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기업용 AI, 왜 코파일럿? 기업이 자체 데이터를 기반으로 대규모 언어 모델(LLM)을 활용할 때, Microsoft Copilot의 가장 큰 강점은 보안성과 데이터 관리 기능입니다. Copilot은 단순히 텍스트를 이해하고 생성하는 AI 프로그램을 넘어, 기업의 핵심 자산을 안전하게 보호하는 데 초점을 맞춘 도구입니다. 코로나19 시기, 온라인 미팅 도구로는 Microsoft Teams와 Zoom이 주로 사용되었습니다. 많은 사용자들이 Zoom의 직관적인 인터페이스를 선호했지만, 기업 환경에서 살아남은 것은 Microsoft Teams였습니다. 실제로 국내 30대 기업 중 3분의 2 이상이 Microsoft 365의 Teams를 협업 플랫폼으로 도입한 바 있습니다. Slack과 Microsoft Teams는 대표적인 협업 도구입니다. Slack은 다양한 기능과 직관적인 UI를 갖췄지만, Microsoft Teams는 보안과 데이터 관리 측면에서 더 우수한 평가를 받고 있습니다. 기업 입장에서는 단순한 협업을 넘어, 정보 보호와 통합 관리가 가능한 플랫폼이 필요하며, Teams는 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 솔루션입니다. 마찬가지로, Copilot 역시 단순한 생성형 AI 도구인 ChatGPT와는 다릅니다. Copilot은 기업 데이터를 기반으로 작동하며, 보안과 접근 통제 기능을 갖춘 ‘비즈니스 전용 AI’로서 안전하게 사용할 수 있습니다. 코파일럿 도입을 준비 중이라면 꼭 체크해보세요 – 다섯 가지 핵심 포인트 Microsoft Copilot은 문서 작성, 회의 요약, 일정 정리 같은 업무를 AI가 도와주는 도구입니다. AI를 도입한다고 해서 바로 ‘일 잘하는 AI’가 되는 건 아닙니다.코파일럿이 제대로 힘을 발휘하려면, 조직에 몇 가지 준비가 되어 있어야 합니다. 기업에서 코파일럿을 도입하기 전, 꼭 확인해야 할 5가지를 소개합니다. 1. 데이터를 클라우드에 얼마나 쌓아 두었나요? 코파일럿은 클라우드에 쌓아둔 데이터를 기반으로 작동합니다. 데이터가 로컬 컴퓨터에 있다면 코파일럿이 접근할 수 없습니다. 쉽게 말해, “내가 평소에 어디에 어떤 데이터를 모아두었는가?” 가 중요합니다. 아래 세 가지 영역의 데이터가 특히 핵심입니다:- 문서: 개인용 저장소(OneDrive), 팀사이트(SharePoint), 협업툴(Teams)에 저장된 파일들- 커뮤니케이션: 이메일(Outlook), 협업툴(Teams)의 채팅 및 게시물- 일정: 이메일(Outlook)의 회의 및 캘린더 내용 조직 내에 이런 데이터가 클라우드에 충분히 저장되어 있어야 코파일럿이 유용한 답을 줄 수 있습니다. 중요한 점은 클라우드 사용의 성숙도입니다. 조직 전반이 클라우드 중심의 일하는 방식에 익숙해져 있어야 합니다. 2. 데이터는 잘 보호되고 있나요? AI가 문서와 메일 내용을 참고한다면, 그만큼 보안도 중요합니다. 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지, 민감한 데이터가 외부로 유출되진 않는지 미리 점검해야 합니다. 즉, 코파일럿을 도입하기 전에 안전하게 작동할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 예를 들어, 아래 표와 같이 Microsoft의 보안 및 규정준수 도구들이 데이터를 보호합니다. 기능설명예시문서 암호화(AIP)문서에 보안 레이블 부여‘기밀’로 분류된 문서는 임원진만 열람 가능데이터손실방지(DLP)민감 정보 유출 방지주민번호 포함 메일 전송 차단내부자 위험 관리퇴사자 행동 감시USB 복사 감지 및 차단데이터 수명주기 관리데이터 보존 또는 삭제회계문서 5년 보존eDiscovery데이터 수집 및 보존특정 기간 메일 보존 및 검색 3. 시스템 환경은 준비됐나요? 코파일럿은 Microsoft 365 클라우드 기반의 AI 도구입니다. Microsoft 365의 여러 서비스는 협업툴 Teams를 플랫폼처럼 사용합니다. 협업툴 New Teams를 설치하려면 일정 수준의 시스템 요건을 만족해야 합니다. 그리고, 문서 보안 기능(Azure Information Protection)을 사용하기 위한 Office 버전은 Microsoft 365 Apps 버전입니다. 대표적으로 아래와 같은 환경이 필요합니다:항목버전 WindowsWindows 10 21H2 이상macOS최신 3개 버전브라우저Edge, Chrome 최신 3개 버전모바일Android 최신 4개 버전, iOS 최신 2개 버전Office 버전Microsoft 365 Apps 4. 우리 조직에 어떤 변화가 생길 수 있을까요? 코파일럿은 단순히 AI가 문서를 대신 써주는 도구는 아닙니다. ‘일하는 방식 자체’를 바꾸는 계기가 되어야 합니다. 예를 들면 이런 변화가 생길 수 있습니다:- 회의록이 정리되어 메일로 날아온다- 상황과 목적에 맞는 제안서 초안이 자동으로 완성된다- 회의 참석자의 일정 확인 후 모임 예약 메일을 발송해 주고, 회의실을 예약해 준다. 이처럼 작은 변화들이 모이면 업무 속도와 집중력이 달라집니다. 그래서 도입 전에 우리 조직에서 “어떤 일에 가장 시간이 많이 들고 있는가?” 를 먼저 파악해보는 것이 중요합니다. 5. 변화관리의 단기와 중기 계획이 있나요? 마지막으로, 기술만 도입한다고 끝나는 게 아닙니다. 어떻게 도입하고 확산할지에 대한 실행 계획도 함께 필요합니다. 예를 들어 이런 단계가 있을 수 있습니다: 단기 과제중기 과제어떤 팀부터 먼저 써볼지 정하기 (파일럿 운영)사내에 저장된 문서 위치, 권한 점검사용자 교육 준비AI 사용에 대한 가이드 만들기어떤 기능이 잘 쓰이고 있는지 분석조직 전체로 확대할 때의 기준 마련변화관리(Change Management) 전략 수립 특히 중장기적인 변화관리 전략이 중요합니다. 기술 도입보다 더 어려운 것은 사람들의 익숙한 습관을 바꾸는 일입니다. 마무리하며 Copliot은 새로운 AI 업무 도구입니다. 하지만 기존의 문서, 대화, 일정 데이터가 클라우드 환경에 있어야 하고, 보안 체계와 시스템 환경도 갖춰져야 제대로 작동합니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 조직과 구성원이 자연스럽게 받아들이는 변화의 흐름을 만드는 일입니다. Copliot 도입을 준비 중이라면 위 다섯 가지를 하나씩 체크해보세요. Microsoft Copilot 도입을 고려하시거나 더 알고 싶으시다면, Microsoft 365의 국내 최고의 역량을 보유한 메타넷티플랫폼 MW Service T에서 컨설팅을 받아보세요!
