카이스트 정보미디어 경영대학원 [KAIST KSIM] BLOG

< 데이터와 데이터 분석의 가치 >

사람들은 이 시대를 정보과잉, 데이터 홍수, 데이터 쓰나미의 시대라고 흔히들 얘기합니다. 하루에도 수십 수백통씩 쏟아지는 이메일, 디지털화된 정보매체를 통해 쏟아지는 뉴스들, 사용자들이 직접 만든 UCC, 블로그, 최근의 소셜 미디어들인 페이스북과 트위터까지. 엔드유저의 관점에서도 정말 많은 정보들이 주위를 둘러싸고 있습니다. 여기에 최근 모바일이 추가되면서 정보 증가량을 가속화시킴은 물론 정보접근기회 역시 매우 높여 놓았습니다. 이러한 데이터와 정보의 홍수 속에서 정말 사용자에게 필요하고 가치있는 정보를 찾기가 용이할까요? 이게 점점 어려워지고 있다는게 현실입니다. 구글이 처움 나왔을 때만해도 그 이전 검색엔진과는 비교도 되지 않는 우수한 검색품질 때문에 모든 질문은 구글이 다 해줄 수 있을 줄 알았습니다. 하지만 지금은 구글 검색결과 조차도 너무 많은 정보를 보여주어 또 다시 그 속에서 원하는 답을 찾기 위해 헤메는 작업을 해야 합니다. 그래서 지인들에게 묻는 소셜 검색이 뜨고 있고 자신의 취향에 기반한 추천 서비스가 각광받고 있는 것입니다. 이러한 서비스들의 기반에는 데이터와 데이터 분석 기술이 자리하고 있습니다.

< 미래의 검색: 실시간 검색 및 소셜 검색 >

요새 검색의 이슈는 실시간과 소셜, 두 가지 키워드로 정리할 수 있습니다. 트위터나 페이스북과 같이 지인들에 의해 신뢰성있는 정보가 그때그때 생성되기 때문에 검색에 있어서도 오래된 웹페이지 보다는 바로 몇 시간전에 올린 믿을만한 친구의 트윗이 더 높은 가치를 가지기 시작했습니다. 따라서 검색에 있어서도 실시간성이 중요해졌고 검색 키워드에 대해 지속적으로 관련 실시간 정보를 푸쉬해 주는게 가치있어진 것이죠. 이는 기존 검색의 배치성 크롤링과 인덱싱으로는 구현이 어려우며 새로운 실시간 검색엔진이 필요합니다. 이를 개발하고 서비스화 하기 위한 경쟁이 점점 치열해 지고 있습니다. 소셜 검색은 불특정 다수의 웹페이지를 검색결과로 보여 주기 보다는 자신의 소셜 네트워크를 활용하여 지인들에게서 질문에 대한 답을 얻는 것입니다. 실시간 검색이나 소셜 검색이 기존 검색에 비해 인기를 얻고 있는 것은 무엇 때문일까요? 아마 결과에 대한 신뢰성의 차이가 아닌가 싶습니다. 웹에 정보량이 많지 않았을 때는 구글의 PageRank 정도만 해도 의미있는 웹페이지를 적절히 잘 필터링(랭킹)하였습니다. 하지만 모든 사용자가 잠재적 정보 생산자가 된 웹 2.0 시대에 PageRank만으로는 산더미같은 정보에서 답을 찾기가 부족했던 것이죠. 그래서 사람이라는 요소가 들어간 것입니다. 그게 지금의 실시간이고 소셜 검색이 주목받게 된 이유죠. 즉, 질문에 대한 답을 내려줄 사람을 찾고 직접 물어보거나 그 사람의 예전 기록에 근거하여 답을 내려 주는 것입니다. 참, 아이러니하죠! 결국 사람에게 돌아오다니... 물론 이 과정에서 소셜 네트워크를 분석하여 최적의 지인을 찾아주거나(소셜 랭킹) 지인의 예전 검색이력이나 정보에서 결과를 찾아내는 것은 역시나 데이터 분석에 해당합니다. 검색의 패러다임은 바뀌더라도 데이터 분석이 그 핵심을 차지하는 것은 변하지 않는 것이죠.

