맵알(MapR)은 11월 13일 서울 강남구 아셈타워에서 기자간담회를 갖고, 맵알의 최신 비즈니스 전략 및 기술을 소개하는 자리를 가졌다. 이번 기자간담회에는 톰 피셔(Tom Fisher) MapR 수석 부사장 겸 CTO가 방한, 맵알의 새로운 비즈니스 전략과 솔루션 도입으로 비즈니스를 혁신한 고객사례를 소개했다.

현재 데이터는 양 뿐만 아니라 다양성도 폭증하고 있으며, 이 데이터들을 효과적으로 활용하는 것의 중요성도 커지고 있다. 그리고 맵알은 이 데이터의 활용 측면에서, 클라우드와 온프레미스 등 모든 위치에 있는, 모든 형식의 데이터를 단일 플랫폼 위에서 다룰 수 있도록 하는 ‘컨버지드 데이터 플랫폼’을 제공하며, 이 단일 플랫폼 위에서 기존의 애플리케이션과 새로운 형태의 인텔리전트 애플리케이션 양 쪽을 모두 다룰 수 있도록 한다고 설명했다.

또한 이 플랫폼은 이제 IoT 영역까지 넓어져, 엣지 단에서의 인텔리전스 구현을 글로벌 데이터 플레인 구성에서 지원한다고 설명했다. IoT를 위한 맵알 엣지(MapR Edge)는 IoT 인프라에서 디바이스에 가까운 엣지 단에 소규모로 구성되어, 맵알 컨버지드 엔터프라이즈 에디션과 함께 단일 데이터 플레인을 구성하고, 데이터를 엣지 단에서 취합하고 분석 후, 필요한 결과만을 전송하도록 해 비용 효율적인 데이터 플랫폼을 제공한다. 또한 이 때도 글로벌 데이터 플레인 구성 기반에서 데이터로의 자유로운 접근이나, 중앙 집중화된 관리 등의 특징을 제공한다고 덧붙였다.


톰 피셔(Tom Fisher) MapR 수석 부사장 겸 CTO는 이 자리에서, 맵알은 ‘데이터 기술 기업’으로, 맵알의 차세대 소프트웨어 플랫폼은 모든 데이터를 인텔리전트 애플리케이션을 위해 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 소개했다. 그리고 새로운 ‘인텔리전트 애플리케이션’에는 속도, 확장성, 회복성(Resilience)과 함께 비즈니스 가치를 극대화하기 위해 데이터의 활용성 측면이 중요하다고 강조했다. 또한 맵알의 솔루션을 사용하는 고객 또한, 전통적인 대기업 뿐 아니라, 다양한 기업이나 SaaS 사업자들까지 맵알의 플랫폼 위에서 애플리케이션을 구축하고 있다고 덧붙였다.

IT 업계의 가장 큰 도전과제로는 매 3년마다 두 배씩 늘어나는, 폭증하고 있는 데이터가 꼽힌다. 그리고 이 데이터는 그 양 뿐만 아니라 종류도 다양해, 활용을 더욱 어렵게 만들고 있다. 그리고 데이터가 가지고 있는 가치의 중요성 또한 강조되고 있으며, 1980년대에는 관계형 DB에 주목했다면 이후 관계형 DB 기반의 애플리케이션이 등장하고, 인터넷이 접목되는 등의 변화가 있었고, 변화의 주기는 단축되면서, 점점 빨라지고 있다고 소개했다. 최근에는 ‘디지털 트랜스포메이션’이 주목받으며, 데이터와 머신러닝, 인공지능 등이 하나의 기술이 되어, 기업의 디지털화를 이끌고 있다.

이와 관련해, 시장 또한 변화하고 있으며, 이전에는 사일로 형태로 각자 존재하던 OLTP, 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크 등이 향후 하나의 플랫폼으로 융합되는 형태로 나아가고 있다고 소개했다. 이는 더 이상 데이터가 각각의 ‘사일로’에 존재하지 않고, 컨버지드 데이터 플랫폼 위에 존재해, 모든 애플리케이션에서 활용할 수 있는 상태가 된다는 것이며, 맵알은 ‘컨버지드 데이터 플랫폼’을 통해, 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합할 수 있는 환경을 제공하고 있다고 소개했다.


맵알의 컨버지드 데이터 플랫폼은 ‘클라우드 스케일’의 데이터 스토어로 머신러닝과 분석 기능도 포함하고 있고, 운영 가능한 DB와 글로벌 이벤트 스트리밍 등의 기능도 제공한다고 소개되었다. 그리고 이 플랫폼은 고가용성, 실시간, 통합된 보안성과 멀티테넌시 환경, 재해복구 기능과 함께 글로벌 네임스페이스 구성을 제공하고 있다고 덧붙였다. 또한 이 플랫폼은 온프레미스와 클라우드, IoT 엣지 단에 이르기까지 다양한 환경에서 구성할 수 있으며, 글로벌 네임스페이스 서비스를 통해 데이터의 위치나 형식에 상관없이 접근 가능한 환경을 제공한다고 밝혔다.

