?서울과학종합대학원 / 한석희 연구교수
한국 클라우드 리뷰
클라우드가 세상의 주목을 받기 시작한 것은 대략 15년 정도로 보인다. CB Sight 보고서(2018)에 따르면 클라우드는 2006년 8월 이전까지는 주류 혁신 기술 축에 끼지 못했다.¹ 당시 클라우드 서비스를 상용화한 기업은 아마존뿐이었다. 그러나 아마존 뒤를 이은 마이크로소프트(2010), 구글(2013)의 클라우드 사업 참여는 클라우드가 본격적인 주류 혁신 시장으로 들어가는 신호였다. 국내는 2010년경 전후에 클라우드 논의가 활발하기 시작했던 것을 기억한다. 그렇게 본다면 한국은 앞서 뛴 이들보다 5년여 뒤진다는 주장이 합리적으로 보인다.² 출발이 늦은 탓인지 국내 클라우드 플랫폼 플레이어들의 존재감은 국제무대에서 거의 제로에 가깝다. 최근 카운터 포인트(Counter Point)라는 기업이 자체 개발한 클라우드의 평가 프레임인 ‘CORE(Competitive Ranking and Evaluation)’을 활용한 플랫폼 평가를 보면 확실하다. 이들이 평가하기 위해 선정한 플랫폼 20개에 한국은 없다.³
한국에 적을 둔 클라우드 서비스 공급자가 없다 뜻은 아니다. KT, SK, LG, 네이버 등과 같은 기업들이 클라우드 사업 분야에서 활약하는 것은 사실이다. 이들의 활약이 글로벌 시장 규모로 보면 아직은 상대적으로 작다는 뜻이다. 또 국내에 클라우드 사용자가 작거나 없다는 뜻은 더더욱 아니다. 인구당 스마트폰 사용자가 세계 선두권에 속하는 한국은 이미 무료 또는 유료의 클라우드 서비스를 직접 또는 간접 사용하는 사람 수는 인구대비 사용 비율로 본다면 세계 상위권이라 생각한다.
이 이야기를 기업 수준으로 전환해보면 60~70%의 기업이 어떤 형태로든 클라우드를 사용한다는 주장이 대체로 타당할 것 같다. 이미 많은 기업이 클라우드를 사용한다는 뜻으로 해석할 수 있다. ERP 또는 재무 관리의 데이터 분석 및 인력 교육 등 기업 운영 관리 방식에 클라우드가 들어서고 있다. 제품 연구, 설계, 개발 과정에서도 클라우드는 활용된다. 더 나아가 제조 공정, 제조 설비와 라인, 그리고 고객이 제품을 사용할 때도 클라우드가 부분부분 활용된다. 다만, 아직은 사무실이 사용범위가 넓고 깊은 반면 제조 현장은 일부만 활용되는 것 같다. 예를 들어, 사무직 활동의 디지털화를 지원하는 활동에서 클라우드의 응용이 높아지는 것은 대세라고 보인다. 문서 작성과 보관 또는 공유와 같은 영역이 대표적이다. 반면 제조 현장은 응용이 주저되는 상태이거나 부분적인 적용이 시도되는 모습이다. 또 제조 영역은 아직은 대기업이 주도하는 것으로 보인다. 예를 들어 삼성전자나 관련 계열사, LG 전자와 그 관련 계열사, 명화공업 등과 같은 사례가 등장하는 정도이다.
그렇다면 과연 제조 기업 현장에서 클라우드 적용이 지연되거나 거부되는 이유는 무엇이고 현재의 여건에서 이를 적극적으로 타당하게 받아들이게 할 방안은 무엇일까?
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¹?CBInsight(2018),?The?Rivalry?Between?Amazon,?Microsoft,?and?Google,?and?How?Multi-Cloud?Strategies?are?Changing?the?Industry,?Reserach?Brief?2018-08-22
²?권동준(2015),?다국적?기업,?경쟁과?협력?전략?있어야,?전자신문?2015-09-16
³?David?Ramel(2020),?Microsoft?Azure?heass?IoT?Olatform?research?report,?Edging?AWS.?여기에?등장하는?플랫폼은?AWS,?MS?애주어,
화웨이,?PTC,?구글,?IBM,?시스코,?바이두,?SAP,?Software,?cumulocity,?Alibaba,?webNMS,?ARM,?NuTANIX,?Clear,?Losant,?FOGHorn,
Cloudera,?Altair,?Xcrosser?으로?20개?기업이다.
제조 현장에서 요구하는 클라우드의 조건
제조 현장은 상당히 다양하고 복잡하다. 세상의 공장은 모두 다르다고 표현할 정도로 생산라인에 내려가서 보는 공장은 거의 모두 다르다고 단언해도 무방하다. 그러나 클라우드 응용 조건으로 보자면 이런 공장과 현장 다양성을 무시하면서 크게 2가지 환경으로 단순화해 볼 수 있다. 하나는 지연이 없는 처리 속도가 필요한 환경, 또 하나는 실시간 처리가 아니어도 무방한 환경이다. 즉, 제조 생산 현장에서 발생하는 데이터의 수집, 처리, 분석, 대응 속도가 나노 초 단위를 요구할 경우와 그렇지 않은 상황으로 구분할 수 있다는 뜻이다.
