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데이터 복잡성, IT의사결정 발목 잡나?

2013.12.12 Thor Olavsrud  |  CIO


또 다른 사례로 포춘지 선정 200대 금융 서비스 기업은 12 개 국가에 배치된 112개의 인적 자원(HR) 시스템을 통합해 하나의 HR 클라우드 솔루션으로 이전하는 과정에 BDNA의 DaaS 솔루션을 이용했다. 이 과정에서 이들 기업은 그들이 배치한 서버 가운데 300대가 아무런 역할도 수행하지 않고 있다는 사실을 알게 됐다. 이 서버들을 정리함으로써 기업은 300만 달러의 비용을 아낄 수 있었다.

중복 데이터, 불필요한 저급 데이터 제거
BDNA의 DaaS는 재고 데이터를 수집해 이것이 일관되게 분류될 수 있도록 일반화한다. 이는 분석을 통해 일관성이 없는 부분은 조정하고 중복은 제거하며, 필요 없는 저급 데이터는 제거한다. 이전 과정에서 제거되는 저급 데이터 유형에는 드라이버, DLL, 핫픽스(hotfix) 등이 있다. BDNA는 매 활동에서 배치 패턴에 관한 새로운 정보를 획득하며 이를 향후의 작업에 적용하고 있다.

쿠마가 강조한 것처럼 기업들의 IT 패턴엔 상당히 공통적인 부분들이 많다. 이를 활용하면 어떤 경우에는 적은 노력만으로 기업 데이터 대부분을 수집, 일반화할 수 있어 지원 역량을 해당 기업만의 독특한 문제 지점에 좀더 집중할 수 있다.

데이터의 종합 및 일반화가 이뤄진 이후 BDNA는 여기에 자신들의 풍부한 시장 지식을 더한다. 예를 들어, 이전 과정에서는 하드웨어 준비도, 64 비트 호환성, 윈도우 7 호환성, 업그레이드 경로 등의 정보가 더해질 수 있다. 이러한 시장 지식을 바탕으로 고객들은 추후에도 보다 세밀한 환경 통제 역량을 확보하게 된다.

쿠마는 “우리의 데이터에 따르면 가장 노후한 20%의 서버가 데이터센터 전력의 40%를 소비하는 것이 확인됐다. 전력 소비를 효율화하고 싶다면, 이 20%에 집중하는 것이 최소한의 노력으로 최대한의 효과를 거두는 방법인 것이다”라고 강조했다. ciokr@idg.co.kr
 

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