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블로그ㅣ우리는 AI 가속기의 시대에 진입했다

2021.12.03 Adrian Bridgwater  |  IDG Connect
기술 가속기는 분명히 속도를 높일 수 있다. 하지만 프로세싱 및 서버 용량을 늘리고, GPU 성능을 향상시키며, 인력 리소스를 더 많이 투입하는 것도 마찬가지다. 단순히 엔터프라이즈 IT 시스템에 더 많은 자원을 넣는다고 해서 그 자체가 가속기로 간주되는 건 아니다. 여기서는 AI 및 ML 환경에서 IT 가속기를 사용하는 것에 관해 이야기해보고자 한다. 
 
ⓒGetty Images

사실상 산업 가속기는 오래전부터 존재해 왔다. 이를테면 SAP는 고객이 실시간 생산 시스템을 빠르게 실행할 수 있도록 다양한 플랫폼에서의 가속기 사용을 옹호해왔다. 템플릿, 미리 설계된 애플리케이션 및 데이터 서비스 설계를 통해 (아무것도 없는 것보다) 더 명확하게 시작할 수 있다는 것이다. 

때때로 가속기는 시스템 테스트 단계에서 익명화된 데이터세트를 사용해 (기업의) 제품 출시를 앞당길 수 있게 해주지만 신중하게 사용될 경우에만 그러하며, 반드시 만병통치약인 것은 아니다. 

이와 관련해 주목할 만한 기업에는 액센츄어가 있다. AWS와의 파트너십 일환으로, 액센츄어의 IT 서비스 및 컨설팅 전문가들은 최근 ‘수천 개의 클라우드 프로젝트’를 수행했다고 밝혔다. 그리고 이를 통해 대규모 클라우드 전환의 인적 및 비즈니스적 차원을 더 빠르고 확실하게 이해할 수 있게 됐다고 전했다. 

이러한 인적-비즈니스적 차원은 클라우드 컴퓨팅 구축 과제를 새롭게 표현하는 방법이다. 실시간 생산 환경에서 많은 기업이 열악한 통합, 투박한 정렬, 잘못된 구성 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 후자는 퀄리스(Qualys) 등이 코드형 인프라(Infrastructure-as-Code) 기술을 사용하여 해결하고자 하는 문제 중 하나다.

향후 5년 동안 액센츄어는 현재보다 최대 50% 더 빠르게 AWS를 채택할 수 있도록 하는 것을 목표로, 클라우드 마이그레이션의 가장 큰 문제를 해결하기 위한 새로운 가속기를 개발할 계획이다. 현재까지 액센츄어와 AWS는 16개 산업 분야에서 사용 사례 관련성이 입증된 약 40개의 솔루션을 공동 개발했다. 

AWS의 영업 및 마케팅 부문 수석 부사장 맷 가먼은 “‘속도’와 ‘새로운 작업 방식을 채택하는 역량’에 고객의 성공이 달려있다”라면서, “액센츄어가 가속기 및 메커니즘에 투자하는 이유는 클라우드 전환 및 변화를 더 쉽고 예측 가능하게 만들어 고객들이 지속적으로 업계를 혁신하고 선도할 수 있도록 지원하기 위한 것”이라고 말했다.  

예를 들면 제네랄리 바이탈리티(Generali Vitality)는 새로운 고객에 도달하기 위해 웰니스 비즈니스 그룹을 신속하게 확장해야 했다. 이 회사는 액센츄어, AWS와 협력해 클라우드 네이티브 기술을 활용함으로써 이제 버튼 한 번으로 새로운 기능을 출시하고, 지속적으로 제품을 개선하며, 고객을 끌어들일 수 있게 됐다. 

코어가 많다고 스마트 가속기는 아니다 
클라우드 워크로드 관리 소프트웨어 회사 옐로우도그(YellowDog)의 CEO 사이몬 폰스포드는 거듭되는 고성능 서버의 발전 속에서 데이터 애널리틱스 분야의 성장을 목격했다고 언급했다. 

