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Rescale에서 제공하는 Platform인 ScaleX는 세계에서 가장 큰 HPC 전용 Cloud platform입니다. ScaleX를 통해 기업, 연구소, 학교에서는 간단하고 효과적인 방법으로 HPC와 CAE Application을 즉시 사용할 수 있도록 완벽한 HPC 환경을 제공합니다.
지난 4월 호에서는 신제품 개발을 위한 디지털 전화 로드맵에 대해 소개해드렸다. 4월 호에 마지막 부분에 신제품 개발을 위한 디지털 전환 로드맵을 1단계는 클라우드 기반 R&D, 2단계는 통합관리, 3단계는 디지털 전환으로 총 3단계로 나누었다. 이번 호에서는 3단계에 대해 좀 더 자세하게 말해보고자 한다.
1. Cloud-enabled R&D
기존의 데이터 센터기반 온프레미스 HPC는 컴퓨팅 자원 부족으로 엔지니어링 부서에 병목 현상이 있는 상황에도 불구하고 다년간의 하드웨어 조달과 높은 사용량 유도에 중점을 둡니다.
혁신의 가속을 막는 시스템 제약조건의 제거
레거시 시스템의 컴퓨팅 용량과 성능은 R&D 혁신의 속도를 저해할 수 있으며, 이를 계기로 IT 리더들은 클라우드 컴퓨팅을 모색하게 됩니다. 제품 혁신은 갈수록 컴퓨팅 중심으로 바뀌고 있으며, 클라우드는 많은 비용과 시간의 선행 투자 없이도 첨단 컴퓨팅 성능에 즉각적인 액세스를 제공합니다. 클라우드는 데이터 센터 인프라와 유사한 경제성 뿐만 아니라, 글로벌 공급망 불안정과 자원 부족 현상으로 자칫 확보하기 어려울 수 있는 신규 스페셜 아키텍처를 안정적으로 공급할 수 있게 해줍니다. 또한 업무 연속성 면에서 도움은 추가적인 장점입니다. 클라우드의 장점들을 고려할 때, 기업은 엔지니어링 및 R&D 부서가 클라우드 기반 환경을 갖추도록 어떻게 지원할지를 고려해야 합니다. 이는 클라우드 컴퓨팅에 아직 익숙하지 않은 다수의 HPC 기업에게 어려운 일일 수 있으며, 이 경우 HPC-as–a-Service(서비스로서의 HPC)가 유력한 해법이 될 수 있습니다.
클라우드 자동화를 통한 컴퓨팅 가속화
HPC-as-a-Service (HPCaaS) 는 클라우드 컴퓨팅을 일반적인 IaaS(서비스로서의 인프라) 모델에 기반해 구축하는 것입니다. 그러나 IaaS가 개발자들에게 온디맨드 방식의 가상 머신을 공급하는 데 반해, HPCaaS는 엔지니어와 연구자들에게 아예 HPC 스택 전체를 제공합니다. 이 스택에는 스토리지, 시뮬레이션 SW, 해석 패키지, 가상 데스크톱 등을 비롯한 HPC 하드웨어 클러스터가 포함될 수 있습니다.
Rescale의 클라우드 기반 컨트롤 플레인 접근법
Rescale은 계산공학과 R&D를 위한 클라우드 플랫폼으로서, 클라우드 기반의 컨트롤 플레인을 통해 전체 HPC 스택을 사용자에게 제공합니다. 엔지니어는 Rescale 클라우드 상의 어떠한 애플리케이션도 자유롭게 실행할 수 있습니다. 1천 종 이상의 사전 설치된 애플리케이션, 그리고 최신 컴퓨팅 아키텍처로 이루어진 최대 규모의 글로벌 클라우드 네트워크가 Rescale과 함께 사용자를 지원합니다. 기존 데이터 센터 또는 ‘리프트 앤드 시프트’ 방식의 클라우드 접근과 달리 사용자가 시뮬레이션이나 해석 실행 요청을 제출할 때만 자원이 인스턴스화 되므로, 유지 관리가 필요한 인프라나 애플리케이션이 존재하지 않습니다. Rescale은 보다 폭넓은 기술 스택과 데이터 소스, 사이버 보안 위협에서 오는 위험 요인을 막기 위해 공용 클라우드 환경을 견고히 하고 풀 스택 보안을 제공함으로써, 클라우드 기업들이 제공하는 보편적인 공동 책임 보안 모델보다 넓게 보장 범위를 확대하고 있습니다. Rescale의 클라우드 기반 컨트롤 플레인은 SaaS에 준한 간편성과 IT 정책에 따라 관리되는 셀프 서비스 방식으로 IT 담당자와 비즈니스 유저 모두에게 이점을 안겨줍니다.