< 추천 시스템의 중요성 >

궁극의 검색엔진은 무엇일까요? 저는 이렇게 생각합니다. 내가 어떤 것을 찾으려고 하기 전에 답을 내려 주는 검색 엔진. 이것은 여러분들도 일부 경험해 본 것입니다. 이번 동계올림픽에 이상화라는 그리 유명하지 않은 선수가 금메달을 땄습니다. 누군지 궁금하겠죠? 그래서 검색엔진으로 달려 갔습니다. 그랬더니 이미 검색엔진에는 "이상화"가 실시간 검색키워드 1위를 차지하고 있고 이상화에 대한 다양한 정보가 제공되고 있습니다. 이와 같이 주목받고 있는 이슈들에 대해선 검색 전에 미리 정보를 제공할 수 있습니다. 이것은 대부분의 사람들이 그 정보를 필요로 할 것이라고 예측을 할 수 있기 때문입니다. 그렇다면 각 개인이 필요로 하는 정보를 미리 예측하여 알려줄 수 있다면? 그것이 바로 추천 시스템입니다. 즉, 나의 취향을 자동으로 파악하여 적절한 정보를 추천해 주는 것이죠. 검색하기 전에... 이런 말이 있습니다. 검색은 내가 찾고 싶은 어떤 정보들을 알려주는 것이고 추천은 그 이외에 내가 알아야 하는 모든 정보를 알려주는 것이다. 이것이 제대로만 된다면 아무리 많은 정보가 쏟아진다고 해도 그리 걱정할 필요가 없어지겠죠. 우리는 추천 시스템이 선별하여 제공해 주는 정보만 맛있게 섭취하면 되는 것입니다. 현재도 데이터 종류별로 다양한 추천 서비스가 시도되고 있습니다. 웹페이지 추천, 음악 추천, 영화 추천, 기사 추천, 상품 추천, 사람 추천 등등. 하지만 추천 시스템은 쉽지 않습니다. 사용자의 취향을 정확히 파악하기 위해 사용자의 모든 이력 데이터를 기록하여 분석해야 하고 데이터들을 분석하여 유사한 종류들을 묶을 수 있어야 합니다. 전산학에서는 오래전부터 추천 시스템과 알고리즘이 오래 전부터 연구가 되어왔고 최근 매우 주목받고 있는 토픽입니다. 미래에는 아마 획기적인 추천 시스템이 "The Next Big Thing"으로 넥스트 구글이 될 수 있다고 믿습니다.

