Post-Cloud
클라우드,포그 컴퓨팅-블록체인과 함께 가야
Article at a Glance
‘초연결’과 ‘지능형’ 시대로 정의되는 4차 산업혁명 시대를 대표하는 핵심 플랫폼이 바로 클라우드다. 하지만 클라우드로 인한 정보의 과도한 중앙 집중 이슈가 발생하고 있기에 포그 컴퓨팅, 블록체인 같은 ‘포스트 클라우드’ 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 포그 컴퓨팅은 실시간성과 중앙 독점 해결, 클라우드 과부하 감소 같은 장점을 갖고 있어 클라우드 기술의 한계를 보완할 수 있다. 블록체인은 신뢰성과 탈중앙이란 특성으로 비즈니스 가치를 창출할 수 있다. 이러한 포스트 클라우드 시대에는 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인 등 3종 네트워크 플랫폼에 대한 이해를 바탕으로 사업 전략을 구체화해야 한다.
초연결, 지능형 시대의 클라우드
클라우드 1 는 전 세계적으로 주목받는 네트워크 플랫폼이다. 시장 규모 분석만 봐도 이를 잘 알 수 있다. 세계 시장 조사 전문 기관 가트너(Gartner)는 2017년 클라우드 시장 규모가 약 1824억 달러(약 184.2조 원)이라고 분석 2 했는데 2019년은 이보다 21.4% 증가한 약 2143억 달러(약 223.6조 원)에 이를 전망이다.
최근 클라우드는 4차 산업혁명의 핵심 플랫폼으로 주목받고 있다. 3차 산업혁명은 인터넷 등장으로 인한 정보 공유가 폭발적으로 일어난, 정보 혁명의 시기다. 하지만 4차 산업혁명은 3차 산업혁명에서 파생한 새로운 패러다임의 변환으로 초연결과 지능형 사회가 구축되면서 발생했다. (그림 1) ‘초연결’은 사물인터넷(IoT) 기술 도래로 이전 혁명 대비 연결 기기가 폭발적으로 늘어남으로써 발생한 새로운 패러다임이다. 3차 산업혁명 시대에는 컴퓨터, 스마트폰만이 네트워크에 연결됐다면 4차 산업혁명 시대에는 수많은 사물이 네트워크에 연결된다. 다시 말해, 네트워크상에서 공유될 정보가 폭발적으로 증가할 수 있다. 참고로 시장 조사 전문 기관 스태티스타(Statista)는 2025년에 약 754억 개의 기기가 네트워크에 연결될 것으로 전망했다. 3
‘지능형’은 인공지능(AI) 패러다임의 전환으로 인해 발생한 새로운 패러다임이다. AI는 ‘기계에 특정 문제를 해결할 수 있게 주는 시스템’으로 정의할 수 있다. 4 이런 시스템은 예전부터 존재해왔는데 넓게 보면 계산기도 AI가 될 수 있다. 다만 현재 언급하는 AI는 알고리즘 적용 부문에서 기존과 큰 차이가 있다. 기존 AI는 사람이 규칙을 입력해 동작하게 하는 규칙 기반으로 동작한다. 반면 현재 AI는 시스템이 스스로 정보를 학습하고 지능을 구현하는 기계학습을 기반으로 하고 있다. 후자의 AI는 사람이 고려하지 못한 부분까지 고려해 지능을 구현할 수 있고, 계속 지능을 업데이트할 수 있는 장점이 있다. 그래서 전자보다 지능이 훨씬 더 뛰어나다. 이를 보여주는 사례로 기계학습으로 인해 이미지 인식률이 급진적으로 발전한 것을 들 수 있다.
미국 스탠퍼드대는 매년 AI의 이미지 인식률을 두고 경쟁을 벌이는 ‘이미지넷(ImageNet)’이라는 경진대회를 연다. 2011년까지만 해도 인식 정확도는 2%씩 상승해왔다. 그런데 기계학습을 본격 도입한 2012년부터 인식 정확도가 크게 성장하기 시작했다. 전년 대비 8% 이상 성장해 84.79%의 정확도를 보였다. 2015년에는 AI가 94.9% 정확도를 가진 인간을 추월했다. 당시 마이크로소프트가 개발한 AI는 96.43%의 이미지 인식 정확도를 보였다. 2017년의 정확도는 97.85%다.
정리하자면 IoT 등장과 AI의 고도화가 4차 산업혁명이라는 새로운 산업혁명 패러다임을 열었다. 그렇다면 여기서 클라우드는 어떤 역할을 하는 것일까? 클라우드는 IoT와 AI의 가교 역할을 하는 4차 산업혁명의 핵심 플랫폼으로 볼 수 있다. 클라우드는 IoT에서 공유되는 거의 모든 정보를 수집해 AI에 분석을 의뢰한다. 그리고 AI는 이를 분석하고 클라우드에서 IoT를 통해 사용자에게 서비스 형태로 제공한다. 다시 말해, 클라우드가 서로 분리된 초연결과 지능형을 연결해 4차 산업혁명이라는 새로운 패러다임으로 이끈 것이다.
그럼 초연결과 지능형이 클라우드에 의해서 연결되면 어떤 시너지 효과를 발휘할까? 지능형 서비스의 확산이 일어난다. 클라우드는 도처에 존재하는 IoT에서 오는 모든 정보를 AI에 분석하게 하고, 이를 또다시 IoT에 전송해 지능형 확산을 일으킬 수 있다. 다시 말해, 사용자는 가까운 IoT에서 지능형 서비스를 받을 수 있게 되는 셈이다.
이런 트렌드를 가장 잘 파악한 기업은 ‘알리바바’다. 알리바바는 2015년부터 본사가 위치한 항저우에 스마트 시티 플랫폼인 ‘시티 브레인(City Brain)’을 구축하기 시작했다. 여기서 흥미로운 부분은 플랫폼에 ‘브레인’이라는 용어를 사용한 점이다. 이는 중국과학원(Chinese Academy of Science)의 2008년 보고서에서 영감을 받았기 때문으로 보인다. 6 보고서에 따르면 인터넷으로 인한 정보 공유 모습은 두뇌의 신경망 연결 구조와 비슷한데 인터넷이 두뇌 신경망 구조처럼 발전할 것으로 전망했다. 두뇌 신경망처럼 외부에서 오는 정보만을 공유하는 것뿐만 아니라 이러한 정보를 분석해 반영하는 ‘뉴럴 리플렉스(Neural Reflex)’가 생길 것으로 내다본 것이다. 실제로 인터넷은 중국과학원 전망처럼 발전했다. 클라우드가 구축되면서 뉴럴 리플렉스와 같은 기능이 생겼다.
