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'오라클 NoSQL DB 2.0'통합검색 결과 입니다. (199건)

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오라클, 구글 클라우드와 멀티클라우드 파트너십 체결

오라클 클라우드와 구글 클라우드를 상호연결된 단일 네트워크로 활용할 수 있게 됐다. 오라클과 구글클라우드는 클라우드 분야의 협력을 13일 발표했다. 양사의 고객은 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)와 구글 클라우드 기술을 결합해 애플리케이션 마이그레이션 및 현대화를 가속화할 수 있게 됐다. 구글 클라우드의 크로스 클라우드 인터커넥트는 전 세계 11개 리전에서 고객 온보딩을 지원할 예정이며, 양사의 고객은 해당 서비스를 활용하여 클라우드 간 데이터 전송 비용 없이 범용 워크로드를 배포할 수 있다. 또한, 올해 하반기에는 최고 수준의 오라클 데이터베이스 및 네트워크 성능과 함께 OCI와 동일한 기능 및 가격 정책을 갖춘 새로운 서비스인 오라클 데이터베이스앳구글클라우드를 사용할 수 있게 된다. 양사는 오라클 데이터베이스앳구글클라우드를 공동으로 출시하여 금융 서비스 및 보건의료, 리테일, 제조 등 다양한 산업 분야의 전 세계 기업 고객을 위한 서비스를 함께 제공할 계획이다. 고객은 오라클 데이터베이스앳구글클라우드를 사용해 OCI에서 실행되고 구글 클라우드 데이터센터에 배포된 오라클 데이터베이스 서비스에 직접 액세스할 수 있다. 이 신규 서비스는 클라우드 마이그레이션을 가속화하여 자사의 IT 환경을 현대화하고, 데이터 관리 및 분석, 버텍스 AI, 제미나이 기반 모델을 비롯한 구글 클라우드 인프라, 툴링, AI 서비스를 활용하고자 하는 고객을 지원하기 위해 설계됐다. 고객은 오라클 제로 다운타임 마이그레이션 등 입증된 마이그레이션 도구와 호환성을 비롯해 오라클 데이터베이스의 구글 클라우드로 마이그레이션을 간소화 및 가속화할 수 있다. 고객의 기존 구글 클라우드 약정을 사용해 오라클 데이터베이스 서비스를 구매하고, BYOL 및 OSR 같은 할인 프로그램을 포함한 기존 오라클 라이선스 혜택을 활용할 수 있다. 구글 클라우드 마켓플레이스를 통한 간소화된 구매 및 계약 경험을 제공한다. 구글 클라우드와 오라클이 함께 제공하는 통합된 고객 경험 및 지원을 이용할 수 있다. 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 데이터베이스 서비스, 마이SQL 히트웨이브, 오라클 데이터베이스 데이터 무손실 자율 복구 서비스, 오라클 골든게이트, 오라클 데이터 세이프 등 전체 오라클 데이터베이스 서비스 포트폴리오 배포를 위한 구글 클라우드 내 통합 운영 환경의 단순성 및 보안성, 짧은 지연 시간을 활용할 수 잇다. 오라클 데이터베이스에 저장된 고객의 데이터를 버텍스 AI 및 제미나이 기본 모델을 비롯한 구글의 업계 선도적 AI 서비스들과 연결할 수 있다. 고객 서비스, 직원 서비스, 크리에이티브 스튜디오, 개발자 환경 등을 지원하는 AI 애플리케이션 및 에이전트를 위한 엔터프라이즈급 신뢰도를 제공한다. 오라클은 북미와 유럽 지역을 시작으로 오라클 데이터베이스 서비스를 전 세계 구글 클라우드 데이터센터에서 직접 운영 및 관리할 예정이다. 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 자율운영 데이터베이스 서비스, 오라클 RAC는 올해 하반기에 미국 동부(애슈번)와 미국 서부(솔트레이크 시티), 영국 남부(런던), 독일 중부(프랑크푸르트)의 4개 리전에서 우선 제공되며, 이후 전 세계의 다른 구글 클라우드 리전으로도 빠르게 확장될 예정이다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처와 구글 크로스 클라우드 인터커넥트는 고객이 별도의 교차 클라우드 데이터 전송 요금 없이 OCI 리전 및 구글 클라우드 리전 모두에 워크로드를 배포할 수 있도록 지원한다. 해당 서비스를 지원하는 리전은 두 주요 클라우드 제공업체 간의 원활한 상호 운용성을 보장하는 저지연성, 고처리량, 비공개 연결을 제공한다. 양사의 공통 고객은 오늘부터 호주 동부(시드니), 호주 남동부(멜버른), 브라질 동부(상파울루), 캐나다 남동부(몬트리올), 독일 중부(프랑크푸르트), 인도 서부(뭄바이), 일본 동부(도쿄), 싱가포르, 스페인 중부(마드리드), 영국 남부(런던), 미국 동부(애슈번) 등 11개 크로스 클라우드 인터커넥트 리전에서 온보딩을 시작할 수 있으며, 대상 리전은 향후 계속해서 확장될 예정이다. 이를 통해 기능, 성능, 가격을 기준으로 오라클 및 구글 클라우드의 가장 혁신적인 서비스들을 자유롭게 취합해 사용할 수 있다. 멀티클라우드 네트워크 성능을 낮은 지연 시간에 제공하는 OCI와 구글 클라우드 간의 직접 상호 연결을 사용하게 된다. OCI와 구글 클라우드에 분산된 데이터 저장소를 활용하여 오라클 E-비즈니스 스위트, 오라클 피플소프트 엔터프라이즈, 오라클 리테일 머천다이징 등의 다양한 오라클 애플리케이션을 실행할 수 있다. 구글 클라우드의 엔터프라이즈급 AI 기술을 비롯한 구글 클라우드 및 OCI 기술을 함께 사용해 신규 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축할 수 있다. 새로운 멀티클라우드 기능은 구글 클라우드에서 오라클 데이터베이스 인스턴스를 배포, 관리, 사용할 수 있는 완전히 통합된 환경과 더불어 양사의 클라우드 서비스 간의 자유로운 데이터 이동 및 신규 클라우드 네이티브 애플리케이션 배포를 지원한다. 이를 통해 양사의 고객은 오라클 및 구글 클라우드의 기능을 최대한 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 획기적인 클라우드 혁신을 이룰 수 있다. 래리 앨리슨 오라클 회장 겸 CTO는 "고객은 여러 클라우드를 유연하게 사용할 수 있기를 원한다"며 "구글과 오라클은 갈수록 늘어나고 있는 멀티클라우드 수요를 충족하기 위해 구글 클라우드 서비스와 최신 오라클 데이터베이스 기술을 원활하게 연결하고 있다”고 밝혔다. 그는 “구글 클라우드 데이터센터에 OCI 하드웨어를 설치하여 양사의 고객을 위해 최상의 데이터베이스 및 네트워크 성능을 제공할 예정"이라고 강조했다. 순다 피차이 알파벳 CEO는 "오라클과 구글 클라우드는 많은 공동 기업 고객을 보유하고 있다"며 "양사의 새로운 파트너십은 구글 클라우드의 혁신적인 플랫폼 및 AI 기능과 오라클의 데이터베이스 및 애플리케이션을 함께 활용하고자 하는 고객에게 큰 도움이 될 것"이라고 강조했다.

2024.06.13 10:34김우용

오픈AI, 오라클 클라우드로 MS 애저 AI 플랫폼 확장

오픈AI가 오라클과 마이크로소프트 애저 AI 플랫폼 확장을 위한 파트너십을 체결했다. 오라클은 마이크로소프트, 오픈AI등과 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI)를 활용해 플랫폼을 확장하고 다양한 추가 기능을 제공하기 위한 파트너십을 체결한다고 13일 밝혔다.. 오픈AI는 매달 1억 명 이상의 사용자들에게 생성형 AI 서비스를 제공하고 있다. OCI의 선도적 AI 인프라는 AI 혁신을 앞당기고 있으며, 이미 전 세계 다양한 산업 전반의 수천 여 AI 혁신 기업에게 채택되고 있다. 오픈AI는 자사의 AI 워크로드를 OCI AI 인프라에서 구동하기로 결정한 또 하나의 혁신 기업이다. 현재 OCI 수퍼클러스터를 사용해 차세대 생성형 AI 모델들을 학습 및 추론하고 있는 기업들로 어뎁트, 모달, 모자이크ML, 엔비디아, 레카, 수노, 투게더 AI, 트웰브랩스, xAI 등이 있다. 스타트업에서 대기업에 이르는 다양한 규모의 기업은 OCI의 차별화된 AI 기능을 활용해 오라클의 분산형 클라우드 어디에서나 AI 모델을 더욱 빠르고 안정적으로 구축 및 훈련시킬 수 있다. OCI 수퍼클러스터는 초저지연성 RDMA 클러스터 네트워킹 및 HPC 스토리지로 연결된 최대 64k 엔비디아 블랙웰 GPU또는 GB200 그레이스 블랙웰 수퍼칩까지 확장된 LLM 훈련을 가능케 한다. OCI 컴퓨트 가상머신과 OCI의 베어메탈 엔비디아 GPU 인스턴스는 애플리케이션이 생성형 AI, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템 등의 기능을 수행하도록 지원한다. 샘 알트만 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “마이크로소프트, 오라클과 협력할 수 있게 돼 기쁘다”며 “OCI를 통해 애저의 플랫폼이 더욱 확장될 뿐만 아니라, 오픈AI 또한 지속적으로 확장될 수 있게 됐다”고 밝혔다. 래리 앨리슨 오라클 회장 겸 CTO는 “현재 업계는 세계 최고 수준의 거대언어모델(LLM) 구축을 위해 치열한 경쟁 중에 있으며, 이는 오라클 2세대 AI 인프라에 대한 무한수준의 수요를 촉발하고 있다”며 “오픈AI와 같은 업계 선두주자들이 OCI를 선택하는 이유는 OCI가 세계에서 가장 빠르고 비용 효율적인 AI 인프라를 제공하기 때문”이라고 덧붙였다.