< 데이터와 데이터 분석의 미래 >

해외에서는 몇년전부터 데이터의 가치에 눈을 뜨기 시작했고 최근에는 다양한 시도들이 생겨나고 있습니다. 반면 국내에서는 아직 데이터의 가치에 대해 인식이 부족합니다. 하지만 향후 몇년 내에 IT의 핵심 이슈가 될 거라고 믿습니다. 서비스가 비슷비슷해지고 개발비용이 매우 낮아지면서 서비스들 사이의 차별점을 내기가 어려워집니다. 이때 데이터 분석은 결정적인 차이를 만들어낼 수 있습니다. 하지만 앞에서도 얘기했듯이 쉽지 않은 기술이고 경험적 요소가 많이 필요한 기술이라 지금부터 준비를 해야 몇년후 빛을 볼 수 있을겁니다. 또한 데이터의 영역이 IT에만 국한되지 않고 전 산업 영역으로 확장될 것입니다. 금융, 제조, 의료, 건강, 유통, 공공 등 모든 분야에서 디지털화가 진행되고 있고 많은 데이터가 쏟아져 나오고 있습니다. 지금은 저장도 제대로 못하고 있는 수준이지만 향후 이런 데이터를 분석할 수 있게 되면 정말 무한한 가능성이 열릴 것입니다. 가장 단적인 예로 미국서 시작된 Consumer Genetics, 혹은 DTC 유전자 검사는 의료 및 건강은 물론 사회 전반을 바꾸어 놓을만큼 파괴력이 있습니다. 지금까지 병원이나 의료기관에서만 수행했던 개인 유전자 검사를 적절한 수준의 비용(현재 100만원 이하)만 지불하면 전문회사를 통해 누구나 할 수 있게 됬고 이를 통해 향후 발생할 병에 대한 가능성을 진단하고 예방할 수 있는 것입니다. 여기서도 각 개인의 유전자 데이터를 어떻게 분석하느냐가 핵심이고 이렇게 분석된 결과는 다양한 방향으로 IT와 접목될 수 있습니다. 향후 10년 내에 당뇨병에 걸릴 확률이 50% 이상인 사람들의 커뮤니티, 나와 신체적 유전형질이 유사한 이성에 대한 추천 서비스 등 개인 유전 데이터가 인터넷 서비스의 사용자 프로파일이나 아이디를 대신할 날도 올 수 있겠죠? 좀 무서운 생각도 듭니다. ^^ 

< 모바일 에코시스템 >

요새 IT에서는 에코시스템이라는 말을 참 많이 씁니다. 그 중에서도 모바일만큼 에코시스템이 강조되는 곳도 없지 싶습니다. 모바일 에코시스템은 오래 전부터 언급되어 왔지만 진정한 에코시스템이 형성되기 시작한 것은 아이폰의 등장 이후라는데는 대부분 공감하리라 생각됩니다. 그 전까지 우월적 지위를 장악한 이동통신사가 Walled Garden을 형성하여 에코시스템이 형성될 여지가 없었으나 아이폰의 등장으로 그런 구조가 깨지기 시작했고 다양한 영역의 플레이어들이 참여하여 가치를 주고받으며 공생하는 오픈 시스템으로 진화하고 있습니다.

모바일 에코시스템에는 매우 많은 장치들이 존재하겠지만 현재 가장 주목받고 있고 핵심적인 역할을 하는 세 가지는 모바일 플랫폼, 모바일 마켓플레이스, 모바일 애플리케이션(모바일앱)이라고 할 수 있습니다. 모바일 플랫폼은 스마트폰이 주목받기 시작하고 휴대폰 시장의 상당부분을 차지하기 시작하면서 그 중요도가 높아지고 있습니다. 또한 폰의 경쟁력이 H/W에서 S/W로 이동하면서 모바일 플랫폼의 영향력은 더욱 커졌으며 애플과 구글 등 막강한 파워를 가진 업체들이 플랫폼 전쟁에 뛰어듬으로써 경쟁이 더욱 치열해질 전망입니다. 하지만 뭐니뭐니해도 모바일 에코시스템의 핵심은 모바일앱이라고 할 수 있습니다. 모바일앱이 풍부해지면서 휴대폰은 진정으로 스마트해지게 되고 더 이상 커뮤니케이션의 제한적 역할만을 맡던 수준을 넘어 컴퓨터와 컨버전스 모바일 단말의 지위에 올라서게 됩니다. 지금까지는 이동통신사에 의해 모바일앱의 유통채널이 막혀있다가 아이폰과 함께 모바일 앱스토어의 등장으로 유통채널이 개방되고 수많은 개발자들이 참여할 수 있는 통로를 마련해 주었습니다. 이러한 흐름은 점점 더 강화될 전망입니다.

