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17개국 빅데이터 포함 '2024 인바디 리포트' 공개…"체성분 지침서로 활용하세요”

'2024 인바디 리포트(2024 InBody Report)'가 발간됐다. 인바디 리포트는 전 세계에서 축적된 인바디 체성분 빅데이터를 기반으로, 대륙·국가·성별·연령층별 체성분 양상과 트렌드 등을 다룬다. 작년 2023 인바디 리포트 발간을 시작으로 올해로 두 번째 발간이다. 이번 '2024 인바디 리포트'는 지난 2018년 1월부터 2022년 12월까지 총 17개 국가의 체성분 데이터 분석 결과가 담겼다. 데이터 출처 국가는 우리나라를 비롯해 ▲미국 ▲인도 ▲일본 ▲호주 ▲독일 ▲중국 ▲영국 ▲멕시코 ▲남아프리카공화국 ▲네덜란드 ▲캐나다 ▲말레이시아 ▲태국 ▲칠레 ▲사우디아라비아 ▲아르헨티나 등이다. 관련해 이달 기준 인바디 클라우드에는 1억2천 이상의 체성분 데이터가 축적됐다. 작년 8월 1억 건을 돌파한 이후 매년 데이터 증가 속도는 빨라져 1억을 돌파한 이후 일평균 9만5천개의 데이터가 쌓이고 있다. 리포트는 ▲대륙·국가별 체성분 동향 ▲연령·성별 체성분 동향 ▲메디컬 지표로 활용되는 체성분 등 세 주제의 콘텐츠로 구성됐다. 특히, '연령 및 성별에 따른 체성분 동향' 챕터에서는 신장과 체중만으로 계산되는 BMI의 한계를 지적한다. BMI는 비만 정도를 평가하는 지표인데, BMI가 높으면 '비만', 낮으면 '건강하다'는 인식이 있지만, BMI 상 비만으로 평가되는 사람의 체지방률과 근육량을 살펴보면 실제로 비만이 아닌 경우가 많다. 리포트의 '애먼 사람 뚱보로 만드는 BMI의 한계, BMI로 인해 오해받는 국가들' 섹션은 국가별 평균 BMI 상으로는 비만으로 분류되지만 실제 평균 체지방률로 보면 비만이 아닌 국가가 다수라는 점을 지적한다. 실제 데이터에 근거해 남성의 경우, 17개국 가운데 11개국이 BMI 상 비만으로 분류되지만 체지방률로는 비만이 아닌 것으로 나타났다. 여성도 독일과 네덜란드가 평균 BMI로 인해 비만으로 오해받는 것으로 확인됐다. 반면, BMI는 표준이나 표준 이하로 낮지만 체지방률이 높아 실제로는 비만인 '마른 비만'으로 분류되는 20대 여성이 많은 국가 1위는 바로 우리나라(15.8%)였다. 이어 ▲태국(15.2%) ▲말레이시아(14.2%) ▲일본(12.4%) ▲중국(12.1%) 순이었다. 이를 통해 20대 여성의 마른 비만 문제가 특히 아시아에서 두드러지는 것으로 나타났다. 마른 비만은 외관상 마른 체격이지만, 실제로는 장기 사이사이에 내장지방이 쌓여 체지방률이 높아 비만인 상태다. 근력 운동은 하지 않고 음식의 양만 줄이거나 굶는 식이요법 등이 마른 비만의 주요 원인이다. 이 경우 근육을 감소시켜 결론적으로 체중은 감소하지만 기초대사량이 줄고 살이 잘 찌는 체질이 된다. 젊은 여성일수록 외모를 중시하고 마른 체형을 지향하는 사회적 분위기로 인해 적절치 않은 운동 및 다이어트를 통해 체중은 감소하지만 체지방률은 높은 불균형적인 마른 비만 형태의 신체를 갖는 경우가 많다. 마른 비만은 당뇨병·고혈압·고지혈증·지방간·근감소증 등의 원인인 만큼 각별한 주의가 필요하다. 아울러 리포트는 ▲빅데이터 처리 방법 ▲인바디 용어 정리 ▲건강 관리 트렌드 등도 확인할 수 있다. 리포트는 인바디 홈페이지에서 다운로드 받을 수 있다. 이라미 대표는 “'2023 인바디 리포트'를 통해 트레이닝 시야를 넓히고, 연구를 위한 빅데이터활용을 지원하고 있다”라며 “1억 이상 체성분 빅데이터를 기반으로 건강 증진을 위한 노력을 기울일 것”이라고 밝혔다.

2024.04.03 10:49김양균

김우승 크라우드웍스 대표 취임..."신뢰할 수 있는 AI 구축"

김우승 크라우드웍스 신임 대표가 정식 취임했다. 크라우드웍스는 정기주주총회에서 김우승 대표 선임 안건을 승인했다고 3일 밝혔다. 김우승 대표는 취임 후 가진 첫 타운홀미팅에서 임직원들과 회사 비전을 공유했다. 김 대표는 "챗GPT 등장 이후 AI 모델 기술력이 상향 평준화되면서 AI 발전은 결국 데이터가 결정하게 될 것"이라며 "크라우드웍스는 국내 최고 수준의 AI 데이터 지식을 갖춘 기업으로, 데이터 전문가가 개발한 엔터프라이즈 AI 비즈니스로 새로운 성장 스토리를 만들어갈 것"이라고 말했다. 크라우드웍스는 신임 대표 취임과 함께 회사 사업 방향을 담은 신규 캐치프레이즈 'Trustworthy AI built on your data'도 공개했다. 기업의 핵심 자산인 '데이터'를 바탕으로 '신뢰할 수 있는 AI'를 구축하는 최고의 AI 테크 기업으로 확고히 자리매김한다는 목표를 담았다. 크라우드웍스는 데이터 전문역량과 경쟁력을 기반으로 거대언어모델(LLM) 사업 확장에 박차를 가할 계획이다. 지난해 하반기부터 파운데이션 모델을 활용한 기업 맞춤형 LLM 개발 레퍼런스를 빠르게 확보하며 생성형AI 시장 선점에 나섰다. 기업들의 성공적인 LLM 도입을 위한 전략 컨설팅부터 데이터 구축 및 자산화, RAG와 파인튜닝 등을 통한 LLM 모델 구축, 레드팀 서비스까지 'LLM Service' 사업 부문 포트폴리오를 강화하며 사업 성장에 시너지를 만들고 있다. 크라우드웍스는 상반기 신임 대표 취임과 함께 데이터 솔루션 고도화, LLM 상품 출시 등을 추진하며 올해 지속 성장을 가속화할 방침이다. 김우승 크라우드웍스 대표는 삼성전자, SK텔레콤, SK플래닛 등을 거친 ICT 전문가로 줌인터넷에 CTO로 합류해 대표까지 역임하며 2019년 코스닥 상장을 이끌었다. 2021년부터는 대교에 CDO로 영입돼 디지털 전환에 중추적 역할을 맡았고, 동시에 대교와 메가존클라우드 합작사 디피니션 대표를 겸직했다.

2024.04.03 09:04백봉삼

코스닥 입성 앞둔 이노그리드, 역대 최대 매출 달성

이노그리드(대표 김명진)가 코스닥 입성 앞두고 지난해 연간 최대 매출을 달성했다. 올해 목표인 흑자전환도 가능할 것이란 기대감이 커지고 있다. 이노그리드는 금융감독원 전자공시시스템에 사업보고서를 공시하며 2023년 4분기 매출 136억 원, 분기영업이익 25억 원, 분기순이익 31억 원을 기록하며 분기 흑자를 달성했다고 2일 밝혔다. 4분기 매출액은 전년동기대비 70% 증가했고, 영업이익은 전년동기대비 93% 개선됐다. 이는 솔루션과 클라우드 시스템의 매출이 프로젝트 종료 후 고객의 검수 시점인 4분기에 인식되는 산업군의 특성에 따른 것으로 분석된다. 또한, 연간 매출액은 329억 원을 달성하며 창사 이래 최대 실적을 기록했다. 이는 전년 대비 133% 증가한 수치로, 영업손실도 77% 감소하는 등 실적이 대폭 개선됐다. 작년에 연간 매출 목표로 잡은 300억 원을 상회하는 매출로, 현실적인 매출 목표 수립과 실제로 목표를 달성했다. 이러한 성과에 힘입어 이노그리드는 올해 흑자전환 한다는 계획이다. 이처럼 이노그리드의 실적 개선은 클라우드 사업별 고른 성장 덕분인 것으로 보인다. 이노그리드는 ▲자체 개발한 클라우드 풀스택 솔루션(IaaS, PaaS, CMP 등)을 중심으로 ▲클라우드 마이그레이션 및 인프라 구축 ▲솔루션 커스터마이징 및 컨설팅 ▲퍼블릭 서비스 제공 ▲클라우드 기술 개발 등 클라우드 전 주기에 걸쳐 사업을 영위하고 있다. 이중 유지보수 및 커스터마이징을 포함한 솔루션 부문은 지난해 97억 원을 기록하며 전년(41억 원) 대비 약 137% 성장했다. 클라우드 마이그레이션 및 인프라 구축을 통해 발생한 매출은 2022년 46억 원에서 2023년 144억 원으로 약 213% 급성장했다. 이는 AI, 빅데이터, 블록체인 등 IT 기술이 빠르게 발전함에 따라 산업 전 영역에서 클라우드가 필수 불가결한 제반 시설로 자리 잡았기 때문으로 분석된다. 정부에서도 2030년까지 모든 시스템을 클라우드 네이티브로 전환하는 계획을 추진 중인 만큼 이 같은 흐름은 지속될 것으로 기대된다. 이와 함께 클라우드 퍼블릭 서비스 매출은 전년 대비 약 254% 증가한 10억 원을 달성했다. 이노그리드는 지난해 자사의 클라우드 기술이 집약된 지능형 하이브리드 클라우드 관리 플랫폼 탭클라우드잇을 기반으로 공공 및 민간에 제공하는 하이브리드 클라우드 서비스를 24시간 365일 모니터링하는 클라우드 전문 관제 센터 '제로 스퀘어(ZERO SQUARE)'를 개소하며 본격적으로 퍼블릭 클라우드 시장에 진출했다. 더욱이 올해에는 관제 센터 운영을 위한 솔루션을 개발할 계획으로 향후 퍼블릭 서비스 부문의 매출도 더욱 확대될 것으로 기대된다. 또한 이노그리드는 지난해부터 자체 클라우드 연구센터와 전문 인력을 바탕으로 클라우드 기술 개발 및 개념증명(PoC) 사업도 진행하고 있다. 사업 첫해인 작년에만 48억 원을 달성하며 기술력과 수행력을 다시금 인정받았다. 김명진 이노그리드 대표이사는 “기술이 가장 중요하다는 신념하에 자체 개발한 클라우드 솔루션을 중심으로 사업을 영위하고자 한 노력이, 창사 이래 최대 매출로 빛을 발했다고 생각한다”며 “앞으로도 지속적인 제품 개발 및 사업 확장을 통해 치열해지는 시장 경쟁 속에서도 더욱 성장해 나가겠다”고 말했다. 이노그리드는 현재 코스닥 시장 상장을 추진하고 있다. 상장 후 공모자금으로는 기존 솔루션 고도화와 신규 솔루션 개발을 통한 라인업 확장, 마이크로 클라우드 데이터센터 투자 및 중대형 클라우드 데이터센터 분야 진출 등 클라우드 사업 확장에 활용한다는 방침이다.

