인공지능(AI) 데이터 플랫폼 기업 바스트 데이터(VAST Data)가 바스트 데이터 플랫폼(VAST Data Platform)을 한국 시장에 선보이고 관련 시장 공략을 천명했다. 바스트 데이터 플랫폼은 데이터 수집, 정제, 학습 및 추론에 이르는 AI 기반 발견(AI-Assisted Discovery)을 단일 플랫폼에서 구현하고 가속화하는 AI 데이터 플랫폼이다.
실시간으로 생성되는 비디오, 이미지, 프리 텍스트, 데이터 스트림, 계측 데이터 등 정형 및 비정형 데이터의 전체 데이터 스펙트럼을 염두에 두고 이벤트 중심 아키텍처와 데이터 중심 아키텍처간 간극을 좁히기 위해 다음 3가지 기능을 핵심으로 내세웠다.
△모든 프라이빗 또는 주요 퍼블릭 클라우드 데이터센터 내 데이터에 대한 액세스와 처리
△쿼리 가능한 시멘틱 계층(semantic layer)의 데이터 내 탑재로 자연 데이터 이해
△연속적, 반복적 데이터 컴퓨팅의 실시간 실행으로 각 상호작용과 함께 발전
플랫폼은 VAST 데이터스토어(DataStore), VAST 데이터베이스(DataBase), VAST 데이터엔진(DataEngine), VAST 데이터스페이스(DataSpace) 등 4가지 요소가 메인이다.
제프 덴워스(Jeff Denworth) 바스트 데이터 공동설립자는 “바스트 데이터 플랫폼은 설계 시점부터 차세대 AI 기반 발견(AI-driven discovery)을 목표로 한 세계 최초의 플랫폼”이라고 밝혔다.
이어 “대규모 데이터 컴퓨팅이 진행될 다음 세대를 준비할 수 있도록 모든 IT 인프라를 통합하는 데 박차를 가하고 있다. 바스트 데이터 플랫폼이 제공하는 AI 역량을 기반으로 기업들은 현재 보유하고 있는 데이터의 진정한 가치를 실현할 수 있다”고 밝혔다.
김태훈 바스트 데이터 코리아 상무는 “실시간 분석을 통해 전세계에 분산된 고성능 네임스페이스에 정형 및 비정형 데이터를 통합해 데이터 액세스 및 대기 시간 등 근본적인 DBMS 문제를 해결할 뿐 아니라 AI 기반 기업들이 현재 시도조차 하지 못하는 문제들까지도 해결할 수 있는 근간을 제공하는 진정한 혁신적 데이터 인프라”라고 강조했다.
한편, 지난해 1월 설립된 바스트 데이터 한국 지사는 아시아와 국내에서 아이티센 그룹 계열사인 콤텍시스템과 독점 총판 계약을 맺고 있으며, 대원씨티에스, 클로잇 등 30여개 이상의 파트너사를 두고 있다. 주요 고객사로 삼성전자, 현대차그룹, LX세미콘, 씨젠, 루닛 등을 확보했다.
** 바스트 데이터 회사 관계자와의 1문 1답
Q. 회사가 바라보는 가치와 내년도 사업전략은? 매출 목표는?
A. 흐름은 디지털 전환 표현 자체가 남용되고 있다고 생각한다. 우리는 딥러닝을 통해서 그간의 아날로그 정보의 피드를 이해할 수 있게 전환하는, Ai 기반의 전환이 더 어울리지 않나 생각한다. 조직은 AI에 관심을 보이지만 1. 레거시 인프라를 통해 데이터 플랫폼으로 전환하고 고객의 니즈가 필요하다는 시점에서 Ai를 도입해야 할 것 같다. 우리는 이에 대해 시스템이 확장성 간소화 성능이라면 모든 것을 충족한다면 Ai는 자연스럽게 뒷받침될 것이다.라고 생각한다.
매출면에서 계획이나 예상은 공개하지 않는 것이 원칙이다. 단, 비즈니스 전개가 가속화되고 있으며 AI와 클라우드에서 성장세가 두드러 지는 만큼 24년은 약 3배 정도 성장할 것이다.
국내시장은 S사 Ai 기업, 공공시장 쪽에 납품을 했고 내년에는 시장을 더 키우고 L사나 H 자동사 쪽 등 굵직한 대기업이 바스트 데이터 고객사에 이름을 올렸다. 서비스에 직접적으로 녹여져서 서비스 플랫폼이 되어가는 추세인 만큼 더 깊이 관여할 기회가 생길 것 같다.
Q. 디스커버리라는 개념이 비정형 -> 메타데이터를 정형화하는 것인가? 메타 서치로 정형화하는 것인가?
비정형 데이터는 테이블 텍스트 레이어 등에 순차적인 행렬이 있는 데이터가 아닌 말 그대로 이미지, 동영상, SNS 데이터 등을 단일 포맷형태 데이터를 의미한다. 현 시장에서 이를 테이블로 변환하는 기술력을 지닌 벤더는 없고, 정형화 쿼리 데이터로 가져가려면 변환해야 하는데, 우리는 데이터가 들어오면 데이터를 테이블로 세분화하는 기술력을 보유했다. 정렬이 끝났기 때문에 구조화된 형태의 데이터로 만든다는 것이 쉬우며, DB 엔진이나 쿼리 엔진에서 거기에서 맞는 형태 정렬이기에 바로 사용도 가능하다. 그게 우리가 존재하는 이유다.
Q. 경쟁사는 어디인지와 경쟁사 사정은 어떠한지? 내년 공공기관 매출 전망은?
기존 DB에 올라가기 전에 인프라 영역의 델, 넷앱 등의 경쟁 회사가 있었다. 하지만 데이터 플랫폼 회사가 되면서 데이터 브릭스 또는 스노우플레이크 등 설루션과 비교를 하긴 했지만 앞으로의 경쟁은 애플리케이션 레이어에 올라가는 설루션이 직접적인 경쟁 대상이고 하드웨어 기반의 경쟁은 하지 않아도 경쟁이 가능한 상황이다. 매출은 국내 또한 3배 이상이 목표다.
스노우 플레이크 등은 클라우드향 매지니먼트 제품. 우리는 엣지투 클라우드 아우른다. 온프라미스나 클라우드 모두 하나의 툴로 포맷팅 할 수 있다. 그 부분이 젤 큰 차이다. 프로덕트 콘셉트는 스노우플레이트 데이터 브릭스와 비슷한 수준으로 이해를 하면 된다. 고객이 별도의 통합이 필요 없는 이미 통합 환경, 서비스를 한 곳에 돌릴 수 있는 측면에서 보면 그렇다. 하지만 이면을 보면 우리가 아주 확장성 있는 딥러닝에서는 이러한 제품을 사용하지 않는다. 이러현 영역에서 엔비다에서 우리가 인정받게 된 것. 가치라면 기저 데이터에서 더 많은 통찰력을 추진할 수 있게 하는 점이라 본다.
By 김현동 에디터 Hyundong.Kim@weeklypost.kr
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