AWS도 ‘프라이빗 클라우드’ 전략 시동?

2018.07.20 10:05:20 / 백지영 jyp@ddaily.co.kr

아마존웹서비스(AWS)가 최근 '스노우볼 엣지(Snowball Edge)'에서 구동 가능한 EC2 인스턴스를 출시해 관련 업계의 이목이 집중되고 있다.

스노우볼 엣지는 기존 온프레미스 데이터센터 혹은 시스템에서 아마존 클라우드 환경으로 이전이 용이하도록 만든 로컬 스토리지 어플라이언스다. AWS 람다와 그린그래스 기능이 탑재돼 있어 데이터 수집 및 처리에 적합하며 최대 100테라바이트(TB)까지 지원한다.

AWS가 스노우볼 엣지에서 구동할 수 있는 컴퓨팅 서비스 EC2 인스턴스를 출시하면서 프라이빗 클라우드로의 전략 확대에 관심이 쏠리고 있다. 그동안 AWS는 퍼블릭 클라우드 서비스 시장의 최강자로 자리매김했지만, 업계에서 강조하는 하이브리드 클라우드 시장에선 소극적인 모습을 보였다.

물론 그동안 VM웨어 등과 업체와 하이브리드 클라우드 서비스 형태인 ‘VM웨어 클라우드 온 AWS(VMware Cloud on AWS)와 같은 서비스도 출시했지만 아직 초기 단계다. AWS가 스노우볼 엣지와 같은 어플라이언스를 기반으로 본격적인 프라이빗 클라이빗 및 하이브리드 클라우드 대응에 나설지가 관전 포인트다.

AWS에 따르면 각각의 스노우볼 엣지는 1.8 GHz의 인텔 제온 D CPU에 탑재돼 총 24개의 가상CPU(vCPU)와 32 GiB 램을 돌릴 수 있다.

이번에 출시된 새로운 스노우볼 엣지(sbe) 인스턴스는 총 6개다 1vCPU와 1GiB 메모리를 제공하는 sb21.small부터 16개 vCPU와 32 GiB 메모리를 제공하는 sbe1.4xlarge까지 다양하다.

AWS가 그동안 큰 주목을 받지 못했던 스노우볼 엣지의 EC2 전용 인스턴스를 출시하면서 예상되는 시나리오는 우선 전통적인 데이터 처리를 스노우볼 엣지에서 하고 이를 AWS이나 타사 클라우드로 이전시키는 역할이다. 비싼 WAN 비용과 네트워크 지연을 줄이고 빅데이터나 IoT 등을 위한 데이터 전처리를 빠르게 해주는 것이다.

또 다른 시나리오는 흩어져 있는 PC와 서버를 원격으로 관리하는 역할이다. AWS의 제프 바 최고 에반젤리스트는 블로그를 통해 “sbe 인스턴스가 온프레미스의 산업용 PC를 중앙에서 관리하기 원하는 IT관리자들의 요구사항을 충족시킬 수 있을 것으로 기대한다”고 설명한 바 있다.

특히 이번 발표가 최근 AWS의 네트워킹 스위치 판매와도 관련이 있을지 주목된다. AWS가 기존 고객에게 저가형 화이트박스 네트워킹 스위치를 판매한다는 소식이 흘러나오면서 지난주 시스코 등 네트워크 장비업체의 주가가 급락했다. AWS이나 구글과 같은 대형 인터넷 서비스 기업은 서버부터 네트워크 장비, 심지어 자체 반도체칩까지 직접 개발하고 있는 상황인만큼, 이번 스노우볼 엣지를 통해 향후 어떠한 전략을 구사할지 주목된다.

"캄브리아기 대폭발처럼"··· AI 하드웨어 가속기가 몰려온다

James Kobielus | InfoWorld

인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 미래를 뒷받침하는 전용 하드웨어 플랫폼이 부상하고 있다.
관련된 모든 티어, 모든 업무, 클라우드에서 엣지에 이르는 모든 영역에서다.

AI의 급격하게 발전하고 있는 가운데, 머신러닝과 딥러닝에 특화된 새로운 종류의 하드웨어 가속기 분야가 폭발적으로 성장하고 있다.

어떤 사람들은 이 강렬한 혁신을 가리켜 “캄브리아 폭발기”이라 비유한다. 이는 5억 년 전 다세포 동물의 모든 생물학적 "체제"가 처음으로 등장했던 시대를 일컫는다. 그 이후로 인간을 포함한 생명체들이 확산되어 지구상의 모든 생태학적 틈새를 정복, 이용, 변형시키게 되었다.

혁신적인 AI 하드웨어 가속기 아키텍처의 범위도 지속적으로 확대되고 있다. GPU(Graphic Processing Unit)가 지배적인 AI 하드웨어 아키텍처라고 생각할 수도 있지만 사실은 그렇지 않다. 지난 수 년 동안 스타트업 및 기존의 칩 벤더들은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 기타 AI 워크로드에 특화된 인상적이고 새로운 세대의 새 하드웨어 아키텍처를 선보여왔다.

새로운 세대의 GPU 외에 이런 AI 최적화 칩셋 아키텍처에는 NNPU(Neural Network Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), 기타 관련 접근방식이 포함되며 이를 뉴로시냅틱(Neurosynaptic) 아키텍처라 부른다.

아스테크니카(Ars Technica)의 기사에서 밝혔듯이 오늘날의 AI시장에는 한 때 데스크톱 컴퓨팅 분야를 장악했던 인텔의 x86 CPU 같은 하드웨어 모노컬처(monoculture)가 없다. 왜냐하면 이들 새로운 AI 가속기 칩 아키텍처는 컴퓨터 비전 등 급성장 중인 클라우드-엣지 생태계에서 각각 대단히 구체적인 역할을 수행하는데 활용되고 있기 때문이다.

AI 가속기 칩의 발전
AI 가속기 칩의 급격한 발전을 이해하려면 다음과 같이 시장 기회와 도전과제에 초점을 맞추는 것이 가장 좋다.

- AI 티어(Tier)
AI 가속기가 어떻게 발전하고 있는지 살펴보기 위해 모바일, 임베디드, 사물 인터넷 장치의 자율성을 높여주기 위해 새로운 하드웨어 플랫폼이 최적화되고 있는 엣지 부문을 살펴보자. 스마트폰 내장 AI 프로세서의 확산 외에도 자율주행 자동차부터 드론, 스마트 기기, 산업용 IoT까지 AI 로봇공학의 혁신이 침투하고 있다.

이와 관련하여 가장 주목할 만한 기술이 엔비디아(Nvidia)의 칩(SOC)상에서 AI 시스템의 젯슨 자비에(Jetson Xavier) AI에 대한 최신 개선사항이다. 엔비디아는 전용 로봇공학 하드웨어에서 구동할 로봇공학 알고리즘을 구축할 수 있도록 Isaac 소프트웨어 개발 키트를 공개했다.

지능형 로봇공학의 복잡성이 반영된 젯슨 자비에 칩은 512코어 엔비디아 볼타 텐서 코어(Volta Tensor Core) GPU, 8코어 카멜(Carmel) Arm64 CPU, 2개의 엔비디아 딥러닝 가속기, 이미지/비전/동영상 프로세스를 포함하여 6개의 처리 장치로 구성된다.

이를 통해 수십 개의 알고리즘을 처리하여 로봇이 자율적으로 환경을 감지하며 효과적으로 대응하고 인간 엔지니어 옆에서 안전하게 작동할 수 있도록 돕는다.