2024.04.02 11:28남혁우

"토종 AI칩, 엔비디아와 경쟁 위해 특화 시장 공략해야"

“엔비디아가 AI 반도체 시장에서 지배적인 입지에 있다고 해도 국내 기업이 경쟁을 포기하고 종속되면 안 됩니다. 국산 AI 반도체가 성공하려면 애플리케이션 맞춤형 저전력 NPU(신경망처리장치)를 개발하고 특화된 시장(니치 마켓)을 공략해야 합니다.” 김형준 차세대지능형반도체사업 단장은 지디넷코리아와 인터뷰에서 국산 AI 반도체 기술 개발에 대한 방향성에 대해 이같이 강조했다. 차세대지능형반도체사업단을 이끄는 수장인 김형준 단장은 반도체 소자 및 공정 전문가다. 김 단장은 1986년부터 서울대학교 재료공학부에서 교수 생활을 시작해 서울대학교 반도체공동연구소, 한국반도체디스플레이기술학회, 한국재료학회, 한국결정학회 등 다양한 학술 단체를 이끌었고, 2001년부터 2011년까지 국책 사업으로 진행된 '2010 시스템집적반도체개발사업단'에서 사업단장을 역임했다. 차세대지능형반도체사업단은 정부(과학기술정보통신부, 산업통상자원부)가 국내 차세대지능형 반도체 개발과 생태계 구축을 위해 2020년 9월 출범한 조직으로, 10년간 산·학·연간 협력을 돕는 가교 역할을 한다. 사업단으로부터 지원받은 AI 반도체는 사피온이 지난해 11월 출시한 'X330'과 퓨리오사AI가 올해 2분기에 출시하는 '레니게이트'를 비롯해 딥엑스, 텔레칩스 등이 대표적이다. ■ 국산 NPU, 저전력·가격 경쟁력 내세워 니치 마켓 공략 필요 AI 반도체 시장에서 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)는 80% 점유율을 차지한다. 엔비디아는 하드웨어뿐 아니라 '쿠다(CUDA)' 소프트웨어를 공급해 AI 반도체 시장을 장악할 수 있었다. 반면 국내 스타트업들은 GPU 보다 저전력에 특화된 분야에서 처리 능력이 뛰어난 NPU(신경망처리장치)에 주력하고 있다. 최근 애플, 아마존, 마이크로소프트(MS) 등 미국 빅테크 기업도 NPU 칩을 개발하는 추세다. “이런 상황에 국내 스타트업이 엔비디아와 경쟁 및 글로벌 시장에서 성공할 수 있을지에 대해 의구심이 든다”는 기자의 질문에 김 단장은 “엔비디아의 GPU도 AI 모델에 따라 여러 종류를 판매하고 있으므로, 국내 업체도 특정 추론 모델에 특화된 맞춤형 NPU 반도체를 만들어 니치 마켓을 공략해야 한다”고 답했다. 그는 이어 “AI 반도체가 지속 가능하려면 저전력이 되어야 한다”라며 “데이터센터에는 약 1만장 이상의 GPU가 탑재되며, 이로 인해 많은 전력이 소모된다는 지적이 따른다. 전 세계 데이터센터 소비량은 현재 남아프리카공화국의 전력 소비량과 비슷하다. 또 2027년 전 세계 데이터센터가 필요한 전력은 스웨덴의 1년 전력량과 맞먹는 85~134Twh가 될 전망이다. 이는 최근 업계가 저전력 NPU 반도체에 관해 관심이 높아지는 이유다”라고 설명했다. NPU는 GPU보다 저렴한 가격으로도 경쟁력을 갖출 수 있다. 엔비디아 GPU는 리드타임(주문해서 받기까지 기간)이 1년 이상 걸리고 1개 칩당 5천만원 이상으로 비싼 가격이다. 김 단장은 “일례로 인도네시아, 말레이시아, 베트남 등의 국가가 데이터센터를 만들고 싶어도 엔비디아 GPU의 비싼 가격으로 인해 선뜻 투자하기 어려울 것”이라며 “국산 NPU가 뛰어난 성능에 엔비디아 GPU보다 저렴한 가격에 공급한다면, 해당 시장을 개척할 수 있을 것”이라고 말했다. 또한 “우리나라가 예전에 F35 전투기를 개발할 당시, 구매하는 것보다 개발 비용이 수십 배 더 들었지만, 결국 기술 확보를 위해 개발에 착수하고 국산화에 성공했다. 그 결과 현재 전투기도 수출하는 국가가 되었다. 이렇듯 AI 반도체도 개발을 지속해야 하며, 결코 미국에 종속되어서는 안 된다”고 강조했다. ■ 실증 사업 통해 레퍼런스 확보 중요…엣지 시장에 기회 있을 것 국내 AI 반도체 기업은 데이터센터 실증 사업 통해 레퍼런스를 확보하는 것이 중요하다. 정부는 AI 반도체 육성을 위해 K-클라우드 사업을 전개하고 있으며, KT, 네이버 등의 데이터센터는 GPU 대신 국산 NPU를 도입해 일부 실증 테스트를 진행하고 있다. 김 단장은 “NPU 기업은 데이터센터 실증 테스트를 적극 활용해서 제품 경쟁력을 높이는 것이 필요하다”며 “레퍼런스를 바탕으로 국내뿐 아니라 해외에 NPU를 수출할 수 있을 것”이라고 조언했다. 언제쯤 국내 NPU 반도체가 해외의 주요 고객사에 수출될 수 있을지에 대한 질문에 김 단장은 “국내 스타트업의 칩 양산이 올해 본격화되기에 2026년에는 성공 여부가 판가름 날 것”이라며 “냉정하게 경쟁력이 없다고 판단되면 사업을 접어야 할 것”이라고 말했다. 그는 “하지만 데이터센터 외에도 공장 자동화, 모바일, 자율주행차 등 엣지 쪽에는 굉장히 많은 애플리케이션이 있다”라며 “특화된 시장을 겨냥해 AI 응용 칩을 만들면 반드시 기회가 있을 것으로 본다”고 전망했다.

2024.04.02 10:46이나리

구글, 시크릿 모드 데이터 기록 파기 예정

구글이 크롬의 비공개 검색 기능 시크릿 모드(인코그니토 모드)의 데이터를 파기하기로했다. 앞서 구글 일부 사용자들이 소송을 제기한 후 합의에 따른 조치다. 1일(현지시간) 미국 IT 매체 더 버지 등 복수의 매체에 따르면 구글은 이용자들이 소송을 제기한 캘리포니아 연방법원에 문서를 제출하고 수십 억개에 달하는 데이터 기록을 삭제하는 데 합의했다고 전했다. 앞서 지난 2020년 구글 이용자들은 시크릿모드에서 자신들의 이용기록이 불법적으로 추적됐다면서 50억달러(6조5천억원) 규모의 손해배상 청구 소송을 제기했다. 이번 합의에 따라 구글은 2023년 12월 이전 수집된 데이터를 삭제해야 하고 삭제되지 않은 데이터는 식별이 불가능하도록 처리해야 한다. 소송 당사자들은 "이번 합의는 세계 최대의 데이터 수집 기업에게 실질적인 책임을 부여하고 인터넷에서 사생활 권리를 향상시키는 중요한 한 걸음"이라고 밝혔다. 구글 조세 캐스타네다 대변인은 "이 소송을 해결하는 데 만족스럽다"면서 "우리는 모드를 시크릿모드 사용할 때 데이터를 사용자와 결합시키지 않았지만 삭제를 합의 했다"고 설명했다. 합의 조건에 따라 소송 당사자들은 구글에게 개인적으로 손해배상을 청구할 수 있게 됐다. 이미 구글에게 50건의 손해 배상 청구가 들어간 상황이다.

