[Trend Insight] 기술 트렌드로 보는 기업의 8가지 미래 모습

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미국 실리콘밸리 기업들을 살펴보면 머신러닝이나 IoT 등을 활용하는 종합적인 프레임워크가 이미 발표되어 있고 계속 발전하고 있다. 상위 기업들은 다음 단계로 이행하기 위한 준비를 차근차근 진행하고 있다. 아마존과 구글, 페이스북 등이 새로운 서비스를 계속 발표하는 모습을 보면 실리콘밸리의 테크기업은 이미 미래에 와 있는 듯하다. 여기서는 기술 트렌드를 통해 곧 다가올 기업의 미래 모습을 예상해본다.

협업의 진화

미국 실리콘밸리에서는 ‘성공하는 기업은 협업을 잘 한다’고 할 정도로 협업이 중요해지고 있다. 그래서인지 손쉽게 커뮤니케이션할 수 있는 비즈니스용 채팅 시스템을 도입하는 기업이 증가하고 있다.

특히 주목받는 서비스는 Slack, Hipchat, Flock 등이다. 또 Slack의 대항마로 Yammer나 Skype를 가진 마이크로소프트의 움직임도 주시해야 한다. 또한 기계학습에 의해 협업 플랫폼이 조직 내의 사람, 리소스, 정보 등 다양한 데이터를 수집, 학습함으로써 협업을 촉구하는 워크그룹을 자동 형성하는 솔루션도 제안되고 있다.

유연하게 일하기가 어려운 조직에서 협업 플랫폼은 앞으로 디지털 트랜스포메이션을 하는 데 있어 열쇠가 될 것이다.

비즈니스봇의 성장

현재 비즈니스봇은 비즈니스 커뮤니케이션을 돕는 툴로서 이용되고 있다. 예를 들어 챗시스템을 제공하는 Slack은 시스템 상에서 챗을 할 뿐만 아니라 비디오 회의나 태스크 관리 앱과 연동하여 사용할 수 있다. 또 Slack 내에 봇을 만들어 프로젝트의 목표 알림이나 멤버에게 태스크 리마인드 등을 자동으로 고지할 수 있다.

2017년은 단순한 챗 앱이라는 자리매김에서 좀 더 나아가 인텔리전트한 에이전트로서 민감한 비즈니스 기능에 채용될 것으로 기대된다.

예를 들어 R&D 봇이 프리랜스 디자이너의 디자인 제안을 선택하거나 오퍼레이션 봇이 다른 업체와의 스케줄을 관리하거나 마케팅 봇이 이커머스 채널의 최적화 및 제품 프로모션을 하는 것이 가까운 미래에 현실화되지 않을까?

딥러닝의 이용

기계학습은 컴퓨터를 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습하는 것을 가능케 하는 컴퓨터 사이언스 분야다. 이것은 데이터에서 배워서 데이터를 예측할 수 있는 알고리즘에 초점을 맞췄다.

딥러닝은 뇌신경회로를 참고로 하여 데이터를 분류하는 아이디어에 기반한 알고리즘인 뉴럴 네트워크가 기초가 되고 있다. 딥러닝이라고 불리는 영역에서는 음성인식, 이미지인식, 비디오해석 등의 기능을 실현하고 있다. 그러나 높은 정밀도를 얻기 위해서는 계산조건이 높아질 수밖에 없다. 뉴럴 네트워크와 같은 대규모 네트워크에는 패턴을 학습시키기 위한 대량 데이터, 그리고 알고리즘이 그것을 처리하기 위한 방대한 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 그렇다면 왜 이 분야가 급속하게 발전하고 있을까? 한 가지 이유로 클라우드 규모의 컴퓨팅 가능성과 민주화를 들 수 있다.

구글의 TensorFlow, IBM의 Watson, 마이크로소프트의 Cognizant Toolkit, 그리고 아마존도 속속 딥러닝 서비스 제공을 시작했다. 딥러닝을 사용한 분석에서는 여러 레이어의 뉴럴 네트워크를 동시에 처리하기 위해 기계학습보다 더 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 한다. 기업 개개의 온프레미스 환경에서 준비하게 되면 방대한 비용이 소요되므로 딥러닝은 현실적인 클라우드 서비스 이용이 전제되야 하지 않을까?

