머신 러닝이 단순히 기술 트렌드가 아니라 실제 업무에 적용되는 기술로 활용될 것이며, 데브옵스(DevOps) 팀이 데이터옵스(DataOps) 팀으로 변화할 것이라는 전망이 나왔다.
19일 맵알테크놀로지스(한국지사장 이진구)는 이 같은 내용을 담은 ‘2018년 7가지 주요 빅데이터 기술 동향 및 전망’을 발표했다.
분석 및 빅데이터 관리의 혁신은 비즈니스가 급격한 데이터의 증가를 관리할 뿐만 아니라 데이터 가치를 극대화할 수 있도록 한다. IDC에 따르면 기하급수적으로 데이터의 양이 증가함에 따라 의미 있는 데이터의 비중이 2013년 22%에서 2020년 37%로 증가할 것으로 예상된다.
우선 맵알은 머신 러닝이 더 이상 ‘기술 트렌드’가 아니라 ‘실제 업무에 적용하는 기술’로 전환되고 있다고 밝혔다. 이제 머신 러닝은 점점 비즈니스에서 범용적으로 활용될 전망이다.
인공지능(AI)에 대한 관심뿐만 아니라 머신 러닝에 대한 관심이 더욱 높아져, 머신러닝의 접근 범위 또한 광범위해지고 있으며 다양한 산업의 기업들에 가치 있는 인사이트를 전달하게 된다.
또한 머신 러닝 성공의 90%는 알고리즘 또는 모델이 아닌 실행 계획에 달려있다고 강조했다. 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 성공적으로 머신 러닝을 사용하는데 매우 중요하다. 효과적인 아키텍처와 전략적인 계획 수립을 통해 여러 머신 러닝 툴을 기반으로 하는 다양한 시스템으로 애플리케이션 보다는 플랫폼 수준에서 모든 것을 관리할 수 있게 될 것이며, 매번 새로운 프로젝트를 위해 새로운 실행 계획을 구상할 필요가 없어진다.
아울러 민첩성 향상을 위한 핵심적인 조직 차원의 접근인 데이터옵스(DataOps) 팀이 부상할 것으로 내다봤다. 데이터 과학자와 데이터 중심의 개발자를 포함하는 전통적인 데브옵스(DevOps) 팀이 데이터옵스(DataOps) 팀으로 변화하며, 이는 보다 향상된 커뮤니케이션, 부서 간 역할 구분을 넘어서는 협력을 통한 목표 달성 가속화, 가치 실현 시간 단축, 높은 민첩성 등을 제공한다. 이를 통해 새로운 기술 및 아키텍처가 제공하는 혜택을 얻을 수 있는 유연성 및 효율성을 확보할 수 있다.
이밖에도 맵알은 ▲신속한 쿠버네티스(Kubernetes) 도입을 통해 멀티-클라우드 환경 구축을 위한 기반 마련 ▲기업의 핵심 요소가 되는 글로벌 데이터 패브릭(빅데이터 시스템) 구현 ▲데이터 흐름을 데이터 패브릭으로 결합 ▲IoT 엣지의 확장 등이 일어날 것으로 전망했다.
테드 더닝(Ted Dunning) 맵알 최고 애플리케이션 아키텍트는 “기업들 사이에서 새로운 기술을 도입할 때 지속적으로 발생하는 문제는 새로운 기술을 과도한 비용 없이 효율적으로 도입하고자 한다는 것”이라며 “맵알의 데이터 패브릭은 고객이 혁신을 이룰 수 있도록 지원함과 동시에 레거시 시스템 비용을 절감시킨다”고 말했다.