< 모바일 플랫폼 중심의 에코시스템 경쟁 >

현재 모바일 에코시스템의 핵심이슈는 모바일 플랫폼과 모바일 마켓플레이스인 것 같습니다. 왜냐면 이들을 중심으로 각각의 에코시스템이 형성되고 경쟁하게 될 가능성이 크기 때문이죠. 애플의 아이폰 에코시스템과 구글의 안드로이드 에코시스템, MS의 윈도우즈 모바일 에코시스템, 가장 최근의 삼성 바다 에코시스템까지 거의 대부분 모바일 플랫폼에 따라 마켓플레이스부터 모바일앱까지 모든게 결정되고 달라지기 때문입니다. 그래서 경쟁도 치열하죠. 마치 춘추전국시대 갔습니다. 하지만 춘추전국시대의 혼란은 크게 오래가지 않으리라 생각됩니다. 제 예상에는 다수의 플랫폼이 공존하는, 즉 다수의 에코시스템이 형성되어 각자 일정한 마켓쉐어를 가져갈 것이라 봅니다. 그러면서 멀티 플랫폼 체제 하에서 데이터 이동성, 모바일앱 호환성 등의 이슈들이 제기되면서 상호운용성을 보완해 줄 수 있는 기술이나 표준화 등이 진행되리라 예상합니다. 그 중에서도 마켓플레이스 부분은 더 빨리 통합의 움직임이 있을거라 생각되고 모바일앱의 호환성 부분도 논의가 시작될거라 봅니다. 모바일앱 대신 모바일웹이 주목을 받고 있는 것도 그런 맥락이라고 보시면 되겠죠. 

< 모바일앱의 다양성과 그 가능성 >

현재 모바일 플랫폼이 모바일 이슈의 중심에 있지만 점점 더 모바일앱 쪽으로 옮겨갈거라 예상합니다. 결국은 사용자 접점을 누가 장악하느냐가 모바일 분야에서도 가장 중요해지겠죠. 즉, 휴대폰으로 가장 많이 사용하는 모바일앱은 무엇이며, 어느 검색엔진을 사용하며, 어디 광고를 클릭하는지 등이 결국 모바일을 장악하는 핵심일 것입니다. 그런데 모바일앱은 기존 컴퓨터의 애플리케이션이나 인터넷 서비스와 다른 점이 많습니다. 이동성, 항상 휴대 및 On, 철저히 개인화된 환경, 거의 100% 가까운 네트워크 접속 환경, 다양한 센싱(위치, 움직임 등) 등 모바일만의 다양한 특성들로 인해 모바일앱도 다양한 가능성을 가지고 있습니다. 이것이 기존에는 생각지도 못한 다양한 종류의 모바일앱을 만들어낼 수 있는 힘이라고 생각합니다. 일례로 AR(Augmented Reality)는 오래전부터 연구되고 개발되어 왔지만 실용적으로 적용되지 못했지만 스마트폰(더 정확히 아이폰)이 일반화되면서 드디어 그 빛을 보고 있습니다. 스마트폰의 카메라를 이용하고 GPS 정보와 네트워크 접속 능력을 활용해 길안내 등의 일상에서 활용 가능한 Mobile AR 애플리케이션을 만들어 낸 것이죠. 이것은 일례일 뿐입니다. 모바일 게임, 모바일 소셜앱, 위치 기반 모바일앱, 모바일 쇼핑, 모바일 결제, 모바일 광고, 모바일 클라우드 등등등. 그 종류는 상상하는대로 늘어날 수 있습니다. 그리고 이러한 앱 중에 어떤 것은 미래의 구글광고, 페이스북, 싸이월드가 될 것입니다. 그래서 저는 지금 모바일앱 분야가 금을 찾기 위해 미국 서부로 몰려들던 골드러시 시절과 같은 상황이라고 생각합니다. 이미 많은 개발자들이 모바일앱을 개발하기 위해 몰려들고 있으며 이곳에서 성공의 꿈을 꾸고 있습니다. 그리고 누군가는 그 꿈을 이룰 것입니다. 비록 모두는 아닐지라도... 더불어 IT의 판도도 지금과 달라질 수 있다고 봅니다. 지금 인터넷과 IT에서 헤게모니를 잡고 있다고 모바일에서도 그러리라는 보장은 없습니다. Next Google과 Next Naver는 모바일에서 나오지 않을까 싶기도 합니다.

