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IoT 시대의 빅데이터 현재와 미래 - 'IT MEGA VISION 2015' 컨퍼런스 강연 -

2015.01.23 10:00

 

지난 1월 21일 전자신문이 주최한 산업ㆍ경제 전망 컨퍼런스 'IT MEGA VISION 2015'의 Business IT 트랙에서 'IoT 시대의 빅데이터’란 주제로 LG CNS 박용익 상무 강의가 진행되었습니다. 강의 주요 내용을 소개합니다. 


 

빅데이터(Big Data)란 단어가 이미 익숙한 단어가 되었습니다. 빅데이터 시장은 과거 2000년에는 관심의 대상에서 2010년부터는 참여의 대상으로 발전하였습니다. 2015년 그리고 2016년에는 빅데이터 시장이 본격적으로 형성되어 선택이 아닌 필수가 되는 시기라고 생각됩니다. 


<2014년 가트너(Gartner)의  ‘하이프 사이클(Hype Cycle)’ 그래프>


가트너(Gartner)의  2014년 ‘하이프 사이클(Hype Cycle)’ 그래프를 통해 볼 때, 검증되지 않았다고 했던 빅데이터 기술은 흔히 절망의 계곡(Through of Disillusionment)이라 하는 지점을 넘어 사용자들이 기술에 대한 이해도가 상승(Slope of Enlightenment)하는 시기로 접어들었습니다. 빅데이터 시스템의 가장 대표적이라 할 수 있는 하둡(Hadoop)기술은 검증이 완료되었고, 이미 많은 기업들이 채택하여 사용하고 있습니다. 대부분의 기업은 하둡(Hadoop)을 기반으로 한 빅데이터 플랫폼들이 들어가 있고, 그것을 기반으로 하여 실제로 많은 분석들을 이루어 내고 있습니다. 

 

일반적인 관점으로 빅데이터(Big Data)와 IT 기업에서 바라보는 빅데이터 비즈니스(Big Data Business)는 차이가 있습니다. 빅데이터 솔루션을 제공하는 ‘스플링크(Splink)’란 기업을 예로 들면, 2010년부터 2014년까지 매출이 상당한 속도로 증가하고 있지만, 영업 손실(operating loss)이 계속 발생하는 실질적으로 적자를 보는 회사입니다. 이 회사가 손해를 보고 있음에도 불구하고 3번의 Funding Rounds를 통해 400억원에 달하는 지원금(Funding)을 받았는데요. 이는 빅데이터 기술의 검증은 끝났지만, 시장에서 수익을 낼 수 있는 솔루션이 공급되고 있는가에 대한 측면에서 보면 아직은 의문이 남아있다는 것을 의미합니다. 그럼에도 불구하고 지원금(Funding)의 규모가 큰 것을 보면 미국의 실리콘밸리에서 조차도 빅데이터 솔루션에 대한 가능성을 보고 투자를 하고 있는 것이 아닌가란 생각이 듭니다. 


전체 빅데이터 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 분야는 Professional Service분야입니다. Professional Service분야는 Big Data 기술을 Integrate하여 시스템을 구축하거나, 분석 Tool을 활용하여 분석 컨설팅을 하는 서비스입니다. 그리고 현재 규모는 상대적으로 작지만, 데이터를 처리하거나, 분석을 지원하기 위한 Solution 제공하는 Application/ Analytics의 성장폭을 주목 할 필요가 있습니다. 


보시는 바와 같이, 빅데이터 시장은 2015년부터 선택이 아닌 필수적인 항목으로 성장한다는 점은 변함이 없습니다. 다만, 솔루션(Solution)을 개발하여 라이센스로 수익을 창출하는 구조가 아닌 솔루션을 기반한 SI 사업들이 시장을 확보해 나가는 것이라 생각됩니다.


즉, 기업이 원하는 빅데이터란 단순한 데이터 분석 자체가 아니라 통찰력을 통해 사업적 성과를 만드는 것이라 할 수 있습니다. 

