조외현 파스트림코리아 대표

▲ 조외현 파스트림코리아 대표

[컴퓨터월드] ‘실시간 빅 데이터 분석’을 최대의 강점으로 내세우고 있는 독일(본사 미국 실리콘밸리)의 빅 데이터 솔루션 기업인 파스트림이 국내 시장공략에 뒤늦게 뛰어들어 관심을 불러일으키고 있다. 국내 빅 데이터 시장을 둘러싼 국내외 기업들의 경쟁이 그 어느 때보다 치열한 상황에서 속도 하나만큼은 최고라는 자신감을 갖고 당당히 도전장을 던진 것이다.

뒤늦게 뛰어들었지만 고객들의 반응은 기대 이상이어서 파스트림 역시 다소 고무된 상황이다. ‘고성능 압축 비트맵 인덱스’ 기술은 파스트림이 내세우고 있는 최고의 기술로 평가된다. 특허 등록된 이 기술을 적용, 빠르게 데이터를 적재하고 분석할 수 있는 아키텍처로 수십억 건의 데이터도 1초 이내 분석 결과를 도출할 수 있다는 것이 파스트림의 최대 강점이라는 것. 빅 데이터 및 IoT 시대에 파스트림의 성장 가능성이 높게 평가되는 이유가 바로 여기에 있다.

그러나 한국에서는 아직 파스트림에 대한 인지도가 그렇게 높지 않다. 파스트림코리아는 이를 극복하기 위해 영업 및 마케팅 정책을 적극 강화할 계획이다. 우선 기업용 인프라 솔루션 기술과 컨설팅으로 높은 평가를 받고 있는 굿모닝아이텍(주)을 총판으로 확보하는가 하면 데이터 컨설팅 전문기업인 (주)비투엔과도 파트너십 계약을 체결했다. 큰 글로벌 IT 기업도 쉽게 실시간 빅 데이터 분석을 언급하지 못하는 상황에서 실시간 빅 데이터 분석으로 관련 시장에 파란을 일으키고 있는 파스트림코리아 조외현 대표를 만나 본다.

“지지부진한 빅데이터 시장에 촉매제 될 것”

조외현 파스트림코리아 대표는 IT·SW 분야에서만 27년의 경력을 갖고 있는, 그야말로 산전수전 다 겪은 데이터 분야 전문가다. 그 동안 데이터베이스, DW/BI, 데이터품질, 메타데이터 영역에서 오랫동안 활동했었고, 최근에는 e-디스커버리 분야와 연구소의 신기술 사업화 컨설팅도 하고 있다.

그러던 그가 어떻게 국내에는 거의 알려지지도 않은 파스트림코리아의 대표를 맡게 된 것일까. 조 대표가 처음 파스트림을 접하게 된 것은 4년 전 시장조사 자료를 통해서다. 그 당시만 해도 빅 데이터 개념이 국내에 소개되고 있었지만, 아직 빅 데이터에 대한 사업성이나 시장 준비는 부족했던 시기였기에 관심만 갖고 있었다고 한다. 그러던 그는 독일에서 열린 세빗(Cebit) 박람회에 참가하게 됐는데 거기서 파스트림을 다시 만나게 되면서 회사와 제품의 특징을 명확히 파악하게 됐다고 한다.

이때까지도 파스트림으로 사업을 해야겠다는 생각은 하지 못했다. 국내 시장 상황이 아직 이르다는 판단 때문이었다. 그러나 전 세계적으로 IoT 적용사례가 많지 않음에도 불구하고 신생기업이나 마찬가지인 파스트림이 실제 IoT 분야의 적용사례를 갖고 있다는 점은 아주 매력적으로 보였다는 것이 조 대표의 설명이다. 특히 파스트림이 보유한 실시간성 및 IoT 특화 기능들이 다소 지지부진한 국내 빅 데이터 시장을 활성화하는데 촉매제 역할을 할 수 있을 것이라 생각했고, 조 대표의 판단 외에도 국내 데이터베이스 전문가들의 의견을 수렴한 끝에 파스트림을 국내에 공급하기로 했다고 한다.

