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클라우드 이용 어려운 기업위한 인공지능 개발 대안, MS SQL서버 2017

강일용

[IT동아 강일용 기자] 시장조사기관마다 조금씩 말은 다르지만, 향후 10년 동안 규모있는 기업은 서비스 인프라로 하이브리드 클라우드 방식을 선호할 것만은 분명하다. 하이브리드 클라우드란 기업이 퍼블릭 클라우드와 자체 인프라(온프레미스)를 함께 이용하는 것을 말한다. 법적 규제 또는 경영상 선택 때문에 클라우드에 기업의 핵심 데이터를 보관하길 꺼리는 기업이 활용하는 방식이다. 보통 고객 데이터는 기업의 인프라에 보관하고 서비스 운용은 클라우드 인프라에서 진행하고 있다. 또한 로컬(국내) 서비스는 기업의 인프라에서 제공하고, 글로벌(전 세계) 서비스는 클라우드 인프라에서 제공하는 식으로 하이브리드 클라우드를 활용하는 기업도 있다.

규모있는 기업이 하이브리드 클라우드를 선호함에 따라 클라우드 서비스 업체들도 다양한 방식으로 기업의 하이브리드 클라우드를 지원하고 있다. 주로 클라우드 데이터센터와 기업의 인프라를 인터넷을 거치지 않고 바로 연결할 수 있도록 전용 회선을 제공하거나, 클라우드에서 온프레미스까지 통합 관리할 수 있는 서비스를 제공하는 식이다.

이러한 하이브리드 클라우드 지원에 마이크로소프트(MS)가 한 가지 서비스를 더했다. 바로 클라우드와 인공지능을 위한 데이터베이스 'MS SQL서버 2017'이다. SQL서버 2017은 아마존 오로라, 애저 데이터베이스 서비스와 같이 클라우드에서 바로 제공되는 서비스형 데이터베이스는 아니다. 기업의 인프라에 설치해서 이용하는 전통적인 방식의 데이터베이스다. 그런데 왜 클라우드를 위한 데이터베이스라고 하는 것일까? 기존 서비스형 데이터베이스는 기업이 서비스 운용과 보관을 모두 클라우드(퍼블릭)에서 하거나, 서비스 운용은 클라우드에서 하고 데이터 보관은 클라우드에서 하고 데이터 보관은 기업 인프라에서 하는 경우(하이브리드 1) 유용한 서비스다. 반면 SQL서버 2017은 기업이 서비스 운용은 기업 인프라에서 하고, 빅데이터 분석 등을 클라우드에서 처리하는 경우(하이브리드 2) 유용하다. 퍼블릭 클라우드보다는 기업의 인프라가 주(主)가 되는 하이브리드 클라우드 방식을 운영하고 싶을때 적합한 서비스인 셈이다.

한국마이크로소프트 클라우드 및 엔터프라이즈 사업본부 진찬욱 부장
<한국마이크로소프트 클라우드 및 엔터프라이즈 사업본부 진찬욱 부장>

하이브리드 클라우드 환경을 자동으로 구축해주는 데이터베이스

진찬욱 한국마이크로소프트 클라우드&엔터프라이즈 사업부 부장은 클라우드와 인공지능을 활용해 디지털 트랜스포메이션을 꾀하는 기업을 위해 SQL서버 2017이 등장했다고 설명했다.

"지난 10월 MS는 차세대 관계형 데이터베이스 소프트웨어 SQL서버 2017을 출시했습니다. SQL서버 2017은 기업이 디지털 트랜스포메이션을 진행할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다. 우리나라나 유럽처럼 4차산업혁명이라고 하는 곳도 있고, 미국처럼 디지털 트랜스포메이션이라고 하는 곳도 있습니다. 단어는 다르지만 그 뜻은 일맥상통합니다. 변화하는 세상에 맞춰 기업도 함께 변해야 한다는 것입니다. 미국 S&P 지수(미국 신용평가사 S&P가 선정하는 주요 산업분야당 대기업 목록)를 살펴보면 1920년대에는 한 기업이 평균 67년 동안 존속할 수 있었습니다. 그러던 것이 2010년에는 15년밖에 존속하지 못하는 것으로 조사되었습니다. 2020년에는 S&P 지수의 75%가 신생 기업으로 채워질 것으로 예측되고 있습니다. 과거 산업에 얽매여 변화하지 못한 기존 기업은 모두 망했습니다. 물론 디지털 트랜스포메이션을 달성하면 기업에게 많은 이익이 주어질 것입니다. 미국 시장조사기관 키스톤스트레터지의 2016 보고서에 따르면 기업이 디지털 트랜스포메이션을 완수하면 직원당 매출이 4만 달러씩 늘어나 기업 전체의 매출이 1.5배 상승한다고 합니다."

