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“미래 자동차 산업 위한 데이터 관리 방안 필수”
유재근 퀀텀코리아 부장, 대용량 데이터 수용 위해 AI·5G 등 신기술 접목된 스토리지 도입 강조
2018년 02월 09일 11:06:02 데이터넷 webmaster@datanet.co.kr
   
▲ 유재근 퀀텀코리아 부장

자동차 산업은 전적으로 ‘디지털화’에 의존하고 있다. 커넥티드 자동화와 자율주행이 현실화될 경우, 각 자동차는 매년 페타바이트(PB)급 데이터를 생성하게 된다. 데이터 백업, 저장, 관리, 분석이 엄청난 과제가 될 것이나, 이는 최적의 기술로 해결할 수 있다.

자동차의 미래는 많은 질문을 불러일으킨다. 오늘날의 모빌리티 시스템은 다양한 문제에 직면해 있다. 그리고 세계화와 도시화로 인해 트래픽이 크게 증가하고 있다. 이것이 자동차 제조업체와 기술 업체들이 보다 효율적이고, 안전하며, 환경 친화적으로 운전할 수 있는 환경을 만들기 위해 노력하는 이유다.

핵심 요소는 ‘디지털화’다. 자동차와 주변 환경 모두 디지털화의 영향을 받는다. 자율 및 커넥티드 주행이 곧 현실화될 것이라는 점은 분명한 사실이다. 제조업체들은 이미 자율 및 커넥티드 자동차, 트럭, 버스 등 수많은 프로토타입의 적합성을 입증했다. 최초의 자율주행 버스와 택시가 이미 상하이와 취리히에서 테스트 트랙을 달리고 있는 가운데, 실제 자율 주행 자동차를 연구하는 독일의 파일럿 프로젝트는 잉골슈타트와 뮌헨 사이의 A9 고속도로에서 약 2년 동안 진행되고 있다. 소프트웨어, 인공지능, 마이크로 칩, 센서 분야의 급속한 기술 개발에 힘입어 자율 및 커넥티드 자동차는 대중화의 길로 들어서고 있다.
 

증가하는 데이터 관리 방안 고려해야

자율주행 차량이 정상 궤도에 오르려면, 운송 인프라의 재편성부터 법적 프레임워크의 생성, IT 보안 및 데이터 보호 정책 수립에 이르기까지 많은 선결 과제들이 남아있다. 또한 정량화 할 수 있는 과제, 즉 새로운 데이터 용량이라는 과제도 남아 있다.

다른 산업과 비교해 디지털 개척자로 불리는 자동차 및 운송 산업은 많은 양의 데이터를 자동 생성한다. 테스트 차량은 이미 하루에 5~10테라바이트(TB)급 데이터를 생성한다. 이로 인해 1대의 차량만 해도 연간 1PB급의 데이터가 생성된다. 자동차 제조업체는 단 한 대만 운영하지는 않으며, 여러 테스트 차량을 운영하기 때문에 그에 따라 곱한 값의 데이터가 생성되는 셈이다.

언젠가 자율 및 커넥티드 자동차가 거리에서 활보한다면 훨씬 많은 양의 데이터가 생성될 것이다. 결국 미래의 자동차는 환경, 인프라 및 인터넷에 연결된 ‘롤링 컴퓨터’가 되는 것이다. 그리고 이 컴퓨터는 운송 수단으로 사용될 수 있도록 바퀴를 통해 지속적으로 데이터를 생성, 처리할 것이다.

2018년 3월부터 EU에서 자동 응급콜인 ‘E-Call’이 의무 적용됨에 따라, 실제로 생산되는 모든 차량은 이미 ‘커넥티드 자동차’라고 할 수 있다. 따라서 새로운 데이터 차원을 어떻게 처리할 것인지, 지능적이고 효율적이며 안전하게 데이터를 관리할 수 있는 방법은 무엇인지와 같은 질문에 자동차의 미래가 달려 있다.

결국 방대한 양의 데이터를 생산하는 것은 최종 제품 자체(커넥티드 자동차)이기도 하지만, 전체 산업이기도 하다. 자동차 제조업체들은 중요한 기업 데이터를 효과적으로 유지, 관리하기 위해 적절한 내부 IT 인프라를 구축해야 하며, 이를 위해 글로벌 네트워크 공급업체, 서비스 제공업체, 파트너들과 협업해야 한다. 또한 최적의 기술 장비를 통해 개별 당사자간 데이터 교환에 필요한 유연성을 확보해야 한다.

이러한 데이터 교환은 연구 개발부터 생산, 제품 출시, 배포까지 수년이 걸릴 수 있다. 커넥티드 자동차는 마지막 단계에서 수행되며, 온-보드 컴퓨터에서 데이터센터 및 클라우드까지 모든 구성 요소의 지능적인 상호 작용으로 데이터를 관리해야 한다.
 

