필승! 클라우드 전략에서 가장 몸값 높은 선수는? 바로 ‘데이터

데이터의 가치는 무궁무진하다! 업종 불문, 분야 불문하고 상식이 된 지 오래입니다. 하지만 막상 설명해 보라고 하면 데이터의 가치를 조리 있게 말하기 쉽지 않죠. 우리가 흔히 안다고 생각하지만, 정확히 모르는 것도 적지 않습니다. 잘 알고 있는 것을 한번 복습한다는 마음으로 클라우드 전략을 세울 때! 왜 데이터를 가장 가치 있는 위치에 두는지 살펴보시죠. 본 글은 VM웨어 공식 블로그에 게재된 카미나리오 세일즈 엔지니어링 담당인 Chris Buckel의 글을 참조해 작성한 것입니다. 원문은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.

 

http://vmblog.com/archive/2016/12/14/kaminario-2017-predictions-the-value-of-data-and-the-rise-in-cloud-strategies.aspx#.WFJI2Xc68ci

 

 

이 글에서 말하고 싶은 내용을 한 줄로 압축한다면 “비즈니스 전환(Business Transformation)은 곧 데이터 가치에 대한 인식 전환(Transforming the Value of Data)’라 할 수 있습니다.

 

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IT와 기술 환경은 나날이 복잡해집니다. 이런 와중에 데이터는 태풍에 물 불듯이 급격히 늘어납니다. 해오던 대로 하다가는 언제 데이터 홍수에 파묻힐지 모를 지경입니다. 이런 흐름은 2017년에도 마찬가지일 것입니다. 그렇다면 데이터가 늘어나는 이유는 무엇일까요? 데이터를 뿜어내는 원천이 더 많아지기 때문입니다. 예를 들어볼까요? 최근 기업들은 사물인터넷(IoT)에 관심이 많죠. IoT 장치는 모두 새로운 데이터 원천입니다. 규제도 새로운 데이터 원천을 만들어 냅니다. 가령 영국의 경우 최근 도입된 개인정보보호법에 따라서 인터넷 서비스 사업자(ISP)는 이용자가 방문한 웹 페이지 기록을 12개월 동안 보관하도록 의무화했습니다. 이 역시 예전에는 없던 데이터 원천이죠.

 

 

데이터 홍수를 일으키는 분석 열풍

데이터 폭증을 주도하는 원천은? 네, 다들 아시겠지만 ‘분석’입니다. 기업은 그 어느 때보다 많은 양의 데이터를 모으려고 노력 중입니다. 이런 분위기는 앞으로 꽤 오랜 기간 지속될 것입니다. IT 없이는 사업이 굴러가지 않는 시대이다 보니 데이터에 대한 의존도는 나날이 더 커질 것입니다. 이런 이유로 최근 기업들은 빅 데이터 플랫폼 도입을 서두르고 있고, 분석 시스템을 선진화하고 있고, 인공지능과 머신 러닝을 어떻게 접목할 것인지 고민하고 있습니다. 이런 일련의 움직임에서 우리는 기업들이 더 많은 양의 데이터를 스토리지에 저장한 후, 비즈니스 측면에서 실행 가능한 유용한 정보를 찾아내는 데 집중하고 있음을 알 수 있습니다.

 

클라우드 전략의 중심에 데이터를 놓는 이유

 

 

한편 데이터의 가치와 관련해 주목할 것은 클라우드로의 전환입니다. 많은 기업이 퍼블릭 클라우드를 활용해 IT를 운영하고 있습니다. 구독 기반 서비스 모델의 경제적 이점과 운영 효율성을 누리기 위함이죠. 하지만 모든 것을 퍼블릭 클라우드로 전환하지는 않습니다. 특히, 데이터 가치를 높이기 위해 최근 실시간 분석이 주목받고 있으며, 이를 구현하기 위한 방안을 고려하면 쉽게 설명이 됩니다. 기업들은 실시간 분석을 위해서 더 빠른 데이터 접근이 가능한 프라이빗 클라우드를 구축합니다. 이때 기업들은 스토리지 업계에 인라인 방식의 데이터 절감 기술 등을 이용해 스토리지의 저장 밀도를 최대한으로 끌어 올려 달라는 것을 요구합니다.

 

 

여하튼 2017년에 바이모달(Bi-Modal) 전략이나 하이브리드 클라우드 접근법을 취하는 기업이 더 많아질 것입니다. 그렇다면 이런 분위기 속에서 2017년 기업은 어떤 마음가짐을 가져야 할까요? 새로운 시대상에 맞추어 데이터의 가치를 인식해야 합니다. 데이터를 TCO 측면에서 접근할 것이 아니라 진정한 가치가 무엇인지를 찾아야 한다는 소리입니다. 관련해 앞으로 메타 데이터가 환영받을 것입니다. 메타 데이터는 데이터의 생명주기 전반에 걸쳐 가치를 측정하고 추적하는 데 광범위하게 쓰일 것입니다. 일례로 빅 데이터 업계에서는 아파치 아틀라스(Apache Atlas)를 통해 메타 데이터 기반의 데이터 거버넌스 체계를 정립 중입니다.

 

 

더 쉽게 풀어 보겠습니다. 데이터는 두 종류가 있습니다. 하나는 이미 발견된 것, 다른 하나는 미지의 세계에 놓여 있는 것입니다. 먼저 전자의 경우는 스토리지 용어로 표현하지만 ‘장기 보관 데이터’입니다. 그리고 후자는 흔히 말하는 최근에 생성되고, 가장 많이 참조되는 ‘핫 데이터’입니다. 기업은 미지의 세계에 있는 데이터를 가장 성능이 좋은 스토리지에 저장해 두고 높은 수준의 SLA를 적용할 것입니다. 반면에 장기 보관 데이터는 비용이 덜 드는 플랫폼으로 이전하는 동시에 상대적으로 낮은 수준의 SLA를 적용할 것입니다.

 

 

여기까지는 지금까지 해온 방식과 크게 다르지 않죠? 하지만 분명 다른 점이 있습니다. 바로 정보 수명 주기 관리(ILM: Information Lifecycle Management) 측면에서 보면 단순히 핫 데이터와 콜드 데이터를 나누는 것이 아니란 중대한 차이점이 있습니다.

 

 

앞으로 기업은 실질적인 데이터 가치 평가와 추적에 기반을 둬 데이터를 관리할 것입니다. 앞서 예로 든 것처럼 12개월 치 사용자 사이트 방문 기록이 있다면? 핫, 콜드 기준을 갖고 기계적으로 구분해 보관하기보다, 데이터의 가치를 규제 준수 측면에서 바라보고 여기에 맞는 저장과 관리 정책이 뒤따를 것입니다. 이런 방식이 바로 미래 데이터센터의 모습입니다.

 

원문보기 : http://kaminario.blog.me/

 

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