보다 안전하고 빠른 신제품 개발
R&D 업무를 클라우드로 이전하려면 전과 다른 차원의 민첩성과 유연성을 확보해야 할 수 있습니다. 클라우드 도입의 촉매제 역시 천차만별입니다. 어떤 경우는 프로젝트의 시급성 때문에 새 하드웨어 조달까지 기다리지 못하기도 하고, 또 어떤 경우는 프로젝트 요구사항이 온프레미스 데이터 센터 인프라의 성능을 훌쩍 뛰어넘을 경우에 성급히 클라우드로 이전 하기도 합니다. 일부 기업은 클라우드 보안, 컴플라이언스, 운용, 성능 등에 걸친 포괄적인 개발 계획을 담은 클라우드 전략을 발표 합니다. Rescale의 클라우드 기반 컨트롤 플레인 접근법은 IT 부서가 개별 맞춤 환경을 재구축하는 복잡함 없이 자동화 정책을 정의하고 실무화할 수 있게 지원합니다. 이 접근법은 기존 온프레미스 방식을 운용하던 기업이 클라우드 프로젝트에 성공할 확률을 극적으로 높여줍니다. 각 단계들을 자동화하고 클라우드 상의 작업 부하로 발생하는 복잡성을 줄임으로써, 기업은 클라우드 인프라 구성과 관리 대신 핵심 경쟁력 육성에 역량을 집중할 수 있게 됩니다. IT 부서는 Rescale을 바탕으로 모든 클라우드, 모든 R&D 애플리케이션에 걸쳐 유연하게 스케일을 조정하고 일관된 컴퓨팅 환경을 확보하며, 최종 사용자들에게는 셀프 서비스 제공으로 혁신을 막는 장애물을 제거할 수 있습니다. 기술 포트폴리오가 늘어날수록 인프라 자동화, 애플리케이션, 엔드-투-엔드 보안은 출시 속도 면에서 경쟁 우위를 부여하며, 업무 수행에 필수적인 컴퓨팅 운용의 리스크를 줄여줍니다.
2. Unified Management
기업들의 클라우드 HPC 도입이 점차 확대되면서 가시성, 컨트롤, 멀티 클라우드 형상 수립에 대한 수요가 우선 순위로 떠오르고 있습니다.
운영 복잡성의 관리
IT 팀들은 계속해서 늘어나는 기술 포트폴리오와 팀 관리에 수시로 어려움을 겪고 있으며, 지출 관리에 따르는 부담까지 지고 있습니다. 어떤 경우는 여기에 클라우드가 더해지면서 오히려 더 복잡해지기도 합니다. 첫째, 클라우드를 도입한 기업 중 일부는 지출이 어디로 가는지, 예산이 효과적으로 쓰이는지 파악하기 어려울 수 있습니다. 클라우드 사업자들은 보통 여러 지역에 흩어져 있고 인스턴스 유형도 여러 가지이며, 적정 가격도 모두 다릅니다. 둘째, 각 애플리케이션에 어떤 인스턴스 유형을 사용할지 이해하려면 벤치마크 자료를 정밀 검토하는 복잡한 과정이 필요합니다. 셋째, R&D 팀들은 점점 더 분산된 형태를 취하기 때문에 필수 인프라 공간 문제도 복잡성을 더합니다. 넷째, IT 부서들은 데이터 주권 고려사항을 반드시 관리해야 하며, 데이터가 반드시 특정 지역 안에 머물도록 해야만 합니다. 지속 가능성 태세의 정량화를 추가 고려사항에 넣는 기업들도 일부 있습니다. 여기에 멀티 클라우드 운용까지 추가하면 위의 모든 과제들에 새로운 차원이 더해지게 됩니다.