- AI 업무들
AI가속기는 분산형 클라우드-엣지, 고성능 컴퓨팅, 하이퍼컨버지드(Hyperconverged) 서버, 클라우드 저장소 아키텍처의 모든 티어에 침투하기 시작했다. 꾸준한 새로운 하드웨어 혁신이 이 분야에 적용되어 더욱 신속하게 효율적이며 정확한 AI 처리를 지원하고 있다.

AI 하드웨어 혁신은 이미 시장에 출현해 이런 별개의 애플리케이션 환경에의 구체적인 데이터 지향적인 과업을 가속화하고 있다. 시장에 있는 무수히 많은 AI 칩셋 아키텍처는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 그리고 저장 집중 훈련부터 컴퓨팅 집중 추론까지 다양한 기타 AI작업 부하에 대응해 다양한 수준의 장치 자율성과 루프(Loop) 내 인간 상호작용을 가속화하고 있다.

AI칩셋을 사용하여 지원하는 광범위한 작업 부하를 위해 벤더들은 자사의 제품 포트폴리오뿐만이 아니라 지능형 로봇 공학과 모바일 앱을 유도하는 SOC 등의 구체적인 임베디드형 AI 배치에 광범위한 기술을 혼합하고 있다.

한 예로, 인텔의 제온 파이(Xeon Phi) CPU 아키텍처가 AI 과업 가속화에 사용되고 있다. 동시에 인텔은 엔비디아 볼타(GPU에 포함) 그리고 NNPU 및 기타 특화된 AI칩을 제조하는 많은 벤더들과 정면으로 경쟁할 수 있는 AI가속기 칩 없이는 경쟁하기 어렵다는 사실을 인지하고 있다. 그래서 현재 인텔의 제품팀이 새 GPU를 개발하고 있으며 2년 후에 출시될 예정이다.

이와 동시에 AI 최적화 칩셋으로 신경망 프로세서(Nervana)), FPGAs(Altera), 컴퓨터 비전 ASICs(Movidius), 자율주행 자동차 ASICs(MobilEye) 등 여러 아키텍처 카테고리에서의 부상하고 있다. 또한 차세대 AI도전과제를 위해 자율 학습 신경구조 및 양자 컴퓨팅 칩을 개발하는 프로젝트도 있다.

- AI 임계치(tolerances)
모든 AI가속기 하드웨어 혁신은 관련된 운영 및 경제적 허용 한계치 내에서 정의된 지표를 달성하는 능력을 갖춰야 한다. 즉 운영 지표에서 모든 AI칩셋은 폼팩터, 에너지 효율, 열 및 전자기 발생, 견고함 측면에서 관련된 제약을 준수해야 한다.

또 경제적인 지표에서는 적용 티어와 과업에 대해 성능과 소유 비용 측면에서 경쟁력이 있어야 한다. 이를 측정한 벤치마크 결과는 AI가속기 기술이 경쟁적인 시장에서 살아남을 수 있는 가격-성능 프로필이 있는지 판단하는데 있어서 핵심 인자가 될 것이다.

워크로드 최적화 AI 아키텍처를 추구하는 업계는 개발, 교육, 운영화, 추론을 포함한 AI업무를 수행하기 위해 가장 빠르고 확장성이 뛰어나며 가장 에너지 효율적이고 가장 저렴한 하드웨어, 소프트웨어, 클라우드 플랫폼을 선택하려 할 것이다.

AI 가속기 ASIC의 다양성
AI 가속기 하드웨어 아키텍처는 모노컬처와는 반대이다. 나무 다양하고 빠르게 발전하기 때문에 이 시장의 무자비한 혁신 속도를 따라잡기가 어렵다.

엔비디아와 인텔 등의 핵심 AI칩셋 제조사들 외에도 플랫폼별 AI작업 부하를 위한 ASIC가 다양하다. 최근의 여러 뉴스 항목에서 이런 트렌드를 확인할 수 있다.

- 마이크로소프트는 홀로렌즈 증강현실 헤드셋을 위한 AI칩을 준비하고 있다.
- 구글은 구글 클라우드 플랫폼의 AI 앱을 위해 제공되는 특수 NNPU인 텐서 처리 장치를 보유하고 있다.
- 아마존은 알렉사 가정용 비서를 위한 AI칩을 개발하고 있다는 보도다.
- 애플은 시리와 페이스ID에 사용할 AI 프로세서를 개발하고 있다.
- 테슬라(Tesla)는 자율주행 전기 자동차를 위한 AI 프로세서를 개발하고 있다.

AI 가속기 벤치마크 프레임워크의 등장
AI 가속기 시장에서의 교차 벤더 협력 관계가 더욱 복잡하게 성장하고 있으며 중첩되고 있다. 예를 들어, 중국에 있는 기술 유력 집단 바이두(Baidu)가 인텔 및 엔비디아와 어떻게 별도로 협력하고 있는지 생각해 보자.

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데이터 폭증시대… 클라우드 보완한 '에지 컴퓨팅' 뜬다

기존 클라우드 컴퓨팅은 중앙서버가 모든 정보 처리 데이터 몰리면 시간 지연
'에지'는 네트워크 말단에서 데이터 분산해 실시간 처리 5G·자율주행차 등 핵심 기술
HPE, 4년간 40억弗 투입, MS·델테크놀로지스도 박차

앞으로 4년간 에지 컴퓨팅에 40억달러(약 4조원)를 투자할 계획이다. 에지 컴퓨팅은 기업용 정보기술(IT)의 진화를 촉진할 것이다.”

지난달 18일 미국 라스베이거스에서 열린 휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE)의 기술 발표 행사 ‘HPE 디스커버 2018’에서 안토니오 네리 HPE 최고경영자(CEO)는 이 같은 사업계획을 발표했다. 2015년 이후 지속적으로 연구개발(R&D)비를 줄여온 HPE가 3년 만에 대규모 투자를 결정했는데 그 분야가 에지 컴퓨팅이다.

마이크로소프트(MS)도 지난 4월 에지 컴퓨팅과 사물인터넷(IoT) 분야에 50억달러를 투자하겠다고 발표했다. ‘PC업계의 전설’ 마이클 델 회장이 이끄는 델테크놀로지스 역시 지난해 10월 에지 컴퓨팅에 10억달러를 투자하겠다고 밝혔다. 에지 컴퓨팅 기술이 뭐길래 세계 IT 기업들이 앞다퉈 투자에 나선 것일까.

◆중앙처리가 아닌 분산처리

영어 단어 에지(edge)는 ‘가장자리’라는 뜻이다. 에지 컴퓨팅은 네트워크의 중앙이 아니라 가장자리에서 데이터를 처리한다는 의미다. 중앙 집중 처리 방식인 ‘클라우드 컴퓨팅’의 반대 개념이다. 

클라우드 컴퓨팅은 일상 속으로 깊숙이 파고들었다. 사진을 클라우드 저장공간에 올리는 것부터 유튜브 영상을 온라인으로 편집하는 일, 웹브라우저로 프레젠테이션 자료를 만드는 일 등이 모두 클라우드 컴퓨팅에 포함된다.

클라우드 컴퓨팅은 쉽게 말해 고성능 컴퓨터가 업무를 대신 처리하는 기술이다. 사용자는 데이터 저장·처리, 콘텐츠 사용 등을 네트워크 중앙에 있는 서버에 맡길 수 있다. 컴퓨터 시스템 구축 및 유지·보수 비용을 아낄 수 있어 기업들 사이에서 인기가 높다. 최근에는 머신러닝, 빅데이터 처리 등 고성능 시스템이 필요한 업무를 클라우드 컴퓨팅이 대체하고 있다. 아마존의 아마존웹서비스(AWS), MS의 애저가 대표적인 클라우드 컴퓨팅 서비스다.

