[뉴스비전e 김혜진 기자] 최근 인공지능, 자율주행차, IoT 등 분야가 미래 산업으로 부각되면서 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터에 대한 관심이 늘어나고 있다.

인공지능의 머신러닝 · 딥러닝을 처리하기 위해서는 대용량의 빅데이터가 필요하고, 이러한 빅데이터를 처리하기 위해서는 고성능의 컴퓨팅 인프라가 필수적이기 때문이다.

특히 4차 산업시대를 맞아 빅데이터의 수집과 분석은 한 기업의 성패를 떠나 국가 산업의 미래를 좌우할만한 중요한 요소로 자리잡고 있다.

이러한 이유 때문에 선진국 정부와 글로벌 기업들은 인공지능 클라우드 플랫폼 산업 선점을 위해 노력하고 있다.  

전세계 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 지원 현황과 국내 현실, 향후 과제 등을 심층 분석해 본다. [편집자 주]

[① 각 업무에 필요한 플랫폼 제공하는 PaaS로 빠르게 진화 ] 

인공지능 분야에서 클라우드 컴퓨팅 산업은 컴퓨팅 자원의 구축과 데이터 자원의 확보가 가능한 대형 기업들 중심으로 산업이 형성되고 있다.

최근 IBM, 마이크로소프트, 구글, 아마존 등이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 인공지능 서비스를 적극적으로 펼치고 있다. 

초기 클라우드 컴퓨팅은 서버, 스토리지, 소프트웨어 등을 구매하거나 소유하지는 않고 필요할 때 인터넷을 통해 서비스 형태로 이용하는 방식인 IaaS(Infrastructure as a Service) 중심으로 이루어졌다.

하지만 최근엔 각각의 업무에 필요한 응용 소프트웨어를 개발하거나 운용할 환경(플랫폼)을 클라우드에서 제공해 주는 서비스인 PaaS (Platform as a Service)로 발전되는 추세이다.

개발 환경이 모바일 앱의 스타트업 중심으로 변화되어 적은 인원으로 빠르게 관리할 수 있는 플랫폼이 요구되고, 개발된 애플리케이션의 빠른 배포 및 서버의 필요성으로 인해 PaaS의 필요성이 증가하고 있는 것이다.

또한, 인공지능 분야에서 본다면 특정 전문가들 사이에서 특화된 기술이 필요하고, 이를 일반 개발자가 빠르게 적용해 서비스화 하는 것은 어렵기 때문에 대형 클라우드 벤더들이 사용자 이용을 편리하게 하기 위해 PaaS 계층에서 인공지능 지원을 하는 것이다.

개발자 입장에서 좋은 PaaS 모델은 애플리케이션 라이프 사이클을 좀 더 빠르고 쉽게 만들 수 있는 다양한 런타임(Java, JavaScript, Ruby, Python 등)과 서비스들을 제공하는 것이다.

즉 사용자가 애플리케이션을 개발하기 위해 런타임을 설정하거나 DB 통합 등의 작업을 따로 할 필요 없이 PaaS가 이러한 솔루션을 제공하는 것이다.

대용량, 고성능의 자원을 필요로 하는 인공지능 분야는 컴퓨팅 자원을 구축할 수 있는 역량을 갖춘 업체만이 관련 클라우드 컴퓨팅 산업에 뛰어들 수 있다.

최근 글로벌 기업들이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 인공지능 서비스를 적극적으로 지원하며 앞장서고 있는데, 이렇게 시장을 선점하려는 이유는 빅데이터 수집과 밀접한 관련이 있다. 

해당 업체가 제공하는 클라우드 인프라를 활용하게 되면 인공지능 관련 빅데이터가 쌓이게 된다.  

축적된 빅데이터를 이용하기 위해 관련 서비스 업체들은 클라우드 컴퓨팅 업체를 이용하게 될 것이고, 이러한 과정이 반복되면서 자연스럽게 생태계의 구축이 가능하기 때문이다.