Jeopardy의 그랜드 챔피언 Ken

Jennings와 Brad Rutter는 2월 14

일에 시작되었던 3일 간의 토너먼

트에서 상대가 누구인지 들었을

때 조금은 당혹스러웠을 것이다.

컴퓨터가 도대체 어떻게 질의 응답

게임에서 경쟁할 수 있겠는가?

그러나 놀랍게도 Watson은

Jennings와 Rutter가 상금을 쉽

게 가져가도록 허락하지 않았다.

Watson은 명석하게 카테고리를

고르고 배팅금액을 걸었으며 재빨

리 버저를 눌러 답이나 질문을 제

시해, 토너먼트 동안 상당한 승수

를 쌓았다.

IBM 설립자 Thomas J. Watson

의 이름을 딴 이 불가사의한 컴퓨

터는 여러 전문 분야에서 약 5년에

걸쳐 연구하고 개발한 최고의 결정

체이며 현재는 세상에서 가장 정

교한 자연 언어 질의 응답 시스템

으로 여겨지고 있다. Watson 프로

젝트에는 IBM 연구원이자 Wat-

son팀의 팀장인 David Ferrucci를

포함해 각 분야에서 최고의 인재

들이 투입되었다.

그러나 Watson이 게임에서만 뛰

어난 모습을 보였다면 그저 신기

한 장난감에 불과했을 것이다. 하

지만 Watson을 뒷받침하고 있는

DeepQA(질의/응답 솔루션)와 같

은 기술들은 더욱 광범위한 영역

으로까지 넓혀서 적용될 수 있다.

Ferrucci가 제시한 한 가지 예로

의료 분야를 보면 의사가 환자 진

단 결과를 분석하여 처방을 내릴

때 Watson의 질의 응답 기능이

상당한 도움을 줄 수 있다.

인공지능(AI)을 전공한 Fer-

rucci는“‘스타 트랙’이나‘2001:

스페이스 오딧세이’에 나오는 것

과 같이 자연 언어를 이해하고 반

응하는 수준의 컴퓨터는 아직 만

들 수 없습니다. 하지만 Watson과

같은 시스템을 개발함으로써 확실

하게 그런 방향으로 향하고 있습니

다.”라고 말했다.

체스 챔피언 Deep Blue에 이은 차세대 인공지능 컴퓨터

Deep Blue가 1997년 체스 세계

챔피언 Garry Kasparov를 세 게

임 무승부에 2대 1로 이긴 후 IBM

에서는 이와 유사하게 세상 사람들

의 주의를 끌 수 있는 후속 컴퓨터

의 개발을 고민하기 시작했으며 숫

자 계산에 그친 체스 플레이 시스

템의 기능을 넘어서 범위를 더욱

넓혀 가고자 했다.

묘하게도 2004년과 2005년에

Jennings가 Jeopardy 74게임 연속

우승을 이어가는 동안 한 레스토

랑에서 Watson의 개념이 구상되

었다. Ferrucci는“IBM 임원 몇 명

이 저녁 식사 자리에서 Deep Blue

후속작에 대해 생각하던 중에 우

연히 TV에서 Jeopardy

를 방송하고 있는 것을 보

게 되었습니다.”라고 설명을 이어

갔다.“물론 Jennings가 관중 대부

분의 주의를 끌고 있었으며 그것을

본 임원들은 Jeopardy에서 경쟁할

수 있는 시스템은 만들기 어렵겠지

만 만들 수만 있다면 대단한 성과

일 것이라고 생각했습니다.”

그런 시스템을 염두에 두고 임원

들은 아이디어를 구상하기 시작했

다. 그런데 불행하게도 대다수는

그런 시스템을 개발하는 것은 너무

어렵고, 미친 짓이다라고 생각했다.

그러나 인공지능과 질의 응답 기술

을 전공하고 관련된 업무를 해왔던

Ferrucci는 매우 흥미를 느꼈고 도

전장을 내밀었다. 그는 2006년에 실

행 가능한 계획을 만들어 Watson

개발에 합리적인 접근 방법이 있다

는 것을 다른 사람들에게 납득시

켰으며 2007년 5월에 드디어 팀을

구성하여 본격적으로 작업을 시작

했다.

끌리는 아이디어이긴 하지만 인

간의 뇌를 모델로 Watson을 설계

할 수는 없다는 사실을 Ferrucci

와 팀은 알고 있었다. Ferrucci는

“우리는 초기에 인간의 뇌를 모델

로 하는 방식으로 접근하기는 했

지만 결국 프로젝트를 그 방향으

로 추진하지는 않았습니다. 우선,

인간의 뇌는 정말 놀랍지만 그것

이 바로 문제입니다. 뇌가 동작하

는 방식을 아주 오랫동안 연구할

수도 있었지만 그렇게 했더라면

오히려 그로 인해 혼란을 겪었을

것입니다. 그리고 우리가 만들려

는 것은 컴퓨터였지 뇌가 아니므

로 우리는 컴퓨터에 집중했습니다.”

라고 말했다.

인간의 뇌를 모델로 하지 않으면

서도 자연 언어 질문을 해석하여 답

변을 제시할 수 있는 알고리즘을 개

발하고 IBM Power Systems로 구

현되는 수퍼컴퓨터를 만드는 것은

쉽지않은 도전이었다. 기존의 단순

한 숫자 분석용 컴퓨터로는 수행할

수 없는 단어와 구문에 기반한 논리

적 연결을 구축할 방안이 필요했다.

Ferrucci는“인간은 경험을 뇌에

기록하고 색인을 만들며 단어는 그

러한 경험에 연결됩니다. 컴퓨터에

는 그런 연결이 없습니다. 컴퓨터

에게 단어는 그저 기호에 불과합니

다. 단어를 인식된 경험에 연결하

지 못하는 것이죠. 컴퓨터는 단어

끼리만 연결합니다.”라고 설명을

계속했다.“그럼에도 불구하고 우

리가 개발한 기술은 매우 장래가

밝았으며 언어 처리 기술이 훨씬

나아졌습니다.”

Ferrucci는 Watson을 설명할 때

‘인공지능’이라는 용어를 자주 사

용했다. 예를 들어 인간이 체스를

잘 두면 지능이 뛰어나다고 간주되

는 것처럼 이와 비슷하게 컴퓨터가

체스를 동급으로 잘 둘 수 있으면

컴퓨터도 인공지능이 뛰어나다고

간주될 수 있다. 그러나 사실 체스

는 수학적으로 잘 정의된 유한한

문제로 구성된 계획적인 게임이며

컴퓨터는 그런 상황에 탁월하다.

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Ferrucci는“체스판에는 경우의

수가 많을 뿐이며 컴퓨터의 성능

이 충분하고 적절한 알고리즘만

갖추어져 있다면 체스판의 현 상

황을 파악하고 이후 상황을 예측

하여 승리를 확보할 수 있습니다.”

라고 말을 이어갔다.“거기에는 모

호한 점이 전혀 없으며 어찌 보면

체스를 두는 사람들은 컴퓨터의

영역으로 탐험을 떠나는 것과 같

습니다.”

반면에 컴퓨터가 동시에 듣고 말

하게 하는 것은 다른 문제다. 듣고

말하는 것은 대부분의 사람들에

게 무의식적으로도 매우 잘 할 수

있는 영역임에 반해 컴퓨터에게는

무척 생소하고 어려운 분야다. 만

약 컴퓨터도 그렇게 할 수 있다면

Isaac Asimov의‘로보트의 세 가

지 법칙’을 발동해야 할지도 모른

다. 이런 점이 자연 언어를 이해하

여 적절한 해답으로의 연결을 찾

아낼 수 있는 컴퓨터를 개발하는

작업인 Jeopardy 도전을 흥미롭게

만드는 요소이다.

다행히도 Ferrucci는 그런 도전을

자주 접하여 자연 언어 분석, 컴퓨

터 언어학, 정보 검색, 컴퓨터 학습

및 통계 등의 문제를 파악할 수 있

는 팀과 이미 일하고 있었다. Fer-

rucci는“우리는 팀원들이 각자 담

당 분야만 처리하면 되는 것이 아

니라는 점을 처음부터 잘 알고 있

었습니다. 팀원들은 서로 다른 모든

분야가 최종 제품에 어떻게 반영되

는지 이해하고 전체를 종합하는 일

을 해야 했습니다.”라고 말했다.

퀴즈 챔피언 도전을 위한 험난한 과정

최종 목표는 Watson이 게임에서

경쟁할 수 있도록 DeepQA 구조

를 개발하는 것이었다. 그런 목표

가 없었다면 Watson은 POWER7

코어 총 2,880개를 갖춘 Power 750

서버 90대가 클러스터로 구성된,

별로 내세울 것 없는 비대한 컴퓨

터 시스템에 불과했을 것이다. 이

컴퓨터는 현실의 자연 언어 인공지

능 테스트에서 Jennings와 Rutter

에게 도전해야 했다.

그리고 DeepQA는 이것을 가능

하게 만들었다. 복합 알고리즘으로

구성된 DeepQA는 본질적으로 단

어, 구문 및 문법 간에 연결을 검색

한다. 예를 들면 DeepQA는 카테

고리를 분석한 후 해당 카테고리에

드는 질문 또는 답변을‘Jeopardy’

전문 용어로 파악한다. 다음으로

날짜, 시간, 사건, 장소 그리고 인

물을 식별한 후 문법 규칙에 기반

하여 날짜가 인물을 바꾸는지 아

니면 인물이 날짜를 바꾸는지 등

을 결정한다.

이후 알고리즘은 성별, 위치, 일

시적 지표 및 동음이의 등을 파악

하여 최종 결과에 점수를 매긴다.

그리고 다른 알고리즘이 질문이 의

견 기반인지 아니면 사실 기반인

지 혹은 질문의 출처가 가상의 것

인지 아니면 신뢰성 있는 것인지를

파악한다. Ferrucci는“이것이 바

로 DeepQA의 구조가 훌륭한 점

입니다.”라고 말한다.“DeepQA의

구조는 매우 개방된 방식입니다.”

Watson은 서로 독립적으로 실행

된 각 알고리즘 평가에서 기록된

점수에 따라 가능한 일련의 답변

을 추출한 뒤 각 답변의 신뢰도에

기반하여 다시 점수를 매긴다. 답

변이 80% 신뢰도를 갖는 경우 버

저를 눌러 답변을 제시한다. 만약

답변이 40% 신뢰도 밖에 갖지 못

하면 버저를 누르지 않는다. 이 동

작은 통계 컴퓨터 학습 기능을 통

해 지원하는 것으로 기존 정답 또

는 오답에 기반하여 점수를 비교

하여 Watson이 서로 다른 점수를

평가하고, 가중치를 부여하여 종

합할 수 있게 한다.

이 의사 결정 절차는 임계치 또는

Watson이 게임 중 수용할 수 있는

위험도 수준에 따라 변화한다. 임

계치가 50% 이상인 경우 Watson

이 버저를 누를 가능성이 있지만 게

임 진행 상황에 따라 바뀔 수도 있

다. 예를 들어 Watson이 현 위치에

서 확신이 있고 높은 점수차로 이기

고 있는 경우 안전하게 진행하려 할

것이며 임계치가 70% 또는 80%로

오를 수 있다. Watson이 지고 있는

경우 모험을 더 시도하게 되며 임계

치는 40%까지 떨어질 수 있다.

기존 QA 구조를 사용한 초기 테

스트에서는 Watson이 효과적으

로 작동하지 않았다. 가장 확신을

가지고 있는 상위 5%의 질문들에

대한 정답 확률이 45%밖에 되지

않았다. 하지만 개발이 계속됨에

따라 Watson의 점수는 꾸준히 상

승했으며 2007년이 되자 정답 확

률이 50% 이상까지 상승했다.

그러나 목표는‘Jeopardy’챔피

언이 획득한 기존 점수 분석에 기

반한 85%였다. Ferrucci는“2008년,

Watson 팀은‘와우, 이 구조가 실

제로 동작하는군. 경쟁력을 가질

수준까지 갈 수도 있겠어.’라고 생

각하기 시작했습니다. 그리고 점차

챔피언을 상대로 실제 경쟁을 할

수 있다고 신뢰를 가지게 되었습니

다.”라고 설명했다.

2009년 Watson은 인간에게 시행

하는 수준의 품질 평가를 매번 통

과했으며 수 차례의 테스트 세션

동안 지속적으로 개선되었다. 이

후 얼마 되지 않아 결국 Watson은

기존 승자와 시합할 기회를 가졌

고 기존 승자가 두 게임 이상 연속

승리하는 상황을 허락하지 않았

다. 그런 게임이 약 70 차례 진행되

었다. 2010년에는 Watson이 최종

적으로 토너먼트 우승자 몇 명을

상대했다. 진행된 55차례 이상의

게임에서 Watson은 상위에 들었

지만 Ferrucci는“Watson에는 아

직 결함이 있었고 1월 14일, Ken과

Brad를 상대로 열린 시범 경기를

포함하여 모든 게임들이 치열했습

니다.”라고 말했다.