2024.04.02 10:22이한얼

스노우플레이크, '데이터 클린룸' 정식 출시

스노우플레이크는 데이터 클라우드 상에서 개인정보를 보호하면서 기업 간 데이터 공유와 협업을 제공하는 '스노우플레이크 데이터 클린룸'을 정식 출시한다고 2일 밝혔다. 이 서비스는 아마존웹서비스와 일부 마이크로소프트 애저 사용 고객을 대상으로 먼저 제공된다. 고객은 기업 규모에 관계없이 데이터 클라우드 상에서 개인 정보를 보호하면서 데이터를 안전하게 공유하여 긴밀하게 협업할 수 있다. 데이터 클린룸 기술은 관련 기술 기업인 '사무하'를 인수하고 발표된 것으로, '사무하'는 패스트컴퍼니에서 선정한 '2024년 가장 혁신적인 데이터 사이언스 기업'에 이름을 올렸다. 현재 스노우플레이크의 데이터 클라우드 시스템에 완전히 통합돼 내장형 거버넌스 모델인 스노우플레이크 호라이즌의 규정, 보안, 개인 정보 보호, 상호 운용성과 액세스 기능 등으로 그 성능이 한층 강화됐다. 데이터 클린룸은 민감한 데이터를 외부업체 및 기관과 안전하게 공유하면서 개인 정보 등 민감한 데이터는 비공개 처리할 수 있어 획기적인 솔루션이다. 지금까지 데이터 클린룸 기술은 대규모 집단, 기관 내에서도 소수의 데이터 보안 전문가들에 의해서만 활용되어 왔다. 이번에 서비스를 일반에 공개하면서 더 많은 사용자가 철저한 보안 환경에서 산업군에 제한 없이 데이터를 분석하거나 공동으로 운용할 수 있게 됐다. 모든 협업 과정에서 개인 식별 정보와 같이 민감한 데이터는 비공개로 유지된다. 스노우플레이크는 데이터 클린룸을 스노우플레이크 네이티브 앱 형태로 제공한다. 기업 고객은 스노우플레이크의 거버넌스·보안·개인정보 보호 규정을 준수하며 클라우드 환경과 비즈니스 생태계 전반의 데이터로부터 새로운 비즈니스 가치를 창출할 수 있다. 고객은 데이터 클린룸을 통해 안전한 환경에서 민감한 데이터를 활용하는 협업이 수월해진다. 조직은 추가 라이선스 비용 없이 쉽고 빠르게 새로운 데이터 클린룸을 생성할 수 있다. 이곳에서 비즈니스 또는 기술 분야의 사용자 누구나 공통 타깃, 도달과 빈도, 타깃 속성 등 업계별 워크플로우와 템플릿을 통해 데이터로부터 필요한 정보만 빠르게 추출해 낼 수 있다. 스노우플레이크의 개방적이고 상호 운용 가능한 생태계에 접근할 수 있다. 데이터 클린룸 생태계에 연결하면 써드파티를 통합하고 공용 클라우드 제공업체를 통한 다양한 솔루션을 제공받을 수 있다. 고객은 스노우플레이크 계정 보유 여부와 상관없이 모든 비즈니스 파트너와 원활하게 협업할 수 있다. 스노우플레이크의 내장된 개인정보 보호 및 거버넌스 기능을 활용할 수 있다. 데이터 클린룸은 스노우플레이크 네이티브 앱 프레임워크를 기반으로 구축되어, 스노우플레이크의 철저한 거버넌스·보안·개인정보 보호 규정에 의거한 데이터 액세스만을 지원한다. 고객과 비즈니스 파트너는 개인정보를 유지하면서 보다 심층적인 분석을 진행할 수 있다. 카마크쉬 시바라마크리쉬난 스노우플레이크 데이터 클린룸 제품 관리 이사 겸 '사무하' 공동 창립자는 “브라우저에서 써드파티 쿠키를 사용할 수 없게 되면서 데이터 클린룸은 산업 전반에 걸쳐 필수 요소가 됐다”며 “이러한 상황에서 스노우플레이크 데이터 클린룸은 마케터뿐만 아니라 다양한 직군에서 안전하고 클라우드 중립적인 데이터 협업을 실현할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. 데이터 클린룸은 변화하는 기술과 개인정보 보호 규정에 발맞춰 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 미디어·엔터테인먼트 업계에 먼저 도입됐다. 개인정보를 취급하는 취업·채용정보 제공 업계에서도 활용되고 있으며, 금융, 의료와 같이 규제가 까다로운 분야에서도 민감한 데이터에 대한 안전한 협업을 위한 기술로 주목받고 있다.

2024.04.02 09:46김우용

[기고] AI 생성, 생각보다 쉬울 수 있다

챗GPT 등장 후 1년이 조금 넘었는데, 그 사이 AI는 이미 여러 산업에서 그 적용 범위를 확대해 나가고 있으며, 생성형 AI의 인기는 텍스트부터 이미지 생성, 심지어 의료 및 과학 연구 등 다양한 분야에서의 활용 가능성 덕분에 나날이 높아지고 있다. 이런 생성형 AI의 열풍에 부응하려면 높은 비용과 복잡성이 요구되는데, 이런 상황에서 AI를 어떻게 잘, 그리고 정확하게 작동시킬지에 대한 고민이 생기는 것은 당연하다. 우리가 AI에 이르게 되는 과정을 살펴보면, AI의 잠재력은 그 지혜로움에서 비롯됨을 알 수 있다. 그 방대한 용량과 일관된 처리 능력 때문에 인간이 간과할 수 있는 세부 사항도 포착하는 AI지만 궁극적으로 AI도 데이터를 기반으로 작동한다. 우리는 이런 데이터를 적절하게 처리하고 보호해야 하는데, 이는 데이터가 IT 인프라뿐만 아니라 사람 또는 인공 지능이 만들어내는 모든 혁신의 기초가 되기 때문이다. 생성형 AI의 가장 기초가 되는 데이터베이스는 생성형 AI 시대에 기업들의 요구사항에 부응하기 위해 발전해 왔으므로 기업의 효과적인 AI 활용은 올바른 데이터 관리와 깊은 관련이 있다. ■ 흔한 데이터베이스 모델 비즈니스에서 흔히 사용되는 데이터베이스에는 여러 가지가 있는데 그중 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)라는 데이터베이스 유형은 온라인 거래를 지원한다. OLTP는 온라인 뱅킹 또는 쇼핑 환경에서 기업이 동시에 여러 거래를 처리하도록 돕는데, 데이터가 축적되면 그 데이터 풀을 활용해 새로운 비즈니스 가치를 만들어낼 수 있다. 또 여러 소스의 데이터를 통합해 신속하고 강력한 상호작용형 애널리틱스를 지원하는 온라인 분석 처리(OLAP) 데이터베이스도 있다. OLAP을 사용하면 소매업자는 재고와 실제 재고 데이터를 다른 데이터세트인 고객 구매 데이터와 결합해 특정 상품의 수요가 다른 상품보다 높아져서 해당 상품의 생산을 증가시킬 필요에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. NoSQL이라는 또 다른 데이터베이스는 위 두 모델과 달리 비정형 데이터를 정렬하는 데 도움이 되어 인기를 얻고 있다. ■ AI를 위한 새로운 데이터베이스 모델 앞서 언급된 모델들이 각자의 영역에서 충실히 제 기능을 해왔음에도 AI 시대에는 벡터 데이터베이스 모델이 가장 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델의 '인텔리전트 워크로드'를 처리하고 수백만 개의 고차원 벡터를 저장하는 데 쓰인다. 문서, 이미지, 오디오 녹음, 비디오 등과 같은 비구조화된 데이터가 여기에 해당되는데, 이런 데이터는 2050년까지 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지할 것으로 예상된다. 이는 단순 의미 파악을 넘어서 AI 시대에 걸맞게 전체 맥락과 뉘앙스까지 이해하는 시맨틱스(기존 데이터의 의미)에 대한 이해를 가능하게 한다. 벡터 데이터베이스 없이는 그런 이해를 얻기 어려우므로 이는 대규모 언어 모델을 통한 특화된 산업 지식의 발전에 필수적인 요소가 된다. 이에 대비해 알리바바 클라우드는 독자적인 벡터 엔진을 통해 클라우드 네이티브 데이터베이스 폴라DB, 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스 애널리틱DB, 클라우드 네이티브 다중 모델 데이터베이스 린돔을 포함한 모든 데이터베이스 솔루션을 강화해 왔다. 그 결과 기업들은 벡터 데이터베이스에 분야별 지식을 입력해 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 출시할 수 있게 됐다. 일례로 동남아시아의 한 온라인 게임 회사는 알리바바 클라우드의 데이터베이스 솔루션을 사용해 지능적인 비플레이어 캐릭터(NPC)를 생성하고 있다. 이 NPC들은 사전에 정해진 대사를 단순히 읽는 것이 아니라 플레이어가 전달하는 내용을 실시간으로 이해하고 반응해 실제 플레이어들과 더욱 현실감 있는 상호작용을 할 수 있다. ■ AI로 가능해지는 합리적인 소비 AI의 잠재력은 게임이나 비정형 데이터의 이해에만 국한되지 않는다. AI는 데이터베이스를 스스로 관리할 수 있는 능력도 갖췄다. 예를 들어, 저장 공간이 부족해지면 AI는 시스템 관리자에게 경고를 보내고, 추가 저장 공간을 확장할지 여부를 물을 수 있다. 또 권한이 주어지면 저장 공간을 자동으로 확장하는 조치도 취할 수 있으며, 이런 기능은 CPU 용량, 메모리 용량 및 기타 기능에도 적용될 수 있다. 이런 AI의 능력은 서버리스 클라우드 컴퓨팅으로 전환을 고려할 때 특히 유용하다. 과거에 클라우드 서비스 제품을 구매할 때 일정량의 서버를 준비하는 프로비저닝 작업이 필요했는데, 이 과정에서 추가 비용이 발생하는 것은 물론, 실제 워크로드보다 더 많은 용량을 준비할 경우 자원을 낭비하는 일도 발생했다. 하지만 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스가 사용하는 서버 용량을 워크로드에 정확히 맞추며, 워크로드 변동에 따라 서버 용량을 유연하게 조절할 수 있는 장점을 지닌다. ■ 일거양득: AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 장점 누리기 따라서 AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 결합은 비정형 데이터의 이해 및 데이터베이스 자가 관리뿐만 아니라 서버 용량의 유연한 조절까지, 두 기술의 장점을 모두 활용할 기회를 제공한다. 이제 바로 알리바바 클라우드가 핵심 AI 기반 데이터베이스 제품을 서버리스로 만든 이유이기도 하다. 이를 통해 고객은 필요한 자원에 대해서만 비용을 지불하고, AI의 지능적 관리를 통해 급격한 수요 증가나 변동이 큰 워크로드에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 다시 요약하자면 AI 활용의 성패는 올바른 데이터베이스 활용 전략에 좌우됨을 명심해야 한다.