이런 개념을 도시에 적용한 것이 바로 시티 브레인이다. 시티 브레인도 도시의 네트워크에서 공유되는 정보를 클라우드에 모아서 AI 분석 후 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 7 알리바바는 시티 브레인을 먼저 항저우의 교통 분야에 적용했는데 한 시간 만에 발생하는 교통 체증률을 9.2%까지 줄였고, 주행 거리 평균 시간을 3분가량 단축했다. 이러한 적용 덕분에 항저우는 2016년 중국 내에서 교통 체증이 심한 도시 순위 4위에서 57위로 내려갔다. 알리바바의 시티 브레인이 이런 성과를 거둘 수 있었던 것은 3700개의 교통 카메라(영상 IoT)에서 오는 정보를 클라우드의 AI로 분석하고 이를 1300개의 신호등에 바로 적용했기 때문이다. 항저우의 시티 브레인은 16시간 영상 분량을 1분 만에 95% 분석할 수 있는 것으로 알려져 있다. 8
다른 글로벌 ICT 기업들도 알리바바와 비슷한 생각을 하고 있다. IBM은 왓슨 IoT 서비스를 통해 IoT에서 모은 정보를 클라우드의 AI가 분석하는 지능형 서비스를 제공하고 있다. GE도 자체 AI 플랫폼인 ‘프레딕스(Predix)’를 제공하는데 제공 방법은 알리바바, IBM과 유사하다.
클라우드의 장점은 크게 두 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째 장점은 ‘운영 효율성’이다. 클라우드는 컴퓨팅 자원을 한 곳에 통합해서 모으고 자원을 관리한다. 예를 들어, 10테라바이트(TB) 용량 컴퓨터를 사용하는 A와 1TB 용량 컴퓨터를 사용하는 B가 있다. A와 B 둘 다 5TB 용량이 필요하다. A는 용량이 남아서 넉넉할지 몰라도 5TB 낭비 자원이 있어 비효율적이다. B는 4TB가 부족하기에 추가 용량을 구매해야 한다. 이는 용량을 별도로 관리하기 때문에 발생하는 현상이다. 한 곳에 10TB 용량의 컴퓨터를 클라우드 방식으로 A와 B 둘 다 사용하게 하면 어떨까? 둘 다 필요한 만큼 사용할 수 있는 효율성이 생긴다.
서비스 운영자 입장에서도 관리가 편리하다. 시스템 판매자가 개별로 시스템을 판매한다면 유지 보수할 때 시스템 설치 장소에 일일이 방문해야 하는 불편함이 있다. 그런데 클라우드로 제공하면 중앙 서버 한 곳에서 여러 곳에 판매된 시스템을 관리할 수 있다.
두 번째 장점은 ‘서비스 접근 용이성’이다. 사용자는 어떤 기기에서든지 간에 동일한 서비스를 받을 수 있다. 네트워크에 연결만 돼 있다면 말이다. 앞서 언급한 네이버 클라우드를 생각해보자. 클라우드에 저장된 파일은 어떤 기기에서 열어도 똑같다.
클라우드 한계를 극복하는 포스트 클라우드
하지만 클라우드의 한계점 또한 분명하다. 클라우드는 중앙집중형 방식의 플랫폼이기 때문에 ‘빅 브러더’의 문제를 불러올 수 있다. 2004년에 개봉한 공상 과학 영화 ‘아이로봇’에 등장하는 중앙 컴퓨터 비키는 모든 기기를 통제한다. 통제되지 않는 AI는 중앙 통제 방식의 위험성을 보여준다. 클라우드의 확산은 이러한 위험성을 현실화시키고 있다. 2016년 12월 미국 아칸소주 경찰은 살인 사건 수사를 위해 아마존에 AI 스피커가 기록한 정보를 제공할 것을 요구했다. 물론 아마존은 거부했다. 그러나 용의자가 정보 제공에 동의하자 아마존은 이러한 정보를 경찰에 제공했고 용의자는 체포됐다. 이 사례는 기업의 개인정보 보호 방침 여부를 떠나 AI 스피커가 우리의 일상 대화를 녹음해 중앙에서 저장하고 있다는 사실을 보여준다. 초연결 시대가 도래하면 일상생활의 거의 모든 것이 IoT에 의해서 기록되고 클라우드의 중앙 서버로 전송될 것이다. 그렇게 되면 모든 사생활 정보가 중앙에 저장되고 관리된다. 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 사용자 입장에서는 편리할 수 있다. 하지만 다른 한편으로 제공자가 사용자에 대해 너무나 잘 아는 것은 두려운 일이 될 수도 있다.
이 같은 클라우드의 중앙 집중 방식이 야기할 빅 브러더 문제를 보완하거나 대체할 수 있는 플랫폼이 바로 ‘포그 컴퓨팅(Fog Computing)’과 ‘블록체인’이다. 포그 컴퓨팅은 클라우드와 달리 중앙 기기가 아닌 개인 단말기기의 컴퓨팅 파워를 이용하는 네트워크 플랫폼이다. 클라우드와는 수직적인 관계를 이룬다. 클라우드가 상(上)에 해당하는 위치에 있고, 포그 컴퓨팅이 하(下)에 해당하는 위치에 있는 셈이다. 사실 포그 컴퓨팅이란 이름 자체가 클라우드와의 수직적인 관계를 암시한다. 포그는 한국어로 안개를 뜻하는데 수증기 위치에 따라 구름이 되거나 안개가 된다. 클라우드는 구름이므로 높은 곳에 있고, 포그는 안개이기 때문에 낮은 곳에 있는 것이다.
