■ 빅데이터의 모든 구성요소를 검증, 최적화해 탑재한 원스톱 솔루션

■ 국내 최고 데이터센터 노하우 적용으로 누구나 손쉽게 빅데이터 관리, 활용 가능

■ 데이터 저장 시간 97%, 처리 시간 85%, 투자 비용 70% 이상 절감 효과

■ 글로벌 빅데이터 시장 선도기업 도약… 솔루션 다각화와 글로벌 서비스 확대

제조기업 A는 제품의 품질과 수율을 한 단계 더 개선할 수 있는 방법을 고민 중이다. 그 동안 A사는 꾸준히 설비와 IT시스템을 첨단화하는 방법으로 품질 수준을 유지해 왔다. 하지만 고가의 최신 설비를 매번 도입하는 방식의 투자는 한계가 있다. A사는 요즘 방대한 데이터를 저비용으로 신속하게 분석할 수 있다는 빅데이터 기술에 주목하고 있다. 설비들에 부착된 센서로부터 발생하는 방대한 로그(Log) 데이터를 전수(全數) 검사할 수만 있다면, 불량의 정확한 원인을 추적해 경쟁력을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. 그러나 막상 빅데이터를 처리할 수 있는 시스템을 구축하려니 구축방법에 대한 A사의 또 다른 고민이 시작된다. 시중의 해외 데이터 처리 솔루션은 원래 취지가 무색할 만큼 만만치 않은 고가다. 저비용의 오픈소스 기반 시스템은 안정성이 떨어져 불안하다. 좋은 방법이 없을까?

LG CNS가 ‘빅데이터 시스템을 어떻게 구축할 것인가’라는 문제에 부딪힌 기업들에게 명쾌한 해법을 제시했다.

종합 IT서비스기업 LG CNS(대표 김대훈)가 국내 최초 빅데이터 통합 솔루션인 ‘스마트 빅데이터 플랫폼(Smart Big data Platform, 이하 SBP)’을 출시했다.

LG CNS SBP는 빅데이터 시스템 구축에 필요한 모든 구성요소를 원스톱(One-Stop)으로 설치, 활용할 수 있는 국내 유일의 빅데이터 통합 솔루션이다. SBP 솔루션은 빅데이터 시스템 표준 배포판인 ‘빅팩(BigPack)’, 빅데이터 서버 관리 도구인 ‘SCM(Service & Configuration Manager)’, 비즈니스 응용프로그램 자동개발 도구인 ‘MR 디자이너(MapReduce Designer)’로 구성된다.

LG CNS는 2010년 ‘스마트 기술 시대를 선도하는 기업으로 도약한다’는 <비전2020>을 발표, 자체 솔루션 기반으로 사업구조를 전환하고 있다. SBP 솔루션은 그 일환으로 LG CNS 정보기술연구원과 AA(Advanced Analytics)센터가 16개월에 걸쳐 개발에 성공한 야심작이다.

기업들은 LG CNS SBP 솔루션을 통해 저비용으로 신속하게 빅데이터 처리가 가능한 시스템을 안정적으로 구축하고 편리하게 활용할 수 있다. 이 솔루션은 ‘하둡(Hadoop)’ [i]과 같은 오픈소스 기반 빅데이터 표준 기술을 LG CNS의 축적된 기술력으로 검증하고 최적화했다. 국내 최고의 데이터센터 운영 노하우를 적용, 다수의 서버로 이뤄진 시스템을 간편하게 관리할 수 있는 환경도 제공한다. 또한 빅데이터 전문 개발자가 아니더라도 손쉽게 빅데이터를 분석할 수 있도록 직관적인 자동개발 도구도 지원한다.

다양한 고객사와의 파일럿(Pilot) 검증 결과, LG CNS SBP 솔루션은 기존 데이터 분석 시스템(RDBMS[ii]) 대비 데이터 저장 시간을 약 97%까지 절감할 수 있다. 기존 통계툴(Tool)에 비해 비즈니스 로직의 처리시간 또한 약 85% 단축했다. 기존 데이터 처리 시스템에 소요되던 인프라 투자 비용도 70% 이상 절감하는 효과를 거뒀다.

LG CNS는 ▲생산 품질 관리 ▲소셜미디어 분석 ▲사기(Fraud) 적발 관리 ▲경영 관리 ▲추천 마케팅의 5대 기업 빅데이터 영역 중심으로 SBP를 적용할 예정이다. 이미 LG CNS는 국내외 금융, 제조, 통신기업들을 대상으로 플랫폼 적용을 추진하고 있다.

LG CNS는 이번 SBP 솔루션 출시를 시작으로, 다양한 비즈니스별 맞춤형 빅데이터 서비스를 선보일 예정이다. 또한 SAS, Microsoft 등과의 글로벌 파트너십을 강화하고, 국내외 시장에서 빅데이터 서비스를 확대한다는 계획이다.

IDC에 따르면 전 세계 빅데이터 시장은 2010년 32억 달러(한화 약 3.5조원)에서 2015년 169억 달러(한화 약 18.6조원) 규모로 연평균 40% 성장할 것으로 전망된다. 이는 전체 정보통신기술 시장 성장률의 약 7배에 달한다.