한재선 (Jaesun Han)

넥스알(NexR) 대표이사

KAIST 정보미디어 경영대학원 겸직교수

@jaesun_han

http://www.web2hub.com/

< 소셜 플랫폼 >

초기 소셜 네트워크 서비스들의 문제점은 사람들간의 링크만 만들어 주고는 그 다음이 없었다는 것입니다. 그렇게 만들어진 네트워크로 잘 해봐야 "파도타기~". 그래서 새로이 등장하는 SNS들은 소셜 네트워크를 어떻게 활용할 것인지에 포커스를 맞추게 되죠. 하지만 내부 기획자나 개발자에게서 나올 수 있는 아이디어와 서비스는 한계가 있기 마련입니다. 그래서 취하게 된 방법이, 바로 플랫폼을 통한 "개방"입니다. 즉, SNS의 프로파일이나 친구리스트 등의 소셜 데이터에 접근할 수 있는 방법을 제공하고 외부 개발자들에 의해 SNS에 내장될 수 있는 서비스를 개발할 수 있는 환경을 제공하는 것입니다. Facebook이 성장하게 된 원인 중에 하나입니다. 현재 Facebook은 50만개 이상의 어플리케이션이 Facebook 위에서 실행되고 있다고 합니다. 이러한 소셜 플랫폼은 플랫폼 제공자(Facebook)에게나 써드파티 개발자에게나 윈윈 전략입니다. 써드파티 개발자 입장에서는 소셜 네트워크 서비스의 사용자 기반을 활용하여 쉽게 마케팅하고 고객을 늘릴 수 있으며 플랫폼 제공자 입장에서는 보다 풍부한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있게 되는 것이죠. 플랫폼의 장점은 바로 이러한 윈윈 전략에서 나오는 것입니다.

< 오픈 플랫폼과 닫힌 플랫폼 >

요즘은 더 이상 S/W 플랫폼과 웹 플랫폼이 다투는 시대가 아닙니다. 이미 대세는 웹 플랫폼으로 넘어온 상태이며 이젠 오픈 플랫폼과 닫힌 플랫폼 사이 경쟁하는 시대입니다. 사람에 따라 오픈 플랫폼과 닫힌 플랫폼을 정의하는 방식이 각양각색입니다. 저는 다음과 같이 구분합니다. 플랫폼이라는 것이 그 자체보다는 그 안에서 실행되는 어플리케이션이 주가 되는 것이고 이 어플리케이션이 특정 플랫폼에서만 돌아가느냐 아니면 여러 제공자에 의한 플랫폼에서 돌아가느냐가 오픈과 닫힌 플랫폼의 차이라고 생각합니다. 이러한 구분에서 보면 Facebook 플랫폼은 닫힌 플랫폼이라고 할 수 있습니다. 반면 Google에 의해 제안된 Open Social은 그 스펙만 준수하여 어플리케이션을 개발하면 Open Social을 구현한 어떤 플랫폼에서도 실행 가능하므로 오픈 플랫폼이라고 할 수 있습니다.

한재선 (Jaesun Han)

한재선 (Jaesun Han)

시간: 3월 18일 (수) 오후 6:20 ~ 9:00

장소: 서울 홍릉 KAIST 경영대학원 Supex관 101호

제목: TV의 미래, IPTV 컨버전스

요약:

본 강의는 다음과 같은 이슈에 대해 토론할 수 있는 내용들로 구성될 계획입니다.

  - 웹과 IPTV는 융합되어 새로운 시장을 만들 수 있을까?

  - 과거 TV 시장은 어떻게 나눌수 있는가?

  - 향후 TV 시장은 어떻게 나눌수 있는가? 

  - 컨버전스 트렌드는 어떻게 나눌 수 있는가?

