AI 시대, 기존 인프라론 부족…퍼블릭 클라우드 '이탈' 가속
기업들의 인공지능(AI) 활용이 빠르게 확산되면서 기존 데이터 인프라의 한계가 뚜렷해지고 있다. 거버넌스와 규제, 비용 부담이 커지자 퍼블릭 클라우드 중심 전략에서 하이브리드 아키텍처로 전환하는 기업도 늘어난 모습이다. 12일 클라우데라가 발표한 'AI 아키텍처 대전환' 보고서에 따르면 응답 기업의 77%는 현재 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 다만 95%는 지난 1년간 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 답했다. 현재 데이터 아키텍처가 향후 AI 수요를 감당하기 어렵다는 인식도 높았다. 응답자의 72%는 향후 AI 요구사항을 충족하려면 기존 데이터 아키텍처를 대대적으로 개편해야 한다고 답했다. AI 확산에 따른 인프라 비용 부담도 커지고 있다. 응답자의 75%는 AI 도입이 데이터 저장과 아키텍처 운영 방식에 변화를 가져왔다고 답했으며, 84%는 AI 워크로드로 인프라 비용이 증가했다고 밝혔다. 기업들은 이에 대응해 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드에 집중하기보다 프라이빗 클라우드와 온프레미스 등으로 분산하는 전략을 택하고 있다. 글로벌 응답자의 66%는 지난 1년간 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 AI 워크로드를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다고 답했다. 아시아태평양 지역에서도 비슷한 흐름이 나타났다. 아태지역 응답자의 63%가 AI 워크로드 일부를 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 이전했다. 또 84%는 AI 도입으로 데이터 저장 및 아키텍처 운영 방식이 변화했다고 답했으며, 68%는 향후 AI 요구사항을 충족하기 위해 현재 데이터 아키텍처의 대대적인 개편이 필요하다고 봤다. 클라우데라는 이 같은 변화를 'AI 아키텍처 대전환'으로 정의했다. 또 기업들이 비용과 성능, 보안, 규제 요건 등을 고려해 AI 워크로드를 적합한 환경에 배치할 수 있도록 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스, 엣지를 함께 활용하는 방향으로 인프라를 재편하고 있다고 봤다. AI 활용이 확대되면서 데이터 거버넌스 부담도 커졌다. 응답자의 73%는 AI로 인해 데이터 거버넌스가 더욱 복잡해졌다고 답했다. 55%는 거버넌스와 컴플라이언스, 규제 문제로 지난 12개월 동안 6개 이상의 AI 프로젝트를 지연하거나 취소한 경험이 있다고 밝혔다. 데이터가 여러 인프라 환경을 오가면서 관리 복잡성도 커지고 있다. 응답자의 97%는 최소 월 1회 이상 데이터를 서로 다른 환경으로 이동한다고 답했다. 데이터 이동이 잦아질수록 인프라별 관리 체계를 일관되게 유지해야 하는 부담도 커진 분위기다. 하이브리드 인프라 투자는 앞으로도 이어질 전망이다. 응답자의 25%는 향후 2년간 하이브리드 우선 아키텍처를 최우선 전략으로 추진할 계획이라고 밝혔다. 이번 조사는 클라우데라 의뢰로 웨이크필드 리서치가 미국, 캐나다, 브라질, 영국, 스페인, 남아프리카공화국, 싱가포르, 인도, 일본 등 9개 시장의 기업 아키텍트와 클라우드 인프라 담당자, 데이터 아키텍트 1500명을 대상으로 진행했다. 조사 기간은 지난 6월 5일부터 22일까지다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 "많은 기업들이 데이터 분석을 위해 구축한 아키텍처가 오늘날 AI가 요구하는 확장성, 거버넌스, 유연성을 만족하도록 설계되지 않았다는 사실을 깨닫고 있다"며 "통제와 보안을 유지하면서 가장 효과적인 환경에서 AI를 실행할 수 있는 데이터 기반 구축이 중요하다"고 말했다. 최승철 클라우데라코리아 지사장은 "많은 기업들이 거버넌스와 규제 문제로 AI 프로젝트를 지연하거나 취소했고 AI 워크로드를 퍼블릭 클라우드 밖으로 옮겼다"며 "규제 산업 비중이 높고 데이터 주권 요구가 강한 국내 시장에서도 클라우드, 온프레미스, 엣지를 아우르는 하이브리드 아키텍처와 일관된 거버넌스가 중요해지고 있다"고 밝혔다.