주목할 사항은 Watson은 질문

을 듣지도 읽지도 못한다는 점이

다. 그 대신 질문은 화면에 표시되

는 즉시 시스템에 문자열로 입력된

다. 그러나 이것을 이점으로 볼 수

는 없었다. Ferrucci에 따르면 사

실 인간 경쟁자들은 대부분 Alex

Trebek이 질문을 다 읽기도 전에

대답을 유추했다. Watson은 답변

유추가 신속하지 않으며 약 3~6

초 가량 걸린다. 하지만 그 정도면

Trebek이 질문을 읽기 시작하고

상대가 버저를 누를 수 있는 범위

내에 들었다.

그리고 Ferrucci의 말에 의하면

인간 경쟁자들은 일정하지는 않지

만 10~20밀리초 이내로 상당히 빠

르게 버저를 누를 수 있다. 흥미롭

게도 Watson 역시 Watson의 손

을 사용하여 인간 경쟁자들과 동

일하게 손에 드는 버저 단추를 누

른다.

Ferrucci

는“Wat-

son이 답

변에 자신

이 있는 경

우 최대한 신속하게 버저를 누르지

만 인간에게 여전히 밀립니다. 인

간 경쟁자는 자주는 아니지만 가

끔 5~10밀리초 이내로 버저를 누릅

니다.”라고 말했다.

“최상급 경쟁자는 대부분의 경우

50밀리초 이내로, 가끔은 20밀리

초 이내에 누르기도 합니다. 반면

에 Watson은 답변 유추에만 최소

한 3초가 걸리며 특히 단서가 매우

짧은 경우, 인간이 답변을 유추하

고 신뢰도를 확인한 후 3초 이내에

버저를 누르는 것에 비하면 그 시

간은 너무 깁니다.”

상상력이 현실이 되어가고 있음을 증명하다

흥미로운 텔레비전 프로그램을

위해 모든 개발 작업을 투자하여

DeepQA 및 Watson을 만드는 동

안 Ferrucci는 이 기술에서 오락을

넘는 잠재성을 간파했다.

그리고 그는“다른 분야에 적용

할 수 있는 실용적 기능이 Watson

에 있을까요? 답은 물론 그렇다

입니다. 어쨌든 Deep Blue처럼

Watson이 그저 장난감에 불과한

것은 아닙니다. 현실의 문제에 접

근하는 새로운 방향을 제시하기

시작한 것입니다.”라고 말했다.

Watson 팀은 사소한 수정을 거

쳐 이미 의학적 용도로 시스템을

테스트했으며 Ferrucci에 따르

면 이 작업은 전문화된 알고리즘

에 동일한 구조를 사용하여 인

원 두세 명으로 단지 몇 개월만

이 소요되었다. Watson은 이미

여러 의학 문제에 대해 45% 이상

의 정확도로 올바른 답을 제시하

고 있으며, 이 중 Watson이 판단한

신뢰 점수가 가장 높은 25% 정도

의 문제들에 대해서는 그 답변 정

확도가 75%에 달한다. Ferrucci는

“Watson은‘입력된 모든 정보에 의

하면 가장 근접한 답변은 무엇인

가?’라고 질문합니다. 이로 인해

의사들은 가족 병력 또는 복용 약

품 등 다양한 출처의 정보들을 보

다 효율적으로 파악할 수 있게 됩

니다. 이 모든 정보는 분류되고 카

테고리로 구분되며 조직화되어 의

사들이 더 빠르게 접근할 수 있습

니다. 이런 방식은 온라인 검색 또

는 데이터베이스 검색보다 확실히

더 효율적입니다.”라고 말했다.

비록 Watson이 저녁 식사 자리

의 대화에서 사소하게 출발했지

만 기술 혁신의 여지가 많이 남아

있음이 증명되었으며 그러한 혁신

의 가능성은 무궁무진하다. 작가

Arthur C. Clarke이“가능성의 한

계를 발견하는 유일한 방법은 가능

을 지나 불가능으로 모험하는 것뿐

이다.”라고 쓴 것과 같이 말이다.

IBM은 두 가지 종류의 혁신에

주력하고 있다. 현존하는 제품을

개선하고 과학을 점진적으로 발전

시키는 혁신과 한계를 넘어 과학

을 한 차원 끌어올릴 수 있는 거대

한 도전을 위한 혁신이 그것들이다.

IBM은 Watson을 만들면서 이러

한 두 가지 접근법을 결합함으로

써 지속적으로 향상되고 있는 첨

단의 POWER 기술을 통해 원활

히 의사를 소통하고 자연 언어 질

문을 보다 빠르게 이해하고 응답

하여 인기 게임쇼“Jeopardy”에

서 경쟁을 펼칠 수 있는 컴퓨터를

구현하는 거대한 도전에 성공했다.

자연 언어 처리, 인공지능 분야 최대 성과

컴퓨터 시대의 개막 이후 과학자

와 소설가들은 광범위한 개방형

지식을 통해 자연 언어 질문에 실

시간으로 정확하게 대답하는 시스

템을 상상해 왔다. Watson의 광범

위하고 정확한 개방형 질의 응답

기술은 현대 인공지능 분야의 최

대 성과물이라 할 수 있다.

“현재의 컴퓨터는 인간이 만든 디

지털 컨텐츠를 저장하고 전달할 수

있지만 인간의 언어로 작동하지는

못합니다.”라고 Watson의 기반이

된 POWER7 칩의 수석 개발 엔지

니어 Ron Kalla는 말한다.

IBM의‘Jeopardy’도전은 실질

적인 비즈니스 의미에 대한 질문을

제기한다. Watson은 심층 분석과

자연 언어 처리에 대한 IBM의 야

심과 열망을 나타내는 것으로, 고

급 데이터 관리와 분석을 자연 언

어에 적용하여 순간의 시간에 신

뢰할 수 있는 해답을 찾는 통찰력

을 갖춘 시스템은 많은 산업의 판

도를 바꾸는 게임 체인저(game

changer)가 될 것이다.

대규모 병렬 처리로 퀴즈쇼 우승에 도전장

모호한 인간의 언어로 된 질문에

응답하는 것과 같은 까다로운 도전

을 성취하는 데 있어 최상의 접근법

은 작업을 여러 부분으로 나눈 다

음 모두 병렬로 실행하는 것이라고

IBM은 판단했다. Power Systems

에 기반한 Watson은 대용량 병렬

처리에서 독보적이다.

“POWER7 시스템은 칩당 8개의

프로세싱 코어가 있으며 각 코어

에는 대용량의 병렬 처리를 지원

하는 4개의 쓰레드가 실행됩니다.

이것은 최상의 답변을 얻기 위해

수천 억 바이트 이상의 대용량 처

리를 원하는 만큼 확장해 실행 할

수 있다는 것을 의미합니다.”라고

Kalla는 설명한다.

Watson은 2,880개 프로세서 코어

를 장착한 IBM Power750 서버가

10개의 랙에 걸쳐 클러스터형태로

구성되어있다. 그리고 모든 쓰레드

는 개별적으로 검색 또는 서로 다

른 독립 작업을 처리할 수 있다.

동일한 정보도 여러 가지 방법으

로 표현할 수 있으므로 자연 언어

를 처리하는 것은 매우 까다롭고

어렵다. 따라서 Watson은 다양한

관점에서 데이터를 검토하고 결과

를 통합한다.

빠르고 정확한 검색•판단 능력이 최대 관건

Watson은 문제해결을 위해 단순

히 어디선가 답변을 검색하는 것에

불과하다는 오해가 있다. 그러나

Watson은 질문을 해석하고 답변

으로 표현될 수 있는 수만 가지의

다양한 방법들을 검토해야 한다.

IBM의 DeepQA 소프트웨어는

자연 언어 처리, 학습, 정보 검색 기

능을 융합해 답변을 찾아내는 과정

을 총괄해 조율한다. 질문을 받으면

DeepQA가 이를 분석하고 명칭, 날

짜, 지리적 위치 또는 여러 기타 요

소들을 확인한다. 또한 질문의 구문

구조와 문법을 검토하여 질문이 무

엇을 묻고 있는지 힌트를 찾는다.

답이 명백하거나 특정한 하나의

데이터베이스에서 답을 구하는 경

우도 있지만, 대개는 여러 데이터

소스에 걸쳐 5~10개의 검색을 수

행하여 질문의 의미를 해석한다.

IBM은 Watson을 만들면서 수

많은 백과사전, 뉴스, 소설, 대본,

그리고 이외도 다양한 디지털 서적

등 엄청난 양의 참조 자료를 모았

으며, 이 자료들은 구조화된 데이

터베이스와 구조화되지 않은 일반

문서 파일의 두 가지 형식으로 저

장되었다.

Watson의 검색 프로세스는 반

복적인 과정으로 하나의 검색 결

과가 또 다른 검색들을 요구하기

도 하므로 여러 차례의 검색을 통

해 결과가 도출되게 된다. 여기서

수백 개의 각 프로세스들이 각각

개별적인 예상 답변을 생성할 수

있으므로 최종 결과에는 10,000개

의 서로 다른 질문들과 이에 대한

답변들이 포함될 수도 있다.

그러나‘Jeopardy’는 올바른 정

답 한 개만 필요로 한다. 따라서

Watson은 가능한 답변을 모두 나

열한 후 약 100여 개의 알고리즘을

사용하여 다양한 관점으로 평가하

고 각각의 답변들에 순위를 매기

게 된다. 또 한편으로는 답변의 문

법적 구조가 질문이 요구하는 것

과 일치하는지도 확인한다.

마지막으로, Watson은 카테고리

검사를 수행한다. 이후에 사전 신

뢰도 임계치를 충족하는 가장 높

은 점수의 답변을 제출한다.

기존의 컴퓨터 한 대가 이와 같

은 방식으로 하나의 질문에 대답

하는 데는 대략 두 시간이 소요된

다. 하지만‘Jeopardy’우승자와

경쟁하려면 Watson은 3초 안에

모든 작업을 마치고 답변을 도출

해 버저를 누를 수 있어야 했다.

POWER7이 구현하는 병렬 처리의 파워

“POWER7 기술의 가장 큰 이점

은 멀티코어상의 멀티쓰레드를 동

시에 실행하는 대규모 병렬 처리입

니다. 게다가 POWER7은 경쟁사

프로세서들에 비해 두 배 이상의

메모리 대역폭을 제공하여 병

렬 처리 효과를 더욱 크게 만

들어 준다는 것도 큰 이점입니

다.”라고 Kalla는 말한다.

궁극적으로, Watson은 IBM의

병렬 처리 역량을 보여줌과 동시에

애플리케이션에 병렬 처리가 어떻

게 사용될 수 있는지도 함께 보여

주고 있다. Watson의 자연 언어 기

능도 컴퓨터가 최적의 어휘 옵션을

도출해내는 고도의 병렬 처리 작

업을 근간으로 한다.

대규모 병렬 처리가 필요한

Watson은 POWER7 기술 개발을

이끈 원동력이 되었다. 그리고 이

제 Power Systems 서버는 많은 기

업들이 고품질의 서비스를 신속히

제공하도록 도움을 주고 있다. 암

치료약 연구, 위성 사진, 안면 인식,

교통 통제, 기상 예보, 조류 관측

등 실생활에 사용되는 분야는 아

주 다양하다.

Power Systems 서버는 비즈니스

세계에서도 중추적 역할을 하여

은행과 보험 회사의 운영은 물론

이고 북미 전체에서 필요한 전력을

효율적으로 분배하는 전력 그리드

등에도 사용된다.

음성 인식 기능을 통해 머지않은

미래에 의사가 환자의 전체 의료

기록이 저장된 Watson과 비슷한

컴퓨터에게 환자의 증상을 들려주

면 그 컴퓨터가 질병 데이터베이스

를 검색하여 최적의 치료 옵션을

제시할 수도 있을 것이다.

“Watson에게 있어 가장 큰 과제

중 하나는 그 정도의 성능을 가진

컴퓨터를 쉽게 냉각할 수 있고 전

력 사용도 효율적인 소비자용 제

품으로 패키징하는 것이었습니다.

그리고 이를 위해 하드웨어와 소

프트웨어가 완벽하게 통합되어 유

기적으로 운영되는 POWER7 시

스템이 최적의 해결책이었습니다.”

라고 Kalla는 말한다. Watson과

IBM DeepQA 기술은 POWER7

의 역량을 활용해 기업들이 가지

고 있는 가장 복잡한 문제들을 해

결할 수 있는 새로운 접근법을 제

시하고 있다.

IT Insight02 TOP NEWS 03 TOP NEWS▶ 1면에 이어

상상력이 만든 상상 이상의인공지능 컴퓨팅 시스템

퀴즈쇼 우승한 IBM WATSON,어떻게 인간의 두뇌와 경쟁할 수 있었나?

