1. 전통적인 IT 시장의 변환

1) Cloud 시장의 성장

IBM의 1분기 보고서를 보면 cloud시장에서 좋은 성과를 내고 있습니다. 최근 youtube등에서 ginni의 발표 영상을 보면 Waston의 활용한 cloud 전략에 대한 많은 부분을 얘기하고 있습니다. Cloud 센터의 security를 waston을 통해 자동화 하는 등의 전략이 돋보입니다.

Bluemix에서도 waston을 활용한 API들이 제공되고 있는 등, Cloud, AI, Bigdata analytics에 대한 IBM의 향후 business방향성이 뚜렸하게 나타나고 있습니다.

20분기 연속 매출 감소의 이유가 IBM이 투자하는 cloud, AI, Bigdata등 신 사업이 기존의 주력 사업인 컴퓨터 본체와 소프트웨어의 판매 부진을 만회해주지 못했기 때문이라고 시장은 보고 있습니다. 여기에 덧붙여 신사업에 대한 대대적 투자가 수익성을 끌어내리고 있다고 보지만 IBM은 현재의 방향성을 포기하지 않을 것이고 또한 시대의 흐름으로 봤을 때 포기하지도 못할 것입니다.

2) 기존 IT 시장의 위기

IBM의 사례를 통해 살펴보면 아래 “Segment Results for First Quarter”를 보면 system(hardware & OS software) 부분의 매출 하락이 보입니다. 전통적인 IT시장의 매출은 줄어들고, Cloud business에서 많은 매출이 발생하고 있습니다. 신사업의 1분기 매출은 12%가 늘어난 78억 달러였으며 전체 매출가운데 43%를 차지했습니다. 하지만 기존 system과 software의 매출은 내리막으로 1분기에 16% 감소했습니다.

2. IT의 전통적인 강자 IBM Cloud Service

1) Softlayer 인수

IBM은 2013년 6월 Cloud 경쟁력 확보를 위해 Softlayer를 인수했습니다. 그 이후 눈에띄는 softlayer의 성공 전략은 없어 보였던 것이 사실입니다.

2) Bluemix로의 재도약

이에 IBM은 2016년 10월 Softlayer를 기존에 가지고 있던 Bluemix에 통합시켰습니다. 기존에 softlayer들에게는 동일한 환경을 제공하고, 신규로 들어오는 고객에 대해서는 모두 Bluemix에서 IBM cloud를 사용하도록 변경했습니다.

Bluemix 90일 Trial을 사용하면서 느낀 부분은 amazon aws에 비해 크게 뒤쳐지지 않으며 오히려 더 좋은 기능도 많이 탑재하고 있습니다. 다만 아쉬운 부분은 국내에서 bluemix에 대한 대대적인 홍보등이 이루어지고 있지 않아 저변이 약해 보입니다.

하지만 Global로 봤을 때는 매출이 증가하고 있으며 amazon aws, MS azure와 함께 가장 많이 사용되고 있는 cloud service중에 하나로 자리매김하고 있는 흐름입니다.

bluemix에서 테스트를 잠시 진행해보니 특별히 웹에 대한 설정없이도 입력된 내용들이 깔끔하게 웹에서 바로 확인이 되고, 해당 소스를 내려받아 자체 서버에서 구동하는 것도 가능했습니다.

이에 더불어 Watson API를 사용하니 챗봇을 만드는 것이 기술적인 구현이 아니라 질문과 답변에 대한 관계를 설정하는 작업이었습니다. 이미 모든 인프라는 제공되고 저는 그 위에 아이디어만 구현하는 느낌이었습니다.

3. Game changer의 등장

1) 미숙했던Cloud beginning

지난 2009년, 2012년에 있었던 일을 뒤돌아 봤습니다. 2009년에는 각종 글로벌 IT기업에서 클라우드 컴퓨팅에 대한 소개가 이어졌던 시기로 기억합니다만, 그 시점에는 별다르게 얻을만한 내용이나 가시적인 부분은 없었습니다.

