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[전시회] 브레인즈컴퍼니 ‘소프트웨이브 2023’에서 새로운 비전 제시

이화정 2023.12.06

브레인즈컴퍼니가 11월 29일(수)부터 12월 1일(금)까지 삼성동 코엑스에서 국내 최대 소프트웨어(SW) 전시회인 「소프트웨이브 2023(소프트웨어 대전)」에 참가했어요.

자회사인 AI 전문기업 ‘에이프리카’와 함께 “AI, 클라우드 네이티브의 창을 열다. 디지털 플랫폼을 위한 Brainz Group”이라는 슬로건 아래 IT 분야의 새로운 비전을 제시하기 위해 참가한 것인데요.

「소프트웨이브 2023」 전시회는 참관객 3만 명, 국내외를 대표하는 320개 사, 557개 홍보 부스가 참가할 정도로 뜨거운 관심 아래 진행되었어요. 브레인즈컴퍼니와 에이프리카는 참관객분들께 자사 핵심 제품을 다채롭고 직관적으로 보여드리기 위해 세미나, 이벤트, 이 밖에도 다양한 콘텐츠를 마련했답니다.

3일 동안 많은 참관객분들과 마주하는 자리여서 더더욱 설레었던 소프트웨이브 2023 전시회. 그 현장감을 담은 후기 바로 시작할게요!

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브레인즈컴퍼니 부스 탐험

브레인즈컴퍼니와 에이프리카의 부스는 멀리서 봐도 한눈에 띨 정도로 웅장했는데요!

부스 곳곳에 브레인즈컴퍼니와 에이프리카의 제품을 다양한 형태로 구성해 보았어요. 참관객분들과 가장 처음 마주하는 안내데스크, 핵심 제품인 데모 영상과 대시보드 영상, 세미나 공간까지! 무엇보다 브레인저가 여러분들을 기다리고 있었답니다😌

특히 데모 영상과 대시보드 영상을 통해 제니우스(Zenius)의 핵심제품인 EMS·APM·ITSM·SIEM을 직관적으로 소개해 드릴 수 있었는데요. 제품별 담당 엔지니어가 제니우스를 데모화면과 함께 직접 설명해 드리고 시연해 드리는 자리를 마련해서, 참관객 분들께 좋은 반응을 얻었어요!

브레인즈컴퍼니 x 에이프리카 세미나

Brainz Group Tech Talk 2023

브레인즈컴퍼니는 에이프리카와 함께 「Brainz Group Tech Talk 2023」 이름으로 세미나를 진행하기도 했는데요. ‘인공지능(AI) & 클라우드(Cloud)’를 성공적으로 디지털 전환하기 위한 네 가지 주제를 선보여드렸습니다.

▲광주과학기술원 사례로 본 대규모 AI 플랫폼 구축방안 ▲MLOps와 DevOps를 활용한 프라이빗 LLM 구축방안 ▲클라우드 전환기의 성공적인 IT 인프라 모니터링 방안 ▲디지털 플랫폼 정부의 클라우드 네이티브 구현 사례를 참관객분들께 보여드리는 자리를 가졌답니다.

이 밖에도 QR코드를 통해 온라인 설문 참여를 해주신 참관객분들에 한해, 스타벅스 커피 쿠폰 이벤트도 진행했어요. 이처럼 다양한 콘텐츠로 채워진 브레인즈컴퍼니 부스에 많은 참관객들이 몰리며 대 성황을 이루었습니다!

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소프트웨이브 2023 전시회를 통해 많은 고객분들과 마주하고, 저희 제품을 다양한 각도에서 알릴 수 있어 뿌듯하고 행복했던 시간이었어요. 자회사인 에이프리카와 함께해서 더더욱 뜻깊었답니다.

3일 동안 브레인즈컴퍼니와 에이프리카 큰 관심 보내주셔서 감사드리며, 앞으로도 IT 인프라 통합모니터링 분야뿐만 아니라 인공지능(AI) & 클라우드(Cloud) 분야에서 지속적으로 차별화된 서비스를 보여드릴게요!

PS. 3일 동안 진행한 소프트웨이브 2023 전시회인 만큼 아직도 못다 한 얘기가 아직도 많아요. 다음에는 소프트웨이브 2023 못다 한 이야기 시즌2 콘텐츠로 돌아올게요-! To be continued…

이화정프리세일즈팀

프리세일즈팀에서 마케팅, 내외부 홍보, 콘텐츠 제작을 담당하고 있어요.

