[AI 시대, 클라우드 혁신①] 산업별 사례와 데이터스페이스 부상
인공지능(AI) 및 클라우드 전문기업 오케스트로가 처음으로 개최하는 '솔루션데이(명칭 오케스트로 솔루션데이 2025)'가 오는 9월 2일 '그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린다. AI 시대, 클라우드 혁신의 방향을 제시할 이번 행사를 앞두고 오케스트로가 '한국 기업 맞춤 실전 클라우드'를 주제로 전문가들의 산업별 클라우드 전략을 다섯차례 연재한다.(편집자주) 인공지능(AI) 시대를 맞아 GPU와 소프트웨어(SW)를 온디맨드로 제공하는 클라우드 기술도 조명을 받고 있다. 클라우드 기술은 서버 단위 컴퓨팅을 다중 서버 클러스터 단위의 공유 자원 관리를 통해 컴퓨팅 효율성을 증가시키는 기본 기술이다. 개별 서버가 아니라 다중 서버 클러스터를 기반으로 자원을 공유하는 방식으로, 컴퓨팅 효율을 극대화하는 핵심 기술로 자리잡았다. 클라우드 네이티브 컴퓨팅, 멀티 클라우드, GPU와 AI 지원 클라우드, 국가별 규제 증가, 데이터 주권 등의 이슈로 클라우드는 이제 2세대로 진화하고 있다. 이러한 2세대 이슈에서 산업 클라우드, 즉 산업 특화 클라우드는 반도체, 자동차, 금융, 의료 등 산업 고유의 기능을 반영한 클라우드를 말한다. 이는 특정 산업을 위한 클라우드 서비스, 응용, 도구 등 조립가능한 빌딩블록으로 구성된다. 산업 클라우드의 구축 방법도 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드로 구분할 수 있다. 산업클라우드의 경우 산업 데이터 기밀성을 고려할 때 온프레미스 클라우드 구축으로 이뤄지며, 오픈스택은 대표적인 프라이빗 클라우드 기술이다. 전 세계 수백 개 기업과 11만 명 이상의 개발자들이 참여하는 '오픈인프라(OpenInfra) 재단'의 글로벌 프로젝트로 산업 클라우드 구축에 널리 활용되고 있다. 국내 대표이자 글로벌 자동차 기업으로 부상한 현대자동차의 자체 발표 자료에 따르면 오픈스택 기반으로 1300개 컴퓨트 노드, 1만2000개 이상 가상머신(VM)으로 구성된 H클라우드(Hcloud)를 개발해 한국, 싱가폴, 미국, 유럽 등 4개의 글로벌 리전을 기반으로 52개국에서 천만대 이상의 차량에 소프트웨어 정의 자동차, 커넥티드카 서비스를 제공하고 있다. 또 도이치텔레콤은 세계에서 가장 큰 규모의 오픈스택 기반 퍼블릭 클라우드인 '오픈 텔레콤 클라우드'를 운영하고 있고, 국내 대표적 빅테크 플랫폼인 라인(LINE)도 오픈스택 기반으로 7만4000개 이상 가상 머신, 3만개 이상 베어메탈 노드를 운영하고 있다. 퍼블릭 클라우드 기반의 산업 클라우드도 확산 추세이다. 페라리는 AWS의 생성형 AI 서비스를 사용해 비즈니스 전반에서 측정가능한 효과를 거두고 있고, 도요타 북미지사는 AWS와 백스테이지 성능을 결합해 개발자 생산성을 높이고 애플리케이션을 더 빠르고 안전하게 배포하면서 연간 수백만달러의 비용을 절감하고 있다. 최근들어 유럽연합(EU)은는 신뢰성 있는 데이터 공유를 목표로 데이터법(Data Act)을 제정하고 유럽 데이터 전략을 발표했다. 이를 기반으로 주요 데이터를 산업간, 국가간 연결하는 데이터스페이스(dataspace) 개념을 제안하고 집중 추진 중이다. 데이터스페이스에서 데이터는 제 위치에 주권을 지니고 그대로 있고, 계약에 따라 데이터 커넥터를 이용해 연결, 데이터 전송 프로토콜에 따라 전송 활용하는 방식을 채택하고 있다. 데이터스페이스에서 데이터는 원 소스에 유지하고 메타데이터는 공유, 참여자는 데이터 계약을 통해 협상, 데이터스페이스는 인프라구조에 중립적, 정책으로 접근 제어, 데이터 전송은 피어-투-피어(peer to peer) 진행, 고부가가치 서비스를 통해 데이터스페이스를 강화한다는 6가지 특성을 가진다. 자동차 업계가 주도하는 '카테나 X(Catena-X)' 프로젝트는 자동차 제조업체 네트워크로 유럽 업체를 이미 연결했고, 미국과 중국 등으로 확장중이다. 데이터 주권, 클라우드 주권 강화 추세에 따라 데이터스페이스가 데이터 경제, 데이터 중심 가치 사슬을 실현할 것으로 보이며, 국내 산업체도 이와 같은 산업간, 국가간 데이터스페이스 프로젝트 참여를 통해 산업별 데이터 구축 및 활용 비용 절감, 동종 유사 산업간 데이터 공유 및 활용을 통한 산업 경쟁력 확대를 모색할 시점으로 보인다. 산업 특화 클라우드 구축 및 활용, 산업별 특화 데이터스페이스 참여와 활용을 통해 제조, 금융, 통신, 빅테크 플랫폼 서비스 등 제반 산업 분야에서 고객과 제품의 연결성 및 서비스 강화, 신제품 및 서비스 개발 속도 단축, 신뢰적인 데이터 공동 활용 강화, 이를 기반으로 한 산업 특화 AI 서비스 모델 개발 및 활용이 가능할 것으로 보이고, 이러한 노력이 각 산업의 경쟁력 확대와 매출 확대로 이어질 것은 자명하다.