그러나 IoT 기기가 본격 보급되면서 클라우드 컴퓨팅은 한계에 부딪혔다. IoT 기기가 제공하는 데이터가 폭증하면서 중앙 컴퓨터가 이를 모두 처리하기 버거워졌다. 데이터를 처리하는 데 걸리는 시간도 문제점으로 떠올랐다.

에지 컴퓨팅은 이런 한계를 분산처리 기술로 보완한다. 각 IoT 기기에서 분석할 수 있는 데이터는 현장에서 바로 처리한다는 개념이다. 자율주행, 스마트팩토리, 가상현실(VR) 등 즉시 대처가 필요한 기술이 떠오르면서 에지 컴퓨팅은 4차 산업혁명의 필수 기술로 주목받고 있다.

◆5G·인공지능 발전 따라 부각

에지 컴퓨팅은 인공지능(AI) 기술 발전으로 부각됐다. AI를 오프라인에서 구현할 수 있게 되면서 IoT 기기를 통해 자체적인 데이터 처리가 가능해진 것이다. 구글이 지난해 10월 공개한 AI 카메라 ‘클립스’가 그렇다. 인텔의 AI 전용칩 모비디우스를 탑재해 사람 얼굴을 학습하거나 특정 순간을 자동으로 포착하는 기기다. 아마존이 지난해 11월 발표한 AI 카메라 ‘딥렌즈’도 같은 개념의 기기다.

5세대 이동통신(5G) 서비스 도입도 에지 컴퓨팅이 뜨는 배경 중 하나다. 내년 상반기 한국을 시작으로 5G 서비스가 상용화되면 초고속·초저지연 데이터 전송이 가능해져 IoT 기기의 통신 능력이 향상된다. 통신사들은 사용자 가까운 곳에 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 환경을 구축해 데이터 지연시간을 줄이면서 망의 혼잡도를 낮추는 것을 목표로 삼고 있다. 에지 컴퓨팅이 5G 서비스의 핵심 기술인 셈이다.

글로벌 시장조사기관들은 에지 컴퓨팅을 IT 기업의 새 먹거리로 주목한다. 가트너는 ‘2018년 10대 전략기술’ 리스트에 에지 컴퓨팅 기술을 올렸다. 트렌드포스는 에지 컴퓨팅 시장이 2022년까지 연평균 30% 이상 성장할 것으로 내다봤다.

정보통신기술진흥센터(IITP)는 지난 4월 발간한 보고서를 통해 “한국 기업도 컴퓨팅 시장의 새로운 트렌드를 인지하고 적합한 인프라 투자와 기술 개발을 강화할 필요가 있다”고 권고했다.

■에지 컴퓨팅
분산돼 있는 소형 서버가 데이터를 실시간 처리하는 기술이다. 네트워크 가장자리(에지)에서 먼저 데이터를 처리한다는 의미를 담고 있다. 중앙 서버가 모든 데이터를 처리하는 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)과 대비된다. 실시간 대응이 필요한 자율주행, 스마트팩토리 등의 핵심 기술로 꼽힌다.

배태웅 기자 btu104@hankyung.com

소금알갱이보다 작은 초소형 컴퓨터의 등장이 과연 가능할까?

IBM thinks its 1mm² computer could lead to smart everything

소금 알갱이 크기의 칩셋이 만들어질 수 있다면 거의 모든 종류의 디바이스에 접목이 될 수 있을 것이며, 이러한 크기의 칩셋을 통해 인공지능 프로그램을 지원할 수 있게 될 날이 도래할 수 있을 것으로 예상되어 초소형 칩셋 개발동향을 살펴보고자 한다.
최근 IBM社의 연구진들이 소금 알갱이보다 작은 컴퓨터를 만드는데 성공한 것으로 나타났는데, 해당 컴퓨터의 성능은 90년대에 활용되어오던 x86 기기와 유사한 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.
물론 최신 스마트폰에 사용되는 칩셋들의 성능과 비교할 수는 없지만 이러한 소형화 기술이 접목된 칩셋의 등장으로 인해 보다 강력한 컴퓨터가 등장할 수 있는 여건을 제공해줄 수 있기 때문에 주목받고 있는 것이라 하겠다. 이는 기존의 전통적인 칩셋들보다 크기도 작을 뿐 아니라 저렴한 가격으로 모든 종류에 활용되기가 어렵다는 업계의 틀을 초소형 칩셋이 깨뜨렸기 때문이라 볼 수 있다.
이에 IBM社는 초소형 마더보드 위에 작은 컴퓨터를 패키지화 시켜 보다 우수한 배송추적이나 프로세스 처리기능을 제공할 수 있음을 강조하였는데, 초소형 연구책임자인 Arvind Krishna씨는 향후 5년 내 소금보다 작은 초소형 컴퓨터가 인간이 사용하는 일상적인 물건이나 장치 속에 내장될 수 있을 것으로 내다보고 있다는 의견을 밝힌 것으로 나타났다.
특히 객체의 신뢰성을 보장하려는 목적으로 사용자에게 도착하기 전 까지 블록체인의 분산원장기술(distributed ledger technology, 무수한 거래정보를 개별 데이터 블록화시켜 이를 체인 형식으로 순차적으로 연결하는 블록체인 기술을 의미)과 함께 사용하여 식품의 안전성 증진이나 제조부품의 신뢰도, 유전자 변형제품이나 명품의 신뢰도 증진 등의 목적으로 활용될 수 있는 새로운 솔루션이 될 수 있을 것으로 예상되고 있다.
수십만 가지 이상의 트랜지스터로 구성될 초소형 컴퓨터는 기본적인 인공지능 프로그램을 기반으로 보다 많은 능력을 발휘할 수 있게 되고 이후 보다 많은 기기에 연결될 수록 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 될 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
아직까지 초소형 컴퓨터는 연구소 소준에서의 구현이 주로 이루어질 뿐 실제 시장에서 활발하게 사용되거나 판매되고 있지는 않지만 사물인터넷과 인공지능의 등장으로 인해 보다 많은 디지털 기기들이 연결되고 사용될 수록 이러한 소형화 기술에 대한 수요는 점차 늘어날 것으로 예상해볼 수 있다.

IBM 기고 | 2018년 주목해야 할 클라우드 전망 두 가지

매해 연말과 연초에는 유수의 리서치 및 연구 기관에서 각종 영역에 대한 새해 전망과 예측을 내놓는다. 2018년도 예외 없이 여러 기관에서 클라우드 시장에 대한 예상 리포트를 내놓았다. 그러나 국내 시장의 특이점이라던가, 각종 산업별 규제 조항 및 기업 문화의 상이함으로 인해 해외 보고서만으로는 부족함이 느껴지는 것도 사실이다.

예를 들어 국내 금융 기관이나 공공 기관의 경우는 퍼블릭 클라우드 도입에 대해서 넘어야할 걸림돌이 너무나 많아, 클라우드 도입 시에 아예 이러한 유형을 배제시키는 경우도 많이 볼 수 있다. 이러한 기관 관점에서는 코로케이션(Co-location) 서비스를 통해 클라우드 서비스 제공자로 업무 시스템을 물리적으로 이관하는 등의 주제가, 흥미를 일으키기 어렵다.

그렇다면, 올해를 예측한 각 기관의 리포트 중, 국내 환경을 고려했을 때에도 참고할 만한 예측은 무엇일까? 여러 가지 기술과 전략이 언급되었으나, 필자는 이들 중 서로 연관성이 있는 2가지 예측에 주목하고자 한다.

