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아침에 일어나 출근하고, 직장에서 일하고, 퇴근하고 귀가해 잠들기 전까지, 우리의 삶은 디지털 정보에 둘러싸여 있습니다. 스마트폰과 더불어 각종 다양한 IT 기기들이 만들어내는 데이터는 우리의 일상과 회사생활 곳곳에서 매우 요긴하게 사용되고 있죠. 덕분에 기업의 비즈니스 환경을 아우르고 있는 디지털 정보의 양이 전례 없이 증가하고 있는데요. 이러한 변화의 중심에는 비정형 데이터의 급증이 있습니다. 

<이미지 출처 : szsandstone.com, 소스 : IDC & Inspur - Report 2019 on data and storage development research>

2019년에 IDC가 발간한 보고서에 따르면, 위와 같이 2018년에 33ZB 수준이었던 글로벌 데이터 양이 2025년 180ZB로 증가한다고 합니다. 물론 이 보고서는 코로나19 팬데믹 이전에 발간된 것이고 이후 유의미한 분석 보고서가 없어 현재의 글로벌 데이터 양을 가늠하기는 어렵지만, 위 이미지의 그래프는 최근 들어 더 가파르게 상승했을 것임은 쉽게 예측할 수 있습니다. 코로나19 이후 비대면 서비스가 일상화되면서 데이터의 양이 더 급격하게 증가했다는 것은 누구나 체감하고 있으니까요.

아무튼, 이 차트에서 주목하셔야 할 부분은 비정형 데이터의 급증입니다. IDC에 따르면 보고서를 발표한 2019년 기준 새롭게 생성되는 데이터의 80%는 비정형 데이터이고, 미래에는 이 비중이 95%까지 증가할 것이라고 합니다. 즉, 기업에서 다루게 되는 데이터의 유형도 정형 데이터보다 비정형 데이터의 증가 속도가 훨씬 빠를 것이라고 예측해도 크게 무리는 없을 것입니다. 이미 우리는 메일과 메신저를 통해 엄청난 양의 업무와 관련된 비정형 데이터를 주고받고 있죠.

<이미지 출처 : VentureBeat, What is unstructured data in AI?>

비정형 데이터란 정해진 형식이나 규격화된 모델 없이 존재하는 데이터로, 소셜 미디어 포스트, 이메일, 비디오, 이미지, PDF 문서 등이 여기에 해당하는데요. 비정형 데이터의 급증은 기업에게 새로운 기회와 도전을 동시에 제공하고 있습니다. 데이터 분석을 통해 고객 행동을 더 잘 이해하고, 개인화된 마케팅 전략을 수립하며, 신제품 개발에 필요한 인사이트를 얻을 수 있는 기회가 확대되었죠. 반면에, 이를 위해서는 데이터를 저장, 관리, 분석하기 위한 고도의 IT 인프라와 솔루션이 필요합니다. 그리고 이러한 IT 인프라와 솔루션은 그동안 대기업들의 전유물로 여겨져왔습니다.

하지만, 시대가 변했습니다. 비대면 생활이 일상화되면서 새로운 시장을 개척하기 위한 아이디어의 범람 속에 다양한 IT 서비스가 나타났습니다. 그리고 그 중심에는 대기업이 아닌 중견・중소기업, 스타트업이 있습니다. 번뜩이는 아이디어와 빠른 의사결정, 그리고 높은 수준의 IT 기술력을 바탕으로 탄생한 다양한 IT 서비스들은 B2C, B2B 영역을 넘나들며 우리의 일상과 업무를 도와주고 있습니다. 즉, 데이터, 그 중에서도 쏟아지는 비정형 데이터를 잘 다루는 데에서 새로운 비즈니스 기회가 생길 수 있다는 것입니다.