  - 통신사의 3 Screen 전략은 무엇이며 왜 필요한가? 

  - TV 제조사의 Broadbant TV  전략은 무엇이며 왜 나오게 되었는가?

  - MS IPTV 플랫폼의 장단점과 현황은?

  - Apple의 컨버전스 전략은 어떤 미래를 갖고 있는가?

  - OTT 비디오란 무엇이고 왜 관심을 가져야 하는가?

연사약력:

  - 1994년 전자계산공학과 HCI/저작도구 전공 석사
  - 1994년 삼성전자 게임기 "피코" 개발팀 프로그래머 
  - 1999년 웹 기반의 원격교육 저작도구 기획 & 출시
  - 2000년 UCC 포탈 "셀프TV" 및 온라인노래방용 영상녹화기 사업화
  - 2002년 유무선 연동 PIMS "엘리나닷넷" 사업기획 & 개발
  - 2005년 네트워크가 강화된 u-PMP 기획 및 아키텍처 설계
  - 2007년 LG데이콤 IPTV 1차 구축 프로젝트에 아키텍트로 참여
  - 2007년 임베디드 리눅스 플랫폼 프로젝트 PM
  - 2008년 LG텔레콤 차세대전략 컨설팅 TFT에 신규 서비스 및 단말 플랫폼 파트 참여
  - 2008년 LG전자 BroadbandTV를 위한 RIA 플랫폼 컨설팅
  - 2008년 LG전자 컨텐츠&서비스 전략 컨설팅 프로젝트 참여
  - 2009년 LG전자 차세대 컨텐츠 사업 발굴 진행 중

한재선 (Jaesun Han)

넥스알(NexR) 대표이사

KAIST 정보미디어 경영대학원 겸직교수

http://www.web2hub.com/

Lec06-CloudComputing.pdf

강의 후기 올립니다.

1. 클라우드 컴퓨팅 정의

클라우드 컴퓨팅에서 현재 가장 논쟁이 되고 있는 부분은 다름아닌 "정의"입니다. 도대체 무엇을 클라우드 컴퓨팅이라 할 것이며 어디까지가 클라우드 컴퓨팅인가? 그리고 그리드 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅 등과는 뭐가 다른가? 이렇게 개념에 대한 정의가 확립되지 않은 경우 저는 주로 포괄적인 정의를 합니다. 클라우드 컴퓨팅을 B2B의 관점에서만 바라보는 관점이 강한데 저는 B2C도 중요하다고 생각합니다. B2B 관점에서는 기업 고객에게 컴퓨팅과 스토리지 등 IT 인프라 자원을 Utility 방식으로 제공해 주는 것이고 B2C 관점에서는 개인 사용자들의 데이터와 서비스를 클라우드에 저장하고 실행시켜 주는 것이죠. 즉, B2B 관점에서 기업 전산실과 데이터센터를 대체해 준다면 B2C 관점에서는 개인 PC를 대체하는 것이죠. 클라우드 컴퓨팅 초기 단계에는 B2B 중심으로 시장이 형성되겠지만 점점 더 B2C 클라우드 서비스가 시장을 확대해 나갈 것입니다. 

그러면 클라우드 컴퓨팅과 그리드, 유틸리티 등 다른 컴퓨팅 모델과 차별점은 무엇일까요? 저는 두 가지 중요한 차별점이 있다고 봅니다. 우선 앞서 말씀드린 B2C 개념이 포함되어 있다는 것입니다. 하지만 그리드나 유틸리티 컴퓨팅은 모두 기관 및 기업 고객만을 대상으로 합니다. 그리고 두번째는 As a Service 모델입니다. 클라우드 컴퓨팅 계약, 접근과 제어 등의 일련의 프로세스가 모두 인터넷을 통해 "서비스"로 가능합니다. 이것은 대부분의 기능을 표준 웹 프로토콜에 기반한 Open API로 제공하기 때문이죠. 따라서 다양한 형태로 확장이 가능합니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스를 위한 클라이언트를 개발할 수도 있고 클라우드 위에서 또 다른 클라우드 서비스를 만들 수도 있습니다. RightScale은 Amazon EC2 서비스 기반에서 관리 및 동적자원할당 기능이 보강된 새로운 클라우드 서비스를 제공합니다. 인프라 자원 접근을 위한 Open API가 제공됨으로써 보다 다양한 Mashup 서비스도 가능합니다.