반면 블록체인은 클라우드와 수평적인 관계에 있는 네트워크 플랫폼이다. 블록체인은 공유형 네트워크 플랫폼으로 정의할 수 있다. 모든 정보를 관련 기기에 공유하는 플랫폼이 블록체인이다. 다시 말해, 블록체인은 클라우드, 포그 등과 관계없이 단일 기기를 수평적으로 넓혀서 공유 형태로 플랫폼을 구성한다. 클라우드 시대에는 4차 산업혁명 플랫폼으로 클라우드에만 집중하면 됐다. 하지만 포스트 클라우드 시대에는 포그 컴퓨팅과 블록체인의 비즈니스 가치에도 주목해야 한다.
클라우드의 과부하를 줄이는 포그 컴퓨팅
포그 컴퓨팅은 클라우드의 한계점을 해소하기 위해 등장한 네트워크 플랫폼이다. 포그 컴퓨팅의 비즈니스 가치도 클라우드의 한계점 보완에 초점을 두는 것이 좋다. 그래서 포그 컴퓨팅은 클라우드와 함께 사용되는 경우가 많은데 참고로 두 플랫폼의 혼합 형태를 ‘하이브리드 컴퓨팅’이라고 한다. 9
포그 컴퓨팅은 세 가지 관점에서 클라우드의 한계점을 보완해줄 수 있다. 우선 포그 컴퓨팅은 네트워크 전송 속도의 한계를 해결해준다. 10 포그 컴퓨팅은 사용자에게 가까운 컴퓨터의 컴퓨팅 자원을 이용해서 서비스를 제공한다. 반면 클라우드는 포그보다 상대적으로 멀리 떨어져 있는 중앙 서버의 컴퓨팅 자원을 이용해서 서비스를 제공한다. 상식적으로 가까운 곳이 더 빠른 서비스를 제공할 수밖에 없다. 서울에서 수원까지 가는 시간이 서울에서 부산까지 가는 시간보다 짧을 수밖에 없는 것과 같은 논리다.
실제로 글로벌 클라우드 기업은 클라우드 속도 문제 때문에 세계 곳곳에 클라우드센터를 구축해 거리로 인한 클라우드 속도 문제를 해결하고 있다. 그럼 포그 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 전송 속도 차이는 얼마나 날까? 이에 명확히 대답할 수는 없다. 다만 특정 논문에서는 포그 컴퓨팅이 클라우드보다 전송 속도 측면에서 10배 이상 빠른 것으로 분석한 바 있다. 11
포그 컴퓨팅의 전송 속도 우위는 실시간성을 요구하는 분야에서 적용할 수 있다. 다시 말해, 실시간 서비스에 포그 컴퓨팅 적용을 고려해볼 수 있다. 자율주행차를 예로 들어보자.
100㎞/h 속도로 달리는 자동차에서 1초의 시간은 매우 중요하다. 1초면 27m라는 거리를 이동할 수 있기 때문이다. 실시간성이 매우 중요한 셈이다. 따라서 대부분 자동차 기업은 자율주행시스템을 클라우드에 구축하지 않고 자동차 내에 구축하는 포그 컴퓨팅 방식을 이용한다.
아울러 포그 컴퓨팅은 빅 브러더 문제를 해결해줄 수 있다. 포그 컴퓨팅은 클라우드를 사용하더라도 중앙 서버에는 일부 정보만 보내거나 의존도를 낮출 수 있다. 사이버 보안 분야에서 이런 예를 찾아볼 수 있는데 시큐어웍스(Secureworks)의 보안 서비스 ATP(Advanced Threat Protection)는 포그 컴퓨팅 수준에서 해결하지 못하는 사이버 공격이 발생할 때만 특정 정보를 클라우드에 보내 해결하게 하고 있다. 이는 중앙에서 불필요한 정보를 수집하는 것을 방지하고, 중앙의 의존도를 낮추는 역할을 한다.
마지막으로 포그 컴퓨팅은 클라우드의 처리 부하량을 줄여줄 수 있다. 12 이는 방금 언급한 클라우드 의존도를 낮추면서 자연스럽게 해결할 수 있다. IoT의 증가로 클라우드에서 처리해야 할 부하가 가파르게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 의존도를 낮추는 것은 그 자체로 가치가 있다. 13 2020년에는 연간 43조 기가바이트, 고화질 영화 10조 개와 맞먹는 용량의 부하가 클라우드에서 처리될 전망이다. 14 GE의 AI 플랫폼 프레딕스는 클라우드와 포그 컴퓨팅으로 나눠서 클라우드의 부하를 줄이고 있다. 델(DELL)은 ‘엣지 게이트웨이(Edge Gateway)’를 출시했는데, 이는 일부 부하를 클라우드가 아닌 포그 컴퓨팅 수준에서 대신 처리해줘 클라우드의 부하를 줄인다.
‘탈중앙’ 블록체인의 비즈니스 가치
공유형 네트워크 플랫폼인 블록체인은 4차 산업혁명 시대에 ‘탈중앙’이라는 새로운 가치를 제공한다. 블록체인의 탈중앙이라는 가치는 어떻게 만들어지는 것일까? 블록체인의 기능에는 크게 ‘투명성’과 ‘무결성’이 있다. 블록체인에서 생성한 정보는 참여자(노드) 사이에서 공유되기 때문에 투명성을 지닌다. 또 블록체인은 다수결에 근거한 합의 알고리즘을 사용한다. 합의 알고리즘 종류는 다양하지만 한 가지 공통점이 있다. 합의 알고리즘은 다수결 원칙으로 정보 무결성을 지키기 때문에 위·변조가 어렵다.
블록체인은 투명성과 무결성이라는 특징 덕분에 정확한 정보를 참여자에게 공유함으로써 신뢰성이라는 새로운 비즈니스 가치를 제공할 수 있다. 블록체인은 앞으로 신뢰를 제공하는 기관에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것이다.
블록체인의 탈중앙 가치를 어떻게 비즈니스적으로 활용할 수 있을까? 우선 블록체인은 중개 비용을 절감시킬 수 있다. 개인 간 전력 거래를 예로 들어보자. 개인 간 전력 거래에는 이를 중재하는 기관이 있는 경우가 많다. 거래자는 에너지 거래의 일정 비용을 전력 거래 중개 기관에 수수료로 지급해야 하는 비효율성을 감수해야 한다. 그런데 블록체인은 거래 자체의 신뢰를 보증하기 때문에 중개 기관을 대체하며 거래자가 지급해야 할 수수료를 낮춤으로써 거래의 효율성을 향상시킨다.