IT Insight

수많은 데이터를 순식간에 처리하는 POWER7의 기술이 우승의 원동력

잘 알려지지 않은 의 뒷 이야기

•�Watson의‘Jeopardy’참가�아이디어는�2004년�및�2005년��������������

Ken�Jennings가�74�게임�연속�우승하는�동안�시작되었다.

•�IBM의�도전은�자연�언어�질문을�이해하고�연결을�찾아내어�적절하게�

대답하는�컴퓨터�시스템을�개발하는�것이었다.

�•Watson은�가능한�답을�유추한�후�독립적인�일련의�알고리즘을��

���사용하여�정답의�신뢰도에�기반한�점수를�매긴다.

�•Watson�팀에서는�이미�시스템을�의학�용도로�테스트하여�성공을�거두었다.

•�Watson의�손은�사람이�사용하는�것과�동일하게�버튼을�사용하여�버저를�

누르는�방식이다.

Deep Blue를 넘어선 또 한번의 혁신

1997년�5월,�IBM의�Deep�Blue�슈퍼컴퓨터는�세계�체스�챔피언�

Garry�Kasparov와�흥미로운�대결을�벌였었다.�코어당�4개의�

쓰레드를�처리할�수�있는�3.55GHz의�POWER7�코어가�32개�

장착된�IBM�Power750�서버�90대를�클러스터로�구현한�Watson과�

마찬가지로�Deep�Blue도�당시의�Power�프로세서�기술에�기반해�

만들어졌다.�

Deep�Blue의�경우,�120�MHz�POWER2�프로세서가�장착된�

30개의�노드들로�구성한�RS/6000�SP�시스템으로�구현되어�대규모�

병렬�작업이�처리되었다.�그러나�일반�POWER2�프로세서�외에�

특수�용도로�제작된�480개의�체스�프로세서�칩들이�장착되어�Deep�

Blue�성능을�강화했다.�

바로�이점이�Watson과�Deep�Blue간의�근본적인�차이점이다.�

Deep�Blue는�특수�용도로�설계된�슈퍼컴퓨터이고�Watson은�

일반적인�상용�POWER7�서버에�기반한다.�IBM은�의료나�금융�

서비스와�같이�우리가�일상에서�접할�수�있는�다양한�산업에서�

목적에�최적화된�시스템을�신속히�적용할�수�있도록�Watson을�

POWER7이라는�상용�기술�기반으로�설계한�것이다.

알면 알수록 놀라운 클라우드,그 화끈한 매력에 빠져볼까?

기업용 IT 솔루션은 비즈니스의

핵심을 담당하는 트랜잭션 처리

시스템에서 데이터 분석 시스템이

나 파일/인쇄 서비스와 같은 인프

라 기능에 이르기까지 다양한 업

무를 구현한다. 그리고 이와 같은

업무들은 대부분의 경우 각각 고유

의 기능을 지원하는 시스템을 필요

로 하는 특징을 가지고 있다. 적절

한 환경에서 업무를 운영하거나 통

합하면 최적의 비용 대비 결과을

얻는 동시에 50%에 가까운 비용을

절감할 수 있다.

zEnterprise System은 기업의 다

양한 업무를 처리하는 데 적합한

획기적인 플랫폼이다. 이 플랫폼은

메인프레임부터 Intel 프로세서, 그

리고 POWER 프로세서 기술 환

경까지 모두 아우르는 통합 관리

를 제공한다. 기업은 각각의 업무

특성과 요구사항을 토대로한 서로

다른 운영체제상의 업무들이라도

zEnterprise System 단일 플랫폼

안에서 모두 구현할 수 있는 것이다.

이런 구현방식을 통해 업무 단위당

시스템 구축 비용을 줄일 수 있다.

zEnterprise 환경은 데이터 센터

를 혁신적으로 단순화하기 위한

최고의 시스템이다. 기존의 z/OS

워크로드들은 z/OS에 이미 최적

화되어 있으며 이 워크로드들은

타사 서버 환경에 비해 작업 단위

당 최저 비용이라는 혜택을 지속

적으로 누리고 있다. zEnterprise

System은 동일한 비용 절감 효과

를 전통적인 분산 환경까지 포함

하는 광범위한 워크로드에 제공하

면서 복잡성과 전체 비용을 절감

할 수 있게 해준다.

사례로 입증된 비용절감 효과

IBM은 이번 사례연구를 통해

zEnterprise System에 최적화되

어 구현된 업무들의 워크로드당

비용을 조사했다. 이 연구에 따르

면 zEnterpise System 통합 환경

을 구축하는 데 필요한 TCA(Total

Cost of Acquisition)는 x86 서버

의 가상화 환경 구축과 비교할 때

49%가 낮은 것으로 나타났다.

이 연구는 x86만을 적용한 다양

한 수준의 가상화 환경에서 구현

된 500개의 분산형 워크로드들을

조사했다. 이 워크로드들은 소형

워크로드, 대형 워크로드, 그리고

대규모 I/O 워크로드로 폭넓게 구

분된다. 소형 워크로드는 트랜잭

션 처리율이 비교적 낮고 서비스

요구사항이 까다롭지 않다. 대형

워크로드는 연산 집약적 멀티쓰

레드 애플리케이션이며 대규모 I/

O 워크로드는 초당 많은 양의 I/O

작업을 유발한다.

기존 환경은 Nehalem과 Ne-

halem Xeon 이전 세대의 시스템들

이 섞여 있는 77대의 Intel 서버로 구

성되어 있었다. 소형 워크로드와 대

규모 I/O 워크로드는 가상화된 서

버상에서 운영되었고 반면에 대형

워크로드는 CPU 소모량이 매우 높

기 때문에 8way Nehalem 서버에

서 가상화 없이 직접 운영되었다.

이 연구는 zEnterprise System이

최적의 접근법을 통해 분산형 워

크로드의 구현을 최적화할 수 있는

지(그림 1 참고), 그리고 비용을 얼

마나 절감할 수 있는지를 검토했다.

zEnterprise System을 사용하는

최적의 구현을 확인하기 워크로드

들을 새로운 시스템 상에서 가상

화 플랫폼으로 통합했을 경우의 워

크로드당 비용을 비교했다. 워크로

드당 비용 산출을 위해서는 주어진

플랫폼에 통합 가능한 워크로드의

수와 플랫폼의 비용을 파악했다.

이 연구를 시작할 당시 IBM

은 zEnterprise System에서 사

용 가능한 세 가지 가상화 플랫

폼 옵션, 즉 z/VM 기반의 Linux

VM(Virtual Machine), POWER7

프로세서 블레이드 기반의 AIX

LPAR 즉, PowerVM, 그리고 IBM

x86 블레이드의 KVM(커널 기반

VM) 기반의 Linux VM에서 구현

할 수 있는 통합 비율을 확인하기

위해 벤치마크를 수행했다. 각각의

가상화 플랫폼에는 VM들이 구축

되었고 처리량, 응답 시간, CPU 이

용률과 같은 주요 측정치는 VM의

수에 맞춰 적용되었다. 벤치마크에

서 측정된 CPU 이용률 데이터에

는 통계적 계산을 적용하여 워크

로드 수요에 대한 현실과의 차이도

감안될 수 있도록 했다. 벤치마크

결과를 통해 3가지 종류의 워크로

드들을 3가지 가상화 플랫폼에 따

라 어느 정도의 비율로 통합할 수

있는지 알 수 있었다.

연구 수행 방법에 대한 자세한

설명은 http://bit.ly/virtual4pr

ivatecloud에서 다운로드 받

을 수 있는 IBM 백서‘A Bench

mark Study on Virtualization

Platforms for Private Clouds(프

라이빗 클라우드용 가상화 플랫

폼에 대한 벤치마크 연구)’의‘A

Statistical Model to Account for

Workload Variability(워크로드

의 가변성을 설명하는 통계적 모

델)’부분에서 확인 할 수 있다.

그 다음으로 각 구축 옵션에 대

한 구현 비용을 파악했다. 각 구축

옵션에 소요되는 3년 치의 TCA에

는 하드웨어와 소프트웨어 구매

비용, 3년 치의 하드웨어 유지보수

비용, 그리고 3년 치의 소프트웨어

라이센스 비용이 포함된다. 이 내

용을 바탕으로 구축 플랫폼에 소

요되는 비용을 통합된 워크로드의

개수로 나누어 워크로드당 비용

을 산출했다. 그리고 여기서 워크

로드당 비용이 가장 낮은 구축 옵

션을 해당 워크로드 종류에 대한

최적의 구축 옵션으로 선택했다.

대규모 I/O 워크로드는 zEnter-

prise 196 CPC(Central Processing

Complex) 기반의 32way z/VM

LPAR에서 최고의 효율을 보였

다. 대형 워크로드(연산 집약적)는

POWER7 프로세서 기반의 블레

이드가 적합했으며 소형 워크로드

는 x86 블레이드가 가장 적합했다.

이렇게 도출된 최적의 시나리오

를 바탕으로 TCA를 산출한 결과

zEnterprise System을 이용해 인

프라를 구축하는 데 드는 비용이

x86 서버로만 구성된 기존의 인프

라 구축 비용의 50%에 지나지 않

는다는 사실이 밝혀졌다(그림 2 참

고). 워크로드를 최적의 방식으로

구현할 경우 워크로드를 실행하는

데 필요한 코어의 수가 현저히 줄

어든다. 코어의 수 감소는 전체 하

드웨어 도입 비용과 소프트웨어

라이센스 비용의 절감을 의미한다.

이외에도 네트워크의 단순화, 전

력/냉각/설치공간 비용 절감, 그리

고 인프라 관리 요구사항의 감소 등

의 이점도 있다. 각 영역의 절감 액

수가 누적되면 솔루션에 드는 총 소

유비용(TCO)을 크게 줄일 수 있다.

워크로드 최적화를 위한최고의 시스템

zEnterprise 환경은 데이터센터

의 단순화를 위한 혁신적인 시스

템으로 기존의 메인프레임 워크로

드와 분산형 워크로드를 최적의

방식으로 구현하기 위해 통합 플

랫폼과 중앙 관리 방식을 제공한

다. 이에 따라 각각의 워크로드를

해당 워크로드의 요건에 최적화된

운영 체제 환경에서 구현할 수 있

다. 최적의 구현을 통해 zEnter-

prise System은 기업에게 엄청난

IT 비용 절감을 실현할 수 있는 로

드맵을 제공한다.

비즈니스 과제와 문제의 해결을

위해 IT가 보다 능률적이고 비용

효율적인 방식으로 접근해야 할 필

요성이 갈수록 커지고 있다. 고객

들이 요구하는 신속한 혁신을 위

해 IT는 사내형, 사외형 혹은 혼합

형 등 적절한 형태의 클라우드로

대응할 수 있다.

IT 이용 및 제공 모델들 중 가장

최근에 등장한 클라우드 컴퓨팅

은 규모 확장, 활용도, 셀프서비스,

IT 민첩성, 그리고 유연성과 같은

문제를 해결하는 대안을 제시하고

있다. 이와 함께 클라우드 모델은

상당한 수준의 IT 비용 절감 기회

를 제공하기 때문에 그에 대한 관

심이 증가하고 있다.

또한 클라우드는 투자 지출과 운

영 지출 절감을 통한 성과 효율의

향상, 모든 비즈니스 데이터와 프

로세스의 적절한 보안 및 복원성

확보를 통한 위험 감소, 기존 서비

스 개선과 새로운 서비스를 통한

서비스 품질의 향상, 시장의 기회

를 구체화할 수 있는 새로운 서비

스를 신속히 제공할 수 있는 역량

의 향상을 통한 혁신적인 민첩성

확보 등 다양한 기회도 제공한다.

한편 클라우드를 바라보는 관점

은 매우 다양한데 인프라 공급자

의 관점에서 볼 때, 클라우드는 애

플리케이션 실행을 위한 고객의

온디맨드 요청에 탄력적으로 할당

할 수 있는 일련의 가상화된 자원

이라 할 수 있다.

반면에 기업의 관점에서 볼때, 선

택할 수 있는 클라우드 도입 방법

은 세 가지이다. 첫 번째 방법은 자

체적으로 혹은 외부의 도움을 받

아 완전히 새롭게 구축하는 것이

다. 두 번째 방법은 핵심적 업무나

기능을 수행할 수 있도록 사전에

통합된 시스템이나 어플라이언스

를 도입해서 자체적으로 운영하고

관리하는 것이다. 세 번째 방법은

제 3의 업체로부터 서비스를 제공

받는 형태로 IT를 확보하는 것이

다. 일반적으로, 기업이 필요로 하

는 요건에 맞춰 이 세 가지 방법을

다양한 형태로 혼합한 하이브리드

클라우드를 구성하는 경우가 많다.

자원 활용의 획기적인 변화

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 사용

자 서비스로부터 진화했으며, 이

제는 최종 사용자가 직접 경험하고,

통제하며 자체적으로 관리하는 기

능에 초점을 맞춘 IT 서비스 제공/

사용 모델을 만들어내고 있다.

