), 도구에서 핵심 전략으로 진화하다
인공지능에 클라우드 컴퓨팅이 필수인 이유
2006년 아마존(Amazon)이 강력한 자사 인프라를 바탕으로 AWS(Amazon Web Service)를 설립하고 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태의 클라우드를 제공하기 시작한지 10여년이 넘는 시간동안, 기업들은 클라우드를 가상화된 서버, 스토리지, 네트워크 등의 자원을 활용하여 서버 구축 비용을 절감하기 위한 하나의 IT 도구 정도로 여길 뿐이었다.
출처 : clouve예외적으로 아마존(Amazon)이나 알리바바(Alibaba) 같이 끊김없는 실시간 데이터 처리의 니즈가 있었던 전자상거래(e-commerce) 기업들은 독자적으로 클라우드 컴퓨팅 기술에 대한 노하우를 축적하여 aws나 알리바바 클라우드(Alibaba Cloud)와 같은 거대한 클라우드 서비스(Cloud Service)를 프로덕트화 하기도 했지만, 사람들은 클라우드를 퍼블릭 클라우드(Public Cloud)라고 부르며 일반적인 인터넷 서비스를 구축하기 위한 플랫폼 정도로 생각했을 뿐, 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술이 가진 무궁무진한 잠재력을 알아보는 이들은 많지 않았다.
이제 가용할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 이를 다양한 니즈에 맞게 활용할 수 있는 머신러닝(딥러닝) 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 기술이 발전하면서 시대는 급격히 변했다. 인공지능 도입은 선택이 아닌 필수가 되었고, 산업을 막론하고 이러한 트렌드에 대응하기 위한 클라우드 도입의 중요성은 증대되었다. 기업들은 이제 단순한 IT도구로써의 클라우드를 넘어, 디지털 전환(Digital Transformation)의 핵심 전략으로서 클라우드 도입 및 운용을 요구받게 된 것이다.
산업과 서비스의 경계를 넘나드는 클라우드 성공사례
이러한 트렌드를 반영하듯, 가트너(Gartner)에서는 2023년 주목해야 할 10가지 Strategic Technology중 하나로 'Industry Cloud Platform(산업 클라우드 플랫폼)'을 꼽았다. 기존의 ‘퍼블릭 클라우드’보다 한단계 발전한 ‘산업 클라우드 플랫폼'이란, 다양한 산업군에 속한 기업들이 각 도메인별 데이터 특성을 고려하여 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼을 말한다.
출처 : Gartner
더 나아가 산업 클라우드 플랫폼은 전사적인 인공지능 운영을 위한 MLOps(Machine Learning Operations)연계까지 염두해둔 핵심 디지털 트랜스포메이션 전략의 개념까지 포함한다. 이처럼 클라우드는 기업의 데이터 수집, 저장, 머신러닝/딥러닝 모델개발과 배포까지 전 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다.
* MLOps란 프로덕션에서 기계 학습 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지 관리하는 것을 목표로 하는 패러다임이다. (출처 : wikipedia)
그렇다면 각 기업들은 어떻게 산업 클라우드 플랫폼을 DT 전략의 핵심 전략으로 이용하고 있을까? 각 산업을 대표하는 기업들의 클라우드 성공 사례를 통해 살펴보자.
1.보다 안전하고 편리한 주행 서비스'를 제공하는 BMW의 CARASSO
출처 : awsBMW는 클라우드 기술을 활용하여 자사의 차량에서 수집된 운행 데이터를 분석하고 이를 기반으로 보다 안전하고 편리한 주행 서비스를 제공하는 'CARASSO'를 개발하였다. 뿐만 아니라 AWS 클라우드의 다양한 서비스는 BMW가 수집한 차량주행 데이터를 저장하고 분석하며, 새로운 기능을 손쉽게 추가할 수 있게 하였으며, 이를 바탕으로 BMW는 4주에 한 번씩 서비스에 신규 기능을 추가하고 있다. (출처 : 연합뉴스 https://www.yna.co.kr/view/AKR20170419125600017)
BMW는 AWS의 서비스 가운데 아마존 S3, 아마존 SQS, 아마존 다이나모DB, 아마존 RDS, AWS 엘라스틱 빈스토크를 활용해 CARASSO를 구축했다. 이러한 AWS 클라우드 상의 다양한 서비스 덕분에 BMW가 CARASSO를 개발하는데 걸린 시간은 고작 6개월에 불과하다. 과거에는 새로운 차나 서비스를 디자인하기 위해 4~5년의 시간이 걸렸으나, 클라우드 덕분에 6개월만에 신규 서비스를 출시할 수 있게 된 것이다.
2.분석 노하우를 '제품화'한 맥더모트 인터네셔널(McDermott International)
출처 : Mcdermott이탈리아의 해양 석유 굴착 장치 및 LNG 시설 전문 기업 맥더모트 인터네셔널은 클라우드와 데이터, 인공지능 기술을 활용하여 새로운 영역의 비즈니스를 개척한 대표적인 사례다. 맥더모트 인터네셔널은 클라우드 기반 데이터 플랫폼 상에서 실시간으로 공급망의 변화와 비즈니스 트렌드를 분석하여 핵심 인사이트를 제공받을 뿐만 아니라, 인공지능 기술을 활용하여 설계 결함이나 구성 부정확성을 감지하고 공급업체가 제시한 가격을 분석하며, 이러한 자동화 작업을 통해 생산성을 높였다. (출처 : CIO)
뿐만 아니라 클라우드를 활용한 애널리틱스 노하우를 협력업체에게 제품화하여 새로운 B2B 비즈니스 기회를 창출하기까지 하였다. 맥더모트 CIO 바게쉬 데이브는 “내부용으로 개발된 제품인데 이제 고객들이 찾고 있어 우리에게는 수입원이 되었다”라고 말했다. 회사의 지속 가능성 기술 덕분에 고객사들이 석유 의존도를 낮출 수 있게 된 것이다.
이처럼 데이터와 인공지능은 기업들이 기존에 시도하지 못했던 일을 가능하게 만들어 주고 있으며, 이러한 혁신의 중심에는 클라우드가 있다. 기업들은 클라우드 상에 축적된 고객 데이터를 분석하여 보다 나은 서비스를 제공하는 것은 물론, 산업의 경계를 뛰어넘어 전혀 다른 새로운 영역의 비즈니스에 도전하기도 한다. 기업의 혁신적인 디지털 전환(Digital Transformation)을 위해 클라우드 도입은 이제 선택이 아닌 필수다.