두 번째로 병렬 처리 업무의 이점이 있다. 블록체인은 참여자에게 정보를 동시에 제공한다. 이는 기존의 직렬 처리 업무의 비효율성을 해소한다. 여러 기관에서 승인하는 업무 처리를 생각해보자. 기존 방식은 정보를 공유하지 않기 때문에 A기관 → B기관 → C기관 등 순으로 직렬 방식으로 승인 처리를 해야 했다. 반면에 정보를 한 번에 공유하면 어떨까? 특정 기관에 의존해 정보를 기다리지 않고 승인을 할 수 있다. A기관, B기관, C기관 등 모두가 동시에 승인처리를 할 수 있는 셈이다.
세 번째로 이력 관리다. 블록체인은 정보를 공유하기 때문에 이력 관리에 많이 활용되고 있다. 대표적인 예로 월마트는 식품 유통 이력 관리에 블록체인을 적용해 6.9일이 걸리는 시간을 2.2초로 단축했다. 이러한 결과는 생산지에서 소매까지의 유통 정보를 실시간으로 블록체인에서 공유하기 때문에 가능했다고 볼 수 있다.
[그림 2]는 블록체인의 기능과 가치를 도식화한 것이다. 여기서 스마트 콘트랙트(Smart Contract) 부분에 주목할 필요가 있다. 스마트 콘트랙트는 특정 조건이 맞으면 자동으로 계약할 수 있게 하는 기능이다. 최근 블록체인에서 많이 활용되고 있는데, 이러한 기능은 블록체인이 가진 탈중앙의 가치를 향상시키는 역할을 한다. 외부 개입 없이 시스템이 스스로 동작하게 하기 때문이다. 가령, 구매자 A와 판매자 B가 스마트 콘트랙트로 거래를 한다고 치자. A와 B의 거래 조건이 맞으면 스마트 콘트랙트에 의해서 자동으로 거래가 이뤄진다.
포스트 클라우드 플랫폼 활용 전략
그렇다면 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인 같은 플랫폼을 활용하기 위해서는 어떤 전략을 세워야 할까? 필자는 ‘포스트 클라우드 플랫폼 3단계 도출 프로세스’를 제안한다. 해당 프로세스는 비즈니스 환경에 적합하게 포스트 클라우드를 활용할 수 있도록 도와준다.
우선 사업 아이디어를 도출해야 한다. 아이디어 도출 방법은 이미 여러 비즈니스 서적에 소개돼 있다. 브레인스토밍, 수요 분석 등을 활용해서 도출하면 된다.
두 번째 단계부터가 중요하다. 해당 아이디어가 어떤 플랫폼에 적합한지를 평가해야 하기 때문이다. 이에 포스트 클라우드의 비지니스 가치 점검표를 제안한다. (그림 3) 해당 점검표는 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인의 가치를 표시해 제안 아이디어가 어떤 플랫폼에 적합한지를 한눈에 파악할 수 있게 한다. 필요하다고 생각하는 가치에 복수로 체크하면 된다.
이후 이를 기반으로 활용 플랫폼을 도출해야 한다. 점검표의 체크한 가치의 우선순위, 특정 플랫폼에 체크된 수 등에 따라 어떤 플랫폼이 적합한지를 도출하는 것이다. 물론 복수로 선택해 이를 혼합할 수도 있다. [그림 4]는 플랫폼 활용에 따라 도출할 수 있는 유형을 표현한 것이다. 수직은 클라우드와 포그 컴퓨팅의 관계를 나타낸 것이고, 수평은 블록체인 적용 유무를 나타낸 것이다. 참고로 컴퓨팅 위치가 높은 곳이 클라우드를 뜻하고, 낮은 곳이 포그 컴퓨팅이다. 분산 수준의 높음은 블록체인을 적용한 것이고 낮음이 적용하지 않은 것이다. 그리고 수직면의 중간은 클라우드와 포그 컴퓨팅을 혼합한 형태로 이해하면 된다.
포스트 클라우드 플랫폼 유형에서 유념해야 할 사항으로 두 가지를 꼽을 수 있다. 첫째, 블록체인은 단독으로만 활용될 수 없다는 점이다. 점검표에서 블록체인만을 도출했더라도 블록체인 적용 대상이 클라우드 혹은 포그 컴퓨팅인지를 정해야 한다. 두 번째는 하이브리드 블록체인에서 세 유형으로 또다시 나뉘는 점이다. 하이브리드 블록체인은 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인이 모두 결합한 형태이다. 이때 블록체인을 클라우드, 포그 컴퓨팅 혹은 둘 다에 적용할지를 정해야 한다. 다시 말해, 블록체인 적용 대상으로 인해 다시 세 유형으로 갈리는 셈이다.
포스트 클라우드의 활용 유형까지 선택했으면 이제 이러한 플랫폼을 토대로 사업 전략을 수립하면 된다. 사업 전략에 맞지 않으면 다시 이 단계를 활용해 적합한 유형을 선택하면 된다.
포스트 클라우드 시대의 세 가지 플랫폼의 비즈니스 가치를 제대로 구분할 수 있어야 이들 플랫폼을 활용해 포스트 클라우드 시대의 적합한 사업 아이디어를 구체화할 수 있을 것이다.
필자소개 유성민 IT칼럼니스트 dracon123@naver.com
유성민 IT칼럼니스트는 성균관대 행정학 석사를 졸업하고, 서강대 정보통신대학원에서 소프트웨어공학을 전공했다. 에든버러 비즈니스 스쿨에서 D.B.A 선행 과정을 이수하고 있다. 대기업 연구소에서 ICT 융합 관련 사업 분야를 연구했다. 보안회사로 이직해 해외 사업을 맡았고 현재는 기획 담당 선임연구원이자 동국대 국제정보보호대학원 외래 교수로 재직 중이다. IT 전문가로 여러 신문사에 고정 필진으로 IT산업에 대한 전문 글을 기고하고 있다. 자세한 내용은 http://blog.naver.com/dracon123에서 확인할 수 있다.