그렇다면 클라우드 컴퓨팅이 기

존 방식과 근본적으로 다른 점은

무엇일까? 기존의 엔터프라이즈

IT 환경에서는 하나의 프로젝트를

통해 주어진 IT자원이 하나의 부

서 업무 혹은 제한된 범위의 업무

만을 위해 제공되었다. IT자원은

각기 특정 업무만을 전담하므로

자원에 여유가 있어도 다른 업무

를 지원할 수는 없었다.

그러나 클라우드 컴퓨팅에서는 가

상화를 통해 주어진 IT자원이 동

시에 다수의 업무를 지원할 수 있도

록 풀 형태의 자원 환경을 활용한다.

그리고 자원의 표준화와 자동화를

통해 사용자 자체 관리를 가능하게

하는 클라우드 컴퓨팅의 서비스 제

공 효율성이 더욱 강화된다.

따라서 최종 사용자의 관점에서

볼 때, 클라우드 컴퓨팅은 확장성

측면에서 탄력적이고, 언제 어디서

든 어떤 장치에서도 접근이 가능

하며, 사용하는 자원에 대해서만

비용을 부담하면 된다.

클라우드 컴퓨팅을 발전시키고

있는 경제적 요인은 새로운 기술이

아니라, 최종 사용자의 업무 수행

에 초점을 맞춰 기존 기술을 조합

했다는 점에 있다.

목적에 맞는 클라우드 모델 선택

기업의 업무들은 각각 고유의 구

조적 특성을 갖고 있다. Google은

검색 또는 대량 읽기에, Amazon

은 웹 디스플레이에, 그리고 Sales

Force는 엄청난 다중 사용자 환경

에 각각 최적화되어 있다. 따라서

기업들은 기업 고유의 업무 특성

에 적합한 클라우드 모델을 선택

해야 한다.

기업들이 현재 클라우드를 채택

하고 있는 업무에는 테스트/개발,

데스크탑, 협업, 데이터 저장, 컴퓨

팅, 분석 등이 포함된다. 이러한 업

무들은 모두 매우 높은 수준으로

표준화되어 있어 경제성이 우수하

다. 그리고 의료 이미지, 사기 행위

탐지 혹은 에너지 관리 등과 같은

새로운 분야의 업무들도 대규모

확장성과 규모의 경제, 그리고 사

용자의 셀프서비스 등과 같은 클

라우드의 장점을 활용하도록 구현

되고 있다.

클라우드 서비스에는 다양한 구

축 모델이 제공된다. 아마도 가장

일반적인 것은 Amazon Elastic

Compute Cloud(EC2)나 Google

Apps 등과 같은 퍼블릭 클라우드

모델일 것이다. 이러한 클라우드

구축 방식에서는 어떤 사용자든

신용카드만 있으면 자원에 액세스

할 수 있다.

반대로, 프라이빗 클라우드 구

축 방식에서는 모든 자원을 기업이

소유하고 관리하며 통제한다.‘공

유형 클라우드 서비스’또는‘회

원제 클라우드 서비스’라 불리는

이 모델에서는 멤버쉽이 있어야 서

비스를 이용할 수 있으며 공유 자

원 옵션 혹은 전용 자원 옵션 형태

로 제공될 수 있다. IBM은 IBM

SmartCloud Enterprise를 통해

퍼블릭 클라우드 서비스를 제공하

며, 워크로드 별 프라이빗 클라우

드 구현 서비스를 제공하고 있다.

이상적인 클라우드 구현을 위한 최고의 시스템

IBM은 클라우드 모델의 두 핵심

영역인 서비스 관리 소프트웨어

와 최적화된 시스템을 위해 R&D

와 관련 기업 합병에 수십억 달러

를 투자해오고 있다. 그리고 IBM

은 고객들이 자사의 데이터센터 내

에 클라우드를 구축해 내부적으로

접근하는 방식과 IBM의 클라우드

자원을 외부에서 접속해 사용할

수 있는 방식을 모두 지원함으로써

고객이 원하는 대로 선택할 수 있

도록 다양한 클라우드 서비스 포

트폴리오를 제공하고 있다.

또한 200명이 넘는 IBM 연구원

들이 클라우드의 보안과 독립성

같은 영역에서 혁신적인 발전을 위

해 연구에 매진하고 있다. 그리고

미국, 영국, 중국, 인도, 한국, 일본,

아일랜드, 남아프리카, 브라질, 홍

콩, 싱가포르 등 11개 지역의 IBM

클라우드 연구소들은 IBM의 심

층적 전문 역량을 현지화하면서

현지 고객들이 전 세계 IBM 연구

소가 보유하고 있는 소프트웨어와

서비스 관련 지식에 접근하는 관

문으로서의 역할을 하고 있다.

그리고 이와 같은 연구 결과들이

반영되어 개발된 IBM System z

와 Power Systems 서버는 클라우

드 환경이 요구하는 고가용성과

신뢰성 기반의 대용량 업무 처리

에 적합한 시스템으로 검증된 보

안성, 확장성, 그리고 성능을 바탕

으로 규모에 관계없이 진정한 클라

우드를 지원할 수 있는 타고난 경

쟁력을 보유하고 있다. 그리고 클

라우드 덕분에 System z와 Power

Systems를 사용하는 기업들은 수

백 개 또는 수천 개 고객사들과 거

기에 관련된 수십만 명의 엔드 유

저들을 단 하나의 플랫폼으로 지

원할 수 있다.

여기서 핵심은 스마트 클라우드

가 자원풀을 활용하여 가용성과 확

장성, 보안성, 그리고 비용 효율성

이 가장 뛰어난 솔루션을 고객에게

제공한다는 것이다.

“클라우드는 규모의 경제를 통해

진가를 발휘합니다. 많은 사람들

이 매우 강력한 고성능 하이엔드

환경을 활용할 수 있게 됩니다.”라

고 IBM의 비즈니스 개발 담당 이

사 Ari Kugler가 말한다.“그 반대

의 경우가 소규모 시스템을 계속

추가하는 방식인 스프럴, 즉 무질

서한 IT 인프라 확산 방식입니다.

그것은 마치 거대한 화물열차를 견

인하는데 기관차 한 대만을 사용

하면 될 것을 소형 자동차 수천 대

를 동원하는 것과 같습니다.”

04 HOT ISSUE 05 HOT ISSUEIT Insight

워크로드 최적화를 통한 IBM zEnerprise 비용 절감 효과, 사례를 통해 증명하다

IT Insight

비용절감과 시스템 통합을 위한 최적의 접근법워크로드에는�고유의�시스템�요구사항이�있다.�은행을�예로�들어보면,�핵심�금융�애플리케이션은�확장성과�가용성�같은�높은�서비스�품질을�필요로�하는�반면,�예측�

애플리케이션은�복잡한�쿼리를�빠르게�처리해야�한다.�따라서�단일시스템�방식의�접근으로는�모든�시스템�

요구사항을�만족시킬�수�없다.

zEnterprise�System은�메인프레임과�블레이드�기술을�통합하여�최신의�System�z�CPC(Central�

Processing�Complex)를�POWER7과�Intel�기반의�블레이드와�결합시켰다.�따라서�zEnterprise�Unified�

Resource�Manager를�통해�결합된�다양한�플랫폼들까지�통합�관리할�수�있게�되었다.�

고객들은�이와�같은�최적의�구현을�통해�업무단위�당�구축�비용�최소화는�물론,�워크로드의�특성과�요구사항에�

따라�서로�다른�워크로드들을�적합한�운영체제�환경�상에서�구현하면서도�단일�관리�포인트를�유지할�수�있다.�

업무의 클라우드 적합 여부 검토를 위한 질문

- 쉽게 표준화해서 서비스할 수 있는가?

- 존속 가능한 클라우드 컴퓨팅 솔루션이 되기 위해 충분한 서비스 이용 빈도와 최종 사용자 수를 가지고 있는가?

- 클라우드 형태의 전달을 불가능하게 만들 수 있는 관련 위험 요소가 있는가?

- 새로운 업무가 클라우드 구축 방식으로부터 효과를 볼 가능성이 있는가?

클라우드 컴퓨팅,보안은 안심할 수 있을까?여러�설문�조사에�따르면,�클라우드�컴퓨팅으로의�전환을가로막는�가장�큰�요인은�보안 문제인�것으로�나타났다.�

하지만�IBM�Security�Framework은�다섯 가지 보안 중점 영역을

중심으로�솔루션이�편성되어�있는데,�각각�고유의 특성과 효과를�

제공한다.

클라우드 컴퓨팅에서 가장 중요한 보안 요소

- 사람과 신원:�사용자의�회사�자원�액세스와�관련된�위험�완화.�

- 데이터와 정보:�민감한�비즈니스�데이터에�대한�접근과�사용의�제어권,�그리고�이에�대한�적절한�점검�제공

- 애플리케이션과 프로세스:�악의적�사용�또는�부정�사용으로부터의�애플리케이션�보호와�장애�대응력의�강화

- 네트워크, 서버 및 단말:�네트워크�구성요소의�위험�감소를�통한�서비스�가용성의�최적화

- 물리적 인프라:�물리적�인프라에�요구되는�보안�상태에�대한�실질적인�정보와�개선�제공�

클라우드 컴퓨팅의핵심 기술 및 혜택•가상화� �활용률을�높여주며�따라서�투자 지출이 절감•표준화� 투자 비용과�인건비 절감•자동화� �관리�비용을�줄여주고�사용자의�편의성을 강화�

�오류와�환경�관리�작업과�관련된�비용 절감

“메인프레임, 회사 경제 살리는 효자였네!”

자원 활용 극대화하고, 필요한 서비스를 실시간으로 제공해

일 년 전만해도 아예 존재하지

않았던 제품이 오늘날 가장 많이

사용되는 웹 접근 장치로 급부상

했다는 점은 실로 놀랍다. iPad의

성공적인 출시는 iPhone에만 집

중되던 여론을 역전시켰으며 현재

이 두 모바일 장치는 계속해서 큰

성과를 거두고 있다.

이제 이와 같은 소비재 기술을 활

용해 핵심 비즈니스 문서와 기타 중

요한 업무 관련 자료에 접근할 수

있게 되었다. 시공간상의 제약 없

이 중요 정보에 즉시 접근할 수 있

게 된 것이다. 이는 마치 어디를 가

든 파일 보관함을 들고 다니는 것과

같다. 모바일 장치로 문서에 접근

하면 좋겠다는 바람은 단순한 아이

디어에 그치지 않고 현실이 되었다.

게다가 감당할만한 비용으로 빠르

고 안정적인 서비스를 제공한다.

사실, 디지털 문서에 대한 원격

접근이 새로운 기술은 아니다. 수

년간 대부분의 문서 이미징 시스템

에서 PC, 노트북 또는 기타 태블릿

장치의 안전한 인터넷 접근을 제

공해왔다.

오늘날의 모바일 장치는 상당한

수준으로 발전했으며 빠른 대역폭

까지 지원되고 있다. 여기에 사용

비용도 감당할만한 수준으로 낮

춰지자 모바일 컴퓨팅이 급증하고

있다. 대다수의 사람들이 이미 스

마트폰을 사용해 이메일 작업, 문

자 메시지 작업, 웹 서핑, 소셜 미

디어 사이트의 인맥 관리 등을 하

고 있어 이 개념이 낯설지는 않을

것이다.

그리고 iPad가 태블릿 장치의 표

준을 완전히 새롭게 정립하고 있다.

0.5인치 두께로 소형화됨에 따라

휴대가 편해졌으며 화면이 9.7인치

로 커져 가독성이 높아졌다. 직관

적인 터치 스크린을 채택하고 무

선 또는 3G 네트워크 등의 유연한

연결 옵션을 제공하며 배터리의

수명도 눈에 띄게 길어졌다.

모바일 장치의 속도와 편리성으

로 인해 업무 방식이 변화되고 데

스크톱 PC의 유용성이 퇴색되는

현상도 목격되고 있다. 생산성 향

상의 새로운 가능성과 함께 문서

의 인쇄, 복사, 배포와 관련된 지출

도 크게 줄일 수 있게 되었다. 사무

실, 집, 공항, 고객사 등 장소에 상

관없이 단 몇 초 안에 문서에 접근

할 수 있다. 이와 같은 혜택은 변호

사, 의사, 은행가, 영업 사원, 부동

산 중개인, 운송 업체, 공무원, 경

영진 등 어떤 직업군에도 적용될

수 있으며 모바일 문서 접근의 엄

청난 잠재력을 체험할 수 있다.

모바일 컴퓨팅의 첫단계, 디지털화

비즈니스 운영에 있어 양식과 서

류 작업에 대한 기업의 의존도는

여전히 높다. 매일 셀 수 없이 많은

분량의 문서가 만들어지고 처리되

며 저장된다. 오늘날 종이 서류가

존재하지 않는 사무실을 찾기란

힘들겠지만 종이 서류를 줄이는

것은 달성 가능한 목표이다.

