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[애플경제 김향자 기자] 클라우드에 인공지능 기술을 적절히 결합하면 완벽한 자동화와 보안, 그리고 데이터센터 안정화와 보안을 강화할 수 있는 것으로 알려지고 있다. 이는 특히 지난 10월 카카오 데이터센터 화재 이후 새삼 눈길을 끄는 대목이기도 하다. 가트너가 이미 제시한 IT 운영 프로세스의 자동화를 의미하는 AIOps 개념도 클라우드에 적용할 수 있다는게 전문가들의 권고다.

또 MS가 제공하는 클라우드 플랫폼 ‘애저’는 AIOps와 AI-지원 플랫폼을 묶어서 클라우드를 위한 인공지능으로 제공하고 있다. 특히 시스템을 위한 인공지능과, 데브옵스를 위한 인공지능, 고객을 위한 인공지능을 나누어서 그 역할과 효과를 제시하고 있다. 그런 가운데 한국지능정보사회진흥원을 통해 최근 이에 관한 연구보고서를 공개한 한상기 테크프론티어 대표는 “그 중 시스템을 위한 인공지능이나, 데브옵스를 위한 인공지능 영역을 넘어 클라우드서비스 자체를 위한 인공지능 기술 영역이 특히 중요하다”고 상세한 분석을 가해 눈길을 끈다.

그에 따르면 우선 인공지능이 클라우드에 접목될 경우 완벽한 자동화와 통합을 이룰 수 있다. 즉 “사람의 개입이 많이 필요하지 않은 설치 프로세스를 자동화하는 것”이다. 다른 클라우드나 내부 시스템과 통합하는 기능도 원활해진다. 기존 가상화 인프라나 퍼블릭 클라우드와 빠르게 연결할 수 있으며, 자동화된 방식으로 애플리케이션을 배포할 수도 있다. 이는 결국 “모든 클라우드는 다양한 팀이 셀프서비스 방식으로 사용할 수 있는 IaaS 및 PaaS 플랫폼을 제공하는 것과 같다”는 해석이다.

또 인공지능 기술에 의해 많은 시간을 들이지 않고 반복할 수 있도록 자동화된다. 이벤트나, 통계, 로깅 및 감사에 대한 실시간 모니터링이 가능해지고, 자가 모니터링과 자가 치유, 장기 의사 결정을 위한 머신러닝 기능도 접목될 수 있다.

비용절감 효과도 기대할 수 있다. 인공지능을 클라우드컴퓨팅에 통합해 작업 자동화를 하게 되면 사람의 간섭을 최소화하고 자체 학습 모델을 생성함으로써 더 빠른 의사 결정이 가능해진다. 한 대표는 특히 “참여하는 사람이 줄어드는 등 긍정적인 효과를 얻을 수 있다”며 “이는 비용에 직접적인 영향을 미치고 오류도 줄이고, 비용도 줄인다”고 했다. 또한 인공지능은 예측 분석을 통해 과거 사용량을 기반으로 그 다음 예상되는 클라우드 지출에 대한 통찰력을 제공할 수 있다. “이를 바탕으로 사용 습관에 적합한 클라우드 계획으로 전환해 지출을 줄일 수 있다.”는 얘기다.

보안 기능도 한층 향상된다. 인공지능과 클라우드 통합은 리소스와 데이터 보안을 자동으로 강화하고 더 나은 데이터 처리를 가능하게 하고, 오류를 발견하게 한다. 이는 비정상적인 이벤트나 간섭을 차단하는 한편, 무단 접근과 인적 오류를 줄일 수 있다. 그래서 “인공지능을 사용하는 클라우드의 보안 자동화를 통해 위협을 감지하고 차단하여 보안 침해에 노출되는 사태를 방지하는 등 클라우드 보안 자동화가 빠르게 증가하고 있다”는 설명이다.

인공지능과 클라우드의 결합은 특히 데이터 센터 운영 방식을 개선할 수 있다는 얘기다. 이는 최근 일어난 카카오 데이터센터로 인해 겪은 사회적 피해를 감안하면, 우리 현실에도 와닿는 것이다. 한 대표는 실제로 마이크로소프트, 메타, 구글의 사례를 들어 그 유용성을 강조하고 있다. 그에 따르면 마이크로소프트는 인공지능을 이용해 데이터 센터의 안전 문제를 사전에 탐지하고 해결할 수 있는 방안을 만들고 있다.

“이 회사는 다양한 소스에서 얻는 데이터를 분석하고 안전사고의 영향을 예방하거나 완화하기 위해 데이터 센터 건설 및 운영팀에 경고를 생성하는 인공지능 시스템을 개발하고 있다.”고 소개한 한 대표는 “또한 상호 보완적이고 관련된 시스템으로 데이터 센터 건설 일정에 대한 영향을 감지하고 예측하고자 한다.”고 소개했다. 또 메타도 비슷한 노력을 기울이고 있다. 메타는 안전하지 않은 작업 환경으로 이어질 수 있는 ‘극한 환경 조건’에서 데이터 센터가 어떻게 작동할지 예측할 수 있는 방법을 찾기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 즉 ‘극한 조건’을 시뮬레이션하기 위해 물리적 모델을 개발하고, 그 결과 도출된 데이터를 서버 전체의 전력 소비, 냉각 및 공기 흐름을 최적화하는 인공지능 모델에 도입한 것이다.

한 대표를 비롯한 많은 전문가들은 그래서 인공지능과 클라우드의 결합으로 인해 비용 효율성이나 보안 향상, 데이터 관리의 향상, 생산성 가속화, 지능형 자동화, 심층적인 실행 가능한 통찰력 생성, 신뢰 증가 등 서로 비슷한 장점을 꼽고 있다. 다만 한 대표는 “서로 다른 두 기술이 결합할 때마다 발생하는 통합 문제를 해결하기 위해 클라우드 이전 후에 인공지능 레이어를 추가하고, 대량의 좋은 데이터로 AI성능을 높일 필요가 있다”면서 “데이터에 대한 보안 및 개인 정보 보호, 즉 클라우드 자체의 보안 문제 차원에서 인공지능 기술 자체가 갖는 보안 문제에 대한 대책도 병행되어야 한다”고 조언한다.