‘초연결’과 ‘지능형’ 시대로 정의되는 4차 산업혁명 시대를 대표하는 핵심 플랫폼이 바로 클라우드다. 하지만 클라우드로 인한 정보의 과도한 중앙 집중 이슈가 발생하고 있기에 포그 컴퓨팅, 블록체인 같은 ‘포스트 클라우드’ 기술에 대한 관심이 커지고 있다. 포그 컴퓨팅은 실시간성과 중앙 독점 해결, 클라우드 과부하 감소 같은 장점을 갖고 있어 클라우드 기술의 한계를 보완할 수 있다. 블록체인은 신뢰성과 탈중앙이란 특성으로 비즈니스 가치를 창출할 수 있다. 이러한 포스트 클라우드 시대에는 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인 등 3종 네트워크 플랫폼에 대한 이해를 바탕으로 사업 전략을 구체화해야 한다.
초연결, 지능형 시대의 클라우드
클라우드 1 는 전 세계적으로 주목받는 네트워크 플랫폼이다. 시장 규모 분석만 봐도 이를 잘 알 수 있다. 세계 시장 조사 전문 기관 가트너(Gartner)는 2017년 클라우드 시장 규모가 약 1824억 달러(약 184.2조 원)이라고 분석 2 했는데 2019년은 이보다 21.4% 증가한 약 2143억 달러(약 223.6조 원)에 이를 전망이다.
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최근 클라우드는 4차 산업혁명의 핵심 플랫폼으로 주목받고 있다. 3차 산업혁명은 인터넷 등장으로 인한 정보 공유가 폭발적으로 일어난, 정보 혁명의 시기다. 하지만 4차 산업혁명은 3차 산업혁명에서 파생한 새로운 패러다임의 변환으로 초연결과 지능형 사회가 구축되면서 발생했다. (그림 1) ‘초연결’은 사물인터넷(IoT) 기술 도래로 이전 혁명 대비 연결 기기가 폭발적으로 늘어남으로써 발생한 새로운 패러다임이다. 3차 산업혁명 시대에는 컴퓨터, 스마트폰만이 네트워크에 연결됐다면 4차 산업혁명 시대에는 수많은 사물이 네트워크에 연결된다. 다시 말해, 네트워크상에서 공유될 정보가 폭발적으로 증가할 수 있다. 참고로 시장 조사 전문 기관 스태티스타(Statista)는 2025년에 약 754억 개의 기기가 네트워크에 연결될 것으로 전망했다. 3
‘지능형’은 인공지능(AI) 패러다임의 전환으로 인해 발생한 새로운 패러다임이다. AI는 ‘기계에 특정 문제를 해결할 수 있게 주는 시스템’으로 정의할 수 있다. 4 이런 시스템은 예전부터 존재해왔는데 넓게 보면 계산기도 AI가 될 수 있다. 다만 현재 언급하는 AI는 알고리즘 적용 부문에서 기존과 큰 차이가 있다. 기존 AI는 사람이 규칙을 입력해 동작하게 하는 규칙 기반으로 동작한다. 반면 현재 AI는 시스템이 스스로 정보를 학습하고 지능을 구현하는 기계학습을 기반으로 하고 있다. 후자의 AI는 사람이 고려하지 못한 부분까지 고려해 지능을 구현할 수 있고, 계속 지능을 업데이트할 수 있는 장점이 있다. 그래서 전자보다 지능이 훨씬 더 뛰어나다. 이를 보여주는 사례로 기계학습으로 인해 이미지 인식률이 급진적으로 발전한 것을 들 수 있다.
미국 스탠퍼드대는 매년 AI의 이미지 인식률을 두고 경쟁을 벌이는 ‘이미지넷(ImageNet)’이라는 경진대회를 연다. 2011년까지만 해도 인식 정확도는 2%씩 상승해왔다. 그런데 기계학습을 본격 도입한 2012년부터 인식 정확도가 크게 성장하기 시작했다. 전년 대비 8% 이상 성장해 84.79%의 정확도를 보였다. 2015년에는 AI가 94.9% 정확도를 가진 인간을 추월했다. 당시 마이크로소프트가 개발한 AI는 96.43%의 이미지 인식 정확도를 보였다. 2017년의 정확도는 97.85%다.
정리하자면 IoT 등장과 AI의 고도화가 4차 산업혁명이라는 새로운 산업혁명 패러다임을 열었다. 그렇다면 여기서 클라우드는 어떤 역할을 하는 것일까? 클라우드는 IoT와 AI의 가교 역할을 하는 4차 산업혁명의 핵심 플랫폼으로 볼 수 있다. 클라우드는 IoT에서 공유되는 거의 모든 정보를 수집해 AI에 분석을 의뢰한다. 그리고 AI는 이를 분석하고 클라우드에서 IoT를 통해 사용자에게 서비스 형태로 제공한다. 다시 말해, 클라우드가 서로 분리된 초연결과 지능형을 연결해 4차 산업혁명이라는 새로운 패러다임으로 이끈 것이다.
그럼 초연결과 지능형이 클라우드에 의해서 연결되면 어떤 시너지 효과를 발휘할까? 지능형 서비스의 확산이 일어난다. 클라우드는 도처에 존재하는 IoT에서 오는 모든 정보를 AI에 분석하게 하고, 이를 또다시 IoT에 전송해 지능형 확산을 일으킬 수 있다. 다시 말해, 사용자는 가까운 IoT에서 지능형 서비스를 받을 수 있게 되는 셈이다.
이런 트렌드를 가장 잘 파악한 기업은 ‘알리바바’다. 알리바바는 2015년부터 본사가 위치한 항저우에 스마트 시티 플랫폼인 ‘시티 브레인(City Brain)’을 구축하기 시작했다. 여기서 흥미로운 부분은 플랫폼에 ‘브레인’이라는 용어를 사용한 점이다. 이는 중국과학원(Chinese Academy of Science)의 2008년 보고서에서 영감을 받았기 때문으로 보인다. 6 보고서에 따르면 인터넷으로 인한 정보 공유 모습은 두뇌의 신경망 연결 구조와 비슷한데 인터넷이 두뇌 신경망 구조처럼 발전할 것으로 전망했다. 두뇌 신경망처럼 외부에서 오는 정보만을 공유하는 것뿐만 아니라 이러한 정보를 분석해 반영하는 ‘뉴럴 리플렉스(Neural Reflex)’가 생길 것으로 내다본 것이다. 실제로 인터넷은 중국과학원 전망처럼 발전했다. 클라우드가 구축되면서 뉴럴 리플렉스와 같은 기능이 생겼다.
