클라우드 컴퓨팅(4) : 유저가 권력자

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<공동 작업 가능>

클라우드 컴퓨팅이 제대로 작동하기 위해서 데이터센터가 반드시 필요한데 클라우드 컴퓨팅 체제에서는 이들을 관리하는 것은 상상할 수 없을 정도로 단순하다. 마이크로소프트의 데이터센터는 무려 30만 대의 서버를 갖고 있는데 직원은 수위와 경비를 포함해 겨우 45명이다. 과거 대형 기업 데이터센터에서 시스템 관리자 한 명이 애플리케이션 몇 개를 담당하지만 클라우드의 경우 시스템 관리자 한 명이 애플리케이션 수백 개의 하드웨어를 감독하기 때문이다.

종래의 데이터센터는 기계 고장을 피해야 하므로 지나치게 복잡하게 제작되었고 하드웨어에 과잉 투자되었다. 반면 클라우드 데이터센터는 하드웨어 고장을 견뎌내며 고장 난 기계를 피해 작업을 전송한다. 또한 소프트웨어를 통해 가동중단이나 부품 교체가 필요로 했던 하드웨어 문제를 해결한다.

클라우드 데이터센터는 수많은 저가 부품들을 묶어서 단일 리소스로 관리하며 그에 맞추어 작업을 수행한다. 이 때문에 아마존 소비자가 상품을 구입하는 즉시 유사한 취향의 다른 구매자들이 구입했던 상품을 추가로 알려줄 수 있다. 구글의 검색엔진은 다중키워드 검색으로 몇 초도 안 되는 시간에 수 억 개의 검색결과들 돌려준다. 클라우드 시스템이 없다면 이와 같은 속도는 실현 불가능하다.

 

아마존AWS데이터센터

클라우드 컴퓨팅이 각광 받는다는 것은 많은 사람들이 클라우드 컴퓨팅의 잇점을 쉽게 이해하고 활용하기 때문이다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 수많은 로컬, 또는 기업 컴퓨팅 자원을 설치하고 유지해야 할 필요를 없애준다. 단기적으로도 두 가지 이점이 있다.

첫째는 인터넷이 연결되어 있는 어느 컴퓨터에서든 데이터와 애플리케이션을 이용할 수 있다는 점이다. 둘째는 클라우드 컴퓨팅이 공동 작업에 적합하다는 점이다. 일반적으로 어떤 글을 쓸 때 독자적으로 작업하지만 만일 누군가와 공동으로 집필할 경우 클라우드 워드프로세서는 개별 저자가 책의 어느 부분이든 가장 최신 원고를 가지고 사용할 수 있도록 도와줄 뿐 아니라 심지어는 실시간으로 동시에 작업할 수 있게 한다.

클라우드의 또 다른 장점은 보관 가능한 데이터 형식에 텍스트 문서만 있는 것이 아니다. 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 사진, 음악, 이메일, 파일, 계정, 비디오, 책을 포함한 많은 데이터가 인터넷에서 처리될 수 있다는 것을 이제 모르는 인터넷 유저는 없을 것이다.

더불어 클라우드 컴퓨팅은 기존의 방식보다 비용이 절감되며 보다 환경 친화적이다.

비용이 절감된다는 것은 고정 비용이 들지 않기 때문이다. 고정비용이란 특정 설비를 사용하는 인원의 수나 회사 생산량과 무관하게 들어가는 비용을 의미한다. 예를 들어 작업장을 임대하는 연간 비용은 고정적이지만 작업장에 투입하는 인력에 드는 인건비라든가 원자재 비용은 생산량에 따라 달라진다. 전통적으로 컴퓨팅에는 상당한 고정비용이 따랐는데 이는 데이터센터를 짓고 장비를 설치하고 유지하는데 드는 비용이 만만치 않기 때문이다.

그러나 클라우드 컴퓨팅은 동적인 확장 가능성과 업무 중심적이라는 특성 덕분에 고정 비용이 거의 발생하지 않는다. 즉 사용량에 비례하는 변동 비용이 적용될 뿐이다. 특히 클라우드에 비용을 지불하고 사용하는 소프트웨어 어플리케이션 역시 고정 비용이 발생하지 않는다. 유료 서비스인 경우 요금은 통상 매달 특정 어플리케이션을 사용한 인원수 또는 수행되는 프로젝트 수에 따라 부과된다.