2025.04.14
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이달 구글은 사이버보안 스타트업 위즈(Wiz)를 약 320억 달러(한화 약 46조 원)에 인수한다고 발표했습니다. 이는 구글 역사상 가장 큰 규모의 인수이며, 동시에 최근 몇 년간 IT 업계에서 가장 주목할 만한 보안 관련 빅딜이기도 합니다. 위즈는 2020년 이스라엘에서 설립된 클라우드 보안 전문 기업으로, 멀티클라우드 환경에서 보안 취약점과 위협을 신속하게 식별하고 대응할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 특히 별도의 소프트웨어 설치 없이 클라우드 API를 통해 보안 데이터를 수집·분석하는 에이전트리스(agentless) 방식을 채택해, 배포와 운영이 간편하면서도 실시간 가시성을 제공하는 점에서 높은 평가를 받고 있습니다. 이번 인수는 구글이 클라우드 시장에서 보안 리더십을 선점하고, 글로벌 CSP 경쟁에서 차별화된 보안 리더십을 확보하려는 전략으로 풀이됩니다. 위즈 인수 배경: 클라우드 보안 전주기 강화 구글의 위즈 인수는 단일 기술 보완이 아닌, 클라우드 보안 전반에 걸친 전략적 포트폴리오 확장의 일환으로 해석됩니다. 실제로 구글은 지난 2022년에도 두 개의 보안 전문 기업을 인수한 바 있습니다. 하나는 보안 운영 자동화 플랫폼 시엠플리파이(Siemplify), 다른 하나는 침해사고 대응 및 위협 인텔리전스 분야에서 세계적인 전문성을 가진 맨디언트(Mandiant)입니다. 시엠플리파이는 보안 운영 센터(SOC)에서 탐지-분석-대응의 전 주기를 자동화해주는 플랫폼이며, 맨디언트는 고도화된 사이버 위협 분석과 대응 컨설팅 서비스를 제공하는 기업입니다. 여기에 멀티클라우드 환경 전반에 대한 보안 가시성과 위협 대응 역량을 갖춘 위즈까지 더해지면서, 구글은 탐지부터 분석, 대응, 복구까지 이어지는 클라우드 보안의 전주기를 통합적으로 내재화하게 되었습니다. 위즈는 특히 멀티클라우드 환경에서의 보안 통합에 강점을 지니고 있습니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼을 모두 지원하며, 각 클라우드에 분산된 워크로드, 자산, 권한, 네트워크 연결 상태 등을 실시간으로 분석하고 시각화할 수 있는 기술력을 갖추고 있습니다. 이러한 역량은 단순한 보안 기능을 넘어, 복잡한 멀티클라우드 환경을 통합적으로 관리하고 보호하는 데 필수적인 요소로 평가됩니다. 구글 입장에서는 이처럼 멀티클라우드에 최적화된 보안 플랫폼을 확보함으로써, 보안을 기반으로 한 차별화된 경쟁력을 강화할 수 있다는 점에서 전략적 가치가 매우 큽니다. 복잡해지는 클라우드 보안 환경 클라우드 보안 강화는 비단 공급자인 빅테크 기업만의 문제가 아닙니다. 오히려 실질적인 수혜자인 고객 기업의 입장에서 클라우드 보안은 점점 더 중요한 생존 조건이 되고 있습니다. 최근 대부분의 엔터프라이즈 기업은 특정 벤더에 대한 의존도를 낮추기 위해 멀티클라우드 전략을 채택하고 있으며, 동시에 DevOps와 자동화된 배포 환경 속에서 클라우드 인프라가 실시간으로 변화하고 있습니다. 이로 인해 보안팀은 자산의 실시간 파악, 권한 관리, 취약점 대응 등에서 과거보다 훨씬 높은 복잡성과 운영 부담을 안고 있습니다. 문제는 공격자들도 이러한 클라우드 구조에 최적화된 공격 방식으로 빠르게 진화하고 있다는 점입니다. 예를 들어, 내부 직원의 권한을 이용해 시스템을 옮겨 다니거나, 설정이 잘못된 저장소나 외부 연결 기능(API)을 통해 중요한 정보가 외부로 유출되는 경우가 발생하고 있습니다. 또, 개발 과정에 악성코드를 심는 방식의 공격도 늘어나고 있습니다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하려면, 처음부터 보안을 고려해 클라우드 시스템을 설계하고, 다양한 요소들을 통합적으로 관리할 수 있는 체계가 필요합니다. 하지만 이처럼 복잡한 보안 체계를 구축하고 운영하는 일은 이제 대부분의 기업이 단독으로 감당하기 어려운 수준에 이르렀습니다. 빅테크가 클라우드 보안을 강화하는 이유 이러한 고객사의 복잡한 보안 니즈에 대응하기 위해, 구글을 비롯한 빅테크 기업들은 클라우드 보안을 기술 경쟁력이 아닌 핵심 고객가치 전달 요소로 인식하고 적극적으로 강화하고 있습니다. 기업 고객이 클라우드 플랫폼을 선택할 때 가장 우선적으로 고려하는 기준이 성능이나 가격보다 ‘보안 신뢰도’로 이동하고 있는 현실은, 클라우드 서비스 제공자에게 보안이 단순한 기능을 넘어서 사업의 핵심이 되었음을 의미합니다. 특히 금융, 제조, 공공, 헬스케어 등 보안 민감 산업에서는 클라우드 보안 체계가 갖춰져 있지 않으면 클라우드 도입 자체가 불가능한 경우가 많습니다. 따라서 CSP는 단순한 인프라 제공자가 아닌, 신뢰할 수 있는 보안 파트너로서의 역할을 요구받고 있습니다. 구글이 위즈를 포함한 보안 전문 기업을 외부에서 인수하는 이유는, 클라우드 보안이 기술적 영역을 넘어 ‘성장 전략의 중심축’이 되고 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 클라우드 보안은 더 이상 특정 보안 기능이나 기술의 문제가 아니라, 클라우드 플랫폼 자체의 신뢰성과 경쟁력을 좌우하는 전략적 영역입니다. 고객 기업들은 더 복잡하고 빠르게 변화하는 멀티클라우드 환경 속에서 실시간 가시성과 통합 대응 체계를 요구하고 있으며, 이에 대응하는 CSP의 보안 역량은 선택의 기준이자 유지의 조건이 되고 있습니다. 앞으로의 IT 산업에서는 누가 더 안전한 클라우드를 제공할 수 있는가가 경쟁의 핵심이 될 것입니다. 보안 전문 기업에 대한 투자와 인수합병은 더욱 활발해질 것이며, 클라우드 보안은 인프라의 하위 구성요소가 아닌 비즈니스 전략의 중심축으로 자리매김하게 될 것입니다. 클라우드 보안 경쟁은 이제 시작일 뿐이며, 그 무대는 더욱 정교하고, 더욱 치열해질 전망입니다.