이런 개념을 도시에 적용한 것이 바로 시티 브레인이다. 시티 브레인도 도시의 네트워크에서 공유되는 정보를 클라우드에 모아서 AI 분석 후 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 7 알리바바는 시티 브레인을 먼저 항저우의 교통 분야에 적용했는데 한 시간 만에 발생하는 교통 체증률을 9.2%까지 줄였고, 주행 거리 평균 시간을 3분가량 단축했다. 이러한 적용 덕분에 항저우는 2016년 중국 내에서 교통 체증이 심한 도시 순위 4위에서 57위로 내려갔다. 알리바바의 시티 브레인이 이런 성과를 거둘 수 있었던 것은 3700개의 교통 카메라(영상 IoT)에서 오는 정보를 클라우드의 AI로 분석하고 이를 1300개의 신호등에 바로 적용했기 때문이다. 항저우의 시티 브레인은 16시간 영상 분량을 1분 만에 95% 분석할 수 있는 것으로 알려져 있다. 8
다른 글로벌 ICT 기업들도 알리바바와 비슷한 생각을 하고 있다. IBM은 왓슨 IoT 서비스를 통해 IoT에서 모은 정보를 클라우드의 AI가 분석하는 지능형 서비스를 제공하고 있다. GE도 자체 AI 플랫폼인 ‘프레딕스(Predix)’를 제공하는데 제공 방법은 알리바바, IBM과 유사하다.
클라우드의 장점은 크게 두 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째 장점은 ‘운영 효율성’이다. 클라우드는 컴퓨팅 자원을 한 곳에 통합해서 모으고 자원을 관리한다. 예를 들어, 10테라바이트(TB) 용량 컴퓨터를 사용하는 A와 1TB 용량 컴퓨터를 사용하는 B가 있다. A와 B 둘 다 5TB 용량이 필요하다. A는 용량이 남아서 넉넉할지 몰라도 5TB 낭비 자원이 있어 비효율적이다. B는 4TB가 부족하기에 추가 용량을 구매해야 한다. 이는 용량을 별도로 관리하기 때문에 발생하는 현상이다. 한 곳에 10TB 용량의 컴퓨터를 클라우드 방식으로 A와 B 둘 다 사용하게 하면 어떨까? 둘 다 필요한 만큼 사용할 수 있는 효율성이 생긴다.
서비스 운영자 입장에서도 관리가 편리하다. 시스템 판매자가 개별로 시스템을 판매한다면 유지 보수할 때 시스템 설치 장소에 일일이 방문해야 하는 불편함이 있다. 그런데 클라우드로 제공하면 중앙 서버 한 곳에서 여러 곳에 판매된 시스템을 관리할 수 있다.
두 번째 장점은 ‘서비스 접근 용이성’이다. 사용자는 어떤 기기에서든지 간에 동일한 서비스를 받을 수 있다. 네트워크에 연결만 돼 있다면 말이다. 앞서 언급한 네이버 클라우드를 생각해보자. 클라우드에 저장된 파일은 어떤 기기에서 열어도 똑같다.
클라우드 한계를 극복하는 포스트 클라우드
하지만 클라우드의 한계점 또한 분명하다. 클라우드는 중앙집중형 방식의 플랫폼이기 때문에 ‘빅 브러더’의 문제를 불러올 수 있다. 2004년에 개봉한 공상 과학 영화 ‘아이로봇’에 등장하는 중앙 컴퓨터 비키는 모든 기기를 통제한다. 통제되지 않는 AI는 중앙 통제 방식의 위험성을 보여준다. 클라우드의 확산은 이러한 위험성을 현실화시키고 있다. 2016년 12월 미국 아칸소주 경찰은 살인 사건 수사를 위해 아마존에 AI 스피커가 기록한 정보를 제공할 것을 요구했다. 물론 아마존은 거부했다. 그러나 용의자가 정보 제공에 동의하자 아마존은 이러한 정보를 경찰에 제공했고 용의자는 체포됐다. 이 사례는 기업의 개인정보 보호 방침 여부를 떠나 AI 스피커가 우리의 일상 대화를 녹음해 중앙에서 저장하고 있다는 사실을 보여준다. 초연결 시대가 도래하면 일상생활의 거의 모든 것이 IoT에 의해서 기록되고 클라우드의 중앙 서버로 전송될 것이다. 그렇게 되면 모든 사생활 정보가 중앙에 저장되고 관리된다. 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 사용자 입장에서는 편리할 수 있다. 하지만 다른 한편으로 제공자가 사용자에 대해 너무나 잘 아는 것은 두려운 일이 될 수도 있다.
이 같은 클라우드의 중앙 집중 방식이 야기할 빅 브러더 문제를 보완하거나 대체할 수 있는 플랫폼이 바로 ‘포그 컴퓨팅(Fog Computing)’과 ‘블록체인’이다. 포그 컴퓨팅은 클라우드와 달리 중앙 기기가 아닌 개인 단말기기의 컴퓨팅 파워를 이용하는 네트워크 플랫폼이다. 클라우드와는 수직적인 관계를 이룬다. 클라우드가 상(上)에 해당하는 위치에 있고, 포그 컴퓨팅이 하(下)에 해당하는 위치에 있는 셈이다. 사실 포그 컴퓨팅이란 이름 자체가 클라우드와의 수직적인 관계를 암시한다. 포그는 한국어로 안개를 뜻하는데 수증기 위치에 따라 구름이 되거나 안개가 된다. 클라우드는 구름이므로 높은 곳에 있고, 포그는 안개이기 때문에 낮은 곳에 있는 것이다.
