빅데이터 인프라, 고성능 컴퓨팅, 재구성 가능 컴퓨팅(Reconfigurable Computing) – 스트림 처리의 중요성
필자가 FPGA를 이용한 고성능 컴퓨팅 보드를 CERN에서 사용하는 것을 소개하는 이유는 두 가지이다. 첫 번째로, 빅데이터를 고속으로 수집하는 데이터 수집 및 필터링 시스템에는 일반 정보시스템보다 훨씬 높은 성능을 가지는 고성능, 실시간 컴퓨팅 기술이 필요하다는 것이다. 두 번째로, 필자가 두 번째부터 여섯 번째 연재까지 강조했던 빅데이터 비즈니스에서 가장 중요한 과정인 데이터 수집 과정을 효과적으로 지원하는 빅데이터 시스템을 구성하기 위한 필수 요소로서 데이터 수집 단계 초반에서의 데이터 필터링 및 가공을 위한 고성능 데이터 스트림 처리 시스템의 중요성 때문이다.
빅데이터의 4대 특성인 크기(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 정확성(Veracity)에서 데이터 수집 단계에서 많이 나타나는 특성이 바로 속도이다. 빅데이터 비즈니스를 할 때 가장 많이 첨단 기술이 활용되는 영역은 빅데이터 처리, 가공 단계가 아니라, 비즈니스의 연료로 활용될 원시 데이터를 만들어내는 센서 및 데이터 수집 단계와, 데이터 필터링과 같이 비즈니스에 필요한 정보만을 보도록 1차 가공하는 실시간 데이터 스트림 처리 단계이다.
CMS 검출기의 Level-1 트리거는 실시간 데이터 스트림 처리 시스템이다. 수집된 데이터를 모두 저장하여 분석하기에는 LHC Computing Grid의 자원에 제약이 있기 때문에, 목표로 하는 물리학 현상에 대한 정보를 담고 있다고 생각되는 이벤트 데이터만을 선별하여 고수준 트리거로 후속 처리를 넘기게 된다. 이 과정에서 단일 센서 데이터만으로는 목표로 하는 이벤트가 발생했는지 판단이 어렵기 때문에 여러 센서에서 수집된 데이터를 조합, 융합하여 고속으로 데이터를 처리하기 위해 FPGA에 소프트웨어를 개발하여 이식하고, 이러한 FPGA 기반의 고속 데이터 스트림 처리 보드 여러 개를 광 인터커넥트로 연결하여 동시에 병렬 연산을 하여 3.2 마이크로초라는 짧은 지연 시간을 맞추고자 한다.
빅데이터 비즈니스와 시스템에 대한 논의가 많아지면서 한때 빅데이터 스트림 처리에 대한 관심이 높아진 적이 있다. 빅데이터 스트림 처리를 위한 기술로 HP의 Vertica, SAP의 HANA와 같은 인메모리 데이터베이스나 아파치 재단의 스파크, 스톰과 같은 인메모리 프로세싱 프레임워크나 스트림 처리 엔진이 주목받기도 했다.
데이터 수집 과정이나 수집 바로 다음 단계에서 요구되는 빅데이터 스트림 처리 과정에서는 하나의 소프트웨어 도구가 모든 요구 사항을 만족시키기는 어렵다. 빅데이터 스트림 처리가 필요한 단계에서는 하드웨어 아키텍처 수준에서도 데이터 스트림 처리의 요구 사항에 맞는 디자인과 최적화가 필요하며, 이러한 하드웨어 수준부터 스트림 처리를 구현하는 소프트웨어 수준까지의 영역을 아울러 통합하고 최적화할 수 있는 기술이 빅데이터 비즈니스의 핵심 기술 경쟁력으로 자리 잡게 된다.
빅데이터 스트림 처리 시스템을 하드웨어 수준부터 소프트웨어 수준까지 통합하는 역량을 모두 갖추기는 쉽지 않기 때문에 이런 역량이 빅데이터 비즈니스를 수행하는 기업 고유의 기술경쟁력이 될 수 있다. 이에 더해 빅데이터 스트림 처리를 위한 비즈니스 고유의 요구 사항을 발견하고 이를 위해 FPGA를 이용해 자체적인 스트림 처리 하드웨어를 설계하고 구현해낼 수 있는 역량은 갖추기 어렵지만 일단 갖추게 되면 독보적인 기술경쟁력으로 활용할 수 있다.