2025.03.31
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MSA vs Monolithic: 아키텍처 비교 및 선택 가이드 소프트웨어 아키텍처를 설계할 때 가장 중요한 결정 중 하나는 모놀리식(Monolithic) 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture) 중 어떤 방식을 선택할지입니다. 두 아키텍처는 각각의 장단점을 가지고 있으며, 프로젝트의 요구사항과 비즈니스 목표에 따라 적절한 선택이 필요합니다. 모놀리식 아키텍처와 MSA를 배포, 확장성, 장애 영향, 기술 스택, 운영 복잡도 측면에서 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 아키텍처가 더 적합한지 알아보겠습니다. 1) 배포 Monolithic전체 애플리케이션을 하나의 단위로 배포합니다. 작은 변경사항이 있어도 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포해야 하므로 배포 주기가 길어질 수 있습니다. MSA개별 서비스 단위로 배포가 가능합니다. 특정 서비스만 업데이트하거나 배포할 수 있어 배포가 빠르고 유연합니다. 이는 애자일 개발 방식과 잘 어울립니다. ➩ 결론: MSA는 빠른 배포와 지속적인 업데이트가 필요한 프로젝트에 적합합니다. 2) 확장성 Monolithic전체 애플리케이션을 확장해야 합니다. 특정 기능에 트래픽이 집중되더라도 전체 시스템을 확장해야 하므로 비효율적일 수 있습니다. MSA개별 서비스별로 확장이 가능합니다. 트래�이 집중되는 서비스만 선택적으로 확장할 수 있어 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. ➩ 결론: MSA는 트래픽이 불균형적으로 분포되거나 확장성이 중요한 프로젝트에 적합합니다. 3) 장애 영향 Monolithic한 부분의 장애가 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 연결 문제가 발생하면 전체 애플리케이션이 중단될 수 있습니다. MSA일부 서비스에 장애가 발생하더라도 다른 서비스들은 정상적으로 동작할 수 있습니다. 장애가 특정 서비스로 격리되므로 전체 시스템의 가용성이 높아집니다. ➩ 결론: MSA는 장애 격리가 중요하고 시스템의 안정성을 높여야 하는 프로젝트에 적합합니다. 4) 기술 스택 Monolithic단일 기술 스택을 사용합니다. 예를 들어, Java와 Spring Boot로 전체 애플리케이션을 개발합니다. 이는 기술 스택의 일관성을 유지할 수 있지만, 특정 기능에 적합한 기술을 선택할 수 있는 유연성이 부족합니다. MSA각 서비스마다 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 서비스는 Python과 Django를 사용하고, 다른 서비스는 Node.js를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있습니다. ➩ 결론: MSA는 다양한 기술 스택을 활용해야 하거나 폴리글랏(Polyglot) 환경이 필요한 프로젝트에 적합합니다. 5) 운영 복잡도 Monolithic비교적 단순한 운영 구조를 가지고 있습니다. 전체 애플리케이션을 하나의 단위로 관리하기 때문에 배포, 모니터링, 확장 등이 간단합니다. MSA높은 운영 복잡성을 가지고 있습니다. 여러 서비스가 분산되어 있기 때문에 배포, 모니터링, 장애 복구 등이 복잡해질 수 있습니다. Kubernetes, Service Mesh(Istio), 모니터링 도구(Prometheus, Grafana) 등을 활용하여 운영 복잡성을 관리해야 합니다. ➩ 결론모놀리식 아키텍처는 운영이 간단한 소규모 프로젝트에 적합하며, MSA는 대규모 분산 시스템에서 운영 복잡성을 관리할 수 있는 리소스와 전문성이 있는 팀에 적합합니다. MSA 적용 사례 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 현대 소프트웨어 개발에서 빠르게 확산되고 있으며, 특히 대규모 시스템을 운영하는 글로벌 기업들에게 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. Netflix, Amazon, Uber와 같은 기업들은 MSA를 도입하여 시스템의 확장성, 유연성, 안정성을 극대화하고 있습니다. 이러한 기업들의 MSA 적용 사례를 살펴보고, MSA가 어떻게 비즈니스 성공을 이끌어내는지 알아보겠습니다. 1. Netflix: 글로벌 스트리밍 서비스의 핵심Netflix는 전 세계 수억 명의 사용자에게 실시간으로 콘텐츠를 제공하는 글로벌 스트리밍 서비스입니다. Netflix는 초기에는 모놀리식 아키텍처를 사용했지만, 빠른 성장과 함께 발생한 기술적 한계를 극복하기 위해 MSA로 전환했습니다. ★ MSA 적용 방식각 기능(예: 사용자 프로필 관리, 콘텐츠 추천, 결제 시스템 등)을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. AWS 클라우드 환경을 활용하여 서비스를 배포하고, 필요에 따라 개별 서비스를 확장했습니다. 장애 격리 및 시스템 안정성을 위해 Circuit Breaker 패턴을 도입했습니다. ★ 성과서비스의 확장성과 유연성이 크게 향상되었습니다. 장애 발생 시 특정 서비스만 영향을 받고, 전체 시스템이 중단되는 것을 방지할 수 있었습니다. 새로운 기능을 빠르게 개발하고 배포할 수 있어 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있었습니다. 2. Amazon: 주문 처리 및 추천 시스템의 혁신Amazon은 전 세계 최대의 전자상거래 플랫폼으로, MSA를 통해 복잡한 비즈니스 로직을 효율적으로 관리하고 있습니다. 특히, 주문 처리 및 추천 시스템은 MSA의 대표적인 적용 사례입니다. ★ MSA 적용 방식주문 처리, 결제, 배송, 추천 시스템 등을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. 각 서비스는 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 추천 시스템은 머신러닝 알고리즘을 활용하는 반면, 결제 시스템은 높은 보안성을 요구하는 기술 스택을 사용합니다. 서비스 간 통신을 위해 REST API와 메시지 큐를 활용했습니다. ★ 성과시스템의 확장성이 크게 향상되어, 급증하는 트래픽에 유연하게 대응할 수 있었습니다. 각 서비스의 독립적인 운영으로 인해 개발 및 배포 속도가 빨라졌습니다. 고객 맞춤형 추천 시스템을 통해 매출을 크게 증가시킬 수 있었습니다. 3. Uber: 승객-기사 매칭 및 결제 시스템의 효율성 극대화Uber는 전 세계적으로 운영되는 차량 공유 서비스로, 복잡한 실시간 매칭 및 결제 시스템을 MSA를 통해 효율적으로 운영하고 있습니다. ★ MSA 적용 방식승객-기사 매칭, 요금 계산, 결제 시스템 등을 독립적인 마이크로서비스로 분리했습니다. 실시간 데이터 처리를 위해 Kafka와 같은 메시지 브로커를 활용했습니다. Kubernetes를 사용하여 컨테이너화된 서비스를 배포 및 관리했습니다. ★ 성과실시간 매칭 및 결제 시스템의 성능과 안정성이 크게 향상되었습니다. 서비스의 확장성이 높아져, 급증하는 사용자 수요에 유연하게 대응할 수 있었습니다. 장애 발생 시 특정 서비스만 영향을 받고, 전체 시스템이 중단되는 것을 방지할 수 있었습니다. MSA는 확장성과 유연성을 제공하는 강력한 아키텍처지만, 복잡성이 증가하는 단점이 있습니다. Kubernetes, Service Mesh, CI/CD 등 최신 DevOps 기술과 함께 운영하면 효과적인 구축이 가능합니다. MSA 기반의 PaaS 플랫폼 구축에 관심이 있으시면 언제든지 메타넷티플랫폼에 문의해주시기 바랍니다.