맵알은 컨버지드 데이터 플랫폼의 핵심 구성요소로 ‘클라우드 스케일 데이터 스토어’를 꼽았다. 이 ‘클라우드 스케일 데이터 스토어’는 데이터의 계층화 기능을 포함하고 있는데, 데이터의 사용 빈도 등에 따라 자주 사용하는 ‘핫 데이터’의 경우 플래시 어레이 등의 고속 스토리지에, ‘웜 데이터’는 하드 드라이브 기반의 스토리지에, 잘 사용되지 않는 ‘콜드 데이터’는 아마존 S3 등의 스토리지에 자동 분류, 저장해, 사용자에 가장 효율적인 방법으로 데이터를 저장, 활용할 수 있는 모델을 제공한다.

또한 맵알의 플랫폼은 단일 데이터 플랫폼으로 기존의 엔터프라이즈 애플리케이션 뿐 아니라 배치, 인터랙티브 분석, 새로운 ‘인텔리전트 애플리케이션’ 까지도 지원할 수 있다고 강조했다. 그리고 맵알은 ‘글로벌 데이터 패브릭’의 지원을 궁극적인 목표로 하는데, 이는 글로벌 인프라 구성에서의 다양한 파일시스템 뿐 아니라 데이터의 지리적 위치에 상관 없이 안전하게 보호하고, 시스템이 데이터를 안전하게 보호하는 ‘셀프 힐링’ 등의 기능을 제공하고, 어디서든지 데이터에 접근하고 관리할 수 있는 환경을 제공하겠다는 것이라고 설명했다.



‘맵알 엣지(MapR Edge) for IoT’는 맵알의 컨버지드 데이터 플랫폼을 엔터프라이즈 인프라 뿐 아니라 IoT 엣지 인프라까지 확장할 수 있게 하며, 엣지 인프라 단에서 활용할 수 있도록 간소화된 구성을 가지고 있다. 이를 통해 최근 중요성이 부각되는 IoT에서의 엣지 인프라 단으로 인텔리전스를 이동해, 엣지 단에서 데이터를 수집하고 분석해 의미 있는 데이터만 중앙의 플랫폼으로 보내는 형태로 구성할 수 있게 한다. 장점으로는 네트워크 비용의 절감과 엔드포인트로의 반응성을 높이면서도, 중앙에서 관리할 수 있고, 어디서나 엣지단의 데이터까지 접근할 수 있다는 점 등이 꼽혔다.

정유사에서의 사용 사례에서는, 예전에는 데이터의 수집을 사람이 직접 해서 코어 클러스터까지 데이터를 입력하는 과정이 수동으로 이루어져 통찰력을 얻기까지 48시간 가량이 걸렸던 것을, 맵알 엣지의 도입을 통해 코어 클러스터까지 데이터 이동 과정을 자동화해, 통찰력을 얻기까지의 시간을 2시간 이내까지로 줄여낼 수 있었다고 소개되었다. 또한 맵알 엣지는 현장의 장비 근처에서 데이터를 수집, 분석하고 필요한 결과만 코어 클러스터로 보내며, 지진 등의 돌발 상황이 발생할 때도 장비 근처에서 빠른 대처가 가능했다고 덧붙였다.

의료기기 관련 업체의 활용 사례에서도, 맵알 엣지는 데이터가 생성되는 엣지 단에서 분석까지 진행해 이상 징후가 있을 때만 데이터를 전송하는 시스템으로 구성했으며, 머신러닝과 분석의 적용으로 좋은 결과를 얻을 수 있었다고 밝혔다. 또한 장비에 이상 징후가 포착되면, 원인 분석과 시스템에 경고 전달, 수리 인력의 파견 스케줄 조정까지 가용성을 극대화하는 시점으로 자동화할 수 있었다고 소개했다.

자율주행차에서의 적용에도, 엣지 디바이스를 차량에 탑재하고, 대량의 정보를 로컬에서 처리해, 필요한 정보만을 전송하도록 했으며, 머신러닝 알고리즘으로 주행 역량 강화까지 구현했다고 소개했다. 또한 딥러닝에서도 맵알 엣지를 활용해, 비가 오는 상황에서 노이즈를 제거하고 주위를 명확하게 인식하게 한 사례나, 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 통해 구현한 차량의 주변 인식 특성 학습 사례 등이 소개되었다. 이 외에도 금융에서의 대규모 데이터에서 실시간 사기 탐지 구현 사례, 인도에서의 생체정보 데이터베이스 구현 사례 등도 언급되었다.

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