2024.06.13 10:27김우용

스노우플레이크 창업자가 밝히는 성공 비결

2012년 오라클에서 일하던 데이터베이스 전문가 2명이 퇴사 후 네덜란드의 또 다른 데이터 전문가와 함께 한 회사를 설립했다. 이 회사의 창업자들은 빅데이터와 클라우드 기술의 발전을 보고 새로운 데이터 아키텍처를 고민했다. 데이터 분석을 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 선보인 이 회사는 6년 뒤 유니콘에 등극했고, 역사상 최대 규모의 소프트웨어 기업 상장이란 기록을 세웠다. 데이터의 힘을 기업 전체에 흐르게 하는 스노우플레이크 얘기다. 지난 3일 미국 샌프란시스코에서 개막한 '스노우플레이크서밋 2024' 행사에서 이 회사의 공동 창업자 중 한명인 브누아 다주빌레 제품부문 사장과 만났다. 그는 짧게 할애된 인터뷰 시간동안 회사의 창업 이유와 추구했던 목표, 현재 AI와 데이터 업계의 흐름에 대해 확고한 의견을 들려줬다. Q. 스노우플레이크란 회사를 창업하게 된 원동력은 무었이었나요? 저와 티어리 크루앙스는 오라클에서 핵심 데이터베이스 기술 부서에서 일하고 있었습니다. 당시는 데이터 세계에서 두 가지의 혁명이 일어나고 있던 시기였습니다. 첫번째는 빅데이터를 분석하는 속임수였죠. 빅데이터는 페타바이트 규모였는데, 저는 반정형 데이터라고 불렀습니다. 두번째는 클라우드였습니다. 클라우드 컴퓨팅이 데이터 분석에 혁명을 가져오리라 생각했죠. 특히 데이터 분석은 지속적인 작업이 아니기 때문에, 문서를 분석하고, 데이터를 추출하고, 그러고 나면 끝납니다. 클라우드와 탄력성은 매우 중요한 측면이었고, 우리는 이를 활용할 방법을 안다면, 뭔가 대단한 일을 할 수 있다고 생각했어요. 우리는 빅데이터와 구조화된 데이터웨어하우스(DW)를 처리할 수 있는 단 하나의 시스템을 원했고, 클라우드가 그 시스템을 수행할 수 있는 놀라운 장소를 제공할 것이라고 생각했습니다. 오라클을 떠난 2012년 티어리와 엘카미노의 내 작은 아파트에서 매일 모였고, 저는 큰 화이트보드를 샀습니다. 우리는 클라우드의 혁명은 무엇일지, 그리고 그것이 최고의 탄력성과 '아하'의 순간을 깨닫는 게 무엇일지 상상했습니다. 클라우드에선 서버를 몇 분 안에 가져올 수 있다는 게 아하 순간이었어요. 0에서 1로 가는데 2배 더 빠르게 갈 수 있습니다, 우리는 데이터 접근을 마비시키는 방법을 알고 있기 때문에 두배 더 빨리 갈 수 있게 됐어요. 그럼 비용은 얼마일까요? 하나의 서버로 더 오랜 시간 분석하는 것과, 여러 서버로 한번에 확 분석하는 건 정확히 동일한 비용입니다. 클라우드에서 빠르게 움직이면서 동일한 대가를 지불하면 좋겠는데, 가능한 아키텍처가 없었습니다. 그래서 데이터 저장과 컴퓨팅을 분리해야 했습니다. 메타데이터 관리 등 많은 것을 변경해야 했지만 이것이 스노우플레이크의 기본 아이디어였습니다. Q. 회사의 이름을 스노우플레이크라 정한 이유는 뭐였나요? 엔지니어를 고용하기 시작하는 스타트업일 때 돈을 확보하고, 벤처 투자자를 찾아야 했어요. 스노우플레이크의 첫 투자자였던 마이크 스파이서와 이야기를 나누다가, 마이크 스파이서가 데이터 외에 무엇을 좋아하느냐고 물었고, 나는 스키를 타는 것을 좋아한다고 답했죠. 그는 이것이 놀랍다고 말했어요. 우리가 눈을 사랑하니 회사를 스노우플레이크라 부르자고 했죠. 그리고 눈은 구름에서 오니까요. 스노우플레이크는 데이터 조직이기도 합니다. 눈송이는 모든 눈송이가 고유합니다. 따라서 모든 데이터도 고유합니다. 눈이 비보다 낫잖아요? 또 제게 가장 중요한 것은 내가 말하거나 전화를 걸 때 아무도 내 회사 이름을 이해하지 못한다는 것이었어요. 사람들은 내게 철자를 묻거나 '클'이냐고 물었고 다시 알려주고 나서야 잘 안다고 말해요. 스노우플레이크라고 내가 말하면 사람들은 바로 이해합니다. '스노우플레이크'는 내 프랑스 억양 상 더 쉬워서 좋아요.(브누아 다주빌레는 지금도 강한 프랑스어 억양으로 말한다.) Q. 스노우플레이크가 설립될 즈음 AWS 레드시프트가 시장에서 멋진 솔루션으로 불렸습니다. 당시에레드시프트의 존재를 인지하고 있었나요? 네, 그렇습니다. 우리가 막 시작했을 땐 레드시프트가 없었지만, 아마 6개월 후에 나왔을 거에요. 나는 VC의 마이크 스파이서가 우리에게 '이건 다 됐는데, 어떻게 아마존과 경쟁할거야'라고 말할 것이라고 생각했습니다. 우린 이렇게 말했어요. '이것은 훌륭합니다. 좋은 소식이에요' 라고요. 아마존은 클라우드에 데이터를 보관하는 것이 실행 가능한 솔루션이라는 것을 고객에게 쉽게 납득시킬 수 있지요. 아마존은 거대 기업에게 클라우드로 이동할 수 있고, 클라우드로 데이터를 이동할 수 있다고 설득하려 노력했고, 실현됐죠. 고객은 레드시프트를 사용하기 시작할 것이죠. 레드시프트는 아주 오래된 기술이었습니다. 고객들은 레드시프트에 그다지 만족하지 않아요. 그럼 우리는 레드시프트보다 훨씬 더 나은 클라우드 기술을 가지고 있다고 말할 것이고, 그들은 스노우플레이크를 사용해 볼 것이고 좋아할 것입니다. 우리는 아마존이 우리를 위해 모든 작업을 수행했기 때문에 클라우드의 훌륭함을 고객에게 설득할 필요가 없었습니다. Q. 스노우플레이크 성공의 열쇠는 무엇이라고 생각하나요? 그것이 몇 가지입니다. 하나는 빠른 것이 무료라는 이 아키텍처입니다. 컴퓨팅에서 데이터 스토리지를 분리하고 정확히 동일한 데이터에 액세스하기 위해 가능한 한 많은 독립적인 컴퓨팅 리소스 풀을 만들 수 있습니다. 기존 컴퓨팅 리소스 집합에서 이 새로운 사용 사례를 실행하는 대신에요. 이 새로운 사용 사례에 대한 전용 컴퓨팅 리소스를 생성해 각 사용 사례가 서로 영향을 미치지 않도록 합니다. 그들은 컴퓨팅 리소스를 놓고 경쟁하지 않습니다. 그리고 이러한 컴퓨팅 리소스의 크기를 조정해 워크로드에 대한 가격 대비 성능을 최대한 높일 수 있습니다. 무제한 확장성도 제공합니다. 레드시프트가 많이 실패하는 이유는 레드시프트 클러스터에서 모든 것을 실행할 수 없기 때문입니다. 하나의 컴퓨터 클러스터일 뿐이며 모든 것이 해당 클러스터에서 실행됩니다. 이는 모든 전투에 영향을 미칩니다. 새로운 것을 시작할 때마다 기존 작업에 영향을 미치고 속도가 느려집니다. 그래서 아주 빨리 워크로드의 테트리스를 해야 합니다. 아무도 그걸 사용하지 않는 밤에 당신이 실행할 수 있습니다. 이것은 끔찍합니다. 스노우플레이크는 각 워크로드에 대해 독립적인 컴퓨팅 리소스 집합이 있는 건 아닙니다. 그들은 서로를 공격하지 않습니다. 크기가 조정됩니다. 이러한 컴퓨팅 리소스를 사용하지 않는 경우 이 워크로드를 실행하지 않기 때문에 종료할 수 있습니다. 그래서 당신은 매우 이해하기 쉬운 방법으로 사용한 만큼 지불하면 됩니다. 두번째는 완전히 셀프 관리란 것입니다. 이게 매우 중요하죠. 인프라를 몰라도 됩니다. 패치를 할 필요도 없고, 모든 리소스를 돌볼 필요도 없습니다. 스노우플레이크는 지메일처럼 쓰는 서비스이며, 데이터를 스노우플레이크로 가리키면 쿼리를 실행할 수 있으며, 우리는 사용자의 모든 것을 비밀리에 처리하고 복잡성을 대신 수행합니다. 그래서 저는 항상 단순하다고 말합니다. 우리는 단순함에 대해 많이 이야기합니다. 단순함은 바로 외부에서 사용할 때 간단하다는 것을 뜻합니다. 대신 내부는 복잡한 시스템이잖아요? 복잡성은 내부로 이동하며 고객에게 노출되지 않습니다. AI, 애플리케이션 등 새로운 워크로드에 대해 우리는 간단하게 만들려고 노력합니다. Q. 현재 데이터 분석 시장은 스노우플레이크 같은 전문업체와, 대규모 클라우드 서비스 기업이 혼란스럽게 경쟁하고 있습니다. 스노우플레이크는 매우 독특하게도 클라우드 업체와 경쟁하면서 동시에 긴밀한 협력 관계도 구축하고 있습니다. 그 이유는 무엇입니까? 우리는 친구이자 경쟁자이며, 실제로 그들의 고객입니다. 분명 우리는 어딘가에서 AWS, 마이크로소프트, 구글클라우드와 경쟁합니다. 스노우플레이크는 인프라를 구축하지 않습니다. 그래요. 우린 뻐꾸기, 뻐꾸기 클라우드에요. 알을 낳기 위해 남의 둥지를 자주 사용합니다. 우리는 모든 클라우드 공급자의 인프라를 활용한다는 의미에서 뻐꾸기이며, 세 클라우드 공급자 모두에 우리의 클라우드 리전이 있습니다. AWS, 애저, GCP 리전은 있지만 인프라를 구축하지는 않습니다. 우리는 AWS, 애저, GCP의 고객이죠. 아마도 우리가 AWS의 1위 고객일 거라 생각합니다. 우리는 AWS의 거대한 파트너이며 AWS의 점유율을 높여주고 있어서 그들은 우리를 사랑합니다. 애저도 마찬가지고요. 스노우플레이크는 모든 클라우드 위에 스노우플레이크 클라우드 계층을 구축합니다. 여러분은 서로 다른 클라우드 간의 차이점을 생각하지 않아도 됩니다. AWS든 애저든 동일합니다. 우린 어딘가에서 경쟁하고 있죠. 클라우드가 여러 서비스를 제공한다는 것을 알고 있습니다. AWS는 한 1천개의 서비스를 가졌지요. 애저, 구글도 그렇고요. 하지만, 스노우플레이크의 경우 하나의 서비스만 있습니다. 스노우플레이크의 서비스는 스노우플레이크뿐입니다. 우리는 데이터가 중심에 있다고 믿으며, 데이터에 그들과 매우 다른 관점을 갖고 있습니다. 우리는 데이터가 클라우드의 중심에 있기를 원하지만, 다른 클라우드 제공업체의 경우는 아니에요. 클라우드 업체에서 애플리케이션이 AI를 사용할 것이라고 하면, 데이터를 사용할 것이고, 트랜잭션 데이터를 사용할 것이며, 파이프라인을 사용할 것이며, 클라우드의 모든 서비스를 알아야 합니다. 우린 각 애플리케이션이 많은 서비스를 결합하도록 하는 대신 스노우플레이크 클라우드를 선택하면 됩니다. 이것이 바로 제가 클라우드에서 애플리케이션을 구축하는 것이 훨씬 쉽다고 믿는 이유입니다. Q. 올해 스노우플레이크서밋의 포괄적인 주제는 무엇입니까? 여러 발표가 있었는데, 전달하고자 했던 핵심 메시지는 무엇입니까? AI옵스는 진정한 혁명이라고 생각합니다. 스노우플레이크가 아이폰이 되고 있습니다. 당신은 애플리케이션을 만들 수 있습니다, 당신의 앱을 스노우플레이스 마켓플레이스에 올릴 수 있지요. 고객이 당신의 앱을 사용하는 걸 알 수 있습니다. 앱을 매우 빠르게 작성하고 사용할 수 있습니다, AI와 코텍스의 조합은 AI 애플리케이션이 데이터에 접근하게 할 것입니다, 데이터에 대한 접근을 민주화하는 것이 하고 싶은 일입니다. 우리가 무기를 다시 설정했기 때문에 사용하기가 매우 쉬울 것입니다. 너무 쉬워서 모든 사람이 셀프 서비스를 올바르게 사용할 수 있습니다. 관리자는 필요없습니다. 셀프 서비스를 사용하기 너무 쉽다는 것은 옳았습니다. 회사의 데이터 팀만 비즈니스 사용자가 아닙니다. 모든 사람이 스노우플레이크를 직접 사용할 수 있는 것은 아니죠. 우리에게 앱과 AI가 있습니다. 이제 이러한 비즈니스 사용자가 이 기술을 사용할 수 있게 됐어요, 나는 이 기술을 '라스트마일'이라고 봅니다. 비즈니스 사용자와 데이터를 연결하는 방법, 이것이 바로 우리가 라스트마일에 도달했다고 생각하는 이유입니다. Q. 스노우플레이크 유니스토어는 현재 얼마나 활용되고 있나요? OLTP에선 자주 언급되지 않는데요. 당신 말이 맞습니다. 유니스토어는 OLTP를 위해 만든 게 아닙니다. OLTP는 그 자체로 시장이에요. 애플리케이션은 데이터에 대한 외부 접근이 필요하고, 포인트 조회가 필요하며, 지연시간이 매우 짧은 포인트 조회 와 권한이 필요하기 때문에 우리가 원하는 애플리케이션을 위해 유니스토어를 만든 것입니다. 클라우드의 블롭 스토리지를 사용하는 것은 완전히 다른 기술이며, 세분화된 트랜잭션을 처리하려면 다른 스토리지가 필요합니다. 오라클 OLTP와 경쟁하는 게 우리의 목표가 아닙니다. 그렇게 하려고 시도하지도 않습니다. 목표는 유니스토어로 애플리케이션을 작성하게 하는 것입니다. 네이티브 앱이요. 우리의 목표는 트랜잭션을 의사 결정 지원과 더 통합할 수 있는 곳었습니다. 데이터를 정리하고, 포인트를 조회하는 그 밑에 핵심 가치 저장소가 있습니다. 이 데이터에 대한 모든 분석 작업을 오프로드하기 위해 블롭 스토리지를 활용합니다. 두 가지 방식으로 저장되고 투명하지만, 이 데이터에 대한 복잡한 분석 워크로드를 OLTP와 동시에 실행할 수 있습니다. 그리고 그것 때문에 타협이 있습니다. Q. 최근 스노우플레이크 리더십에 변화가 있었습니다. 이번 행사의 기조 연설에서 스노우플레이크가 단순함과 고객 지향이란 두 성격을 절대 버리지 않을 것이라고 강조했습니다. 그렇다면 앞으로 어떤게 변화할 것 같습니까? 리더십의 변화는 몇 가지 결실을 맺지 못한 것입니다. 전임자인 프랭크 슬루트만과 정말로 아주 좋은 시간을 보냈습니다. 프랭크는 여전히 스노우플레이크 이사회의 일부입니다. 슈리다는 제품 측면에서 훨씬 더 기술적이고 훨씬 더 주도적이며, AI 성공에 매우 중요한 기능을 스노우플레이크에 구축할 것입니다. 프랭크는 2년 전에 65세쯤에 은퇴할 것이라고 말했습니다. 그래서 그는 차기 CEO를 찾을 수 있는 충분한 시간을 가지라고 미리 알려줬습니다. 그래서 몇 달 동안 새로운 CEO는 아디더라도 잠재적인 후보자를 많이 찾았습니다. 그리고 니바(Neeva)라는 회사를 인수했는데, 이 회사는 슈리다가 CEO로 있던 곳이고, 그는 AI를 스노우플레이크에 도입했고, 자신이 놀라운 후보라는 것을 증명했습니다. 내부에서 누군가를 영입하는 것이 외부의 모르는 누군가를 영입하는 것보다 훨씬 더 좋기 때문에, 우리 모두 슈리다를 이사회에 제안했습니다. 지금 내게 프랭크와 슈리다 중 CEO를 고르라면 저는 슈리다를 고를 것입니다. 슈리다는 위대한 CEO이고, 우리는 정말 운이 좋았습니다. 성공의 큰 부분은 운입니다. 운이 좋아야 하고 올바른 선택을 해야 하는데 CEO는 어려운 선택입니다.