2025.03.26
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MSA의 장점 MSA는 빠른 개발 및 배포, 확장성 향상, 기술 유연성 등 다양한 장점을 가지고 있어 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 특히, 빠르게 변화하는 시장 환경에서 기업들이 경쟁력을 유지하기 위해서는 MSA의 도입이 점점 더 중요해지고 있습니다. MSA는 단순히 기술적 선택을 넘어, 비즈니스의 성공을 위한 전략적 도구로 자리 잡고 있습니다. ▶ 빠른 개발 및 배포MSA는 독립적으로 운영되는 서비스들로 구성되어 있기 때문에, 각 서비스는 별도의 팀이 개발하고 배포할 수 있습니다. 이는 애자일(Agile) 개발 방식과 매우 잘 어울립니다. 각 팀은 자신이 담당하는 서비스에 집중할 수 있고, 다른 팀의 작업에 영향을 받지 않으면서도 빠르게 개발하고 배포할 수 있습니다. 이는 전체적인 개발 속도를 높이고, 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있게 해줍니다. ▶ 확장성 향상MSA는 특정 서비스만 필요에 따라 확장할 수 있는 유연성을 제공합니다. 모놀리식 아키텍처에서는 전체 시스템을 확장해야 하는 경우가 많지만, MSA에서는 트래픽이 집중되는 서비스만 선택적으로 확장할 수 있습니다. 이는 리소스를 효율적으로 사용할 수 있게 해주며, 비용 절감에도 기여합니다.▶ 기술 유연성각 서비스는 독립적으로 개발되고 운영되기 때문에, 서비스별로 최적의 기술 스택을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 처리에 적합한 언어나 프레임워크를 사용하거나, 특정 서비스에만 새로운 기술을 도입하는 것이 가능합니다. 이는 개발 팀이 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 도구를 사용할 수 있게 해주며, 기술적 유연성을 극대화합니다. MSA의 단점 및 해결 방안: 도전과 극복 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 독립적 배포, 확장성, 기술 유연성 등 다양한 장점을 제공하지만, 동시에 몇 가지 도전 과제도 존재합니다. 서비스 간 통신 오버헤드, 데이터 일관성 문제, 운영 복잡성 증가, 모니터링 어려움 등은 MSA를 도입할 때 고려해야 할 주요 단점입니다. ▶ 서비스 간 통신 오버헤드MSA에서는 각 서비스가 독립적으로 운영되기 때문에 서비스 간 통신이 빈번하게 발생합니다. 이로 인해 네트워크 지연 및 통신 오버헤드가 발생할 수 있으며, 이는 시스템의 전체적인 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.★해결 방안 메시지 큐 활용Kafka, RabbitMQ와 같은 메시지 브로커를 사용하여 비동기 통신을 구현하면, 서비스 간의 직접적인 통신을 줄이고 오버헤드를 최소화할 수 있습니다. gRPC 최적화gRPC는 HTTP/2 기반의 경량화된 통신 프로토콜로, 서비스 간 통신의 효율성을 높일 수 있습니다. gRPC를 활용하면 통신 속도를 개선하고 오버헤드를 줄일 수 있습니다. ▶ 데이터 일관성 문제MSA에서는 각 서비스가 독립적인 데이터베이스를 사용하기 때문에, 여러 서비스에 걸친 데이터 일관성을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 한 서비스에서 데이터를 업데이트했지만 다른 서비스에는 반영되지 않는 경우가 발생할 수 있습니다.★해결 방안 SAGA 패턴 도입SAGA 패턴은 분산 트랜잭션을 관리하는 데 효과적인 방법입니다. 각 서비스의 로컬 트랜잭션을 순차적으로 실행하고, 실패 시 보상 트랜잭션을 통해 데이터 일관성을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 일관성 문제를 해결할 수 있습니다. ▶ 운영 복잡성 증가MSA는 여러 독립적인 서비스로 구성되기 때문에, 모놀리식 아키텍처에 비해 운영 복잡성이 증가합니다. 서비스의 배포, 확장, 모니터링, 장애 복구 등이 더 복잡해질 수 있습니다.★해결 방안 Kubernetes 활용Kubernetes는 컨테이너 오케스트레이션 도구로, 서비스의 배포, 확장, 장애 복구 등을 자동화하여 운영 복잡성을 줄일 수 있습니다. Service Mesh 도입stio와 같은 Service Mesh를 사용하면 서비스 간 통신을 관리하고, 보안, 로드 밸런싱, 모니터링 등을 중앙에서 제어할 수 있습니다. 이를 통해 운영의 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다. ▶ 모니터링 어려움MSA는 여러 서비스로 구성되기 때문에, 전체 시스템의 상태를 모니터링하고 문제를 진단하는 것이 어려울 수 있습니다. 특히, 분산 환경에서는 서비스 간의 호출 흐름을 추적하기가 복잡합니다.★해결 방안 Prometheus & Grafana 활용Prometheus는 실시간 모니터링 및 알림 시스템으로, Grafana와 함께 사용하면 서비스의 성능 및 상태를 시각적으로 모니터링할 수 있습니다. ELK 스택 도입Elasticsearch, Logstash, Kibana(ELK) 스택을 사용하면 분산 환경에서의 로그를 수집, 분석, 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 문제를 빠르게 진단하고 해결할 수 있습니다.
2025.03.26
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마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 현대 소프트웨어 개발에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 디지털 서비스의 복잡성이 증가하고, 민첩성과 확장성이 핵심 경쟁력으로 부상하면서 MSA는 대규모 시스템 구축의 핵심 아키텍처로 자리잡고 있습니다. 이번 테크 블로그 시리즈에서는 MSA의 기본 개념부터 구성 요소, 장단점, 그리고 다른 아키텍처와의 비교 및 적용 사례까지, 총 세 편에 걸쳐 단계적으로 정리해드립니다. 마이크로서비스 아키텍처에 대한 이해를 높이고자 하는 분들께 실질적인 도움이 될 수 있기를 바랍니다. ① MSA의 특징과 구성 요소② MSA의 장점, 그리고 단점 ③ 아키텍처 선택과 적용 사례 MSA의 특징: 현대 아키텍처의 핵심 요소 마이크로서비스 아키텍처(MSA, Microservices Architecture)는 기존의 모놀리식 아키텍처와 달리 독립적이고 유연한 구조를 가지고 있습니다. 이러한 구조는 개발, 배포, 운영 측면에서 다양한 장점을 제공하며, 현대 소프트웨어 개발에서 필수적인 아키텍처로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 MSA의 주요 특징인 폴리글랏 기술 스택, 경량화된 통신, 자동 확장에 대해 자세히 알아보겠습니다. ▶ 폴리글랏(Polyglot) 기술 스택 MSA는 각 서비스가 서로 다른 기술 스택을 사용할 수 있는 폴리글랏(Polyglot) 방식을 지원합니다. 예를 들어, 하나의 서비스는 Java와 Spring Boot를 사용하고, 다른 서비스는 Python과 Django를 사용할 수 있습니다. 또한, 각 서비스는 필요에 따라 다른 데이터베이스(예: MySQL, MongoDB, Redis 등)를 사용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 각 서비스의 요구사항에 가장 적합한 기술을 선택할 수 있게 해주며, 시스템 전체의 성능과 효율성을 높입니다. ▶ 경량화된 통신 MSA에서는 서비스 간 통신이 경량화된 프로토콜을 통해 이루어집니다. 대표적으로 HTTP REST API와 gRPC가 널리 사용되며, 비동기 통신을 위해 Kafka, RabbitMQ와 같은 메시지 브로커를 활용하기도 합니다. 이러한 통신 방식은 서비스 간의 결합도를 낮추고, 시스템의 유연성과 확장성을 높입니다. 또한, 경량화된 통신은 네트워크 오버헤드를 최소화하여 성능을 최적화합니다. ▶자동 확장(Auto Scaling) MSA는 개별 서비스 단위로 확장이 가능합니다. 