인공지능(AI)의 급속한 발전과 더불어 기업들은 AI 시스템을 구축하는 데 있어 두 가지 주요 옵션을 고려하게 됩니다. 바로 온프레미스(On-premise)와 클라우드(Cloud) 환경에서의 개발입니다. 이 두 접근 방식은 각기 다른 장점과 단점을 지니고 있어, 기업의 목표와 필요에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 온프레미스는 주로 데이터 보안과 완전한 통제 권한을 중시하는 기업들에게 선호되며, 클라우드는 유연성과 확장성, 그리고 비용 절감 측면에서 매력적인 선택지로 떠오르고 있습니다.

 

온프레미스 환경에서는 기업이 자체 서버와 인프라를 이용해 AI를 개발하고 운영합니다. 이는 데이터가 외부로 나가지 않기 때문에 보안이 강화되며, 기업이 모든 시스템을 직접 관리할 수 있다는 점에서 높은 통제력을 제공합니다. 하지만 초기 구축 비용이 높고, 유지 보수와 업그레이드에 지속적인 투자가 필요하다는 단점이 있습니다.

 

반면 클라우드 기반 AI 개발은 인터넷을 통해 서비스 제공업체의 인프라를 이용합니다. 이는 초기 투자 비용을 줄일 수 있고, 필요에 따라 자원을 쉽게 확장하거나 축소할 수 있어 유연성이 뛰어납니다. 또한 최신 기술과 도구를 빠르게 도입할 수 있어 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 하지만 데이터 보안과 규제 준수 측면에서 주의가 필요하며, 장기적으로는 서비스 이용료가 누적될 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

 

온프레미스와 클라우드 AI 개발의 차이점을 이해하고, 자사의 목표와 필요에 맞는 최적의 솔루션을 선택하는 것은 성공적인 AI 프로젝트의 핵심입니다. 이번 글에서는 이 두 접근 방식의 장단점을 심도 있게 분석하고, 기업이 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕고자 합니다.

 

 

 

 

온프레미스 AI 개발의 장점과 단점

 

온프레미스 AI 개발의 장점은 우선 데이터 보안을 꼽을 수 있습니다. 데이터가 외부 서버로 전송되지 않아 보안 위협이 적습니다. 특히 민감한 데이터를 다루는 금융, 의료, 정부 기관에서 유리합니다. 두번째는 통제력일 것입니다. 모든 하드웨어와 소프트웨어를 직접 관리할 수 있어 커스터마이징이 용이합니다. 기업의 특정 요구사항에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다. 마지막으로 지속적인 가용성을 꼽을 수 있습니다. 인터넷 연결이 필요 없기 때문에 네트워크 문제로 인한 서비스 중단이 발생하지 않습니다. 마이크로소프트 Azure의 최근 서비스 장애는 클라우드 서비스의 장점에도 불구하고, 외부 공격에 대한 취약성과 외부 의존성 문제를 드러냈습니다. 온프레미스 환경은 데이터 보안, 통제력, 지속적인 가용성, 비용 효율성 측면에서 기업에게 더 나은 선택이 될 수 있습니다.

 

물론 온프레미스 AI 개발을 위해서는 초기 비용이 상당합니다. 서버, 네트워크 장비 등 인프라 구축에 많은 초기 비용이 소요됩니다. 뿐만 아니라 구축 이후 하드웨어와 소프트웨어의 유지 보수, 업그레이드를 위한 지속적인 투자가 필요합니다. 이를 위해 전문 인력을 상시 고용해야 할 수도 있습니다. 더불어 자원의 확장이나 축소가 필요할 때 물리적인 장비를 추가하거나 교체해야 하기 때문에 확장의 유연성이 떨어집니다.

 

 

 

 

클라우드 AI 개발의 장점과 단점

 

클라우드 AI 개발의 장점은 다른 모든 클라우드 개발 환경이 그렇듯 유연성과 확장성이라고 할 수 있습니다. 필요에 따라 자원을 쉽게 확장하거나 축소할 수 있어 급변하는 비즈니스 환경에 빠르게 대응할 수 있습니다. 두번째 장점은 최신 기술 도입이 쉽다는 것입니다. 클라우드 제공업체는 지속적으로 최신 기술과 도구를 업데이트하기 때문에 별도의 업그레이드가 필요 없습니다. 또 글로벌 접근성도 클라우드의 장점입니다. 인터넷 연결만 있으면 전 세계 어디서든 접근이 가능하여 분산 팀과 협업이 용이합니다.