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하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제 하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제 클라우드를 활용하는 기업들은 일반적으로 하이브리드 클라우드 환경을 구성합니다. 단일 클라우드 환경에 비해서 여러 가지 장점이 있기 때문입니다. 하이브리드 클라우드는 멀티 클라우드의 일종입니다. 멀티 클라우드(Multi Cloud)는 하나 이상의 클라우드 환경을 병행하여 활용하는 것을 의미합니다. 클라우드 환경이 퍼블릭이든 프라이빗이든 상관없습니다. 멀티 클라우드는 특히 퍼블릭 클라우드 서비스를 활용할 때 하나의 서비스 제공업체에 종속되지 않고, 각 서비스의 특화된 기능을 조합하여 성능과 비용 효율성을 극대화하기 위해서 주로 활용됩니다. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 반드시 하나 이상의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 인프라)를 함께 사용하는 방식을 일컫습니다. 이 방식은 프라이빗 클라우드의 높은 보안성과 퍼블릭 클라우드의 유연한 확장성을 동시에 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 보안 유지와 규제 준수가 요구되는 민감한 데이터는 프라이빗 클라우드에 안전하게 저장하고, 트래픽의 변동성이 커서 유연성과 확장성이 필요한 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 처리하는 방식입니다. 이를 통해 기업은 데이터 보안과 확장성 간의 균형을 유지하며, 비용을 절감할 수 있습니다. 레거시 환경에서부터 출발하여 클라우드 전환을 실행한 대부분의 조직들은 이와 같은 하이브리드 클라우드 환경을 갖추고 있다고 볼 수 있습니다. 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스와 기업 내부의 프라이빗 클라우드 시스템 또는 온프레미스 시스템을 동시에 활용하기 때문입니다. 그러나 이러한 하이브리드 클라우드 장점을 최대한 활용하려면 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 이 과제들을 어떻게 해결하느냐에 따라 하이브리드 클라우드의 성공적인 도입과 운영이 좌우됩니다. 이러한 도전 과제들에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 통합 운영 및 자동화 체계 구축 각 클라우드 환경은 서로 다른 가상화 기술을 기반으로 운영되기 때문에, 이를 하나의 통합된 인터페이스에서 관리하려면 고유한 관리 도구와 API를 통합하고 상호 호환성을 확보하는 작업이 필수입니다. 또한, 클라우드 간에 워크로드를 자유롭게 이동하거나 자원을 효율적으로 관리하려면 일관된 오케스트레이션 체계를 구축해야 하지만, 각 클라우드가 고유의 관리 프로토콜을 사용하기 때문에 이를 통합하는 과정에서 기술적인 어려움이 발생할 수 있습니다. 이와 같은 통합 문제는 자동화 시스템 구축에서도 큰 난제로 작용합니다. 퍼블릭 클라우드의 오토스케일링(Auto Scaling)이나 리소스 프로비저닝(Resource Provisioning)과 같은 기능은 퍼블릭 클라우드에 특화된 기술로, 이를 프라이빗 클라우드에 동일하게 구현하는 것에도 어려움이 따릅니다. 이러한 기술적 차이를 해결하기 위해서는 양쪽 클라우드 환경을 통합하는 자동화 시스템을 설계해야 하며, 이 과정에서 복잡한 기술적 이슈가 제기될 수 있습니다. 예를 들어 퍼블릭 클라우드의 확장성과 유연성을 프라이빗 클라우드에서도 동일하게 적용하려면, 각 환경에 적합한 자동화 규칙과 관리 프로세스를 개발해야 합니다. 하지만 이 과정에서 많은 리소스와 시간이 요구되며, 결국 운영 효율성을 저하시키고, 자동화 시스템의 불완전함으로 인해 운영자의 수동 개입이 필요하게 되는 상황을 초래할 수 있습니다. 데이터 관리 하이브리드 클라우드 환경에서의 데이터 관리는 이동성, 일관성, 보존, 거버넌스 등 다양하고 복잡한 과제가 따릅니다. 특히 데이터가 여러 물리적 위치에 분산되어 저장하고 처리되기 때문에 모든 위치에서 일관된 상태를 유지하는 것이 어렵습니다. 예를 들어 프라이빗 클라우드에서 수정된 데이터가 퍼블릭 클라우드와 즉시 동기화되지 않을 경우, 데이터 불일치가 발생할 수 있으며 비즈니스 프로세스에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. 또한 클라우드 간의 데이터 이동은 네트워크 성능에 크게 의존합니다. 대용량 데이터를 전송할 때 네트워크 지연이 발생하면 시스템 성능이 저하될 수 있으며, 특히 실시간 데이터 처리가 중요한 애플리케이션에는 이러한 지연이 심각한 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 실시간 데이터 처리 환경에서는 네트워크 대역폭을 최적화하고 지연 시간을 최소화하는 것이 핵심 과제이며, 이를 제대로 해결하지 못하면 비즈니스의 신속한 의사 결정과 대응 능력이 저하될 수 있습니다. 추가적으로 데이터를 여러 클라우드 환경에 복제하여 관리할 경우, 불필요한 데이터 중복이 발생할 수 있어 스토리지 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 이러한 비용 증가를 방지하려면 철저한 데이터 복제 정책과 함께 효율적인 스토리지 관리 전략을 반드시 수립해야 합니다. 