2012년에는 amazon aws에 국내에 상륙했고, 처음으로 한국에서 Seminar를 개최했었습니다. 당시 해당 Seminar에 참석해서 받았던 느낌은 아직 체계가 잡혀있지 않고, 한국에서 이를 도입할 준비가 안되어있다고 생각했습니다. 이 당시에 만난 aws직원들은 aws에서 제공하는 기능이 너무 많아 하루종일 study하느라 매우 힘들다고 얘기했던 기억이 있습니다.

2) Cloud First로의 변화

2017년 aws seoul summit에서 aws는 game changer로써 자신의 존재를 확실하게 드러냈습니다. 기존에 대부분 aws는 startup이나 game회사에서 주로 사용한다는 인식이 강했었습니다. 하지만 이번 summit에서는 LG전자, Samsung, KBS, Lotte등 국내 유수의 대기업들이 직접 aws 도입 성공사례 발표를 진행했으며, 현재 aws로 기존 IDC를 옮기는 비율이 중소업체보다 대기업의 비중이 더 높게 나타나고 있습니다. 이제는 aws직원들보다 고객들이 더 많은 지식과 사례를 가지고 있는 시대로 변화되는 듯한 느낌이었습니다. 현장에서 만난 aws system architect도 고객 스스로 study해서 잘 구축하기 때문에 architect가 할일이 많지는 않다고 합니다.

aws하면 떠오르는 것들이 기존에는 EC2, S3, ELB, EBS등 서버와 Storage에 대한 부분이었습니다. 하지만 지금은 Athena, Lex, Alexa등 수많은 연계 서비스들이 출시되어 있습니다.

Aws의 concept은 기존에 뛰어난 소수 인재들이 각 회사에 배치되어서 진행하던 architect나 운영, 서비스를 aws라는 큰 platform위해서 도구로 전환해 버린 것입니다. 일례로 기존에는 Bigdata를 구축하기 위해서 고급 hadoop엔지니어(몸값이 비싸고 시장에서 구하기 어려움)가 필요했고 전체 backend infra를 design하는 것이 복잡하고 어려운 일이었지만, aws에서는 Kinesis, s3, Athena, redshift, quicksight등을 활용하면 복잡한 구성없이 원하는 환경을 쉽고 빠르게 ready할 수 있다는 것이 핵심입니다.

LG전자의 세계 스마트TV 5000대가 aws를 통해 서비스되고 있고, Samsung의 Connect라는 IoT신규 사업이 aws위에서 진행되고 있습니다. 이 외에도 KBS는 aws를 활용한 개인 맞춤 서비스인 noon의 출시를 앞두고 있으며, lotte그룹도 aws로의 전환을 가속화하고 있습니다. 이들은 모두 cloud first를 외치고 있으며 자체 인력들도 cloud의 흐름에 합류하기 위해 cloud study에 매진하고 있다고 합니다.

고객들의 aws도입뿐만 아니라 aws korea는 이미 한국에서 수 많은 파트너사를 확보했고 이를 통해 저변을 늘려가는 모습니다. Summit중 파트너사 부스를 방문했을 때 NDS에서 개발한 cloud system 모니터링과 과금 모니터링 솔루션인 n-ITSM, whaTap labs의 apm모니터링 solution, Micro-trend의 aws전용 보안 솔루션등을 보면서 시장의 변화를 느낄 수 있었습니다.

4. 변화에 맞서 싸우지 말고 함께해야 할 시간

1) Cloud로의 변화

Aws는 managed service라는 용어를 사용합니다. 자세히 들어다보니 기존에 on-premise Infra를 aws cloud에서 모두 manage하고 고객은 비즈니스에 focus를 맞추라는 말입니다. 개인적으로 이 부분에 전적으로 동의하지 않는 이유는 cloud로 전환함으로써IDC운영을 위해 필요했던 역량이 온전히 비즈니스 역량에 발휘할 수는 없기 때문입니다. 이유는 aws또한 하나의 IT운영이기 때문에 이에 대한 전문석을 확보하기 위해 많은 역량이 필요하기 때문입니다. 하지만 IDC운영에 비해서는 상대적으로 효율적이고 쉽게 유지할 수 있어 비용절감과 시간이 절감된다는 부분은 동의합니다. 당연이 이 부분에서 나온 잉여비용과 시간은 비즈니스에 재투자함으로써 비즈니스 역량 강화에 쓰일것입니다.