특정 서비스에 트래픽이 집중되면 해당 서비스만 독립적으로 확장할 수 있으며, 이를 통해 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 클라우드 환경에서는 Kubernetes나 AWS Auto Scaling과 같은 도구를 활용하여 자동으로 확장 및 축소를 관리할 수 있습니다. 이는 트래픽 증가에 유연하게 대응할 수 있게 해주며, 비용 절감에도 기여합니다. MSA 구성 요소: 분산 시스템의 핵심 요소들 마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 여러 독립적인 서비스로 구성된 분산 시스템입니다. 이러한 아키텍처를 효과적으로 운영하기 위해서는 다양한 구성 요소들이 필요하며, 각 요소는 서비스 간의 통신, 관리, 모니터링, 확장 등을 지원합니다. 이 글에서는 MSA의 주요 구성 요소인 API Gateway, Service Discovery, Circuit Breaker, Configuration Management, Distributed Tracing, Container & Orchestration에 대해 알아보고, 각 요소가 어떻게 MSA의 효율성을 높이는지 설명하겠습니다. ▶ API Gateway API Gateway는 클라이언트와 마이크로서비스 간의 중개자 역할을 합니다. 모든 클라이언트 요청은 API Gateway를 통해 적절한 마이크로서비스로 라우팅되며, 이 과정에서 인증, 로깅, 로드 밸런싱 등의 기능이 수행됩니다. API Gateway는 클라이언트와 서비스 간의 복잡성을 줄이고, 보안 및 성능 최적화를 가능하게 합니다. 대표적인 예로는 Spring Cloud Gateway, Kong, AWS API Gateway 등이 있습니다. ▶ Service Discovery 분산 환경에서는 서비스들이 동적으로 생성되고 제거되기 때문에, 서비스 간의 통신을 위해 서비스의 위치를 탐색하는 메커니즘이 필요합니다. Service Discovery는 이러한 역할을 수행하며, 서비스가 시작되거나 종료될 때 이를 자동으로 감지하고 등록합니다. 대표적인 솔루션으로는 Kubernetes의 Service, Netflix Eureka, Consul 등이 있습니다. ▶ Circuit Breaker Circuit Breaker는 장애가 발생한 서비스로의 요청을 차단하여 장애가 다른 서비스로 확산되는 것을 방지하는 패턴입니다. 이를 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 서비스가 응답하지 않을 경우 Circuit Breaker가 작동하여 일시적으로 해당 서비스로의 요청을 중단하고, 대체 동작(Fallback)을 수행할 수 있습니다. 대표적인 도구로는 Netflix Hystrix와 Resilience4j가 있습니다. ▶ Configuration Management MSA 환경에서는 각 서비스가 독립적으로 운영되기 때문에, 서비스별 설정을 중앙에서 관리하는 것이 중요합니다. Configuration Management는 서비스의 설정 정보를 중앙화하고, 필요할 때 동적으로 제공하는 시스템입니다. 이를 통해 설정 변경을 쉽게 관리하고, 서비스의 재배포 없이 설정을 업데이트할 수 있습니다. 대표적인 도구로는 Spring Cloud Config, Consul, HashiCorp Vault 등이 있습니다. ▶ Distributed Tracing 분산 환경에서는 여러 서비스가 서로 통신하며 하나의 요청을 처리하기 때문에, 문제 발생 시 어디에서 장애가 발생했는지 추적하기 어렵습니다. Distributed Tracing은 서비스 간의 호출 흐름을 추적하고, 로그를 수집하여 문제를 진단하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 성능 병목 현상을 파악하고, 장애 지점을 빠르게 찾을 수 있습니다. 대표적인 도구로는 OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin 등이 있습니다. ▶ Container & Orchestration MSA에서는 각 서비스를 독립적으로 배포하고 관리하기 위해 컨테이너 기술이 널리 사용됩니다. Docker는 컨테이너화된 서비스를 패키징하고 배포하는 데 사용되며, Kubernetes는 이러한 컨테이너를 오케스트레이션(관리 및 확장)하는 데 사용됩니다. Kubernetes는 서비스의 자동 확장, 로드 밸런싱, 장애 복구 등을 지원하여 MSA의 운영 효율성을 크게 높입니다.
2025.03.26
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디지털 전환이 선택이 아닌 필수가 되면서, 많은 기업 및 기관은 문서중앙화 시스템(ECM)을 도입해 효율적인 문서 관리와 강화된 보안을 기대하고 있습니다.그러나 최근 문서중앙화 시스템을 도입한 일부 기업에서 해킹사례가 증가하고 있습니다. 문서중앙화 시스템은 기업 내 문서를 효율적으로 관리하고, 기업 내부 문서에 대한 보안을 강화하기 위한 목적으로 도입되지만, 랜섬웨어, 바이러스 등에 취약한 보안 위협을 받고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 더욱 안전한 문서중앙화 시스템을 만드는 ‘네임스페이스’ 방식 아키텍처에 대해 알아보겠습니다. 해킹에 취약한 파일서버 방식 아키텍처 기업 내 문서 보안을 위해 ECM을 도입함에도 해킹사례가 증가하는 원인이 무엇일까요? 정보보안 업계 관계자들은 “최근 발생하는 공공기관 및 기업의 문서 유출 사고는 파일 서버 방식의 시스템이 보안에 취약하기 때문이며, 특히 데이터 유출과 악성코드(랜섬웨어) 감염 및 확산에 취약한 문서중앙화 시스템의 아키텍처 구조가 주요 원인으로 지목되고 있다”고 파악하고 있습니다.국내 문서중앙화 솔루션 대부분은 랜섬웨어 및 악성코드 침입에 취약한 파일서버 방식으로 되어 있습니다. 파일서버 방식은 개인 PC 사용과 동일해 초기 사용 편의성이 높다는 장점이 있습니다. 하지만 파일서버 방식은 중앙 집중식 서버 구조로 랜섬웨어나 악성코드 침입에 취약하고, 문서가 특정 드라이브에 물리적으로 저장되어 있어 오히려 한 번의 보안 침해로 인해 전체 데이터 및 문서가 쉽게 유출될 수 있다는 치명적인 단점을 갖고 있습니다. 또한 사용자 수 증가에 따른 시스템 성능 저하 문제가 발생할 수 있으며, 단순 문서 저장의 개념에 머물러 있어 공유와 협업이 어렵고, 최신 IT 트렌드와의 연계 활용에도 한계가 있습니다. 이렇게 파일서버 방식이 보안이 취약함에도 불구하고, 많은 기업 및 기관들은 초기 도입 비용 및 사용 편의성이 높다는 이유로 도입하는 경우가 많습니다. 하지만 문서중앙화 시스템을 도입하는 가장 큰 이유를 다시 한 번 생각해본다면, 이러한 파일 서버 방식의 문서중앙화시스템 도입은 기업의 중요 문서 및 기밀 자산의 보안을 위해 재검토해보아야 할 것입니다. 안전한 문서중앙화 시스템 아키텍처는? 파일서버 방식과 다르게, Namespace(네임스페이스) 기반의 문서 중앙화는 문서의 실제 위치와 상관없이 가상으로 문서 자원을 관리함으로써, 랜섬웨어가 특정 드라이브를 감염시키더라도, 실제 문서가 물리적으로 해당 위치에 없기 때문에 감염을 피할 수 있습니다. 네임스페이스 방식 문서중앙화 시스템은 이렇듯 랜섬웨어 및 악성코드의 침입이 불가능한 구조로 보안 안정성이 뛰어나며, 대용량 데이터도 안정적으로 처리할 수 있습니다. 또한, 사용자 수가 증가해도 성능 저하가 없어 효율적인 시스템 운영이 가능합니다. 메타넷디엘의 ‘SOLME’ ECM 솔루션은 네임스페이스 기반으로 구축되었습니다. SOLME는 개인PC, 이메일, 파일서버 등 다양한 방식으로 분산 관리되던 기업 내부 자료를 중앙에 자동 보관, 통합, 관리해 모든 문서를 자산화하고 자료 유출을 방지합니다. 또한 SOLME는 단순히 문서를 저장 및 공유하는 것에 그치지 않고, 인공지능(AI) 대규모 언어모델(LLM) 기능을 연계해, 기업 내부 데이터 및 자료를 활용해 업무 효율성 및 생산성을 높일 수 있는 솔루션입니다. 더욱 안전한 문서중앙화 솔루션 SOLME ECM에 대해 알아보고 싶다면, 메타넷디엘과 상담하세요!
