요즘 다들 클라우드로 서비스를 해야 한다고 하는 분들이 참 많은듯 합니다.

그리고 이런 클라우드의 서비스들을 나타내는 약자들이 있습니다

 - IaaS(Infrastructure as a Service)

 - PaaS(Platform as a Service)

 - SaaS(Software as a Service)

 - DaaS(Desktop as a Service)

오늘은 위 클라우드 서비스를 언급하기 보다는 클라우드와 밀접한 관련이 있는 MSA에 대해서 언급하고자 합니다.

MSA가 무엇이냐하면... MicroService Architecture 라고 합니다.

네이버 용어사전을 보면

"대규모 소프트웨어 개발에 적용하기 위한 것으로 단독으로 실행 가능하고 독립적으로 배치될 수 있는 작은 단위(모듈)로 기능을 분해하여 서비스 하는 아키텍처. 작은 단위로 기능을 분할할 때 수평 방향의 계층별 절단이 아니라, 수직 방향의 기능별로 절단한다. 절단된 독립적인 작은 모듈을 마이크로서비스라 한다. 각 마이크로서비스는 공유나 프로세스 간 통신이 없이도 독립적으로 실행되며 운영 관리된다. 마이크로서비스 간 연결은 응용 프로그래밍 인터페이스(API : Application Programming Service)를 이용한다. 마이크로서비스는 자원 표현이나 데이터 관리 등에 있어서 기능적으로 완전해야 한다.

마이크로서비스 아키텍처는 레고 블록을 조립하여 원하는 모양으로 만드는 것에 비유할 수 있다. 마이크로서비스 아키텍처 사용으로 개발자들이 클라우드 망을 통해 공유하고 협업하여 자유롭게 소프트웨어를 개발할 수 있으며, 개발 및 유지보수에 드는 시간과 비용이 절감할 수 있다. 단일 서비스로 개발하는 기존 모놀리식(monolithic) 방식과는 반대되며, 서비스 지향 아키텍처(SOA : Service-Oriented Architecture) 방식보다 더 세분화되어 있다.

"

어렵죠.. ^^ 용어들은 너무나 어려운듯 합니다.

간단하게 풀어보면 기존의 시스템 단위로 구성되어 있는 것을 서비스 단위 또는 기능단위로 구분하여 구성한다는 것입니다. 그래서 마이크로라는 단어가 붙어 있고 그것으로 시스템 구축을 하기 때문에 아키텍처라고 언급하게 됩니다. (이미지 참조)

<Monolithic 방식과 MSA 방식 비교>

그런데 왜 갑자기 MSA를 언급하냐하면 Cloud의 언급에 있어서 빠질 수 없는 요소이기 때문입니다.

우리가 흔히 말하는 시스템 구성은 이렇습니다.

IDC에 서버를 구축하고 그 서버에 DB/WEB/WAS를 구축하고 사용하고자 하는 시스템(HR, 재무, 총무 등)을 구축하는 것이 일반적입니다. 이런 방식을 monolithic 방식이라고 부릅니다. 하나에 다 있는 구조죠. 사실 IDC 형태의 구조에서는 나쁘지 않은 방식입니다. 이것이 문제가 되지 않는다는 것이죠.

■ Monolithic + Cloud

문제는 Cloud와 접목했을때 비효율적 측면이 증가하게 됩니다. Cloud는 기본적으로 사용량 기준으로 비용이 책정되므로 Cloud 기반 서비스를 구축할 경우는 최적화된 구조가 필요하게 됩니다. 일부에서는 monolithic 방식으로 구축된 것을 IaaS로 전환시키기도 하지만 이것은 안하느니만 못하는 결과를 가져올 수 있습니다.

일단 기본적으로 monolithic에 의해 구매되는 H/W는 일반 기업들은 감가상각 4년을 돌리며 해당 비용을 처리합니다. 즉 4년뒤는 비용이 들어가지 않게 되는것이죠. 그런데 Cloud는 그런게 없습니다. 장기간 사용한다고 저렴해지는 것도 아니기 때문에 사용자 입장에서는 과연 이것이 저렴한지 알수 없게됩니다. 사실 시뮬레이션을 해보면 더 비싼 경우도 존재합니다.

monolithic은 기본적으로 큰 덩어리로 시스템이 구축되어 있어서 사용하지 않는 서비스가 있어도 그것을 삭제한다고 해서 기본적인 스펙이 변하지 않는 구조 입니다. 그래서 효율화를 한다고 해도 한계가 존재하는 것이죠. monolithic방식에서는 이게 큰 문제가 되지 않습니다. 어차피 나간 돈이고 효율화를 한다고 해도 비용이 줄지 않기 때문이죠.

