AI. PaaS, 디지털 트윈 융합으로 경쟁력 향상 사례와 성공의 핵심

멀티 클라우드 전략이 비즈니스 성공의 핵심이 될 것으로 보이는 가운데, 

AI와 PaaS(Platform as a Service)의 진화 발전으로 기업의 디지털 혁신(DX)이 가속화되고 있다.

BMW의 디지털 트윈 공장과 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 사례에서 알 수 있듯이 AI와 클라우드 기술의 융합이 제조업을 비롯한 여러 산업에 관심을 모으고 있다. 

생성형 AI를 잘 활용하는 기업이 고객의 요구사항을 실시간으로 파악하여 경쟁 우위를 확보할 것이다.

이러한 클라우드 전략은 보안 및 비용 관리가 성공의 핵심이다. 미지의 위협에 대응하고 유연한 운영을 위해 AI 구동형 보안 시스템을 구축해야 한다.

멀티 클라우드의 중요성

IT 시스템 쇄신의 전환이 필요하다. 기업의 기존 시스템이 거의 한계에 이르러 지금까지 유지해 온 온프레미스 환경에서 클라우드 인프라로 전환이 시급한 상황이다.

특히 여러 클라우드를 결합한 멀티 클라우드 전략은 기업의 유연성과 운영 효율성을 높이고 경쟁 우위를 유지하는 데 핵심이 될 것이다.

대기업에 대한 조사에 의하면, 조사 기업의 약 60%가 2025년 디지털 혁신 추진 목표 중 중심에 SaaS(Software as a Service)와 IaaS(Infrastructure as a Service)의 활용이 포함되어 있다. 

AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 주요 클라우드 서비스는 각각 전문 서비스 분야가 다르므로 기업은 이것을 잘 구분하여 자사에 적합한 최적의 IT 환경을 구축하여야 한다.

그러나 클라우드로의 전환 프로젝트는 기존 시스템과의 통합이나 보안 같은 문제가 부상한다. 

특히 라이센싱 비용과 인적 자원 부족은 클라우드 도입을 지연시키는 원인이 된다. 

따라서 클라우드 서비스 선정뿐 아니라 기존 시스템에서 클라우드 전환계획 구상과 내부 리소스 재할당도 중요하다.

클라우드의 이점을 극대화하려면 단일 클라우드에 의존하지 않고 서로 다른 공급자의 서비스를 결합하는 멀티 클라우드 전략을 갖추는 것을 추천한다. 

여러 클라우드를 활용함으로써 시스템 다운타임의 위험을 분산하고 재해 및 사이버 공격에 대한 복원력을 향상할 수 있다.

클라우드 전략 모범 사례: NVIDIA Omniverse와 BMW의 디지털 트윈 팩토리

NVIDIA의 옴니버스(Omniverse) 플랫폼은 AI 기술과 디지털 트윈을 결합한 것으로 제조업의 새로운 표준을 정립하는 선도적인 클라우드 서비스이다. BMW는 이 플랫폼을 사용하여 전체 공장 프로세스를 가상 공간에서 재현하는 디지털 트윈 팩토리를 구축했다. 

이를 통해 실시간 시뮬레이션이 가능하여 생산라인의 효율성을 최적화하고 개선할 수 있다.

디지털 트윈 기술은 물리적 개체 또는 시스템을 디지털 복사본으로 생성하여 실시간으로 상태를 모니터링한다.

BMW의 경우, 이상 현상이 발생하기 전에 예측 분석으로 설비의 유지 보수 및 생산 계획을 신속하게 조정하는 등 생산의 안정성을 유지하기 위해 예측 분석에 사용된다.

또한 NVIDIA의 옴니버스는 AI 기반 자동화 기능이 제공되어 공장 운영을 더욱 효율적으로 만든다. 

BMW는 AI가 제공하는 예측 분석을 기반으로 시장 수요 변동에 유연하게 대응하여 생산 라인 조정을 신속히 할 수 있다.

이러한 미래 지향적인 클라우드 전략을 통해 BMW는 생산 비용을 절감하는 동시에 고객 만족도를 높일 수 있었다.

NVIDIA 옴니버스의 도입은 차세대 제조 모델로 주목받고 있으며 다른 제조 산업으로도 확산되고 있다. 

이러한 사례를 통해 AI와 클라우드 기술 융합을 신중히 생각해 보아야 한다.

AI 기반 클라우드 보안: 실시간 모니터링 및 자동 대응 방식의 진화

AI 기술은 클라우드 보안 영역에서도 큰 변화를 일으키고 있다. 

AI 기반 보안 시스템을 도입하여 미지의 사이버 공격에 대한 실시간 모니터링과 신속한 자동 대응을 할 수 있다. 