2024.06.10 10:08김우용

"美에 반도체 투자 '달콤한 독약' 될 수도"...국내 SW 전문가의 경고

"현재 국내 산업이 해외 반도체 투자에 열을 올리고 있지만, 이는 곧 '달콤한 독약'이 될 수 있습니다. 미국으로부터 큰 규모의 지원금을 받는 순간 공급망과 관련된 여러 제약을 받게 됩니다. 때문에 어떠한 규제가 없는 핵심 산업인 소프트웨어에 하루 빨리 국내 기업과 정부가 투자를 진행해야죠." 문송천 KAIST 경영대학원 명예교수는 최근 카이스트 서울캠퍼스에서 기자와 만나 국내 IT 산업이 나아가야 할 방향에 대해 이같이 밝혔다. 문송천 교수는 '국내 전산학박사 1호'다. 24세에 숭실대학교 전산학과 교수로 부임했으며, 이후 KAIST 전산학과 교수로 자리를 옮겼다. 현재는 KAIST 경영대학원 명예교수이자 유럽IT학회 아시아 대표이사직을 맡고 있다. 특히 문 교수는 운영체제(OS), 데이터베이스(DB) 등 소프트웨어 분야의 권위자로 널리 알려져 있다. 1990년에는 한국 최초의 국산 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)를 개발하기도 했다. ■ "제조 산업 결국 따라잡혀…소프트웨어에 주목해야" 문 교수는 "IT 산업에서 소프트웨어와 하드웨어가 차지하는 매출 비중은 60대 40"이라며 "소프트웨어 중에서도 데이터 관련 산업이 절반을 차지하는 데, 정작 데이터를 다루는 기업의 수 자체는 적다"고 말했다. 이런 관점에서 문 교수는 국내 IT 산업이 첨단 소프트웨어 개발 및 투자에 집중해야 한다고 진단한다. 그는 "국내 반도체 산업이 2나노미터(nm) 공정 진입을 준비하는 등 선두에 있으나, 대형 설비를 갖춘 제조산업은 결국 중국이 따라잡게 될 것"이라며 "이 때를 대비해 소프트웨어를 미래의 먹거리로 삼아야 한다"고 강조했다. 현재 미국은 전체 소프트웨어 시장을 과점하고 있다. 마이크로소프트, 오라클, 구글 등이 대표적인 기업이다. 특히 마이크로소프트는 윈도우스(Windows)라는 OS를 통해 전 세계 IT 산업의 근간을 형성하고 있다. 문 교수는 국내 기관 및 기업들도 하루 빨리 OS를 자체 개발해야 한다는 시각이다. 문 교수는 "미국은 테슬라, 페이스북, 아마존 등도 자체 OS와 DB를 구축해 소프트웨어의 독립성을 높이고 있다"며 "한국도 응용 소프트웨어에만 치중하지 말고 원천기술이 되는 디지털 플랫폼을 구축할 필요가 있다"고 설명했다. ■ "미국 등 반도체 대규모 투자, 달콤한 독약 될 수도" 국내 IT 산업의 중추인 반도체 업계는 현재 미국 등 해외 투자에 집중하고 있다. 일례로 삼성전자는 지난 2022년부터 미국 테일러시에 최선단 파운드리 팹을 건설해 왔다. 지난달에는 해당 공장에 2나노 양산을 위한 생산 시설과 첨단 패키징 시설, 연구개발(R&D) 센터 등을 추가 건설하기로 했다. 이에 미국 정부는 64억 달러(한화 약 8조8천500억원)에 달하는 보조금을 지급하기로 했다. 다만 이와 관련해 문송천 교수는 "미국과 공조해 중국을 견제하는 것은 좋지만, 보조금을 받는 즉시 미국의 컨트롤 타워 하에서 공급망에 대한 지속적인 간섭을 받게 될 수 밖에 없다"며 "미국이 내건 여러 조건들을 고려하면 사실상 달콤한 독약"이라고 꼬집었다. 실제로 미국 정부는 보조금 수혜 기업들이 당초 예상보다 높은 이익을 낼 시 초과분 일부를 환수하는 조항을 내걸었다. 또한 이들 기업의 중국 내 설비투자에도 제한을 걸었다. 문 교수는 "반면 소프트웨어는 제조 산업이 아니기 때문에 이와 같은 규제를 할 수도 없고, 현재 규제가 있지도 않은 기회의 영역"이라며 "개발 시간과 역량이 많이 필요하다고 미리 포기할 게 아니라, 하루 빨리 반도체 IP(설계자산)·OS 등의 개발을 시작해야 한다"고 강조했다. ■ "생성형 AI, 업계 최대 화두지만…확대 해석 금물" IT 산업의 최대 화두인 생성형 AI에 대해서도 경고의 메시지를 전했다. 생성형 AI란 오픈AI의 '챗GPT'와 같이 텍스트, 이미지 등을 AI가 새롭게 만들어내는 기술을 뜻한다. 문 교수는 "생성형 AI가 과대 해석으로 소프트웨어 산업의 대부분의 비중을 차지하고 있다고 보여지지만, 실상은 10% 수준에 불과하다"며 "생성형 AI가 학습할 수 있는 데이터는 굉장히 제한적"이라고 지적했다. 생성형 AI가 데이터 수집에 한계를 지닌 이유는 보안 때문이다. 일반적인 정보는 인터넷을 통해 대중이 자유롭게 접근할 수 있으나, 각 기업들이 보유한 회사 운영, 임직원 등에 대한 정보는 철저한 비공개 영역이다. 개인정보와 관련한 데이터 역시 마찬가지다. 문송천 교수는 "국내 주요 IT 기업들이 생성형 AI의 유행에 앞다퉈 편승하려 하면서도, 생성형 AI의 토대가 되는 DB 엔진, OS는 여전히 외산에만 의존하려고 한다"며 "중장기적 관점에서 국내 IT 산업의 경쟁력을 확보할 수 있도록 정부가 역할을 주도해야 한다"고 재차 강조했다.

2024.06.03 15:04장경윤

DB하이텍, 글로벌 셔터·SPAD 공정 고도화...이미지센서 사업 확대

8인치 파운드리 전문기업 DB하이텍이 글로벌 셔터와 SPAD(단일광자 포토다이오드) 공정 기술을 고도화해 특화 이미지센서 사업을 확대 중이라고 3일 밝혔다. 글로벌 셔터는 빠르게 움직이는 피사체의 이미지를 왜곡 없이 포착하는 센서다. 스마트 팩토리 구축에 필수적인 머신비전을 비롯해 자동차, 드론, 로봇, 의료기기 등 다양한 분야에서 수요가 가파르게 증가하고 있다. DB하이텍의 7Tr 전하 도메인 글로벌 셔터는 라이트 실드와 라이트 가이드 기술을 적용해 5.6um 픽셀에서 PLS≥3만5천을 달성했으며, 최소 2.8um 픽셀(PLS≥1만)까지의 다양한 크기를 지원한다. PLS(Parasitic Light Sensitivity)는 빛에 대한 민감도를 나타내는 개념으로 PLS가 1만 이상이면 광인식률 99.99%(Noise 발생률 1만분의 1 미만)에 달하는 상당히 높은 수준의 셔터 효율성을 보인다. DB하이텍은 6Tr 전하 도메인 글로벌 셔터 공정에서도 2.8um 픽셀에서 PLS≥1만과 60C일 때 ≤20e/s의 낮은 암전류 특성을 확보했다. 해당 공정은 금년 말까지 개발 완료 후 고객에게 제공될 예정이다. SPAD는 입자 수준의 미약한 빛 신호를 감지하는 초고감도의 3D 이미지센서로, 정밀도가 높고 장거리 측정이 가능하여 자율주행차, AR·VR 기기, 로봇, 스마트폰 등 미래 첨단기술을 구현하는 데 핵심적인 부품이다. DB하이텍의 SPAD 2세대 공정은 BSI 구조로 BST(Backside Scattering Technology), BDTI(Backside Deep Trench Isolation)를 적용해 940nm 파장 기준, 광자 검출 확률 15.8%의 선진 기술 수준을 갖추었다. 이에 더해, 일반 CIS의 암전류에 해당하는 DCR(Dark Current Rate) 성능을 0.69cps/um2까지 확보하여 품질을 높였다. DB하이텍은 이번에 확보한 글로벌 셔터와 2세대 SPAD 공정을 기반으로 팹리스 고객들이 특화 이미지센서 사업을 확대할 수 있도록 적극 지원할 계획이다. 현재 글로벌 셔터와 SPAD는 특성을 확보하여 파운드리 서비스를 제공하는 업체가 많지 않다. DB하이텍 관계자는 "현재 미국, 유럽, 중국, 일본 등지의 글로벌 선두 기업들과 협업하여 제품을 개발 중"이라며 "고객 맞춤형 공정, 픽셀 개발을 위해 시뮬레이션을 할 수 있는 TDK(TCAD Design Kit), 고객의 비용을 절감할 수 있는 MLM(Multi-Layer Mask) 등의 서비스를 제공하며 고객 지원을 강화해 나갈 계획"이라고 설명했다. 한편 최근 DB하이텍은 X-ray CIS에서도 유럽 선두 의료용 센서 전문업체와 제품 개발에 성공해 사업을 확대 중이다. 특히, 선진사 수준의 품질 및 수율 특성으로 고객 반응이 좋아 의료 분야에 이어 산업 분야로도 사업을 확대할 것으로 알려졌다.

