빅데이터

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검토했다. 삼성전자 기기 구매자에게 일정 용량의 웹스토리지를 무료로 제공해 사진, 동영상, 음악, 문서 등을 저장하게 하자는 구상이었다. 삼성전자는 이 프로젝트를 삼성SDS에 의뢰했다. 삼성전자의 아이디어가 정확히 어떤 형태였는지는 공개되지 않지만, 콘텐츠 저장, 공유, 동기화 정도가 알려져 있다. 삼성전자는 이 클라우드 인프라 설계를 의뢰하며 서비스 구축 및 운영에 대한 비용을 전부 부담하기로 했다. 단 아마존웹서비스(AWS)를 이용했을 때의 비용보다 적어야 한다는 단서를 달았다. 삼성SDS는 비용 절감을 위해 오픈소스 기반의 퍼블릭 클라우드를 개발한 KT유클라우드 사례를 참고했다. 시트릭스 젠서버 하이퍼바이저와 4천대 규모의 x86서버를 활용한다는 계획이 수립됐다.
비밀리에 진행되던 이 프로젝트는 애플이 2011년 6월 아이클라우드를 발표하면서 삼성의 대항마로 알려졌다. S클라우드란 별칭이 나돌기 시작한 시점이다. 이 당시 삼성전자 클라우드 프로젝트는 이원화돼있었다. 삼성SDS의 자체 클라우드 구축 방안과 삼성전자 MSC 주도의 AWS 이용방안 등이다. 과연 어느 방안이 선택될 것인지도 관심을 끌었다. 확인된 바 없지만 조직 간 힘겨루기가 이어지고 있다는 설도 돌았다. 2011년 9월부터 서비스를 시작한다던 삼성의 클라우드 서비스는 이후 작년 소비자가전쇼(CES), 모바일월드콩그래스(MWC) 등을 거치면서도 공개되지 않았다. 중간에 한국HP가 서버, 스토리지를 공급하기로 했다는 보도도 나왔다. 그리고 다시 조용해졌다. 떠들썩한 외부의 관심과 달리 삼성전자의 클라우드 프로젝트는 지지부진했던 것으로 전해진다. 삼성SDS는 삼성전자에서 요구한 저비용, 고사양 인프라 서비스 개발에 애를 먹었다. 오픈소스 인프라 구축에 대한 경험부족이 발목을 잡았다. 삼성전자는 나름대로 자구책을 연구했지만 막대한 투자는 없었다.
업계의 한 관계자는 \"당시 HP는 개념검증(POC) 차원에서 인프라를 제공했던 것으로 안다\"라며 \"이후 삼성전자나 삼성SDS에서 각 솔루션업체에 제품 구매의향을 타진한 건 대부분 POC였고, 실제 구매는 거의 없었다\"라고 말했다.
지난해 말 홍원표 삼성전자 MSC 사장은 자체 클라우드 개발을 취소하고 \'삼성서비스플랫폼(SSP)\' 개발에 주력하기로 결정했다. SSP는 스마트폰, TV 별로 떨어져 있는 콘텐츠와 서비스를 통합하고, 콘텐츠를 이용하도록 하는 것으로 알려진다.
■오픈소스 빅데이터 프로젝트, 상용SW로 선회
2010년 중 삼성전자 내부에서 빅데이터 처리를 위한 프로젝트가 비밀리에 시작됐다. 여러 유형의 데이터를 모아 분석해 의미를 찾아보자는 시도였다. 시스템은 오픈소스인 아파치 하둡 프레임워크를 기반으로 기획됐다. 하둡 시스템 구축작업은 30명 규모로 시작됐다. 비정형 데이터의 수집, 저장, 분석 등을 위한 인프라 구축이 이뤄졌다. 그러나 삼성전자의 하둡 프로젝트는 이후 난항을 거듭한다. 데이터 수집을 위한 인프라가 수시로 장애를 일으켰고 수집 작업이 제대로 작동되지 않으니 원활한 데이터 분석도 힘들었다.