지능형 자동화를 통한 정책 기반 IT 컨트롤
IT 기술이 비즈니스의 효과적인 파트너가 되고 성공적인 R&D 팀을 만드는 데 기여하려면 포괄적인 가시성, 그리고 필요할 때 바로 자원을 전달해주는 자동화 컨트롤이 필요합니다. 이러한 맥락에서 지능형 자동화란 가격, 특정 애플리케이션별 하드웨어 성능, 용량, 그리고 기타 인텔리전스에 따른 자원 도입의 자동화를 뜻합니다. 이러한 정보를 토대로 IT 팀은 정책을 실용화해 보안을 강화하고 위험을 관리하며, 데이터 지역성 요구사항을 준수하고, 넓은 범위에서의 비즈니스 목표를 충족하게 됩니다.
Rescale의 인텔리전트 자동화 전략
컴퓨팅 자원 관리 목적의 인텔리전트 자동화에 대한 Rescale의 접근법은 SW 라이선싱 가용성, 하드웨어 성능, HW/SW 관련 비용, 글로벌 인프라 용량 및 성숙도 및 컴플라이언스 등 여러 요소에 걸친 투명성 제공에서 시작합니다. 또한 하이브리드 운용에서는 스케줄러를 통한 온프레미스 환경 확장에도 자동화를 활용할 수 있습니다. 이러한 자원들의 일원화된 시야가 확보되면 IT 관리자들이 비즈니스 목표에 따라 최적의 자원 구성에 대해 가장 합리적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 비즈니스 리더들은 사용량, 성능, 비용에 대한 정밀하고 연속적인 가시성을 토대로 미래의 자원 수요를 보다 정확히 예측하고 예산 초과를 방지할 수 있습니다. 세계 곳곳에서 새로운 프로젝트들에 맞춰 협업과 자원 수요가 늘고 있는 가운데, 정책 기반 자동화는 철저한 데이터 액세스 제한 및 지역성 요구사항 준수와 동시에 사용자들이 승인된 하드웨어와 소프트웨어에만 접근할 수 있도록 합니다.
정책 기반 컨트롤을 통한 성능 최적화와 리스크 관리
통합적인 가시성 컨트롤을 통해 IT 리더들은 비즈니스 관점의 계획, 그리고 사용자 관점의 효율성 간 균형을 맞출 수 있습니다. 일례로 Rescale의 고객들은 컴퓨팅 비용의 감소 또는 컴퓨팅 성능의 상향 중 한쪽으로 최적화하거나, 둘 사이의 균형을 맞추는 등 유연한 선택이 가능합니다. 비용을 줄이거나 최적화하려면 상용 SW 라이선싱, 인프라, SLA, 아키텍처 구성 등의 총 비용을 포함한 워크로드 경제성의 전체 그림이 필요합니다. 고객들은 기존 워크로드의 성과 및 경제성 데이터와 Rescale의 독자적인 성능 인텔리전스를 조합하여 표준화된 모범사례를 만들 수 있으며, 이를 바탕으로 기업 전반에 걸쳐 비용을 조절하고 엔지니어링 성과를 극대화할 수 있습니다. 정책 또한 표준화 과정을 거쳐 데이터 지역성 요구사항 집행에 쓰일 수 있으며, 강화된 클라우드 보안과 더해져 사이버 보안 위험을 낮출 수 있습니다.
3. Digital Transformation
클라우드 기반의 업무 환경으로 성공적인 이전을 마친 기업들은 그 이상의 전환적 R&D 프로세스 개선 추진을 위한 유리한 위치에 서게 됩니다.
레거시 R&D 프로세스의 제약
제품 개발에 있어 수작업을 통한 시뮬레이션 실행, 사일로화된 데이터 해석과 의사결정 등과 같은 레거시 프로세스는 혁신의 속도를 억누릅니다. 선도적인 엔지니어링 기업들은 경쟁력의 유지에 클라우드, 자동화, 협업, AI 등을 최대한 활용하는 R&D 프로세스의 첨단화가 필요하다는 점을 인식하고 있습니다.