반면 블록체인은 클라우드와 수평적인 관계에 있는 네트워크 플랫폼이다. 블록체인은 공유형 네트워크 플랫폼으로 정의할 수 있다. 모든 정보를 관련 기기에 공유하는 플랫폼이 블록체인이다. 다시 말해, 블록체인은 클라우드, 포그 등과 관계없이 단일 기기를 수평적으로 넓혀서 공유 형태로 플랫폼을 구성한다. 클라우드 시대에는 4차 산업혁명 플랫폼으로 클라우드에만 집중하면 됐다. 하지만 포스트 클라우드 시대에는 포그 컴퓨팅과 블록체인의 비즈니스 가치에도 주목해야 한다.
클라우드의 과부하를 줄이는 포그 컴퓨팅
포그 컴퓨팅은 클라우드의 한계점을 해소하기 위해 등장한 네트워크 플랫폼이다. 포그 컴퓨팅의 비즈니스 가치도 클라우드의 한계점 보완에 초점을 두는 것이 좋다. 그래서 포그 컴퓨팅은 클라우드와 함께 사용되는 경우가 많은데 참고로 두 플랫폼의 혼합 형태를 ‘하이브리드 컴퓨팅’이라고 한다. 9
포그 컴퓨팅은 세 가지 관점에서 클라우드의 한계점을 보완해줄 수 있다. 우선 포그 컴퓨팅은 네트워크 전송 속도의 한계를 해결해준다. 10 포그 컴퓨팅은 사용자에게 가까운 컴퓨터의 컴퓨팅 자원을 이용해서 서비스를 제공한다. 반면 클라우드는 포그보다 상대적으로 멀리 떨어져 있는 중앙 서버의 컴퓨팅 자원을 이용해서 서비스를 제공한다. 상식적으로 가까운 곳이 더 빠른 서비스를 제공할 수밖에 없다. 서울에서 수원까지 가는 시간이 서울에서 부산까지 가는 시간보다 짧을 수밖에 없는 것과 같은 논리다.
실제로 글로벌 클라우드 기업은 클라우드 속도 문제 때문에 세계 곳곳에 클라우드센터를 구축해 거리로 인한 클라우드 속도 문제를 해결하고 있다. 그럼 포그 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 전송 속도 차이는 얼마나 날까? 이에 명확히 대답할 수는 없다. 다만 특정 논문에서는 포그 컴퓨팅이 클라우드보다 전송 속도 측면에서 10배 이상 빠른 것으로 분석한 바 있다. 11
포그 컴퓨팅의 전송 속도 우위는 실시간성을 요구하는 분야에서 적용할 수 있다. 다시 말해, 실시간 서비스에 포그 컴퓨팅 적용을 고려해볼 수 있다. 자율주행차를 예로 들어보자.
100㎞/h 속도로 달리는 자동차에서 1초의 시간은 매우 중요하다. 1초면 27m라는 거리를 이동할 수 있기 때문이다. 실시간성이 매우 중요한 셈이다. 따라서 대부분 자동차 기업은 자율주행시스템을 클라우드에 구축하지 않고 자동차 내에 구축하는 포그 컴퓨팅 방식을 이용한다.
아울러 포그 컴퓨팅은 빅 브러더 문제를 해결해줄 수 있다. 포그 컴퓨팅은 클라우드를 사용하더라도 중앙 서버에는 일부 정보만 보내거나 의존도를 낮출 수 있다. 사이버 보안 분야에서 이런 예를 찾아볼 수 있는데 시큐어웍스(Secureworks)의 보안 서비스 ATP(Advanced Threat Protection)는 포그 컴퓨팅 수준에서 해결하지 못하는 사이버 공격이 발생할 때만 특정 정보를 클라우드에 보내 해결하게 하고 있다. 이는 중앙에서 불필요한 정보를 수집하는 것을 방지하고, 중앙의 의존도를 낮추는 역할을 한다.
마지막으로 포그 컴퓨팅은 클라우드의 처리 부하량을 줄여줄 수 있다. 12 이는 방금 언급한 클라우드 의존도를 낮추면서 자연스럽게 해결할 수 있다. IoT의 증가로 클라우드에서 처리해야 할 부하가 가파르게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 의존도를 낮추는 것은 그 자체로 가치가 있다. 13 2020년에는 연간 43조 기가바이트, 고화질 영화 10조 개와 맞먹는 용량의 부하가 클라우드에서 처리될 전망이다. 14 GE의 AI 플랫폼 프레딕스는 클라우드와 포그 컴퓨팅으로 나눠서 클라우드의 부하를 줄이고 있다. 델(DELL)은 ‘엣지 게이트웨이(Edge Gateway)’를 출시했는데, 이는 일부 부하를 클라우드가 아닌 포그 컴퓨팅 수준에서 대신 처리해줘 클라우드의 부하를 줄인다.
‘탈중앙’ 블록체인의 비즈니스 가치
공유형 네트워크 플랫폼인 블록체인은 4차 산업혁명 시대에 ‘탈중앙’이라는 새로운 가치를 제공한다. 블록체인의 탈중앙이라는 가치는 어떻게 만들어지는 것일까? 블록체인의 기능에는 크게 ‘투명성’과 ‘무결성’이 있다. 블록체인에서 생성한 정보는 참여자(노드) 사이에서 공유되기 때문에 투명성을 지닌다. 또 블록체인은 다수결에 근거한 합의 알고리즘을 사용한다. 합의 알고리즘 종류는 다양하지만 한 가지 공통점이 있다. 합의 알고리즘은 다수결 원칙으로 정보 무결성을 지키기 때문에 위·변조가 어렵다.
블록체인은 투명성과 무결성이라는 특징 덕분에 정확한 정보를 참여자에게 공유함으로써 신뢰성이라는 새로운 비즈니스 가치를 제공할 수 있다. 블록체인은 앞으로 신뢰를 제공하는 기관에 대한 의존도를 낮출 수 있을 것이다.
블록체인의 탈중앙 가치를 어떻게 비즈니스적으로 활용할 수 있을까? 우선 블록체인은 중개 비용을 절감시킬 수 있다. 개인 간 전력 거래를 예로 들어보자. 개인 간 전력 거래에는 이를 중재하는 기관이 있는 경우가 많다. 거래자는 에너지 거래의 일정 비용을 전력 거래 중개 기관에 수수료로 지급해야 하는 비효율성을 감수해야 한다. 그런데 블록체인은 거래 자체의 신뢰를 보증하기 때문에 중개 기관을 대체하며 거래자가 지급해야 할 수수료를 낮춤으로써 거래의 효율성을 향상시킨다.