실제로 고속 데이터 스트림 처리를 위해 나온 주요 IT업체의 제품들은 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 어플라이언스 형태가 많았다. 이렇게 데이터 스트림 처리를 위한 대표적인 어플라이언스 제품이 IBM 네티자와 인포스피어 스트림, SAP의 HANA, HP의 버티카, EMC의 그린플럼 데이터 컴퓨팅 어플라이언스 같은 제품들이다. 이들 대기업의 제품 외에도 DataBricks, GridGain, Hazelcast등의 중소기업들이 빅데이터 스트림 처리를 위한 하드웨어와 소프트웨어 제품 기술을 개발하기 위해 노력하고 있다[15].
최근 인텔은 임베디드 시스템에서의 고성능 컴퓨팅 시장의 중요성을 인지하고 제온 파이 FPGA와 같이 FPGA가 제온 CPU와 같이 활용되어 처리 성능을 극대화하는 컴퓨팅 플랫폼 제품을 내놓았다. 고성능 컴퓨팅이 필요한 소프트웨어 로직을 FPGA에 이식하기가 예전보다 많이 편리해졌기 때문에, 과거보다 FPGA를 이용해 빅데이터 처리 로직을 가속하려는 기업도 점차 늘어나고 있다. 특히, 딥러닝를 활용해서 빅데이터를 지능적으로 분류하고 가공하고자 하는 기업이 늘어나면서 딥러닝 연산을 가속하기 위한 방법으로 FPGA 활용이 늘어나고 있다. 앞으로 빅데이터와 빅데이터 처리를 위한 딥러닝 기반의 인공지능 기술 개발에서의 FPGA의 중요성은 점점 더 높아지게 될 것이다.
FPGA와 함께 최근 주목받고 있는 고성능 컴퓨팅 기술로 엔비디아의 범용 GPU(GPGPU)를 들 수 있다. GPGPU는 원래 시뮬레이션과 딥러닝을 위한 가속기술로 주목을 많이 받았지만, 임베디드 시스템에서의 데이터 처리량이 늘어나면서 임베디드 시스템에서의 고성능 컴퓨팅 기술로도 주목받고 있다. CERN에서도 FPGA만으로는 고성능 데이터 연산 처리량의 한계를 느끼면서 최근 물리적 방법론에 기반을 둔 이벤트 실시간 분류 및 검출 판단(physics-based event triggering)에 GPGPU를 활용하는 방법을 연구개발하고 있다. 또한, 최근 발전하는 딥러닝 기술을 활용해 검출기의 이벤트 데이터를 좀더 지능적으로 판단, 분류하여 물리학자들이 미처 예측하지 못한 의미 있는 입자물리학적 이벤트를 찾아내는 문제에도 GPGPU를 활용하려고 한다는 것은 지난 여덟 번째 연재에서 소개한 바 있다.
인텔의 제온 파이 FPGA를 만약 LHC 건설 당시에 사용할 수 있었다면 CMS 검출기의 Level-1 트리거를 위한 개발 시간과 비용이 지금보다 많이 줄어들 수 있었을지도 모른다. LHC 건설 당시에는 이런 제온 파이 FPGA와 같은 임베디드 시스템을 위한 고성능 컴퓨팅 플랫폼이 없었기 때문에 요구 사항에 맞는 하드웨어를 직접 디자인해서 제작해야 해서 개발 기간이 길어지고 장치의 단가가 많이 높아져 비용이 많이 들었다. 앞으로 인텔의 제온 파이 FPGA나 엔비디아의 GPGPU 하드웨어인 TESLA GPU 보드와 같은 범용 제품을 쓰게 되면 LHC의 요구사항에 맞는 빅데이터 처리 시스템을 구축하는데 시간과 비용을 크게 단축할 수 있을 것으로 LHC 연구자들은 기대하고 있다[14].