프라이빗 클라우드의 재 탄생
굳이 재 탄생이라는 용어를 사용하는 이유는 기존 프라이빗 클라우드를 바라보는 시각에서 다소는 벗어날 필요가 있기 때문이다. 현재까지는 프라이빗 클라우드를 둘러싼 논의들이 다분히 IaaS(Infra-as-a-service) 중심의 관점을 가지곤 한다. 이러한 관점에서 프라이빗 클라우드의 구축은 자원의 효율적인 사용 및 자동화를 목표로 하면서 물리 서버 - 가상화 하이퍼바이저 - VM 인프라스트럭처 위에 관리(Management) 및 오케스트레이션 레이어를 구축하는 것으로 귀결된다.

이처럼 인프라 중심의 관점으로 프라이빗 클라우드 도입을 검토하는 이유들이 있다. 기존 IT 운영자 입장에서의 눈 높이에도 맞고, 여러 벤더가 제공하는 어플라이언스 형태의 다양한 오퍼링을 활용 시 비교적 신속하게 구축이 가능하다는 이점이 있을 수 있다. 하지만, 클라우드 활성화나 역량의 내재화보다 노후 시스템 교체나 P2V (Physical to Virtual)와 같은 하드웨어 업그레이드의 의미만 남게 되는 경우도 분명히 발생한다.

포레스터는 2018년 클라우드 시장 예측(Prediction 2018 : Cloud Accelerates Enterprise Transformation Everywhere, 2017)을 통해 프라이빗 클라우드 도입을 결정한 고객들이 기존 대비 더 많은 효익을 기대할 것이며, 이에 따라 2018년의 프라이빗 클라우드는 보다 쉽고 개발자 친화적인 서비스를 제공하는 플랫폼으로 다시 태어날 것으로 전망하고 있다.

이러한 관점은 프라이빗 클라우드를 고려할 때, 기존의 인프라 중심에서 개발자나 LOB 소비자를 감안하여 검토해야 함을 의미한다. 동 리포트에서도 새로운 프라이빗 클라우드 플랫폼은 개발에서 배포에 이르는 전체 개발 주기를 단축할 수 있고, 비용 및 신속성 측면에서 데이터 센터의 효율성을 증대하므로써 클라우드 네이티브 서비스를 지원하고 앱의 현대화를 수행할 수 있어야 할 것으로 제시하고 있다.

결론적으로 재탄생된 프라이빗 클라우드 플랫폼의 지향점은 PaaS(Platform-as-a-service)와 대단히 유사하게 보인다. 이는 IaaS를 구축하고, 수 년 이후 PaaS로 확장하는 류의 클라우드 추진 전략이 가장 효율적인 것인지에 대한 일반적인 의문점과도 맞닿아 있다. 프라이빗 클라우드 상에서 단순하게 컴퓨팅이나 스토리지를 대여하고 댓가를 받는 것( 싱글 테넌트 환경에서는 빌링이 생략되는 경우도 많이 있다)보다 클라우드 인프라 위 워크로드의 개발, 배포, 운영에 집중하는 이러한 관점이 명백하게 더 나은 투자 효과를 기대할 수 있어 보이므로, 향후 프라이빗 클라우드의 도입 전략에 있어서 주요 평가 요소가 될 것으로 보인다.

컨테이너 시대의 도래 및 쿠버네티스(Kubernetes)
앞서 프라이빗 클라우드에 대한 내용에서 언급한 바와 같이, IaaS를 먼저 구축 검토하는 경향이 나타난 데에는 신기술을 도입할 때의 변수를 단순화하고 리스크에 민감한 도입 경향도 하나의 큰 요인이다.

마이그레이션, 의존성, 영향도 등 많은 고려와 검토를 필요로 하는 이러한 작업은, 컨테이너 기술을 통해 규격화된 방식으로 워크로드를 담아냄으로써 훨씬 더 편리하게 수행할 수 있게 되었다. 도커(Docker), rkt 등의 오픈 기반 기술은 이미 수 년 간의 과도기를 거쳐 지속적으로 발전하고 있으며, 블록체인 기반 하이퍼레저, 스파크(Spark) 등의 빅데이터 분석, 딥러닝, IoT 등 다양한 영역에 이미 광범위하게 사용되고 있다. 또한, 애플리케이션의 아키텍처를 마이크로서비스 형태로 현대화 하는 논의에 있어서도 그 구체적 구현 형태는 컨테이너 형태가 될 확률이 높다.

이미 잘 알려진 바와 같이, 컨테이너는 VM 대비 경량이므로 물리 서버에 더 많은 워크로드를 수용할 수 있고 VM과 유사하게 컨테이너가 사용하는 용량을 제어할 수 있다. 하지만, 가장 큰 장점 중의 하나는 뛰어난 이식성으로, 운영 인프라가 데이터 센터 내에 있던, 퍼블릭 클라우드 상에 있던지 간에 동일한 방식으로 app을 배포하여 구동할 수 있다는 것이다. 이는 한 번의 애플리케이션 코드 작성 후, 이 app을, 컨테이너 엔진만 있다면 잠재적으로는 어느 환경에서도 동일하게 수행할 수 있으므로, 워크로드를 클라우드로 올리는 문제에 있어서의 여러 이슈를 해결할 수 있다.

하지만, 이러한 장점과 더불어 컨테이너가 계속적으로 늘어나고, 여러 버전이 사용되고, 컨테이너 운영 노드들이 추가됨에 따라, 분산 컨테이너 관리가 어려워지는 문제가 발생하므로 이를 관리하는 별도의 플랫폼이 요구된다. IBM의 2018 클라우드 전망(5 predictions for 2018, 2017, Cloud Computing News)에서는 컨테이너가 실제 비즈니스 시스템에 활용될 것으로 전망하면서, 이러한 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼의 승자로 쿠버네티스를 꼽았다.

포레스터 및 다른 리서치 기관에서도 유사한 분석 결과를 내놓았으며, 더 나아가 쿠버네티스가 컨테이너 오케스트레이션 영역에서 사실 상의 표준으로 등극하리라는 전망도 있었다. 이를 뒷받침하는 근거는 오픈 기술에 있어서 가장 중요한 활성화된 커뮤니티와 에코시스템, 그리고 현재 사용자가 이러한 기술들을 얼마나 실 환경에서 활용하고 있는지 등이다.

[The Container Orchestration Landscape is Changing / 출처: CNFC (Cloud Native Computing Foundation)]

IBM, 마이크로소프트, 구글을 비롯하여 최근 AWS에 이르기까지 오늘날 주요 퍼블릭 클라우드 서비스 제공사들은 모두 쿠버네티스 기반의 컨테이너 서비스를 제공하므로, On/Off 프레미스 상에서 컨테이너를 동일한 방식으로 운영할 수 있다.

이처럼 기존 VM방식 대비 워크로드 운영의 장점이 명확하므로 컨테이너 기술은 지속적으로 확대 보급될 전망이며, 이와 더불어 쿠버네티스 기술을 활용하는 기업도 늘어날 것으로 보인다.

결론은 다음과 같다. 프라이빗 클라우드를 바라보는 시각이 변화한다. 또 컨테이너 도입이 늘어난다. 이에 따라 많은 기업들이 클라우드 전략 수립에 있어 쿠버네티스 기반의, 데브옵스(DevOps) 중심 프라이빗 클라우드를 주요 검토 요소로 고려하게 된다. 이미 각 솔루션 업체들도 이러한 요구를 감안해 IBM 클라우드 프라이빗(IBM Cloud Private) 과 같은 상용 패키지 형태 오퍼링을 하나의 축으로, 매니지드 서비스, 포탈 서비스 등 다양한 오퍼링을 준비 혹은 출시하고 있다.

