‘패권경쟁 시작됐다’··· IoT 클라우드 서비스 안내서

IoT 장치가 생성할 데이터 양은 어마어마하다. IDC 예측에 따르면, 2025년에는 전세계적으로 연결된 장치가 559억 개에 달할 전망이며, 이 가운데 75%가 IoT 플랫폼에 연결된다. IDC는 같은 기간 IoT 장치들에서 생성될 데이터가 79.4 제타바이트에 달할 것으로 내다봤다.

하이퍼스케일러(Hyperscaler)들은 이 정도의 데이터를 처리할 역량을 분명히 갖추고 있다. 분석에 활용할 머신러닝과 AI 전문성도 있다. 그러나 대부분 기업은 그렇지 못하다. 머신이 생성한 데이터는 사람이 생성한 데이터와 다르며, 따라서 다른 방식으로 처리되어야 하는 경우가 대부분이다.

예를 들어, 비즈니스 데이터(고객 데이터, 비즈니스 프로세스 데이터, 애플리케이션 및 소프트웨어 개발 데이터)는 가치를 갖고 있다. 이를 분류, 보호, 저장해야 하며, 이용 및 검색, 복구가 가능하도록 만들어야 한다. 

반면 IoT에서는 많은 경우에 머신 생성 데이터는 예외와 관련성이 있다. 엔진 과열이나 비디오 감시 시스템에 침입자가 포착된 때가 여기에 해당된다. 나머지 경우의 데이터는 거의 가치가 없다. 따라서 이런 종류의 데이터를 활용하기 위해 귀중한 데이터센터  리소스를 할당하는 것은 대개 합리적이지 못하다.

이로 인해 IoT 데이터가 생성되는 장소에 가장 가까운 장소에서 대부분의 분석을 실시하는 것이 권장되곤 한다. 바로 엣지다. 엣지에서의 IoT 데이터 분석은 기업들이 실시간으로 결과를 얻고, 대역폭 관련 문제를 피하고, 데이터를 클라우드 전송하는 것과 관련된 비용을 절감하도록 도움을 준다. 

클리어블레이드(ClearBlade), 포그혼(FogHorn), 크로서(Crosser) 같은 파괴적 혁신 기업(디스럽터)들이 이미 이러한 서비스를 제공하고 있다. 유연성과 맞춤화, 낮은 비용, 쉬운 개발자 도구 등을 제공하기 때문에 아주 매력적인 ‘엣지 네이티브’ IoT 플랫폼, 클라우드 제공사를 가리지 않는 로우코드나 노코드 IoT 플랫폼을 제공하고 있다. 또 클라우더 벤더 록인 문제도 피할 수 있다.

클라우드 벤더들이 직면한 경쟁은 여기에서 끝나지 않는다. SAP와 세일즈포스(Salesforce), 뉴타닉스(Nutanix) 같은 회사들도 모두 IoT 플랫폼을 갖고 있다. 시스코와 화웨이는 장치 및 네트워킹 측면에서 IoT에 접근하고 있다. 산업용 IoT 분야에서는 PTC, 지멘스(Siemens), 로크웰(Rockwell), 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric), 에머슨 일렉트릭(Emerson Electric)이 각각 자신들의 IoT 플랫폼을 보유하고 있다.

마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 아마존 AWS, IBM 왓슨 등 기존 클라우드 기업들 또한 IoT 플랫폼을 클라우드에서 엣지로 확대했으며, 포괄적인 IoT 상품과 서비스를 제공한다고 강조하고 있다.

ABI 리서치(ABI Research)의 카테리나 두브로바 애널리스트는 “IoT 솔루션을 구축할 수 있는 서비스 스위트를 제공하는 IoT 플랫폼 공급업체이 400 곳을 넘어선다. 이 중에서 특히 폭넓게 IoT 기술 스택을 구현한 기업은 AWS와 IBM, 마이크로소프트다”라고 말했다. 그가 말하는 폭넓은 스택이란 장치 연결성, 장치 관리, 데이터 관리 및 스토리지, 데이터 처리 및 스트리밍, 이벤트 관리, 분석, 머신러닝, AI와 비주얼리제이션을 가리킨다.

예를 들어, 아마존은 마이크로컨트롤러 프로그래밍용 OS인 프리RTos(FreeRTos), 로컬 컴퓨팅 및 메시징, 데이터 캐싱, 머신 러닝 인퍼런싱용 그린그래스(Greengrass), 연결을 위한 IoT 코어(IoT Core), 보안용 디바이스 디펜스(Device Defense), IoT 디바이스 관리(IoT Device Management), IoT 애널리틱스(IoT Analytics), 이벤트(Events), 사이트와이즈(SiteWise), 씽스 그래프(Things Graph) 같은 분석 도구 등 여러 서비스를 제공하고 있다.