종이를 사용하는 서류 작업은

비즈니스의 속도를 느리게 한다.

관리가 번거로우며 법률 준수에

관련된 문제, 자연 재해, 환경 오

염 유발 등의 위험 요소가 도사

리고 있다.

반면에 문서 이미징 시스템은

비즈니스 자료를 디지털화하고

구조화해 줌으로써 즉각

적인 검색이 가능하

게 해준다. 디지털

화된 문서는 웹을

통해 데스크탑이나 모바일 장치에

서 안정적으로 접근해 읽고 인쇄

하고 팩스 혹은 이메일로 보내거나

CD로 구울 수도 있다.

서류 더미를 디지털 파일로 변환

함으로써 문서 이미징 시스템은

정보의 신속한 검색, 관리 개선, 비

즈니스의 잠재적 위험 노출 최소

화를 도와줄 수 있다.

보안, 저장, 통합 과제 해결

1992년도 개봉한 영화,‘A Few

Good Men’에서 Nathan Jessep

대령(Jack Nicholson)이 우리는

장벽으로 둘러 쌓인 세상에 살고

있고 그 장벽은 지켜져야 한다고

말하면서, 누가 그 엄청난 책임이

있는 일을 맡을 거냐고 묻는다.“자

네들은 그 장벽에 내가 있기를 원

하지. 내가 거기에 있어야만 하기

때문이야.”이 영화의 명대사 중 하

나였다. Jessep 대령이 말한 것과

비슷하게 문서 이미징 시스템은 비

즈니스 콘텐츠 주변의 장벽을 보

호해주면서 사용자가 따로 보안에

신경 쓰지 않고도 모바일 컴퓨팅

장치를 통해 필요한 자료에 안전하

게 접근할 수 있도록 해준다.

문서 이미징 시스템은 다음과 같

이 비즈니스 콘텐츠의 디지털화 이

상의 기능을 제공한다.

종이 서류의 감소를 위한 출발

모바일 장치에서 디지털 문서를

검색하려면 우선 콘텐츠의 캡처와

저장을 지원하는 문서 이미지 시

스템을 선택해야 한다. 그런데 조

금만 둘러보면 기업 콘텐츠 관리

(ECM) 시장에는 요구되는 전체

기능들 중 일부만을 제공하는 솔

루션들로 가득하다는 것을 금새

알 수 있다. 여기서 초기 프로젝트

의 요구사항뿐 아니라 추가될 것

으로 예상되는 요구사항까지 모두

처리 가능한 ECM 솔루션을 선택

해야 한다.

처음에는 이러한 작업이 부담스

럽게 느껴질 수 있지만 일반적인

질문 몇 가지를 던짐으로써 회사에

맞는 시스템으로 좁혀나갈 수 있다.

1. 지원할 비즈니스 콘텐츠의

유형: 다양한 형식의 콘텐츠를 처

리할 수 있는 다용도 이미징 시스

템이어야 한다. 스캔된 문서, 외부

의 장치로부터 전송된 데이터(PC

파일, 디지털 사진, 시청각 데이터,

수신 팩스/이메일, PDF 문서 등),

그리고 파일 출력물(송장, 명세서,

보고서, 목록 그리고 기타 인쇄 출

력물) 등은 기업이 만들고 유지해

야 할 콘텐츠의 일부 일뿐이다.

2. 추가 모듈의 필요 여부: 대부

분의 이미징 시스템은 가격이 별도

로 책정된 추가 기능 모듈들을 제

공한다. 기본 제품이 제공하는 기

능들이 무엇인지, 초기 혹은 향후

의 요구에 필요할 수 있는 추가 기

능들은 무엇인지 파악해야 한다.

해당 이미징 시스템이 추가 비용

이 필요한 보조 캡처 솔루션을 사

용하는지 여부도 중요하다. 또한

제공되는 광학 문자 인식 기술의

유형은 무엇이며 제품이 프로세스

자동화, 디자인 또는 프로세스 실

행 등을 위한 고급 워크플로우를

기본적으로 제공하는지, 아니면

이를 위해서는 추가 비용을 지불

해야 하는지도 확인해야 한다. 시

스템이 텍스트 인터페이스 기반의

애플리케이션이나 웹 애플리케이

션과 쉽게 연동할 수 있는지, 또 이

기능이 기본 가격에 포함되어 있

는 사항인지도 중요하다. 마지막으

로 모바일 컴퓨팅을 위한 애플리

케이션을 제공하는지도 확인해야

한다.

3. 이미징 시스템 확장에 필요

한 변동 비용: 복잡한 가격체계는

예산 수립과 성장 예

상 계획을 힘들게 한

다. 개별 사용자 기준

으로 솔루션 요금이

부과되는지, 새로운 부

서를 추가하면 요금

도 추가 적용되는지,

여러 대의 서버 혹은

LPAR의 경우에는 요

금 적용이 어떻게 되는

지도 확인해야 한다. 그 외

에도 고가용성 라이센스 비

용이나 개발 라이센스 비용의 여

부도 미리 문의해야 한다.

4. 추가 하드웨어 또는 소프트

웨어 필요성: 일반적으로 콘텐츠

의 캡처와 저장 부분이 하드웨어

추가를 고려하게 만드는 주요 영역

에 속하며 필요한 볼륨을 파악한

후에 이에 맞춰 가격과 성능의 균

형을 고려해 가용한 옵션들을 유

연하게 선택해야 한다. 다양한 문

서 스캐너, 다기능 장치, 태블릿 혹

은 전자 서명 패드 등이 제공하는

옵션들을 통해 주어진 캡처 요구

에 대응할 수 있다.

그리고 이 때 다양한 저장 솔루

션을 수용할 수 있는지, 전용 서버

가 필요한 모듈이 있는지도 파악

해야 한다.

06 IT SPECIAL IT Insight 07 IT SPECIALIT Insight

“비즈니스 분석 역량을 갖추면 정

보가 늘어날수록 상황을 더 명확

히 파악할 수 있습니다.”라고 IBM

Database Software and Systems

사업부 전략 및 마케팅 담당 이사

Bernie Spang은 말한다. 지능적

장치, 센서, 카메라, 인터넷 등에서

발생하는 정보의 폭발적 증가는

적절한 비즈니스 기회, 절감가능한

비용, 위험 요소 등을 더욱 명확히

파악할 기회를 제공하고 있다.

정보를 활용해서 이러한 기회들

을 현실화 하기 위해서는 비즈니스

인텔리전스(BI), 데이터 마이닝, 텍

스트 분석, 그리고 다면적 분석 기

능 등을 제공하는 소프트웨어들

이 데이터 웨어하우징과 하드웨어

를 토대로 긴밀히 통합되고 최적

화된 효과적인 분석 솔루션을 채

택해야 한다. 이를 위해 IBM은 방

대한 정보들로부터 각 기업의 상

황에 맞춰 실질적인 사업적 통찰

을 끌어낼 수 있도록 설계된 워크

로드 최적화 시스템을 제공하고 있

다.“제가 접한 모든 사례에서 고객

들은 비용 절감, 위험 완화 또는 제

거, 수익 증대 등의 효과가 최소한

한 가지 이상 실현되었다고 말하고

있습니다.”라고 Spang이 전한다.

Power Systems 서버, System

x 서버(eX5), System z 메인프레

임을 기반으로 제공되는 Smart

Analytics System은 InfoSphere

Warehouse와 Cognos BI 소프트

웨어를 IBM 서버, 그리고 스토리

지와 결합하여, 어떤 산업군을 위

해서라도 쉽게 커스터마이즈될 수

있고 사용자와 데이터 용량 확장

도 간편한 균형 잡힌 비즈니스 분

석 솔루션이다.“Smart Analytics

System에는 IBM의 전문 역량이

녹아있습니다.”라고 Spang이 설

명한다.“15년간 3세대의 솔루션을

거치면서 축적된 웨어하우징, 비즈

니스 인텔리전스, 서버, 그리고 스

토리지의 전문 역량을 적용하여 최

적의 기능적 균형을 달성했습니다.

따라서 고객들은 이러한 요소들을

직접 한데 묶느라 소요되는 시간과

비용을 절약할 수 있습니다.”

비즈니스 성장을 그리다

IBM Smart Analytics System

의 통합된 기능들은 산더미 같은

데이터에서, 고객의 선호도에 대응

하는 방법 또는 결과 예측 등과 같

은 실용적인 통찰을 찾게 해준다.

예를 들어, 우수고객 회원제 프로

그램을 통해 구매 이력을 추적하면

시장 추세와 함께 고객의 구매 통

계와 행동을 분석할 수 있다.

유통 기업에서는 이와 같은 정보

를 활용해서 직접 마케팅 캠페인을

계획할 수 있을 뿐만 아니라 그 성

패에 대한 예측 분석도 수행할 수

있다.“새로운 고객 관계가 필요한

제품이거나 반대로 보다 진보된 제

품을 위한 접근법이 필요한 경우,

최근 6개월 사이에 가입한 우수고

객클럽 회원들만을 대상으로 분석

할 수 있습니다.”라고 Spang은 말

한다.“예측 분석 기능을 이용하면

어느 정도의 응답률과 수익을 기대

할 수 있는지 파악할 수 있고 마케

팅 비용 대비 가장 효과적인 결정

을 내릴 수 있습니다.”

실시간 데이터 분석으로통찰력 확보해야

이와 같은 분석 시스템의 성능은

두 가지 영역에서 핵심적 역할을

발휘한다. 사람들이 가장 관심을

갖는 것은 웨어하우스의 성능과

데이터 액세스이다. 실제로 시스템

은 끊임없이 늘어나는 정보와 사

용자 수, 그리고 그 사용자들이 요

구하는 분석 유형들을 효과적으로

처리할 수 있어야 한다고 Spang은

설명한다.

또한 이 솔루션들을 효율적으로

구축하고 유지하는 것이 매우 중요

하다. Spang은 자신의 초기 경험

가운데, 성능 문제로 불만을 제기

했던 어느 의료보험사의 사례를 언

급했다.“저는 고객이 사용하고 있

는 고성능 분석용 솔루션의 데이터

입력량과 처리 속도에 대해 조사했

습니다. 그런데 고객사를 방문했을

때 그 회사 CIO는 IT 부서의 업무

처리 속도와 업무 요구 대응 능력

에 관해 주로 이야기했습니다.”그

회사는 새로 여러 기업 을 인수 중

이었는데 그로 인해 유입된 데이터

를 더 신속히 정리하고 분석해야

했던 것이다. 이용 가능한 분석 기

능이 늘어날수록 이에 따라 사용

자의 질문도 늘어났다.

고성능 IBM 서버, 스토리지, BI,

그리고 데이터 웨어하우징 소프트

웨어 등의 탄탄한 토대를 보유하고

있는 Smart Analytics System은

이러한 주요 성능 요구를 모두 수

용한다.“우리는 IBM의 소프트웨

어와 하드웨어를 결합해서 최적의

균형 잡힌 시스템을 구성해냈습니

다.”라고 Spang은 말한다.

IBM은 풍부한 경험을가진 파트너

IBM의 솔루션은 제품 구성의 폭

과 깊이, 그리고 데이터 분석에 대

한 총체적 접근법(수집 및 관리에

서 통합 및 분석에 이르는)에서 타

사 솔루션과 확실히 차별화된다.

IBM은 고객사의 비즈니스 요건과

워크로드에 대한 깊은 이해를 바

탕으로 프로세서부터 애플리케이

션까지 철저하게 통합되고 최적화

된, 더욱 스마트한 시스템을 제공

한다.

정보 증가로 데이터 분석은 더욱 중요해져

Spang은 정보 증가 추세가 계

속되면서 분석 기능에 대한 수요

도 함께 증가할 것이라고 말한다.

“기술 발전에 따라, 과거 어느 때보

다 더 많은 비즈니스 사용자들이

더 많은 정보를 쉽게 분석하고 더

다양한 분석 기능을 적용할 수 있

게 되었습니다.”라고 그는 설명한

다.“분석 도구가 늘어날수록, 사용

자들은 더 많은 데이터, 더 다양한

분석 기능을 원하게 될 것입니다.

우리는 이제 비즈니스 실적 향상

을 위해 분석 기능을 적용하는 경

향이 폭발적으로 증가하는 출발점

에 서있는 것입니다.”

영향력을 넓혀가는차세대 분석 시스템

오늘날의 기술은 비즈니스 인텔

리전스의 제 3세대 기술로 간주할

수 있다고 Spang은 말한다. 첫 세

대 기술의 특성은 데이터 웨어하

우스를 구축하여 데이터를 수집

하고 비교적 소수의 고위 경영자

를 위한 보고서를 만들어내는 것

이었다. 그 후, 사람들은 데이터

로부터 더 많은 정보를 얻고자 했

다. 온라인 분석 프로그래밍은 비

즈니스 분석 담당자들이 데이터

를 다루고 그에 관해 질문하고, 표

준 보고서를 만들 수 있게 했다.