오픈 기술을 기반으로 벤더 종속성을 없앨 수 있다는 점에서, 기존에는 오픈스택이 IaaS 프라이빗 클라우드를 구축하려는 기업들로부터 많은 관심을 받았다면, 올해부터는 컨테이너와 쿠버네티스가 주목을 받을 것으로 전망한다.

* 임정준 저자는 한국IBM 클라우드 전문위원이다. ciokr@idg.co.kr

클라우드 스토리지가 블록체인-암호화폐와 만날 때!··· 일석이조?

Lucas Mearian | Computerworld

로베르토 갈로피니는 블록체인이 ‘일석이조’의 기회를 제공한다는 점을 확인했다. 갈로피니가 일하고 있는 파일질라(FileZilla)는 사용자에게 무료 온라인 데이터 스토리지와 함께 암호화폐를 벌 기회를 제공한다.

인기 있는 오픈소스 FTP 클라이언트인 파일리자의 전략 담당 디렉터인 갈로피니는 올해 블록체인을 통해 관리할 스토리지 랩스(Storj Labs)의 P2P 분산형 플랫폼을 사용해 서비스의 방향을 바꿀 계획이라고 설명했다.

몇 달간 스토리지의 분산형 스토리지를 시험한 파일질라는 소스포지닷넷(SourceForge.net)에 호스팅 한 무료 파일 공유 서비스에서 수익을 창출했다. 이 회사는 사용자들에게 새 웹이나 모바일 앱을 테스트하면 돈을 벌 수 있는 서드파티 소프트웨어나 상품을 홍보하고 있다. 파일질라는 이후 서드파티 소프트웨어 업체와 수익을 나눈다.

그러나 일부 사용자가 동의 없이 애드웨어가 설치되었다고 문제를 제기했다. 또한, 광고를 좋아하지 않는 사용자도 있다.

투자자와 사용자를 ‘유혹’하는 암호화폐
파일질라는 스토리지 랩스와 수익을 나눠, 사용자에게 계속 무료 서비스를 제공하고, 더 나아가 VPN 무료 접속 등 블록체인 암호화 기술을 사용한 추가 기능들을 지원할 수 있을 전망이다.

갈로피니는 “사용자들은 오랜 기간 무료로 파일질라를 사용했다. 따라서 무료는 아니지만, 다른 서비스보다 저렴한 새로운 서비스를 찾는 것이 중요하다”고 설명했다.

스토리지는 블록체인을 사용해 디지털 파머(Farmer)를 추적한다. 디지털 파머는 비트코인 채굴자처럼, 애플리케이션이 자신이 보유한 컴퓨터나 서버의 여유 네트워크와 스토리지 용량을 함께 사용할 수 있도록 허락하는 사람들이다. 블록체인의 분산형 전자 장부(레저)를 사용, 파머들에게 암호화폐를 지불한다. 2014년 출시 이후 가치가 240배 뛴 디지털 토큰이다.

지난 해, 파일질라 경영진은 안전한 클라우드 서비스에 기반을 둔 또 다른 스토리지 제공 방법을 찾을 때 토큰 기술이 핵심이었다. 사용자에게 ‘점착력’이 있는 기술이기 때문이다.

갈로피니는 “처음으로 최종 사용자가 간편하면서 저렴하게 이용할 수 있고, 돈도 벌 수 있는 서비스를 찾아 제공할 수 있었다. 승자와 패자가 있는 제로섬 게임 같은 서비스가 아니다. 모두가 승자인 서비스다”고 말했다.

그러면서 “토큰이 ‘게임 체인저’다. 마침내 최종 사용자가 우리를 찾아와 소프트웨어를 다운로드 받은 후, 그냥 가버리는 그런 ‘관계’를 끝낼 수 있게 됐다. 최종 사용자가 생태계의 일부가 되기 때문이다. 스토리지를 사용하기 시작하고, 하드 드라이브 용량과 네트워크를 공유하면 시장 참여자가 된다”고 설명했다.

현재까지 스토리지 랩스의 P2P 네트워크에 가입한 파머는 5만 명 이상, 호스팅 된 데이터는 30 페타바이트에 달한다.

스토리지 랩스는 분산형 객체 기반 스토리지 플랫폼 관리에 블록체인을 사용하고 있는 신생 창업회사 중 하나이며, 지난 6개월 간 매달 50%의 성장률을 달성했다.

확장 문제
지난 해, 블록체인 기반 디지털 스토리지 분야의 또 다른 신생 창업회사인 파일코인(Filecoin)은 ICO(Initial Coin Offering)에 앞서 5,200만 달러, ICO에서 역대 최고인 2억 500만 달러의 자본을 유치했다.

그러나 고속 성장과 함께 많은 블록체인 플랫폼이 직면한 문제 중 하나가 부상했다. 다름 아닌 효율적으로 확장을 하지 못하는 문제다. 이에 스토리지는 지난 주, 수요와 요구에 따라 확장을 할 수 있도록 플랫폼을 재설계하기 전까지 새 사용자나 파머를 받지 않겠다고 발표했다.

스토리지 랩스의 창업자인 존 퀸은 “우리는 관리가 불가능할 정도로 문제가 걷잡을 수 없는 속도로 커지기 전에 새로운 사용자를 받지 않으면서 인프라를 엑사바이트급 용량을 처리할 수 있도록 재설계한다는 결정을 내렸다”고 설명했다.

퀸은 6개월 이내에 서비스 성능을 높여 새 호스트와 사용자에게 문호를 개방하길 바란다.

최근 세계 최대 블록체인 플랫폼 중 하나인 이더리움(Ethereum) 또한 분산형 원장 기술을 스케일(축소 또는 확장)하는 방법을 탐구하고 있다고 발표했다.

체인의 특성 때문에, 블록체인에 집어넣는 새로운 레코드 각각을 일련화(serialized) 시켜야 한다. 따라서 데이터를 병렬로 업데이트할 수 있는 기존 데이터베이스보다 업데이트 속도가 느리다.

AWS와 드롭박스에 도전하는 블록체인 기반 시스템
새로운 블록체인 기반 분산형 스토리지 시스템들이 클라우드 스토리지 시장에서 아마존, 드롭박스 등 기존 클라우드 스토리지 서비스에 도전장을 던질 가능성도 있다.

언스트 앤 영(Ernst & Young)의 블록체인 기술 글로벌 혁신 책임자인 폴 브로디는 “분산형 컴퓨터와 스토리지 모델은 아직 ‘유아기’다. 그러나 이 기술의 시장이 아주 클 것으로 예상하고 있다”고 말했다.

P2P 네트워크로 컴퓨터 리소스를 통합한다는 개념은 새로운 개념이 아니다. 2000년대 초, 비트토렌트(BitTorrent)가 분산형 파일 공유 서비스를 시작했고, 인터넷 파일 공유 대역폭의 절반 이상을 처리할 정도로 성장했다.

브로디에 따르면, 블록체인에는 지금까지의 P2P 서비스에는 없던 암호화폐라는 결제 메커니즘이 포함되어 있기 때문에 성공할 확률이 높다.

브로디는 “또한, 과거보다 네트워크가 커지고 빨라졌으며, 워크로드도 더 효율적으로 분산시킬 수 있다. 따라서 결제와 관련된 부분을 조금 바꿔 워크로드 분산 기술을 발전시키면 된다. 그러면 ‘좋은 개념’을 벗어나 확장성 높은 큰 비즈니스가 된다. 개인적으로 이런 단계에 도달하기를 희망한다”고 말했다.

