[현장] 스플렁크, AI 시대 데이터 전략 제시…"옮기지 말고 연결하라"

"기업이 인공지능(AI)을 잘 활용하려면 데이터 관리를 최적화해야 합니다. 이를 위해선 '데이터 페더레이션(Data Federation)'이 가장 효과적인 방법입니다." 스플렁크 하오 양 AI 총괄 부사장은 26일 서울 롯데호텔 시그니엘에서 열린 '스플렁크 리더십 포럼' 미디어 브리핑에서 AI 시대 기업 데이터 관리 전략을 이같이 제시했다. 데이터 연합학습은 여러 시스템이나 위치에 흩어진 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 이를 한데 모아 조회·분석할 수 있게 돕는 기술이다. 이를 통해 기업은 분산된 데이터를 실시간 조회하고 통합된 인사이트를 도출할 수 있다. 연합학습의 가장 큰 장점은 민감 정보 이동 없이 시스템 간 연계가 가능하다는 점이다. 데이터 복제가 필요 없어 보안성과 비용 효율성도 높다는 평가를 받고 있다. 특히 각 부서가 동일한 데이터를 활용함으로써 중복 저장과 분석 비효율까지 줄일 수 있다. 또 데이터 수집과 통합에 드는 시간을 줄이고, 빠르게 AI 분석이나 의사결정에 활용할 수 있는 환경을 만든다. 양 부사장은 다수 기업이 데이터 관리 복잡성으로 비용과 보안, 거버넌스 이슈를 겪고 있다고 지적했다. 그는 "각 부서가 데이터를 따로 저장·복제하면서 분석 효율이 떨어졌다"며 "사고 대응 시점엔 데이터 상관관계 파악도 어렵다"고 덧붙였다. 양 부사장은 이에 대응하려는 방안으로 데이터 페더레이션을 제안했다. 페더레이션 전략은 기존 데이터를 직접 옮기지 않고도 다양한 시스템에 걸쳐 있는 정보를 통합된 뷰로 제공하는 기술이다. 이에 각 팀은 별도 쿼리 언어나 시스템 학습 없이 자연어로 데이터를 분석할 수 있게 돕는다. 이 외에도 데이터 특성에 맞게 저장하는 티어링, 여러 부서가 같은 데이터를 나눠 쓰는 데이터 재사용도 관리 방안으로 나왔다. 스플렁크는 이같은 전략을 결합해 개발한 '스플렁크 AI 어시스턴트'를 소개했다. 이 솔루션은 자연어 기반으로 스플렁크처리언어(SPL) 작성과 설명, 제품 사용법에 대한 질문에 답한다. 분석 작업을 수행해 다음 단계에 대한 권고도 제시한다. 보안 분석 결과를 요약하거나 자연어 기반 심층 조사와 결과 요약본까지 만들어 준다. 양 부사장은 "해당 솔루션이 데이터 관리 문제 해결 시간을 10배 줄인 기업 사례도 있다"고 강조했다. 그러면서 "AI 생산성과 보안성, 고객 맞춤형 유연성을 확보하는 것이 전략 핵심"이라며 "클라우드와 온프레미스 환경을 아우르는 AI 경험을 제공하겠다"고 덧붙였다.