수십억 건 데이터도 1초 이내 분석

파스트림이라는 회사는 아직 낯설다. 어떤 회사인가.
파스트림은 병렬처리를 의미하는 ‘Parallel’과 스트리밍 데이터를 의미하는 ‘Streaming’을 조합해 만들어진 이름이다. 독일에서 시작된 벤처 기업이며 현재 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 있다. 대부분의 기술진들이 C++에 대한 최고 수준의 기술력을 가진 R&D 전문인력이다.

파스트림의 시초는 창업자들이 그 전에 진행했던 여행 패키지 관리 프로젝트였다고 한다. 우리나라와 달리 독일은 여행 패키지 상품을 판매하면 여행사가 그 패키지의 서비스에 대한 모든 것을 책임지는 구조다. 기상 조건에 의해 결항이 된다거나 예기치 못한 상황이 항상 일어나는 여행의 특성상 이러한 상황을 실시간으로 조정하고, 여행자가 일정을 마칠 때까지 관리할 수 있어야 한다. 따라서 이 프로젝트를 수행할 때 20억 건의 데이터를 대상으로 모든 서비스에 응답속도 3초 이내의 요구사항을 충족할 수 있어야 한다는 조건이었다고 한다.

온갖 데이터베이스 솔루션과 기술을 다 검토해 봐도 이러한 요건을 충족하기가 어렵다는 결론을 내린 후 뭔가 새로운 시도를 해야 한다는 결정을 하게 됐고, 이러한 시도의 결과물이 파스트림의 탄생과 연결됐다.

파스트림이 여타 빅 데이터 솔루션과 차별점이 있다면.
기존 빅 데이터 시장만 놓고 본다면 파스트림은 후발주자다. 그러나 현시점에서 평가하자면 국내 일반기업의 경우에는 어떤 솔루션도 빅 데이터 선도 주자라고 얘기하기가 어려울 정도로 제대로 된 적용사례가 드물다. 이것은 시장과 고객이 준비가 덜 돼 있다는 증거일 수 있으며, 한편으로는 이들이 뭔가 새로운 개념이나 솔루션을 기대하고 있다는 생각이 든다. 즉, 뭔가 많이 부족하다고 느끼고 있다는 거다. 파스트림은 여타 빅 데이터 솔루션들과 확연하게 다른 개념과 전략을 구사하고 있다.

가장 큰 차이는 일반적인 빅 데이터 기술이라고 할 수 있는 하둡 기반이 아닌, 컬럼 기반의 관계형 데이터베이스 기술을 적용하고 있다는 점이다. 이는 고객으로 하여금 새로운 기술이 아니라 기존 사용하던 표준 SQL 기술과 솔루션을 그대로 활용할 수 있도록 한다. 다음으로는 파스트림의 아키텍처가 정말로 빠르게 데이터를 적재하고 분석할 수 있도록 설계돼 있다는 점이다.

제품이 처음부터 빅 데이터 뿐만 아니라 IoT의 추가 요건들을 지원할 수 있도록 개발이 됐다. 또한 고성능 압축 비트맵 인덱스 기술을 적용해 타 솔루션과 수십 배의 속도 차이라는 확실한 차별화를 구현하고 있다. 그리고 솔루션이 완전히 C++로 개발됐으며 전체 사이즈가 40MB 정도로 대단히 가벼워서 소규모 임베드 시스템 등에 쉽게 탑재할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

IoT와 연계 분석도 최대 강점

파스트림의 IoT 적용 사례가 있다면.
IoT 데이터에 대한 실시간 분석 사례로는 세계 최대 풍력터빈 기업 중 하나인 중국의 인비전에너지를 들 수 있다. 이 회사는 2만 대의 풍력터빈을 이용해 신재생에너지를 생산하고 있다. 풍력생산 시설은 지리적으로 바람이 많은 산, 바다, 평지 등 원격지에 위치하므로 모니터링과 유지보수가 까다롭다. 문제는 풍력터빈의 날개 하나가 몇 도만 벗어나도 생산량에 큰 영향을 주기 때문에 바람의 방향, 속도 등에 따라 실시간 조정작업이 필요하다.