투자 신뢰도가 ‘신호’라면, 시장은 이미 준비가 된 상태인지도 모른다.

글로벌 P2P 네트워크
시아(Sia) 또한 블록체인으로 관리하는 P2P 네트워크를 사용, 남는 스토리지 용량을 제공하는 호스트에 데이터를 저장하고 있다. 중복성과 신뢰도를 높이기 위해, 각 파일을 50개의 각기 다른 호스트에 복제한다.

시아는 50개 국가에 1,000여 호스트를 운영하고 있다. 출발은 일반 사용자였다. 그러나 지난 주, 콜드 스토리지용으로 기업과 대학, SMB의 CIO와 CTO 등 엔터프라이즈 시장을 공략할 계획이라고 발표했다. 시아에 따르면, 기존 클라우드 서비스보다 10배 더 저렴하고, 안전하고, 신뢰도가 높은 서비스다.

데이빈 보리크는 20세이던 2013년 MIT 해커톤에서 시아 창업을 생각했다. 시아는 저렴한 가격에 스토리지 서비스를 제공할 수 있다. 다른 클라우드 서비스와 달리, 자본 투자와 고정 비용이 요구되는 데이터센터를 사용하지 않기 때문이다.

시아 호스트는 각자 용량 사용에 대한 가격을 정할 수 있다. 그러나 시아의 홍보 책임자에 따르면, 평균적으로 테라바이트 당 월 2달러다. 반면, AWS 등은 아카이브용 데이터 스토리지에 테라바이트 당 월 20달러의 요금을 부과하고 있다. 기업용 상품의 경우, AWS와 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 등은 100TB에 월 2,000달러 이상의 요금을 청구한다. 반면, 시아는 월 200달러에 불과하다.

시아 P2P 네트워크에서 데이터 저장 호스트들은 블록체인을 통해 데이터를 실제 보관하고 있음을 증명해 금전적 보상을 받는다. 그렇지 않은 경우, 금전적 보상을 받지 못한다. 보상액은 공유하는 저장 용량과 네트워크에 따라 달라진다.

보리크는 “현재 블록체인에 가장 유망한 기회를 제공하는 시장 중 하나가 콜드 스토리지 시장이다. 2,000억 달러의 시장이다”라고 말했다.

시아 호스트 중 절반은 일반 가정에서 운영된다. 나머지 절반은 데이터센터의 잉여 용량이다. 호스트마다 네트워크 대역폭이 다르기 때문에 보상액도 다르다. 서비스 사용자는 추가 요금을 내고, 지리적으로 가까운 호스트와 우수한 대역폭을 사용할 수 있다.

보리크는 “현재 파일을 가져올 때, 다운로드 스핀업 시간은 약 1초다. 그리고 다운로드가 시작된 후, 다운로드 속도는 초당 약 60~70 메가비트다. P2P 네트워크에 위치한 개별 노트 업타임이 AWS의 99.999999999% 업타임에는 미치지 못한다. 데이터가 50노트에 분산되어 저장되어 있기 때문이다. 그러나 신뢰도는 아주 높다”고 주장했다.

P2P 네트워크에서 전송되는 데이터는 투피시 암호(Twofish encryption)을 사용해 암호화 한다. 스토리지는 AES 256 비트 암호화를 사용한다.

시아는 네트워크에 다른 블록체인 같은 스케일링 문제는 없다고 주장했다. 데이터 저장에 모든 노드를 사용하는 경우에만 문제가 발생하기 때문이다.

시아는 최대 50개의 호스트에만 데이터를 저장한다. 시아는 ‘아주 큰 공유 데이터센터’가 아닌 ‘작은 P2P 스토리지’를 효율적으로 중개하는 개념이라고 설명했다.

시아와 스토리지 모두 네트워크 전반에 데이터를 저장하기 전, 데이터를 임의로 쪼개는 데 리드 솔로몬(Reed-Solomon)의 코딩 알고리즘을 사용하고 있다. 스토리지는 중복성을 위해, 데이터를 6차례 복제한다.

파일질라의 갈로피니는 스토리지 P2P 네트워크를 시험 사용하면서 기술적인 측면에서는 문제가 없었다고 설명했다. 그러나 올해 바로 잡았으면 하는 성능 문제가 존재한다고 지적했다.

갈로피니는 “이 문제가 해결되기 전까지는 소수 사용자를 대상으로 계속 사용할 계획이다. ‘메인 스트림’ 기술이 될 준비가 되고 있다. 그러나 아직은 여기에 도달하지 못한 상태다. 스토리지 랩스가 이 문제를 해결하기 위해 열심히 노력하고 있다는 점을 알고 있다. 2018년 초에 문제가 해결되어, 완전히 운영할 수 있게 되기를 기대한다”고 말했다.

스토리지 랩스는 ‘호미로 막을 것을 가래로 막는 것’을 피하기 위해 노력하고 있다. 예를 들어, 파머와 사용자에게 확장성 문제가 큰 문제가 되기 전에 이를 해결하는 시도를 하고 있다.

블록체인의 문제점 해결
스토리지 랩스의 수석 아키텍트 겸 CTO인 필립 허친스는 “관련 업종 회사들 중에는 중대한 문제에 직면했을 때, 대대적인 ‘재편성’을 시도하기로 결정하는 경우가 많다. 그러나 우리는 이런 중대한 문제를 해결하는 동안 기존 고객에게는 계속 서비스를 유지하는 것이 현명하다고 생각했다”고 말했다.

스토리지 랩스가 해결하려 시도하는 근본적인 문제 중 하나는 구글 클라우드 서비스에 중앙화 방식으로 호스팅 된, 일명 브릿지로 불리는 API다.

허친스는 “단일 장애 지점(Single Point of Failure)이다. 우리는 나머지 서비스처럼 이를 분산화 시키는 시도를 하고 있다. 이것이 우리가 추구하는 가장 큰 변화다. 그러면 비용을 절감할 수 있고, 네트워크 회원들에게 더 큰 혜택을 제공할 수 있다”고 설명했다.

스토리지는 분산형 API를 구현, 여러 네트워크 브릿지를 사용해 데이터를 P2P 네트워크에 위치시킬 계획이다.

분산형 스토리지 서비스는 또한 샤딩(Sharding)이라는 개념으로도 알려져 있다. 샤딩은 현재 블록체인이 설계된 방식처럼, 모든 노드가 아닌 일부 노드가 트랜젝션을 처리하는 방식이다.

또한, 더 많은 트랜젝션을 병렬로 처리할 수 있다. 이더리움을 만든 비탈리크 부테린에 따르면, 블록체인의 장점인 보안 기능을 약화 시키지도 않는다. 블록체인의 장점인 분산성과 보안 속성 대부분을 유지하기 떄문이다.

파일질라의 갈로피니는 스케일링 문제가 해결된 후 블록체인 기반 분산형 저장 기술의 잠재력을 높이 평가하고, 이를 기대하고 있다.

