2016년 10월 25일 화요일

진보된 시스템 아키텍처(Advanced System Architecture)의 동향 분석

가트너는 2016년 10대 전략 기술 중 진보된 시스템 아키텍처를 발표했다. 갈수록 늘어나는 스마트 디바이스나 사물인터넷(IoT; Internet of Things) 등으로 인해 네트워크가 갈수록 복잡해지고 소형기기를 통해 동작하는 것들이 많아 고도의 컴퓨팅 기술과 이를 동작시킬 수 있는 효율적인 아키텍처가 필요하다. 이번 회에서는 진보된 시스템 아키텍처에 대해 살펴보기로 한다. 


진보된 시스템 아키텍처의 산업 현황 

가트너가 발표한 10대 전략 기술은 크게 3가지로 구분된다. 사용자 관점의 기술, 기계 관점의 기술, 그리고 기술 구조 관점에 대한 기술이다. 진보된 시스템 아키텍처는 기술 구조에 관점의 기술로 구분되어 있다(그림1). 기술 구조 관점에는 진보된 시스템 아키텍처 외에 메시 앱과 서비스, 진보된 보안 아키텍처, 그리고 IoT 관련 아키텍처와 플랫폼을 들고 있다. 이 네 가지는 모두 다양한 서비스가 분산되어 서비스되는 것을 나타내는 것으로, 클라우드 환경에 대비한 전략 기술로 구분할 수 있다. 


<그림1> 가트너 2016년 10대 전략 기술 
 
출처: 가트너  


점점 발전하고 있는 디지털 메시 디바이스와 지능형 기계 시스템이 효율적으로 운영되기 위해서는 강력한 컴퓨터 아키텍처가 뒷받침 되어야 한다. 가트너에서는 이에 충족하는 것으로 뉴로모픽 아키텍처(Neuromorphic Architecture)를 제안하고 있다. 이름처럼 사람의 뇌신경과 비슷한 모양을 지닌 뉴모로픽 아키텍처는 GPU와 FPGAs(Field Programmable Gate Arrays)를 기반으로 개발되며 테라플롭(teraflop) 이상의 속도와 높은 에너지 효율성으로 작동할 수 있도록 되어 있어 이미 상당한 개선이 이뤄져 있는 상태이다. 


빅데이터 활성화를 위한 메타데이터 플랫폼 구축



ICT 산업에서 빅데이터는 최근 몇 년 동안 가장 관심을 끌었던 분야 중 하나였고, 다양한 산업 분야에서 빅데이터와의 연계를 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 아직까지 빅데이터를 활용하는 체계적인 방법이나 표준화된 가이드가 없는 것이 사실이다. 더구나, 데이터의 속성정보라 할 수 있는 메타데이터를 빅데이터에서는 어떻게 적용할 것인지에 대한 연구는 더 없는 실정이다. 이번 회에서는 빅데이터에서 찾고 있는 정보를 효율적으로 이용하기 위한 메타데이터에 대해 CJ O쇼핑 해외사업부 개발팀 곽대기 팀장을 만나 자세한 사항을 들어본다. 

Q: 본격적인 이야기 전에 메타데이터에 대해 설명을 부탁 드립니다. 

메타데이터는 다른 데이터를 설명해주는 구조화된 데이터라고 할 수 있습니다. 흔히, 우리가 영화를 하나 보려고 할 때, 영화의 제목, 상영시간, 등급, 주연, 줄거리 같은 것을 살펴보게 되는데 이러한 정보를 메타데이터라고 할 수 있습니다. 우리가 지금까지도 사용하는 관계형 데이터베이스(Relation Database)에서는 저장해놓은 데이터를 어떻게든 빨리 찾으려고 했습니다. 이럴 때 메타데이터를 활용하게 되는데, 예를 들면 인덱스(Index)를 지정해서 찾는 방법도 한 종류라 할 수 있지요. 사전적인 의미로 정리하자면, 일반적인 데이터는 실제 데이터를 말하는 것이고, 메타데이터는 데이터를 구성하는 속성이나 정보를 말하는 것입니다(그림1). 


 <그림1> 마스터 데이터와 메타데이터 

 출처: Gartner 


IoT 사례 연구 - 빅데이터와 연계

IoT(Internet of Things)의 시대에는 빅데이터를 빼놓고 말할 수 없을 만큼 중요한 요소이다. 엄청난 양(Volume)의 다양한(Variety) 데이터가 엄청난 속도(Velocity)로 쏟아지기 때문이다. 반대로, 빅데이터는 대량의 데이터가 입력되지 않으면 가치를 찾기 어렵기 때문에 빅데이터와 IoT는 뗄 수 없는 관계일 수 밖에 없다. 이번 회에서는 IoT와 빅데이터를 활용하기 위해 사용되는 구성에 대해 알아보기로 한다. 상호 보완적 개념인 빅데이터와 IoT를 연결한 컴퓨팅 구성을 이해하는데 도움이 되기를 기대한다. 


사례 연구 전 확인 사항 

IoT와 빅데이터 

IoT는 사물이 다양한 센서를 통해 수집한 데이터를 네트워크를 통해 전달하는 것이 일반적인 역할이라고 할 수 있다(그림1). IoT에서 수집하는 데이터는 실시간 데이터가 대부분이기 때문에 사물이 24시간 동안 인터넷에 접속되어 있으면서 쉬지 않고 데이터를 수집한다. 이러한 일을 위해 과거에는 많은 비용과 기술이 필요했지만 현재는 디바이스가 점점 소형화 되면서 비용도 함께 내려가는 추세다. 따라서, 지금은 거의 모든 산업에서 IoT를 이용해 빅데이터를 수집하고 있다. 


 <그림1> IoT의 데이터 수집과 전달 


 출처: http://www.tkt.cs.tut.fi/research/waps/