2024.04.02 09:01리페이페이

잡플래닛, AI 직군 대상 역량 강화 세미나 연다

브레인커머스가 잡플래닛 이용자를 위해 주기적으로 운영하는 역량 강화 세미나 두 번째 행사를 연다. 커리어 플랫폼 잡플래닛을 운영하는 브레인커머스는 이달 24일 데이터 분석 및 AI 관련 직군을 대상으로 인과추론을 주제로 한 두 번째 'Flag.'(이하 플래그)를 개최한다고 2일 밝혔다. 플래그는 브레인커머스 임직원과 구직자들의 역량을 강화하기 위해 전직군 관련 주제로 주기적으로 운영하는 공식 세미나다. 지난 2월에는 연세대학교 경영대학 김승현 교수가 '데이터 너머의 진실: 이론과 인과관계'를 주제로 첫 번째 플래그를 성황리에 진행했다. 두 번째 플래그는 24일 오후 7시부터 9시 30분까지 삼성동에 위치한 브레인커머스에 라운지에서 진행된다. 이번 세미나에서는 다변량자료, 인과추론, 밴딧, 프라이싱에 관련된 통계/ML 방법론을 연구하는 신진 통계학자인 성균관대학교 수학교육과 최영근 교수가 연사로 참여해 '인과추론 in action'을 주제로 강연을 진행한다. 강연 내용은 ▲인과추론 핵심 개념 리뷰 ▲실전예제: Microsoft EconML use cases 해설 등으로 구성됐다. 특히 데이터 기반 의사결정을 통한 문제 해결과 대응이 관심이 많거나 인과관계 추론의 원리와 사례를 통해 데이터 분석 역량을 업그레이드하고 싶은 지군에게 적합한 강의다. 이번 플래그에서는 강연 시간 사이에 네트워킹 시간도 짧게 가질 예정이다. 참석자에게는 샌드위치, 음료수 등 간단한 저녁 식사와 브레인커머스에서 제작한 플래그 굿즈도 제공한다. 주제에 관심이 있거나 역량을 키워 구직하고자 하는 잡플래닛 유저라면 누구나 무료로 참가 신청할 수 있다. 참가 신청은 2일부터 14일까지며 16일 참여자를 발표한다. 실시간 온라인 영상 송출은 하지 않으며 강연 녹화본은 추후에 공개 예정이다. 브레인커머스 관계자는 "첫 번째 플래그에 보여주신 관심에 감사하는 의미로 두 번째 플래그는 한층 더 실무에 인사이트를 줄 수 있는 시간으로 준비했다"며 "앞으로도 플래그를 비롯해 구직자에게 도움이 될 수 있는 다양한 프로그램을 선보일 예정"이라고 말했다. 지디넷코리아는 5월22일 강남구 봉은사로에 위치한 슈피겐홀에서 HR 담당자 대상의 'HR테크 커넥팅 데이즈' 세미나 행사를 연다. 이번 행사에는 리멤버(드라마앤컴퍼니)·잡플래닛(브레인커머스)·스펙터·블라인드·클랩(디웨일)·무하유·잡코리아(나인하이어) 등 HR테크 분야 대표 기업들이 참여해 인적자원 관리(HRM)에 관한 최신 트렌드를 짚어보고, 데이터에 기반한 인사이트를 제시할 예정이다. 또 팀스파르타·데이원컴퍼니(패스트캠퍼스) 등 성인 교육 기업들도 참여해 인적자원 개발(HRD)에 필수인 '업스킬'과 '리스킬'에 대한 노하우도 풀어낼 계획이다. 이 밖에 HR 직무 현직자·노무 관련 전문 변호사 강연, 네트워킹 오찬 등이 마련될 예정이다. HR테크 커넥팅 데이즈 현장 참여를 원하는 HR 담당자 및 임원은 [☞이곳]을 통해 사전 등록하면 된다. 사전 등록자 중 선정된 지원자들에게 4~5월 중 정식 초청장이 발송될 예정이다. 포털 뉴스에서 신청 링크가 보이지 않을 경우, 위 이미지에 나온 QR코드를 스캔하면 된다.

2024.04.02 08:50백봉삼

클라우데라, AI 시대 데이터 아키텍처 전략 발표

클라우데라는 'AI 시대의 데이터 아키텍처와 전략' 설문조사 결과를 1일 발표했다. 클라우데라의 의뢰로 파운드리에서 실시한 이 설문조사는 600명 이상의 데이터 분야 리더와 IT 의사결정권자를 대상으로 최신 데이터 아키텍처 현황과 함께 인공지능(AI)의 부상이 데이터 전략에 미치는 영향을 조사했다. 조사 결과에 따르면 IT 리더의 90%가 분석과 AI를 위해선 단일 플랫폼에서 데이터 라이프사이클을 통합하는 것이 매우 중요하다고 답했다. 생성형 AI가 점차 대중화됨에 따라 신뢰할 수 있는 데이터 확보도 중요해지고 있다. AI 인사이트는 훈련한 데이터에 의해 결정되기 때문이다. 설문조사에 따르면 응답자들은 데이터의 품질과 가용성(36%), 확장성과 구축(36%), 기존 시스템과의 통합(35%), 변경사항 관리(34%), 모델 투명성(34%)으로 인해 AI 여정에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 많은 기업이 AI에 투자하고 있지만 해결해야 할 근본적인 문제는 여전히 존재하는 것을 유추할 수 있다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 “비즈니스 혁신과 고객 지향 디지털, AI 지원 솔루션을 구축하려는 기업이 늘어나면서 하이브리드와 멀티클라우드 전략 채택이 늘어나고 있다”며 “이로 인해 LOB, 기능 단위, 비즈니스 애플리케이션, 실무자 팀 전반에 걸쳐 데이터가 무질서하게 축적되는 '데이터 스프롤', 설계 한계를 뛰어넘는 '아키텍처 오버런'이 발생한다”고 설명했다. 그는 “AI를 효과적으로 활용하기 위해 기업은 표준화된 사용 사례 중심의 데이터 아키텍처와 플랫폼을 설계, 구축해 서로 다른 팀들이 데이터의 위치에 관계없이 '모든 데이터'를 활용해야 한다”고 밝혔다. 설문조사에 의하면 효과적인 AI를 구축하고자 하는 기업이 기본적으로 갖춰야 할 세 가지 필수 요소는 ▲비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처 ▲데이터 통합 관리 ▲다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 첫번째 필수 요소는 비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 모두에서 원활하게 작동하는 단일 데이터 플랫폼은 이 요소의 핵심이다. 최신 데이터 아키텍처의 이점에 대해 응답자가 가장 많았던 답변은 데이터, 분석 프로세스 간소화(40%)였고 두번째로 많았던 답변은 모든 유형의 데이터를 유연하게 처리할 수 있는 유연성 확보(38%)다. 두번째 필수 요소는 데이터 통합 관리다. 오늘날의 기업은 유연하고 확장 가능한 클라우드 관리 기술을 요구한다. 이러한 기술은 정보를 인사이트로 전환할 수 있는 툴을 제공한다. AI 모델 개발에 필요한 종단간 데이터 관리를 방해하는 요소로 응답자들은 데이터의 양과 복잡성(62%), 데이터 보안(56%), 거버넌스 및 규정 준수(52%)라고 답했다. 마지막 필수 요소는 다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 데이터, 분석 전략으로는 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 환경 모두 관리할 수 있는 하이브리드 데이터 관리 방식이 주로 쓰인다. 응답자의 93%는 '데이터, 분석을 위한 멀티클라우드/하이브리드 기능은 기업이 변화에 적응하기 위한 필수 요소'라고 답했다. 리키 CSO는 “기업은 비용 효율적 데이터 전략을 통해 최고의 성과를 달성하고 AI 이니셔티브를 강화하길 원한다”며, “데이터를 최대로 활용하고자 하는 기업은 최신 플랫폼과 AI 아키텍처를 신속하게 구축해야 한다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라는 하이브리드 멀티클라우드 데이터 플랫폼으로 고객이 어디서나 데이터를 사용할 수 있도록 한다"며 "이로써 데이터와 AI 관련 문제를 해결할 수 있다”고 강조했다.

2024.04.01 08:50김우용

망 분리 규제 가로막힌 금융사 생성형AI 활용, 이번엔?