두 번째로 병렬 처리 업무의 이점이 있다. 블록체인은 참여자에게 정보를 동시에 제공한다. 이는 기존의 직렬 처리 업무의 비효율성을 해소한다. 여러 기관에서 승인하는 업무 처리를 생각해보자. 기존 방식은 정보를 공유하지 않기 때문에 A기관 → B기관 → C기관 등 순으로 직렬 방식으로 승인 처리를 해야 했다. 반면에 정보를 한 번에 공유하면 어떨까? 특정 기관에 의존해 정보를 기다리지 않고 승인을 할 수 있다. A기관, B기관, C기관 등 모두가 동시에 승인처리를 할 수 있는 셈이다.
세 번째로 이력 관리다. 블록체인은 정보를 공유하기 때문에 이력 관리에 많이 활용되고 있다. 대표적인 예로 월마트는 식품 유통 이력 관리에 블록체인을 적용해 6.9일이 걸리는 시간을 2.2초로 단축했다. 이러한 결과는 생산지에서 소매까지의 유통 정보를 실시간으로 블록체인에서 공유하기 때문에 가능했다고 볼 수 있다.
[그림 2]는 블록체인의 기능과 가치를 도식화한 것이다. 여기서 스마트 콘트랙트(Smart Contract) 부분에 주목할 필요가 있다. 스마트 콘트랙트는 특정 조건이 맞으면 자동으로 계약할 수 있게 하는 기능이다. 최근 블록체인에서 많이 활용되고 있는데, 이러한 기능은 블록체인이 가진 탈중앙의 가치를 향상시키는 역할을 한다. 외부 개입 없이 시스템이 스스로 동작하게 하기 때문이다. 가령, 구매자 A와 판매자 B가 스마트 콘트랙트로 거래를 한다고 치자. A와 B의 거래 조건이 맞으면 스마트 콘트랙트에 의해서 자동으로 거래가 이뤄진다.
포스트 클라우드 플랫폼 활용 전략
그렇다면 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인 같은 플랫폼을 활용하기 위해서는 어떤 전략을 세워야 할까? 필자는 ‘포스트 클라우드 플랫폼 3단계 도출 프로세스’를 제안한다. 해당 프로세스는 비즈니스 환경에 적합하게 포스트 클라우드를 활용할 수 있도록 도와준다.
우선 사업 아이디어를 도출해야 한다. 아이디어 도출 방법은 이미 여러 비즈니스 서적에 소개돼 있다. 브레인스토밍, 수요 분석 등을 활용해서 도출하면 된다.
두 번째 단계부터가 중요하다. 해당 아이디어가 어떤 플랫폼에 적합한지를 평가해야 하기 때문이다. 이에 포스트 클라우드의 비지니스 가치 점검표를 제안한다. (그림 3) 해당 점검표는 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인의 가치를 표시해 제안 아이디어가 어떤 플랫폼에 적합한지를 한눈에 파악할 수 있게 한다. 필요하다고 생각하는 가치에 복수로 체크하면 된다.
이후 이를 기반으로 활용 플랫폼을 도출해야 한다. 점검표의 체크한 가치의 우선순위, 특정 플랫폼에 체크된 수 등에 따라 어떤 플랫폼이 적합한지를 도출하는 것이다. 물론 복수로 선택해 이를 혼합할 수도 있다. [그림 4]는 플랫폼 활용에 따라 도출할 수 있는 유형을 표현한 것이다. 수직은 클라우드와 포그 컴퓨팅의 관계를 나타낸 것이고, 수평은 블록체인 적용 유무를 나타낸 것이다. 참고로 컴퓨팅 위치가 높은 곳이 클라우드를 뜻하고, 낮은 곳이 포그 컴퓨팅이다. 분산 수준의 높음은 블록체인을 적용한 것이고 낮음이 적용하지 않은 것이다. 그리고 수직면의 중간은 클라우드와 포그 컴퓨팅을 혼합한 형태로 이해하면 된다.
포스트 클라우드 플랫폼 유형에서 유념해야 할 사항으로 두 가지를 꼽을 수 있다. 첫째, 블록체인은 단독으로만 활용될 수 없다는 점이다. 점검표에서 블록체인만을 도출했더라도 블록체인 적용 대상이 클라우드 혹은 포그 컴퓨팅인지를 정해야 한다. 두 번째는 하이브리드 블록체인에서 세 유형으로 또다시 나뉘는 점이다. 하이브리드 블록체인은 클라우드, 포그 컴퓨팅, 블록체인이 모두 결합한 형태이다. 이때 블록체인을 클라우드, 포그 컴퓨팅 혹은 둘 다에 적용할지를 정해야 한다. 다시 말해, 블록체인 적용 대상으로 인해 다시 세 유형으로 갈리는 셈이다.
포스트 클라우드의 활용 유형까지 선택했으면 이제 이러한 플랫폼을 토대로 사업 전략을 수립하면 된다. 사업 전략에 맞지 않으면 다시 이 단계를 활용해 적합한 유형을 선택하면 된다.
포스트 클라우드 시대의 세 가지 플랫폼의 비즈니스 가치를 제대로 구분할 수 있어야 이들 플랫폼을 활용해 포스트 클라우드 시대의 적합한 사업 아이디어를 구체화할 수 있을 것이다.
필자소개 유성민 IT칼럼니스트 dracon123@naver.com
유성민 IT칼럼니스트는 성균관대 행정학 석사를 졸업하고, 서강대 정보통신대학원에서 소프트웨어공학을 전공했다. 에든버러 비즈니스 스쿨에서 D.B.A 선행 과정을 이수하고 있다. 대기업 연구소에서 ICT 융합 관련 사업 분야를 연구했다. 보안회사로 이직해 해외 사업을 맡았고 현재는 기획 담당 선임연구원이자 동국대 국제정보보호대학원 외래 교수로 재직 중이다. IT 전문가로 여러 신문사에 고정 필진으로 IT산업에 대한 전문 글을 기고하고 있다. 자세한 내용은 http://blog.naver.com/dracon123에서 확인할 수 있다.
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유성민 | - (현)IT칼럼리스트
- (현)기획담당 선임연구원
dracon123@naver.com
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