AI / CIO / How To / IoT / 머신러닝|딥러닝 / 비즈니스|경제 / 빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션 / 클라우드 / 통신|네트워크
두번째로 우리가 주의 깊게 살펴보아야 할 현상은 인공지능 기술의 급격한 발달이다. 인공지능 기술을 지원하기 위한 확장성을 가지는 하드웨어 기술과 소프트웨어 기술이 작은 소자에서부터 대형 슈퍼컴퓨터급의 인공지능 연산이 가능하도록 하는 분산 컴퓨팅 소프트웨어에 이르기까지 전방위적으로 발전하게 되었다. 이 때문에 가능한 지능형 데이터 처리의 방법과 범위가 확장되면서 처리할 수 있는 빅데이터의 양과 속도도 급격하게 늘어나게 될 것이다.
요즘 딥러닝이 급격한 인기를 끌어 많은 기업과 국가에서 인공지능 기술을 대표하는 미래 성장 동력 기술로서 많은 투자를 하려고 하고 있지만, 앞으로 5년에서 10년 동안 주목해서 보아야 할 인공지능 기술은 딥러닝만은 아닐 것이다. 딥러닝, 정확하게는 심층신경망(deep neural network) 기술이 과거 인공지능 기술들이 해결하지 못했던 인간의 인지 현상 문제와 흥미로운 공학적인 문제를 많이 해결하여 많은 영역에서 기술적인 돌파구를 마련한 것은 사실이지만, 딥러닝 알고리즘만으로 모든 인공지능 문제를 해결할 수 있다고 보는 것은 과장된 측면이 있다.
딥러닝과 인공지능 기술이 앞으로 빅데이터를 활용한 비즈니스에서 활용도가 높아지고 이들을 활용한 빅데이터 비즈니스가 성공하기 위해서는 뇌과학과 양자컴퓨팅과 같은 차세대 컴퓨팅 기술의 발전이 필수적이다.
딥러닝 기술의 선구자이고 2019년 컴퓨터 과학계의 노벨상인 튜링상을 공동 수상한 뉴욕대 데이터 과학연구소와 페이스북 인공지능 연구소의 얀 르쿤(Yann LeCun) 교수는 딥러닝 기술이 꼭 인간 두뇌가 정보를 처리하는 모델과 똑같을 필요는 없고, 한동안은 공학적인 관점에서 활용도를 높이는 연구만으로도 충분하다고 언급한 적이 있다[7-8]. 이 말에 필자도 동의하지만, 딥러닝 알고리즘과 모델, 기술을 어떤 영역에서 더 잘 활용할 수 있을지 알기 위해서라도 뇌과학의 발전은 필요하다고 생각한다.
심층신경망 모델 자체가 인간 두뇌의 정보 처리 과정을 수학적으로 모델링하기 위해 고안한 신경망 모델에 기반을 두고 있고, 우리들의 뇌에 대한 이해가 넓어지면 넓어질수록 심층신경망 모델의 한계와 개선 방향을 더 잘 알 수 있을 것이기 때문에 뇌과학의 발전이 필요하다는 것이다. 심층신경망 모델로 인간과 똑같은 인공지능을 만들기 위해 뇌과학이 필요한 것이 아니라, 심층신경망 기술로 아직 하지 못하는 지능형 데이터 처리의 영역이 어느 영역이고, 왜 그런지를 이해할 수 있어야 심층신경망 기술을 또 다른 차원으로 발전시킬 수 있기 때문에 뇌과학의 연구가 필요한 것이다.