이때 업체에서도 상당히 유연한 제안을 한다. 온라인데이터베이스 소프트웨어인 <조호크리에이터>의 경우 2명의 사용자가 최대 3건까지 데이터베이스어플리케이션을 무료로 사용할 수 있으며 사용자가 늘어나면 경비를 청구한다. 이것은 사용자들이 얼마든지 자신의 요구사항을 상향 또는 하향 조정할 수 있음을 의미한다. 따라서 특정 시기에 업무가 집중되는 업체라면 연중 가장 바쁜 시기에만 소프트웨어를 다수의 사용자가 이용할 수 있는 조건으로 구매할 수있다. 이런 탄력성은 소규모 업체들에게 매우 중요하다. 즉 클라우드 컴퓨팅 서비스를 이용할 경우 초기에 투입되는 고정 비용이 들지 않기 때문에 소규모 업체들이 출발 때 대기업과 동등한 조건에서 경쟁할 수 있다는 뜻이다.

 

<유저가 권력자>

획기적인 PC컴퓨터 등장은 많은 사람들을 놀라게 했지만 현재 상황과는 너무 다르다. 당초 PC들은 개별 기업의 데이터센터 내에 있는 더 강력한 컴퓨터에 연결되었다. 그 과정에서 PC의 잠재력은 저해되어 데이터센터의 서버와 PC의 관계는 주인과 노예의 관계 또는 주인과 하인 관계였다. 많은 경우에 PC의 지능은 무시되었고 제대로 정보처리도 못하는 기계장치 신세였다. 애초에 PC에게 독자적인 정보처리를 기대하지 않았으며 그저 하달된 명령만 따르면 되기 때문이다.

그럼에도 불구하고 PC는 점점 보급 즉 힘을 얻어가고 있었는데 큰 약점이 드러났다. PC 설계는 개인에 맞춰져 있었기 때문에 PC가 외부 세상과 단절되는 방향으로 전개된 것이다. PC가 네트워크 구축을 통해 동료 직원 또는 제휴기업 직원들을 서로 묶어줄 수 있었지만 특별한 어떤 이유로도 스스로 외부 세계에 나아갈 수는 없었다. 단지 더 큰 규모의 시스템이나 조직에서 미리 정해진 통로를 따라가야 했다.

 

이때 등장한 인터넷으로 인해 정보와 콘텐츠를 공유하는 글로벌 네트워크에 대한 접속능력을 PC에 부여하면서 상황이 바뀌기 시작했다. 하지만 WWW에 참여한다는 것은 PC가 또 다른 주종관계의 하부로 전락함을 의미했다. 초기 브라우져 윈도우는 최종사용자가 뉴욕의 날씨 정보나 런던의 시간 정보에 접근할 수 있게 해주었지만 일단 접속이 이루어지면 인터넷 서버가 보낸 콘텐츠를 표시하는 것 이외의 기능은 전혀 없었다. 모든 사용자에게 동일한 콘텐츠가 전송되는 것이다.

그러나 제2단계 인터넷 컴퓨팅이 지능적인 면모를 보이자 상황은 급변한다. 약간의 정보를 전송하면 다소 개별화된 요구에 의해 항공권 예매, 아마존의 베스트셀러 주문이 가능하다. 이와 같은 작업이 가능해지자 브라우저 윈도우는 더 이상 정적 장치(Static Device)가 아니다. 브라우저 내부에서 최종 사용자가 지시한 작업을 수행하는 소형 프로그램이 작동하여 이 프로그램들이 서버에 응답하고 지시사항을 전달한다. 이를 일컬어 2단계 인터넷 컴퓨팅 또는 웹 2.0이라 한다. 이 경우 최종 사용자는 전 단계에 비해 인터넷 서버에 더 많은 입력을 제공한다.

클라우드와 함께 등장한 제3단계는 상상을 초래한다. 최종사용자의 선택여하에 따라 반대편 끝에 위치한 고성능 서버에 대해 프로그램 방식 제어장치를 얻을 수 있다. 최종사용자의 네트워크 연결이 반대편에 있는 서버와 동등한 관계를 향해 나아가고 있는 것이다. 즉 프로그램 방식 제어장치를 통해 사용자는 현재 개발되고 있거나 앞으로 개발될 온갖 종류의 강력한 서비스들을 훨씬 더 효과적으로 활용할 수 있다. 컴퓨터 유저는 단순히 양식의 비칸을 채우는 것이 아니라 본인이 원하는 서비스에 관한 지시사항을 서버에 전송하고 자신의 데이터를 추가하며 다양한 서비스 목록 중에서 원하는 것을 선택하고 나아가 서비스 결과를 처리한다.