국내 금융사들은 생성형 인공지능(AI)이 발전함에도 지나친 규제나 규제 공백때문에 활용이 어렵다는 지적에 금융위원회가 금융사 등과 함께 거버넌스 구축에 나선다. 28일 금융위는 이날 김소영 금융위 부위원장이 주재하고 금융감독원·신용정보원·금융보안원·금융결제원 등의 기관과 신한은행·하나은행·KB증권·삼성생명·현대해상 등 금융사와 함께 금융권 AI 활성화를 위한 이슈 전반을 검토하는 '금융권 AI 협의회'를 발족한다고 밝혔다. 협의회 내 세 분과(▲AI인프라 구축 ▲데이터지원 ▲신뢰도 확보)에서 세부 내용을 관련 학계 및 업계 전문가들은 생성형 AI 활용 인프라 구축과 AI 개발 관련 맞춤형 데이터베이스(DB) 구축 등 구체적인 사안 등을 다루게 된다. 이날 김소영 부위원장은 업계에서 생성형AI 활용의 가장 큰 걸림돌로 지적한 망 분리 규제, 데이터 결합과 합성데이터 활용 확대에 대한 요구를 해왔다고 말했다. 금융사 망 분리 규제는 내부통신망과 연결된 내부 업무용 시스템은 인터넷 등 외부 통신망과 분리되거나 차단해 운영해야 한다는 내용을 담고 있다. 이 때문에 인터넷이 연결돼야 쓸 수 있는 GPT4, 제미나이를 국내 금융사가 활용하기 어렵다. 일부 대형 금융사만 경량화 AI를 내부망에 자체 구축해 실험적으로 쓰는 수준에 불과한 것이 현실이다. 여기에 AI 학습을 위해서는 양질의 데이터 확보가 필수적이나, 현재 개인정보 보호규제 등으로 내부정보 활용이 어려운 상황이다. 김소영 부위원장은 "협의회에서는 국내외 AI 기술과 정책동향을 함께 공유해 금융회사들이 빠르게 변화하는 AI 기술에 신속히 대응할 수 있도록 하겠다"며 "AI 협의회가 금융권의 양질의 데이터 공동확보, AI 공동학습 등 협업을 지원할 수 있는 매개체가 되도록 하겠다"고 발언했다.

2024.03.28 16:39손희연

정부, 외부 완전 차단…"개인정보 안심구역 본격 운영"

정부가 제로트러스트 시대를 맞아 외부와 완전히 차단된 개인정보 안심구역을 운영한다. 개인정보보호위원회와 통계청은 개인정보 안심구역을 본격 운영한다고 28일 밝혔다. 통계청은 이를 위해 기존 통계데이터센터 분석실 내에 개인정보 안심구역 분석공간과 심사공간을 마련하고 지정 PC를 둬 모든 시스템·네트워크와 분리된 안전한 폐쇄망 환경을 구축했다. 개인정보 안심구역은 제로트러스트 원칙하에 외부와 차단된 보안환경에서 보다 유연하게 개인정보 처리를 할 수 있도록 개인정보위가 지정한 공간이다. 특히 통계청은 '국가통계 특화형 안심구역'으로 행정기관 등 432개 국가통계작성기관이 보유한 통계와 행정자료·빅데이터를 통계목적고유번호로 연계시켜 데이터 결합률을 제고할 계획이다. 최장혁 개인정보위 부위원장은 "데이터 안전 활용 기반 강화는 국정과제를 '개인정보 안심구역'을 통해 구체화한 것"이라며 "안전한 환경에서 질 높은 가명정보가 유연한 방식으로 처리될 수 있는 만큼 사회 각 분야에서 보다 심도깊은 연구가 이루어질 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "특히 통계청은 결합전문기관 및 국가통계 데이터 최대 보유기관으로 그 역할이 기대된다"고 덧붙였다.

2024.03.28 14:49이한얼

개인정보위, 오픈 AI 등 6개 기업에 개인정보 취약점 보완 권고

개인정보보호위원회 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반으로 인공지능(AI) 사업을 운영 중인 오픈 AI등 6개 기업에게 개인정보 취약점을 보완하라고 권고했다. 개인정보위는 27일 제6회 전체회의를 열고 인공지능(AI) 서비스 기업에게 이같이 의결했다. 이번 권고 조치를 받은 기업은 ▲오픈AI ▲구글 ▲MS ▲메타 ▲네이버 ▲뤼튼 등 6개 기업이다. 개인정보위는 지난해 11월부터 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 주요 AI 서비스를 대상으로 사전 실태점검을 진행한 바 있다. AI 단계별 개인정보 보호의 취약점 점검 결과 ▲공개된 데이터에 포함된 개인정보 처리 ▲이용자 입력 데이터 등의 처리 ▲개인정보 침해 예방‧대응 조치 및 투명성 등 관련해 일부 미흡한 사항이 발견됐다. AI 서비스 제공사업자는 인터넷에 공개된 데이터를 수집 AI 모델 학습데이터로 사용하는데 이 과정에서 주민등록번호, 신용카드번호 등 한국 정보주체의 중요한 개인정보가 포함될 수 있는 것으로 지적됐다. 오픈AI, 구글, 메타는 개인정보 집적 사이트를 AI 모델 학습에서 배제하고 학습데이터 내 중복, 유해 콘텐츠 제거조치와 AI 모델이 개인정보를 답변하지 않도록 하는 조치를 적용하고 있다. 다만 학습데이터에서 주민등록번호 등 주요 식별정보를 사전 제거하는 조치가 충분하지 않은 것으로 확인됐다. 개인정보위는 AI 서비스 제공 단계별 보호조치 강화를 요구할 계획이다. 최소한 사전 학습단계(pre-training)에서 주요 개인식별정보 등이 제거될 수 있도록 인터넷에 개인정보가 노출된 것을 탐지한 데이터(URL)를 AI 서비스 제공사업자에게 제공할 계획이다. 개인정보위는 AI 모델 등 개선 목적으로 이용자 입력 데이터에 대한 인적 검토과정을 거치는 경우 이용자에게 관련 사실을 명확하게 고지하는 한편, 이용자가 입력 데이터를 손쉽게 제거‧삭제할 수 있도록 해당 기능에 대한 접근성을 제고하도록 권고했다. 개인정보위는 AI 서비스와 관련된 내용을 종합해 개인정보 처리방침 등에 보다 구체적으로 안내하고 부적절한 답변에 대한 신고 기능을 반드시 포함토록 했다. 또 AI 서비스와 LLM의 취약점 발견 시 신속히 조치할 수 있는 과정도 갖추도록 개선권고했다.

2024.03.28 12:00이한얼

KB금융, 5개 자회사 마이데이터 한 곳으로

KB금융그룹은 28일 KB국민은행·KB증권·KB손해보험·KB카드·KB캐피탈 총 5개 마이데이터사업자의 금융 마이데이터를 계열사가 공동 활용할 수 있는 클라우드 기반의 통합 분석 플랫폼 'KB고객데이터플랫폼'을 구축했다고 밝혔다. 그룹마이데이터와 고도화된 고객분석을 통해 고객별 니즈에 부합하는 맞춤형 상품을 제공할 계획이다. KB금융은 고객 동의를 받아 데이터를 KB고객데이터플랫폼에 활용, 개인신용정보를 비식별화 처리하고 있다고 부연했다. 접근가능한 사용자의 권한도 철저하게 관리한다는 복안이다. KB금융 육창화 인공지능(AI)본부장은 “KB금융그룹 마이데이터를 통합 활용함으로써 업권 특성에 치우치지 않은 데이터를 통해 표준화된 분석 모델을 만들 수 있게 됐다”고 말했다.