이를 통해 기존의 보안 조치의 문제점이었던 지연 리스크나 휴먼에러를 방지하고 사이버 공격으로부터 기업 자산을 보호할 수 있는 능력이 크게 향상된다.

NVIDIA의 AI 기반 분석은 클라우드 환경에서 비정상적인 트래픽 패턴과 위협을 자동으로 탐지하고 즉시 방어책을 전개하는 고도의 프로토콜을 제공한다. 

따라서 담당자가 달라붙어 모니터링할 필요가 없으므로 다른 중요한 업무에 시간을 집중할 수 있다.

AI 보안은 기존의 공격에 대한 위험뿐 아니라 미지의 공격에도 유연하게 대응할 수 있어 필수적인 방어 수단이 된다. 

예를 들어 Microsoft Azure의 Defender for Cloud는 AI를 사용하여 비정상적인 유져 행위나 액세스를 모니터링하여 잠재적인 위험을 사전에 방어하는 시스템을 제공한다.

AI는 보안을 강화할 뿐만 아니라 컴프라이언스를 자동화하는 수단으로도 사용되고 있다. 

특히 AI는 GDPR 및 개인 정보 보호법과 같은 규제를 준수해야 하는 데이터 관리 상황에서 기업이 필요로 하는 감사 프로세스를 효율적으로 운영하는 데 도움을 준다.

MIT와 Gartner의 미래 예측: 생성형 AI가 비즈니스 모델을 변혁

MIT 연구에 따르면 AI는 기업의 의사 결정을 크게 변화시킬 수 있음을 시사하고 있다. 

생성형 AI는 시장 데이터를 실시간으로 분석하고 최적의 전략을 제시하므로 비즈니스의 속도와 정확성이 향상된다. 

이를 통해 기업은 급변하는 시장 변화에 신속하게 대응하는 등 경쟁력 유지가 가능하다.

한편 가트너는 생성형 AI가 새로운 수익원을 창출하는 비즈니스 모델의 기반으로 부상하고 있다고 전망했다. 

생성형 AI는 구독 및 온디맨드 서비스와 같은 기존 판매 모델에 의존하지 않는 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있다. 

이를 통해 변화하는 고객 요구에 유연하게 대응하여 수익을 다각화할 수 있다.

생성형 AI는 개인화된 고객 경험을 제공하는 데도 도움이 된다. 

예를 들어, Amazon Web Services(AWS)의 Personalize는 고객 행동 데이터를 기반으로 제품과 서비스를 실시간으로 추천하여 고객의 관심과 만족도를 높인다.

또한 경영자는 AI 구동 자동 분석 프로세스를 토대로 보다 전략적이고 신속한 결정을 내릴 수 있다. 

시장 동향을 예측하든 고객 수요를 예측하든 AI가 지원하는 고정밀 통찰력은 기업의 경영에 직접적인 영향을 미치는 요소이다.

디지털 혁신(DX) 추진 구체적인 방책: SaaS, PaaS, IaaS 등 최적 활용

디지털 혁신(DX)에 성공하려면 SaaS, PaaS, IaaS 같은 각 클라우드 서비스를 전략적으로 나누어 사용해야 한다. 

SaaS(Software as a Service)는 신속하게 도입이 필요한 비즈니스 어플리케이션에 유리하며, IaaS(Infrastructure as a Service)는 IT 인프라의 유연한 구축 및 확장에 적합하다.

예를 들어 Microsoft 365 및 Google Workspace와 같은 SaaS는 기업 내 커뮤니케이션 효율성을 개선하고 원격 업무를 지원할 수 있다. 

반면에 AWS 및 Microsoft Azure의 IaaS를 사용하면 기업의 독자적인 인프라를 클라우드에서 관리할 수 있어 용량을 빠르게 늘리거나 줄일 수 있다.

PaaS(Platform as a Service)는 어플리케이션 개발 및 운영에 이상적이다. Google Cloud의 App Engine과 Azure의 App Service는 개발자가 인프라 관리에 대한 염려를 최소화하며 어플리케이션을 구축하고 운영할 수 있어 개발 기간을 단축하는 데 도움이 된다.

또한 PaaS는 생성형 AI 기반 고도의 어플리케이션 구축이 가능하여 고객 데이터를 토대로 개별화된 맞춤형 서비스 제공을 가능하게 한다. 

이를 통해 효율적인 디지털 전환으로 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

기존 시스템 문제를 극복하기 위한 전략: 전환 비용 및 인적 자원 최적화

수년 동안 운영해 왔던 기존 시스템을 시급히 교체해야 하는 경우 상당한 비용과 인적 자원이 필요하다. 