그는 “이 기술의 이점 중 하나는 새로운 기능으로 최종 사용자를 만족시킬 방법을 찾을 수 있다는 것이다. 동시에 수익도 창출할 수 있다”고 강조했다. editor@itworld.co.kr

Google社, 인간의 도움없이 복제 가능한 인공지능엔진 개발

미국계 기술대기업인 Google社의 AutoML이라 불리우는 인공지능엔진이 인간의 도움없이 인공지능 솔루션을 만들어낼 수 있는 능력을 지닌 것으로 나타나 관련 기술개발 동향을 살펴보고자 한다.
Google社의 연구팀들이 기기학습 모델을 자동화하기 위해 보강학습기술을 사용한 이후, 인공지능은 인간보다 더 강력한 가상의 어린이를 만들어낼 수 있었다.
2017년 5월 발표된 AutoML은 자가복제와 새로운 인공지능 솔루션을 구축하는 방법을 학습할 수 있는 인공지능 도구로서 어린 인공지능의 경우에는 소위 제어가 가능한 신경망 네트워크로 활동할 수 있는 것으로 나타났다. NASNet이라 불리우는 해당 봇은 실시간 비디오를 통해 제공되는 다양한 물체를 식별할 수 있으며, 신호등이나 핸드백, 사람, 자동차, 신호등과 같은 물체를 식별할 수 있는 것으로 알려지고 있다.
이미 수달 전 AutoML 프로젝트를 통해 자동화된 기기학습모델을 설계하는 방식을 표명한 Google社는 AutoML이 인간이 설계한 신경망 네트워크와 동급의 소규모 신경네트워크를 설계할 수 있다는 사실을 발견하였으며, 완벽하지는 않지만 스스로 기능을 끊임없이 개선할 수 있는 능력을 갖춘 NASNet을 발견할 수 있었다.
이 NASNet이 기존 컴퓨터 시각시스템의 대다수를 능가할 수 있음도 확인이 된 것으로 나타났는데, 이미지 예측결과와 관련해 약 82.7퍼센트의 정확성을 보이는 수치를 나타냈다.
기기학습은 유망한 영역이라 볼 수 있지만, 무수한 기술과 시간이 필요로 하고 있어 이번에 개발된 NASNet을 통해 이미지 기능의 도입이 필요한 다수의 컴퓨터 시각 어플리케이션에서 재사용될 수 있다고 믿고 있으며, 앞으로 상상하지 못해오던 무수히 많은 컴퓨터 시각 문제를 해결하기 위해 이번에 개발된 인공지능 솔루션이 널리 활용될 수 있기를 희망하고 있다.

출처 :  https://www.computing.co.uk/ctg/news/3022352/google-ai-engine-can-replicate-itself-without-human-help

IBM 양자컴퓨팅의 다양한 실제 기업체 접목사례 연구

IT서비스 대기업인 IBM社는 최근 비즈니스와 산업분야 기술사용과 관련한 글로벌 네트워크의 일환으로 약 12개 조직이 IBM Q 상업용 양자컴퓨팅 시스템을 활용할 것이라는 발표를 내놓아 이들이 주장하는 양자컴퓨팅 시장환경에 대해 살펴보고자 한다.
IBM社의 초기 양자컴퓨팅 기술들을 구매하기로 밝혀진 당사자는 금융그룹인 JP모건과 Barclays 뿐 아니라 Daimler AG와 Samsung 등이 포함되어있는 것으로 나타났다. 이들 각 기업들은 각기 다른 용도로 양자컴퓨팅을 사용할 예정인 것으로 예상되는데, 일례로 JP모건은 IBM社와의 협력체계를 통해 금융산업이 직면한 문제해결에 양자컴퓨팅을 활용할 예정인 것으로 알려지고 있으며, 금융기관들의 거래전략, 자산관리 최적화, 가격결정 및 위험분석 등에 적용될 것으로 예상되고 있다.
반면 Daimler AG는 양자컴퓨팅 기술활용을 연구분야에 접목시키려 하고 있으며, 자체 생산하고 있는 배터리 셀을 개발하기 위한 신물질을 개발하는데 도움을 줄 수 있는 방안을 모색하기 위해 양자컴퓨팅을 활용할 것으로 알려지고 있다.
Samsung은 마이크로 전자재료분야에 제조공정 최적화를 비롯한 비즈니스 프로세스 혁신을 위해 양자컴퓨팅을 통합할 것으로 알려지고 있는데, 해당 통합 프로젝트를 위해 IBM社는 학술기관 및 국립연구소에 글로벌 허브네트워크를 구축하기 위한 계획을 수립하였으며, 보다 많은 학생들이 양자컴퓨팅 기술에 익숙해질 수 있는 기회를 마련해나가고 있는 실정이라고 한다.
IBM Research의 인공지능 담당 부사장인 Dario Gil씨는 향후 수 년간이 양자기술 및 사용자 케이스가 급속히 발전할 수 있는 형성기로 보고 있으며, 네트워크 구축을 통해 기업과 조직들이 양자컴퓨팅을 보다 손쉽게 이용할 수 있는 여건을 마련해나가고 있다고 밝혔으며, 미래에 상업적, 지능적, 사회적 이윤창출로 이어질 수 있는 양자컴퓨팅 분야를 발굴해나가는데 초점을 두고 있다고 밝혔다고 한다.
각 기업들이 IBM에서 제공하고 있는 양자컴퓨팅 네트워크에 합류하여 연구진 및 기술진들의 도움과 더불어 양자시스템의 적극적인 산업계 활용을 통해 보다 실질적인 이윤을 추구해낼 수 있을지 그 귀추가 주목되는 시점이다.

출처 :  https://www.computing.co.uk/ctg/news/3023163/ibm-commercialises-its-quantum-computing-technology

인공지능이 세상을 접수할 것인가?

2035년에는 인공지능으로 무장한 휴머노이드 로봇이 일상생활의 일부가 된다. 델 스푸너 형사는 로봇을 싫어하는데 자동차 사고를 수습하러 온 로봇이 통계적으로 생존 확률이 낮다는 이유로 12세 소녀를 죽게 내버려 두고 자신만 구했기 때문이다. 이것은 윌 스미스가 주연한 아이, 로봇의 배경이 되는 작은 이야기이지만 이 영화는 결국 휴머노이드 로봇들이 세상을 접수하려는 음모를 보여준다.
이것이 AI의 미래인가? 기계가 사람의 능력을 뛰어넘는 순간이 있을 것인가? 강력하다고 한 것이 아니라 사람의 능력이라고 한 점에 주목하자. 컴퓨터가 인간의 뇌보다 더 빠르고 강력하다는 것에 의문의 여지가 없지만 더 많은 능력을 가질 것인가? 바로 이 점을 사람들이 걱정하는 것이다.
AI가 세상을 접수하는 일은 없을 것이다. 아이 로봇은 과장이 섞인 SF 영화로 봐야 한다. 대신 AI는 강력한 비즈니스 도구로서 기업과 고객들을 위한 서비스 전략을 지원하여 더 나은 고객 경험을 제공할 것이다.
디지털지니어스(DigitalGenius)의 공동설립자인 미카일 노모프(Mikhail Naumov)는 AI와 사람이 협력하는 개념을 주도하고 있다. 노모프는 현재 고객 지원을 위한 AI는 매우 협소한 사안에 초점을 두고 있다고 하면서, 청구서 주소나 신용카드 정보 업데이를 빠르게 해준다는 예를 들었다. 또한 현재 사용 가능한 AI는 고객 서비스 담당자(customer service representative, CSR)를 돕는데 최적이라고 권고했다.
AI 컴퓨터 혹은 기계가 고객과 대화 내용을 실시간을 듣고 있다고 상상해보자. 고객은 질문을 하거나 문제를 상의할 것이다. 이때 AI는 CSR에게 고객의 과거 구매 이력, 이전 상담 내역 등을 보여준다. 동시에 이 고객의 문제를 해결하기 위한 대답을 제시한다. 이런 일은 실시간으로 일어나고 매우 빠르게 이루어진다.
IBM CEO 지니 로메티는 AI를 거꾸로 쓴 IA를 고안해 냈는데, 인공지능을 지능형 도우미(Intelligent Assistant)로 봐야 한다는 것이다. 바로 노모프가 정의한 AI를 말한다. 고객은 어떻게 CSR이 해결책을 찾았는지 알 필요가 없으며 단지 그 해결책이 최선이라는 것이 중요하다.
노모프는 AI는 회계사나 은행원이 계산기나 스프레드시트를 사용하는 것과 유사한 도구를 CSR에게 제공하는 것이라고 말하면서 기업이 AI를 생각하는 방식이어야 하면, 있으면 좋은 도구가 아니라 꼭 있어야 하는 도구라고 덧붙였다.
인공지능은 전환점에 도달하고 있으며, 인지 여부와 상관없이 일상생활에 빠르게 도입되고 있다. 노모프는 지금 우리가 보고 있는 것은 AI의 시작에 불과하며 기업 환경을 완전히 접수할 것이지만 영화와 같은 일은 없을 것으로 전망한다. 인공지능이 사람 간의 상호작용을 대체하지는 못할 것이지만 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있는 강력한 도구가 될 것이다.

