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[인텔 빅데이터&클라우드 서밋] ‘빅데이터’도 인텔 인사이드

[디지털데일리 백지영기자] 반도체 회사 인텔이 그리는 빅데이터의 미래는 무엇일까. 인텔은 지난해부터 빅데이터를 차세대 비즈니스로 앞세우고 이를 강화하는 행보를 보이고 있다. 인텔은 왜 빅데이터에 집중하는 것일까.

인텔은 매일 우리가 사용하는 PC와 태블릿, 스마트폰부터 서버, 스토리지 등에 탑재되는 중앙처리장치(CPU) 시장의 강자다. 서버의 경우 전세계적으로 무려 95% 이상의 시장 점유율을 차지하고 있다. 실제 데이터센터를 채우고 있는 서버와 스토리지, 네트워크의 프로세서는 대부분이 인텔 제품으로 채워져 있다.

이와 함께 다양한 모바일 디바이스 등장과 콘텐츠의 폭발적인 증가에 따라 데이터는 지속적으로 늘어나고 있다. 인텔에 따르면 현재 매 11초마다 HD 비디오 13년의 양과 맞먹는 1페타바이트(PB)의 데이터가 생산되고 있다.

여기에 컴퓨팅 및 스토리지의 가격은 계속해서 하락하고 있다. 지난 10년 간 평균 서버  도입 비용은 40%나 낮아졌으며 스토리지 역시 기가바이트(GB)당 90% 감소했다.

그러다보니 예전에는 그냥 흘려보냈던 다량의 데이터를 분석하고 가치를 뽑아내는 것에 대한 관심이 커졌고, 이는 전세계적으로 빅데이터 열풍을 불러 일으키고 있다. 많은 기업들이 빅데이터에 대한 툴과 서비스에 대한 투자를 강화하고 있다.

20일(현지시간) 베트남 호치민 인터컨티넨털아시아나사이공 호텔에서 개최된 ‘인텔 아태지역(APAC) 빅데이터&클라우드 서밋 2013’에서 인텔은 자사의 빅데이터 비전을 소개했다. 특히 지난해까지 ‘인텔 클라우드 서밋’이라는 이름을 사용했지만, 올해에는 ‘빅데이터’를 전면에 내세웠다.

론 카사비안 인텔 빅데이터 부문 총괄 매니저<사진>는 “인텔은 엔드-투-엔드 빅데이터 비전을 갖고 있다”며 “빅데이터에서 인텔의 역할은 관련 솔루션을 보다 적은 시간과 비용으로 전달하는 것”이라고 설명했다.

 

이를 위해 인텔은 지난 2월 대규모 데이터의 분산 처리를 위한 오픈소스 프레임워크인 아파치 하둡 소프트웨어(배포판)를 출시한 바 있다. 현재 하둡은 다양하고 많은 양의 데이터를 저장, 처리하기 위한 빅데이터 관리에 적합한 플랫폼으로 선호되고 있다.

 

특히 인텔은 이를 자사의 제온 프로세서와 SSD, 10GbE 등과 결합할 경우 보다 빠른 분석이 가능하다는 설명이다. 실제 인텔은 기존 1테라바이트(TB)의 데이터 분석에 4시간 이상의 시간이 소요됐지만, 이같은 인텔 하드웨어와 하둡 배포판의 조합을 통해 7분만에 가능하다고 주장했다.

 

이밖에도 인텔은 이를 구성 및 관리할 수 있는 유료 서브스크립션(구독) 모델인 인텔 아파치 하둡 매니저도 출시했으며, 향후 데이터 간 관계를 시각화할 수 있는 인텔 그래프 빌더 소프트웨어, 데이터 알고리즘을 위한 그래프랩 등도 선보일 예정이다.


이미 시스코와 델, 레드햇, SAP, SAS 등 글로벌 파트너들과 함께 이를 다양한 플랫폼 및 솔루션에 통합하는 작업도 진행 중이며 대학과 산업계, 정부 연구소들과 1000여명의 빅데이터 과학자 양성에도 투자하고 있다.

 

카사비안 매니저는 무엇보다 인텔 하둡 배포판을 이용할 경우 AES-NI를 탑재해 전체 암호화가 가능해 안전한 데이터 분석이 가능하다인텔 프로세서와 맥아피, 윈드리버 등이 탑재된 디바이스부터 서버와 네트워크 등 데이터센터, 하둡 배포판과 캐시 가속화, 러스터 소프트웨어 엔터프라이즈 에디션, API 매니저 등을 통해 엔드--엔드 빅데이터 분석을 제공하는 회사가 될 것이라고 강조했다.

 

, 모바일부터 데이터센터 하드웨어, 하둡 소프트웨어까지 빅데이터 비즈니스 전체에 인텔 인사이드를 실현하겠다는 것이 인텔의 비전인 것.

 

그는 향후 5년 간 빅데이터는 IT비즈니스의 핵심이 될 것이라며 클라우데라나 호튼웍스 등 빅데이터 전문 업체와도 적극적으로 협력할 방침이라고 말했다.

 

한편 한국의 경우, 국내 분석컨설팅업체인 FK BCG가 지난달부터 인텔과 하둡 배포판 제공을 위한 리셀러 계약을 맺고 본격적인 시장 공략을 준비 중이라고 밝혔다.

 

<호치민(베트남)=백지영 기자>jyp@ddaily.co.kr

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