인비전에너지는 풍력터빈에 각 150개의 고급센서를 장착해 풍속, 온도, 습도, 진동 등 다양한 데이터를 실시간으로 수집하고, 과거 누적된 데이터를 포함해 30TB의 데이터를 실시간으로 비교분석하고 있다. 이러한 결과로 장비에 대한 예방적 사전 정비를 통해 다운타임을 최소화시키고 전력생산량을 높이게 돼 시간당 1만 8천 달러, 연간 1억 5800만 달러(약 1,700억 원)에 달하는 효과를 거두게 됐다고 인비전에너지 CEO가 주장하고 있다. 이외에도 노키아, 지멘스, 옥토텔레매틱스 등이 IoT 데이터를 실시간 분석해 업무에 적용하고 있다.

다양한 맞춤형 실시간 서비스 제공

빅 데이터 분석으로 일반 소비자나 기업들이 무엇을 얻을 수 있는가.
궁극적으로 기관 및 기업들이 빅 데이터를 이용해 어떤 서비스를 제공하느냐에 달려 있다. 실시간 사회안전망 관리, 실시간 재난관리 서비스 등과 같은 경우 소비자는 보다 안전한 삶에 대한 보장을 받을 수 있게 될 것이며, 지능형 실시간 교통정보 서비스를 통해 보다 편리하고 빠른 이동 정보를 제공받을 수 있다.

그 외에도 빅 데이터 분석을 통해 소비자들에게 더 만족스럽고 삶의 질을 향상시킬 수 있는 다양한 맞춤형 서비스 제공이 가능할 것이다. 기업 입장에서는 빅 데이터 분석을 통해 기존 사업의 원가 절감이나 효율성을 높일 수 있으며, 좀 더 고객 친화적인 서비스 발굴로 고객의 브랜드 충성도를 제고할 수 있다. 또한 기업들은 내외부의 빅 데이터 분석을 통해 새로운 비즈니스 모델을 발굴, 시장 차별화 전략을 구사할 수도 있다.

빅 데이터가 일자리 창출과 경제 발전에도 도움이 될 것으로 보는가.
사실 빅 데이터 기술 자체만으로는 한계가 있어 보입니다만 최근 폭발적인 관심을 받고 있는 IoT가 부상하면서 많은 기업들에게 자극을 주고 있다. IoT 기술을 포함한 빅 데이터 기술을 이용해 스마트 팩토리와 신재생에너지 분야에 과감한 투자가 함께 이뤄진다면 선도적인 국가들의 사례를 볼 때 많은 일자리 창출을 기대할 수 있다. 정부에서도 이러한 분야에 다양한 진흥책을 내놓고 있어 기업들에게는 새로운 기회를 모색할 수 있는 시점이라고 볼 수 있다.

사실 IoT를 적용하면 사람이 할 일이 더 줄어들지 않을까 걱정하는 사람들도 많다. 그러나 신재생에너지 분야에서 앞서가고 있는 유럽의 경우를 보면 오히려 화석에너지보다 신재생에너지 산업에서 훨씬 많은 일자리를 창출하고 있다. 미국의 경우 전체 에너지생산량의 1.9%를 차지하는 풍력산업에서 지난 10년 간(2001년~2010년) 8만 개의 일자리가 창출됐는데 이것은 미국 내 에너지 생산량의 44%를 차지하는 석탄업계 전체의 일자리와 같다고 한다. 뿐만 아니라. IoT는 전 산업에 접목할 수 있으므로 기존 산업에서 개발, 판매, 설치, 운영, 유지보수 등에 새로운 일자리가 필요하게 될 것이다.