LG CNS 김대훈 사장은 “SBP 솔루션은 즉시 활용할 수 있으면서 동시에 믿을 수 있는 빅데이터 솔루션을 기다려온 기업들의 큰 호응을 얻고 있다”며, “LG CNS는 지속적인 솔루션 다각화와 글로벌 빅데이터 서비스 확대를 통해 글로벌 빅데이터 시장 선도기업이 될 것”이라고 밝혔다. (끝)

(1) ‘빅팩’은 국내 최초로 출시된 빅데이터 시스템 표준 배포판 패키지이다. 초창기의 리눅스가 그랬던 것처럼 안정성이 떨어지는 오픈소스 기반 ‘하둡’의 문제점을 LG CNS의 축적된 기술력을 바탕으로 검증하고 최적화했다. 복잡한 구조로 이루어진 빅데이터 시스템을 하나의 패키지로 제공해 설치와 사용 편의성도 극대화했다. 해외 포럼에 의존하던 기술지원도 LG CNS가 직접 제공한다. 지속적인 신기술 검증 및 새로운 버전에 대한 호환성 또한 제공함으로써, 고객은 LG CNS가 보장하는 안정적인 빅데이터 시스템을 손쉽게 구축할 수 있다.

(2) ‘SCM’은 막대한 수의 서버를 활용하는 빅데이터 시스템의 설치, 설정, 제어를 단 한 대의 PC로 일괄 관리할 수 있도록 해주는 빅데이터 서버 관리 도구이다. 빅데이터 시스템을 구성하는 수십에서 수천 대에 이르는 서버를 일일이 관리하는 데는 엄청난 시간과 노력이 필요하다. LG CNS는 국내 최고의 데이터센터 운영 노하우를 적용해 이러한 불편을 획기적으로 개선했다.

(3) ‘MR 디자이너’는 누구나 손쉽게 비즈니스 프로세스에 따라 시스템에서 작동하는 빅데이터 응용프로그램을 개발할 수 있는 자동개발 도구다. 기존의 복잡한 코딩 방식을 모르는 사용자도 GUI(Graphic User Interface) 환경에서 드래그 앤 드롭(Drag & Drop) 방식으로 직관적으로 업무에 빅데이터 분석을 활용할 수 있다.

[참고 2] 기업들의 빅데이터 활용을 위한 고민

최신 IT 기술인 빅데이터에 대한 기업들의 관심은 매우 높은 상황이다. 기업 내외부의 데이터가 폭발적으로 증가하는데 비해 이를 처리해야 하는 기존 IT시스템은 저장용량, 처리속도, 구축 및 운영비용까지 모든 면에서 한계를 드러내고 있기 때문이다. 불확실성이 급증하는 현대 경영환경에서 방대한 고객과 시장 데이터를 통해 의사결정에 도움을 받으려는 필요성도 커졌다. 참고로 대표적인 소셜미디어인 트위터의 경우 하루 평균 생성되는 트윗 수가 약 2억5천만 건에 달할 만큼 소셜미디어를 비롯한 기업 내외부의 정보량은 기하급수적으로 증가하고 있다.

하지만 실제로 빅데이터를 경영에 활용하고자 하는 기업들에게는 그 동안 여러 가지 어려움이 존재해 왔다. 대표적인 고민은 ‘빅데이터를 어떻게 기업의 필요와 상황에 맞게 활용할 수 있는가’에 대한 정보가 부족하다는 것이다. 그리고 이 부분에서 대해서는 최근 업계에서 구체적인 시범사업 성공사례들이 나타나고 있으며, LG CNS와 같은 전문기업이 맞춤형 컨설팅 서비스를 제공하면서 상황이 개선되고 있다.

이렇게 각자의 기업에 맞는 빅데이터 활용방안을 찾더라도 여전히 ‘빅데이터 시스템을 어떻게 구축할 것인가’의 문제가 남는다. 이번 LG CNS SBP 솔루션 출시는 이런 고민에 직면한 기업들이 손쉽고 안정적으로 저비용의 빅데이터 시스템을 구축할 수 있는 방안을 제시했다는 평을 받고 있다.

[참고 3] LG CNS AA센터 소개

LG CNS는 2012년 7월 ‘고급분석’ 전문조직인 AA(Advanced Analytics, 고급분석)센터를 신설하고 국내외 빅데이터 시장 공략을 가속화하고 있다. ‘고급분석’은 방대한 양의 빅데이터의 숨겨진 패턴을 찾아 현상을 보다 깊게 이해하고 미래 상황을 예측해 선제적 의사결정을 지원하는 차세대 데이터 분석이다.

LG CNS는 빅데이터 관련 사업기회를 미리 인지하고 지난 2011년 초부터 AA TF를 구성해 운영해 왔다. AA센터는 AA TF를 정식 조직으로 만든 것으로, 각 사업영역의 AA 전문가 40여 명으로 이루어져 있다.

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[i] 하둡(Hadoop)은 천문학적인 비용이 드는 슈퍼컴퓨터로도 처리에 며칠씩 걸리던 방대한 양의 빅데이터를 여러 대의 일반 서버로 구성된 서버 클러스터를 통해 분산 처리함으로써 저비용으로도 신속한 처리할 수 있는 오픈소스 기반 빅데이터 시스템이다.

[ii] RDBMS(Relational Database Management System)