■ MSA + Cloud

하지만 MSA 방식으로 구성이 된 경우에는 Cloud에 맞게 최적화를 시킬 수 있습니다. 즉 서비스 단위로 기능을 구분하여 관리하고 사용하지 않는 기능 또는 일부 기능의 축소를 통해 효율화가 가능하다는 점입니다. 또한 확장도 자주 사용하는 기능 중심으로 하면 monolithic에 비해서 H/W의 비용도 절감할 수 있습니다.

또한 개선을 위해서는 monolithic의 경우 대규모 투자가 수반되어야 하지만 MSA의 경우는 해당 기능단위로 접근하므로 잘사용하는 것 중심으로 개선을 하여 효율적인 IT 운영관리가 가능하게 됩니다.

■ MSA 도입의 고려사항

여기까지 읽으신 셨다면 정말 MSA가 좋아보이죠.

하지만 단점도 명확하게 존재합니다. MSA로 만든다는 것은 기능단위의 시스템들이 많아진다는 것이고 결과적으로 인터페이스의 수가 늘어나는 부분이 있습니다. 오류가 발생하면 찾기 어려울 수 있다는 것이죠.

또한 디버깅도 힘들 수 있습니다.  단위가 쪼개져 있으므로 인해서 monolithic에서의 개발 및 운영측면에서는 관리하는 시스템이 늘어난것처럼 인식되고 실제 서버단위 개발의 어려움도 있을 수 있습니다.

하지만 이런 단점에도 불구하고 MSA로 가려고 하는 글로벌 기업들이 많은 이유는 바로 언제든지 쉽게 변경이 가능하고 클라우드환경을 적극적으로 활용할 수 있다는 점이 아닐까 합니다. 또한 관리적 입장에서 본다면 효율적 운영을 통해서 monolithic방식보다 비용적 측면에서 효과를 기대할 수도 있기 때문입니다.

MSA를 하기 위해서는 가장 중요한 것은 바로 서비스 구성을 설계하는 사람이 아닐까 합니다. 너무 많이 쪼개도 문제고 그렇다고 넓은 범위로 구성하면 기존과 차이가 없기 때문입니다. 관리의 기준과 운영의 효율성의 중간적 관점의 시도가 가장 중요하지 않을까 합니다.

AI의 적용은 금융권에서 가장 빠르게 적용되는 것으로 보여집니다.

이미 증권트레이딩도 일부에서는 진행하고 있고 챗봇형태로 서비스를 제공하는 곳도 증가하고 있죠.

요즘은 콜센터도 전환시켜서 일자리를 없애는 못된 기술로 인식되기도 합니다.

사실 인공지능이 금융에 빠르게 정착되는 것은 숫자와 객관성이 기본이기 때문이 아닐까 합니다.

이와 관련하여 작년부터 이미 금융업의 AI 적용사례를 금융기관의 연구소에서 만든 자료입니다.

이미 올해부터 다양한 분야에서 AI에 준하는 수준으로 금융권이 빠르게 진행되고 있고 내년에는 올해보다 더 다양한 서비스들이 거의 모든 금융권에서 제공될 예정이여서 정말 빠르게 바뀌는듯 하네요

[알파고의 딥 러닝(Deep Learning) 금융업 적용 사례]

딥 러닝이란 인간 뇌의 학습 처리 과정을 모방한 머신러닝 방법의 한 종류로, 사람의 사고 방식을 컴퓨터에게 가르치는 것을 의미.

금융권에서는 ▲투자자문 및 트레이딩 ▲신용평가 및 심사 ▲개인금융 비서 기능 ▲금융 범죄 예방 등 다양한 분야에서 딥 러닝 기술 활용.

[관련자료 다운로드]

https://www.kbfg.com/kbresearch/processFileDownloadManager.do?file_name=20160502085841_1.pdf

바둑을 두는 사람들은 내심 자부심이 있었는데 그것은 바로 컴퓨터가 바둑은 이길 수 없다는 것이었죠.

그런데 그런 생각이 작년의 이세돌 9단과 올해 커제 9단의 알파고와의 바둑대결에서 산산히 무너지게 됩니다. 커제 9단의 알파고와의 대결에서 울음을 터트릴 정도로 바둑자체가 고통스럽다고 할 수 있을 정도의 실력을 가진 알파고에게 어쩌면 인간이 이긴 마지막 경기가 이세돌 9단의 1승이 아닐까 하네요.

일각에서는 바둑과 장기의 경우의 수를 비교할 경우 대략 바둑은 10^768, 장기는 10^350라고 하는데 사실 계산자체가 불가능한 것이죠. 그것을 알파고가 인간을 상대로 이긴다는 것 자체가 충격일수 밖에 없는 것이 현실입니다.