성공적인 전환의 기초가 되는 구성요소
엔지니어링과 R&D의 성공적인 디지털 전환에는 세 가지 선결 조건이 필요합니다. 첫 번째는 사용자에서 시작하며, HW부터 SW, 데이터까지 전체 기술 스택에 대한 즉각적인 액세스를 사용자에게 제공하는 것입니다. 둘째는 전체 R&D 프로세스의 자동화입니다. 여기에는 사용자나 이벤트가 트리거하는 작업이 포함될 수 있으며, 광범위한 생태계 기술 중에서 느슨하게 연결된 툴체인의 자동화가 필요합니다. 셋째는 사용자 간의 긴밀한 협업 지원입니다.
이러한 기초 구성요소들은 R&D에 AI/ML의 도입을 포함한 제품 개발 프로세스의 전환적 향상을 가능하게 합니다. 이와 같은 기술들의 조합은 R&D의 수행 방식 자체를 완전히 혁신적으로 바꾸고 있으며, 효율성과 정확도는 높이면서 시간과 비용은 줄이고 있습니다. 또한 R&D 프로젝트에는 종종 교차기능팀, 외부 협업자, 규제기관 등이 관여하게 되므로, 기업들은 IT 정책에 맞게 데이터 흐름 및 사용 권한 거버넌스의 자동화를 도입할 필요가 있습니다.
Rescale의 컴퓨팅 파이프라인 접근 방식
Rescale은 여러 주요 기능을 제공하면서 지능형 자동화와 확장이 가능한 R&D 컴퓨팅 백본을 제공함으로써 엔지니어링과 R&D 조직의 디지털 전환을 실현합니다. 이러한 기능 가운데 첫째는 시뮬레이션, 해석, 그리고 클라우드 기반 가상 데스크톱과 같은 시각화에 대한 사용자 중심 경험의 제공입니다. 둘째는 하이브리드 및 멀티 클라우드에 걸쳐 HW와 SW 자동화를 수행하는 클라우드 기반 컨트롤 플레인입니다. 셋째는 풀-스택 성능 인텔리전스로서, 기업으로 하여금 비용 및 해결 시간을 최적화하고 업무 연속성을 확보하며, 데이터 지역성, 컴플라이언스 또는 보안 정책에 관련된 목표를 충족하도록 지원합니다. 마지막으로 넷째는 제품 개발 프로세스에 쓰이는 각 단계와 도구들에 대한 긴밀한 통합을 제공하는 이벤트 기반 자동화 컴퓨팅 파이프라인입니다. 컴퓨팅 파이프라인은 순차 또는 병렬 프로세싱 단계들의 연속으로, 이들을 서로 연결하면 특정 연산 문제를 풀기 위한 완전한 워크플로우를 형성합니다. 파이프라인 상의 각 단계들에는 데이터 전처리, 기능 추출, 모델 훈련, 평가 등과 같은 작업이 들어갑니다. 어떤 파이프라인 단계가 결과값을 출력하면 그것이 다음 단계의 입력으로 들어가면서 전체 워크플로우의 자동화와 효율적인 실행이 가능해집니다. 컴퓨팅 파이프라인은 과학 컴퓨팅, 머신 러닝, 생명정보학 등의 분야에서 복잡한 데이터 해석 작업을 관리하고 간소화할 목적으로 많이 쓰입니다. 이러한 기능들은 디지털 트윈, 디지털 스레드, AI 보조 엔지니어링, 실시간 협업, 워크플로우 자동화를 포함한 첨단 디지털 R&D 사용 사례의 구현을 촉진합니다.
AI 지원 엔지니어링을 통한 경쟁력 있는 제품들의 출시
장기간 시뮬레이션을 사용해온 다수의 R&D 중심 기업들은 시뮬레이션 데이터가 제품 개발 자체에도 유용하지만, 다양한 설계들이 실제 환경과 어떤 식으로 상호 작용하는지 프로세스 전체를 정의하는 데도 도움이 된다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 다양한 조건에 걸친 광범위한 설계 및 시뮬레이션 데이터에 머신 러닝을 적용함으로써, 기업들은 어떤 제품의 다양한 변형체가 어떤 성능을 보일지에 대한 체계적으로 이해할 수 있게 됩니다. 이는 또한 기업들이 종래의 ‘직관 주도형 엔지니어링’에서 ‘AI 보조 엔지니어링’으로 전향하는 데 도움을 줍니다.