2024.06.03 09:30장경윤

오라클, OCI '레드햇 오픈시프트' 정식 출시

오라클은 '오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 컴퓨트 가상머신(VM) 기반 레드햇 오픈시프트' 를 정식 출시한다고 14일 발표했다. 레드햇 오픈시프트는 쿠버네티스 기반 클라우드 네이티브 애플리케이션의 설계와 구축, 배포를 위한 업계 선도적인 하이브리드 클라우드 애플리케이션 플랫폼이다. 69개 이상의 리전을 통한 분산형 클라우드 서비스를 제공하는 OCI는 고객사가 규제 준수 및 성능, 비용 효율성 관련 요구 사항을 충족시키는데 최적화된 위치에서 최적의 운영 모델을 통해 레드햇 오픈시프트를 실행하도록 지원한다. 이 새로운 오퍼링은 OCI 베어메탈 및 오라클 VM웨어 클라우드 솔루션 워크로드용 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL) 인증에서 시작된 레드햇과 오라클 간 파트너십의 결과물이다. 이제 양사의 공동 고객은 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 인증 및 레드햇 오픈시프트를 함께 활용하며 레드햇과 오라클의 신뢰할 수 있는 기존의 투명한 지원 합의를 기반으로 한 지원을 통해 OCI에서 레드햇 오픈시프트 워크로드를 안정적으로 설치 및 마이그레이션은 물론, 실행할 수 있다. OCI 기반 레드햇 오픈시프트는 레드햇 오픈시프트 플랫폼 플러스, 레드햇 오픈시프트 컨테이너 플랫폼, 레드햇 오픈시프트 쿠버네티스 엔진의 검증된 구성을 통한 고객 관리형 설치를 지원한다. 양사의 공동 고객은 레드햇 오픈시프트 에코시스템을 확장해 OCI상에 레드햇 오픈시프트를 설치하고 해당 설치 과정을 레드햇 포털에서 관리할 수 있다. 고객은 레드햇 오픈시프트 어시스티드 인스톨러, 명령줄, 에이전트 기반 설치 등 다양한 설치 방법을 선택할 수 있으며, 에어갭 환경에도 레드햇 오픈시프트를 설치할 수 있다. 오라클은 OCI 스토리지와 레드햇 오픈시프트의 통합을 지원하는 컨테이너 스토리지 인터페이스(CSI) 소프트웨어 및 OCI와 레드햇 오픈시프트 플랫폼 간의 API 상호운용성을 지원하는 클라우드 컨트롤 매니저(CCM) 소프트웨어를 제공한다. OCI의 분산형 클라우드 서비스에 미국과 영국, 호주의 오라클 정부 클라우드 리전, 고객이 관리하는 사이트에서 제공되는 OCI 전용 리전, 오라클 파트너사들이 제공하는 오라클 알로이 리전, 고객사의 데이터 센터에서 제공되는 컴퓨트 클라우드앳커스터머, 오라클 EU 소버린 클라우드 등이 포함돼 있다. 레드햇 오픈시프트 버전 4.14 및 4.15는 OCI 컴퓨팅의 유연한 VM 형태에 설치할 수 있도록 검증됐으며, 각 오퍼링에서 사용할 수 있다. 이와 같은 배포 유연성은 통신, 금융, 의료 등 복잡한 규제 환경을 가진 산업에 속한 기업 및 다양한 국가에서 사업을 운영하는 기업에 특히 중요하다. OCI 컴퓨트의 유연한 VM 구성과 OCI 블록 스토리지의 자동 튜닝 볼륨을 활용하면 다른 하이퍼스케일러 대비 1/2의 컴퓨트 비용, 3분의1 스토리지 비용만으로도 레드햇 오픈시프트 성능을 최적화할 수 있다는 점이 장점이다. 베어메탈 관련 검증은 추후 진행 예정이다. 레드햇 아셰시 바다니 수석 부사장 겸 최고 제품 책임자는 "유연성과 선택권은 하이브리드 클라우드 환경에서 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축, 배포, 관리하고자 하는 기업 조직의 가장 중요한 요구 사항”이라며 “레드햇은 OCI 기반 레드햇 오픈시프트를 출시함으로써 OCI의 탁월한 성능, 강화된 보안, 비용 효율성을 바탕으로 각 고객사가 자사의 요구사항에 가장 잘 부합하는 환경에서 애플리케이션을 실행할 수 있는 역량을 제공할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 카란 바타 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 수석 부사장은 "기업들은 자사의 비즈니스 요구사항 충족 및 목표 달성 목적으로 멀티 클라우드 환경을 지속적으로 활용하고 있으며, 워크로드의 클라우드 마이그레이션 시 유연성과 단순성을 가장 중요하게 여기고 있다”며 “양사의 공통 고객사는 OCI 기반 레드햇 오픈시프트를 통해 기존 레드햇 오픈시프트 환경을 OCI로 간단히 확장하고, OCI의 분산형 클라우드를 활용해 원하는 모든 지점에서 유연하게 워크로드를 실행한다는 두 가지 이점을 함께 누릴 수 있다"고 강조했다.

2024.05.14 10:36김우용

VM웨어 이탈 고객을 노리는 눈들

브로드컴 자회사로 변신한 VM웨어가 라이선스와 고객 정책을 변경하면서 V스피어 가상화 이탈 수요가 대거 발생할 것으로 예상되고 있다. 이에 그동안 VM웨어와 IT 인프라 시장에서 경쟁해온 기업들이 앞다퉈 이탈고객 흡수를 노리고 마케팅과 영업을 강화하는 모습이다. 최근 뉴타닉스, 레드햇, 수세, 오라클, 마이크로소프트 등이 VM웨어 가상화 환경을 자사 플랫폼으로 이전하도록 유도하는 프로모션을 진행중이다. 뉴타닉스는 작년말부터 VM웨어 마이그레이션을 지원하는 프로그램을 운영중이다. 뉴타닉스는 AHV란 자체 하이퍼바이저를 제공중이다. 고객은 원하는 경우 VM웨어 V스피어 환경도 함께 활용할 수 있지만, AHV를 별도 라이선스 없이 사용해 V스피어 상의 가상머신(VM)을 실시간에 준하게 이전할 수 있다. 고객의 다양한 운영 시나리오에 맞춰 새로운 워크로드 환경을 구축할 수 있도록 컨설팅 서비스를 강화했고, 새 수요를 감당할 수 있는 신규 파트너 영입 전략도 수립해 '서지 프로그램'이란 이름으로 시행중이다. 수세도 하베스터(Harvester)란 가상화 솔루션과 쿠버네티스 플랫폼 수세 랜처의 영업을 강화하고 있다. 수세코리아는 전담인력을 두배 늘리고, 연이어 대고객 설명회를 개최하고 있다. 비용 절감이 수세의 공략 포인트다. 레드햇은 쿠버네티스 환경에서 VM도 함께 운영할 수 있는 오픈소스 기술 '쿠브버트(Kubevirt)'를 강조하면서 '레드햇 오픈시프트' 영업과 마케팅을 강화했다. 레드햇도 VM웨어 V스피어 상의 VM을 레드햇 오픈시프트로 이전할 수 있는 도구와 기술지원 서비스를 제공하고 있다. 수세와 레드햇은 기존 VM을 컨테이너와 쿠버네티스 기반의 클라우드 네이티브로 곧바로 전환하는 대신, 선 이전 후 점진적 전환을 유도하고 있다. 변경에 둔감했던 기존 워크로드를 클라우드에 적합한 환경으로 진화시키는 계기로 삼으라는 것이다. 오라클도 VM웨어 고객 잡기에 나섰다. 구축형 VM웨어 환경을 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI)의 '오라클 클라우드 VM웨어 솔루션(OCVS)'으로 이동시킨 뒤 OCI 기반의 클라우드 네이티브 환경으로 이전하는 단계적 접근법을 강조하고 있다. 한국오라클은 이같은 내용의 웨비나를 14일 개최한다. 마이크로소프트는 이달 1일 'VM웨어 래피드 마이그레이션 플랜'이란 정책을 발표했다. 이는 VM웨어 V스피어 환경을 '애저 VM웨어 솔루션'으로 이전하는 고객에게 20% 할인과 예약 인스턴스 구매 시 12만달러 추가 애저 크레딧 등을 제공한다. 추가 라이선스 비용없이 애저 VM웨어 솔루션에서 클라우드 호스팅 윈도서버 및 SQL서버를 실행하는 기능과 수명 종료되는 이전 버전의 윈도서버 및 SQL서버의 무료 확장 보안 업데이트도 제공한다. 각사는 VM웨어의 V스피어와 직접 경쟁제품을 취급하거나, 컨테이너 플랫폼, 클라우드 환경 등의 대체재를 취급하는 기업들이다. 십수년간 VM웨어가 거의 독식해온 서버 가상화 시장에서 크게 성공하지 못했었다. 시트릭스를 비롯해 마이크로소프트, 레드햇 등은 각각 젠서버, 하이퍼V, KVM 기반 레드햇가상화(RV)로 VM웨어와 일대일 승부를 펼쳤다. VM웨어는 고급 기능을 선보여 경쟁사의 공세를 방어했다. VM웨어와 경쟁사의 대결은 클라우드 네이티브 기술의 급속 확산과 함께 사실상 무의미해지며 종결됐었다. 서버 가상화 시장은 2010년대 들어 VM웨어 천하로 정리되며 레드오션으로 여겨졌다. V스피어가 기존 물리서버 환경을 가상머신(VM)으로 대체하는 일종의 '서버통합'으로 전파됐기에 잦은 변경이나 업그레이드보다 안정성을 중시하는 워크로드에 많이 쓰이고 있다. 클라우드 네이티브 기술은 스타트업과 하이퍼스케일러 중심으로 퍼졌고, 기존 V스피어 상의 워크로드를 컨테이너와 쿠버네티스 기반의 마이크로서비스아키텍처(MSA)로 전환하는 이용자는 드물었다. 엔터프라이즈 기업은 한번 VM웨어를 도입하면 퍼블릭 클라우드 올인 전략을 채택하지 않는 한 기존 환경을 유지해왔다. 전에 없던 신규 워크로드 구축에만 클라우드 네이티브 기술을 채택했다. VM웨어의 행보는 고객의 충성도에 균열을 가져왔다. 많은 기업이 장기적인 유지보수에서 라이선스 비용 증가를 우려하고 있고, 대안 마련을 고심하고 있다. 다만, 그 고민의 경향은 VM웨어에서 타 가상화 솔루션으로 이전하는 '가상화 마이그레이션'보다 클라우드 네이티브로 업그레이드에 있다. 단순히 인프라를 대체재로 이동하기보다 이참에 새로운 기술을 도입해보자는 목소리가 힘을 얻는 모양새다. 이런 경향이 오히려 더 많은 기업을 VM웨어 이탈고객 잡기에 뛰어들게 하고 있다. 대안을 자처하는 솔루션회사 모두 궁극적으로 클라우드 기반으로 이전하라고 역설하고 있다. 업계는 이번 사태로 엔터프라이즈기업이 VM웨어 마이그레이션보다 클라우드 네티이브화에 더 가속도를 붙일 것으로 전망한다. 단순히 인프라 기반 기술 분야에서만 변화 바람이 부는 게 아니다. VM웨어 가상화의 부속 솔루션 분야도 움직이고 있다. 그동안 VM웨어 인프라 백업으로 이름을 날렸던 백업 솔루션업체 '빔(VEEAM)'은 최근들어 연이어 '가상화 마이그레이션' 관련 마케팅 메시지를 내고 있다. 빔은 최근 블로그에서 VM웨어 환경을 대체할 수 있는 여러 옵션을 소개하면서, 어떤 방식을 택하든 백업 환경만큼은 큰 문제없이 안정적으로 이전할 수 있다고 강조했다. 백업 제품의 지원 솔루션 목록에 오라클 리눅스 가상화와 레드햇 가상화 지원을 강화했다. 국내 IT업계의 한 관계자는 "현재 기업의 VM웨어 이탈 고민은 단순히 가상화 라이선스의 가격 인상에 따른 반작용보다 한순간에 정책을 바꾼 VM웨어의 결정으로 투자 보호를 장담할 수 없다는 불안감에서 비롯된다"며 "VM웨어는 이미 신뢰를 일정부분 잃어버렸고, 그동안 기회를 엿보던 경쟁사가 불신의 틈을 공격적으로 파고 들고 있다"고 설명했다. 그는 "당장 VM웨어 독점 체제가 깨지고 멀티 벤더 도입 움직임이 본격화되고 있다"며 "머지 않아 클라우드 네이티브 기술에 대한 대형 클라우드 기업의 지원이 본격적으로 제공되면 가상화 시장이 빠르게 쿠버네티스 시장으로 이동할 것"이라고 전망했다.