비용 관리 하이브리드 클라우드는 유연한 비용 구조를 제공하지만, 이를 효과적으로 관리하지 못할 경우 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드는 서로 다른 방식으로 비용을 책정하기 때문에, 이를 통합 관리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 특히 퍼블릭 클라우드는 사용한 만큼 요금을 부과하는 구조라서, 예상치 못한 리소스 사용이나 자원의 과도한 할당이 발생하면 비용이 급격히 증가할 위험이 있습니다. 반면, 프라이빗 클라우드는 고정된 인프라 유지 비용이 지속적으로 발생하기 때문에 두 환경의 비용을 동시에 효율적으로 통제하지 않으면 예기치 못한 지출로 이어질 수 있습니다. 따라서 이러한 이질적인 비용 모델을 결합해 장기적으로 비용을 예측하고 최적화하는 것이 매우 까다롭습니다. 워크로드의 특성에 따라 어느 환경이 더 비용 효율적인지를 판단하는 리소스 최적화 역시 복잡성을 더하는 요소입니다. 모든 워크로드가 퍼블릭 클라우드에서 비용 효율적인 것은 아니며, 프라이빗 클라우드에서 더 적합한 워크로드도 존재하기 때문에 이러한 선택이 적절히 이루어지지 않으면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 네트워크 관리 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 성능은 시스템 전반의 안정성과 효율성이 직결되는 핵심 요소입니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간에 데이터 전송 시, 물리적 거리에 따른 네트워크 지연(latency)이 발생할 수밖에 없습니다. 이러한 지연은 대규모 데이터 처리 애플리케이션이나 실시간 트랜잭션을 요구하는 워크로드에서 치명적인 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 네트워크 경로 최적화, 지능형 트래픽 관리 및 QoS(Quality of Service) 설정과 같은 고급 네트워크 성능 튜닝이 필요합니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 빈번하게 발생하는 대규모 데이터 전송은 대역폭 제한을 초래할 수 있습니다. 적절한 네트워크 프로비저닝과 데이터 압축, 캐싱 기법을 적용하지 않으면 네트워크 병목현상이 발생하여 시스템 성능에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 더불어 네트워크 장애는 클라우드 서비스 전체에 심각한 중단을 일으킬 수 있기 때문에, 이를 예방하고 빠르게 복구할 수 있는 사전 준비가 필요합니다. 장애에 대비하려면 고가용성(HA) 네트워크 설계, 자동으로 장애를 감시하는 시스템, 그리고 멀티패스(multipath) 라우팅 같은 복구 방법을 적용해야 합니다. 하지만 이러한 작업은 여러 네트워크 계층이 얽혀 있고, 클라우드 시스템 간 상호작용이 복잡하기 때문에, 높은 기술력과 체계적인 관리를 필요로 합니다. 보안 및 규제 준수 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드라는 이질적인 환경에서 데이터를 동시에 관리하고 보호해야 하기 때문에, 다양한 보안 위협과 복잡한 규제 요구사항을 충족시키는 것이 기술적으로 까다롭습니다. 특히 프라이빗 클라우드에서는 기업이 자체적으로 설정한 보안 정책과 방화벽, 액세스 제어 등을 사용할 수 있습니다. 반면 퍼블릭 클라우드에서는 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 보안 프로토콜과 방어 체계가 의존해야 하므로, 이 두 환경을 일관되게 통합해 운영하는 것이 매우 복잡합니다. 데이터 보호 측면에서 암호화와 키 관리가 중요한 역할을 하지만, 각 클라우드 플랫폼이 사용하는 암호화 표준 및 키 관리 프로토콜이 상이할 수 있어 이를 일관되게 적용하는 것도 중요한 이슈입니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 규제를 준수하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 그러나 데이터가 저장된 국가나 지역마다 규제 요구사항이 다르기 때문에, 모든 규정을 충족하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어 유럽연합의 GDPR, 미국의 HIPAA 같은 규제를 준수해야 하는 경우 퍼블릭 클라우드 제공자가 데이터가 저장하는 위치나 처리 방식을 명확하게 제공하지 않으면 규제 위반 가능성이 높아질 수 있습니다. 따라서 데이터 주권을 유지하기 위한 데이터 로컬리티 정책을 엄격하게 설정하고, 이를 지속적으로 모니터링하여 규제 준수 여부를 확인하는 추가적인 노력이 필요합니다. 하이브리드 클라우드의 성공적인 운영은 앞서 설명한 다섯 가지 핵심 과제들을 '얼마나 효과적으로 해결하느냐'에 달려 있습니다. 클라우드 간의 통합 관리, 비용 효율적인 운영, 그리고 보안 및 규제 준수의 문제는 단순히 기술적 과제일 뿐만 아니라 기업의 전략적 의사결정과도 깊이 연관되어 있습니다. 따라서 이러한 문제에 대한 종합적인 접근과 체계적인 해결책이 필요합니다. 2024.10.08