그런데 우리들이 알파고만 알고 있지 사실 AI 바둑의 역사는 꽤 길죠. 그래서 관련 AI 바둑은 무엇이 있는지 알아보도록 하겠습니다.

일단 우선 알아야 할 것은 일본어로 '고'가 바둑을 의미해서 대부분 AI가 고로 끝난다는 사실....

1.일본의 '딥젠고(DeepZenGo)'

일본의 바둑 프로그램 '젠'에 딥러닝 기술이 접목된 AI 바둑프로그램으로 S/W개발업체 드왕고와 도교대가 같이 만든 프로그램입니다.

온라인 바둑 게임용으로 개발된 AI지만 지금은 그 실력이 알파고 다음으로 인정을 받고 있다고 합니다. 현재 일반 바둑대회에서 상위권 실력을 유지하고 있으며 10위권의 실력으로 인정받고 있습니다.

최근까지 알파고가 은퇴한 자리를 AI로써 프로기사들과 계속 대국을 이어나가고 있는 상황입니다.

2017년 8월에 있었던 최초 AI 바둑대회에서 우승하기도 하여 절예와 더불어 알파고의 없는 왕자를 노리고 있습니다.

2. 중국의 '줴이(絶藝, 절예)'

줴이는 중국의 텐센트가 만든 AI 바둑프로그램 입니다.

바둑의 종주국임을 자랑으로 생각하는 중국이 알파고의 등장으로 자존심의 회복으로 국가적 지원을 통해 만들어진 AI 바둑프로그램 입니다. 단기간에 투자한 것으로 상당한 성과를 거두었고 2017년 3월에는 딥젠고를 이기기까지 했습니다. 이미 온라인 바둑에서 커제와 박정환과 같은 프로들과 대결을 해왔던 AI여서 타도 알파고를 외치는 줴이의 상승세도 무시할 수 없는듯 하네요

줴이의 성장으로 중국기사들이 프로기사들이 아닌 AI와 대국연습을 한다고 합니다. 요즘 중국기사들의 실력이 높은 것도 이것의 영향일지....

3. 대만의 CGI

대만국립교통대에서 개발한 AI 바둑 프로그램으로 2017년 8월의 인공지능 바둑대회에서 예선 1위를 거두었습니다. 결승에서 딥젠고에 져서 아깝게 준우승을 했지만 가장 빠르게 성장하고 있는 AI 바둑 프로그램이기도 하죠. 아직 알려진 것이 많이 없지만 예선 5전 전승에서도 나타나듯이 주목할만한 AI가 아닌가 합니다.

4. 한국의 '돌바람'

이제 한국의 AI 프로그램입니다. 2013년부터 알려지기 시작했으나 앞서 소개한 AI 바둑기사 중 경기적인 부분에서는 다소 부족한 모습입니다. 원인으로는 아마도 전폭적지원을 받고 있는 다른 AI 바둑기사와 개인이 만들고 있는 차이가 아닐까 합니다. 2017년 8월 대회에서도 8강에서 딥젠고에 패배하며 4강 도전에 실패했습니다. 프로바둑으로는 나름 한중일에서 인정받지만 아직 AI는 부족한 것이 현실이 아닌가 합니다.

매번 느끼지만 국가적 지원이 얼마나 중요한지 새삼 실감을 하게 됩니다. 앞으로 AI 바둑기사들간의 대국이 증가하고 프로기사와 AI기사의 대국도 증가할 것으로 보여 AI바둑기사가 이제는 바둑을 평정하는 때도 멀지 않은듯 합니다. 또한 은퇴한 알파고가 다시 복귀할수도 있겠군요.

로봇산업에서 AI와의 접목은 현재 진행중입니다.

그냥 단순한 기능을 하는 것에서 이제는 인간과 소통하는 단계로 넘어가기 위해서는 AI가 필수적이죠.

하지만 이런 AI가 탑제되기 위해서는 로봇의 S/W 영역의 H/W에 엄청난 비용이 들어가게 됩니다. 이런 AI를 탑재한 로봇을 시장에 내놓아도 비용때문에 구매가 어렵다고 할 수 있습니다. 또한 AI의 관리 자체도 쉽지가 않아서 업데이트 등의 어려움 등도 로봇 내 AI 이식의 어려움으로 작용하고 있습니다.

이런 문제를 해소한 것이 바로 클라우드로봇이죠.

H/W는 기존과 동일하게 제작하고 S/W에 해당하는 영역은 클라우드로 관리하는 것입니다.

이렇게 하면 기존의 문제를 한방에 해소할 수 있게 됩니다. 로봇의 단가를 낮출 수 있게되고 AI의 최신버전으로 중앙에서 관리할 수 있게 됩니다. 이렇게 되면 로봇을 통한 활용이 더 많이 쓰여질 수 있게 되죠.