2024.05.13 14:11김우용

몽고DB, AWS・구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등과 협력을 확대한다고 13일 밝혔다 . 몽고DB는 '날리지베이스 포 아마존 베드록'에 '몽고DB 아틀라스 벡터 서치'를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 수많은 개발자와 고객이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 업계를 선도하는 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다. 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다. 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 벡터 데이터만 저장하는 애드온 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다. 아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI 등의 LLM 을 자체 데이터로 맞춤화한다. 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다. 이 같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다. 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB와 구글 클라우드의 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다. 오늘날 많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다. 제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 저장소, 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다. 이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다. 이처럼 양사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 바시 필로민 AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다”며 “이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 강조했다. 스티븐 오반 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

2024.05.13 11:05김우용

오라클, AI 코딩 도구 '오라클 코드 어시스트' 발표

오라클은 AI 코딩 동반 툴인 오라클 코드 어시스트를 발표하고, 애플리케이션 속도 향상 및 코드 일관성 개선 계획을 13일 밝혔다. 오라클 코드 어시스트는 거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에서 실행되며 OCI 기반 자바, SQL 및 애플리케이션 개발에 최적화됐다. 된 오라클 코드 어시스트는 개발자에게 기업의 모범 사례 및 코드베이스에 맞춤화해 맥락에 특화된 제안 기능을 제공한다. 오라클 코드 어시스트는 대부분의 모던 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 업데이트하고 업그레이드 및 리팩토링하는 데에도 사용할 수 있도록 설계될 예정이다. AI 기반 소프트웨어 개발은 소프트웨어의 개념화 및 생성, 테스트, 관리 방식에 혁신을 불러일으켰다. 개발자는 AI 지원 도구를 사용하면 새로운 아이디어를 탐색하고 신규, 업그레이드 또는 리팩토링된 코드를 위한 지능형 제안을 받을 수 있다. 또한 일상적인 작업을 자동화하는 기능 덕분에, AI 도구가 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)의 모든 단계에서 핵심적인 부분으로 자리 잡게 됐다. 오라클 코드 어시스트는 코드 스니펫, 종속성 분석, 오류 완화 대안, 테스트 사례, 주석, 요약 및 문서화를 제공해 SDLC의 각 단계를 처리한다. 오라클 코드 어시스트는 젯브레인 인텔리제이 IDEA, 또는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드용 개발 환경 플러그인으로도 배포된다. 개발자가 애플리케이션 실행 위치와 상관없이 애플리케이션을 구축, 최적화, 업그레이드하는 데 도움을 주는 전문가 의견을 반영한 피드백을 제공하도록 특별히 훈련될 계획이다. 오라클 코드 어시스트의 코드 생성(Generation) 기능은 학습한 맥락 및 패턴을 바탕으로 코드 제안을 제공하고, 전체 클래스 파일, 메소드 또는 코드 라인을 생성한다. 개발자는 코드 스니펫을 승인, 변경 또는 거절할 수 있고, 보일러플레이트 코드 작성에 드는 시간을 줄이고, 애플리케이션 개발 속도를 높일 수 있다. 코드 주석(Annotation) 기능은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 문서화 또는 코멘트 생성을 통해 코드 기능을 설명한다. 개발자는 이를 통해 애플리케이션을 수명 주기 동안 지속적으로 관리할 수 있다. 코드 설명 가능성(Explainability) 기능은 코드에 대한 명확한 언어 요약을 제공한다. 이 기능은 기존 코드를 검토 또는 리팩터링하는 개발자들을 지원하고, 정확하고 이해하기 쉬운 맥락 제공을 통해 시간을 절약해 준다. 더욱 빨라진 코드 검토(Faster Code Reviews) 기능은 풀(pull) 요청을 실행해 코드 리뷰를 작성한 뒤의 변경 사항을 저장소에 병합하고, 성능, 품질, 효율성, 스타일링 가이드라인을 기반으로 코드 변경을 추천한다. 개발자들은 이 기능을 활용해 보다 고품질의 코드를 제공할 수 있다. 테스트 커버리지 생성은 코드의 맥락을 기반으로 유닛과 기능 테스트를 생성한다. 이 기능은 개발자가 훨씬 다양한 테스트 입력 값을 아우르는 더 나은 테스트 커버리지를 바탕으로 테스트 품질을 개선하게 해 준다. 맞춤형 제안(Tailored Suggestions)은 기업 조직의 코딩 프레임워크, 사내 라이브러리, 모범 사례, 업계 별 표준을 통합해 조직 전용 코드를 생성한다. 이 기능은 개발자의 코드 리뷰, 업데이트, 기존 코드베이스로의 코드 통합을 지원한다. 코드 생성 컨텍스트(Code Origination Context)는 필터를 적용해 코드가 비허용적(non-permissive) 라이선스를 출처로 삼지 않도록 한다. 이 기능은 개발자가 규정 준수 관련 위험을 해결할 수 있게 돕는다. 자동 언어 업그레이드(Automated Language Upgrades)는 새로운 라이브러리를 사용해 기존 코드를 현재의 언어 버전으로 변환 및 업데이트한다. 이 기능은 개발자가 사용된 언어 또는 프레임워크의 최신 기능을 활용해 애플리케이션의 성능과 품질을 개선할 수 있게 지원한다. 코드 분석은 버그와 비효율성을 파악하고, 기업 조직의 소프트웨어 개발 관행을 바탕으로 오피니어네이티드(opinionated) 코드를 생성한다. 이 기능은 개발자가 자체 독점 코드베이스와 일관된, 보다 강력한 코드를 제공하도록 지원한다. OCI 최적화 제안 기능은 OCI 서비스 API, 코딩 패턴, 모범 사례로부터 확보한 제안을 통합해 애플리케이션이 OCI에서 최적의 상태로 실행될 수 있게 지원한다. 이 기능은 개발자가 OCI에서 실행되고 OCI 서비스를 사용하는 애플리케이션의 유용성은 극대화하고, 효율성은 높이도록 해 준다. 오라클의 개발자들은 이미 오라클 코드 어시스트를 적극 활용해 새로운 오라클 제품 및 서비스를 개발하고 있다. 이 서비스는 오라클 고객들에게도 제공될 예정이다. 아난드 크리슈난 오라클 클라우드 인프라스트럭처 제품 관리 부사장은 “커스텀 애플리케이션은 전 세계 모든 기업 조직이 스스로를 차별화하기 위해 사용하는 방식”이라며 “애플리케이션의 구축, 배포, 유지 관리에는 노동력과 시간이 많이 든다”고 밝혔다. 그는 “오라클 코드 어시스트를 활용하는 기업들은 개발자가 애플리케이션 속도 및 코드 일관성을 개선해 애플리케이션을 안전하고 강력하며, 규정을 준수하는 방식으로 장기간 유지 관리할 수 있도록 지원할 수 있다”고 덧붙였다.

2024.05.13 10:59김우용

"하나로 다 된다” 오라클 데이터베이스 23ai 정식 출시

“오라클의 컨버지드 데이터베이스(DB) 접근법은 오라클을 경쟁사와 차별화하는 요소다. '오라클 데이터베이스 23ai'를 이용하면 여러 DB를 통합하지 않아도 되고, 보안이나 가용성 기능의 부족을 참아가며 사용하지 않아도 된다. 앱 개발 관점에서 별도의 JSON 문서 DB를 이용하지 않아도 되고, 미션크리티컬 앱 운영 관점에서 레디스 같은 별도 캐시도 필요없어진다. 생성형 AI 관련해서 별도의 벡터 DB 도 필요없다.” 제니 차이 스미스 오라클 제품 관리 부문 부사장은 9일 열린 한국 언론사 대상 온라인 브리핑에서 이같이 밝혔다. 오라클은 엔터프라이즈 기업의 생성형 인공지능(AI) 기반 애플리케이션 개발과 데이터 운영에 최적화된 '오라클 데이터베이스 23ai' 버전을 정식 출시한다고 9일 밝혔다. 정식 출시된 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI) 에디션이며, 다양한 클라우드 서비스에서 사용 가능하다. 오라클 데이터베이스 19c 버전 이후 최신 장기 지원 버전으로 5년의 프리미어 기술지원과 3년의 확장 기술지원을 제공한다. 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등에 초점을 맞춰 개발됐다. 오라클 AI 벡터 검색를 비롯해 기타 300개 이상의 신기능과 수천개 이상의 개선사항을 포함한다 오라클 데이터베이스 23ai는 작년 가을 출시될 당시 이름인 '오라클 데이터베이스 23c'에서 이름을 변경했다. 항상 버전명에 당대 주요 트렌드 기술을 의미하는 약어를 붙였던 전통에 따라 현재 트렌드인 AI 기술을 지원한다는 뜻에서 'ai'를 달았다. 제니 차이 스미스 부사장은 “이름만 바꾼 게 아니라 작년 9월부터 지난 8개월 간 많은 기능을 추가해 기업에서 AI 를 활용한 앱을 훨씬 더 쉽게 개발하게 하도록 한다”며 “고객이 AI앱을 위한 데이터 사용을 수월하게 만들겠다는 의지를 담았다”고 설명했다. 여러 새로운 기능은 모든 유형의 데이터와 모델, 워크로드, 개발 환경 등을 단일 DB 엔진에서 지원하는데 초점을 맞춘다. 스미스 부사장은 “먼저 앱 개발자의 데이터 중심 앱 개발을 훨씬 더 단순화하고, 미션크리티컬 데이터와 워크로드에 대한 지원을 더 강화하며, AI 앱에 사용자의 데이터 사용을 더 단순하게 만드는 것”이라고 강조했다. 먼저 앱 개발 측면에서 중요한 신기능은 'JSON-관계형 듀얼리티 뷰' 기능이다. JSON 문서를 관계형 데이터 모델과 통합하는 기능이다. 비정형 데이터인 JSON 문서를 SQL과 관계형 테이블로 따로 가져오지 않고, 오라클 데이터베이스 23ai 내 단일 테이블에서 JSON 문서를 관계형 테이블과 함께 처리할 수 있게 한다. 스미스 부사장은 “오랫동안 앱 개발자가 어려워한 부분이 관계형 데이터 모델로 문서 데이터를 가져오는 것이었다”며 “개발자는 앱 오브젝트 안에 고객 주문 건이나 제품 정보 등의 데이터를 포함하는 걸 선호하는데, 이 오브젝트는 관계형 DB에 저장되는 방식과 상이해 ORM이란 별도 기술로 JSON문서와 관계형 데이터 모델을 통합시켜야 했다”고 설명했다. 그는 “ORM 기술을 적용할 때 앱과 데이터 저장 양쪽 가운데에 추가 계층이 생겨 효율성이 떨어지는데, 23ai의 JSON 관계형 듀얼리티 뷰 기능을 이용하면 추가로 존재했던 계층 하나를 없앨 수 있다”고 말했다. 그는 “개발자는 관계형 DB 테이블에서 선호하는 문서 유형을 듀얼리티 뷰로 함께 사용할 수 있다”며 “그 결과 이중으로 데이터를 가져가지 않아도 되고, 분석 쿼리나 분석 조인을 수행하기 매우 수월해졌다”고 강조했다. 그는 듀얼리티 뷰 기능을 JSON 문서뿐 아니라 그래프 분석에서도 유사하게 이용할 수 있는 '그래프 관계형 듀얼리티 뷰'도 함께 소개했다. 운영 DB에서 추가적으로 네오4J같은 그래프 DB를 이용하지 않고도 바로 그래프 분석을 수행하게 해준다. 미션크리티컬 데이터에 대한 부분에선 'RAFT 릴레이셔널 포 글로벌리 분산 데이터베이스' 기능을 소개했다. 합의 기반 복제를 가능하게 하는 기능이다. 글로벌리 분산 데이터베이스는 옛 '오라클 샤딩' 기능의 새 이름이다. 여러 지역에 오라클 데이터베이스를 분산하면서도 이를 가상의 단일 데이터베이스로 관리할 수 있다. 스미스 부사장은 “고가용성, 고확장성, 데이터 주권 등의 사례에서 유용한 기능”이라며 “새 버전에서 오라클 데이터가드와 골든게이트를 별도로 구성, 설치하는 과정을 거치지 않아도 되며, 이 기능을 활용해 5초 미만의 페일오버를 쉽게 누릴 수 있다”고 말했다. 그와 함께 '트루캐시'란 기능을 강조했다. 트루캐시는 쿼리의 일부를 캐시 영역으로 분산하는 기능이다. 그는 “그동안 중간의 캐시 계층에서 래디스가 많이 쓰였는데, 이는 개발자 스스로 캐시를 수작업으로 입력하고 정보를 매뉴얼하게 넣어야 하며, 유지보수와 관리를 추가로 해야 하는 불편을 야기했다”며 “트루캐시 안에선 보이지 않으나 인메모리로 프라이머리DB를 복제하는 오라클 데이터가드 기술을 적용해 자동으로 캐시를 구성하므로 개발자 스스로 해야 할 것도 없고 별도 캐시 제품도 구매하지 않아도 된다”고 밝혔다. 또 하나의 기능으로 '인 데이터베이스 SQL 파이어월'을 소개했다. 오라클 데이터베이스 23ai의 DB 커널 자체에 SQL 방화벽을 탑재한 것이다. 스미스 부사장은 “추가적인 외부 제품이나 기술을 구매하지 않아도 DB를 SQL인젝션 공격으로부터 보호할 수 있다”며 “정의되지 않고, 인증되지 않은 IP 플랜이 들어와 데이터를 공격하는 것을 막아준다”고 설명했다. AI 개발 관련해선 오라클 데이터베이스에 내장된 머신러닝과 AI 지원 기능을 언급했다. 오라클 데이터베이스 자체적으로 머신러닝 알고리즘을 내장했으며, 이 알고리즘으로 사기탐지, 분류, 시계열 분석 등의 업무를 수행할 수 있다. 머신러닝 알고리즘 운영이나 적용을 위해 데이터를 추출해 다른곳으로 이동시키지 않아도 된다. 오토ML을 지원해 머신러닝 개발에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 머신러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 생성형 AI를 지원하기 위한 핵심 신기능은 'AI 벡터 검색' 기능이다. 오라클 데이터베이스 23ai는 단일 테이블에 벡터 정보를 담을 수 있고, 대규모언어모델(LLM)의 기업 내부 정보 접근을 위한 '검색증강생성(RAG)' 관련 별도의 벡터 DB를 구축하지 않아도 된다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. 결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 크게 향상된다. 스미스 부사장은 “AI 벡터 검색은 이미지, 비디오, PDF 같은 비정형 콘텐츠의 벡터 정보를 컬럼으로 저장하고 LLM의 유사성 검색을 지원한다”며 “단일 SQL 쿼리를 이용해 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 데이터 콘텐츠를 동시에 검색할 수 있다”고 말했다. 그는 “일부 벤더는 벡터 DB를 제품화해 판매하며 벡터 기능만 수행할 수 있게 만들지만, 오라클은 단일 DB 엔진에서 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 콘텐츠를 동시 사용하게 하는게 해법이라 생각한다”고 강조했다. 그밖에 AI 벡터 인덱싱 기능, 생성형 AI 성능을 높이기 위한 엑사데이터 시스템 소프트웨어 업그레이드도 소개됐다. 오라클 골든게이트 최신 버전은 오라클 데이터베이스23ai에 저장된 벡터 컬럼을 분산해 복제하도록 업데이트됐다. 랭체인이나 라마 인덱스와 같이 개발자가 선호하는 툴과 벡터 검색 기술을 통합 사용할 수 있게 했다. 그는 “오라클은 가장 높은 수준의 미션크리티컬한 워크로드를 일관성, 확장성, 가용성과 보안을 갖고 지원할 수 있다”며 “OCI의 생성형 AI 서비스와 통합 빌트인돼 오라클 데이터베이스23ai 사용자는 OCI의 AI 포트폴리오 전체를 쉽게 사용할 수 있으며, 어떤 형태의 배포 환경에서도 동일하게 사용할 수 있다”고 말했다. 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머, 오라클 기본 데이터베이스 서비스, 오라클 데이터베이스앳애저 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자에게 제공된다. 온프레미스용 오라클 데이터베이스 23ai의 정식 출시일정은 다음달 중 발표된다.

