특정 시기에 고성능의 컴퓨팅 리소스가 대량으로 필요한 조직의 경우, 온프레미스 뿐 아니라 퍼블릭 클라우드를 함께 활용하는 방안을 고려합니다. 이 경우 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 간의 플랫폼이 다르다면, 각각의 플랫폼에서 별도로 작업을 수행해야 하는 번거로움이 따르는데요. 데이터를 이동하거나 관리하는 측면에 있어서도 어려움에 직면할 수 있습니다. 이번 IT 트렌드에서는 '단일 플랫폼의 HPC 하이브리드 클라우드를 이용해야 하는 이유'에 대해 알아보려고 합니다. 일반적인 HPC 하이브리드 클라우드 환경은 어떤 불편함과 어려움이 있는지, 그리고 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 아래 링크를 통해 자세히 확인해보세요.
생성형 AI가 촉발한 데이터 혁명이 기업 데이터베이스(DB) 활용 방식을 근본적으로 바꾸고 있어요. 과거 정형화된 비즈니스 데이터를 저장하고 관리하는 도구였던 DB는 이제 모든 형태의 데이터를 통합 관리하는 '올인원' 플랫폼으로 진화하고 있는데요. 정형 데이터뿐 아니라 텍스트와 이미지 등의 비정형 데이터 등 데이터의 종류가 다양화되고 있는 가운데, 데이터가 분산되면 여러 어려움에 직면할 수 있어요.
데이터가 분산되면 동일한 정보가 여러 시스템에 중복 저장되거나 시스템별 다른 버전의 데이터가 존재하게 되어 데이터 품질 저하로 이어질 수 있어요. 그래서 업계에서는 실시간 데이터 처리와 통합 분석을 강조하고 있어요.
중국 인공지능 스타트업 '딥시크'가 공개한 AI 모델에 글로벌 시장 전체가 요동치고 있어요. 가긴 시장을 점령해 온 오픈AI의 '챗GPT보다 압도적으로 적은 비용과 저사양 그래픽처리장치(GPU)만으로도 높은 성능을 낼 수 있다는 사실에 업계가 충격에 휩싸였는데요.
딥시크발 충격에 대응하기 위해 국내 AI 스타트업과 중소기업들이 다양한 산업에 AI 기술 역량을 결합할 수 있도록 정부 지원이 필요하다는 주장이 나왔어요. 네이버클라우드 AI센터장은 미국처럼 천문학적인 투자가 아니어도 국가적 차원에서 수조원 단위로 투자하면 딥시크 'R1' 정도의 사고형 AI 진입이 가능하다며, 제조, 조선업 등 다양한 산업들의 비즈니스나 도메인 지식에 대한 데이터가 많지 않으니 산업 및 기업이 협력하여 데이터를 구축해야 한다고 설명했어요.
이러한 가운데, 중국 서버에 기반을 둔 딥시크의 개인정보 보호 취약성이 나타나면서 개인정보 유출에 대한 우려가 커지고 있어요. 이에 정부 부처들이 딥시크 접속 차단에 나섰고, 이어 지자체와 금융권도 제재 움직임에 동참하고 있어요. 다만 오픈AI와 챗GPT 등 다른 생성형 AI 접속은 막지 않은 것으로 밝혔어요.
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)가 '2024 클라우드 산업 실태조사 결과보고서'를 발간했어요. 이에 따르면 2023년 기준 국내 클라우드 산업 매출은 7조 3954억 원으로 2022년 5조 8410억 원에서 약 27% 증가했는데요. 서비스별로 보면, 인프라형 소프트웨어(IaaS)와 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업 매출이 전체 매출의 78%를 차지해요. 특히 IaaS 기업 매출은 2022년에서 2023년 약 24% 증가했고, SaaS 기업은 약 21% 증가한 것으로 나타났어요.
국내 클라우드 시장 규모가 7조원을 넘어서면서, 이는 정부의 클라우드 확대 정책과 생성형 인공지능의 확산이 클라우드 성장을 가속화한 것으로 분석돼요.
마이크로소프트(MS)에 이어 구글 클라우드가 클라우드 보안인증제(CSAP)를 통과하면서 시장에 미칠 파장이 주목되고 있어요. 두 회사는 각각 작년 말과 올해 2월 CSAP '하' 등급을 취득했는데요. MS와 구글클라우드의 CSAP 획득은 이들 기업이 국내 공공 클라우드 시장에 본격적으로 뛰어들겠다는 선언이나 마찬가지예요.
MS의 경우 국내 사업자인 KT와 함께 공공 클라우드 시장 공략을 준비하고 있어요. KT의 클라우드 자회사인 KT클라우드와 함께 공공·금융 시장을 대상으로 한 '시큐어 퍼블릭 클라우드' 서비스를 공동 개발해, 올해 1분기 중 출시할 것으로 예측돼요. 구글클라우드는 데이터 분석과 머신러닝, 자체 AI 모델 '제미나이'를 바탕으로 공공 AI 수요와 연계한 클라우드 서비스 경쟁력을 내세울 것으로 관측돼요.
