전통적인 EDW 구조보다 EDW를 각 단위업무로 분화, 업무 성격에 맞는 빅데이터 구현이 효율적이라는 주장이 제기됐다.

24일 ‘파스트림(Parstream)’의 국내 총판 굿모닝아이텍 김영일<사진> 클라우드 컨설팅 사업본부 상무는 이같이 강조하고, 파스트림의 국내 금융권 공략을 가속화할 것이라고 밝혔다.

‘파스트림’은 독일 쾰른에 본사를 둔 실시간 분석에 특화된 칼럼 기반 RDBMS 제품이다.

세간에 알려진 사이베스 IQ, 버티카 등 제품과 유사성을 보이지만, ‘속도’, ‘TCO’ 측면에서 강점을 보인다는 게 굿모닝아이텍의 설명이다.

◆전통적인 BI/DW의 문제점은 = 그동안 시중은행은 애플리케이션을 거친 데이터를 RDBMS에 저장한 후 EDW로 보내 통합 관리하는 방식을 채택해 왔다.

이 EDW에 정보계를 연계, 경영관리시스템 등 각종 분석 업무 그리고 은행 마케팅 및 지주사 연계 마케팅에 활용중이다.

각종 보안사고로 지주사 활용도는 크게 낮아졌지만, 지주사 EDW, 은행 EDW 등 ‘통합관리’ 구조는 큰 변화가 없다.

이같은 EDW 방식은 통합 관리 편의성은 확보할 수 있지만, 지속 증가하는 분석업무를 각각 대응하기 어려운 게 현실이다.

현실적 어려움 때문에 지난 10여년전부터 시중은행은 중요 업무별 데이터마트를 다시 구성, 목적형 DBMS로 활용중이다. <그림1 ‘기존 BI/DW의 문제점’ 참조>

▲ 그림1 ‘기존 BI-DW의 문제점’

예를 들어, 리스크(바젤 등), 국제회계기준 대응, 자금세탁 방지 관련, 이상거래탐지 등 규제 관련 업무를 EDW에서 처리하기 어려울 경우 각각의 데이터마트로 구조를 편성, EDW 성능 부담을 줄여 사용 중이다.

즉 10여년전에는 분화된 DB 및 DM을 EDW로 구성했다가, 이제는 이 EDW가 목적형 데이터 마트로 나눠지는 것이다.

이같은 현상은 ▲초기 구축 후 데이터 증가에 따른 성능저하 ▲공간 및 비용 증가 ▲분석 능력 한계 등 EDW의 구조적인 문제점에 기인한다.

◆금융회사 “파스트림의 속도, TCO에 주목할 때” = 금융회사의 빅데이터 도입의 고민은 전사적 접근을 해야 한다는 강박관념에 있다.

‘빅데이터’ 어원이 주는 메시지가 불필요하게 확대 해석된 데다 ‘하둡’이 이런 고민을 해결해 줄 수 있을 것이라는 환상이 가져온 현상이다.

시중은행 한 관계자는 “하둡 전문가를 찾는 게 정말 어렵다. 빅데이터에 대한 사회적인 니즈는 높아가는데, 방향성을 찾는데 어려움이 많다”고 토로했다.

굿모닝아이텍이 국내에 공급하는 ‘파스트림’은 EDW 관점의 빅데이터 구현보다 단위업무별 접근법을 제안한다.

김영일 상무는 “파스트림은 단위업무에 설치, 1차 분석을 시행하고 그 결과값만 EDW로 전송해 전체 데이터시스템 속도에 영향을 미치지 않는다”고 강조했다.

▲ 그림2 ‘파스트림 지역적 분산 분석(Geo-Distributed Analytics) 기술’

‘파스트림’의 지역적 분산 분석(Geo-Distributed Analytics) 기술이 이를 지원한다. <그림2 ‘파스트림 지역적 분산 분석(Geo-Distributed Analytics) 기술’ 참조>

아울러 파스트림은 빠른 속도를 강점으로 내세운다.