제조 현장의 조건을 더 논의하기 전에 클라우드 공급기업이 그간 어필한 몇 가지 핵심 장점을 살펴볼 필요가 있다.
우선 장기적인 비용 절감 효과(이는 조건에 따라 절감 효과가 다르게 인식될 수 있는 항목임)가 있다. 또 현장 상황이 바뀌어도 확장 또는 축소가 가능한 확장성도 있다. 시스템에 대한 해킹이나 데이터 도난을 방지하는 보안 적용 기술의 우수성 등도 장점으로 등장한다.
단점도 있다. 단점은 장점에서 등장한 보안 적용 기술이 비록 우수하지만 사람이 개입하는 인위적인 사고가 나타날 수 있다는 우려이다. 즉, 무서운 권한과 의도를 가진 집단이 의도적으로 데이터와 정보를 열람하지 않을까 하는 우려이다. 빅브라더에 대한 두려움이다. 여기에는 정치 환경이란 배경도 있고, 불신이 팽배한 현대사회의 심리 요인도 작용한다.
비용효과와 확장성의 장점은 클라우드가 제공하는 서비스 형태인 SaaS, PaaS, IaaS로 설명이 가능하다(그림1). 그러나 보안에 대한 우려 또는 불신은 퍼블릭 또는 프라이빗이란 클라우드로 대응하는 중으로 볼 수 있다. 이 같은 클라우드의 장점과 잠재된 단점을 극복할 수 있다는 조건부 환경이 클라우드를 빠른 속도로 확산시키는 중이라 볼 수 있다.
그런데도 클라우드는 제조 현장에서 취약한 약점을 가지고 있다. ‘지연 없는 처리 속도’를 아직은 장담할 수 없다는 약점이 그것이다. 최근 5G와 같은 무선 통신 기술 발달로 밀리 세크(mili-second)도 지연 없는 통신 환경을 보장한다고는 하지만 이는 부분만 사실에 속한다.⁴ 예를 들어 명화공업의 베어링 제조라인에서 적용한 5G 통신 기술과 클라우드 응용 사례에서 등장하는 베어링 품질 확인 시스템이 그런 것이다. 그런데 명화공업의 5G 적용 사례는 실제로는 MEC라는 기술이 응용된다. 이점이 중요한 시사점을 제공한다.
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⁴?황준호(2018),?로봇세상에서?돋보인?엣지컴퓨팅,?아시아경제?2018-12-22
5G MEC는 모바일 엣지 컴퓨팅
MEC는 작은 기지국이며 검은 철제 박스이다. 이 검은 상자를 통해 일정 범위 지역을 5G 속도로 무선 통신이 가능하게 한다는 것이다. 여기에 클라우드 컴퓨팅이 설치되어 있어 즉각 수집된 데이터를 분석하고 회신하는 것을 목표로 하는 것이다. 5G의 특성은 직진성이기에 중간에 전파 직진을 방해하는 요소를 모두 제거할 수 없어 MEC를 설치한다고 볼 수 있다. 지하철 역사에는 더 많은 중계기가 필요한 이유는 이 같은 5G 특성 때문이다. 지상에서도 중간에 인공적 장애물이 있으면 5G의 속도가 제대로 발휘되지 않을 수 있는 개연성이 존재한다. 이런 기술의 제약 조건과 개연성이 5G 환경의 클라우드가 안고 있는 기술적 약점이다. 이를 해결하는 방법은 유선통신을 활용하는 것인데, 수많은 IoT(사물인터넷 내장) 센서들이나 IoT 게이트웨이를 모두 유선으로 연결하는 것은 합리적이지 않은 경우가 있다.
GE 디지털과 HPE의 사례
지금은 매각되어 존재감이 없지만 2013년경 GE 디지털(GE Digital)의 ‘프레딕스’는 세상의 모든 데이터를 클라우드로 모아 서비스를 하겠다는 포부를 열었다. 그리고 1만 5000명의 컴퓨터 사이언스 전문가를 뽑는 등 대대적으로 사물인터넷 세상을 선도하는 플랫폼을 선점하는 꿈에 도전했다. 그런데 거의 동시기에 HPE(휴렛패커드)는 클라우드용 하드웨어 플랫폼과 엣지용 하드웨어 플랫폼을 나누어 개발하였고 이를 판매하기 위해 홍보하였다. 2016년 경의 일인데 GE디지털은 슬그머니 ‘프레딕스 엣지’를 발표하였다. 프레딕스의 꿈은 주로 항공기 엔진, 철도 차량, 발전소나 유정을 캐는 곳의 설비에서 나오는 데이터 수집과 처리와 같은 시계열 데이터의 처리를 기초로 키워졌다. 이들은 자동 선반 공작기계(CNC)의 가공과 같은 순간적인 데이터의 수집과 처리 그리고 회신 같은 프로세스를 주목하지 않았다. 또는 로봇을 이용한 조립이나 가공과 같은 바로바로 대응하는 제어를 염두에 두지 않았다. 그 결과 GE디지털은 사라졌지만 HPE는 지금도 성업 중이다.