2025.03.06
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1월 말 '딥시크'가 등장하면서 전 세계가 말 그대로 발칵 뒤집혔습니다. 이 AI의 개발 비용은 560만 달러로, 메타가 '라마3'를 만들 때 투입했던 비용의 10분의 1 수준에 불과합니다. 일부에서는 이 비용이 과장됐다는 추정을 내놓기도 했지만, 어쨌든 비싼 GPU와 반도체를 쓰지 않고도 고성능의 AI를 만들 수 있다는 사실에 많은 사람들이 충격을 받았습니다. AI 정보 유출 논란딥시크가 화제가 된지 얼마 되지 않아, 국내 정부기관과 기업들은 '딥시크 사용 금지령'을 내렸습니다. 개인정보 및 기밀 유출 우려가 있었기 때문입니다. 실제로 딥시크는 사용자의 키보드 습관까지 파악하는 등, 과도한 정보를 수집하는 것으로 알려져있습니다. 캐나다의 사이버 보안 기업은 딥시크 코드에 중국 국영 통신사인 차이나모바일에 사용자 개인정보를 전송하는 기능이 숨겨져 있다고 주장하기도 했죠. 개인정보보호위원회는 이달 17일 딥시크 앱에 대해 국내 서비스 잠정 중단 조치를 내렸습니다. 개인정보위에 따르면 자체 분석을 진행한 결과, 제3사업자와의 통신 기능 및 개인정보 처리 방침 상 미흡한 부분이 확인됐습니다. 또한 앱 이용자 정보가 일부 틱톡 모회사인 '바이트댄스'로 넘어간 사실도 확인됐습니다. 한국 AI 시계 빨라지나? 개인정보 유출, 과장된 개발비 등 논란과는 별개로 딥시크가 AI 개발에 대한 인식의 전환을 가져온 것은 분명합니다. AI 개발이 천문학적인 비용으로 인해 미국 빅테크 기업만이 소화 가능한 영역이라는 것이 기존의 통념이었으나, 딥시크는 충분한 기술력을 갖춘 스타트업도 AI 모델을 개발할 수 있다는 것을 입증했습니다. 미중 AI 패권 전쟁이 치열해지는 가운데, 정부는 뒤처지지 않기 위해 부랴부랴 대응에 나섰습니다. 20일 개최된 '제3차 AI컴퓨팅 인프라 특별위원회'에서는 '월드 베스트 LLM 프로젝트' 추진 소식이 전해졌습니다. 'AI 국가대표 정예팀'을 선발해 글로벌 톱 수준의 LLM을 개발하는 것이 목표입니다. 이들에게 필요한 데이터와 GPU 등 핵심 인프라를 집중 지원할 계획입니다. 또한 고성능 GPU 1만장을 조기확보해 국가AI컴퓨팅센터 서비스를 조기 개시할 계획을 밝혔습니다. 범용 인공지능 독자 기술 확보를 위해 약 1조원 규모의 R&D 프로젝트를 추진하겠다는 방안도 언급됐습니다. 딥시크는 보안 이슈 등 다양한 후폭풍을 일으키며 미·중 AI 패권 경쟁의 신호탄이 됐습니다. 우리 정부도 AI 경쟁력 강화를 위해 나섰지만, 단순한 자원 투입만으로는 글로벌 시장에서 살아남기 어렵다는 지적이 나옵니다. 전문가들은 AI 안보 강화를 위해 자체 AI 역량 확보가 필수적이라며, 이를 뒷받침할 실효성 있는 규제 개선과 투자가 필요하다고 강조합니다. 딥시크가 촉발한 변화 속에서 한국 AI 산업이 도약할 수 있을지, 앞으로의 대응이 주목됩니다.
2025.02.26
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숨가쁜 속도로 AI(인공지능) 기술이 발전하고 이를 뒷받침하는 생태계도 빠르게 성장하고 있습니다. 이제 한 발 떨어져서 AI를 관찰, 분석하던 단계에서 대학의 핵심 역량으로 전환시키는 접근이 요구되는 시점입니다. AI 인프라는 대학에 필요한 어답티브 러닝 시스템, AI 조교 및 챗봇 같은 AI 서비스의 개발과 운영을 위해 우선적으로 갖춰야 할 환경입니다. 대학의 요구 사항이 잘 반영된 AI 인프라는 대학의 AI 서비스 개발과 운영 효율 그리고 성공적 활용을 보장하는 토대입니다. 오늘 포스팅에서는 대학의 성공적인 AI 인프라 구축에 필요한 기술 항목을 정리했습니다. AI 인프라 구성 요소 대학이 목표한 결과 달성을 지원할 수 있는 AI 인프라 구축에는 다양한 요소들이 포함됩니다. 데이터 관리 시스템을 시작으로 AI 플랫폼과 툴, 컴퓨팅 시스템 및 네트워크가 요구되고 이들 요소들을 구조적으로 통합하고 활용하기 위한 구축 전략과 방법론이 필요합니다. 하나씩 살펴보겠습니다. ▶ 데이터 저장 & 관리AI 구현에는 안전성, 확장성, 그리고 중앙 집중화된 데이터 관리가 필수적입니다. 이를 위해 구조화된 데이터뿐만 아니라 비구조화된 데이터, 이미지 등 다양한 유형의 데이터를 신속하게 처리하고, 정제·변환·관리할 수 있는 체계적인 데이터 관리 체계가 필요합니다.▶ 컴퓨팅 시스템 AI 모델 생성, 학습과 추론에는 많은 컴퓨팅 자원이 투입됩니다. 온프레미스, 클라우드 및 두 방식을 섞은 하이브리드 모델이 가능합니다. 요즘은 시간과 비용에서 장점을 가진 클라우드 방식을 선호하는 대학이 많습니다. ▶ AI플랫폼 & 툴AI 서비스에 최적화된 AI 모델 개발(텐서플로우, 파이토치 등), 모델 훈련(MLflow, W&B), 배포(도커, 쿠버네티스), 모니터링 및 관리 기능을 제공하는 요소들로 수준 높은 AI 서비스를 구현하는 핵심입니다.▶ 네트워크AI 서비스 개발과 운영 과정에는 대량의 데이터 트래픽이 발생하기 때문에 이를 위한 고대역폭의 네트워크 능력이 요구됩니다.▶ 보안AI가 이용할 민감 데이터를 보호하고 개인정보보호법 등 규정 준수를 위해 접근 제어, 암호화 같은 강력한 보안 체계를 필요로 합니다. 데이터 저장 & 관리 데이터는 AI 서비스 수준을 결정하는 지표입니다. 따라서 관련성 높은 양질의 데이터가 많을수록 AI 모델의 성능도 좋아집니다. 체계적 데이터 관리가 필요한 이유입니다. - 데이터 관리 AI 데이터의 저장 및 관리 방식을 의미합니다. 