상호 ‘윈-윈’ 하는 IoT 생태계 구축 필요

국내 IoT 산업의 현재와 미래를 내다본다면
올해부터 IoT 시장이 뜨겁다는 것을 느끼고 있다. 국내 IoT 산업은 아직 미미하다고 볼 수 있다. 물론 선진국에서조차 아직 IoT를 적용한 사례는 많지 않다. 하지만 정부의 의지와 국내 산업기술력 및 IT기술력을 고려할 때 결코 늦지 않았다고 보며, 글로벌 측면에서도 선도적인 시장을 만들어 갈 수 있을 것으로 생각한다.

IoT는 기존 산업기술과 IT기술을 융합해 추진돼야 하므로 디바이스를 제조하는 기업, 특히 대기업의 역할이 중요할 것으로 본다. 반면 IT기업은 중소기업들이 대부분이기 때문에 거대 기업과 중소기업 간의 실질적 협업이 가능한 IoT 생태계 구축이 반드시 필요하다고 본다. 이 부분에서 정부 및 공공기관의 역할이 가장 중요하다 볼 수 있으며, 그 결과는 글로벌 IoT 시장에서 경쟁력 확보와 일자리 창출로 나타나게 될 것이다.

빅 데이터 산업은 어떤가.
앞으로 IoT 기술을 통해 산업 영역의 구분 없이 융합된 비즈니스 모델이 가능하게 될 것이다. 어쩌면 몇 년 내 기존 기업들의 경쟁력을 송두리째 무력화시킬 수 있는 비즈니스 모델의 등장도 충분히 예측할 수 있다. 불과 17년 전 인터넷과 웹의 등장으로 수많은 신흥 강자들이 나타났듯이 지금의 인터넷 규모보다 적어도 100배 이상의 규모가 될 것이라는 IoT 시장에서 경쟁력을 유지하면서 생존과 번영을 추구하고자 한다면 반드시 새로운 비즈니스 모델을 발굴해야 할 것이다.

아울러 IoT와 빅 데이터 전문인력을 적극적으로 양성하라고 권하고 싶다. 가능한 비즈니스 전문가와 빅데이터 전문가를 한 팀으로 묶어 예산을 배정해 1~2년 정도 학습과 시범 프로젝트를 해보게 하면서 분기별 결과를 CEO에게 직접 보고하는 시도를 해보라. 그 결과는 여러분 기업의 현실을 반영하는 것이므로 그 누구에게도 책임을 물을 수는 없겠지만 CEO가 관심을 가질수록 그 결과는 더 가치 있는 것이 될 것이다. 단 이들의 다양한 시도에 대해서 직접적인 간섭이나 방향 제시 같은 개입을 하지 않는 것이 인재들로 하여금 무한한 상상과 가능성을 끌어내는데 도움을 줄 것이다. 시행착오를 경험하라. 실행이 곧 답이다.

IoT 시대는 사람뿐만 아니라 지능화된 모든 사물들이 상호 연결돼 현실세계는 그 자체가 거대한 정보시스템으로 변화하게 될 것이다. 따라서 앞으로는 이러한 현실 데이터와 분석정보를 기반으로 하는 실시간성의 의사결정이 더욱 중요하게 될 것이다.

▲ “빅 데이터와 IoT는 시행착오를 통한 경험이 곧 답이다” 향후 IoT 시장에서 비즈니스 모델을 발굴하고 경쟁력을 유지하기 위해서는 시행착오를 통한 경험이 필요하다고 조외현 대표는 강조했다.

IT분야는 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크 등 세분화하면 할수록 다양하다. 그 중에서도 데이터는 보이지 않는 영역으로 같은 IT에 종사하는 사람들과도 기술적 공감을 형성하기 어렵지만 조외현 대표는 이 분야의 전문가로 인정받고 있다. 그런 그가 후발주자이지만 파스트림으로 승부수를 띄웠다. 그럴 수 있었던 것은 조 대표에 대한 주변의 신뢰와 이 시장에 대한 조 대표만의 정확한 안목이 있었기 때문이다.

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