심층신경망 기술과 가장 밀접하게 연관이 있는 뇌과학 분야는 현재 국제적인 컨소시엄으로 대형 프로젝트가 진행되고 있는 “커넥톰 프로젝트(The Human Connectome Project)”이다. “커넥톰(connectome)”이란 인간 신경계의 신경세포들이 어떤 양상으로 연결되어 정보를 처리하는지 신경생물학적으로 연구하는 신경과학의 한 분야이다. 최근 커넥톰 프로젝트의 연구 성과들이 네이처와 같은 영향력 있는 학술지에 자주 발표되고 있다. 이런 커넥톰 프로젝트의 연구 성과들은 딥러닝 기술이 인간의 정보처리 능력을 더 실제와 같이 모델링하고 구현할 수 있도록 발전시키는 데 크게 도움이 되는 지식으로 활용될 것이다.
세번째로 우리가 앞으로의 빅데이터 활용과 관련해서 염두에 두어야 할 중요한 현상은 사물인터넷 기술과 엣지컴퓨팅(edge computing) 기술의 발전으로 인해 수요가 폭증하게 될 지능형 센서 때문에 모바일 네트워크로 전송되는 데이터의 양이 앞으로 오는 10년간 급격하게 늘어나리라는 것이다.
사물인터넷과 엣지컴퓨팅, 그리고 편재컴퓨팅(pervasive computing) 기술의 발전이 우리 생활에 가져오는 큰 변화는 크게 두 축이다. 먼저 우리 주변의 환경과 우리 자신에 대한 데이터를 더 정밀하고 풍성하게 수집하여 컴퓨터가 우리의 주변 환경과 우리 자신을 이해하기 위해 필요한 정보를 얻기가 쉬워진다는 것이다. 두번째로, 엣지컴퓨팅 기술의 발전으로 임베디드 시스템에서의 데이터 처리 능력이 향상되면서 휴대폰과 같은 단말뿐만 아니라 우리와 직접적으로 상호작용할 수 있는 디바이스와 사물의 행동 양상이 더 복잡해지고 지능화된다는 것이다.
위와 같은 변화는 많은 기업이 지능형 센서와 엣지컴퓨팅 디바이스로부터 사물인터넷을 통해 전송되는 막대한 양의 빅데이터를 효과적으로 처리해야 하는 요구사항에 직면하게 할 것이다. 이런 상황에서는 빅데이터를 효과적으로 처리하여 기업과 조직이 자신의 비즈니스 모델에 맞는 정보를 비즈니스 모델이 요구하는 응답성능에 맞게 추출하고 가공하여 사용자가 상호작용하는 단말과 디바이스, 또는 로봇과 같은 장치로 사용자의 요청에 맞는 서비스를 제공하는 일 자체가 기업과 조직의 기술적인 경쟁력으로서 자리 잡게 된다.
앞에서 살펴본 것과 같이 유무선 네트워크 기술과 대역폭이 아무리 발전하더라도 네트워크를 통해서 쏟아져 들어오는 데이터를 처리하는데 필요한 지연과 연산량을 확보하는 것은 별도의 기술력이 필요하게 된다. 이런 빅데이터 처리를 위한 컴퓨팅 능력(computing power)과 자원을 확보하는 것은 양자컴퓨팅과 같은 컴퓨터 아키텍처의 근본적인 변화를 가져오는 기술을 사용하는 것 외에는 현재 대부분 클라우드 컴퓨팅을 포함한 분산 컴퓨팅 소프트웨어 기술에 의존하기 때문에 앞으로 대부분 기업이 분산 컴퓨팅 소프트웨어 개발 역량을 갖춘 소프트웨어 엔지니어 인재를 어떻게 확보하느냐가 기술 경쟁력과 비즈니스 우월을 확보하는 데 큰 영향을 미치게 될 것이다.
네번째로, 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 확산이 빅데이터 비즈니스에 필요한 컴퓨팅, 네트워크 자원을 활용하는 데 드는 어려움을 크게 감소시키면서 빅데이터 인프라를 설계하고 다루는 기술보다는 빅데이터 소프트웨어 기술을 비즈니스 요구사항에 맞게 다루는 기술과 역량이 더 부각되고 중요해질 것이다.