2024.03.28 11:47손희연

데이터브릭스, 범용 대형언어모델 'DBRX' 출시

데이터브릭스가 표준 벤치마크에서 모든 오픈소스 모델을 능가하는 범용 대형언어모델(LLM) DBRX를 출시했다. 데이터브릭스는 기업의 자체 밤줌형 LLM을 구축, 학습시킬 수 있는 LLM 'DBRX'를 오픈소스로 28일 공개했다. DBRX는 모든 기업을 위해 맞춤형 고성능 LLM의 학습과 튜닝을 보편화한다. 조직은 DBRX를 통해 더 이상 소수의 폐쇄형 모델에 의존하지 않아도 된다. DBRX는 오늘부터 바로 사용 가능하며, 전 세계 조직은 비용 효율적으로 자체 맞춤형 LLM을 구축, 교육 및 서비스할 수 있다. DBRX는 언어 이해, 프로그래밍, 수학 및 논리와 같은 표준 업계 벤치마크에서 라마2 70B 및 믹스트랄 8x7B와 같은 기존 오픈소스 LLM보다 뛰어난 성능을 제공한다. DBRX는 여러 벤치마크에서 GPT-3.5의 성능을 능가한다. 모델 평가와 성능 벤치마크에 대한 보다 자세한 정보, 그리고 DBRX가 SQL과 같은 내부 사용 사례에서 GPT-4 품질 대비 어떤 경쟁력을 제공하는지에 대한 자세한 정보는 모자이크 리서치 블로그에서 확인할 수 있다. 데이터브릭스는 효율성을 위해 메가블록스의 오픈소스 프로젝트에 기반한 전문가 혼합(MoE) 아키텍처로 DBRX를 최적화했다. 이로 인해 DBRX는 다른 주요 LLM대비 최대 2배 높은 컴퓨팅 효율 등 최고의 성능을 갖추고 있다. 또한 DBRX는 주어진 시간에 360억 개의 매개변수만 사용한다. 하지만 모델 자체는 1천320억 개 파라미터이므로 속도(토큰/초) 대 성능(품질) 측면에서 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다. DBRX는 모든 기업이 커스터마이징할 수 있는 투명한 생성형 AI로 오픈소스 모델의 새로운 기준을 제시한다. 최근 미국 VC 기업 안드레센 호로위츠가 발표한 조사 결과에 따르면 AI 리더의 약 60% 가 오픈소스 사용을 늘리거나 미세 조정된 오픈소스 모델이 폐쇄형 모델의 성능과 거의 일치할 경우, 오픈소스로 전환하는데 관심을 보이는 것으로 나타났다. 2024년 이후에는 상당수의 기업이 폐쇄형에서 오픈소스로 전환할 것으로 예상되며, 데이터브릭스는 DBRX가 이러한 추세를 더욱 가속화할 수 있을 것이라고 확신한다. DBRX는 데이터브릭스 모자이크 AI의 통합 툴링과 결합돼, 고객이 데이터와 지적 재산에 대한 제어권을 유지하면서도 안전하고 정확하며 관리 가능한 생산 품질의 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축 및 배포할 수 있도록 지원한다. 고객은 데이터 관리, 거버넌스, 리니지 및 모니터링 기능이 내장된 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼의 다양한 이점을 누릴 수 있다. DBRX는 깃허브와 허깅페이스에서 연구 및 상업적 용도로 무료로 사용 가능하다. 기업은 데이터브릭스 플랫폼에서 DBRX와 상호 작용하고, 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 긴 문장(context) 기능을 활용하며, 자체 고유 데이터에서 맞춤형 DBRX 모델을 구축할 수 있다. AWS와 구글 클라우드,, 마이크로소프트 애저 등에서도 직접 사용할 수 있다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO는 “데이터브릭스는 데이터와 AI를 보편화하겠다는 사명 아래 모든 기업에 데이터 인텔리전스를 제공하여 그들이 보유 중인 데이터를 이해하고 이를 활용하여 자체적인 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원하고 있다”며 “DBRX 출시는 이러한 노력의 결과물”이라고 밝혔다. 그는 “DBRX는 최신 업계 벤치마크에서 오픈소스 모델을 능가하고, 대부분의 벤치마크에서 GPT-3.5를 뛰어넘는 수준으로, 우리는 독점 모델을 오픈소스 모델로 대체하는 추세가 고객 기반 전반에 걸쳐 가속화될 것으로 기대된다”며 “DBRX는 전문가 혼합 아키텍처를 사용하기 때문에 초당 토큰 전송 속도가 매우 빠르며 비용 효율적이므로, DBRX는 오픈소스 LLM의 새로운 기준을 제시하며, 기업이 자체 데이터를 기반으로 맞춤형 추론 기능을 구축할 수 있는 플랫폼을 제공해 준다”고 덧붙였다. 데이터브릭스는 오는 4월 26일 한국시간으로 오전 12시 DBRX 웨비나를 개최할 예정이다.

2024.03.28 11:24김우용

HPE, 생성형 AI용 슈퍼컴퓨팅 포트폴리오 출시

HPE는 지난 18일 엔비디아 연례 컨퍼런스 엔비디아 GTC에서 생성형 AI, 딥러닝, 머신러닝 애플리케이션의 운영 고급화를 위한 업계 가장 통합적인 AI 네이티브 포트폴리오를 새롭게 업데이트 했다고 26일 발표했다. HPE와 엔비디아는 공동 엔지니어링한 풀스택 생성형 AI 솔루션을 선보였다. HPE 머신러닝 추론 소프트웨어 프리뷰 버전과 엔터프라이즈급 검생증강생성(RAG) 레퍼런스 아키텍처 등도 소개됐다. HPE와 엔비디아는 블랙웰 플랫폼 기반 제품 개발을 지원한다. 대규모 AI 모델의 개발 및 훈련을 위해 사전 구성 및 테스트된 풀스택 솔루션을 원하는 기업을 위해 생성형 AI용 HPE 슈퍼컴퓨팅 솔루션이 출시됐다. 고객들이 생성형 AI 및 딥러닝 프로젝트 개발을 가속할 수 있도록 목적 기반의 턴키 솔루션은 엔비디아 칩으로 구동되며 최대 168개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩이 제공된다. 해당 솔루션은 대기업, 연구소 및 정부 기관들이 인공지능 및 머신러닝 소프트웨어 스택을 활용한 모델 개발 과정을 더욱 단순화할 수 있도록 지원한다. 이러한 소프트웨어 스택은 고객들이 대규모 언어 모델(LLM), 추천 시스템, 벡터 데이터 베이스 등 생성형 AI와 딥러닝 프로젝트를 더욱 빠르게 추진할 수 있도록 한다. 설치에서부터 설치까지 모든 서비스가 제공되는 턴키 솔루션을 이용해 AI 연구 센터와 대기업은 가치 창출까지의 시간을 더욱 단축하고 훈련은 2-3배 더욱 신속히 진행할 수 있다. 디스커버 바스셀로나 2023 행사에서 선보였듯 HPE의 생성형 AI용 엔터프라이즈 컴퓨팅 솔루션은 이제 유연하고 확장 가능한 사용량 기반 과금 모델을 제공하는HPE 그린레이크를 통해 이용할 수 있다. 엔비디아와 공동 엔지니어링해 사전 구성된 미세 조정 및 추론 솔루션은 생성형 AI 애플리케이션을 제작하기 위해 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지, 소프트웨어, 네트워킹 및 컨설팅 서비스를 제공함으로써 소요 시간과 비용을 절감해 준다. 이러한 AI 네이티브 풀스택 솔루션은 프라이빗 데이터 기반의 파운데이셔널 모델을 제작하기 위해 필요한 속도, 규모, 관리 기능을 제공하고 하이브리드 클라우드 모델 내 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원한다. HPE와 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 클러스터 및 소프트웨어를 기반으로 해당 솔루션은 경량 모델 미세조정, RAG, 대규모 추론 등에 이상적이다. 이 솔루션을 실행하는 700억 개의 파라미터를 가진 라마 2 모델의 미세 조정 시간은 노드 수에 따라 선형적으로 감소하여 16노드 시스템에서는 6분이 소요된다. 이러한 속도와 성능 덕분에 고객은 버추얼 어시스턴트, 지능형 챗봇, 기업용 검색과 같은 AI 애플리케이션으로 비즈니스 생산성을 개선하여 가치 실현을 더욱 빠르게 달성할 수 있다. 또한, 해당 솔루션은 HPE 프로라이언트 DL380a Gen11 서버를 기반으로 엔비디아 GPU, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼, 엔비디아 블루필드-3 DPU로 사전 구성됐다. 이에 더해 HPE의 머신러닝 플랫폼과 애널리틱스 소프트웨어, 생성형 AI 모델 추론용으로 최적화된 엔디비아 NIM 마이크로서비스가 제공되는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 5.0 소프트웨어뿐만 아니라 엔비디아 네모 리트리버 및 기타 데이터 사이언스와 AI 라이브러리를 이용할 수 있다. 솔루션 도입 시AI 기술 격차를 해소하기 위해서 HPE 서비스 전문가들이 적합한 모델 조정 기술 등을 포함해 솔루션의 설계, 배포부터 관리까지 지원한다. HPE와 엔비디아는 기업들이 AI 및 ML 개념검증 단계에서 실제 애플리케이션 생산으로 넘어갈 수 있는 소프트웨어 솔루션을 제공하기 위해 협업하고 있다. HPE 고객들은 HPE 머신 러닝 추론 소프트웨어 솔루션을 프리뷰 버전으로 이용할 수 있으며 해당 소프트웨어를 이용해 기업들은 빠르고 안전하게 ML 모델을 대규모로 배포할 수 있다. 프라이빗 데이터를 이용하여 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축 및 배포해야 하는 기업들을 위해서 HPE는 엔비디아 네모 리트리머 마이크로 서비스 아키텍처에 기반한 엔터프라이즈 RAG용 레퍼런스 아키텍처를 개발했다. 해당 레퍼런스 아키텍처는 HPE 에즈메랄 데이터 패브릭 소프트웨어와 파일스토리지용 HPE 그린레이크로부터 추출한 종합적인 데이터 파운데이션을 기반으로 한다. 이외에도 데이터 준비, AI 훈련 및 추론 등을 지원하기 위해 해당 솔루션은 HPE 에즈메랄 유니파이드 애널리틱스 소프트웨어와 HPE의 AI 소프트웨어에서 모든 오픈소스 툴과 솔루션을 병합하여 사용할 수 있도록 했다. HPE 머신 러닝 데이터 매니지먼트 소프트웨어, HPE 머신 러닝 개발환경 소프트웨어, 신규 HPE 머신러닝 추론 소프트웨어 등도 이에 해당된다. HPE 소프트웨어는 HPE 슈퍼컴퓨팅과 생성형 AI 용 엔터프라이즈 컴퓨팅 솔루션 모두에서 이용가능해 고객은 생성형 AI 워크로드를 일정한 환경에서 관리할 수 있다. HPE는 향후 새롭게 발표된 엔비디아 블랙웰 플랫폼을 기반으로 제품을 개발할 계획이며 이러한 제품은 2세대 트랜스포머 엔진을 통합해 생성형 AI 워크로드를 가속한다. 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩, HGX 200, HGXB100 등이 장착된 HPE 제품에 관한 더욱 자세한 정보는 추후 공개될 예정이다. 안토니오 네리 HPE 회장 겸 CEO는 “생성형 AI의 미래를 실현하고 AI 생명주기 전반을 다루기 위한 솔루션은 설계부터 하이브리드로 제작되어야 한다”며 “AI는 하이브리드 클라우드 환경이 필요한 워크로드로, 온프레미스나 코로케이션 시설, 퍼블릭 클라우드에서 AI 모델을 훈련하는 것에서부터 엣지에서의 추론 작업까지 모든 환경에 걸쳐 진행된다”고 설명했다. 그는 “HPE와 엔비디아는 오랫동안 혁신을 위해 협력해왔다. 양사는 공동 설계한 AI 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 지속적으로 선보이며 고객들이 기획에서부터 제작까지 생성형 AI를 가속해서 개발하고 배포할 수 있도록 도와줄 것”이라고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “생성형 AI는 커넥티드 디바이스, 데이터 센터 및 클라우드 내 데이터에서 인사이트를 도출해내며 전 산업의 혁신을 일으킬 수 있다”며 “엔비디아와 HPE의 협력 확대를 통해 기업들은 데이터를 활용하여 새로운 AI 애플리케이션을 개발 및 배포함으로써 전례없는 생산성 향상을 경험하고 비즈니스를 새롭게 전환할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