응답속도를 극대화하는 파스트림의 기술은 특허받은 ‘고성능 압축 인덱싱(HPCI, High Performance Compressed Index)’ 기술에 있다. <그림3 ‘파스트림 HPCI(High Performance Compressed Index) 기술’ 참조>

▲ 그림3 ‘파스트림 HPCI(High Performance Compressed Index) 기술’

칼럼기반 DBMS의 인덱싱은 압축을 기본으로 한다. 이를 분석용으로 활용하기 위해서는 압축을 풀고 또 분석하는 과정을 거치고 여기서 성능저하 현상이 발생한다.

파스트림의 HPCI는 ‘압축된 상태로 분석업무’를 진행, 성능저하를 최소화한다는 강점이 있다.

바로 이점이 시중 금융사 단위업무별 분산 분석에 적합한 모델이라는 게 김영일 상무의 얘기다.

금융사의 기간계 업무를 제외한 단위업무 OLTP DBMS에서 직접 압축 DB 파스트림 DBMS로 가져다 바로 분석하고 그 결과값만 EDW로 보내주면 되는 것이다.

요약하면, 굿모닝아이텍이 공급하는 파스트림은 ▲표준 SQL 쿼리 인터페이스를 기반으로 ▲실시간 적재와 조회를 동시 처리하며 ▲x86 서버+리눅스 조합으로 비용을 줄이며 ▲특허기술 HPCI 및 지역적 분산 분석(Geo-Distributed Analytics) 기술 등을 강점으로 한다.

◆글로벌 '파스트림' 도입 사례는 = ‘파스트림’은 글로벌 회사답게 글로벌 다양한 산업군에서 고객사례를 확보하고 있다.

우선, 씨티은행의 경우 자사에서 운영 중인 단위업무 중 30TB 용량의 오라클 DW를 파스트림으로 교체해 1초 이내 응답속도를 내놓았다.

중국 최대 풍력발전 기업 ‘엔비전에너지(Envision Energy)’는 신재생에너지의 오픈마켓 거래 지원을 위해 ‘파스트림’을 도입, 실시간 센서 데이터 분석에 활용해 연간 1억 5800만 달러의 경제적 효과를 얻었다.

이탈리아 텔레매틱스 업체 ‘옥토(OCTO)는 파스트림을 활용해 월 2억 6000만건의 신규 데이터를 실시간으로 분석하고, 310억건의 과거 데이터를 실시간으로 처리한다.

운전자의 프로파일을 분석해 관련 정보를 자동차 보험사에 제공하는 ‘옥토’는 파스트림 도입으로 전체 데이터 작업시간을 90% 이상 감소시켰고, 매년 하드웨어 비용을 60% 절감했다.

독일 지멘스는 가스터빈 유지보수 업무를 위해 고객사에게 공급된 터빈 각각에 파스트림을 적용한 특별한 사례다.

지멘스에게는 고객사의 가스 터빈 유지보수가 가장 큰 과제. 터빈의 저진동 시동에 의한 뒤틀림이나 산화질소 배출 등 시스템 효율성 그리고 작업결정을 위해 실시간 분석이 필요했다.

‘파스트림’을 각각의 가스터빈에 연계해 ▲터빈당 초당 5000개 이상의 데이터 발생 포인트당 18억건의 데이터 분석 ▲모델 기반의 러닝/루트(learning/root) 원인 분석을 위한 과거기반 데이터 활용에 나섰다.

이를 통해 지멘스는 가스터빈의 저진동에 의한 뒤틀림 감소, 산화질소 배출 감소, 재질의 피로도 예측 및 유지보수 효율이 크게 향상됐다.

물류 및 택배에 적용해 운행 차량의 정보 다양한 정보수집 및 실시간 모니터링 활용, 1웨이퍼 당 10억건의 데이터를 생산하는 ‘갤럭시 세미컨덕터 인텔리전스’ 회사의 분석 적용, 유전자 연구 분석 전문회사의 가설 및 검증에 ‘파스트림’이 활용되기도 한다.

김영일 굿모닝아이텍 상무는 “금융회사도 이제는 빅데이터 구현에 많은 비용과 복잡한 시스템이라는 고민에서 해방이 될 때”라며 “파스트림 제품을 활용, 싸고 손쉽게 빅데이터를 구현해 활용할 수 있다”고 강조했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net