[기고] XaaS 시대, IT리더가 고려해야 할 5가지 데이터 서비스
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< XaaS 시대, IT리더가 고려해야 할 5가지 데이터 서비스 > 팬데믹 이후 서비스형 솔루션의 도입이 빠르게 증가하며 XaaS(Everything as a Service)의 시대가 도래하고 있다. 글로벌 회계 및 컨설팅 그룹 딜로이트가 600명의 IT 전문가 및 사업 담당자들을 조사한 결과에 따르면, 코로나19로 인해 서비스형 솔루션의 도입을 앞당겼다는 이들이 81%에 달할 정도로 XaaS로의 전환이 빨라지고 있다. 서비스형 소프트웨어(SaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 인프라(IaaS) 및 서비스형 스토리지(STaaS)까지, 그야말로 ‘모든 것의 서비스화’ 시대가 된 것이다. ■ XaaS를 위한 고려사항 그렇다면 서비스형 솔루션을 도입할 때 고려해야 할 사항은 무엇일까? XaaS를 통해 최대의 효용을 얻기 위해서는 데이터의 활용도를 높이는 서비스를 활용해야 한다. 데브옵스 팀 및 데이터 과학자들의 데이터 마이닝, 분석 및 활용을 지원하는 서비스형 데이터 솔루션들을 활용하면 애플리케이션의 개발을 앞당기고, 더욱 유용한 인사이트를 얻을 수 있기 때문이다. ■ 기업들이 고려해야 할 5가지 데이터 서비스 애플리케이션과 데이터의 가능성을 극대화하는 서비스형 솔루션들은 다음과 같이 5가지의 종류로 나뉠 수 있다. 이와 같은 솔루션들은 자동화 및 셀프-서비스 프로비저닝과 같은 현대적인 기능들을 갖추고 있으며, 몇 번의 클릭으로 손쉽게 이용할 수 있어 인프라스트럭처 관리에 대한 부담을 줄이고 개발자들이 애플리케이션에 보다 집중할 수 있도록 한다. 1. 서비스형 데이터베이스(Database as a service): 유연하게 확장 가능한 데이터 저장소를 갖추면, 조직 내 여러 팀 및 애플리케이션들이 데이터에 자유롭게 접근할 수 있다. 2. 서비스형 데이터 검색(Data search as a service): 비정형 쿼리(Ad hoc query)를 지원하는 서비스형 솔루션을 통해 제품의 이용행태를 파악하고 개선할 수 있다. 3. 서비스형 분석(Analytics as a service): 태블로(Tableau)와 같은 분석 플랫폼 등을 활용하여 데이터를 수집, 정리 및 분석하고 효율적인 의사 결정을 내릴 수 있다. 4. 서비스형 머신러닝 및 인공지능(ML/AI as a service): 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 툴을 활용하여 다량의 데이터 및 사용 패턴들을 분석하고, 이를 통해 보다 스마트하고 맞춤화 된 서비스를 개발할 수 있다. 5. 서비스형 스트리밍 데이터 및 메세징(Streaming data and messaging as a service): 엣지에서 생성되는 실시간 데이터를 다룰 수 있는 솔루션들을 통해 고객들에게 유용한 정보를 제공하고 머신 러닝 등을 수행할 수 있다.
2021년 12월 6일 오전 1:41