Spang의 설명에 따르면, 지금은

운영 분석의 세대이다. 정보는 조

직 내 모든 구성원의 업무 역량을

강화할 수 있으며, 감지와 대응에

서 예측과 행동으로 그 초점이 이

동하고 있다.

차원이 다른 데이터 분석으로 비즈니스 기회를 보여주는 스마트 분석 시스템

비즈니스를 키우고 싶다면데이터 분석 능력부터 키우세요!

종이 문서 시대 지고, 모바일 컴퓨팅 시대가 뜬다!디지털 기반의 문서 이미징으로 업무환경을 유연하게 바꾸는 기업들이 많아져

▶ 11면에 계속

의 분석 솔루션의 역사

IBM�연구원들이�데이터로부터�답을�찾도록�설계된,�System�R이라는�프로젝트에서�관계형�데이터베이스를�발명했다.

IBM이�비정형�정보�관리�아키텍처를�창안했으며�그것은�현재�비정형�데이터�분석의�표준이�되었다.

정보�흐름�분석을�위한�IBM�Research�프로젝트인�System�S가�InfoSphere�Streams로�상용화되었다.�어떤�정보는�흐름이�너무�빠르고�양이�많아�웨어하우스에�저장하여�분석할�수�없으며,�반드시�시스템�상에서�실시간으로�분석되어야�한다.

IBM은�오픈소스�Apache�프로젝트�Hadoop의�소프트웨어를�활용하여�인터넷의�방대한�비정형�및�정형�정보를�수집하고�분석할�수�있는InfoSphere�BigInsights를�소개했다.

1969

2004

2008

2010

문서 이미징 시스템이제공하는 기능

• 접근 대상 및 사용자를 제한하는 보안 컨트롤

• 비용 효율적인 문서 아카이브 전략을 구현해주는 다중 저장 옵션• 사용자의 비즈니스 애플리케이션에서 접근할 콘텐츠로의 이동을 최대한 쉽게 만드는 유연한 통합 접근• 사용자가 다양한 양식으로 콘텐츠를 볼 수 있게 해주는 여러 뷰어 옵션

• 고급 워크플로우, 인식 기술 또는 산업별로 커스터마이즈된 애플리케이션 등의 확장 기능

스마트 분석을 위한 3가지 핵심 역량

신뢰성 있는 고성능 데이터 관리 역량

분석을�위해서는�정형�및�비정형�정보를�실시간으로�액세스할

�수�있는�

데이터�웨어하우스�소프트웨어가�필요하다.�

DB2�기반의�InfoSphere�Warehouse는�효과적으로�데이터

를�관리할�

뿐만�아니라�데이터�분할,�압축,�워크로드�및�성능�관리�등등

의�기능을�

활용하여�시스템�구축�속도를�빠르게�하고�데이터�제공을�최적화

한다.

정보를 데이터 라이프사이클 전체에 걸쳐 통합하고 효과적으로

관리하는 역량

IBM�솔루션은�분석시스템에�신뢰할�수�있는�정보가�유입될�수

�있도록�

해준다.�정보의�질과�신뢰성,�그리고�적절한�처리�여부를�

확신할�수�

없다면,�그�결과는�역시�신뢰할�수�없다.

고성능 분석 역량

일단�데이터를�수집해서�저장하면,�그�안에�담겨�있는�지식을�

활용할�수�

있다.�IBM의�Cognos�8�BI�기능과�함께�데이터베이스�지향형

�데이터�

마이닝과�텍스트�분석을�활용하면,�경영진,�각�부서�관리자,�비

즈니스�

분석�담당,�그리고�IT�직원들은�각자의�필요에�맞는�방식으로

�적절한�

정보를�활용할�수�있게�된다.

제대로 만든 스토리지 특집 XIV클라우드 컴퓨팅 특집기사

08 FOCUS IT Insight 09 FOCUSIT Insight

“인텔리전트 클라우드로 IT부서 위상 상한가”

비용을 소비하는 부서에서 수익을 창출하는 부서로-IBM CloudBurst 2.1을 통한 지능형 클라우드 구축

하여, 사용자에게 처리 완료를 통보하는

이메일을 전송한다. 이 모든 과정이 수동

처리 때와는 비교가 안 되는 짧은 시간 안

에 이루어지며 IT 부서 직원의 개입 역시

필요 없다. 다음은 Curtis의 설명이다.“어

떤 사용자가 많은 메모리와 CPU를 포함

한 시스템이 필요하며 다음 주 월요일부터

2주간 이를 테스트 하기를 원한다고 가정

합시다. 이 경우 사용자는 필요한 항목을

클릭만 하면 되는 셀프서비스 포털을 통

해 이 모든 것을 할 수 있습니다.”

CloudBurst를 사용하면 사용자의 요청

처리 시간이 단축되어 만족도가 높아지고

신속한 작업 처리가 가능하다. 게다가 시스

템 관리자가 직접 요청을 처리하면서 시간

을 소모하지 않아도 된다. 그리고, 무엇보다

도 클라우드 서비스가 통일된 서비스 패키

지들을 제공함에 따라 서비스의 표준화를

가져올 수 있다. 여러 버전의 수십 가지 소

프트웨어 패키지를 지원하는 대신 표준화

된 특정 소프트웨어 패키지를 운영함으로

써 소프트웨어 라이센스와 관련된 비용을

절감하고 기술지원과 유지관리에 소모되

는 IT 부서 직원의 시간을 절약할 수 있다.

자동 프로비저닝은 빠르고 오류 없이 프

로젝트기간 동안의 자원 할당작업과 프

로젝트 완료 시의 자원 반환작업을 제공

한다. 필요할 때 원하는 컴퓨팅 파워를 얻

을 수 있다는 신뢰가 쌓임에 따라 사용자

가 필요도 없는 CPU를 비축해두려는 경

향도 점차 사라진다. 무엇보다도 중요한

것은 CloudBurst 덕분에 시스템 관리자가

기업 목표 달성과 직결되는 혁신적인 프

로젝트에 더욱 집중할 수 있다는 점이다.

CloudBurst를 사용하면 기본적인 프로비

저닝 작업이 자동화됨에 따라 IT 부서 직

원은 미션크리티컬한 업무의 진행에 보다

많은 시간을 사용할 수 있게 된다. 부서에

서 가상 머신의 성능에 문제가 없는지 모

니터링하는 소프트웨어를 사용하는 것은

여전하지만 일상적인 작업량이 근본적으

로 줄어든다.

CloudBurst는 사용량 측정과 이에 대한

요금 계산 기능을 기본 탑재하고 있다. 명

확한 과금 체계가 없다면 IT 자원에 대한

요구는 급등할 수 있다. CloudBurst의 기

능과 프로세스를 이용해 IT 부서는 실제

사용량과 서비스 비용을 기반으로 클라우

드 시스템의 사용 비용을 계산할 수 있게

됨에 따라 사용자에게 정확하고도 간단하

게 요금을 청구할 수 있다. 이제 IT 부서는

예산을 사용하기만 하는 부서가 아니라 수

익을 창출하는 부서로 변화하게 된다. 또

한 자원의 사용 현황과 사용자를 보여주

는 상세 보고서를 통해 시스템 업그레이드

시점에 대한 의미 있는 통찰력도 제공한다.

클라우드를 통한 인프라의 재구성

오늘날의 치열한 경쟁 상황에서 기업은

가능한 군살을 빼고 효과적으로 운영되

어야 한다. 클라우드 컴퓨팅은 바로 이를

위한 수단을 제공한다. Power Systems

플랫폼의 CloudBurst 2.1을 통해 규모에

상관없이 모든 기업이 클라우드 컴퓨팅

의 다양한 혜택을 경제적이면서도 쉽고

빠르게 누릴 수 있다. IBM CloudBurst

는 IT 인프라에 대한 새로운 접근법을 제

시하고 있다.

트랜잭션 처리부터 비즈니스 인텔리전스

제공, 소프트웨어 개발, 최적화, 그리고 관

리까지. 수익을 창출하는 작업의 거의 모

든 측면에서 IT 부서가 핵심적인 역할을

수행하고 있다. 그럼에도 불구하고 IT 부

서는 비용을 소비하기만 하는 곳으로 인식

되고 있다. 이제 인식의 전환이 필요하다.

IBM CloudBurst 2.1은 IT 부서의 클라우

드 컴퓨팅 도입을 지원하여 단 몇 분만에

자원을 유연하게 할당하고 활용도를 극대

화할 수 있게 도와주는 반면, 시스템 관리

시간을 최소화해줌으로써 새로운 수익 창

출 사업을 빠르게 진행할 수 있게 해준다.

2010년 12월에 출시된 CloudBurst 2.1 for

Power Systems 플랫폼은 성능을 전폭적

으로 개편한 프로세서를 사용해 기업이

클라우드 컴퓨팅 환경을 마련하는데 필요

한 모든 것을 제공한다. 사전 설치 및 사전

구성된 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크,

스토리지가 포함된 확장형 통합 솔루션 외

에도 IBM QuickStart 서비스가 함께 제

공되어 클라우드 마이그레이션을 어림짐

작으로 수행하는 사태를 피할 수 있게 해

준다. CloudBurst는 가상화 시스템으로의

전환을 단순하게 만들어 주기 때문에 IT

부서는 비용을 절감하면서 차세대 비즈니

스 서비스 제공에만 집중할 수 있다.

더욱 쉽고 간단해진지능형 클라우드

일반적으로 IT 비용의 70%가 역량 증대

를 위한 새 하드웨어 투자가 아닌 기존 인

프라 관리에 쓰인다. 물론 새 하드웨어가

경영진이 기대하는 만큼의 혜택을 반드시

제공한다고 볼 수도 없다. 연구에 따르면

분산된 컴퓨팅 환경의 경우, 용량의 무려

85%가 유휴 (idle) 상태이며 이는 대개 업

무량의 급등을 감안한 과잉 산정의 결과이

다. 또한 기업은 시스템의 향후 사용 증가

를 대비한다는 취지에서 용량을 필요 이상

구매하는 경향도 있다. 그런데 단일 서버의

낮은 이용률은 바로 비용 발생을 의미한다.

서버 100여 대에 이와 같은 논리를 적용한

다면 투자된 자본이 낭비됨은 물론이고 장

비가 전력, 공간, 냉각 및 유지 관리에 비용

을 대량 소비함에 따라 운영 비용이 증가

하는 심각한 문제에 봉착하게 된다.

이와 같은 문제에 클라우드 컴퓨팅이 해

결책이 될 수 있다. 클라우드 컴퓨팅을 통

한 접근은 가상화와 네트워크를 활용해

컴퓨팅 용량 및 자원을 중앙으로 집결시

킨다. 일반적으로 IT 자원의 30-50%를 소

비하는 소프트웨어 테스트 및 개발 조직

을 떠올려 보자. 기존 모델에서는 SAP 애

플리케이션을 지원하는 내부 그룹 등에서

소프트웨어의 유지 관리 및 업그레이드를

위해 자체 장비를 요청했다. 이에 반해 클

라우드 모델의 경우 클라우드에 전체 컴

퓨팅 용량이 속해 있으므로 IT 부서는 테

스트 및 개발 그룹이 필요로 하는 자체 서

버, 스토리지, 소프트웨어 라이센스 등을

구매하는 대신 클라우드 용량 풀에서 가

상 머신을 제공하면 된다. 그리고 요구되

는 용량이 늘어나도 클라우드 시스템 기

반이므로 가상 머신에 프로세서나 메모리

를 간단하게 제공할 수 있다.

IT 부서는 클라우드 컴퓨팅을 통해 인

프라 이용률을 최대 90%까지 높이는 한

편, 구성, 운영, 관리에 필요한 인력을 절

반으로 줄일 수 있다. 최종 사용자를 위

한 IT 지원 비용 역시 40%나 절감할 수 있

다. IBM 가상화 및 서비스 제공 부문의 해

외 마케팅 매니저인 Steve Curtis는 다음

과 같이 설명한다.“최종 사용자는 향상된

서비스를 제공 받고, 데이터센터는 서비스

제공 비용을 절감합니다. 모두에게 좋은

결과를 얻는 셈입니다.”

데이터 센터 통합과 연계할 경우 클라우

드 컴퓨팅의 혜택이 특히 커진다. 예를 들

어, POWER7 기술은 동일한 공간과 에너

지 조건에서 POWER6 기술보다 3~4배 높

은 성능을 제공한다. POWER7 플랫폼을

사용하면 물리적으로 여러 서버에 있는 업

무들을 다양한 OS가 지원되는 다수의 가

상 머신으로 파티션된 단일 서버로 이전할

수 있다. 가상화를 위해 설계한 POWER7

시스템은 고유의 워크로드 최적화, 99.997%

의 가용성, 그리고 엔터프라이즈급 보안을

제공하여 클라우드 컴퓨팅에 이상적인 플

랫폼이라 할 수 있다.“100여 대의 분산된

시스템을 단 10대의 POWER7에 담을 수

있습니다.”라며 Curtis는 다음과 같이 덧

붙인다.“시스템을 통합하면 사용하는 시스

템의 수가 줄기 때문에 에너지 소비도 줄

어듭니다. 코어도 그 수가 줄어 소프트웨어

라이센스 비용도 절감됩니다. 관리해야 할

개별 장비도 줄어들게 되어 소수의 인원으

로도 관리가 가능하게 됩니다. 반면, 가상

화로 인해 기존 IT 환경에서보다 훨씬 큰

유연성을 경험할 수 있습니다. POWER7

서버는 클라우드 컴퓨팅 환경 구현 시 많

은 이점을 제공합니다.”