혹자는 5G가 나오면 모든 것이 해결된다는 생각을 했을지도 모른다. 그러나 5G는 아직은 4G의 상단 수준 기술을 실현하는 중이며, 자율 주행 자동차 시험장과 같은 제한된 영역에서만 기대 성능을 보여주는 중이다. 자율주행차나 원격의료 서비스 영역에서 5G는 아직 그 능력을 완전히 검증받았다고 말할 수 없다. 아직은 실용적 대안이 MEC 즉 Mobile Edge Computing으로 제시되는 중이다.
엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅의 차이
MEC의 예처럼 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 센싱이 이뤄지는 곳 부근에 게이트웨이를 설치해서 그곳에서 바로 분석과 대응을 할 수 있도록 지원하는 것을 말한다. 반응 시간에 민감한 작업 방식이 필요한 곳에서 해당 데이터가 발생하는 부근에서 데이터를 받고 바로 처리하고 분석한다. 그리고 지체없이 즉시 결정을 내려보낸다.
반면 포그 컴퓨팅(Fog Computing)은 그림2에서 보이는 것처럼 이런 엣지 컴퓨팅이 다수 포함한 시스템이라고 볼 수 있다. 포그 컴퓨팅은 LAN(Local Area Network)의 끝에서 처리 작업에 집중한다. 그 끝(엔드 포인트)에서 수신된 데이터를 처리하고 필요한 곳에 정확히 정보를 전송한다. 데이터는 IoT게이트웨이 또는 포그 노드를 통해 네트워크 내로 들어오고(수집), 그 곳에서 컴퓨팅되고(처리), 저장된다. 이렇게 처리한 데이터의 일부는 약속한 기준에 맞추어 클라우드로도 보낸다.
클라우드 컴퓨팅 방식은 데이터를 데이터 중앙 센터로 보내 그곳에서 수집과 처리를 하는 것으로서 모든 것이 중앙 집중화되기에 일반적으로 데이터에 대한 대규모 원격 액세스를 허용하면서 보안 또는 제어가 매우 우수해야 한다. 그러나 이런 우수성이 시간 지연으로 감쇄되는 곳에 엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅이 발을 붙이는 중이다.
제조 현장에서는 하이브리드 클라우드가 답
CNC로 가공을 하는 공정에서 연속적으로 발생하는 데이터가 클라우드로 전송이 된다고 가정하면 데이터는 CNC라는 엣지 장치에서 클라우드로 갔다가 다시 돌아오는 ‘거리 이동 시간’이 매우 짧아야 한다. 그러나 빛의 속도로 전송이 될 때에도 거리가 멀 때는 지연이 발생하기에 아주 작은 지연 발생하는데 이 지연이 공작기계의 파손을 막지 못한다면 클라우드는 솔루션이 될 수 없다.
이런 지연은 클라우드로 보내고 보내오는 엄청난 양의 데이터 때문에 발생하는 통신 대역폭에 부담을 주면서 생기기도 한다. 즉, 멀쩡하게 잘 달리던 고속도로가 갑자기 차 사고가 나면 속도가 줄어드는 것과 같은 원리로 대역폭에 부담이 생기면 전송속도가 지연될 수 있다는 뜻이다.
엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅은 클라우드의 제약 조건을 해결할 대안으로 등장하는 중이다. 개선되는 장비 가동 시간, 유지관리 비용 축소, 예비부품재고의 축소, 심각한 장애 방지, 상태의 실시간 모니터링 등이 효과라고 제시되고 있다.
이런 장점들은 실은 모두 클라우드 컴퓨팅이 주장하던 장점이었다. 그러나 이런 장점이 실제 환경에서 실현되지 못하는 틈새를 포그 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅이란 개념이 클라우드의 활동 영역을 분산화하고 재조정하여 클라우드의 전체 장점을 제조 환경에 맞도록 재설정하는 노력을 진행 중이라 볼 수 있다.
클라우드가 할 일이 변화된 것은 아니다. 빅데이터를 구성하고, 분석하고, 이를 통해 예측하거나 선제적인 활동을 할 수 있는 일은 클라우드가 제공할 영역이다. 그렇다면 제조 현장에서는 당분간은 클라우드, 엣지 또는 포그가 함께 활용되는 하이브리드가 답이라고 봐야 한다.
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