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효성 인포메이션 기고ㅣDX 프로젝트의 장애요인과 차세대 데이터센터 모델의 조건

2020.12.31 효성인포메이션시스템  |  CIO
디지털 트랜스포메이션(DX) 시대를 맞아 많은 기업이 차세대 데이터센터 및 클라우드 전환에 주목하고 있다. 데이터센터 아키텍처는 이제 클라우드, 데브옵스(DevOps), MSA(마이크로서비스 아키텍처), AI (인공지능), 머신러닝(ML), 데이터 애널리틱스 같은 첨단 기술, 다양한 업무와 비즈니스 모델, 고객 경험이 어우러져 진화하고 있다.

하지만 기업은 DX 추진 과정에서 많은 난관에 부딪치고 있다. 맥킨지 조사에 따르면 2016년부터 화두로 떠오른 디지털 트랜스포메이션에 글로벌 기업의 80%가 직간접적으로 투자를 진행했지만 이 가운데 성공을 거둔 조직은 16%에 불과했다. 따라서 성공적인 DX 프로젝트를 위해서는 왜 그토록 전환이 어려운지 원인에 대해 파악하고, 성공의 키워드와 전환을 위해 무엇이 필요한지 숙지할 필요가 있다.
 
ⓒGetty Images

DX 추진이 어려운 이유
DX 구현이 어려운 이유로 크게 다섯 가지를 꼽을 수 있다. 첫째, 데이터는 다양하고 분산되어 있으며 난해하다는 것이다. 현재 활용되고 있는 데이터 외에도 데이터센터 외부 에지(Edge) 영역의 데이터화 되지 않은 경험들이 곳곳에 산재되어 있다.

둘째, 데이터를 가치 있게 변환시키는 것은 느리고, 수동적이며, 반복하기 어렵다. 데이터를 정제, 분류, 공급하는 작업은 전체 데이터 운영 프로젝트에서 80%에 달하는 방대한 작업으로 이 과정을 신속하게 처리하지 못할 경우 자칫 데이터 가치화 전에 모든 예산과 시간을 낭비할 수 있다.

셋째, 데이터에 대한 거버넌스와 컴플라이언스 요구사항은 지속적으로 증가하고 있다. 최근 데이터 산업의 활성화로 개인정보, 민감정보 등의 이동이 많아짐에 따라 데이터를 안전하게 보호, 통합, 활용하기 위한 규제 또한 늘고 있다.

넷째, 기존 인프라와 데이터 관리 도구가 DX 시대를 위해 설계되지 않았다. 아직 대다수의 인프라는 WEB, WAS, DB라는 전통적 업무를 위한 3 Tier 구조로 되어 있으며, DX 전환을 위해 기존 인프라를 모두 포기하는 것은 기업에게 매우 가혹한 일이다.

마지막으로 기업은 아날로그 기술과 디지털 요구에 도전 받고 있다. 대부분의 기업은 4차산업혁명 이전의 데이터센터를 사용하고 있으며, 디지털 신기술을 활용한 혁신을 기존 아날로그 환경으로 극복해야 하는 어려움이 발생한다.



DX 추진을 위한 차세대 데이터센터 모델의 조건
DX 추진의 장애요인을 요약하자면, 방대하고 분산된 데이터를 가치화하고 거버넌스를 맞추는 것이 매우 어려우며 특히 바로 포기할 수 없는 기존 인프라가 DX 시대에 맞게 설계되어 있지 않다는 것이다. 따라서 DX 추진을 위한 차세대 데이터센터는 중복 투자 없이 레거시 업무도 함께 수용할 수 있는 SDDC 기반의 지능형 클라우드 모델로 변화해야 하며, 크게 ‘인프라스트럭쳐의 변화’ 와 ‘데이터옵스 (DataOps) 환경으로의 변화’ 가 필요하다.
 
차세대 클라우드 데이터센터 모델 ⓒHyosung Information Systems 

언급되었던 것처럼 현재의 데이터센터는 DX를 위해 설계되어 있지 않기 때문에, 보다 AI/디지털 트랜스포메이션 시대에 적합한 ‘인프라스트럭처의 변화’가 필요하다. 이를 위해, 서버, 스토리지, 네트워크, 운영체제 등 IT인프라 구성에 필요한 모든 요소들을 통합하여 운영하는 하이퍼 컨버지드 인프라(HCI)를 통해 유연한 환경을 구축하는 것이 무엇보다 중요하다.

HCI는 한계에 다다른 IT 인프라의 복잡성을 단순하게 만들어 준다는 게 큰 의의가 있다. 자동화, 셀프 프로비저닝 등의 클라우드 기능이 하나의 랙 마운트 어플라이언스에 통합되는 이점 덕분에 HCI는 클라우드 컴퓨팅으로 향하는 가장 안전한 선택으로 볼 수 있다.

또 HCI는 새로운 애자일 아키텍처인 마이크로 서비스 아키텍처(MSA)의 기반을 제공하는 컨테이너의 저장소 역할을 하는 동시에 네트워크, 보안구성이 어렵고 복잡한 문제를 해결할 수 있어 컨테이너 활성화를 위한 최적의 대안이 될 수 있다.

그리고 기업의 다양한 경험을 데이터화하고 적합한 데이터를 적시에 찾아 인사이트를 도출하기 위한 ‘데이터 운영’’ 즉 데이터옵스(DataOps) 환경으로의 변화가 필요하다.

데이터옵스는 적합한 데이터를 적시에 올바른 장소로 가져올 수 있는 프로세스를 자동화함으로써, 데이터 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕는 전략 실행 방법이다. 개발과 운영을 함께하는 데브옵스와 마찬가지로 분석, 데이터 및 비즈니스 팀을 하나로 통합해 비즈니스 의사결정의 품질과 예측 가능성을 높이고 가치 창출 시간을 줄여 줄 수 있다.

효과적인 데이터옵스 구현을 위해서는 탐색, 메타데이터 관리, 정책 기반 거버넌스∙유지관리, 자동화된 데이터 통합 및 데이터 파이프라인 구축 기술이 필요하다. 다양한 기술이 적절한 데이터 플랫폼과 연결될 때 성공적인 데이터 운영이 가능하다.

“차세대 데이터 센터는 SDDC 기반의 지능형 클라우드 모델로 변화해야 한다. 크게 ‘인프라스트럭쳐의 변화’와 ‘데이터옵스(DataOps) 환경으로의 변화’가 필요하다.”

마지막으로 인프라와 운영환경의 변화 외에도 기업은 반드시 명심해야 할 것이 있다. 디지털 시대에서 기업의 가장 중요한 자산은 바로 사람과 데이터라는 사실이다. DX전환의 특성과 조건 그리고 데이터 중심적인 사고, IT부서만이 아닌 전 직원의 현장과 경험이 디지털화 된다면 DX 전환에 성공적으로 다가갈 수 있을 거라고 확신한다. ciokr@idg.co.kr
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