2024.05.09 14:29김우용

DB손보, 보험업 진출할 AI 스타트업 모집

DB손해보험은 제주창조경제혁신센터와 공동으로 5월30일까지 인공지능(AI)기반 오픈이노베이션 프로그램 참가기업을 모집한다고 8일 밝혔다. DB손해보험과 제주창조경제혁신센터는 올해부터 이번 프로그램을 공동으로 운영하여 보험분야에서 활용 가능한 AI기술을 가진 혁신적인 스타트업에게 보험 비즈니스 진출을 도울 예정이다. 2024년 프로그램에서는 보험분야에서 활용 가능한 AI유망 스타트업을 발굴해서 지원할 예정이며 '생성형AI를 활용한 보험 교육자료 자동 생성' 기술력을 가진 스타트업은 누구나 지원이 가능하다. 선발된 스타트업에는 ▲PoC 테스트 통과 기업 중 최종 선발기업과 비즈니스 연계 ▲인슈어테크 전문가 컨설팅 ▲전략적투자 검토 ▲제주에서 진행되는 워케이션 밋업 참여 ▲제주 지역 내 입주공간 지원 등의 혜택을 제공할 예정이다. DB손해보험 관계자는 “이번 프로그램을 통하여 괄목할 만한 스타트업을 발굴하여 다양한 기회를 아낌없이 제공하도록 노력하겠다”고 밝혔다. 프로그램 참가를 희망하는 기업은 제주창조경제혁신센터 홈페이지를 통해 신청 가능하며, 1차 선정된 스타트업들에 한해서 밋업에 참여할 수 있다. 밋업을 통해 1:1 비즈니스미팅 등 세부적인 협업논의 과정을 거쳐 최종 매칭기업이 정해질 예정이다

2024.05.08 08:43손희연

DB하이텍, 200억원 규모 자사주 취득…"주주가치 제고"

DB하이텍이 200억원 규모의 자사주 취득을 결의했다고 7일 공시를 통해 밝혔다. 이번 자사주 취득은 지난해 진행한 1천억원 규모의 자사주 매입에 이은 추가 취득이다. 이전 약속한 주주환원 정책을 차질없이 이행하겠다는 회사의 의지로 풀이된다. DB하이텍은 지난 12월 주주친화 정책 강화, 지배구조 개선 등이 담긴 경영혁신 계획을 발표하고, 자사주 비중을 당시 6%에서 중장기 15%까지 확대하겠다고 밝힌 바 있다. 이번 자사주 취득으로 DB하이텍의 자기주식 지분율은 기존 6.14%에서 7.14%로 늘어나게 되며, 신탁계약 방식을 통해 6개월간 진행될 예정이다. DB하이텍은 "자사주 매입 이외에도 배당성향을 10% 이상 유지해 작년말 약속한대로 주주환원율을 30%대로 준수해 나갈 것"이라고 밝혔다. 한편 DB하이텍은 지난 정기주주총회를 통해 배당금 규모를 먼저 결정하고 이후 배당 권리 기준일을 확정하도록 배당 절차 또한 개선했다. DB하이텍 관계자는 “향후에도 중장기 주주환원 정책을 성실히 이행하고, 주주가치를 제고하기 위해 최선을 다할 것”이라고 강조했다.

2024.05.07 16:52장경윤

몽고DB, 생성형 AI 애플리케이션 구축 지원 'MAAP' 발표

몽고DB는 기업의 신속한 생성형 AI기반 애플리케이션 구축 및 배포를 지원하는 '몽고DB AI 애플리케이션 프로그램(MAAP)'을 7일 발표했다. MAAP은 기업 고객을 위한 몽고DB 및 파트너사의 전략적 자문과 전문 서비스를 비롯해 통합된 엔드투엔드 기술 스택을 제공한다. MAAP에는 컨설팅 및 파운데이션 모델(FM), 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업 등이 초기 파트너로 참여해 몽고DB와 함께 고객이 고도화된 AI 기반 애플리케이션으로 비즈니스의 어려움을 해결하도록 지원할 방침이다. 이를 위해 MAAP은 생성형 AI를 빠르고 효율적으로 애플리케이션에 도입하길 원하는 기업을 위해 필요한 기술 스택과 전문성을 제공하는 원스톱 솔루션으로 설계됐다. 모든 기업은 생성형 AI가 주도한 혁신 속에서 경쟁 우위를 점하고 고객의 높아진 기대치를 뛰어넘기 위해 애플리케이션 현대화를 추진하고 있다. 전 산업군의 기업이 새로운 기술 변화의 이점을 누리기 위해 나서고 있지만, 새로운 종류의 애플리케이션을 안전하고 안정적으로 구축, 배포 및 확장하는 데 필요한 데이터 전략과 기술을 갖추지 못한 경우가 많다. 이들 중 상당수는 확장이 불가능한 레거시 기술로 인해 비효율적인 데이터 작업 방식을 고수하고 있으며, 일부는 불필요한 복잡성과 비용을 야기하는 단일 목적의 볼트온 솔루션을 사용하고 있다. 이러한 경우, 기업은 기존의 기술과 애드온 솔루션으로 인해 장기적인 성공보다는 PoC 수준의 단기적인 결과에 머물게 된다. MAAP은 기업이 가진 비즈니스 문제를 파악하고 역추적하며, 솔루션을 신속하게 구축 및 반복해 혁신적인 생성형 AI 애플리케이션 생산에 최적화된 전략적 프레임워크와 전문 서비스, 기술 로드맵을 제공한다. 몽고DB는 통합 개발자 데이터 플랫폼에서 기업이 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 기술을 MAAP에 접목했으며, 이와 함께 업계를 선도하는 컨설팅 및 FM, 클라우드 인프라, 생성형 AI 프레임워크 및 모델 호스팅 제공기업과의 파트너십을 기반으로 엔드투엔드 솔루션을 제공한다. 대표적으로 앤트로픽, 애니스케일, 아마존웹서비스(AWS), 코히어, 크레달.ai, 파이어웍스.ai, 구글클라우드, 그래비티나인, 랭체인, 라마인덱스, 마이크로소프트 애저, 노믹, 피어아일랜드, 퓨어인사이트, 투게더AI 등 기업이 MAAP의 초기 파트너사로 참여해 고객에게 필요한 기술, 풀서비스(full-service) 및 전문가 지원을 제공한다. MAAP은 기업에 대한 고도로 맞춤화된 분석에 기반한다. 먼저 몽고DB 프로페셔널 서비스는 조직의 현재 기술 스택을 평가하고 고객과 협력해 해결해야 할 비즈니스 문제를 파악한다. 이어 컨설팅 파트너와 함께 전략적 로드맵을 개발하고 프로토타입을 신속하게 마련해 결과물이 고객의 기대에 부합하는지 검증하며, 이를 실제 운영 환경에서 사용할 수 있도록 완전하게 구축된 애플리케이션을 최적화한다. 고객은 필요에 따라 새로운 생성형 AI 기능을 개발하기 위한 몽고DB 프로페셔널 서비스를 계속 지원받을 수 있다. 기업은 조직 전반과 고객을 위한 애플리케이션에 배포된 새로운 기술이 예상대로 작동하며 민감한 데이터를 노출하지 않는다는 확신을 가질 수 있어야 한다. MAAP의 파트너사는 안전성과 신뢰성, 유용성을 보장하도록 설계된 선도적인 FM을 제공한다. 기업은 FM을 강력한 거버넌스 제어와 자체 데이터를 사용하는 검색 증강 생성(RAG) 등의 기술과 결합함으로써 FM이 제공하는 데이터를 정확히 제어하고 정확도 개선에 필요한 컨텍스트를 제공하며 환각현상을 줄일 수 있다. 기업은 MAAP 파트너를 통해 도메인별 사용 사례에 최적화된 미세 조정 및 추론 서비스도 사용하며, 앤스로픽, 코히어, 메타, 미스트랄, 오픈AI 등 모델을 기반으로 빠른 AI 모델 응답 시간을 확보할 수 있다. 이처럼 MAAP은 사용 사례에 필요한 생성형 AI 참조 아키텍처, 통합 기술, 규정 등 실무 중심의 전문 서비스를 제공해 의도대로 작동하는 안전한 고성능 애플리케이션을 구축 가능하다. MAAP은 생성형 AI를 대규모로 도입할 준비가 되지 않은 기업에게 안전한 비공개 샌드박스 환경에서 진행되는 맞춤형 프로토타입 세션을 제공한다. 예를 들어 전략, 운영, IT, 소프트웨어 개발 등 조직의 여러 부서가 전문가 세션에 참여해 다양한 의견을 모으고, 생성형 AI를 통해 해결할 수 있는 내부 비즈니스 과제를 파악하는 데 맞춤형 MAAP을 활용할 수 있다. 나아가 몽고DB 프로페셔널 서비스가 주도하는 해커톤을 통해 솔루션을 공동 구축하고 내부 사용 사례에 대한 효과를 테스트한다. 즉, MAAP은 생성형 AI가 특정 비즈니스 문제를 해결하는 실질적인 솔루션을 신속하게 구축하는 데 필요한 교육, 리소스 및 기술을 제공한다. 앨런 차브라 몽고DB 월드와이드 파트너 부문 수석부사장은 “기민함이 필요한 스타트업부터 탄탄한 입지를 구축한 글로벌 기업까지 몽고DB의 다양한 고객이 생성형 AI에 많은 관심을 보이고 있다”며 “이들은 몽고DB의 최신 기술과 포괄적인 서비스를 활용해 혁신적인 아이디어를 실제 애플리케이션으로 전환하고 있으나 일부 기업은 여전히 비즈니스 문제 해결을 위해 생성형 AI를 통합할 최상의 방법을 고민하고 있다”고 설명했다. 그는 “MAAP은 강력한 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB 아틀라스와 몽고DB가 보유한 전문성 및 서비스, 그리고 생성형 AI 업계 리더들과의 전략적 파트너십을 통해 규모를 막론하고 모든 기업이 생성형 AI를 자신 있게 도입하고 구현할 수 있는 포괄적인 로드맵을 제공한다”며 “몽고DB와 파트너는 MAAP을 통해 고객의 생산성을 높이고 고객과의 상호 작용을 혁신하며 업계 발전을 주도하는 데 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