삼성전자는 여기에 인력을 증원하는 식으로 대응했다. 인력은 2배, 3배 많아졌고 삼성SDS 인력까지 투입돼 작년 100명을 훌쩍 넘겼다. 시스템 수정과 안정화 작업에 수십 명이 달려들었다. 업계에 따르면, 삼성전자의 프로젝트 담당자들은 하둡에 대한 실전 경험이 전무했다. 말 그대로 \'맨땅에 헤딩하기\'로 달려들었던 것이다. 경험 없는 상태에서의 하둡 시스템 구축과 운영은 일련의 데이터 처리 과정에서 수많은 장애를 겪게 한다.
장애 원인이 워낙 다양하고, 인프라 아키텍처를 제대로 이해하지 못하면 장애 지점도 찾기 어렵다. 삼성전자는 지난해 미국 스플렁크의 데이터 처리 솔루션을 구매해 그동안의 빅데이터 프로젝트를 마무리했다. 하둡 도입은 시스템 관리의 어려움을 이유로 미뤄졌다.
삼성전자가 하둡 프로젝트에 투입한 비용을 정확히 환산하긴 어렵다. 2년 이상 인력을 운영하고 개발환경에 투입한 자금을 환산하면 수백 억 원대일 것으로 추측된다.
업계의 한 전문가는 \"클라우드와 빅데이터에서 삼성전자가 쓴맛을 본 이유는 오픈소스 SW에 대한 잘못된 판단이 컸다\"라며 \"기업들은 앞으로 꾸준히 실험을 해볼 수 있는 개발환경을 조성해 인력을 육성하고, 기술력을 내재화하는 준비를 해야 한다\"라고 조언했다.
5) 결론
한국은 높은 IT 인프라 구축 및 세계 최고 수준의 기술수용력을 가진 이용자를 보유한 데이터 생산국이자, 소비국이다. 하지만 데이터의 활용 측면에서는 아직도 낮은 수준에 머물러 있는 실정이다. 실질적으로 빅데이터의 가치와 효용성을 제대로 숙지하여 이를 비즈니스에 접목한 우리나라 기업은 극소수에 불과하다. 이는 ① 빅데이터가 수집되지 않는 비효율적인 비즈니스 현장, ② 역량 축적으로 이루어지지 않는 소모적인 데이터 활용 상태, ③ 빅데이터 관리와 분석에 필요한 지식기반 취약 등에 기인한다. 아무리 많은 양의 데이터를 가지고 있어도 그 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내 통찰력을 얻지 못한다면 쓸모가 없는 것이다. 빅데이터는 그 속에서 의미 있는 흐름이나 패턴을 찾아낼 때 비즈니스의 위력적인 도구가 된다. 따라서 외국의 성공사례를 기반으로 하여 조급해하지 않고 빅데이터를 처리할 수 있는 기획자, 기술자, 통계학자등을 많이 고용하여 철저한 준비와 분석을 통해 빅데이터의 활용을 극대화하여 IT강국다운 한국의 면모를 갖추었으면 한다.
(이와 같은 체계적인 도입이 이루어져야할 것이다.)
사업유형
설명
환경
분석환경 구축형
-빅데이터 분석과 활용을 위해 분석시스템과 운영환경을 기관 내 구축하는 방식
-내부 데이터의 관리정책과 보안문제로 서비스를 활용하기 어려운 경우
-분석요구사항을 외부서비스 기관에서 지원하지 못하는 경우
-자체 구축된 시스템으로 타 기관과 대국민 서비스 수행을 목표로 하는 경우
분석
서비스
활용형
-외부 분석업체의 분석서비를 활용하는 방식
-기관의 시스템을 외부 분석시스템과 연계해 활용하는 방식
-외부분석시스템의 기능과 분석품질이 활용목표수준에 부합할 경우
-비용 효과적이며 조기 활용이 가능한 유형
(출처: 한국정보화진흥원)
- 감사합니다 -

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빅데이터,   빅데이터 정의,   빅데이터 전략