 

반면 데이터가 외부 서버에 저장되므로 보안 위협과 규제 준수 문제를 면밀히 검토해야 합니다. 또 특정 클라우드 서비스 제공업체에 종속될 위험이 있습니다. 한 번 선택한 클라우드 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 이전하는 데에는 상당한 시간과 어려움이 있을 수 있습니다.

 

비용문제에 있어서는 장단점을 모두 말할 수 있습니다. 초기 투자 비용이 적으며, 사용한 만큼만 비용을 지불하는 유연한 과금 모델을 제공하는 반면 장기적으로 사용할 경우, 서비스 이용료가 누적될 수 있으며, 사용량 통제가 안될 경우 비용은 대폭 증가할 수 있습니다.

 

 

 

 

온프레미스 vs 클라우드: 결정 요인

 

기업이 온프레미스와 클라우드 중 어느 쪽을 선택할지 결정할 때 고려해야 할 주요 요인은 다음과 같습니다.

 

1. 보안 요구 사항이 높은가?  

 

민감한 데이터를 처리하는 기업은 온프레미스를 선호하는 경향이 있습니다. 금융, 의료, 정부 기관과 같은 분야는 데이터 보안이 중요하기 때문에 온프레미스를 선택합니다. 클라우드를 사용할 때에도 데이터 암호화와 접근 제어와 같은 보안 조치를 철저히 해야 합니다. 예를 들어, 2024년 마이크로소프트의 Azure 서비스가 DDoS 공격으로 인해 장애를 겪으면서 클라우드 서비스의 보안 취약성이 드러났습니다.

 

2. 단기 프로젝트인가? 장기 프로젝트인가?

 

초기 비용을 줄이고 유연하게 비용을 관리하고자 한다면 클라우드가 유리합니다. 클라우드는 사용한 만큼만 비용을 지불하는 모델을 제공하므로, 단기 프로젝트에 적합합니다. 반면, 장기적으로 비용을 절감하려면 온프레미스도 고려해볼 만합니다. 온프레미스는 초기 투자 비용이 높지만, 장기적으로는 지속적인 서비스 이용료가 없기 때문에 비용 절감 효과가 있습니다.

 

3. 비즈니스 확장에 따른 유연한 확장성이 요구되는가?

 

빠르게 변화하는 시장에 대응하기 위해 유연한 자원 확장이 필요하다면 클라우드가 적합합니다. 클라우드는 필요에 따라 자원을 쉽게 확장하거나 축소할 수 있어 비즈니스의 성장과 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 스타트업 기업은 클라우드를 활용하여 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 대응할 수 있을 것입니다.

 

4. 완전한 통제가 필요한가?

 

시스템에 대한 완전한 통제와 커스터마이징이 필요하다면 온프레미스가 더 나은 선택입니다. 온프레미스 환경에서는 기업이 모든 하드웨어와 소프트웨어를 직접 관리할 수 있어, 특정 요구사항에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다. 대기업의 경우, 자체 인프라를 통해 완전한 통제를 유지하고, 보안 요구사항을 충족시킬 수 있습니다.

 

5. 인프라 관리팀이 있는가?

 

충분한 내부 기술 역량과 인프라 관리 인력이 있는지 여부도 중요한 결정 요인입니다. 기술 역량이 부족하다면 클라우드 서비스를 이용해 최신 기술을 쉽게 도입할 수 있습니다. 중소기업은 인프라 관리 인력이 부족할 수 있으므로 클라우드를 통해 기술적 지원을 받을 수 있습니다. 반면, 대기업은 자체 기술 인프라를 관리할 수 있는 팀을 보유하고 있는 경우 온프레미스를 선택할 수 있습니다.

 

온프레미스와 클라우드 환경에서의 AI 개발은 각각의 장단점이 명확합니다. 기업의 특정 요구사항과 목표를 고려하여 적절한 선택을 하는 것이 중요합니다. 온프레미스는 높은 보안성과 통제력을 제공하지만, 초기 비용과 유지 보수 부담이 큽니다. 클라우드는 비용 효율성과 유연성을 제공하지만, 데이터 보안과 종속성 문제를 면밀히 검토해야 합니다.

 

결국, 두 가지 접근 방식을 혼합한 하이브리드 모델도 고려해볼 만합니다. 민감한 데이터는 온프레미스에 두고, 유연한 확장이 필요한 부분은 클라우드를 활용하는 방식입니다. 기업의 목표와 상황에 맞는 최적의 AI 개발 환경을 구축하는 것이 성공적인 AI 프로젝트의 핵심입니다. 클루닉스는 온프레미스와 클라우드를 아우르는 솔루션을 제공하고 있습니다. 성공적인 AI 개발 환경을 고민하고 있다면 클루닉스와 먼저 상담해보시는 것을 추천드립니다.