하지만 세부적인 부분에서 그리드나 유틸리티 컴퓨팅 등과 다른 점이 많습니다. 특히 그리드 컴퓨팅은 학계 및 연구소 주도로 슈퍼컴퓨터의 공유라는 목표로 시작되어 현재까지도 주로 과학계산용 응용에 많이 활용되고 있습니다. 유틸리티 컴퓨팅은 하드웨어 및 솔루션 벤더 등에서 기업 시장에 자사 제품 및 서비스를 판매하기 위해 전략적으로 만든 개념이기 때문에 그 확산에 한계가 있었습니다. 반면에 클라우드 컴퓨팅은 Amazon, Google, Yahoo 등 주로 인터넷 서비스 사업자가 주축이 되어 시작된 점을 주목할 필요가 있습니다. 즉, 현재 IT 산업을 주도하고 있는 메이저 플레이어에 의해 핵심 전략 사업으로 추진되고 있으며 철저히 상업적인 기술이고 벌써부터 수익을 창출하고 있다는 것입니다. Amazon이 2004년 처음 클라우드 컴퓨팅 서비스를 시작할 때 나온 개념이 아니고 그 가치가 시장에서 인정받고 나서 그 개념이 정의되었습니다. 말하자면 시장에서 검증과정을 거친 셈이죠. 지금까지 쏟아져 나온 컴퓨팅 개념들이 아직까지 해 내지 못한 성과입니다. 따라서 지금까지 컴퓨팅 개념들과는 달리 컴퓨팅 패러다임을 바꿀 수 있는 가능성이 크다고 봅니다.

2. 클라우드 컴퓨팅의 장미빛 전망에도 불구하고 냉철한 시각으로 바라보자.

클라우드 컴퓨팅은 미래 컴퓨팅 패러다임을 바꿀 것으로 전망되면서 작년부터 엄청난 주목을 받기 시작했습니다. 분야와 상관없이 IT 기업이라면 어디나 클라우드 컴퓨팅 사업을 고려하고 있을 정도입니다. 또한 직접 사업을 하지 않더라도 클라우드 컴퓨팅 시대에 적응하기 위한 대책을 마련하느라 분주합니다. 이러한 갑작스런 열기 때문에 클라우드 컴퓨팅 또한 마케팅용 Hype가 아닌가 하는 우려를 낳고 있습니다. GNU 창시자 Richard Stallman과 오라클 사장 Larry Ellison이 얼마전 언론에 부정적인 견해를 피력하기도 했었습니다. [Ref1, Ref2] 하지만 이런 우려들이 클라우드 컴퓨팅에 대한 열기를 잠재우지는 못했습니다. 