한편, 현실에는 보다 많은 난관이 존재한

다. 클라우드 환경 구축은 간단한 일이 아

니며, 기업의 핵심 비즈니스 요구를 처리

해야 할 IT 인력을 클라우드 환경 구축에

투입해야 할 수도 있다. 클라우드가 마련

되고 나면 시스템의 프로비저닝을 수동으

로 진행하는 경우가 많다. 그로 인해 이미

업무 포화 상태인 시스템 관리자의 추가적

인 시간과 노력이 필요할 수도 있다. 최악

의 경우 요청 처리에 시간이 걸림에 따라

업무지연이 대량 발생하고 사용자들의 불

만이 생길 수도 있다. 이와 같은 상황에서

사용자들은 추가적인 새 용량을 얻기까지

느리고 힘든 과정이 있다는 것을 금방 깨

닫게 될 것이다. 결과적으로 컴퓨팅 용량

이 한번 제공되고 나면 프로젝트가 끝나

도 그 용량을 계속 고수하려는 경향이 생

길 것이고, 시스템 전반에 걸쳐 전체 자원

가용성이 줄어들게 되어 추가적인 용량을

확보하기가 훨씬 힘들어지는 악순환이 초

래되게 된다. 결국 기존 용량이 유휴 상태

에 있음에도 또다시 새로운 장비도입에 투

자하는 상황이 재현될 수 있다.

이제 테스트 및 개발 사용자가 단순히

셀프서비스 웹 포털에 로그온하여 메뉴를

클릭해서 필요한 용량을 요청하는 전혀

다른 모델을 상상해 보자. 표준 요청이 일

괄 승인됨과 동시에 프로비저닝이 지연되

지 않고 자동으로 실행된다. 그리고, 프로

젝트가 마무리되면 자원은 다시 공유풀로

돌아간다. 모든 과정은 IT 부서의 별다른

개입 없이 이루어지며, 바로 이것이 IBM

CloudBurst가 제공하는 혜택이다.

CloudBurst의 핵심 기능

IBM CloudBurst 2.1 for Power Sys-

tems는 POWER7 프로세서의 성능과 클

라우드 컴퓨팅의 이점을 결합한 통합 제품

및 서비스 패키지이다. CloudBurst의 핵

심에는 PowerVM 기술과 IBM 가상화 기

술이 있다. 또한 클라우드 환경을 만들고

충분히 활용하기 위해 필요한 서버와 모니

터링 및 관리 소프트웨어, 그리고 네트워

크 제품까지 포함하고 있다. 따라서 적절

한 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 찾느

라 IT 부서의 시간을 허비하지 않아도 단

일 제품을 주문하는 것만으로 충분하다.

CloudBurst는 IT 부서가 미션크리티컬

한 작업에 집중할 수 있도록 해준다. IBM

QuickStart팀은 클라우드 환경 구현의

시작부터 끝까지 모두 처리한다. 하드웨

어 설정과 소프트웨어 구성은 물론 IT 부

서 직원과 사용자에게 포괄적인 교육도

제공한다. Curtis는 다음과 같이 설명한

다.“QuickStart팀이 작업을 완료하면 고

객들은 바로 서비스를 시작할 수 있습니다.

클라우드에 제공할 애플리케이션이 있다

던가 사용자가 자원의 테스트를 요청해도

바로 지원할 수 있습니다. 모든 요소의 설

정을 IBM이 전부 처리한 상태이기 때문

에 고객의 IT 부서는 최소한의 작업만 하

면 됩니다.”

이어서 Power Systems 솔루션 마케

팅 매니저, Terri Schlosser가 덧붙인다.

“CloudBurst는 이미 사전 테스트가 완료된

솔루션이라는 큰 이점을 제공합니다. 프라

이빗 클라우드 환경을 만드는 데 꼬박 7개

월 이상을 들인 고객을 만난 적이 있습니

다. 이 고객은 모든 통합 작업과 테스트를

직접 수행해야 했습니다. CloudBurst를 사

용하면 이러한 수고를 피할 수 있습니다.”

CloudBurst의 또다른 핵심 기능은 사용

자가 시스템에 직접 서비스를 요청할 수

있도록 해주는 웹 2.0 포털 기능이다. 일련

의 메뉴를 사용해 고객이 필요한 가상 머

신의 옵션들을 설정하면 그 다음부터는

CloudBurst 소프트웨어가 작업을 이어

받아 사전에 정의해둔 가이드라인에 따라

요청들을 승인하고, 자동으로 프로비저닝

많은 고객들이 IBM XIV Storage를 선택하는 이유는 무엇일까요?

스토리지의 새로운 패러다임 XIV의 놀라운 혜택을 밝히다!

“�다운타임�걱정�없이�더�안심하고�비즈니스를�할�수�있게�되었으니까요! ”XIV는 하이엔드급의 강력한 성능을 바탕으로 자가진단 기능과 자동 분산 기능을

제공해 일관된 안정성과 99.999% 시스템 가용성을 보장합니다.

“스토리지�관리가�몰라보게�간편해졌어요! ”XIV는 100% 가상화 및 GUI 기능을 지원해 스토리지를 쉽고 간편하게 관리할 수있습니다.

“스토리지�효율성은�높이고�데이터도�안전하게�보호되니까요! ”XIV는 Thin Provisioning, Snapshots, Remote Mirroring 기능을 지원해 스토리지

용량 효율을 높이고, 스냅샷을 순식간에 생성해 데이터를 안전하게 지켜드립니다.

“운영비�감소는�물론�소프트웨어까지�무료로�제공되어�회사�경제에큰�보탬이�되었죠! ”XIV는 재해 복구 소프트웨어까지 무상제공 되어 TCO 절감 효과가 뛰어납니다.

기존 스토리지 IBM XIV 스토리지글로벌 캐시글로벌 캐시 병목 현상 발생

분산 캐시(Grid 아키텍처)Grid 방식의 분산 캐시를 통한 새로운 아키텍처로 일관된 성능 유지

낮은 활용률 및 핫스팟 발생전체 자원 수 대비 낮은 활용률, 특정 부분에 핫스팟이 발생

높은 자원 활용률전 스토리지 자원을 100% 활용 가능

오래 걸리는 리빌딩FC Disk에도 장시간 소요되는 리빌딩시간이 2~8시간 소요

신속한 리빌딩(Full Redundancy)SATA 기반 디자인으로 30분이면 리빌딩 완료. 완벽한 이중화

복잡한 관리(Black Box)구성 관리 시 복잡한 내부 구조를고려해야 하며, 벤더 지원이 필수적

100% 가상화로 쉬운 관리30초 볼륨할당, 단순한 관리 툴. 별도의 튜닝 및 최적화가 필요 없음.

소프트웨어 비용 발생제한된 기능 때문에, SW 추가가 필요하며, 추가 비용 발생이 불가피

소프트웨어 무상제공으로 TCO 절감관리 / 채널이중화 / 로컬 / 원격복제 SW기본 번들

스토리지의 새로운 패러다임,QR코드로 직접 확인하세요!

XIV 생생하게 보기 고객이 말하는 XIV

한 번에 쉽게 구축하는 클라우드, CloudBurst 2.1 통합 솔루션CloudBurst�for�Power�Systems는�클라우드�컴퓨팅�환경�구현에�필요한�모든�

것을�패키지�형태로�제공한다.�클라우드를�통해�IT�부서는�자원 이용률을 90%까지�

끌어올리는�한편,�사용자 지원 업무량의 40%를�줄이고�구성,�운영�및�관리에�필요한�

인력 비용을 50%까지�절감할�수�있다.�CloudBurst의�자동 프로비저닝 기능,�

그리고�기본�탑재된�사용량 측정과 이에 대한 과금 기능은�IT�부서를�수익�창출�

부서로�변화시킨다.

IBM�CloudBurst는�Power�Systems뿐만�아니라,�x86�서버인�System�x로도�

구현�가능하다.�기존�하드웨어�플랫폼을�클라우드�컴퓨팅�환경으로�변환하려는�

경우에도�IBM�CloudBurst가�해결책을�제공한다.�예를�들어,�POWER6�플랫폼을�

사용�중이라면�CloudBurst로�해당�자원을�클라우드에�포함시킬�수�있다.�대안으로�

IBM�Service�Delivery�Manager라는�별도의�CloudBurst�2.1�소프트웨어�

패키지를�도입할�수도�있다.

CloudBurst�2.1은�통합�솔루션으로�다음�요소들을�포함하고�있다.

- POWER7 서버 (또는 System x 서버)

- 가상화 스토리지

- 네트워크 하드웨어

- PowerVM 가상화 소프트웨어 (또는 System x의 경우 VMware), 자동 프로비저닝, 관리 및 모니터링 소프트웨어를 포함한 사전 설치된 소프트웨어 패키지

- 자원을 쉽게 요청, 취득, 사용하고 반환할 수 있게 해주는 웹2.0 셀프서비스 포털

- 일반 프로비저닝 시나리오 라이브러리 등을 포함한 자동 템플릿들과 워크플로우들의 사전 패키지

- 모니터링 단순화, 에너지 관리 최적화 등을 통합한 핵심 서비스 관리 기능

- 클라우드 플랫폼의 전반적인 구현과 교육을 포함한 IBM QuickStart 서비스

CloudBurst 2.1

11 IT TRENDIT InsightIT Insight10 TOPIC

한국IBM, 교보생명 주전산기 대외망 통신장비 메인프레임 zLinux 기반의 CCL로 재구축

한국IBM, 의료서비스 포털‘페이션트 임파워먼트 시스템’발표상담, 의료기록 관리, 의료사고 예방 등 의료 서비스 수준 높일 것 IBM의 기술 및 서비스 역량이 녹아있고, 투자 대비 효과가 가장 높은 zLinux 기반의 IBM CCL 채택

IBM은 독일 하노버에서 열린 CeBIT에

서 헬스케어 제공업체가 온라인상에서

환자들에게 제공하는 정보, 경고, 권고,

대화형 코치 등을 획기적으로 확대한 차

세대 환자용 포털을 발표하고 시연했다.

‘IBM 페이션트 임파워먼트 시스템

(IBM Patient Empowerment System)’

은 환자들이 단순히 온라인을 통해 진료

를 예약하거나 개인진료기록을 열람하

는 수준을 뛰어넘는다. 환자들은 IBM 연

구소의 신기술을 기반으로 개발된 차세

대 포털에서 개인 의료기록을 보다 적극

적으로 관리할 수 있다. 이 시스템을 운영

하는 병원, 의원 등 의료 기관에서

는 의사와 환자들이 시스템에 로그

인 함으로써 유해한 약물 효과 예

방, 의료사고 경고, 유전 기록 검사,

약물 과다·과소 복용 방지 등 첨단

서비스의 혜택을 누릴 수 있다.

IBM 페이션트 임파워먼트 시스템은 표

준기반 플랫폼으로 환자 개인이 의료상

필요에 따라 자신의 헬스케어 자료를 통

합, 관리할 수 있고, 더 안전한 진료를 위

한 맞춤형 권고와 경고를 받을 수 있으

며, 제3의 헬스 포털, 병원 전자진료기록

시스템, 센서, 가정용 건강진단장치, FDA

경고, PubMed를 포함한 의료 사이트 등

광범위한 출처로부터의 데이터에 즉각

접근할 수 있다.

가천의대 길병원, 의료진 및환자 대상 포털 시범 운영

특히, 이번 신기술 개발에는 한국 가천

의과대학교 길병원 의료진과 경영진이

참여했다. 국내에서 약 1백만 명의 환자

를 치료해온 길병원은 최근 효율성 증진

및 비용 절감을 위한 시범 프로젝트의 일

환으로 의사와 환자들이 해당 포털에 접

근할 수 있도록 했다.

가천의과대학교 길병원의 의료진은

‘최근 환자들은 자신의 임상기록을 직

접 관리하고 싶어 하며, 개인별로 유용

한 의료 정보를 찾아내는 데 열성적이다.

환자들이 이해하기 쉬운, 정리된 형식의

정보에 접근할 수 있다면 진료 중 환자

의 안전을 크게 향상시킬 수 있을 것’이

라고 말했다.