 

심지어 스마트폰으로 서버에 실행 내용을 지시하는 자신만의 코드를 전송하여 그때그때 기존 서비스를 수정할 수 있다. 이때 어느 누구도 유저가 현재 실행 중인 작업을 승인하거나 적용되는 제한 사항이 무엇이라도 개입할 수 없다. 이에 반해 유저가 더 큰 검퓨팅 파워를 원할 경우 약간의 요금만 지불하면 되는데 이것도 신용카드만 한 번 긁어주면 해결된다. 한마디로 클라우드 세계에서 일반적인 최종유저는 신용카드로 얼마 안 되는 제한을 해제하면 주어진 시간은 거대한 영토의 임시 왕이 되는 것이다.

이 말은 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 주종관계는 사라지고 적어도 대등한 관계가 되었다는 것을 뜻한다. 이는 리소스가 더 널리 사용되고 접속권한이 더 평등해지고 고성능 서버가 원거리 최종사용자의 지시를 따르는 신세대를 여는 강력한 전환을 의미한다.

클라우드컴퓨팅이 그렇게 대단하고 저렴하다면 어째서 더 많은 업체들이 클라우드 서비스를 공급하지 않는지 의문이 들것이다. 이것은 컴퓨팅 단계에서 클러스터 구축이라는 마술이 개제하기 때문이다. 클로스터란 한데 묶어 그 결합된 힘을 발휘하는 서버를 말한다. 클러스터에 속한 개별 컴퓨터는 클러스터 네트워크라 불리는 클러스터 인터페이스를 통해 다른 모든 컴퓨터와 연결되어야 한다. 이는 특정 컴퓨터가 다른 컴퓨터의 처리 결과를 필요로 할 수도 있기 때문이다. 이 경우 이들 컴퓨터를 연결하기 위한 간접비가 많이 들게 마련이다.

더불어 4차 산업혁명의 핵심 요소가 빅데이터, 플랫폼, 클라우드 컴퓨팅이므로 이들을 함께 아우르는 본부가 필요함은 물론이다. 이를 간단하게 데이터센터라고 부를 수 있는데 놀라운 것은 이 분야의 선두주자인 구글⋅MS⋅아마존이 이들을 운용하는데 무려 년36조원을 투입한다는 것이다.

미국 오리건주 더댈러스에 있는 구글 데이터센터는 약 9,300평의 부지에 가로 60m, 세로 150m, 높이 10m가 넘는 초대형 건물 세 동(棟)이 나란히 서 있는데 이곳에 구글 사용자의 데이터 정보가 보관돼 있기 때문이다. 이곳에 전 세계 15곳 서버 250만여 대에 사용자 30억명이 만드는 데이터가 실시간으로 쌓인다. 구글 데이터센터에 현재 보관된 데이터양은 최소 15엑사바이트(EB·1EB는 10억7,000기가바이트)에 이른다. 4단 캐비닛 3,072억 개 분량이다. 구글 데이터센터 인근의 농촌 지역 프린빌 외곽에 애플과 페이스북의 데이터센터가 들어서 있다.

공장이 필요없는 인터넷 기업들이 데이터센터 건설에 현금을 쏟아붓고 있는 것은 빅데이터, 플랫폼, 클라우드컴퓨팅이 세계 산업을 이끌 것으로 예상하기 때문이다. 이 말은 현재 어느 거대기업이라도 이 경쟁에서 밀려나면 세계 데이터 기업들의 하도급업체로 전락할 것이라는 전망도 제기되었다. 학자들은 하루가 다르게 변하는 4차 혁명시대에 살아남는 것이 어렵다고 말한다면 이미 패했다는 것을 인정하며 재기가 거의 불가능하다고 지적한다. 4차산업혁명과 핵심 요소를 정확하게 이해해야 비로소 전망을 찾아볼 수 있다는 뜻이다. 구글, 아마존, 마이크로소프트, IBM, 렉스페이스 등 대형 IT업체로는 이것이 가능하지만 만만한 회사가 덤비기에 부담이 가지 않을 수 없다는 것을 이해할 것이다.

한마디로 기선을 잡은 대형 IT업체 등에 한해 이들 서비스가 가능하다는 뜻으로 일부 전문가들은 앞으로 이들의 위세가 미국 정부의 막강함도 추월할 것이라고 전망하기도 한다. 이는 클라우드 혁명의 주체가 전 세계에 퍼져있는 최종 유저로 인식하기 때문이다. 한마디로 정부의 틀이 클라우드 혁명에서 개제할 소양이 많지 않다는 뜻으로도 설명되는데 이를 4차 산업혁명의 미래라고 보기도 한다.