U2L, U2C, P2C, V2C라는 용어를 들어보셨나요? 요즘 IT 시장에서 많이 사용되고 있는 용어입니다. U2L : Unix to Linux

U2C : Unix to Cloud

P2C : Physical to Cloud

V2C : VM to Cloud

많은 기업들이 클라우드 도입을 위해 위와 같은 검토를 진행하고 있다고 합니다. X86환경(Linux, Windows)에서 Cloud로 넘어가는 것은 상대적으로 쉽기 때문에 많은 부분이 진행되고 있습니다. 하지만 U2C의 경우는 Cloud업체들이 Unix OS를 제공하지 않기 때문에 어려움을 겪고 있습니다. 또한 고객은 단지 가격 경쟁력이 좋다는 이유만으로는 절대 Cloud를 선택하지 않습니다. 보다 효율적이고 안정적이어야 비로소 Cloud를 선택할 수 있는 것입니다.

2017 summit에서 OSC에서 RORO라는 Solution을 선보였습니다. 이는 AIX환경을 Cloud환경으로 전환할 수 있도록 도와주는 Solution입니다. 기존에 Linux환경을 Cloud로 넘겨주는 Solution은 전세계에 대표적으로 5개 정도의 업체가 있었지만 Unix를 Cloud로 넘겨주는 Solution은 최초라고 합니다. 물론 아직 완전해 보이는 Solution은 아니지만 시장에서 이런 시도들이 계속해서 이루어진다면 Cloud전환은 보다 가속화 될 것이라 예측됩니다.

2) Cloud, Bigdata, AI의 연결고리

요즘 IT시장에서 가장 핫한 키워드는 Cloud, bigdata, AI입니다. 이 세 가지는 사실 하나의 기술로 봐야 합니다.

Machine Learning 분야는 컴퓨터 기계를 이용해서 인간이 예측할 수 있는 부분을 컴퓨터가 더 많은 데이터를 활용해서 보다 정확하게 자동화하는 것입니다. 이 접근방식에는 기호주의자, 연결주의자, 진화주의자, 베이즈주의자, 유추주의자등이 있다고 합니다.

Machine Learning으로 서비스를 open하기 위해서는 많은 데이터가 필요하고 이를 수집하고 저장하는데 많은 computing power와 저장공간이 필요합니다.

이것을 가장 효율적이고 안정적으로 진행할 수 있는 Platform이 Cloud입니다. 대규모 분석이 항상 이루어지는 것이 아니라 필요에 의해서만 이루어지기 때문에 고객은 이를 위한 대규모 인프라를 운영하는데 부담을 갖게 됩니다. 이를 해결할 수 있는 최적의 솔루션이 cloud입니다. 필요할 때만 Cloud에서 대용량의 computing power나 빠른 storage를 사용하고, 불필요할 때는 사용하지 않음으로써 비용도 줄이고 인프라 관리에 대한 부담도 줄일 수 있습니다.

다음 단계는 Bigdata를 모았다면 이를 효과적으로 분석해서 통찰력을 얻어야 합니다. 이를 위해서는 기존에 여러 분석도구들이 있었지만 진입장벽이 높았습니다. 이러한 것들은 이제 cloud service 업체들이 제공해 준다는 것은 idea만 있으면 누구나 bigdata를 활용할 수 있는 시대가 다가왔을을 느끼게 해줍니다.

데이터를 통해 통찰력을 얻었다면 이를 서비스로 만들어야 합니다. 여기서 자동화라는 부분이 들어가게 되고, 이를 뒷받침하는 것이 Machine learning과 deep learning입니다. 이에 대한 기술력과 경험이 없는 회사들이 처음부터 이런 기술을 공부하고 적용한다는 것은 엄청난 노력과 시간, 그리고 비용이 들어갑니다. 하지만 aws machine learning이나 IBM waston을 활용하면 이에 대한 경쟁력을 빠르게 적은 비용으로 확보할 수 있으니 회사 입장에서 cloud를 거부할 이유는 없어보입니다.