이 시스템의 간편한 분석 서비스를 이

용하면 비용 절감, 안전성 향상, 환자 만

족도 개선 등을 기대할 수 있다. 또한, 다

양한 출처의 사회/의료 데이터를 통합함

으로써 환자들이 진료에 능동적으로 참

여하고, 환자와 의료진 간 교류를 통해 새

로운 수준의 협업적 팀워크를 창출할 것

으로 보인다. 이 밖에도 이 시스템은 다층

적으로 개인정보를 보호하도록 설계됐기

때문에 이용자들이 개별 기록 정보의 외

부 공개 여부 및 이용 허가 수준을 정밀

하게 관리할 수 있다.

시스템의 간편한 분석 서비스를통해 비용 절감, 안전성 향상, 만족도 개선

IBM 연구소의 조셉 재신스키는‘대다

수의 환자들이 최신 진료법이나 FDA의

새로운 경고와 같이 의사들이 아는 정보

에 접근하지 못하고 있다. 또한 의사들이

환자의 식습관이나 장기적인 바이탈 사

인 상태와 같이 변화하는 정보에 항상 주

의를 기울일 수 있는 것은 아니다. 이렇게

단편적인 정보만으로 의사가 환자를 치

료하는 것은 물론, 환자가 스스로를 관리

하는 데도 어려움이 있다. IBM 페이션트

임파워먼트 시스템은 중요 데이터를 통

합해 의사와 환자 모두에게 제공한다’고

말했다.

환자들은 인터넷상의 다양한 의료정보

속에서 종종 혼란을 겪는다. 그러나 IBM

페이션트 임파워먼트 시스템은 전문가의

분석에 환자의 개인진료기록을 감안한

부가 정보를 제공하기 때문에 환자들의

혼란을 최소화하면서 개별 환자에게 적

합한 진료 방법을 결정할 수 있다.

정보 공개를 통해 환자의 안전을 향상

시킨 예로 개인별 약물부작용(ADE)*

경고를 들 수 있다. 카이저 가족 재단

(Kaiser Family Foundation)은 약물 오

남용으로 인한 사망자 수만 매년 7천 명

에 달하는 것으로 추산하며, 이는 산업

재해로 인한 사망보다 16%나 높은 수치

다. 또한, ADE는 매년 입원 및 보험료

지출 비용 증가의 주요 원인 중 하나다.

ADE 경고 서비스는 IBM의 지식기반

플랫폼과 공개된 데이터베이스를 활용

해 약물-약물, 약물-질병, 약물-식품,

약물유전학적 작용 등을 검색한 후 환자

의 최신 임상/유전 데이터와 함께 분석한

다. 그 결과 복수의 약물효과로 인한 잠

재적 유해성을 피할 수 있도록 진료시 분

석 결과를 알려준다.

예컨대, 처방약을 복용 중인 환자가 시

판약을 투약하고자 할 때는 IBM 페이션

트 임파워먼트 시스템에 접속해 자신의

투약 목록에 해당 약품명을 추가하면 된

다. 그러면 시스템은 즉시 환자의 의료데

이터를 취합해 심층 분석을 실시한 다음

기존에 복용 중인 약물과 새로운 약물 간

의 잠재적 유해 작용을 자세히 알려준다.

이밖에 환자의 유전기록도 시스템에 통합

되기 때문에 개인의 유전적 특성으로 특정

투약량 또는 약물 조합이 문제가 될 가능성

이 있을 때, 약물을 처방하는 의사와 환자

에게 경고가 전달된다. 이러한 시스템이 없

다면 주치의는 환자 정보를 이용하지 못하

거나, 심지어 알지 못할 수도 있다.

유사 사례 검색 및 맞춤형 권고 서비스로 스마트 의료 서비스 발전에 기여할 것

이 헬스케어 포털에는 사회적의료 검색

및 맞춤형 권고 서비스 등의 스마트 서비

스도 포함된다. 이 시스템은 환자와 헬스

케어 업계 종사자와의 사회적 관계, 약물

투여, 알레르기, 진료 계획 등 의료진과의

관계 등을 독자적인 데이터 공간에 관리

한다. IBM 페이션트 임파워먼트 시스템

은 유사한 문제를 겪고 있는 다른 환자나

진료 계획안, 전문의 등을 검색하고 권고

해 주는 기능도 있다.

표준 기반의 임상 데이터웨어하우스로

설계된 이 시스템은 표준 상호운용 기록을

지원하므로 각종 센서, 가정

용 의료장비, 모니터링 시스

템, 연구실, 병원정보시스템

등의 의학 정보를 즉시 통합

할 수 있다. 이러한 상호 운

용성 덕분에 언제든 새로운

데이터 출처나 서비스를 추가할 수 있다.

이 솔루션은 헬스케어 제공 과정의 복

잡한 소통 방식을 단순화하는 동시에 결

과를 최적화하고, 더 저렴한 진료가 가능

한 기술을 개발함으로써 헬스케어 산업

을 새롭게 혁신하고자 한다. 새로운 헬스

케어 포털은 흩어진 수많은 데이터들을

서로 연결하고, 통합하여 지능과 통찰력

을 불어넣었다. 이로써 의사들이 풍부한

정보를 바탕으로 진단하고, 환자에게 맞

는 진료 계획을 세우며, 운영 효율성을 높

여 의료기관, 보험사, 환자 모두의 비용을

절감시켜 주는 자료기반 헬스케어 시스

템에 한층 더 가까워졌다.

IBM 페이션트 임파워먼트 시스템은

한국의 IBM 유비쿼터스 컴퓨팅 연구소

(UCL), 하이파 IBM 연구소, 중국 IBM 연

구소 등 3개 연구소가 공동으로 개발했다.

*��ADE(adverse�drug�events)는�복수의�약물을�동시에�투약할�때�위험이�발생하는�것을�뜻함

5. 제품 설치 및 기술 지원의

주체: 이미징 소프트웨어 개발업

체가 유통사에게 소프트웨어의

판매, 설치는 물론 기술지원까지

맡기는 경우가 있다. 이 경우, 전문

성에 있어 구축업체간에 큰 차이

가 있을 수 있으므로 프로젝트를

담당할 주체가 누구인지 반드시

짚고 넘어가야 한다. 또한 기존 이

미징 시스템을 교체할 계획이라면

기존의 이미지를 새로운 시스템에

적용하는 작업을 누가 지원할 수

있는지도 확인해야 한다.

비슷한 규모의 시스템 구축을 기

준으로 예측한 견적 가격이 어느

정도는 유효할 수 있지만 기업에

따라 서로 다른 요구사항들로 인

해 프로젝트에 투입되는 노력(그

리고 비용)이 달라질 수 있다. 서비

스 가격 책정 방식, 현장 구축 담당

자, 제공되는 교육, 그리고 구축 완

료 후 제품 기술 지원 요청의 주체

등에 대해 명확하게 규정지어야

한다.

6. 해당 솔루션을 사용하고 있

는 고객의 수: 고객 사례에 대한

자료를 요청해야 한다. 문서 이미

징은 여러 핵심 소프트웨어 애플

리케이션과 연동되어 다양한 산업

군에서 사용되는 솔루션이다. 원

하는 고객 사례와 정확히 일치하

는 자료를 얻지 못할 수도 있지만

해당 솔루션을 설치한 고객들의

연락처 목록을 확보하면 된다. 해

당 소프트웨어가 우수한 솔루션

인지, 시간이나 품질 면에서 적절

하게 구현되었는지, 기술 지원은

훌륭한지, 그리고 솔루션을 사용

하고 있는 기업이 해당 제품을 추

천하는지 직접 확인해야 한다.

업무의 유연성 극대화로생산성 향상 기대

충분한 조사와 적절한 질문 목록

을 활용하면 기업 요구에 가장 부

합하는 문서 이미징 시스템을 선

택할 수 있다. 이제 종이 서류 감소

를 위한 첫 발을 뗐다면 모바일 기

술을 이용할 준비가 되었다.

모바일 컴퓨팅으로 이동 중에 업

무를 해결할 수 있으므로 굳이 사

무실에 매여 있을 필요가 없게 된

다. 어디를 가든 파일 보관함을 갖

고 다닐 수 있다는 것은 필요할 때

면 언제나 모든 중요 문서에 즉각적

으로 접근할 수 있음을 의미한다.

모바일 컴퓨팅과 문서 이미징은

기존의 작업 방식을 변화시킬 수

있는 비법이다. 단순히 언젠가 실

현되기를 기대하는 좋은 아이디어

가 아니라 이미 현실화 되고 있는

기술이다.

한국IBM은 교보생명의 주

전산기 대 외망 통 신장 비를

IBM 메인프레임 System z10

에서 구동되는 zLinux 기반의

CCL(Communication Controller

for Linux)로 재구축했다고 밝혔다.

교보생명은 지난 20년간 대외

기관과의 데이터 송수신 업무를

담당했던 통신장비(IBM 3745)가

노후화 되어 zLinux 기

반 통신제어 솔루션인

IBM CCL로 교체함으

로써 기존 패킷 교환 방

식인 X.25 프로토콜과

기 개발된 애플리케이션의 수정

없이 대외기관 업무를 전환했다.

교보생명의 주전산기 대외망은

금융권을 포함한 다수의 대외 기

관과의 대외 전자금융 업무를 담

당하는 중요한 시스템으로 24시

간 가동되고 있다. 따라서 전환

및 업무 테스트가 어려운 환경으

로 애플리케이션의 수정을 최소

화하고 기존의 X.25 프로토콜을

그대로 지원할 수 있는 방안을 검

토하고 있었다. 이에 한국IBM은

우리은행, 제주은행에 도입해 안

정성을 검증 받은 CCL을 이용해

교보생명의 요건에 맞추어 애플

리케이션을 전혀 수정하지 않고

기존 통신 방식과 동일한 운영환

경으로 구현했다.

이번 교보생명 주전산기 대외망

통신장비 교체 프로젝트는 교보

생명에 전략적 아웃소싱(SO) 서

비스를 제공하고 있는 한국IBM

이 교보생명 업무환경에 대한 전

반적인 사전 파악을 바탕으로 기

존 환경에 최적화하면서 구축 기

간을 최소화한 성공적인 프로젝

트로 평가 받고 있다. 교보생명

은 이번 프로젝

트를 수행하기

위해 IBM의 솔

루션과 타사의

솔루션 들을 함

께 검토했으나,

IBM의 기술 및

서비스 역량이 녹아있고 투자 대

비 효과가 가장 높은 zLinux 기

반의 IBM CCL을 채택했다고 밝

혔다.

교보생명 담당자는“보안을 중

시하는 금융권에서는 현재까지도

기존 방식인 X.25를 고수하는 금

융기관들이 많다. 전환 기간 및 리

스크를 최소화 하기 위해 기존 통

신 방식과 애플리케

이션을 그대로 사용

할 수 있는 최신 대

외망 통신장비와 솔

루션이 필요했다”며

“IBM CCL 소프트웨어와 메인프

레임 System z10은 이미 다른 대

형 금융기관에서 그 안전성을 검

증 받은 만큼 최상의 결정이었다”

고 말했다.

김원종 한국IBM GTS 대표는

“한국IBM은 업계에서 가장 광범

위한 소프트웨어, 하드웨어, 서비

스 통합 역량을 바탕으로 교보생

명의 업무 환경과 워크로드에 최

적화된 전략적 아웃소싱(SO) 서

비스를 제공해 왔다”며“이번 메

인프레임 System z10을 이용한

주전산기 대외망 통신장비 도입

도 교보생명에 최고의 투자 대비

효과를 보장할 것”이라고 밝혔다.

▶ 7면에 이어

PC와 스마트폰으로 더 빠르고 간편하게!

IT Insight를 만나는 3가지 방법

언제나 생생한 IT 뉴스를 전달해온 IBM IT Insight.

PC와 스마트폰으로 더 편리하고 빠르게 만나세요!

1. QR code 인식 앱을 설치한다.(예: QRooQRoo, 네이버 바코드, 다음코드,스캐니(Scany),

뷰파인더(ViewFinder) 등)

2. 앱을 켜고 QR 코드 이미지를 찍는다.

3. 연결된 페이지에서 IBM IT Insight를 바로 본다.

모든 스마트폰에서 QR코드로 보기

1. QR코드인식 앱을 켜고 옆의 이미지를 찍는다.

2. 연결된 앱스토어에서 IBM IT Insight 앱을 확인한다.

3. 무료로 설치하고 간편하게 본다.

아이폰에서 QR코드 찍고 앱으로 보기

PC에서 웹사이트 보기

www.ibmitinsight.com 주소 입력한다.

“환자를 위한 포털 사이트, 들어보셨어요?”

대형금융기관 도입으로 검증 받은

CCL로 통신방식과 애플리케이션

수정 없이 동일한 운영환경 구현

IBM 페이션트 임파워먼트 시스템은 중요 데이터를 통합해의사와 환자 모두에게 제공한다.

- IBM 연구소의 조셉 재신스키 -

▶ IBM 페이션트 임파워먼트 시스템 화면