 

IoT(사물인터넷, Internet of Things)의 여러 정의가 있지만, LG CNS가 정의하는 IoT는 ‘센서가 탑재된 다양한 디바이스들을 통해 의미 있는 센싱 정보들이 지속적으로 수집되고, 직/간접으로 연결된 유/무선 네트워크를 통해 빠르고 안정적으로 정보들이 송/수신되어 Cloud Computing 환경 및 Big Data 분석을 통해 자동화된 지능형 서비스가 제공되는 것’입니다. 


IoT 서비스가 제대로 제공되기 위해서는 디바이스에서 발생하는 다양한 형태의 신호를 쌓고, 분석하는 과정이 필요합니다. 바로 이것을 빅데이터라 할 수 있는데요. 일반적으로 IoT에서 보면 Gateway를 기준으로 앞단을 디바이스, 뒷단은 빅데이터라고 합니다. 그러나 이러한 생각에 일침을 가하는 것이 바로, Embedded Analytics입니다.

 

● Advanced Analytics



빅데이터의 증가와 컴퓨팅 파워 향상으로 기존 분석 기법이 더욱 정교해지거나, 새로운 분석 기법이 등장하였는데요. Descriptive Analytics를 걸쳐 Prescriptive Analytics로 진화하게 됩니다. 분석은 Prediction(예측), Optimization(활용), Intelligence(정보)로 귀결되어 결국은 BAaaS(Business Analytics as a Service)로 벤쳐 서비스 형태로 제공되게 됩니다.  이를 Advanced Analytics의 큰 흐름이라 할 수 있습니다. 


●Embedded Analytics

Embedded Analytics의 전통적인 정의는 애플리케이션 안에 분석툴이 통합되어 있는 형태를 의미합니다. 그러나 IoT 시대로 오면서 Embedded Analytics의 개념이 변화하게 되는데요. IoT 단말기로부터의 생성된 데이터 중 즉시 활용해야 할 데이터는 서버로 보내기 전에 Edge Device 혹은 Gateway에서 실시간으로 분석해 즉각 활용하고, 서버에서의 분석에 필요한 데이터를 Edge Device 혹은 Gateway에서 1차 분석을 통해 선별적으로 제공하는 것을 의미합니다. 


과거 애플리케이션에 포함되었던 Embedded Analytics와 IoT 시대의 Embedded Analytics 가장 큰 차이를 둔다면, 바로 Lightweight Embedded Analytics라는 점입니다. 따라서 IoT Embedded Analytics는 IoT Analytic layers의 유기적인 연계가 요구되고, IoT Analytics layer별 분석 capabilities는 목표하는 서비스 모델과 시스템 아키텍처에 따라 달라져야 합니다. 



Embedded Analytics의 중요성이 강조되는 이유는 IoT 측면과 BA(Business analytics)측면으로 나누어 볼 수 있는데요. IoT 측면으로 보면, IoT 시대에 방대한 양의 IoT 데이터를 실시간으로 원격의 중앙시스템(Cloud)로 모두 보내 처리/분석하여 서비스를 운영할 경우 발생하는 네트워크 부하, 데이터 손실, 서비스 지연 등의 문제 해결 방안 필요했습니다. 


BA(Business Analytics)측면으론 기존에는 분석 프로세스를 비즈니스 프로세스에서 분리하여 별도로 구성한 Business analytics platform에서 분석과 리포팅을 수행하기 때문에 분석에 따른 프로세스 와해, 낮은 분석 효율, 오류 등의 문제가 발생하였고, 이를 보완하기 위해 비즈니스 프로세스와 비즈니스 애플리케이션 단에서 바로 분석하고 활용하려는 필요성이 증가했습니다. 


결국 IoT 측면과 BA(Business analytics)측면에서 모든 데이터를 클라우드에 보내는 것은 부담이 되므로, 이에 도움이 되는 Lightweight Embedded Analytics 중요성이 더욱 강조되고 있는 것입니다. 따라서, 분석에 있어 IoT 시대의 전체적인 방향성은 Lightweight Embedded Analytics이라고 생각합니다. 



LG CNS 박용익 상무 


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Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
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