2024.03.26 16:44김우용

개인정보위, 정책 의견 수렴...'유관학회 간담회' 개최

정부가 개인정보 정책 의견을 수렴하기 위해 유관기관과 논의의 장을 마련했다. 개인정보보호위원회는 한국지능정보사회진흥원 서울사무소에서 학계와 '유관학회 간담회'를 개최했다고 26일 밝혔다. 산업계와 시민단체에 이어 세 번째로 개최된 이날 간담회는 고학수 위원장 주재로 진행됐다. 간담회에서는 ▲'국민 삶이 풍요롭고 개인정보가 안전한 인공지능시대'를 구현하기 위한 올해의 개인정보 정책 추진방향 외에도 ▲데이터 처리 단계별로 적용 원칙과 기준을 구체화한 '인공지능 6대 가이드라인' ▲인공지능 연구자가 안전한 환경에서 데이터를 활용할 수 있는 '개인정보 안심구역' 운영 등 인공지능(AI) 성장 여건 조성 방안에 대해 토론하는 시간을 가졌다. 고학수 개인정보위 위원장은 "인공지능이 의료, 금융, 교육 등 국민의 삶의 모든 영역으로 스며들어 대변화와 혁신을 견인하는 변곡점에서 그 어느 때보다 전문가의 지혜와 통찰이 필요한 시점"이라며 "지속적으로 유관학계와 소통하고 협력하여 국민이 체감할 수 있는 개인정보 정책을 개선하겠다"고 말했다.

2024.03.26 16:00이한얼

퀀텀, AI 모델 개발 지원하는 테이프 스토리지 출시

퀀텀은 대규모 데이터를 안전하게 저장해, AI 모델 개발을 지원하는 최신 테이프 스토리지인 '스칼라 i7 랩터'를 26일 발표했다. 스칼라 i7 랩터는 초대규모 하이퍼스케일 고객, MSP 및 대기업을 위한 고급 AI 워크플로우를 처리하도록 설계됐다. 고밀도와 높은 확장성을 갖춘 테이프 스토리지 솔루션이다. AI 모델을 구동하려 대규모 데이터를 보유하고자 하는 조직이 늘어나는 상황이다. 스칼라 i7 랩터는 매우 적은 비용으로 친환경적이면서 안전하게 데이터 레이크, 프라이빗 및 하이브리드 클라우드의 데이터를 보호할 수 있도록 지원한다. 스칼라 i7 랩터는 시중에 출시된 테이프 솔루션 중 가장 높은 스토리지 집적도를 제공하며, 사이버 복원력이 뛰어난 프라이빗 및 하이브리드 클라우드 구축을 위한 테이프 차단과 같은 고유한 랜섬웨어 방지 기능을 제공한다. 40년 이상 테이프 스토리지 업계를 선도해온 퀀텀의 스칼라 i7 랩터는 하이퍼스케일 클라우드 인프라를 구축 및 관리하고, 프라이빗 및 하이브리드 클라우드와 대규모 데이터 레이크를 구축하여 AI 기술 적용 모델을 구동 및 학습시키기 위한 데이터를 저장하고 보호할 수 있는 고용량 테이프 스토리지로서, 퀀텀의 리더십을 강화할 수 있는 일련의 혁신 중 가장 최신의 제품이다. 퀀텀 스칼라 i7 랩터는 AI 기반 예측 분석 기능 제공, 최신 S3 인터페이스 지원, 최대 집적도, 성능 및 효율성으로 최저 총소유비용(TCO) 실현, 탁월한 지속 가능성 달성, 간소화된 배포 및 유지 관리 등의 기능을 제공한다. AI 기능을 활용하여 분석 기능을 제공하여 간편한 관리와 지속적인 가용성을 보장한다. 이 솔루션은 드라이브-미디어 상호 작용을 분석하고, 자동으로 고장을 예측하며, 중요한 시스템 데이터를 수집하여 지속적으로 학습하고 성능을 분석 및 개선할 수 있는 자동화된 분석 기능을 제공한다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 탁월한 안정성과 가용성을 보장하여 지속적인 비즈니스 운영을 보장한다. 스칼라 i7 랩터는 AI를 활용해 대화형 문서 및 지원 도구를 제공하여 사용 및 관리의 편의성을 개선한다. 스칼라 i7 랩터는 퀀텀의 오브젝트 스토리지 솔루션인 액티브스케일과 함께 사용하면, 최신 S3 프로토콜을 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하므로 AI 업무에 간편하게 적용할 수 있다. 이 설계는 기존 테이프 스토리지와 관련된 복잡성을 제거하여 사용자의 추가작업을 최소화한다. 액티브스케일과 스칼라 i7 랩터를 함께 사용하면 기업이 생성된 모든 데이터를 보관하여 포괄적인 AI 학습을 위한 데이터 파이프라인을 가장 비용 효율적인 솔루션으로 구축하여 운영할 수 있다. 또한 이 시스템은 월별 사용량을 기반으로 비용을 지불하는 운영 비용 모델과 다양한 조직 목표를 충족할 수 있는 유연성과 확장성을 제공하는 서비스형 모델 중 선택할 수 있다. 이 제품은 과도한 테이프 교체가 필요한 복잡한 기계적 설계를 피함으로써 데이터 액세스 시간을 최적화하고 업계 최고의 성능을 제공한다. 최대 스토리지 용량을 달성하는 데 필요한 라이브러리 수가 적기 때문에 시스템을 수용하는 데 필요한 고가의 데이터 센터 공간이 크게 줄어든다. 이제 고객은 스칼라 i7 랩터가 제공하는 고밀도, 성능 및 스토리지 효율성을 활용하여 총소유비용(TCO)을 크게 절감할 수 있다. 이 제품은 지속 가능성을 위해 최선을 다하고 있으며, 환경을 염두에 두고 설계됐다. 최저 수준의 전력 소비를 자랑하며 제조부터 배송, 운영, 유지보수, 폐기에 이르기까지 수명 주기 전반에 걸쳐 지속 가능한 재료와 프로세스를 사용한다. 따라서 환경에 미치는 영향을 줄이고 조직의 CO2 배출량 감축 목표를 달성하는 데 도움이 된다. 빠르게 구축할 수 있도록 설계되어, 도크에서 데이터센터로 빠른 시간 내에 원활하게 이전할 수 있도록 지원한다. 유지보수가 간편하고 고객이 100% 교체할 수 있는 구성 요소를 제공하며 데이터센터 기술자가 특별한 교육 없이도 제품을 서비스할 수 있도록 지원한다. 이러한 간편성과 유연성을 기반으로 고객들은 스토리지 인프라스트럭처를 빠르고 효율적으로 확장할 수 있다. 스칼라 i7 랩터는 내년 초에 정식 출시될 예정이며, 올해 늦가을까지 고객 테스트 및 인증에 들어갈 예정이다. 브루노 할드 퀀텀 2차 스토리지 부문 부사장은 "AI 및 기타 고성능 워크로드의 증가로 인해 비정형 데이터가 무한대로 증가함에 따라, 대기업은 프라이빗 및 하이브리드 클라우드의 백본 역할을 하고 데이터 레이크를 생성하여 AI 모델 및 이니셔티브를 촉진하는 저비용 고보안 아카이브 스토리지 시스템을 찾고 있다”며 "퀀텀은 테이프 기술의 선구자로서 전문성과 주요 하이퍼스케일 고객의 요구사항을 반영해 다양한 업무에 활용 가능하도록 가장 혁신적인 테이프 솔루션을 개발했다"라고 밝혔다.