디지털화·데이터 관리 전략 필요성 증대

자동차 제조사의 기술 솔루션 채택과 데이터의 보안, 교환, 장기 보관 전략은 비즈니스 성공에 매우 중요한 요소이며, 애초부터 법적 차원으로도 매우 중요한 문제이다. 그렇다 해도 이론상 자동차 제조사는 여전히 책임을 질 수도 있다.

교통사고를 예로 들어 설명하고자 한다. 법적 절차가 진행되는 경우 자동차 제조사는 차량 검사 방법과 주행에 안전한 차량으로 분류한 이유를 증명해야 한다. 또한 7~10년 후에도 검사의 타당성을 입증할 수 있는 기반을 마련해 놓아야 한다. 의문의 여지가 있는 경우 사고는 사람의 과실로 간주될 수 있으며, 제조업체는 책임을 지지 않는다.

이 테스트 데이터의 대부분은 자체 데이터 보호를 위해 데이터를 유지하는 공급업체에 의해 서브시스템에서 생성된다. 그러나 자동차 제조사가 이 데이터를 사용할 수 있어야 한다. 기본적으로 공급망에 있는 모든 사람들은 데이터를 보호해야 할 의무가 있고, 자동차의 연구, 개발, 생산에 성실하게 임했음을 입증해야 한다.

커넥티드 자율 주행 자동차의 개발과 관련한 법적 문제는 더욱 큰 이슈가 되고 있다. 주된 질문은 다음과 같다. 자율 주행 자동차와 관련된 사고의 책임은 누구에게 있는가? 사람인가 아니면 기계인가?

자동차 사고의 예시는 자동차 업계의 어느 회사도 전략적 데이터 관리의 대상을 간과할 수 없다는 법적 위험을 보여주고 있다. 그러나 아직까지도 여러 연구 결과들을 보면 주장과 현실 사이에 갭이 존재하는 것으로 보인다.

자동차 산업에 속한 대부분의 제조업체 및 공급업체는 매우 높은 수준의 디지털화를 구현하기를 원하지만, 실제로 5개 중 1개 업체만이 디지털화 및 데이터 관리 전략을 갖고 있다. 많은 기업들이 디지털화를 위한 뛰어난 IT 솔루션을 보유하고 있다는 점을 감안할 때, 이는 매우 역설적인 상황이라고 할 수 있다.
 

‘3-2-1’ 규칙 다른 데이터 백업 권장

글로벌 자동차 제조업체의 IT 인프라는 대개 매우 복잡하며, 수십 년 동안 성장해 온 것들이다. 제조업체들은 여전히 비용 효율적이고, 강력하며, 민첩한 데이터 관리를 저해하는 전통적인 사일로 구조에 갇혀있는 경우가 많다. 이는 지능적인 데이터 보호부터 시작되며, PB급 데이터의 미래를 생각하면 더욱 중요해질 것이다.

따라서 입증된 ‘3-2-1’ 규칙에 따라 데이터를 계속 백업하는 것이 합리적이다. 이 규칙은 최소 3개의 데이터 복사본을 생성해 서로 다른 2개의 백업 미디어에 저장하고, 1개는 오프사이트에 추가 백업하는 것이다. 모바일 및 멀티 클라우드 시대에도 이 방법은 IT 업계에서 알려진 것처럼 하드웨어 오류, 사이버 공격, 데이터 손상, 인적 오류로 인한 데이터 손실에 대응할 수 있는 최적의 방법이다.

데이터 중복 제거 기능이 있는 고성능 디스크 또는 SSD와 같은 강력한 백업 미디어는 데이터의 초기 백업 및 복구 속도를 높이는데 사용될 수 있다. 이 기능은 무결성(integrity)을 손상시키지 않으면서, 중복 데이터를 자동으로 검색하고 제거한다. 실시간 액세스가 필요 없는 콜드(Cold) 데이터나 액티브 아카이빙과 같은 장기 보존을 위해서는 테이프 오브젝트 스토리지 또는 클라우드와 같은 비용 효율적인 스토리지 미디어를 사용할 수 있다.

또한 데이터가 손상되거나 삭제되지 않도록 하는 것이 중요하다. 저장 매체를 선택할 때 IT 실무자는 언제나 ‘계층화 스토리지’ 원칙에 따라 진행해야 한다. 이를 통해 데이터는 액세스 속도 또는 취약성과 같은 여러 범주에 따라 서로 다른 저장 매체에 분산된다. 목적은 액티브 데이터에 대한 고성능 액세스를 통해 전체 IT 비용을 절감하는데 있다.

예를 들어 미션 크리티컬하고 자주 사용되는 데이터는 고비용의 디스크 또는 SSD에 저장하고, 자주 사용되지 않는 데이터는 테이프 또는 클라우드와 같은 저비용의 스토리지 미디어에 분산시키는 것이다.
 

