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메인프레임과 클라우드 인프라를 연결··· ‘디지털 통합 허브’의 가치

2021.05.10 Nikita Ivanov  |  InfoWorld
디지털 트랜스포메이션을 진행 중인 기업들은 일반적으로 핵심 비즈니스 시스템과 하이브리드 클라우드 인프라 사이의 민첩하고 효율적인 실시간 통합을 필요로 한다. 핵심 비즈니스 시스템이 메인프레임인 경우, 이런 실시간 통합을 어떻게 달성할 수 있을까? 정답은 바로 '인메모리(In-memory) 디지털 통합 허브'다.

대부분의 대기업들 중에서도 특히 금융서비스 및 보험부문의 대기업들은 업무에 필수적인 비즈니스 운영 활용과 관련해 메인프레임을 이용하고 있다. 이런 비즈니스 시스템은 많은 양의 고가치 데이터를 생성한다. 이런 조직들의 경우 성공적인 전환을 위해 메인프레임과 클라우드 애플리케이션 사이의 효과적이고 유연한 정보 흐름이 필요하다. 

‘메인프레임에 최적화된 인메모리 기반 디지털 통합 허브’를 통해 그 목표를 달성할 수 있다. 360도 고객 또는 360도 비즈니스 시각 등 디지털 통합 허브가 구현할 수 있는 사용례는 다양하다. 각종 금융 정보가 고객 등급이나 준법감시 등 클라우드 기반 기능과 실시간으로 어우러질 수 있으며, 결과적으로 보험기관의 고객과 정책에 대한 최신의 포괄적인 시각을 확보할 수 있게 된다. 
 
Image Credit : Getty Images Bank

디지털 트랜스포메이션에서 메인프레임의 중요성
메인프레임은 대기업의 운영 데이터의 무게중심에 해당하곤 한다. 포춘 500 중 2/3, 세계 50대 은행 중 44곳, 10대 보험사 중 8곳이 메인프레임을 사용해 핵심 배치뿐 아니라 실시간 거래 워크로드를 처리하고 있다. 

이런 기업들이 이질적이고 고립된 데이터 소스로부터 얻은 필요한 정보를 취합하기 위해서는 여러 개의 메인프레임 애플리케이션이 생성한 데이터를 다른 데이터 환경의 데이터와 실시간으로 결합할 수 있어야 한다. 특히 실시간 비즈니스 프로세스를 주도하기 위해 기록 시스템에 영향을 미치지 않고 하이브리드 클라우드 환경에서 소비 애플리케이션을 위해 이 정보를 효과적이며 효율적으로 공유할 수 있어야 한다. 

예를 들어, 고객에 대한 전체론적인 시각을 활용해 실시간 업셀(Upsell)과 교차판매를 효과적으로 지원할 수 있다. 가령 다국적 및 지역 은행은 여러 영업 부문에서 고객 정보를 연계시켜 활용할 필요가 있으며, 여기에는 요구불 예금, 신용카드와 담보대출을 포함한 소매 뱅킹 활동, 투자, 프라이빗 뱅킹 등이 포함된다.

이런 중요한 연결고리를 만들기 위해서는 다양한 거래 및 배치 환경, 메인프레임에서 주로 관리되는 각종 데이터 소스에서 정보를 얻어 구성해야 한다. 경우에 따라 데이터 웨어하우스(Data Warehouse), 데이터 레이크(Data Lake), SaaS 애플리케이션 등의 다른 소스와 결합하면 상당한 가치를 확보할 수 있다.

이 모든 소스의 정보를 통합하는 효율적이고 비용 효과적인 방법은 메인프레임에서 작동하며 높은 처리량과 낮은 지연 속도를 지원하는 고성능 디지털 통합 허브를 활용하는 것이다. 메인프레임에서 작동하는 디지털 통합 허브는 거래 및 배치 기록 시스템과의 효율적인 통합을 구현하며 기업 아키텍처 내의 다른 데이터 허브와도 통합할 수 있다.

디지털 통합 허브가 효과적인 정보 흐름을 만드는 방법
메인프레임의 효율적인 디지털 통합 허브는 기록 시스템에 대한 영향을 최소화하거나 영향을 미치지 않으면서 여러 구내 거래 및 배치 시스템으로부터 얻은 정보를 통합하고 구성할 수 있다. 또한, 메인프레임 데이터와 메인프레임 외부의 데이터를 결합할 수 있다. 디지털 통합 허브는 고가치 데이터를 기초로 정보를 생성하고 결합하며 그 결과 정보를 강력하고 확장 가능한 인메모리 캐시(Cache)로 옮기게 된다.

고성능 인메모리 캐시 안에 있는 통합된 정보에는 여러 비즈니스 애플리케이션이 이벤트 기반 아키텍처용 REST 및 JDBC/ODBC 등의 다양한 API 또는 아파치 카프카를 사용하여 실시간으로 액세스할 수 있다. 이를테면 백오피스 시스템부터 옴니채널 뱅킹 등과 관련된 것 등의 고객요구 애플리케이션에 이르는 다양한 애플리케이션들이다. 동기화 계층 또는 변화 데이터 캡처 계층은 기록 시스템의 최신 데이터가 처리되도록 하며 소스 데이터가 변경될 때마다 정보 재처리 또는 재통합을 시작한다. 

실시간 디지털 통합 허브로 특히 인기 있고 비용 효율적인 접근법은 인메모리 컴퓨팅 플랫폼의 구성요소인 '인메모리 데이터 그리드'를 사용하는 것이다. 인메모리 데이터 그리드는 가용 CPU와 RAM을 가져오고 서버 또는 코어 클러스터에서 데이터와 연산력을 분배한다. 메모리의 데이터를 통합하고 분산형 클러스터에서 MPP(Massively Parallel Processing)을 적용함으로써 인메모리 데이터 그리드가 처리 속도를 극대화할 수 있다.

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