西太平洋快訊




기업 효율 위해 데이터센터 폐쇄?…‘논란’

韓國
최근 IT관련 업계에서 데이터센터 폐쇄를 둘러싼 논란이 일고 있다. 사진은 첨단 기업들이 밀집한 서울 상암동 일대로서 본문 기사와 직접 관련은 없음.

 

최근 국내외 IT업계에선 클라우드의 번성과는 반대로, 데이터 센터를 폐쇄하려는 움직임이 일면서 이를 둘러싼 논란이 벌어지고 있다. 이는 클라우드가 널리 대중화되면서 상대적으로 데이터센터의 비용을 줄이고 효율화를 기하고자 하는 일부 기업들로부터 비롯되었다. 데이터 센터 폐쇄를 시도하는 기업들은 데이터가 너무 오래 데이터센터에 보관될 경우 이를 클라우드로 옮겨 처리하는 것이 매우 비효율적인 것으로 보고 있다. 클라우드에서 생겨나는 데이터가 점점 늘어나고, 이 데이터가 모두 클라우드에서 저장되고 처리되며 분석된다는 것이다.

 

‘데이터 센터 대신, 클라우드로 대체’
실제로 미국의 경우 기업의 절반 이상이 수 년 내로 데이터센터를 폐쇄할 것으로 전망되기도 한다. 국내에서도 일부 데이터 센터 업체들 간에 이와 유사한 움직임이 고개를 들고 있다. 인터커넥스 서비스, 클라우드 공급업체, 사물인터넷, 엣지 서비스, SaaS(소프트웨어 서비스) 등이 널리 자리잡으면서 형태와 규모를 갖춘 기존 데이터센터가 기업에 짐이 될 수 있다는 판단이다.
그러나 이에 대한 반론도 만만치 않다. 특히 미국 실리콘밸리 전문가들 중엔 “데이터센터는 사라지지 않았고, 앞으로도 쉽게 사라질 수 없을 것”이라는 의견이 많다.
애초 데이터센터 폐쇄는 이로 인한 비용 절감과 함께 클라우드의 효율성을 높이는데 목적이 있다. 그러나 현실적으론 데이터센터에 드는 비용이 (절감되고, 그 만큼의 비용이) 그대로 클라우드 지출 비용으로 갈 것(대체될 것)이라고 예상하지만 그렇지 않다는 분석이다. 즉, 클라우드가 성장하면서 클라우드가 데이터센터를 급격히 대체할 것이라는 예상과는 다르다는 주장이다.

 

존치론자들 ‘여전히 온 프레미스 고수 기업 많아’
데이터 센터 존치론자들은 “자체적으로 보유한 전산실 서버에 직접 인프라를 설치해 운영하는 온 프레미스 방식을 여전히 고수하는 기업들이 많다”고 진단한다. 즉, 기업 입장에선 보안을 엄격하게 지켜야 할 데이터는 온프레미스 환경에서, 그 보다는 개방적인 데이터는 클라우드 환경을 사용하는 하이브리드 인프라를 선호하는 경향이 두드러지기 때문이다. 실제로 클라우드가 비즈니스의 중요한 통로로 널리 활용되고 있음에도 불구하고, 여전히 절대 다수의 기업들이 온 프레미스에 중심을 두고 있는 현실이다.
이를 근거로 존치론자들은 언제가 될진 모르나, 당분간은 워크로드(데이터 공정)를 클라우드로로 옮길 계획이 없는 기업이 매우 많다고 주장한다. 즉, 데이터센터의 비용을 부담하며 어려움을 겪을지언정, 그렇다고 급작스레 오프 프레미스(클라우드)로 이전할 준비가 된 기업은 예상 외로 많지 않다는 뜻이다.

 

‘그럼 AI도 도입할 필요없나?’
존치론자들은 “하긴 데이터센터를 폐쇄하는게 마땅하다는 성급함과 마찬가지로, AI에 대한 인식도 비슷하다”고 지적한다. 즉, AI를 도입해봤자, 기업 이윤을 높이고 조직목표를 달성하는데 그다지 도움이 안 되더라는 생각이 그것이다.
실제로 국내는 물론, 미국 등지에서도 기업의 대형 데이터 프로젝트의 절대 다수가 애초 목표를 달성하지 못하는 경우가 많다는 보고도 잇따르고 있다. AI 프로젝트와 관련된 빅데이터 작업의 결과 역시 그 결과가 애초 기대에 못미친다는 것이다.
이러한 결과에 근거해 “대부분의 AI 프로젝트가 실패한다”며 AI 기반 기술이 아직은 미흡하다고 결론을 내리기도 한다. 그러나 데이터센터의 존치 논란의 배경이 그렇듯이, 문제는 기술 자체가 아니라는 지적이다. 즉, 기업이 AI를 통해 이루려는 목표가, 실제 해당 기업의 능력이나 시스템 역량을 넘어선다는 것이다.
데이터 센터 논란 역시 데이터 경제에 걸맞은 기업의 준비가 미흡하고, 미숙한 데이터의 남용이 근본적인 문제라는 설명이다. 또 데이터 클리닝, 데이터 형성, 데이터 이전 등의 작업에 있어 데이터 과학은 머신러닝만큼 많이 쓰인 적이 한 번도 없다는 점도 거론되고 있다. 결국 데이터센터 존치 논란은 기술과 그 효율성의 문제라기보단, 기술에 대한 인간의 과잉기대, 그리고 기술을 뒷받침할 기업의 역량 부족의 문제라는 지적이다.

김예지 기자