최근에는 원본 데이터를 데이터 레이크에 저장하고, 특정 AI 서비스에 활용할 데이터를 정제·처리하여 데이터 웨어하우스에서 관리하는 하이브리드 방식을 택하는 대학이 늘고 있습니다. - 데이터 저장데이터 저장 방식으로는 확장성과 경제성이 뛰어난 클라우드 스토리지, 높은 데이터 통제력을 제공하는 온프레미스, 그리고 두 방식을 결합한 하이브리드 모델을 활용할 수 있습니다. - 데이터 관리 툴AI 데이터 관리를 위해 오라클 같은 DBMS, 하둡 및 스파크 등의 빅데이터 처리 프레임워크, ETL 등 데이터 통합 툴 및 데이터 에셋 발견, 분류와 기록을 위한 데이터 카달로그 툴이 필요합니다. - 데이터 거버넌스 & 보안 AI 데이터의 소유권, 품질, 접근 권한 및 개인정보 보호와 관련된 명확한 정책이 수립되어야 합니다. 또한, 이를 실행하기 위한 접근 제어, 암호화, 데이터 마스킹, 정기 감사, 그리고 규정 준수 방안이 마련되어야 합니다. - 데이터 라이프 사이클AI 데이터 입력, 저장, 처리, 분석과 학습, 모델 배포 및 아카이빙 그리고 삭제로 이어지는 데이터 라이프 사이클 정의와 운영 프로세스 수립이 필요합니다. 컴퓨팅 시스템 AI 서비스 개발과 운영에는 많은 컴퓨팅 자원이 필요하며, 높은 비용 구조와 전문적 관리 역량이 요구됩니다. 따라서, 비용, 인력, 기술적 역량 등을 종합적으로 고려한 AI 인프라용 컴퓨팅 체계 기획이 필수적입니다. - 컴퓨팅 자원가장 기본적인 자원인 CPU를 포함해 GPU, TPU와 특정 AI 서비스에 맞춘 커스텀 하드웨 개발에 이용되는 FPGA 등이 필요할 수 있습니다. - 컴퓨팅 방식확장성과 경제성이 높은 클라우드, 대학 자체적으로 관리 및 통제 가능한 온프레미스 빙식 및 둘을 합친 하이브리드를 선택할 수 있습니다. - 고려 사항대학에 가장 적합한 컴퓨팅 체계를 선정하기 위해 AI를 적용할 업무의 요건, 비용 구조, 확장성 및 관련 인력 현황 그리고 유지보수 방식 등을 고려해야 합니다. AI 플랫폼 & 툴 AI 플랫폼은 AI 모델 구축, 학습, 배포에 필요한 모든 구성 요소를 통합적으로 제공하는 솔루션이며, AI 툴은 AI 워크플로 내에서 특정 작업을 수행하는 전문화된 도구로 정의할 수 있습니다. 대학은 목표하는 AI 서비스 모델과 특성에 맞춰 적절한 플랫폼과 툴을 선택할 수 있습니다. - AI 플랫폼AI 플랫폼은 5가지 기능 - AI 모델 개발(텐서플로우 등), 데이터 준비, 모델 훈련(MLflow 등), 배포, 모니터링 & 관리 -을 제공합니다. - AI 툴필요한 AI 툴에는 개발 언어(파이썬 등), 머신러닝 프레임워크(텐서플로우 등), 데이터 사이언스 라이브러리(넘피 등), 딥러닝 라이브러리(케라스 등) 및 기계 학습 라이프사이클을 관리하는 MLflow 등을 포함됩니다. - 고려 사항최적의 AI 플랫폼과 툴 선정하기 위해 대학이 고려할 사항은 다음과 같습니다.AI 프로젝트 요건 | 사용 편리성 | 예상 비용 | 확장성 | 대외 시스템 통합 | 커뮤니티 및 지원 네트워크 AI 개발 작업은 네트워크 의존도가 매우 높으며, 특히 대규모 데이터셋과 분산 처리가 필요한 작업에서는 더욱 중요합니다. 네트워크는 컴퓨팅 시스템과 AI 플랫폼의 성능을 극대화하기 위한 필수적인 기반 인프라입니다. - 주요 기능잘 구성된 네트워크는 AI 모델 학습 과정에서 생기는 데이터 전송(스토리지 <-> 컴퓨팅 시스템 <-> AI 워크플로우), 멀티플 GPU와 서버를 이용한 분산 학습 그리고 대량의 트래픽이 발생하는 AI 모델 배포 작업의 안정적 처리를 보장합니다. - 주요 기술AI 서비스 개발을 위한 네트워크 환경에 이더넷, HPC와 AI 클러스트에 사용되는 인피니밴드, 네트워크 성능 최적화를 위한 SDN, 최적의 메모리 활용을 위한 RDMA 기술 등을 연계해서 활용하는 경우가 늘고 있습니다. - 고려 사항AI 개발과 운영 효율을 높여줄 수 있는 네트워크 인프라를 위해 네트워크 대역폭 확보, 지연 시간 최소화 대책, 최적의 데이터 흐름과 성능 보장을 위한 네트워크 토폴로지 설계, 네트워크 혼잡 제어 대책 그리고 확장성이 검토돼야 합니다. 물론 보안은 두 말하면 잔소리입니다. 보안 AI 서비스 개발과 운영에서 보안은 절대 타협할 수 없는 요소입니다. 특히 대학에서는 학생과 교직원의 민감한 데이터 및 기밀 연구 데이터를 보호해야 하기 때문에, AI 서비스 기획 단계부터 철저한 보안 전략 및 체계적인 계획 수립이 필수적입니다. - AI 보안 위험AI학습 데이터에 악성 코드를 숨겨 놓는 데이터 포이즈닝, 학습 데이터나 모델을 조작하는 모델 인버전 공격과 입력 데이터를 왜곡하는 애브버세리얼 공격 등이 AI 확산과 함께 증가하기 때문에 보안체계도 이에 맞게 진화해야 됩니다. - 주요 기술AI 데이터 보안에는 암호화, 접근 제어, 데이터 검증과 민감 정보 제거 기술을 적용하고, AI 모델에는 애드버세리얼 공격에 대비한 모델 하드닝, AI모델 무결성 점검, 모델 버전 관리 및 주기적 감사 기술을 이용할 수 있습니다. 또한 AI 서비스에는 입력 검증, 사용자/권한 인증 및 보안 테스트 실행 등을 추천합니다. 최근에는 AI 기술을 이용한 침입 탐지, 악성코드 탐지, 비정상 행위 및 취약성 스캐닝 보안 기법도 많이 활용하고 있습니다. - 고려 사항검증된 보안 기술은 안전한 AI 서비스 개발과 운영을 보장합니다. 하지만 기술만으로는 완벽한 보안을 담보할 수 없습니다. 기술 도입과 더불어 데이터 수집과 저장, 사용, 삭제 관련 기준과 프로세스(즉, 라이프 사이클)를 정의하고 대학 내부의 데이터 사일로 통합 및 관리 체계도 고려되어야 합니다. 그리고 마지막으로 데이터를 다루는 인원 대상의 보안 교육이 주기적으로 이뤄져야 합니다. AI 인프라 구축은 대학의 지속 가능성을 확보하기 위한 전략적 투자로 해석되어야 합니다. 완성도 높은 AI 서비스의 개발과 운영을 지원하기 위해서는 데이터 저장 및 관리, 컴퓨팅 체계, AI 플랫폼 및 툴, 네트워크, 보안의 다섯 가지 핵심 요소를 면밀히 검토해야 합니다. 지속 가능한 AI 인프라는 기술만으로 완성되지 않습니다. 기술뿐만 아니라 명확한 데이터 관리 정책과 프로세스(데이터 라이프사이클) 정의, 그리고 관련 인력을 위한 교육과 훈련 프로그램이 함께 마련되어야 합니다. 대학 내 AI 인프라 구축에 관심이 있으시다면, 메타넷디엘과 상담하세요!
