씨게이트(Seagate)가 인공지능(AI) 시대에 데이터 관리의 중요성을 논하는 토론회를 개최했다.
씨게이트는 지난 해에도 비슷한 시기에 IT 기술 발전에 따라 폭증하는 데이터의 중요도와 처리 방향, 그리고 보안 문제 등에 대해 논의하는
빅데이터 토론회를 열었는데, 올해는 '인공지능 시대: 데이터의 중요성을 논하다'라는 주제로 기술의 발전으로 인한 폭발적인 데이터 수요 증가와
기업들의 대응 전략, 그리고 AI를 자사의 서비스 및 제품에 접목한 성공 사례를 공유했다.
23일 오전 삼성동 인터컨티넨탈 코엑스 서울에서 열린 이날 토론회에는 로버트 양(Rebert Yang) 씨게이트 아태지역 세일즈 부사장,
안진혁 코웨이 ICT 전략실장(상무), 김의만 SAP 코리아 상무가 패널로 참석했다.
폭증하는 데이터, 2015년에는 163ZB 규모
씨게이트는 지난 해 빅데이터 토론회에서 IDC 발표 자료를 인용해 2025년에는 전세계 데이터 규모가 지금보다 10배 늘어난
163ZB(제타 바이트)가 될 거라고 전망한 바 있다. 1ZB가 10억 TB(테라바이트) 또는 1조 GB(기가바이트)에 해당하니 데이터 규모는
상상 이상으로 늘어나는 셈이다.
로버트 양 부사장은 모든 IT 기기가 이미 디지털화 되어 데이터 생성량은 나날이 증가하고 있으며, 이에 따라 데이터 저장 방법도 메인
프레임에서 클라이언트 서버, 그리고 지금은 인터넷 등장으로 클라우드 기반으로 바뀌었다고 말했다.
그리고 다음 단계로는 엔드포인트(Endpoint) - 엣지(Edge) - 코어(Core) 구성을 들었는데, 엔드포인트에 해당하는 디바이스가
인터넷에 연결되어 데이터를 생성하면 이를 클라우드 서버에 해당하는 코어로 보내 처리하게 된다. 이 때 중요한게 엣지 부분으로 코어까지 보낼
필요가 없거나 빠르게 해결해야 하는 문제가 있다면 중간 단계에서 처리해 지연 시간을 줄여준다.
여기까지는 지난 해 빅데이터 토론회에서 씨게이트가 프리젠테이션 했던 내용을 되새긴 것이다. (관련기사:
2025년 전세계 데이터 163ZB로 10배 증가, 데이터 중요성 강조한 씨게이트)
2018년은 아태지역 인공지능의 해
올해 토론회에서 씨게이트는 지난 5월 발표했던 아태 지역 인공지능(AI) 도입 현황 설문조사 결과를 인용해 AI를 시장의 판도를 바꿀
새로운 기술로 전망했다.
기계학습(Machine Learning, ML)을 통해 사람이 개입하지 않아도 AI가 스스로 판단할 수 있게 되었는데, 이 때 데이터는
ML을 위한 중요한 연료가 되고 학습을 위해 데이터를 추출하려면 초기 수집 및 저장 단계에서 데이터 태그를 해야 이후 정렬, 분석을 거쳐 가치를
창출할 수 있다.
씨게이트는 올해가 아태 지역 AI의 해가 될 것으로 전망했는데, 이는 아태 지역 사물인터넷(IoT) 분야가 스마트홈이나 AI 스피커 등
빠르게 성장하고 있으며, 유비쿼터스 클라우드가 보편화되면서 기업 역량은 커지고 비용 절감이 가능해진 점을 들었다. 또한 알고리즘과 ML 기술의
급격한 발전이 뒷받침 되고 있다.
씨게이트는 아태지역 6개국(한국, 호주, 중국, 인도, 싱가포르, 대만)에서 다양한 산업 분야 총 600개 기업 IT 담당 임원들을
대상으로 AI 도입을 위한 준비 현황을 묻는 설문조사를 실시했는데, 한국의 경우 AI 도입 비율이 다른 국가(74%)보다 낮은 60% 정도에
불과했지만 81%가 향후 1년 이내 AI를 도입할 계획이 있다는 답변을 했다.
현재 국내 기업에서 AI가 도입된 주요 분야는 IT가 72%로 가장 높았고, 제품 혁신 및 연구개발(R&D)가 40%, 공급망 및 물류가
38%로 그 뒤를 이었다.
한국 설문조사 결과 응답자의 97%가 AI가 생산성 및 능률 향상을 이끌 것으로 생각했으며, 62%는 3년 이내에 기업 내 AI 영향력이
커질 것으로 예상했다. 또한 92%는 기업이 AI를 도입하지 않으면 경쟁력을 확보하기 어려워질 것으로 전망했다.
그러나 응답자의 86%는 기업 입장에서 AI 도입이 어려우며 그 이유로는 IT 인프라, 전략, 그리고 예산 문제를 들었다. 이 가운데 IT
인프라는 소프트웨어 애플리케이션, 컴퓨터 하드웨어, 네트워크 장비, 데이터 센터 및 스토리지로 구성되는데, 응답자의 95%가 AI 도입으로
늘어날 데이터를 처리하기 위해 IT 인프라에 투자할 필요가 있으며 97%는 AI 도입 증가에 따라 데이터 스토리지 솔루션 수요가 늘어날 것으로
예상했다.