직관 주도형 엔지니어링 - 엔지니어가 자신의 경험을 토대로 설계 후보안을 만든 후 시뮬레이션과 물리적 시험을 통해 추가 조정
AI 보조 엔지니어링 - 머신 러닝 모델을 활용, 엔지니어가 목표하는 성능 특성을 충족할 확률이 높은 설계 후보안들을 간추린 다음 보다 정교한 시뮬레이션과 물리적 검증을 통해 후보안들을 추가 조정
이러한 방식에서는 기업의 ‘제품’이 곧 모델 자체이자 기업의 지적 자산이 되며, 제조 및 출고되는 제품들은 이 ‘모델’의 인스턴스들이 됩니다. 이렇게 AI를 활용하는 기업들은 위 방식이 고객들에게 보다 빠르게 반응할 수 있게 해주며, 향후 제품 설계에 어떤 전개가 가능할지를 고객들에게 알려주는 효과가 있다고 보고 있습니다.
보다 경쟁력 있는 제품들의 빠른 상품화
디지털 전환은 R&D 최종 사용자의 역량을 강화함으로써 신제품 혁신의 속도, 효율성, 그리고 품질을 높여주는 한편, IT 기술과 기업을 전략적 비즈니스 파트너 관계로 도약시킵니다. 이와 같은 전환은 아이디어에서 상품 출시까지 걸리는 시간 단축을 위해 디지털 스레드 전반에 걸쳐 첨단 기술과 인사이트 체계를 서로 연결했을 때만 가능합니다. 제품 개발 프로세스 곳곳의 수작업 단계들을 줄임으로써 R&D 팀은 더욱 효율적이고 효과적인 체질이 됩니다. 인재 확보 경쟁이 갈수록 치열해지는 가운데, 혁신 중심의 환경과 문화를 만드는 기업만이 가장 중요한 자산인 ‘인적 자산’을 유치하고 유지할 수 있습니다. 역량을 펼칠 시간을 늘려주고 필수 자원을 조달해줄 수 있는 디지털 전환은 R&D 팀으로 하여금 혁신 그 자체에 보다 집중하고 경쟁에 앞서나갈 수 있도록 힘을 실어줍니다.
결론 - 성공적인 디지털 전환을 향한 구상
제품 중심의 기업들이 혁신 달성을 향해 숨가쁘게 달리는 지금, 성공적인 디지털 전환을 향한 구상과 계획은 획기적인 신제품의 수익화를 그만큼 앞당깁니다. 본서는 R&D 전환을 목표하는 기업들이 자체적인 디지털 성숙도를 확인하고, 그 후속 단계로 혁신과 효율성을 저해하는 장애물 제거에 참고할 실용적 전략을 소개하고 있습니다. 신제품 개발의 디지털 전환을 구상하는 비즈니스 리더에게는 다음의 사항들을 강력히 권장합니다:
디지털 전환에서 기대하는 결과 및 기술적 접근 전략을 구체적으로 정한다
사용자 경험을 개선하고 교육에 투자해 인적 자원과 생산성을 최대화한다
자동화를 통해 기술 스택의 구성, 유지보수 및 보안에 따른 복잡성을 제거한다
가시성과 컨트롤 기능을 확보해 효율성을 높이고 위험을 줄인다
R&D 팀 간의 긴밀한 협업을 위해 사일로화된 데이터와 해석을 일원화한다
AI/ML, 디지털 트윈 및 추가 도구들의 통합으로 비즈니스 효과성을 더욱 높인다
클라우드, AI, 디지털 트윈과 같은 기술 동향은 엔지니어링과 IT 팀의 협력 방식에 큰 영향을 주고 있으며, 여러 부서가 힘을 모아 총체적 전환 전략을 수립하는 기업은 성공의 확률을 크게 높일 수 있습니다. Rescale은 수많은 분야별 선도 기업들이 신제품 혁신을 가속화하고 디지털 전환 목표를 달성할 수 있도록 클라우드 기반 R&D, 일원화된 IT 관리 및 디지털 스레드의 연결을 제공합니다. 다양한 영역에 걸친 Rescale 기술 및 산업 전문가들이 엔지니어링 혁신의 원대한 목표를 달성하실 수 있도록 최상의 지원을 약속합니다.