기술 중심 스토리지 관리 솔루션 도입해야

데이터 분류를 자동화하면 매우 유용하다. 결과적으로 기술 제공업체는 사전 정의된 규칙을 기반으로 복잡한 데이터 관리 작업을 자동화할 수있는 소프트웨어를 제공한다. 규칙 기반 데이터 관리를 제공하는 계층화 스토리지 솔루션의 중요한 이점은 바로 ‘투명성’이다. 파일이 다른 스토리지 레벨로 자동 이동될 경우에도, 파일은 일반적인 위치에서 사용자에게 계속 보여진다.

적합한 데이터 관리 소프트웨어를 선택하기 위해서는 새로운 자동차 모델의 연구 개발에서 중요한 부분인 협업 환경에 최적화된 소프트웨어를 찾는 것이 중요하다. 디스크, 테이프, 클라우드에 수백 PB의 데이터가 저장된 스토리지 환경에서도 성능이 저하되지 않아야 한다.

세부 모니터링, 경보, 스캔, 검색 기능도 반드시 제공해야 한다. 예로 데이터 관리 소프트웨어인 퀀텀의 스토어넥스트(StorNext)는 복잡한 IT 환경의 까다로운 워크로드를 위해 특별히 개발된 솔루션이다.

증가하는 데이터 용량의 수집, 처리, 분석, 배포, 아카이빙에 특화된 스토리지 솔루션은 엔터프라이즈 NAS 기능을 제공해야 한다. 전통적인 엔터프라이즈 NAS는 커넥티드 자동차에서부터 자율주행에 이르기까지 다양한 IoT 시나리오에 대응하기 어렵다. 이러한 이유로 많은 사용자들은 지난 10년 동안 스케일 아웃 NAS를 대안으로 선택했다.

스케일아웃 NAS의 가장 큰 장점은 필요한 경우 하드디스크 공간의 전체 용량을 유연하게 확장할 수 있다는 점이다. 따라서 비용 절감 및 하드웨어 자원의 보다 효율적인 활용과 같은 이점을 얻을 수 있다.

이전에는 스케일 아웃NAS가 클라우드 전략을 통합하거나, 데이터를 공유할 수 있는 확장 옵션과 방법을 제공하지 못했다. 퀀텀은 업계 최초의 스토리지 솔루션인 엑셀리스 스케일아웃 NAS(Xcellis Scale-Out NAS)를 통해 이러한 문제를 해결하고 있다. 엑셀리스 스케일아웃 NAS(Xcellis Scale-Out NAS)는 엔터프라이즈 스케일 아웃 NAS의 중요한 데이터 관리 기능과 비용 효율적인 확장 옵션을 결합했다. 이 같은 장점은 클러스터를 통해 제공되며, 여러 네트워크 서버는 함께 또는 독립적으로 확장돼 수백 PB의 용량과 TBps(terabytes per second)의 성능에 도달할 수 있다.
 

효율적인 데이터 관리 전략 필수

자율 및 커넥티드 자동차의 아킬레스건은 다른 차량 및 데이터센터의 인프라와 통신하는 네트워크다. 이러한 이유에서 올해 CES 전시회는 새로운 5G 이동통신 표준에 초점을 맞춘 바 있다. 이 표준은 고속, 더 넓은 대역폭, 매우 낮은 레이턴시(대기시간)를 보장한다. 데이터의 전체 라이프 사이클을 포괄할 수 있는 완벽하게 통합된 엔드-투-엔드 스토리지 플랫폼은 백업 및 분석과 같은 작업에 오류 없는 자동 통신 및 데이터 처리를 최대한 제공해야 한다. 초당 10Gb의 5G속도와 10ms(1/1000초) 미만의 레이턴시로 SMB 및 NFS 인터페이스와 같은 가장 강력한 이더넷 네트워크와의 통합이 스토리지 솔루션에 고려돼야 한다.

자동차의 미래는 여전히 많은 의문을 불러일으키지만, 인공지능이 필수적으로 사용되고, 데이터 집약적이며, 소프트웨어 중심적인 미래가 되리라는 점은 확실하다. 기존 백업 및 지능적인 데이터 관리 외에도, 이 데이터를 평가해 자동차가 보다 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이러한 이유로 이벤트, 개체, 얼굴, 단어를 확인하기 위해 여러 축을 통해 데이터를 사용하는 인공지능과 결합된 스토리지 솔루션이 주목을 받는 것이다.

오늘날 대부분의 자동차가 여전히 휘발유 또는 디젤로 작동하고 있지만, 커넥티드 및 자율 전기자동차로의 변화 속도는 빨라지고 있다. 따라서 자동차 제조업체는 데이터 관리 전략에 투자해야 한다.

미국 자동차 전장(전자장비)기업 하만(Harman)의 디네쉬 팔리월(Dinesh Paliwal)이 한 “데이터는 이 업계의 미래 화폐(future currency)이며, 데이터 관리를 제어하는 누군가가 권력(king)을 잡을 것이다”는 말을 되새겨 봐야 한다.

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