프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan)의 조사 담당 시니어 디렉터인 딜립 사란간에 따르면, 클라우드 벤더들은 독자적인 서비스를 넘어, 파트너십과 마켓플레이스, 개발 플랫폼, API로 구성된 생태계를 구축하는 전략을 추진하고 있다. 고수준의 처리가 요구되는 데이터가 자신들의 클라우드에 기반을 두는 것을 전제로 가능한 많은 유연성을 제공하기 위해서이다.

카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)의 닐 샤 VP는 가치를 최대한 많이 수집할 수 있도록 완전한 관리형의 엔드 투 엔드 IoT가 등장하고 있는 가운데, 동시에 개방형 인터페이스를 제공하고, 다른 기업들과 제휴하는 방식으로 접근하는 움직임이 두드러지고 있다고 진단했다. 기업들이 벤더 록인을 걱정하는 것에 대응하기 위해서라는 설명이다.

그에 따르면 이런 ‘자신만의 방식’은 말이 된다. IoT 시나리오가 아주 다양하고, 연결된 차량, 스마트 도시, 스마트 주택, 석유 및 가스나 헬스케어 분야의 IoT, 비디오 감시 등 IoT 장치에서 생성되는 데이터의 종류 또한 아주 다양하기 때문이다.

두브로바는 클라우드 벤더들에게 부족한 점은 특정 산업에 대한 주제 전문성이라고 평가했다. 그는 “클라우드 벤더의 분석 도구들은 아주 수평적이고 제한된 경향이 있다. 파트너십은 이 부분에서 차별화에 아주 중요한 역할을 한다”고 설명했다. 덕분에 소프트웨어 빌더와 다른 IoT 생태계 기업들은 대형 클라우드 서비스 벤더의 평판 아래 서비스를 제공하면서 자신의 ‘틈새’적 지위를 활용할 수 있을 것이라고 그는 전망했다. 

딜립에 따르면, 일반 기업의 관점에서 여러 진입점이 존재한다. IBM과 마이크로소프트, 또는 아마존과의 기존 관계를 확대해 완전한 관리형 서비스를 추구하는 기업들이 있을 수 있다. 업그레이드 주기나 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브의 일부로 기존 소프트웨어 벤더나 하드웨어 벤더와 협력, 이들이 백엔드 로지스틱스를 파악하도록 만드는 기업들이 있을 수 있다. 스타트업으로부터 턴키 IoT 애플리케이션을 구입하는 방법도 있고, 액센츄어나 DXC 같은 서드파티에 IoT 프로젝트를 아웃소싱 할 수도 있다.

때론 노스 캐롤라이나 소재 슈가 크릭 브루잉(Sugar Creek Brewing)의 창업자 겸 CEO인 조 보겔바처와 같은 방식으로 IoT 여정을 시작할 수도 있다.

벨기에 맥주 제조사의 IoT 및 AI
샬럿(Charlotte) 공항 인근에 소재한 슈가 크릭(Sugar Creek) 바는 비즈니스 여행객에게 인기가 높은 미팅 장소이다. 어느 날, IBM과 보쉬(Bosch)의 임원들이 고객 시설을 방문하면서 이곳을 들렀고, 보겔바처는 이들에게 양조장을 견학시켰다.

그는 병에 맥주를 채우는 방식의 문제점으로 인해 때문에 회사가 매달 3만 달러를 손해보고 있다고 설명했다. 일부는 거품이 너무 많고, 또 다른 일부는 거품이 부족한 문제였다. 또 지나치게 많이 채워지거나, 덜 채워지는 문제도 있었다. 이 대화는 IBM과 보쉬의 대표자들이 참여한 브레인스토밍 세션으로 이어졌다. 독자적인 IoT 소프트웨어 플랫폼을 갖고 있는 두 회사는 여기에 도움을 줄 수 있다고 말했다. 기술 전문 기업과 맥주 제조사가 서로 협력, IoT를 사용해 제조 공정을 개선하기로 합의했다.

IBM/보쉬의 팀은 해결해야 할 제조 공정의 문제, 배치할 센서의 종류와 위치를 파악하는 데 시간을 투자했다. 보겔바처에 따르면, IBM은 별개의 보안 무선 네트워크를 구축했다. 그리고 조립 생산 라인으로 들어오는 병의 사진을 촬영하는 카메라를 설치했다. 이 이미지는 IBM 클라우드에서 분석이 되고, 슈가 크릭 양조장으로 실시간 정보가 전달된다. 그러면 브루 마스터는 흘림 문제가 줄어들도록 기계를 튜닝한다.