그런데 이런 좋은 점도 있지만 반대로 클라우드로봇의 단점은 영화 "아이로봇"에 나온 것처럼 중앙에서 로봇을 통제할 수 있게된다는 점입니다. 인간을 돕도록 설계되었지만 AI가 반대로 인간을 공격할 수도 있게 되는 것이죠. 영화에서도 중앙통제를 받지 않는 로봇이 결국 중앙통제장치를 부수면서 해결이 되지만 클라우드로봇이 가진 문제는 여전히 존재하게 됩니다.

아마 비용이나 AI의 효율적 사용을 생각한다면 클라우드로봇은 대세가 될 것으로 보여지는데 이런 장점 뒤에 존재하는 단점을 어떻게 극복하느냐가 앞으로의 관건이 아닐까 합니다.

관련기사

http://www.sciencetimes.co.kr/?p=166648&post_type=news

우리가 바라보는 중국의 시장변화가 어쩌면 더 빠르게 진행되는 것이 아닐까 합니다.

IT적 관점의 우리의 강점이라고 생각했지만 이미 중국은 미국과 경쟁관계로 들어가 버린 상황에서 우리가 과연 중국과 비교대상이 될지도 의문이기도 합니다.

중국에서 가장 세계적으로 앞선 기술로 따지면 핀테크가 아닐까 합니다. 길거리 노점상 조차 핀테크를 사용하고 실질적인 현금을 사용하는 것이 급격하게 줄었다고 할 수있죠. 이제는 무현금 사회라는 말을 중국 양회에서 했다고 하니 핀테크에 있어서는 중국이 가장 앞선 나라가 아닐까 합니다.

에전에 중국을 갔을때 항상 편의점 계산대 옆에는 위조지폐 감지기가 있었는데 그만큼 위조지폐가 많았던 중국 입장에서는 이런 고밍르 한방에 날릴 수 있는 계기가 아닐까 합니다.

양회의 무현금 사회를 지향암에 따라서 중구이 빠르게 핀테크의 고도화를 이루고 있지만 아직 우리는 엄두도 내지 못하는 상황이 조금은 현실적인것과 국가정책의 차이에서 오도가도 못하는 것이 아닐까 합니다.

관련기사

http://www.mobiinside.com/kr/2017/07/21/liu-china-nomoney/

도시화에 따른 대도시 내에서 점점 녹지공간이 사라지고 있죠.

그런 결과 대기오염은 점점 더 심해지고 이제는 "대도시 = 대기오염"은 피할 수 없는 상황이 되어 버린듯 합니다. 가장 심각한 중국에서도 이런 문제들로 다양한 아이디어들이 나오는데 그 중 하나가 바로 오늘 소개해 드리는 숲 빌딩입니다.

녹지공간의 확보가 어려운 상황에서 녹지를 최대한 늘리는 방법이 무엇일까 하는 생각의 전환이 바로 빌딩 숲인데 기존의 빌딩에 나무 몇개가 아닌 기본적으로 숲을 기반으로 설계하였다고 생각하시면 될듯 합니다.

난징에 최초로 만들어지는 난징타워가 그것인데 1100개의 나무와 2500개의 식물을 심어서 매년 25톤의 이산화탄소를 흡수하고 매일 60Kg의 산소를 생성시켜서 대기오염을 완화하는 역활을 하게 될 거라고 합니다.

어떠한 기술도 이보다 완벽할 수 없는 숲과 도시의 공생이 시작되면 인간에게도 좋지 않을까 합니다.

관련 기사 : http://www.theartist.co.kr/news/articleView.html?idxno=3263

2015년 서울디지털포럼(SDF)에 참여해서 마지막 세션에서 인상깊었던 것이 바로 대기오염을 억제하면서 그것을 하나의 악세사리로 만드는 것을 고안한 사람이 있었습니다.

스튜디오 로세하르데 창립자 겸 크리에이티브 디렉터인 단 로세하르데라는 사람인데 창의적인 아이디어로 다양한 시도를 하고 있습니다.

그중에 어쩌면 가장 혁신일 수도 있으면서 인간에게 가장 필요한 기술 중 하나인 대기오염을 해결할 방안으로 제시한 것이 바로 건물을 거대한 공기청정기처럼 만드는 것을 제안합니다.

허무맹랑할 수 있으나 이미 베이징에서 이런 시도를 하고 있고 이미 네덜란드에 이런 건물을 직접 만들어서 운영하고 있는데 공기정화의 규모자체가 어마어마하죠.

미래의 시대에 어쩌면 가장 필요한 것이 아닐까 싶은데요. 두가지 영상을 보시고 앞으로 미래에 대기오염을 줄이는 것이 어떤 기회를 가져올지 생각해 보시기 바랍니다.