따라서, 기존 시스템을 완전히 교체하는 클라우드와 통합하는 하이브리드 클라우드 전략이 관심을 끌고 있다.

예를 들어, 금융 산업에서는 오래된 메인프레임을 AWS 및 Azure와 연결하여 점진적으로 새로운 시스템으로 전환하는 사례가 점점 더 많아지고 있다.

이러한 하이브리드 클라우드 환경을 활용하면 기존 데이터를 보존하면서 새로운 시스템으로 원활하게 전환할 수 있다.

또한 인적 자원 부족 문제를 해결하기 위해 외부 IT 파트너를 활용하는 사례도 늘어나고 있다. 

시스템 개발 및 클라우드 운영 전문가와의 협업으로 자체 개발의 부담을 줄이고 프로젝트 지연의 위험을 최소화할 수 있다.

이러한 전략을 구사하여 비용을 절감하면서 기존 시스템의 문제를 원활하게 극복하고 있다. 

이 최적화된 전환 방식이 클라우드 채택과 디지털 혁신의 성공에 중요한 역할을 한다.

개별화 서비스의 진화: 생성형 AI가 고객 만족도 개선

생성형 AI 활용으로 기업이 제공하는 개별화된 맞춤형 서비스를 크게 발전시킬 수 있다.

예를 들어 Amazon의 Personalize는 고객의 과거 구매 이력이나 검색한 데이터를 기반으로 실시간으로 상품을 추천하여 고객경험을 향상시킨다.

이러한 AI 주도 개별화는 고객 참여를 강화하여 충성고객으로 만드는 데 도움이 된다.

금융업계에서는 MUFG 은행이 AI를 활용해 고객의 거래내역을 분석하고 개개인의 니즈에 맞는 대출 및 투자 상품을 제안하고 있다. 

이러한 고수준의 개별화 서비스를 통해 고객과 장기적인 관계를 구축할 수 있다.

타겟 광고의 효과를 극대화하기 위해 고객의 온라인 행동을 분석하는 마케팅 분야에서도 AI를 활용하고 있다.

Adobe Experience Cloud 같은 툴은 AI를 사용하여 광고의 타이밍과 콘텐츠를 최적화하여 ROI을 높인다.

생성형 AI는 단순한 효율성을 넘어 기업 전략을 근본적으로 변화시키는 도구로 자리 잡아가고 있다.

멀티 클라우드 전략과 실행 계획

멀티 클라우드 전략은 IT 인프라의 유연성과 효율성을 극대화하는 데 매우 중요하다. 

AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud 같은 다양한 클라우드 서비스를 필요에 따라 결합하여 각 플랫폼의 강점을 활용하는 것이 중요하다. 

예를 들어, AWS의 고도의 기계 학습 서비스와 Azure에 구축한 ERP 시스템과 연계하여 비즈니스 프로세스 전체를 최적화할 수 있다.

특히 제조업이나 금융 산업에서 복수의 클라우드 서비스를 이용하면 가용성이 향상되고 재해 위험이 분산된다. 

기업은 서비스를 이중화하여 클라우드 장애와 사이버 공격에 대비하여야 한다. 

SMBC는 재해 발생 시 비즈니스 연속성을 보장하기 위해 AWS와 Azure으로 나누어 주요 시스템을 운영한다.

클라우드 비용 관리도 실행 계획에 있어서 중요한 요소다. 

여러 클라우드 프로바이더를 이용하는 경우 각 서비스의 가격을 비교하여 최적의 리소스 배분을 하여야 한다. 

가시성을 확보하고 클라우드 비용을 최적화하기 위해 "FinOps"라는 비용 관리 방법론을 채택하고 있다.

보안 대책도 필수적이며 복수의 클라우드에 공통되는 위험 관리 시스템을 구현해야 한다. 

구글 클라우드(Google Cloud)의 크로니클(Chronicle), 마이크로소프트(Microsoft)의 센티넬(Sentinel) 등 AI 기반 보안 플랫폼이 주목받고 있다. 

이를 통해 각 클라우드의 잠재적 위협을 중앙에서 관리하며 신속하게 대응할 수 있다.

또한 클라우드 간의 원활한 데이터 연결을 위해 API 게이트웨이 정비도 중요하다. 

클라우드 환경 전체의 관점에서 낭비를 줄이고 거버넌스 역시 강화하여야 한다. 

변화하는 시장 상황에 유연하고 신속하게 대응하여 경쟁 우위를 유지할 수 있는 시스템을 구축해 나가야 한다.

참고 | https://reinforz.co.jp/bizmedia/61174/