클라우드 데이터 박스·데이터 포레스트 29일 공식 출시
데이터 박스 통해 네이버 쇼핑·검색·AI 학습용 데이터 활용 가능
데이터 포레스트로 대용량 데이터 저장·처리·분석 가능
네이버클라우드(대표 박원기)가 새로운 데이터 분석 솔루션 2개를 29일 공식 출시했다. '클라우드 데이터 박스(Cloud Data Box)'와 '데이터 포레스트(Data Forest)'가 그것.
클라우드 데이터 박스를 통해 기업 사용자는 네이버의 다양한 데이터를 자사 비즈니스에 활용 가능하다. 네이버 쇼핑, 검색 내 데이터와 AI 학습용으로 네이버가 확보한 대량의 데이터가 대상이다.
네이버 보유 데이터를 단순 제공하는 것을 넘어 데이터 분석에 필요한 인프라와 맞춤형 분석· 연계 서비스까지 사용 가능한 것이 특징이다.
빅데이터 통합 분석 플랫폼 데이터 포레스트는 기존에 오픈 베타 테스트(OBT)로 제공되다가 이번에 정식 출시된 제품이다. 데이터 포레스트는 머신러닝(ML)을 위한 오픈소스 라이브러리와 다양한 오픈소스 프레임워크를 제공하는 서비스다.
네이버클라우드 한상영 전략·기획 총괄 상무는 "이번 데이터 분석 특화 솔루션들은 네이버의 원천기술을 기반으로 하는 PaaS 포트폴리오의 확장"이라고 강조했다.
그러면서 "네이버클라우드만이 제공할 수 있는 차별화된 데이터와 기술을 바탕으로 더 많은 고객이 데이터를 기반으로 하는 비즈니스 혁신을 이룰 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 전했다.
#네이버 데이터부터 데이터 분석 기술, 인프라까지 지원
클라우드 데이터 박스는 데이터 분석 과정에 필요한 데이터부터 인프라, 분석 도구까지 엔드투엔드(end-to-end)로 제공한다.
보유한 데이터가 많지 않거나 데이터 분석 방법에 생소함을 느끼는 어떤 사용자든 자사 사업에 데이터 분석 기술을 활용해볼 수 있다. 시장과 소비자에 대한 마켓 인사이트를 얻거나 기업이 보유한 기존 데이터와 연동해 시너지 효과를 내는 것도 가능하다.
데이터 박스 제품 활용 예시에 대해 네이버클라우드는 "이커머스와 유통 분야에서는 보다 정교한 시장·소비자 트렌드 분석, 온라인 내 상품 관심도 측정, 자사 브랜드와 상품 인지도 파악, 경쟁사 브랜드·상품 인지도 비교가 가능하다"고 설명했다.
이어 "금융 분야에서는 금융 상품 가망 고객의 관심사 예측, 고객 관심사 기반의 신규 상품 기획, 소비 성향 세분화, 마이데이터 서비스 다양화를 위한 추천 모델 개발을 할 수 있다. 기존에 고객을 파악하기 위해 사용하던 설문조사, 인터뷰, 컨설팅 보고서의 샘플링 된 데이터와 달리 미가공 데이터(raw data)를 제공하기 때문에 다양한 관점에서 가치 있는 분석이 가능할 것"이라고 말했다.
데이터를 다루는 서비스인만큼 인프라·보안 관련 첨단 기술을 적용해 접속 인증과 보안도 한층 강화했다.
네이버클라우드는 "해당 데이터 유출 위험이 없도록 인프라를 제공해 (사용자는) 안전하게 데이터를 저장하고 분석할 수 있다. 또한 허가된 사람만 접속할 수 있도록 내·외부 망을 차단해 원본 데이터를 안전하게 보관하는 한편, 유출 여부를 수시 모니터링해 안전하게 보호하고 있다"고 말했다.
향후 네이버클라우드는 각 산업 도메인에 특화된 고급 데이터 및 분석 템플릿을 단계적으로 출시할 예정이다.
네이버클라우드는 "데이터 처리에 익숙하지 않거나 커스터마이징 대시보드 구축이 필요한 고객의 경우, 클라우드 데이터 박스에 대한 높은 이해도를 갖춘 파트너사를 통해 지원받을 수 있다"고 전했다.
#ML 위한 다양한 오픈소스 라이브러리·프레임워크 제공
데이터 포레스트는 빅데이터 통합 분석 플랫폼으로 ML을 위한 텐서플로우(Tensorflow), 파이토치(PyTorch) 등 오픈소스 라이브러리와 빅데이터 분석을 위한 하둡(Hadoop) 기반의 다양한 오픈소스 프레임워크를 제공한다.
대용량 데이터 저장, 처리에 필요한 빅데이터 에코시스템 뿐만 아니라 GPU 리소스를 활용한 딥러닝 분석이 가능한 인프라를 지원한다.
다양한 빅데이터 프레임워크들을 앱으로 생성해 사용자가 쉽고 빠르게 자신만의 분석 환경을 구성할 수 있다. 별도 인프라 구성없이 서버리스 환경에서 사용량 기반으로 배치(Batch) 작업을 수행하는 것도 가능하다.
네이버클라우드는 "높은 가용성과 보안 기술이 적용되어 안정적인 하둡 클러스터 환경을 제공한다"고 강조했다. 비용적 측면에서도 사용된 리소스만큼만 비용이 부과되기 때문에 데이터 분석에 필요한 비용을 최적화할 수 있다는 설명이다.
네이버클라우드는 "상황에 따라 리소스를 확장하거나 축소해 비즈니스 요구사항에 유연하게 대처할 수 있을 것"이라고 전했다.
AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com
무단전재 및 재배포 금지
기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com