60년 전부터 활용되어온 메인프레임이 미래의 AI의 시대에 유효할까 의심스러울 수 있다. 그러나 메인프레임 하드웨어를 운영하는 많은 조직이 이에 대한 계획을 세우고 있다.
칸드릴이 진행한 설문조사에서 비즈니스 및 IT 리더의 86%는 메인프레임에 AI 도구 또는 애플리케이션을 배포하고 있거나 배포할 계획이라고 답했다. 또한 단기적으로 71%는 이미 메인프레임 현대화를 위해 AI 기반 인사이트를 사용하고 있다고 답했다.
글로벌 매니지드 IT 서비스 기업 킨드릴의 코어 엔터프라이즈 및 z클라우드 부문 글로벌 실무 리더인 페트라 구드는 메인프레임에서의 AI 실행이 아직 초기 단계인 것은 사실이라면서도 많은 기업이 메인프레임을 포기할 계획이 없었다고 전했다.
그녀에 따르면 많은 킨드릴 고객이 메인프레임의 미션 크리티컬 데이터를 AI 도구와 병합하는 방법을 고민하고 있는 것으로 분석된다. 또 설문 응답자의 거의 절반이 생성형 AI를 활용해 중요한 메인프레임 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하려는 계획을 세우고 있었다.
구드는 “클라우드에서 실행되는 (AI) 모델로 (메인프레임의) 데이터를 이동할 수도, 데이터가 실행되는 머신으로 모델을 이동할 수도 있다. 이 두 가지 양상이 모두 나타난다고 본다”라고 말했다.
한편, AI는 기업의 메인프레임 전략 현대화에도 도움이 될 수 있다. 워크로드를 클라우드로 이전하거나, 오래된 메인프레임 코드를 변환하거나, 메인프레임 관련 기술에 대한 직원 교육을 지원하는 등의 방법을 통해서다. 구드에 따르면 대부분의 경우 메인프레임 현대화는 일부 미션 크리티컬 워크로드는 온프레미스에 유지하면서 다른 워크로드는 클라우드로 옮기는 것을 의미한다. 설문조사 응답자의 다수가 일부 워크로드를 메인프레임에서 이전할 계획이라고 답했지만, 메인프레임이 비즈니스 전략에 중요하다고 생각한다고 응답한 비율도 다수였다.
구드는 많은 조직이 전부 아니면 전무 접근 방식을 취했던 지난 몇 년과 비교해 하이브리드 IT 환경을 수용하는 있는 비즈니스 및 IT 리더가 증가했다고 전했다. “이번 설문조사를 통해 IT 세계가 하이브리드 환경이라는 사실이 더욱 확고해졌다. 올바른 플랫폼에서 올바른 워크로드를 처리하는 것이 중요하다”라고 그녀는 말했다.
코드 작업을 지원하는 AI
메인프레임을 다루는 MSP인 엔소노(Ensono)의 제품 담당 수석 부사장인 리사 다이어는 킨드릴의 설문조사 결과가 현실과 일치한다고 평가했다. 메인프레임 현대화 작업을 지원하기 위해 AI를 사용하는 것에 대한 고객의 관심이 상당하다는 설명이다.
그녀에 따르면 엔소노 자체적으로도 고객의 현대화를 지원하기 위해 AI를 활용하고 있다. AI는 특히 고객 메인프레임의 코드를 번역하거나 업데이트하는 데 유용할 수 있다. 예를 들어, AI는 새로운 코드의 스니펫을 작성하거나 오래된 코볼을 자바와 같은 최신 프로그래밍 언어로 번역할 수 있다.
다이어는 “AI가 일조할 수 있다. 코드를 최적화하고, 코드를 현대화하고, 코드를 혁신하고, 개발자가 해당 코드를 유지 관리하는 데 도움을 준다는 측면에서다”라고 말했다.
메인프레임 현대화에 AI를 도입한 기업들과 협력해 온 디지털 마케팅 기술 회사 디스플레이 나우의 크리스 두키치 CEO는 메인프레임 사용자가 플랫폼 현대화에 있어 AI를 활용하려는 움직임은 매우 당연하다고 말했다.
“많은 기관에서 구식 시스템, 특히 메인프레임을 개선하기 위해 인공지능을 기꺼이 활용하고 있다. AI는 코드 재작성이나 데이터베이스 교체와 같은 여러 작업 단계의 부담을 줄여주어 전체 업그레이드 단계를 간소화한다”라고 말했다.
메인프레임으로 AI 이동
킨드릴의 구드와 마찬가지로, 다이어와 두키치도 메인프레임에서 AI 워크로드를 실행하려는 움직임을 확인했다고 전했다. 올해 수십 개의 기업이 파일럿 또는 개념 증명 단계에 있는 것으로 보이며, 차세대 메인프레임이 등장하면 더욱 탄력을 받을 것이라고 다이어는 덧붙였다.
그녀에 따르면 조직에서 미션 크리티컬 데이터를 메인프레임에 저장하고 있으며, 이러한 데이터가 있는 곳에서 AI 모델을 실행하는 것이 합리적일 수 있다. 경우에 따라서는 보안이나 복원력이 떨어지는 다른 하드웨어로 미션 크리티컬 데이터를 옮기는 것보다 더 나은 대안이 될 수도 있기 때문이다.
다이어는 “데이터를 이동할 필요가 없고, 지연 시간이 매우 짧고, 처리량이 높다. 또 특정 유형의 AI 애플리케이션에 필요한 모든 것을 갖추고 있다. 따라서 바로 그곳에서 모델을 개발하고 실행할 가치가 발생한다”라고 설명했다.
대규모 데이터 세트를 보유한 많은 메인프레임 사용자가 메인프레임을 고수하고자 하며, 메인프레임에서 AI를 실행하는 것은 다음 단계라고 두키치는 덧붙였다.
“메인프레임의 상대적인 안정성, 보안, 확장성은 경쟁 클라우드와 비교할 수 없는 장점이다. AI를 활용한 분석 및 의사 결정 작업에 매우 유용하다”라고 그는 말했다.
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