국내 AI 도입은 IT 인프라 확충과 기업 투자 필요
패널 토론은 지난 해와 마찬가지로 씨게이트와 SAP 코리아가 참석한 가운데 토론 주제가 빅데이터 대신 AI로 바뀌면서 IDC 대신 실제
소비자들을 대상으로 AI 기술을 도입하고 있는 코웨이가 참여했다.
코웨이 안진혁 상무는 소비자 가전에서 AI가 아직 익숙하게 연결되는 것은 아니지만 IoT 기능이 탑재된 공기청정기와 정수기 수만 대를 통해
예전에는 고객 설문 조사 등을 통해 수집하던 정수기 냉온수 용량, 물탱크 크기, 품질 관리 같은 데이터를 파악할 수 있게 됐다고 밝혔다.
또한 공기청정기는 온도, 습도, 미세먼지, 이산화탄소, 냄새 등을 분석하고 데이터를 1분 단위로 파악할 수 있으며, AI 기술을 통해 필터
교체 주기를 자동으로 파악해 필터를 배송하거나 각 가정의 생활 습관에 맞춰 저녁 요리를 하기 전에 공기 청정기를 강하게 가동시키는 등의 최적화된
사용 환경을 제공할 수 있다고 언급했다.
물론 개인정보 보호를 위해 수집된 데이터를 익명으로 처리하고 고객 정보와 분리 보관하며 개인 확인은 엄격한 절차로 처리하거나 연결될 필요가
없도록 하고 고객에게도 수집된 데이터 활용과 관련된 정보를 공유하고 불필요한 데이터의 과도한 수집을 막도록 작업하고 있다고 덧붙였다.
작년에 이어 올해도 패널로 나선 SAP 코리아 김의만 상무는 SAP는 기업 고객들을 위해 다양한 솔루션과 플랫폼을 제공하고 여러 기업의
AI 도입을 위한 컨설팅을 제공하고 있으며, 기업 내에서 AI를 적용할 수 있는 분야는 무궁무진하다고 밝혔다.
또 씨게이트 조사 자료처럼 IT 인프라와 관련 인력 확보 문제는 단 시간에 해결하기 어려운 문제지만 그 대안으로 플랫폼적인 접근을 통해
80% 정도를 플랫폼에서 해결하고 나머지 20%를 개별 기업에 맞는 최적화를 제공할 수 있다고 언급했다. 또한 기업들이 플랫폼 구성에 시간을
소모하면 경쟁 업체들보다 AI 분야 출발이 늦어지므로 빨리 시작해서 다양한 사례를 쌓아나가는 것이 도움이 될 것으로 전망했다.
씨게이트 로버트 양 부사장은 AI 도입의 어려움이나 위험성을 지적하는 질문에 대해 과거 인터넷이 도입될 시기에도 비슷한 상황이 있었으며
기업에서 CDO(Chief Data Officer)나 CEO 같은 경영진이 데이터와 AI의 안전한 관리에 대한 책임을 가져야 한다고 언급했다.
씨게이트, 데이터 센터 스토리지 위해 신기술 도입
씨게이트는 데이터가 늘어나면 AI가 훨씬 똑똑해질 것이며 2025년에 163ZB까지 늘어나는 데이터를 감당하기 위해서는 저장장치의 용량
증가와 성능 향상도 중요하다고 밝혔다.
데이터는 AI의 혈액에 해당하므로 무엇에 관한 데이터인지 해석할 수 있게 HDD에 저장될 때 태깅 기술로 제대로 정리 및 분석해야 하며,
이를 위해 HDD 용량과 성능이 중요하다고 언급했다.
씨게이트는 지난 2002년 발표한 HAMR (Heat-assisted magnetic recording) 방식의 HDD를 적용한 최초의
제품을 올해 말에 출시할 계획이라고 밝혔다. 새로운 물질로 만들어진 플래터에 열을 가하는 과정을 통해 기존 자기 기록 방식보다 더 높은 밀도로
안정적인 기록이 가능한 기술이다.
또한 데이터 센터 클라우드 스토리지 솔루션이 요구하는 IOPs 성능을 제공할 수 있게 작년 말 공개한 듀얼 액추에이터 기술도 도입한다.
현재 HDD는 플래터에 데이터를 읽고 쓰는 암과 헤드가 단일 엑추에이터에 연결된 구조지만, 씨게이트는 2개의 엑추에이터를 도입해 각 암을 별도로
제어함으로써 HDD 성능을 최대 2배로 끌어올려 데이터 센터에서 동시 작업 성능을 향상시킬 수 있다.
그 밖에 데이터 폭증으로 쓸모없는 데이터를 걸러내야 하는 문제에 대해서는 원시 데이터 필터링은 소프트웨어를 통해 처리하며 씨게이트는
데이터를 최대한 담아둘 수 있도록 제품을 만들고 파트너들과 협력해 펌웨어나 보안 도구를 통해 불필요한 정보를 담지 않도록 할 것이라고 언급했다.
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