2024.05.07 11:37김우용

8500억+α 반려동물 시장 잡아라…보험·유통가 채널 확장 경쟁

반려동물을 대상으로 한 보험·식품(사료 등)의 판매를 확대하기 위해 보험과 유통업계가 채널 확장 경쟁에 돌입했다. 7일 관련업계가 반려가구를 대상으로 한 펫 보험이나 펫 사료의 잠재적 소비자를 발굴하고, 홍보를 위해 플랫폼이나 관련업종의 협회·단체와 손을 잡고 있다. 반려가구가 늘어남과 동시에 반려동물에게 쓰는 양육비가 늘어나면서 시장이 커지고 있기 때문이다. KB경영연구소가 낸 보고서에 따르면 2022년말 한국 반려가구는 552만 가구이며, 이들이 양육비로 월 평균 지출하는 금액은 15만4천원을 쓴다고 응답했다. 단순 산술로 반려 시장 규모는 8천500억여원 수준으로 추정된다. 여기에 비반려 가구 78.7%가 향후 개나 고양이, 금붕어와 거북이 같은 반려동물을 기르고 싶다고 응답해 시장은 더 확장될 것으로 점쳐진다. 손해보험사들은 반려가구 중 건강관리 관심도가 높다는 점을 감안해 펫 보험 가입을 독려하고 있다. 2022년 기준 반려동물 치료비 지출 규모는 78만7천원으로 2021년 대비 31만9천원 증가하는 등 치료비 부담이 커지는 상황이다. 메리츠화재는 동물병원협회에 이어 서울시수의사회와 업무협약을 맺고 반려동물이 진료비 걱정없이 치료를 받기 위한 펫 보험 가입 활성화와 제때 반려동물이 치료받을 수 있는 '동물 복지'를 강조하고 있다. 메리츠화재 김중현 대표이사는 "반려동물이 진료비 걱정 없이 적절한 치료를 받아 보호자와 함께 건강한 삶을 살수 있도록 하는 것이 서울시수의사회와의 업무협약 목표"라고 밝힌 바 있다. DB손해보험도 반려동물 플랫폼과 제휴하며 펫 보험 가입 저변을 늘리는 데 힘쓰고 있다. DB손해보험은 펫 종합플랫폼으로 꼽히는 '반짝(반려생활의 단짝)'과 상품 개발 및 편의 서비스 제공에 나선다. 이밖에 반려동물 양육비 중 절반 이상(50.8%)을 차지하는 사료·간식비에 유통기업도 참전한 상태다. 동원F&B는 건국대 수의과대과 반려동물 식품의 공동 연구 및 개발을 위해 협력하기로 했다. 동원F&B 관계자는 “최근 일부 펫푸드에 대한 소비자들의 불안감이 대두되고 있는 가운데, 반려동물 분야 전문성과 신뢰성을 보유한 건국대학교 수의과대학과 전략적 협력 관계를 구축하게 돼 뜻깊다”며 “앞으로도 반려인과 반려동물을 위해 믿을 수 있는 펫푸드를 개발할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.

2024.05.07 11:14손희연

몽고DB, 아틀라스 스트림 프로세싱 등 신규 기능 출시

몽고DB는 최근 개최한 연례 개발자 행사인 '몽고DB 닷로컬 뉴욕'에서 최신 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있는 몽고DB 아틀라스의 새로운 기능을 발표했다고 3일 밝혔다. 업데이트로 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱이 정식 출시됐다. 개발자는 다양한 소스의 실시간 데이터를 한층 쉽게 활용하며 응답성이 뛰어난 애플리케이션을 실행할 수 있다. 마이크로소프트 애저에서 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 지원해 대규모 지능형 애플리케이션 구동에 필요한 생성형 AI 워크로드의 성능 및 비용 최적화를 위해 유연성을 제공한다. 클라우드, 온프레미스, 엣지 디바이스를 아우르는 다양한 장소에서 분산된 애플리케이션의 데이터 관리 복잡성을 줄여주는 몽고DB 아틀라스 엣지 서버의 새로운 기능도 발표됐다. 몽고DB 아틀라스의 새로운 기능은 규모를 막론하고 산업 전반의 모든 기업이 오늘날의 비즈니스 환경이 요구하는 보안과 회복탄력성, 내구성을 갖춘 차세대 애플리케이션을 구축, 배포 및 실행할 수 있도록 지원한다. 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱의 정식 출시로 개발자는 전송 중이거나 유휴 상태의 데이터를 활용해 다양한 변수에 대응 가능한 이벤트 기반 애플리케이션을 구동할 수 있다. 사물인터넷(IoT) 디바이스, 검색 활동, 재고 피드 등의 소스에서 발생하는 스트리밍 데이터는 엔드유저의 행동이나 조건에 따라 변하기 때문에 기업이 최신 애플리케이션 환경에서 유동적인 경험을 제공하는 데 매우 중요하다. 이에 따라 이벤트 기반 애플리케이션을 구축하기 위해서는 상황에 맞게 적응할 수 있는 유연한 데이터 모델이 필요하다. 기업은 유연하고 확장 가능한 데이터 모델을 기반으로 하는 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱을 통해 전송 중 또는 유휴 데이터를 분석하고 비즈니스 로직을 몇 초 안에 조정 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있다. 가령 기업은 기상 조건과 공급망 데이터 피드를 기반으로 배송 경로를 최적화하는 애플리케이션을 구축하거나 금융 거래 데이터 피드와 구매 내역에 대한 분석을 바탕으로 AI 기반 사기를 실시간으로 탐지하는 데 아틀라스 스트림 프로세싱을 활용해 낮은 운영 오버헤드로 많은 양의 데이터를 더욱 빠르게 처리할 수 있다. 기존 AWS 및 구글 클라우드 환경에서 이용할 수 있는 몽고DB 아틀라스 서치 노드가 이제 애저에서도 프리뷰로 제공된다. 아틀라스 서치 노드는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치 및 몽고DB 아틀라스 서치를 사용하는 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공한다. 고객은 핵심 운영 데이터베이스 노드와는 별개로 아틀라스 서치 노드를 통해 워크로드를 분리하고 비용을 최적화하며 쿼리 시간을 최대 60%까지 단축할 수 있다. 또한 기업은 아틀라스 서치 노드를 통해 까다로운 애플리케이션을 위한 고가용성 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 대규모로 실행할 수 있다. 항공사의 경우, 아틀라스 서치 노드를 활용해 운영 데이터베이스 워크로드에 필요한 컴퓨팅 및 메모리 자원의 크기를 조정하지 않고도 벡터 검색 워크로드를 원활하게 분리하고 필요한 인프라는 확장해, 사용량이 급증하는 AI 기반 예약의 성능을 대규모로 최적화할 수 있다. 현재 퍼블릭 프리뷰 버전으로 제공되는 몽고DB 아틀라스 엣지 서버는 개발자가 클라우드 및 엣지 환경에서 분산 애플리케이션을 배포, 운영할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB 아틀라스 엣지 서버는 로컬 및 원격 인프라에서 실행되는 동기화 서버와 로컬 인스턴스를 제공해 엣지 환경에서 애플리케이션 관리에 대한 복잡성과 위험을 크게 낮출 수 있다. 아틀라스 엣지 서버를 사용하면 애플리케이션이 클라우드에 비정기적으로 연결되는 경우에도 운영 데이터에 액세스할 수 있다. 가령 병원에 정전이나 인터넷 연결 오류가 발생한 경우, 아틀라스 엣지 서버는 환자의 의료 디바이스에서 애플리케이션을 계속 실행하고 연결 복구 후 자동으로 데이터를 동기화 및 복원한다. 아틀라스 엣지 서버는 데이터 계층화를 통해 중요 데이터를 클라우드에 우선 동기화함으로써 네트워크 혼잡을 줄인다. 이 밖에도 로컬 데이터 계층을 유지해 지연 시간을 줄이고 실시간 데이터 기반의 신속한 작업을 가능케 한다. 이처럼 기업은 아틀라스 엣지 서버를 통해 엔드유저와 더 가까운 위치에서 보다 쉽게 고가용성의 최신 애플리케이션을 실행할 수 있다. 사히르 아잠 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “몽고DB의 많은 고객들이 몽고DB 아틀라스가 하나의 플랫폼에서 조직 전체 애플리케이션에 대한 운영 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 통합 기능을 제공한다는 점을 강점으로 꼽는다”며 “생성형 AI와 실시간 자체 데이터를 활용하는 최신 애플리케이션에 최적화된 몽고DB 도큐먼트 데이터 모델의 유연성과 확장성도 고객의 많은 사랑을 받고 있는 이유”라고 밝혔다. 그는 “새롭게 발표한 몽고DB 아틀라스 서비스는 최신 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있을 뿐만 아니라 비용을 절감하며 성능을 최적화할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

2024.05.03 12:28김우용

DB하이텍, 1분기 영업익 411억원…전년比 50% 감소

DB하이텍은 1분기 연결기준 매출액이 2천615억원, 영업이익이 411억원(영업이익률 16%)으로 잠정 집계됐다고 2일 공시를 통해 밝혔다. 이번 매출과 영업이익은 전분기 대비 각각 6.42%, 2.62% 감소했다. 전년동기 대비로는 매출이 12.3%, 영업이익이 50.44% 줄었다. DB하이텍 관계자는 "최근 업황이 부진한 상황 속에서도 타 파운드리 대비 높은 70% 중반대 수준의 가동률을 유지하고 있다"며 "향후 고전력 반도체, 특화 이미지센서 등 고부가 제품 비중을 확대하며 포트폴리오를 강화하는 동시에, 혁신적 원가절감 등 전략적 자원 운영을 통해 경영 효율을 극대화할 것”이라고 덧붙였다. 한편 DB하이텍은 이달 2일부터 3일까지 국내 기관 투자자를 대상으로 1분기 기업설명회를 개최할 예정이다.

2024.05.02 10:11장경윤

DB손해보험, 이륜차 '긴급출동서비스' 출시

DB손해보험은 오는 5월부터 이륜자동차보험 상품에 프로미카 SOS서비스(긴급출동서비스) 특약을 출시한다고 25일 밝혔다. 이륜자동차보험 프로미카 SOS서비스 특약은 이륜차 운전자가 사고나 고장 등의 긴급상황에서 긴급견인 등의 긴급출동서비스를 이용할 수 있는 특약이다. 이 특약은 오는 5월 1일 이후 책임개시되는 계약부터 이륜차를 운행하는 고객이라면 모두 가입할 수 있다. 서비스 항목은 긴급견인, 비상급유, 배터리 충전, 타이어 펑크수리까지 총 4가지다. 기존 이륜차들은 긴급출동서비스 특약 가입대상에 포함되지 않아 이륜차 라이더들은 사고나 고장 등의 긴급상황에서도 보험사의 긴급출동서비스가 아닌 라이더 개인이 사설 견인을 요청을 하는 등 조치를 취해야 해 불편함을 겪을 수밖에 없었다. DB손해보험 관계자는 “이륜차를 운행하는 고객의 차량 사고나 고장 등 긴급상황 시에도 불편함을 겪지 않고 만족할 수 있도록 앞으로도 더 나은 서비스 제공을 위해 노력할 것”이라고 밝혔다.