 

<오픈 소스>

클라우드 서비스(Cloud Sevice)로 수많은 대용량의 컨텐츠를 전세계 어디서나 쉽게 열어보고 저장하고 처리할 수 있게 되자 클라우드의 진가는 교육 현장에서 더욱 강하게 발휘된다. 학생들이 디지털 교과서를 읽고 온라인으로 수강 신청을 하며 언제 어디서든 동일한 양질의 인터넷 강의를 들을 수 있으며 원격으로 시험을 볼 수도 있다. 교사는 수업 내용을 클라우드 서비스에 올려놓고 학생들과 함께 공유하고 평가할 수도 있다. 한마디로 원격 교육의 장점은 누구나 교과목을 자유롭게 선택할 수 있을 뿐만 아니라, 개인의 능력과 진도에 따른 맞춤 학습이 가능하다는 점이다. 비록 얼굴을 마주하지 않지만 ‘1대 1’교육은 기본이다.

클라우드 서비스를 기반으로 한 디지털교과서는 기존 종이 교과서에서는 느낄 수 없는 색다른 경험을 제공한다. 전자계시판과 전자우편 등을 통해 각각 개인적으로 관심 있는 부분을 집중적으로 파고들 수 있다. 특히 PC, 노트북, 스마트패드 등 다양한 디바이스를 통해 학교 혹은 가정 어디에서든지 교과서 이용이 가능하다.

클라우드 서비스의 가장 큰 장점은 끊이지 않는 ‘심리스(seamless)한 확장성’이다. 이러한 장점을 바탕으로 학교 현장에서는 디지털 교과서 플랫폼으로 수업을 진행할 수 있다. 디지털 교과서 플랫폼은 기존 종이로 만들어진 교과서에 각종 용어 사전은 물론 동영상, 애니메이션 등 다양한 멀티미디어 교육 자료가 함께 제공되어 학습 효과를 높여준다. 학습지원 및 관리 기능이 부가되고 다른 교육용 콘텐츠와의 연계도 가능해진다.

이런 변화를 단적으로 보여주는 실예가 있다. 현재 많은 대학에서 온라인 강의 신청 및 온라인 동영상 강의, 온라인 평가 시스템 등을 클라우드 서비스로 해결하는데 이런 시스템은 어떤 지역에도 구애받지 않는다. 서울사이버대학교는 IT가 취약한 아시아 10개국을 대상으로 원격 동영상 강의 시스템인프라를 구축할 수 있는 것도 이 때문이다.

명문대학의 인기 강의는 업계와 학생들의 수요가 가장 높은데 일례로 서배스천 스런 스탠퍼드대 교수가 개설한 인공지능 개방형 온라인 강의(MOOC)에 세계 각지에서 무려 16만 명이 수강하여 ‘세계 최대의 강의실’이 만들어지는 기록을 만들어냈는데 이 역시 클라우드 서비스 덕분이다.

이와 같이 전 세계인들을 하나로 아우를 수 있는 것은 인공지능의 딥러닝 등 고유시스템이 기존의 접근법과 다른 관점으로 운용되기 때문이다. 딥러닝 연구의 돌파구를 연 제프리 힌턴 등 학계의 리더들이 오픈소스와 개방을 통한 기술 발전이라는 신념을 공유하면서 값진 연구 성과를 오픈소스로 공개하는데 앞장섰다. 즉 인터넷을 기반으로 한 개방과 공유, 오픈소스 문화다.

 

이런 인공지능 오픈 소스의 공개는 관련 플랫폼을 누구나 활용하고 테스트해볼 수 있는 환경이 조성되었다는 것을 의미한다. 알파고를 개발한 구글 딥마인드는 인공지능 개발 플랫폼인 딥마인드랩을 공개해 누구나 인공지능 알고리즘을 활용할 수 있게 했다. 페이스북도 개방형 머신러닝 개발 플랫폼인 토치를 기반으로 제작된 딥러닝 모델들을 공개했다. 마이크로소프트도 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 인식 기능의 인공지능 개발도구를 개방했다. 인공지능 도우미 코타나, 스카이프의 자동번역 기술도 오픈소스화했다. 테슬라자동차 그룹에서도 10억 달러 규모의 비영리 인공지능 연구기관(OpenAI)을 설립해 모든 연구 성과를 공개했다.

대형 회사들의 이런 정책은 급속하게 발전하는 인공지능 기술에서 플랫폼을 장악하려면 되도록 많은 사용자를 확보하는 것이 유리하다는 것을 인지했기 때문이다. 한마디로 정보 기술 거대기업들이 개발자 생태계를 장악하기 위한 시도가 개방과 공유로 나타난 것이다.