Docker 콘테이너군의 관리

미래의 앱은 마이크로 서비스로서 스케일러블한 클라우드 기반의 Docker 콘테이너에서 동작할 것이라고 한다. 단, 현재의 모노리식(monolithic)한 앱을 마이크로 서비스로 분류하기에는 관리나 조정 등의 문제가 있다. 그래서 Apach Mesos, Docker Swarm, Google Kubernetes 같은 솔루션이 등장했다.

그리스어로 ‘조타수’라는 의미의 Kubernetes는 구글을 중심으로 개발된 Docker 콘테이너군의 디플로이, 오케스트레이션, 클러스터링 관리, 운용 관리 등의 기능을 제공하는 관리 프레임워크다. 주요한 클라우드는 모두 Kubernetes를 지원하고 있고, CoreOS와 Red Hat은 온프레미스와 클라우드 양쪽에 모두 탑재되어 Kubernetes의 프로바이더 리더역을 하고 있다. 콘테이너 관리 툴 관련해서는 아마존도 참여하는 등 앞으로 경쟁이 치열해질 듯하다.

서버리스 컴퓨팅

개발자는 애플리케이션을 개발할 때 인프라스트럭처나 서버도 고려해야 한다. ‘서버리스 컴퓨팅’은 서버가 존재하지 않는다는 의미가 아니라 개발자가 서버를 신경쓰지 않고 애플리케이션 개발에 집중할 수 있는 컴퓨팅 환경을 말한다. 아마존이 제공하는 AWS Lambda가 가장 잘 알려진 서비스이지만, 마이크로소프트와 구글, IBM도 이와 유사한 서비스를 제공하고 있다.

클라우드 전용 프로세서 개발

클라우드 벤더는 AI, 기계학습, 딥러닝의 최적화를 위해 독자적인 프로세서를 개발하고 있다. 아마존은 자사 서버용으로 독자적인 ARM 프로세서를 설계하는 자회사를 갖고 있고, 구글은 기계학습을 처리하기 위해 독자적인 GPU를 개발했다. 마이크로소프트는 기계학습 등 특정한 애플리케이션을 최적화하기 위해 FPGA를 데이터센터에 도입했다.

IoT 접속 솔루션의 표준화

IoT 접속을 위해 확립된 메시징 프로토콜은 오랫동안 컴팩트하고 효율적이며 저전력이 가능한 MQTT였지만, 2016년부터 이 영역에 구글이 들어왔다. 구글은 허브에 의존하지 않고 P2P 접속을 유지할 수 있는 메쉬 네트워크 프로토콜을 오픈소스화하고 표준화를 노리고 있는 듯하다.

흥미로운 변화는 애플리케이션 층에도 일어나고 있다. 지난 10월에 AllSeen Alliance와 Open Connectivity Foundation이 합병함으로써 AllSeen Alliance가 제공했던 IoT 소프트웨어 프레임워크인 ‘AllJoyn’과, OCF가 개발했던 IoT용 기기, 제품, 서비스를 위한 커넥티비티를 제공하는 오픈소스 소프트웨어 프레임워크인 ‘IoTivity’가 통합되었다.

향후 아마존, 구글, 마이크로소프트, IBM과 같은 대형 클라우드 벤더도 IoT 디바이스 상에서 동작하고 클라우드에 안전하게 접속할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 예측된다.

하드웨어를 서비스로 제공

HP와 레노보는 이미 PC 렌털 서비스를 제공하고 있고(Hardware as a Service) 고객은 하드웨어를 구입하지 않고 PC를 서비스로 이용하고 있다. 서버 분야에서도 같은 일이 일어나고 있다. HP와 레노보는 마이크로소프트 Azure Stack이 탑재된 서버를 서브스크립션 기반으로 판매하고 있다. 또 오라클은 동사의 클라우드 서비스용 머신을 온프레미스용으로도 서브스크립션 모델로 판매를 시작했다.

 

 

 

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