Surfshark
VPN (가상 사설 네트워크, Virtual Private Network)은 인터넷 사용자에게 개인 정보 보호와 보안을 제공하는 중요한 도구로 널리 인정받고 있다. VPN은 공공 와이파이 환경에서도 데이터를 안전하게 전송할 수 있고, 개인 정보를 보호하는 데 도움을 준다. VPN 서비스의 수요가 증가하는 것도 같은 이유에서다. 동시에 유료와 무료 중 어떤 VPN을 선택해야 할지 많은 관심을 가지고 살펴보는 사용자가 많다. 가장 먼저 사용자의 관심을 끄는 것은 별도의 예산 부담이 없는 무료 VPN이지만, 그만큼의 한계도 있다. 무료 VPN, 정말 괜찮을까? 무료 VPN 서비스는 편리하고 경제적 부담도 없지만 고려할 점이 아예 없는 것은 아니다. 보안 우려 대부분의 무료 VPN 서비스는 유료 서비스에 비해 보안 수준이 낮을 수 있다. 일부 무료 VPN은 사용자 데이터를 수집해 광고주나 서드파티 업체에 판매하는 경우도 있다. 이러한 상황에서 개인 정보가 유출될 우려가 있다. 속도와 대역폭 제한 무료 VPN 서비스는 종종 속도와 대역폭에 제한을 생긴다. 따라서 사용자는 느린 인터넷 속도를 경험할 수 있으며, 높은 대역폭이 필요한 작업을 수행하는 데 제약을 받을 수 있다. 서비스 제한 무료 VPN 서비스는 종종 서버 위치가 적거나 특정 서비스 또는 웹사이트에 액세스하지 못하는 경우가 생긴다. 또한 사용자 수가 늘어나 서버 부하가 증가하면 서비스의 안정성이 저하될 수 있다. 광고 및 추적 일부 무료 VPN은 광고를 삽입하거나 사용자의 온라인 활동을 추적하여 광고주에게 판매할 수 있다. 이 경우 사용자가 광고를 보아야 하거나 개인 정보를 노출해야 할 수도 있다. 제한된 기능 무료 VPN은 유료 버전에 비해 기능이 제한될 수 있다. 예를 들어, 특정 프로토콜이나 고급 보안 기능을 지원하지 않는 경우가 그렇다. 유료 VPN의 필요성 최근 유행하는 로맨스 스캠은 인터넷 사기의 일종으로, 온라인 데이트나 소셜 미디어를 통해 가짜 프로필을 만들어 상대를 속이는 행위다. 이러한 상황에서 VPN은 사용자가 안전한 연결을 유지하고 사기 행위를 방지하는 데 도움이 된다. VPN을 통해 사용자는 상대방의 신원을 확인하고 의심스러운 활동을 감지할 수 있다. 그 외에도 유료 VPN만의 강점을 적극 이용해야 하는 이유는 다음 3가지로 요약할 수 있다. 보안 강화 해외 여행객이 증가함에 따라 공공 와이파이를 사용하는 경우가 늘어나고 있다. 그러나 공공 와이파이는 보안이 취약해 개인 정보를 노출할 위험이 있다. 따라서 VPN을 사용하여 데이터를 암호화하고 개인 정보를 보호하는 것이 중요하다. 서프샤크 VPN은 사용자의 개인 정보를 안전하게 유지하고 해킹을 방지하는 데 유용하다. 개인 정보 보호 인터넷 사용자의 검색 기록과 콘텐츠 소비 패턴은 플랫폼에 의해 추적될 수 있다. VPN을 사용하면 사용자의 IP 주소와 로그를 숨길 수 있으며, 개인 정보를 보호할 수 있다. 또한 VPN은 사용자의 위치를 숨기고 인터넷 활동을 익명으로 유지하는 데 도움이 된다. 지역 제한 해제 해외 여행 중에도 한국에서 송금이 필요한 경우가 생길 수 있다. 그러나 IP가 해외 주소이므로 은행 앱에 접근하는 것이 제한될 수 있다. VPN을 사용하면 지역 제한을 해제해 해외에서도 한국 인터넷 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 해외에서도 안전하고 편리하게 인터넷을 이용할 수 있다. 빠르고 안전한 유료 VPN, 서프샤크 VPN 뛰어난 보안 서프샤크 VPN은 강력한 암호화 기술을 사용하여 사용자의 인터넷 연결을 안전하게 보호한다. 이는 사용자의 개인 정보와 데이터를 보호하고 외부 공격으로부터 사용자를 보호하는 데 도움이 된다. 다양한 서버 위치 서프샤크 VPN은 전 세계 곳곳에 여러 서버가 위치하고 있어, 사용자가 지역 제한된 콘텐츠에 액세스할 수 있다. 해외에서도 로컬 콘텐츠에 손쉽게 접근할 수 있음은 물론이다. 속도와 대역폭 서프샤크 VPN은 빠른 속도와 무제한 대역폭을 제공하여 사용자가 원활한 인터넷 경험을 누릴 수 있도록 지원한다. 온라인 게임, 스트리밍, 다운로드 등 대역폭이 필요한 활동에 이상적이다. 다양한 플랫폼 지원 서프샤크 VPN은 다양한 플랫폼 및 디바이스에서 사용할 수 있다. 윈도우, 맥OS, iOS, 안드로이드 등 다양한 운영체제 및 디바이스에서 호환되어 사용자가 어디서나 안전한 인터넷을 즐길 수 있다. 디바이스 무제한 연결 서프샤크 VPN은 무제한 연결을 제공하여 사용자가 필요할 때 언제든지 디바이스의 갯수에 상관없이 VPN을 사용할 수 있다.