2024.04.25 10:20손희연

리미니스트리트, 오라클·SAP 활용 엔터프라이즈 유지보수 혁신 방안 제시

한국 리미니스트리트가 오라클과 SAP를 활용한 기업의 운영 혁신 방안을 제시했다. 한국 리미니스트리트(대표 김형욱)는 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 '2024 리미니스트리트 써밋'을 개최했다고 25일 밝혔다. '2024 리미니스트리트 써밋'에서는 오라클 소프트웨어 운영 혁신을 통한 IT 자원 최적화 및 전략적 유연성 확보 방안과 함께, SAP 유지보수 2027년 종료 대응 및 ERP 운영 효율화 방안이 소개됐다. 또한 다양한 산업의 고객들이 참석하여 참석해 유지보수 혁신 방안을 논의하는 고객 패널 토론 시간이 주목을 받았다. 리미니스트리트는 포춘 500 및 글로벌 100에 속한 글로벌 대기업들을 포함한 전 세계 5,300여개의 다양한 산업의 기업과 기업 고객에게 엔터프라이즈 애플리케이션 및 데이터베이스, 미들웨어 등에 대한 통합 서비스를 제공하고 있다. 고객들은 리미니스트리트 서비스로 전환한 뒤 기존 벤더보다 빠르고 안정적인 프리미엄 서비스를 누리고 있으며, 엔터프라이즈 소프트웨어 관리의 복잡성을 간소화하고 수명과 가치를 연장하여 새로운 혁신의 제공을 가속화하고 있다. 한국 리미니스트리트 김형욱 지사장은 "IT 운영 최적화는 기업의 지속 가능한 성장과 직결되는 중요한 요소”라며 “기업들은 경쟁 우위를 확보하고 성장을 도모하기 위해 IT 인프라와 관련된 효율성과 리소스 관리에 주목해야 한다”고 말했다. 이어서 “리미니스트리트는 업계 최고의 서비스 수준 협약(SLA)을 제공해 기업들이 운영 비용을 절감하고, 자원을 혁신과 변혁에 재투자할 수 있도록 지원한다”라고 강조했다.

2024.04.25 10:12남혁우

'美 기업' 오라클, 강제 매각 위기 中 '틱톡' 위해 로비…왜?

미국 소프트웨어 기업 오라클이 최대 클라우드 고객인 '틱톡' 지원에 나섰다. 미국에서 틱톡 사용이 금지될 경우 재정적으로 큰 타격을 입게 될 수도 있어서다. 23일 미국 CNBC에 따르면 오라클은 최근 로비업체 두 곳에 의뢰해 미국 상원 상무위원회 및 정보위원회 소속 의원 보좌관들과 '틱톡 금지법'과 관련해 비공개 논의를 진행했다. 이는 해당 법안의 통과를 막기 위한 것으로 풀이된다. '21세기 힘을 통한 평화'란 이름의 '틱톡 금지법'은 중국 기업 바이트댄스가 운영하는 '틱톡'을 일정 시한 내에 매각하도록 강제하는 내용을 골자로 하고 있다. 바이트댄스가 270일 이내 틱톡의 미국 사업권을 매각하지 않을 경우 미국 내 서비스가 금지되도록하는 내용을 담았다. 법안은 대통령에게 1회에 한해 90일간 매각 시한을 연장할 수 있도록 규정하고 있다. 미국 하원은 지난 20일 약 반 년간 계류 중이던 이 법안을 본회의에서 통과시켰다. 만약 오는 23일 상원에서도 통과될 경우 조 바이든 대통령이 해당 법안에 서명하면 시행되는데, 틱톡은 현재 이를 막기 위해 필사적으로 나서고 있다. 실제로 광고분석회사 애드임팩트에 따르면 바이트댄스는 미국의 틱톡 금지 조치에 대응하기 위해 광고 지출을 450만 달러 이상 늘렸다. 틱톡은 지난 3월 이후 TV 광고에만 250만 달러 이상을 쏟아부었다. 디지털 광고에도 약 90만 달러를 지출했다. 틱톡은 당초 매년 3월 210만 달러 가량의 광고비를 투입했던 것으로 알려졌다. 하지만 바이든 대통령도 이미 이 법안에 대해 지지 입장을 밝혀 틱톡의 노력은 물거품이 됐다. 이에 틱톡 로비스트들은 오라클 측에 법안에 반대하는 로비 활동을 충분히 하지 않고 있다고 불평한 것으로 알려졌다. 오라클은 올해 총 240만 달러 이상 로비활동에 투자했는데, 틱톡과 관련해선 총 17만 달러를 지출했다. 업계에선 이르면 내년께 틱톡 강제매각이 현실화될 것으로 예상했다. 미국에서는 인구의 절반 이상인 약 1억7천만 명이 틱톡을 이용 중인데, 미국인의 개인정보를 중국공산당에 넘긴다는 우려가 그간 끊이지 않았다는 점도 영향을 줬다. 현지에선 오라클이 미국 상원에서 각각 상무위원회와 정보위원회를 이끄는 마리아 캔트웰 의원과 마크 워너 의원에게 '틱톡 강제 매각 금지'와 관련된 입장을 전달한 것으로 추정했다. 오라클은 틱톡과의 데이터 하우징 계약에 따라 미국 내 틱톡 사용자 데이터를 자사 클라우드 플랫폼에서 관리하고 있다. 특히 코로나19 팬데믹 시기에 틱톡 사용자가 급증하면서 오라클도 재정적으로 이익을 얻었다. 양사 간 거래 규모는 10억 달러(약 1조3천771억원)에 달하는 것으로 전해졌다. UBS 등 일부 분석가들은 "틱톡 이용 금지 또는 폐쇄 시나리오에서 오라클은 가장 큰 OCI(Oracle Cloud Infrastructure) 고객을 잃게 된다"고 분석했다. 이 같은 분위기 속에 오라클 측은 일단 틱톡 법안에 찬성하거나 반대하는 로비는 하지 않았다고 주장하고 있다. 켄 글뤼크 오라클 부사장은 "투명성을 위해 필수 제출해야 하는 회의 내용만 공개했다"며 "주로 데이터 스토리지 프로젝트의 기술적 완화를 논의하기 위해 4차례 회의를 가졌다"고 해명했다. 틱톡은 미국이 '틱톡 금지법'을 처리할 경우 법적 대응에 나선다는 방침이다. 마이클 베커먼 틱톡 미국 법인 공공 정책 책임자는 "이 법은 (표현의 자유를 규정한) 미국 수정헌법 제1조 권리를 명백히 위반한다"며 "법적 문제를 제기하기 위해 법원으로 갈 것"이라고 밝혔다.

2024.04.23 16:12장유미

국내 리테일·서비스업 기업, 오라클 클라우드로 IT혁신 가속

한국오라클은 리테일 및 서비스 등의 국내 중견 기업이 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 도입해 글로벌 사업의 확대는 물론, 맞춤형 서비스와 비용 절감 효과 등을 통해 사업 경쟁력을 강화하고 있다고 22일 밝혔다. 최근 국내외 대표적인 중견 및 중소 기업들이 오라클 클라우드 도입 및 활용을 통해 서비스 확장을 꾀하고 있는 가운데, 노랑풍선, 애터미, 에프앤에프 등은 핵심 업무 시스템을 오라클 클라우드 기반으로 성공적으로 전환했다. 3개사는 이를 통해 성능 및 확장성이 겸비 된 IT 환경을 구현하며 안정적인 글로벌 비즈니스의 기반을 마련하는 한편, 자사의 비용 절감과 함께 민첩한 대 고객 서비스 제공역량을 한층 강화했다고 평가했다. 노랑풍선은 자체 항공 온라인여행사(OTA) 시스템을 항공, 숙박 및 여행 통합 예약 결제 솔루션인 글로벌 유통 시스템(GDS)으로 전환 운영함에 따라, 한층 더 안정적인 고객 서비스 및 제휴 채널 확대를 위해 OCI를 도입했다. 회사는 OCI를 기반으로 제휴사 연동 기반의 플랫폼 서비스 환경을 새롭게 구축했고, 이를 통해 고객에게 항공 스케줄 조회 및 예약 서비스를 안정적으로 제공함은 물론, 항공권 판매 채널을 신속하게 확대할 수 있게 되었으며 데이터 관리 비용 역시 절감했다는 것이다. 노랑풍선 이원경 IT본부 전무는 “노랑풍선은 온오프라인 고객 접점에서 다각화된 데이터 기반 맞춤형 여행 서비스를 지향하고 있다”며 “이러한 서비스 환경의 고도화를 위해 오라클의 클라우드를 도입해 활용하고 있다”고 밝혔다. 그는 “이번 프로젝트를 통해 새로운 프로모션 및 제휴 채널 확대 등의 안정적인 운영 기반을 갖추게 됐다”며 “향후 회사의 주요 서비스를 클라우드로 전환하는 비중을 점차 늘려 나갈 것”이라고 덧붙였다. 국내 화장품 및 건강기능식품 전문업체 애터미는 데이터센터 현대화를 목표로 안정적인 비즈니스 운영 시스템을 관리하기 위해 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머를 도입했다. 기존 온프레미스 환경의 엑사데이터 플랫폼 기반 운영 시스템을 해당 환경에 최적화된 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머로 전환, 하이브리드 클라우드 서비스를 활용함으로써 시스템의 확장성 및 효율성을 향상시켰으며, 기존 대비 30%의 관리 비용 절감 효과를 거뒀다고 설명했다. 애터미 김유정 이사 겸 DX총괄본부 본부장은 “이전보다 더 활발히 해외시장을 공략하고 있는 애터미는 오라클 클라우드의 안정적인 성능과 효율적인 관리 체계 및 강력한 보안 기능의 혜택을 통해 국내외 전반에 걸쳐 사업 성장을 지원할 수 있을 것으로 기대한다”며 “향후 하이브리드 클라우드 환경의 재해복구 시스템을 구축하고, OCI의 활용 범위를 다각도로 검토할 예정”이라고 밝혔다. MLB, 디스커버리 등 대표적인 브랜드를 보유한 스포츠 및 아웃도어 의류 판매 기업 에프앤에프는 빠르게 변화하는 패션 시장에서 성공적인 디지털 트랜스포메이션 지원을 위해 운영 시스템을 멀티클라우드 환경으로 운영하고 있다. 회사는 비즈니스 성장 및 확장 속도에 맞춰 생산·공급망 시스템 및 유통 서비스 등 ERP 서비스 확대의 일환으로 OCI를 도입했다. OCI를 활용한 저비용 고효율 아키텍처 기반의 멀티 클라우드 환경을 구성함으로써 탄력적이고 민첩한 서비스 및 비용 절감을 비즈니스 효과를 거두고 있다고 전했다. 에프앤에프 김승범 디지털본부 최고정보책임자(CIO) 겸 상무는 “혁신적인 패션 시스템을 통해 글로벌 브랜드로 발돋움하려는 우리의 사업목표에 시스템의 안정성은 최우선 과제”라며 “에프앤에프는 멀티 클라우드 환경하에 OCI를 활용하고 있으며, OCI의 검증된 안정성과 함께 경제성, 사내구축형 환경과 동일한 데이터베이스 모니터링 및 제어관리 등의 특장점을 활용해 유통업 특성상 빠른 비즈니스 요구에 민첩하게 대응해 나갈 것”이라고 강조했다. 한국오라클 중견중소기업 클라우드 사업부 김현정 전무는 “최근 클라우드와 AI를 중심으로 한 기업들의 관심과 관련 투자가 증가하는 추세 속에 오라클 클라우드를 도입 및 활용하는 중견 기업들이 꾸준히 늘어나고 있다”며, “이번에 발표한 3개사는 특히 리테일 및 서비스업 분야에서 탄탄한 입지를 구축한 대표적인 기업들로, 클라우드를 활용한 안정적인 주요 업무 시스템을 기반으로 매출 성장과 글로벌 서비스 확장 등 비즈니스 목표를 성공적으로 추진하고 있는 대표적 사례”라고 밝혔다. 그는 “이들의 향후 성공에도 오라클이 지속적으로 기여할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다.

2024.04.22 09:17김우용

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