디지털 트랜스포메이션을 위한 세 가지 요소
<디지털 트랜스포메이션을 위한 세 가지 요소>

"변화하는 세상에 빠르게 대응하기 위해 기업은 세 가지 역량을 갖추고 있어야 합니다. 클라우드를 활용할 수 있는 능력, 인공지능(인텔리전스 앱 포함)을 개발할 수 있는 능력, 데이터를 분석할 수 있는 능력입니다. SQL서버 2017은 이 가운데 기업이 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 해줍니다. 또한 클라우드 활용 능력과 인공지능 개발 관련 능력도 일부 제공합니다."

진 부장은 SQL서버 2017을 활용하면 기업이 빠르게 하이브리드 클라우드 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 특히 구형 SQL 서버를 쓰는 기업의 경우 SQL서버 2017로 업그레이드하는 것만으로 기업내에 쌓인 데이터를 클라우드로 옮겨 분석을 진행할 수 있다.

"SQL서버 2017을 활용하면 기업의 인프라 속에서 특정 쿼리나 조건에 맞는 데이터만 추출해 클라우드로 옮길 수 있습니다. 기업의 서비스가 온프레미스에 실행되고 있더라도 클라우드에 있는 데이터를 바로 불러들일 수도 있습니다. 만약 기업 인프라와 클라우드 데이터센터에 동일한 데이터가 존재할 경우 SQL서버 2017은 기업 인프라의 데이터를 먼저 활용해서 네트워크 비용을 절감해줍니다."

"SQL서버 2017은 MS의 클라우드 서비스 애저와 바로 연결해 기업이 하이브리드 클라우드 환경을 구축할 수 있게 해줍니다. 코드를 수정하지 않아도 기업 인프라에서 실행되는 앱, 서비스와 클라우드속 데이터베이스가 연결됩니다. MS가 보유한 국내 클라우드 데이터센터 2곳과 바로 연결할 수 있습니다. SQL서버 2017은 자체 인프라를 적극 활용하길 원하는 대기업과 중견기업을 위한 서비스입니다. 이러한 기업들을 위해 내년 상반기에는 온프레미스에 있는 데이터베이스(구형 SQL서버, 오라클DB, MySQL, PostgreSQL 등)를 클라우드로 옮기면 어떤 부분에 문제가 발생할지 분석해주는 애저 데이터베이스 마이그레이션 서비스도 출시할 계획입니다. 만약 기업이 이와 반대로 서비스 구동은 애저에서, 데이터 분석은 자체 인프라나 다른 클라우드 서비스에서 이용하길 원하면 SQL서버 2017이 아니라 애저가 제공하는 SQL 데이터싱크 서비스를 이용하면 됩니다."

파이썬과 R, 인공지능 시대 프로그래밍 언어 지원

SQL서버 2017은 인공지능 시대를 대비한 데이터베이스이기도 하다. C, C++ 등 기존에 지원하던 프로그래밍 언어뿐만 아니라 인공지능 개발을 위한 프로그래밍 언어 파이썬과 R을 지원하기 때문이다.

"인공지능 개발자와 데이터 분석가들이 꼽은 가장 유용한 프로그래밍 언어가 파이썬과 R입니다. 머신러닝은 파이썬으로, 데이터분석은 R로 진행하는 경우가 많습니다. SQL서버 2017은 두 언어를 정식 지원합니다. SQL 서버 내의 인데이터 엔진으로 파이썬과 R이 작동하는 것입니다."

"SQL서버 2017은 특히 R을 활용한 인메모리 데이터 분석을 진행할때 유용합니다. R은 인메모리 기반의 프로그래밍 언어입니다. 인프라의 메모리 성능이 떨어지면 데이터분석 능력이 떨어집니다. 분석해야할 데이터의 용량이 커지면 커질 수록 속도가 느려지는 문제가 있습니다. 이는 R이 멀티 프로세싱을 지원하지 않기 때문에 발생하는 문제입니다. 이를 해결하기 위하 SQL서버 2017은 데이터를 여러 프로세서에 나눠서 처리하는 멀티 프로세싱 기술을 탑재했습니다. 선형회귀분석을 오픈소스 R로만 진행할 경우 5.47초가 걸리는 반면 SQL서버 2017과 R로 진행하면 2.26초만에 처리됩니다. 머신러닝을 위한 랜덤포레스트 분석의 경우 오픈소스 R로 진행하면 20분 넘게 걸리는 작업을 SQL서버 2017을 활용하면 71.77초로 크게 단축할 수 있습니다."

윈도우 서버만의 전유물이 아니다

SQL서버 2017은 다른 이름으로 'SQL 온 리눅스'라고 부르기도 한다. 윈도우 서버뿐만 아니라 레드햇, 우분투, 수세 등 상용 리눅스도 지원하기 때문이다.