2025.02.18
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최근 기업들은 인공지능을 통한 혁신을 꾀하고 있습니다. 델 테크놀로지스는 기업이 AI를 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 '델 AI 팩토리'를 선보이고 있습니다. 오늘 포스팅에서는 델 AI 팩토리가 무엇인지 자세히 알아보겠습니다. 델 AI 팩토리란? 델 테크놀로지스의 'AI 팩토리'는 기업이 AI를 효과적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션 및 서비스 생태계입니다. 이 플랫폼은 서버, 스토리지, 네트워크 등 델의 엔드투엔드(E2E) AI 포트폴리오를 기반으로 구축되었으며, 엔비디아, 인텔, 스노우플레이크 등 다양한 파트너사와의 협력을 통해 개방형 생태계를 형성하고 있습니다. 즉, 기업은 생성형 AI를 포함한 모든 AI 워크로드를 지원할 수 있는는 '델 AI 팩토리' 솔루션을 통해 비즈니스 혁신을 빠르게 추진할 수 있습니다. 'AI 팩토리'는 기업의 AI 도입을 가속화하고, 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 기업은 데이터 수집 및 저장부터 분석, 모델 구축, 훈련, 추론, 비즈니스 적용에 이르는 AI 수명주기 전반을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 특히, 델의 AI 팩토리는 기업의 고유한 AI 수요를 충족시키기 위해 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 비용을 효율적으로 관리하고 투자 대비 수익(ROI)을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 강력한 데이터 보호 솔루션을 통해 기업의 데이터를 안전하게 보호하고, 지적 재산을 보호하여 위험을 줄이고 신뢰를 구축할 수 있습니다. 유티모스트INS와 함께하는 델 AI 팩토리 도입 유티모스트INS는 델 AI 솔루션을 제공하는 전문 파트너사로, 인공지능 워크로드를 지원하기 위한 종합적인 인프라, 소프트웨어 통합, 클라우드 전략 및 전문 서비스를 제공합니다. 인프라스트럭처는 AI 팩토리의 토대입니다. 유티모스트INS는 데스크탑부터 클라우드에 이르는 광범위한 델의 AI 포트폴리오를 제공하여, AI 투자 규모를 적절히 조정하고 어디서나 AI를 유연하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 AI 최적화 서버, 스케일아웃 스토리지, 하이퍼컨버지드 인프라(HCI), 데이터 보호 등 다양한 인프라를 지원합니다. 또한, 개방형 생태계를 통해 다양한 툴과 데이터 소스를 활용하여, 고객이 데이터를 완벽하게 제어하면서도 커뮤니티와의 협업을 촉진하는 오픈 소스 환경에서 생성형 AI를 지원합니다. 델의 전문팀과 유티모스트INS는 개방형 파트너 생태계를 갖추고 있어, 포괄적인 지원을 통해 고객이 원하는 AI 혁신 활동을 최대한 활용할 수 있도록 합니다. 유티모스트INS는 엔드 투 엔드 AI 솔루션을 통해 데이터 수집부터 모델 배포까지 전 과정을 가속화하며, 확장성과 보안을 강조합니다. 고객은 사전 검증된 아키텍처와 파트너 생태계를 통해 신속한 AI 도입이 가능합니다. 작성: 유티모스트INS Dell Cloud 사업본부
2025.02.14
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많은 기업이 디지털 전환(DX)의 길을 걷고 있습니다. 그리고 이 길은 최근 인공지능 전환(AX)으로 이어지고 있습니다. 이런 변화 속에서 엔터프라이즈 컴퓨팅은 클라우드 네이티브라는 구조적 변화의 시기를 맞이하고 있습니다. 이 모든 변화를 관통하는 키워드는 바로 ‘오픈 소스’입니다. 하이브리드 시대를 주도하는 오픈 소스 프로젝트 DX, AX 전환은 클라우드 네이티브 인프라와 플랫폼 상에서 이루어집니다. 물리적 인프라는 가상 머신(VM), 컨테이너를 중심으로 하이브리드화 되어 가고 있습니다. 이를 주도하는 것은 오픈스택(OpenStack), 오픈시프트(OpenShfit) 같은 오픈 소스 프로젝트입니다. 조금 더 자세히 알아볼까요? 대다수의 엔터프라이즈 IT 환경은 VM과 컨테이너가 공존하는 컴퓨팅 환경으로 진화하고 있습니다. 기존 애플리케이션은 VM 환경에서 안정적으로 운영되고, 새로운 클라우드 네이티브 애플리케이션은 컨테이너 기반으로 개발 및 배포됩니다. 이러한 환경에서 오픈 소스는 상용 솔루션의 한계를 극복하고, 유연하고 확장 가능한 인프라 구축을 위한 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 오픈 소스 기반 컨테이너 기술은 AX 전환의 핵심이기도 합니다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하여 효율성과 유연성을 극대화하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 클라우드 네이티브 환경에 최적화된 쿠버네티스는 기업들이 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 환경을 통합하여 운영하는 하이브리드 클라우드 전략의 핵심으로 자리매김했습니다. 마치 퍼즐 조각을 맞추듯, 쿠버네티스는 다양한 환경을 하나로 연결하여 효율적인 IT 운영을 가능하게 합니다. 오픈 소스를 향한 부담 VM과 컨테이너가 공존하는 복잡한 엔터프라이즈 컴퓨팅 환경에서 오픈 소스는 특정 기업과 기술에 종속 걱정 없이 기술 주권을 강화할 수 있는 기회를 제공합니다. 하지만 여전히 오픈 소스에 대한 부담이 존재하기도 합니다. 과거에는 오픈 소스 기술에 대한 안정성과 신뢰할 수 있는 기술 지원 업체가 없는 것이 문제였습니다. 이는 2025년 현재 더 이상 걱정 거리가 아닙니다. 레드햇을 필두로 주요 오픈 소스 프로젝트의 기업의 눈 높이에 맞는 패키징 전략과 기술 지원 체계를 갖춘 기업들의 생태계가 안정적으로 구축되어 있습니다. 그렇다면 현재 시점에서 볼 때 기업이 느끼는 오픈 소스의 부담은 무엇일까요? 바로 오픈 소스 기술 스택을 현재 컴퓨팅 환경에 맞게 최적화하여 도입하는 것입니다. 가령 서버, 스토리지, 네트워크 등의 인프라 가상화부터 시작해 엔터프라이즈 컨테이너 플랫폼 구축, CI/CD 기반 DevOps 파이프라인 정립, 마이크서비스 아키텍처 기반 앱 개발 등을 위한 광범위한 오픈 소스 기술 스택이 기업의 컴퓨팅 환경에 맞게 유기적으로 통합해 도입해야 합니다. 여기에 요즘 모든 조직의 1순위 과제가 된 AI 전략 실행 역시 현재 사용 중인 개발, 보안, 운영 환경과 정책에 맞게 최적화하여 쿠버네티스 같은 오픈 소스 기술 스택을 통합해야 도입해야 합니다. 오픈 소스 시대의 기술 내재화 살펴본 바와 같이 DX와 AX가 기업의 핵심 과제로 떠오르면서 오픈 소스 기술은 이러한 변화를 가속화하는 필수 요소가 되었습니다. 오픈 소스 기술을 효과적으로 활용하기 위해서는 '기술 내재화'에 대한 새로운 시각이 필요합니다. 과거에는 기술 내재화를 단순히 외주 개발을 맡긴 후 소스 코드를 확보하거나 특정 솔루션의 운영 능력을 키우는 것으로 생각했습니다. 하지만 오픈 소스가 DX, AX의 엔진 역할을 하는 시대의 기술 내재화는 좀 더 넓은 의미를 갖습니다. 이제는 오픈 소스 생태계 전체를 이해하고, 끊임없이 변화하는 기술 트렌드를 읽어내는 능력이 중요합니다. 마치 뷔페에서 나에게 맞는 음식을 선택하듯, 다양한 오픈 소스 기술 중에서 우리 조직에 필요한 것을 골라내고, 이를 조합하여 최적의 시스템을 구축할 수 있는 안목을 갖춰야 합니다. 물론 이러한 능력을 하루 아침에 갖추기는 어렵습니다. 락플레이스와 같은 오픈 소스 전문 기업의 도움을 받는 것이 효과적인 전략이 될 수 있습니다. 락플레이스는 운영체제부터 컨테이너 플랫폼, 데이터베이스, 미들웨어까지, 기업 IT 환경 전반에 걸쳐 오픈 소스 솔루션을 제공하고, 이를 기업 환경에 맞게 최적화하여 구축, 운영할 수 있도록 지원합니다. 마치 경험 많은 셰프의 레시피를 전수받는 것처럼, 락플레이스의 노하우를 통해 오픈 소스 기술을 빠르게 내재화할 수 있습니다. 오픈 소스 시대의 기술 내재화는 단순히 기술을 '소유'하는 것이 아니라, 기술을 '이해'하고 '활용'하는 능력을 키우는 것입니다. 락플레이스와 함께라면 오픈 소스라는 넓은 바다에서 길을 잃지 않고 성공적으로 항해할 수 있습니다. 오픈 소스 기술에 대해 더 알고 싶으시거나 도움을 받고 싶으시다면, 락플레이스와 상담하세요!
2025.02.06