그는 “코어 수가 증가하고 네트워크 처리량이 지속적으로 향상되고 있다. 하지만 엔터프라이즈 시스템은 일반적으로 20년 전과 동일한 애플리케이션을 실행하는 데 사용된다. 다만 속도가 더 빨라지고 데이터가 더 많아졌을 뿐이다. 이렇게 되면 일단 데이터가 생성됐을 때 사람이 해석해야 하는 경우가 많다”라고 지적했다.  

실제로 폰스포드는 프로세스를 가속화하고 있는 많은 조직에서 전문가가 결과를 해석하는 데 며칠, 몇 주 또는 몇 달을 보내는 경우를 많이 봤다고 밝혔다. 

여기서 AI와 ML은 데이터를 통해 학습하고 몇 분 안에 실행 가능한 결과를 제공하여 진정으로 발견을 가속화한다. 또 마케팅 담당자들이 말하는 소위 ‘훌륭한 비즈니스 결과’로 가는 지름길을 제공할 수 있다. 

서비스나우(ServiceNow), 코그니잔트(Cognizant), 뉴욕 증권거래소(NYSE) 등에서 근무한 경력이 있는 엔터프라이즈 애플리케이션 및 데이터 플랫폼 전문가 크리스 포프는 ‘가속은 인텔리전스와 같지 않다’라는 데 동의한다. 

그에 따르면 비즈니스에 확실한 이점이 있거나 또는 해결하려는 문제가 명확한 경우에만 소프트웨어 가속기를 적절하고 효과적으로 구축할 수 있다. 

포프는 “약간의 주의가 필요하다. 더 빠른 결과와 인사이트를 얻으려면 사람도 가속할 필요가 있는지, 만약 그렇다면 어느 시점에 의사결정의 일부를 머신 인텔리전스에 넘겨야 하는지 질문을 던져야 한다”라고 설명했다. 

이는 중요한 포인트다. 성능을 개선하고, 템플릿을 미리 만들며, 자동 조정된 가속기 제어장치를 비즈니스의 핵심 영역에 더 많이 적용하기 시작함에 따라 이러한 자기학습 엔진에 주입하고 있는 엔지니어링 DNA를 자기반성적으로 살펴봐야 할 필요가 있다. 

상상할 수 있는 모든 산업 분야에서의 다양한 고객 사용 사례를 봤을 때, 포프는 잘못 구축된 시스템이 실제 비즈니스 문제가 아닌 문제를 찾기 시작할 수 있다면서 다음과 같이 말했다. 

“미래의 운영을 가속화하기 위해 구축한 새로운 소프트웨어에 인간의 독창성, 공감, 문제 해결 범위를 포함시키는 것은 클릭 한 번으로 할 수 있는 작업이 아니다. 실제로 작동하는 가속기 제어장치를 만든다면 ‘믿어라 하지만 검증하라(trust and verify)’라는 옛 격언은 여전히 유효하다.”

가속화된 미래
모든 구축 시나리오에서 ‘버튼 한 번만 누르면 되는’ 수준의 단순성을 얻을 순 없지만 IT 가속기를 비즈니스의 핵심 영역에 적용하려는 움직임은 계속되고 있다. 

부정할 수 없는 사실은 알고리즘 로직과 성능의 발전이 이제 이러한 기술을 적용할 수 있는 방법의 큰 부분을 차지한다는 점이다. 또한 데이터의 ‘형태’를 이해하는 측면에서도 훨씬 더 발전된 단계에 있기 때문에 익명화된 데이터세트를 비즈니스 영역 및 전문 분야 내에서 다른 회사와 실제로 거래할 수 있는 이른바 ‘데이터 교환’ 플랫폼이 존재한다. 

하지만 물리적인 자동차 액셀러레이터와 마찬가지로, 너무 세게 밟으면 안 되기 때문에 IT 인프라 내부에서 가속하면서 속도를 내려고 하는 기업에게는 여전히 신중함과 인내가 필요하다.

Adrian Bridgwater는 20년 경력의 기술 저널리스트다. ciokr@idg.co.kr


 
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