그러나 지금의 이런 열기는 사업자 주도로 이루어진 것이기 때문에 이용자측면에서 냉정하게 바라볼 필요가 있습니다. 물론 사업자들 역시 클라우드 컴퓨팅의 잠재적인 문제점에 대해 솔직히 알리고 해결방안을 적극적으로 모색하는 자세가 필요합니다. 우선 안정성에 대한 우려를 해결해야 합니다. 이미 클라우드 컴퓨팅 서비스의 일시적인 중단 사고를 몇 차례 겪었기 때문에 고객 입장에선 서비스 안정성을 걱정하는게 당연하고 앞으로 클라우드 컴퓨팅 활성화를 위해선 가장 우선적으로 해결해야 할 문제입니다. 지금까지의 클라우드 컴퓨팅 사건사고를 정리한 Cloud Computing Incidents Database를 확인해 보시기 바랍니다. 안정성보다 더 큰 문제는 서비스의 영구적인 중지입니다. 실제로 MediaMax는 작년 서비스 종료를 발표하여 고객들을 당황하게 했습니다. 이 과정에서 절대 일어나서는 안될 고객 데이터가 유실되었다는 것이 정말 큰 문제입니다. 이러한 사례를 통해 고객들은 서비스뿐 아니라 사업자의 견실함을 기준으로 서비스를 선택할 가능성이 크고 결국 몇몇 대규모 사업자만 존재하는 시장이 될 수도 있습니다. 하지만 그런다고 고객들이 안심할 수 만은 없습니다. 만약 사업자 A에게 데이터와 서비스를 맡겼다가 사업자 B로 바꾸길 원할때 현재로선 방법이 없으니까요. 즉, 클라우드 컴퓨팅 사업자마다 자신들의 독자적인 플랫폼을 가지고 서비스를 제공하고 고객들은 그 기반에 맞춰서 데이터와 서비스를 호스팅해야 합니다. 따라서 서로간 Interoperability가 보장이 안되는거죠. 소셜 플랫폼에서 논의되고 있는 Open Social이나 Data Portability 등이 해결하려고 하는 문제와 같은 맥락이며 이들 기술들이 향후 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에도 도입되지 않을까 예상합니다.

또한 보안과 프라이버시 문제 역시 반드시 해결해야 할 문제입니다. 기업의 데이터를 클라우드에 저장한다는 것은 쉽지 않은 결정일 것입니다. 그러기 위해선 데이터 접근에 대해 철저히 컨트롤됨이 보장되어야 하며 어떤 종류의 보안공격으로 부터도 데이터 유출이 되지 않음 역시 보장하여야 합니다. 또한 DDoS 공격과 같은 네트워크 보안 공격에 대해서도 보다 강한 대책을 마련해야 합니다. 클라우드 컴퓨팅은 한 곳에 많은 사용자의 서비스를 담고 있으므로 단일 서비스에 대한 DDoS 공격보다 훨씬 더 치명적인 결과를 가져올 수 있습니다. 또한 사용량 기반 가격정책을 악용하여 쓸모없는 트랙픽을 발생시켜 지불 가능한 비용을 넘기게 만드는 EDoS (Economic Denial of Sustainability) 공격 같은 신종 공격이 나오고 있으며 이에 대한 대응이 필요합니다. 이러한 문제점만이 아니더라도 아직 클라우드 컴퓨팅은 규모있는 기업이 용이하게 사용할 수 있는 서비스 수준을 제공해 주고 있지 못합니다. 대표적으로 Service Level Agreement(SLA) 같은 기능이 부족하여 본격적인 상용 서비스를 원하는 수준까지 만족시켜 준다는 보장이 없습니다. 그리고 기존 In-house 시스템과 통합 기능 역시 미흡하기 때문에 수용하는데 장벽으로 작용하게 될 것 같습니다.

하지만 이런 문제들은 기술적으로 많은 부분 극복될 것이라 믿습니다. 그러나 극복하기 어려운 더 큰 장벽은 고객들의 심리적 우려가 아닐까 생각합니다. 단 한번의 보안 사고로도 클라우드 컴퓨팅 산업 전체를 흔들어 놓을 수 있다고 봅니다. 사업자 입장에서는 꾸준한 기술 개발과 함께 Interoperability를 위한 표준화에 집중해야 합니다. 이를 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스 선택의 폭을 넓히고 심적인 우려를 줄여주어야 합니다. 그리고 사용자 입장에서는 무작정 클라우드 서비스를 도입하거나 무조건적으로 배제하기 보다 그 가능성에 대해 면밀히 조사하여 도입에 대한 계획을 세우는 것이 바람직하다고 봅니다.