출처 :  https://www.forbes.com/sites/shephyken/2017/12/17/will-ai-take-over-the-world/#61a8b2355401

2018년에 새롭게 등장할 기술 전망 Smart pills, pet-tech, unmanned popup stores: Tech trends for 2018

미 뉴욕에 위치한 CB Insight社는 보고서를 통해 2018년에 우리가 목격할 선도적인 기술로서, 자동차 소유의 소멸과 더불어 인공지능을 가능하게 하는 칩, 노인과 애완동물을 위한 기술 등을 지목했다.

자동차 서비스 가입(subscription cars) :
한 달에 일정 금액의 대금을 지불함으로써 무제한 차량 서비스를 이용할 수 있는 서비스가 등장할 것이다. 이 개념은 운전자가 자동차 소유에 따른 여러 가지 불편사항을 해소하고, 차량 임대가 필요하지 않게 할 수 있다. 이러한 서비스를 제공하는 스타트업은 미 LA에 위치한 Fair로서, 지난 2017년 9월 서비스를 개시했으며, BMW와 Sherpa Capital 등을 포함한 투자회사에서 10억 달러 이상의 재원을 확보했다. 한편 볼보와 린컨 등도 지난 9월 자동차 이용 서비스 가입상품을 발표했다.
CB Insight社는 보고서에서 이들 프로그램들은 사람들이 실제로 차량을 소유하는 것에 그다지 관심을 가지지 않고 있다는 사실을 착안하여 개발된 비즈니스 모델이라고 지적했다. 2018년 볼보는 처음으로 가입을 기반으로 한 차량 이용 서비스를 제공할 예정이며, Fair는 100여개의 판매상들과 공식적으로 협력관계를 맺었다. 2018년은 이 비즈니스 모델이 크게 성공하는 한 해가 될 것이라고 CB Insight社는 전망했다.

인공지능 칩의 활용확대 : 
얼굴인식에서 의료용 이미지를 통한 질병 탐지 등에 이르기까지 인공지능의 사용이 폭발적으로 늘어나면서, 그 처리를 위한 칩의 개발 경쟁이 불붙을 전망이다. 미국에 있는 NVIDIA는 현재 인공지능 처리를 위한 칩 시장을 지배하고 있지만, 중국 정부의 지원을 받는 스타트업과 애플과 구글과 같은 미국의 대형 IT 기업들, 그리고 인텔 등과 같은 기존의 반도체 기업들은 모두 이 분야에 눈독을 들이고 있다.

국외 수익의 국내 환원: 
미 도널드 트럼프 대통령의 세금 개혁으로 인해 미 기업들은 15%에 이르는 세금 비율로 외국에서 벌어들인 수익을 본토로 환원할 것이다.
同社는 애플, 오라클, 알파벳, MS 등과 같이 현금을 많이 보유한 기업들은 해외에서 수십억 달러 규모의 자금을 본국으로 보낼 것이라고 보고서에서 지적했다.
이들 기업들은 현금으로 자신들의 주식을 다시 사거나 스타트업 기업에 투자할 수 있을 것으로 보인다.

사이버보안에 대한 우려가 지속 :
보고서는 사이버보안에 대한 인식의 증가와 개인이 느끼는 사이버 안전에 대한 관심이 늘어나고 있다는 점을 지적했다. 특히 취약한 부문은 개개인이 소유한 모바일 디바이스이다. 기업들은 모바일 단말기에 보안에 취약한 앱이 설치되는 것을 막고, 잘못된 보안 습관을 교정하기 위한 노력을 기울일 것이라고 同社는 지적했다.

운동장소가 필요 없는 운동 : 
인터넷에 연결된 자전거, 건강 정보 트래커, 그리고 카메라 등을 통한 운동 활동 전송 등을 통해 이용자들은 굳이 특별한 운동 장소에 가지 않아도 운동을 할 수 있다.

좀 더 나은 진단과 처치를 위한 스마트 필(smart pills) : 
환자에 상황에 따라 센서를 통해 약품의 처방과 처치가 이루어질 수 있다. 이스라엘 업체가 개발한 PillCam은 두 개의 작은 카메라가 달린 캡슐로서 의사들이 용종을 찾는데 도움을 줄 수 있다.
同社는 보고서에서 스마트 필은 두 가지 이유에서 매력적이라고 지적했다. 즉, 기존의 방식보다 덜 침투적(invasive)이고, 쉽게 확장 가능하다는 점이다. 규제당국은 이 부문에 대한 승인을 하고 있지 못하지, 향후 많은 발전이 기대된다고 전망했다.

Pet care: 

Samsung released its Dream Doghouse back in 2015, equipped with an automated dog feeder, a Samsung tablet, a treadmill lined with fake grass, and a hydrotherapy pool. Pets, and their owners “have a lot of technology to look forward to,” the report said, including smart kennels, wearables for health tracking, and genome analysis.

Physical retail on the move:
“Much of it has moved online. In the next iteration, physical retail is becoming decentralized, moving away from conventional stores or malls and into new niches. Look for new retail concepts in co-working spaces, in your Uber, in unmanned popup stores and vending machines.” Shops will appear anywhere, goods will be delivered by drones, purchases will be tracked by sensors, and kiosks will be automated.

3D printing:
From shoes to metals, the dream of 3D printing “is getting closer to reality,” the report said.

Elder care:
“As people age, they may lose partners, see loved ones move far away, or become isolated due to limited mobility. Increased loneliness can then lead to depression and other negative mental and physical health conditions. Technology is aiming to improve elders’ quality of life through a number of new products and services,” the report said. These include robots, surveillance technology, smart pills and websites to match caregivers to patients.

Real estate and property development: 
Tech giants are expanding into real estate as well. Tech giants like Google and Apple are setting up homes for employees: in July 2017, Google spent some $30 million buying 300 pre-fabricated homes for its employees with plans to use these in Mountain View.
That same month, Facebook unveiled plans to expand its corporate campus at Menlo Park, California, and will set up 1,500 units of housing. The “mixed-use village” will have transportation and amenities like a grocery store and a drugstore. And while the majority of housing would be for Facebook employees, there will be a portion open to the community, the CB Insights report said, with some of these offerings priced below market rate.

출처 https://www.timesofisrael.com/smart-pills-pet-tech-unmanned-popup-stores-tech-trends-for-2018