팀은 보쉬의 센서와 플로우 미터기를 추가 설치했다. 발효 과정에서 온도, pH, 중력, 압력, 탄화 같은 주요 파라미터에 대한 정보를 수집하기 위해서였다. 직원들이 클립보드를 들고 돌아다니면서 정보를 수집하지 않는다. IoT 시스템이 자동으로 매초 여러 데이터 포인트를 수집한다. 보겔바처는 “이는 의사결정과 문제해결을 개선할 기회를 준다”라고 강조했다.

IoT 센서 데이터는 프라이빗 와이파이 5(802.11ac) 네트워크를 통해 게이트웨이로 전송된다. 여기에서 온보드 GPU를 이용, 이미지에서 추론을 하고, 병에 채워지는 수준을 기록한다. 데이터를 동기화, MQTT 프로토콜을 사용해 퍼블릭 네트워크로 IBM 클라우드로 보낸다. 데이터를 분석한 결과는 60인치 화면을 통해 슈가 크릭 브루 마스터들에게 전달된다.

보겔바처는 IoT 시스템을 사용, 흘림 문제를 줄이면서 매달 1만 달러를 절약할 수 있게 되었다고 말했다. 또 맥주의 품질을 개선할 수 있었다. IoT 시스템은 슈가 크릭이 맛과 향, 겉모양, 입에서 느끼는 풍미 등 맥주의 품질적 요소들을 파악할 수 있도록 돕는다. 이런 요소들을 특정 생산 파라미터와 연결하는 것이다. 보겔바처는 “우리의 핵심 가치는 품질”이라고 강조했다.

보겔바처는 여기서 멈추지 않고 있다. 그는 현재 IBM 및 왓슨 팀과 협력, 온라인 리뷰에서 원본 데이터를 가져와 이 정보를 생산 파라미터로 해석하는 프로젝트를 추진하고 있다. 그의 표현을 빌리면 ‘완전히 AI가 만든 맥주’를 생산하기 위해서이다.

AWS와 애저, IBM
카운터포인트 리서치(Counterpoint Research)의 샤에 따르면, 마이크로소프트 애저 IoT가 가장 포괄적인 플랫폼을 제공하고 있다. 그는 “강력한 엔터프라이즈 클라우드 비즈니스에 기반을 둔 마이크로소프트 애저 IoT는 엣지 IoT를 성공적으로 구축하고, 다른 가치 사슬 기업들과의 상호운영성을 개선하는 유일한 엔드 투 엔드 플랫폼이다”라고 말했다.

AWS는 강력한 클라우드 IoT와 애플리케이션들을 제공하고 있으며, 그린그래스와 함께 엣지 기능을 구현했다. 그러나 카운터포인트에 따르면, AWS는 확장할 수 있는 첨단 엣지 데이터 분석 엔진 분야에서는 마이크로소프트 및 엣지를 우선시하는 다른 벤더에 뒤쳐진다.

IBM의 큰 강점은 왓슨(Watson) 머신러닝과 AI 플랫폼이다. 또한 레드햇(RedHat) 인수는 IBM의 엣지 소프트웨어, 보안, 가상화 상품과 서비스를 강화한다. 그러나 IBM은 파트너십과 엣지 분석 기능에 있어서는 선발 주자들에 다소 뒤쳐져 있다. 

두브로바의 분석에 따르면, AWS와 애저는 전세계에 새 데이터센터를 계속 구축하면서 엣지를 고객 더 가까이 위치시키고 있다는 점에서 경쟁자를 앞선다. 또한 최고의 사전 구축된 머신러닝 모델, 이용하기 쉬운 분석 도구들을 갖고 있다. 아주 중요한 부분이다. 슈가 크릭을 다시 생각해보자. 맥주 병의 거품과 채워지는 양이 적절한지 인식할 수 있도록 머신러닝 모델을 훈련시켜야 하는 것이다.

기업들에게 좋은 소식은 선택지들이 존재한다는 것이다. 기업은 IT 인프라 리소스에 영향을 주지 않고, 구성요소별로 IoT를 배포를 준비할 수 있다. 또는 관리형 서비스를 선택할 수도 있다. 두브로바는 “클라우드 파트너의 전문 서비스와 분석 서비스를 AWS와 애저, IBM 마켓플레이스에서 클릭 한 번으로 직접 구독할 수 있다”라고 덧붙였다.

샤는 IoT 시장은 아직 젊고, 모든 IoT 플랫폼이 성공할 충분한 잠재력을 갖고 있다고 말했다. 많은 기업들이 디지털 트랜스포메이션을 추진하고 있기 때문이다. 그는 “기능과 성능을 갖춘 많은 플랫폼이 서로 경쟁하고, 동시에 서로를 보완해 효과적이면서 효율적인 IoT 솔루션을 구현하는 ‘협력 경쟁(Co-opetition)’ 모델이 등장할 전망이다”라고 말했다.

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