2024.03.26 11:19김우용

코드스테이츠, 초개인화 DT 학습 플랫폼 'DT Lab' 출시

코드스테이츠가 초개인화 학습 플랫폼인 'DT Lab'을 출시했다. DT Lab은 코드스테이츠의 전문연구진이 설계한 역량진단을 통해 학습자의 수준을 확인하고, 이를 토대로 최적화된 교육 과정 로드맵을 제시하는 교육서비스 플랫폼이다. IT 교육 서비스 스타트업 코드스테이츠(대표 김인기)는 초개인화 학습 플랫폼, DT Lab을 공식 출시했다고 26일 밝혔다. 학습자의 수준을 정확하게 진단하고, 그 결과에 맞춤형 콘텐츠를 개인별로 선별하고, 최종적으로 성과까지 측정해 객관적으로 결과를 제시하는 서비스다. 디지털전환(이하 DT)은 기업의 성장과 경쟁력 확보를 위해 피할 수 없는 대세다. 그러나 여전히 많은 기업들이 DT 교육의 방향성을 제대로 알지 못하고 있다. 일부에서 시작되고 있는 기업의 DT 교육 역시 학습자의 DT에 대한 이해도와 수준을 감안하지 않은 일방적인 교육인 경우가 많아, 그 효과를 제대로 얻지 못하고 있는 실정이다. 결국 실질적인 DT 현업 적용에 어려움을 겪고 있는 현실을 극복하려는 것이 코드스테이츠가 DT Lab을 출시한 배경이다. 학습자가 자신의 선호에 따라 선택한 과정에 대해 준비된 콘텐츠를 제공하는 서비스는 많았다. 그러나 DT Lab은 전문적인 진단평가 결과를 토대로 초개인화된 학습 로드맵을 큐레이션 하는 서비스라는 점에서 기존 서비스와 차별점을 가진다. DT Lab의 세부 교육과정은 'OO 능력자'로 나눠져 있다. 교육생이 원하는 분야가 무엇인지 정확하게 알게 하고, 교육을 통해 능력자가 될 수 있다는 자신감을 심어주기 위함이다. 이런 '능력자'의 구성은 수년간의 코드스테이츠 기업 교육 데이터 분석 결과를 토대로 이뤄졌다. 생성형AI 외에도 데이터 시각화, 데이터 수집, 머신러닝, 웹크롤링, 데이터 분석 등 현업에 적용가능한 실무 역량부터 우선 제공되고, 이후 지속적으로 확대될 예정이다. 김인기 코드스테이츠 대표는 "AI기술을 접목한 DT Lab 서비스 고도화를 지속적으로 추진할 것"이라면서 "임직원들의 역량 향상 및 기업의 경쟁력 강화를 위한 교육이 필요하다면 코드스테이츠 DT Lab이 최선의 선택이 될 것"이라고 말했다. 지디넷코리아는 5월22일 강남구 봉은사로에 위치한 슈피겐홀에서 HR 담당자 대상의 'HR테크 커넥팅 데이즈' 세미나 행사를 연다. 이번 행사에는 리멤버(드라마앤컴퍼니)·잡플래닛(브레인커머스)·스펙터·블라인드·클랩(디웨일)·무하유·잡코리아(나인하이어) 등 HR테크 분야 대표 기업들이 참여해 인적자원 관리(HRM)에 관한 최신 트렌드를 짚어보고, 데이터에 기반한 인사이트를 제시할 예정이다. 또 팀스파르타·데이원컴퍼니(패스트캠퍼스) 등 성인 교육 기업들도 참여해 인적자원 개발(HRD)에 필수인 '업스킬'과 '리스킬'에 대한 노하우도 풀어낼 계획이다. 이 밖에 HR 직무 현직자·노무 관련 전문 변호사 강연, 네트워킹 오찬 등이 마련될 예정이다. HR테크 커넥팅 데이즈 현장 참여를 원하는 HR 담당자 및 임원은 [☞이곳]을 통해 사전 등록하면 된다. 사전 등록자 중 선정된 지원자들에게 4~5월 중 정식 초청장이 발송될 예정이다. 포털 뉴스에서 신청 링크가 보이지 않을 경우, 위 이미지에 나온 QR코드를 스캔하면 된다.

2024.03.26 10:37백봉삼

행안부, '누구나 쉽게 데이터 챌린지' 개최

행정안전부(장관 이상민)가 데이터에 대한 인식 개선을 위해 본격 나섰다. 행안부는 한국지역정보개발원과 25일 데이터 아이디어 공모전 결선대회 '누구나 쉽게, 데이터 챌린지'를 개최했다. 올해 처음으로 개최되는 이번 행사는 데이터를 누구나 다룰 수 있는 분야라는 인식으로 전환하는 것을 목표로 한다. 일반 시민이 데이터를 활용해 국민 안전과 행정 혁신 등 정책현안을 해결하기 위한 아이디어를 모으기 위해 마련됐다. 결선에 앞서 1월 22일부터 2월 16일까지 행안부와 지방자치단체에서 아이디어를 공모한 결과, 총 52개 과제가 접수됐다. 접수된 과제에 인공지능(AI)을 활용한 과제, 폭염 등 기후변화에 대응하기 위한 과제, 인파밀집·화재 등 최근 재난 사고 예방과 관련한 과제 등이 포함됐다. 심사 위원회는 데이터 전문가로 이뤄졌다. 이들은 접수된 52개 과제에 대해 정책 활용도, 실현 가능성 등을 종합적으로 평가했다. 국민안전 부문과 행정혁신 부문에서 총 6개 과제를 본선 과제로 선정했다. 국민안전 부문은 ▲행안부의 온톨로지 기반 CCTV 데이터 관리 개선방안 ▲국립재난안전연구원의 화재 발생 요인의 분석을 통한 선제적 예방 정책 추진 ▲경기도 시흥시의 열적외선 위성영상과 공공‧민간 데이터 결합을 통한 도시폭염 관리체계 등 3개 과제가 뽑혔다. 행정 혁신 부문은 ▲충청남도의 지역축제가 지역에 미치는 효과 분석 ▲행안부의 실질적 결원 현황 데이터 분석 ▲경기도 시흥시의 AI 음성인식 기반 민원 업무 개선방안 등 3개 과제가 선정됐다. 본선 경연인 '누구나 쉽게, 데이터 챌린지'는 본선 진출과제로 선정된 6개 팀이 각각 5분간 발표하고, 5분간 심사위원들과 질의응답을 갖는 방식으로 진행됐다. 최종 순위는 데이터 관련 전문가(5명) 점수와 현장의 청중평가단 점수를 합산해 결정됐다. 합산 점수 순위에 따라 가장 높은 점수를 받은 대상과 최우수상에게는 행정안전부장관상이 수여되고 나머지 팀은 우수상으로 한국지역정보개발원장상을 받는다. 이번 행사에서는 청년인턴과 함께 제작한 동영상 상영, 퀴즈와 시연 등 다채로운 프로그램도 마련됐다. 고기동 행안부 차관은 "올해 처음 개최되는 데이터 챌린지를 계기로 공공분야에 데이터를 활용하는 것은 누구나 쉽게, 작은 아이디어로부터 시작한다는 것을 알 수 있었다"며 "다양한 데이터 분석·활용 아이디어가 정책에 반영될 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2024.03.25 15:45김미정

MS, 쿠버네티스 가시성도구 '레티나' 오픈소스로 공개

마이크로소프트가 쿠버네티스 네트워킹을 시각화하는 가시성 도구를 오픈소스 소프트웨어로 공개했다. 최근 마이크로소프트는 컨테이너 네트워킹 가시성 플랫폼 '레티나(Retina)'를 오픈소스로 발표했다. 레티나는 컨테이너 네트워크 인터페잇흐(CNI)에 상관없이 쿠버네티스의 워크로드 트래픽을 시각화, 관찰, 디버깅, 분석할 수 있는 플랫폼이다. 쿠버네티스는 수많은 컨테이너를 생성해 서로 연계시키면서 이용하게 된다. 애플리케이션이 수많은 컨테이너를 포함하게 되면 각 네트워킹을 관리하기 매우 어렵다. 레티나는 확장버클리패킷필터(eBPF)를 이용해 애플리케이션 변경 없이 마이크로서비스의 상호작용을 관리할 수 있다. 패킷손실, 대기시간 등의 문제가 발생했을 때 레티나에서 문제를 해결할 수 있다. 마이크로소프트는 애저쿠버네티스서비스(AKS)에 대한 여러 컨테이너 네트워킹 서비스를 관리하는 경험을 바탕으로 네트워크 모니터링, 메트릭 수집, 쿠버네티스 클러스터 추적 등에서 심각한 격차를 식별했다고 설명했다. 레티나는 이 격차를 해소하고 인프라와 사이트 안정성 엔지니어에게 클러스터 네트워킹에 대한 포괄적인 통찰력을 제공하는 솔루션으로 설명된다. 또한 쿠버네티스 관련 컨텍스트를 통해 심층적인 트래픽 분석을 제공해 측정항목을 업계 표준 프로메테우스 또는 네트워크 플로우 로그로 변환한다. 마이크로소프트에 의하면, 기존 오픈소스 솔루션은 특정 CNI, 운영체제(OS), 데이터 플레인 등과 긴밀하게 결합돼 다양성과 사용에 제한을 갖게 된다. 레티나는 모든 CNI, OS, 클라우드 제공업체 등과 원활히 작동할 수 있는 플러그인 프레임워크로 설계, 개발돼 기존 도구 세트에 추가기능을 제공한다. 리눅스와 윈도 데이터 플레인을 모두 지원해 인프라 및 사이트 안정성 엔지니어의 다양한 요구사항을 충족하고, 모든 규모의 클러스터에서 최소한의 메모리와 CPU 공간을 유지한다고 회사측은 강조했다. 레티나는 레이어4(L4), 도메인명시스템(DNS), 메트릭 및 분산 패킷 캡처 등의 네트워크 트래픽 통찰력을 제공한다. POD 수준 측정항목을 제공하는 쿠버네티스 앱 모델과 자세한 컨텍스트를 원활하게 통합한다. 전달, 삭제, 전송제어프로토콜(TCP), 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP), 리눅스 유틸리티 등의 노드 수준 지표와, 기본지표, DNS 및 API 서버 대기 시간 등 POD 수준 지표 등을 사용한다. 레티나의 분산 패킷 캡처는 레이블 기반으로, 사용자는 무엇을 어디서 누가 패킷을 캡처할 지 지정할 수 있다. 네트워크 문제 해결 및 성능 최적화를 향상시키는 네트워크 플로우 로그와 고급 디버깅 기능의 기록 컨텍스트를 제공한다. 마이크로소프트는 애저뿐 아니라 멀티클라우드를 지원한다고 강조했다. 데이터 수집 확장성을 제공해 새로운 지표와 통찰력을 쉽게 추가할 수 있다고 강조했다. 내보내기 도구의 확장성을 제공해 사용자에게 다른 모니터링 시스템 및 도구와 통합될 수 있다. 레티나 프로젝트의 소스코드 저장소는 깃허브에 있다. MIT 라이선스로 사용가능하다.

2024.03.25 13:47김우용

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