"리눅스 기반 가상머신은 주로 MySQL을 데이터베이스로 이용합니다. 이는 아마존 오로라도 마찬가지입니다. MySQL은 개발자의 능력에 따라 가상머신의 성능이 극과 극으로 갈리는 문제가 있습니다. 잘 이용하면 다른 데이터베이스못지 않은 처리능력을 보여주지만, 제대로 이용하지 못하면 성능이 급격히 저하됩니다."

"SQL서버 2017을 활용하면 MS SQL 데이터베이스를 이용하면서 리눅스 컨테이너를 이용할 수 있습니다. 리눅스 컨테이너는 앱과 서비스 배포와 관리를 더욱 빠르고 편리하게 해주는 기술입니다. SQL서버 2017을 활용하면 MS SQL의 강력한 성능과 리눅스 컨테이너의 편리함을 함께 누릴 수 있습니다."

MS SQL서버 2017
<SQL서버 2017의 세 가지 핵심 능력>

한국 기업은 주로 레드햇 리눅스를 가장 많이 이용한다. 엔터프라이즈급 서비스 구현을 위한 사후지원이 뛰어나기 때문이다. 그 다음이 우분투다. 홈페이지 서비스 등을 중심으로 널리 이용되고 있다. 수세 리눅스는 개발자를 중심으로 이용 중이다. SQL서버 2017은 이러한 3대 상용 리눅스를 모두 지원한다.

"SQL서버 2017은 이제 윈도 서버만의 전유물이 아닙니다. 3대 상용 리눅스를 모두 지원하는 멀티 데이터베이스입니다. 향후 센트OS도 지원할 계획입니다. SQL서버 2017은 리눅스와 동일한 설치환경과 이용환경을 제공합니다. 특히 윈도우 클러스트링을 통해 데이터베이스 이중화도 함께 제공하고 있습니다. 리눅스는 이중화 기술이 기본 탑재되어있지 않고 페이스메이커나 코로싱크같은 외부 업체의 기술을 이용해야하는데, SQL서버 2017을 이용하면 이러한 이중화를 바로 이용할 수 있습니다."

클라우드 이용하기 어려운 업체 위한 인공지능 개발 대안

"가트너 매직쿼드런트에 따르면 운영, BI(비즈니스 인텔리전스), 데이터 분석 등 데이터베이스의 세 가지 분야에서 모두 리더(최고) 등급을 획득한 것은 MS가 유일합니다. 오라클, 아마존웹서비스 등 경쟁사는 한 두가지 분야에서만 리더 등급을 획득했습니다. 젯닷텀, 롤스로이스, 허니웰, 도큐사인 등 많은 글로벌 기업이 SQL서버를 도입해 디지털 트랜스포메이션을 진행하고 있습니다."

"SQL서버 2017이 만능이라는 얘기를 하려는 것은 아닙니다. SQL서버 2017도 아직 갈길이 멉니다. 리눅스를 이용하면 윈도우 서버를 이용할 때와 비교해 65% 정도의 기능밖에 제공하지 못하고, 하이브리드 클라우드 자동화 시스템은 애저를 기준으로 만들어져 있어 다른 클라우드와 연동은 기업이 알아서 해야 합니다. 하지만 구형DB(SQL서버 2005)에서 SQL서버 2017로 올리면, 업그레이드만으로 데이터베이스의 처리능력이 45% 상승합니다."

"사실 인공지능 개발은 인프라 규모의 문제 때문에 클라우드를 이용하는 것이 합리적입니다. 하지만 방산업체나 금융권 등은 규제와 보안 때문에 클라우드를 이용하기 어렵습니다. 이러한 업체들에게 SQL서버 2017이 인공지능 개발을 위한 대안이 될 수 있을 것입니다."

'클라우드(Cloud)가 세상을 변화시킨다.' 이제는 4차 산업혁명, 나아가 디지털 트랜스포메이션 시대에서 핵심적인 역할을 하는 최첨단 정보기술(IT) 클라우드의 중요성에 대해 어느 누구도 부인하지 않습니다. 하지만 일선 비즈니스 현장으로 들어가면 '과연 많은 돈을 들여 클라우드를 써야 하는 것일까'하는 의문은 남아있습니다. 비즈니스인사이트와 IT동아는 클라우드가 미디어부터 제조업, 유통업, 금융업, 스타트업 등 실제 산업 현장에서 어떻게 적용되고 있고, 향후 어떻게 비즈니스 생태계를 변화시킬 것인지에 관해 비즈니스맨들에게 인사이트를 제공하고자 합니다. 오늘부터 클라우드가 바꾸는 비즈니스 환경, 다시 말해 Biz on Cloud라는 주제로 연재를 시작합니다.

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글 / IT동아 강일용(zero@itdonga.com)

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