최근 클라우드 컴퓨팅이라는 말을 사람들이 쓰는 것을 가만히 관찰해보면 크게 두 가지 의미로 많이 쓰고 있는 것 같다. 첫번째로 서버, 저장장치, 네트워크 등의 IT 인프라와 웹애플리케이션 서버와 같은 개발용 플랫폼, 하둡 등의 빅데이터 소프트웨어를 포함한 IT 자원을 서비스 형식으로 필요할 때만 사용하는 전통적인 클라우드 컴퓨팅의 의미로 사용한다. 두번째로, 서비스-지향 아키텍처와 서비스-지향 컴퓨팅 패러다임을 따라 과거에는 인터넷 서비스 형태로 제공되지 않던 기능이나 서비스를 인터넷 서비스로 제공하는 것에 ~클라우드와 같은 식으로 클라우드라는 말을 붙여 사용한다.
필자가 얘기하고 싶은 클라우드 컴퓨팅은 첫번째 의미에서의 클라우드 컴퓨팅이다. 후자는 사실 클라우드 컴퓨팅이 아니라 서비스-지향 컴퓨팅인데, 요즘 클라우드 컴퓨팅이라는 말이 워낙 유행하다 보니 사람들이 혼용해서 쓰는 것으로 보인다.
클라우드 컴퓨팅은 우리가 CERN의 LHC 컴퓨팅 그리드 사례에서도 살펴보았듯이 그리드 컴퓨팅 환경에서 작업 실패율을 줄이기 위한 방법으로 가상 머신을 분산 컴퓨팅 계산 작업에 사용하면서 시작된 컴퓨팅 개념이라고 설명한 바 있다[10]. 그리드 컴퓨팅의 컴퓨팅 인프라 사용에서 주문형 자원 활용을 위한 서비스-지향 아키텍처 도입과 이에 따른 자원관리가 가상 머신과 리눅스 컨테이너 등의 가상화 기술이 들어가면서 유연한 작업 실행 환경과 자원 관리 기능이 더해져 클라우드 컴퓨팅이 된 것이다.
CERN의 LHC 컴퓨팅 그리드 사례에서도 살펴보았듯이 클라우드 컴퓨팅은 빅데이터 처리와 분석에 필요한 컴퓨팅 자원을 유연하고 확장성 있게 제공, 관리하기 위해 쓰이는 기술이다. 이런 측면에서 대표적인 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 소프트웨어인 오픈스택(http://www.openstack.org)을 데이터센터 스케일의 웨어하우스 컴퓨터(warehouse computer) 운영체제라고 부르는 이유가 바로 이질적인(heterogeneous) IT 자원으로 구성된 데이터센터 자원을 가상화 기술로 동질화(homogenize)해서 데이터센터 스케일의 자동화된 자원 관리와 확장성을 추구하기 때문이다.
최근 클라우드 기술이 성숙해지면서 클라우드 컴퓨팅의 유연하고 확장성 있는 자원 활용의 장점이 극대화되어 많은 빅데이터 작업들이 아마존 웹 서비스나 마이크로소프트의 애저(Azure), 구글 클라우드 서비스 등의 퍼블릭 클라우드 서비스로 옮겨가는 추세인 것을 볼 수 있다. 이들 퍼블릭 클라우드 서비스들은 최근 딥러닝을 포함한 인공지능 기술도 클라우드화하여 빅데이터 처리 및 분석에 활용하기 위한 환경을 만들고 있어서 앞으로 클라우드 컴퓨팅은 빅데이터 활용에서 운영체제 수준의 필수적인 기술로 자리 잡을 것으로 보인다.
다섯번째로, P-RAM으로 대표되는 차세대 메모리 기술, 엔비디아의 NVLink와 같은 차세대 버스 기술의 발전이 네트워크 기술의 발전과 맞물려 데이터센터 컴퓨팅 자원의 계층이 서버 단위에서 랙과 클러스터 단위로 단순화되는 경향이다.
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.