<이미지 출처 : aliz.ai, 5 ways startups can benefit from using Google Cloud technology>

많은 중견・중소기업과 스타트업들이 이러한 데이터 중심의 새로운 비즈니스 환경을 개척할 수 있었던 배경에는 클라우드의 확산이 있습니다. 덕분에 소규모 온라인 소매업체는 고객의 구매 이력, 온라인 행동 패턴, 소셜 미디어 상의 고객 피드백 등 다양한 소스에서 발생하는 대량의 데이터를 처리하고 분석해 활용함으로써, 고객 만족도를 높이고 맞춤형 프로모션을 제공하고 있고요. 중견・중소 규모의 제조업체는 IoT 기술을 도입하여 생산 라인을 모니터링하고, 제품 품질을 향상시키며, 운영 효율성을 높이는 효과를 보고 있습니다. 이처럼 중견・중소기업에서도 대량의 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 것은 비즈니스 성장과 경쟁력 강화에 필수적인 시대가 된것입니다.

그렇다면, 이렇게 증가하는 데이터를 제대로 활용하기 위해 필요한 인프라는 무엇일까요? 빠르게 데이터를 수집할 수 있도록 도와주는 고성능 네트워크, 데이터 저장 및 분류 등 데이터 처리 속도를 높여주는 고성능 스토리지, 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 예측에 활용할 수 있는 AI 모델을 만들고 학습해 발전시켜 나갈 수 있는 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 이번 콘텐츠에서는 그 중에서도 네트워크 인프라에 대해 집중적으로 다뤄보려고 합니다. 아젠다는 아래와 같습니다.

어디에선가 생성된 데이터를 분석하고 활용하려면 일단 수집을 해야 합니다. 그리고 필요한 적재적소에 전송해야 하죠. 데이터의 수집과 전송이라는, 데이터 분석 및 활용에 있어 첫 단추를 꿰는 역할은 네트워크가 담당합니다. 이 네트워크 성능을 높이기 위해서는? 네, 고성능 네트워크 스위치가 필요하죠. 그 동안 대기업이 아니고서는 활용하기 어려웠던, 고가의 네트워크 스위치가 제공하는 높은 성능과 다양한 부가기능을 이제 중견・중소기업에서도 합리적인 가격에 만나볼 수 있게 되었습니다. 

AI 덕분에 데이터의 활용 가치가 그 어느때보다 높아진 지금, IT 인프라에서 가장 주목받고 있는 것은 GPU 기반 컴퓨팅 인프라입니다. 끝을 모르고 오르는 NVIDIA 주가, 그리고 많은 글로벌 테크 기업들이 자체적인 AI 반도체 개발에 뛰어들고 있고, 온 디바이스 AI를 표방하며 출시되는 기기들을 보면 역시나 올해도 작년에 이어 AI가 가장 큰 화두가 될 것 같습니다. 

그러나 AI가 가진 힘의 원천은 데이터에서 나옵니다. 그리고 이 데이터를 활용하기 위해서는 데이터를 수집하고 분석이 필요한 인프라에 전송해야 하죠. 여기서 AI를 활용하려는 기업들의 경쟁력이 갈릴 수 있습니다. 하지만 혹자는 데이터 분석은 컴퓨팅 영역이 훨씬 중요하다고 여길 수 있겠죠. 저 역시 그렇게 생각했었습니다.

그래서 이번 콘텐츠에서는, 데이터 분석에서 왜 GPU 기반의 병렬 컴퓨팅 인프라 못지 않게 네트워크 인프라가 중요한지, 방대한 데이터를 다루는 대기업 뿐만 아니라 중견・중소기업에서도 고성능 네트워크 인프라를 갖춰야 하는 이유는 무엇인지, 중견・중소기업에서 클라우드 대신 자체적인 네트워크 인프라를 선택해야 하는 이유와 그때 고려해야 할 요소들은 어떤 것들이 있는지, 추천하는 제품은 무엇인지를 자세히 알아보겠습니다.

이 콘텐츠는 시스코의 지원으로 제작되었습니다.