AI의 확산으로 기업들은 오랫동안 미뤄왔던 과제를 더 이상 외면할 수 없게 되었습니다. 바로 분산된 데이터 자산 문제입니다.
과거에는 이러한 데이터 분산이 단지 불편한 수준에 그쳤습니다. 지역이나 부서별로 흩어진 데이터를 기반으로 보고서를 작성하려면 몇 단계의 추가 작업과 며칠의 시간이 더 필요했을 뿐입니다. 데이터 불일치를 조정하기 위해 IT 팀이 개입하는 경우도 있었지만, 그렇다고 해서 기업 운영 자체를 가로막을 정도의 문제는 아니었습니다.
하지만 지금은 상황이 달라졌습니다.
지금 데이터 페더레이션이 주목받는 이유
AI 환경에서 분산된 데이터 자산은 다음과 같은 문제로 이어집니다.
- 불완전한 컨텍스트로 학습된 모델
- 오래되었거나 유효하지 않은 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 AI 에이전트
- 여러 환경에서 일관되게 적용되지 않는 거버넌스 정책
즉, 기업이 AI를 대규모 운영 환경에 적용하려는 바로 그 순간, 데이터 중복과 지연, 가시성 사각지대라는 문제가 발생합니다.
즉, 데이터 분산은 이제 불편을 넘어 AI 확장의 성패를 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.
이전 글에서는 통합되고 거버넌스가 적용된 데이터 액세스가 신뢰할 수 있는 AI의 기본 토대가 되는 이유, 그리고 단순한 데이터 통합만으로는 해결책이 될 수 없는 이유를 살펴보았습니다. 데이터를 중앙화해 모든 데이터를 하나의 물리적 위치로 이동시키는 방식은 이론적으로는 단순하고 깔끔해 보일 수 있습니다. 그러나 실제로는 기업이 더 이상 감당하기 어려운 운영상의 부담과 제약을 초래합니다. 그 이유가 궁금하다면 이전 글을 참고하시기 바랍니다.
중앙화의 대안으로 주목받는 것이 바로 페더레이션(federation)입니다. 이는 데이터가 실제로는 여러 곳에 분산되어 있더라도, 조직이 마치 하나로 통합된 데이터처럼 활용할 수 있도록 하는 접근 방식입니다. 그러나 최근 많은 기업이 한 가지 중요한 차이를 인식하기 시작했습니다.
모든 페더레이션 전략이 동일한 것은 아니라는 점입니다.
두 가지 페더레이션 전략: 먼저 중앙화할 것인가, 데이터가 있는 곳에서 페더레이션할 것인가
대부분의 벤더는 ‘페더레이션’이라는 용어를 자사 데이터 및 AI 플랫폼의 장점으로 설명합니다. 즉, 조직이 보유한 모든 데이터를 활용해 분석과 AI를 수행할 수 있다는 의미입니다. 하지만 실제로는 벤더마다 이 용어를 사용하는 방식이 다릅니다. 따라서 플랫폼을 평가할 때는 각 벤더가 정확히 어떤 방식을 제공하는지, 그리고 그것이 조직의 요구 사항과 얼마나 잘 맞는지를 충분히 이해하는 것이 중요합니다.
현재 시장에서는 크게 두 가지 접근 방식이 주류를 이루고 있습니다. 하나는 데이터를 먼저 통합한 뒤 페더레이션하는 ‘통합 우선 페더레이션(consolidation-first federation)’ 방식이고, 다른 하나는 데이터가 있는 위치에서 페더레이션하는 ‘데이터 이동 없는 페더레이션(federation-in-place)’ 방식입니다. 이는 흔히 데이터 가상화(data virtualization)라고도 불립니다.
모델 1: 통합 우선 페더레이션(Databricks와 Snowflake의 접근 방식)
첫 번째 페더레이션 모델은 이른바 ‘통합 우선’ 방식입니다. 이 접근 방식에서는 데이터를 벤더의 클라우드 환경이나 해당 플랫폼의 거버넌스 체계 안으로 먼저 통합해야 페더레이션이 가능해집니다. 서로 다른 시스템 간 데이터를 함께 활용하려면 일반적으로 데이터를 해당 플랫폼으로 정기적으로 복사하거나 적재해야 합니다.
쉽게 말해, 모든 데이터를 한곳에서 분석할 수 있다는 점에서는 페더레이션처럼 보일 수 있습니다. 다만 이를 위해서는 데이터를 먼저 해당 플랫폼으로 모두 이동시켜야 합니다.
기업 리더 입장에서 이러한 접근 방식은 다음과 같은 가시적인 부담으로 이어질 수 있습니다.
- 더 높은 스토리지 및 데이터 처리 비용
- 데이터 중복 증가
- 시스템 간 거버넌스 정책과 권한 설정의 반복 관리
- 더 복잡해지는 규정 준수 및 감사 대응
즉, 데이터가 이동하는 위치가 많아질수록 비용은 증가하고 보안 관리도 어려워집니다. 클라우드 중심으로 운영되는 기업에는 이러한 방식이 적합할 수 있습니다. 하지만 하이브리드 환경이나 엄격한 규제를 받고 있는 기업에는 시간이 지날수록 운영 부담이 누적될 수 있습니다.
모델 2: 데이터 이동 없는 페더레이션(Cloudera의 접근 방식)
반면 Cloudera가 제시하는 페더레이션 모델은 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. 데이터를 이동시키는 대신 데이터가 어디에 있든 해당 위치에서 컴퓨팅과 AI 처리가 이루어지도록 하는 방식입니다.
데이터 이동 없는 페더레이션은 데이터를 물리적으로 한곳에 모으는 대신 논리적으로 연결합니다. 따라서 팀은 데이터를 다른 플랫폼으로 복사하지 않고도, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 원래 저장된 위치에서 바로 액세스하고 분석할 수 있습니다.
사소한 차이처럼 보일 수 있지만, 실제 운영에서는 큰 차이를 만들어냅니다.
- 불필요한 데이터 이동을 최소화해 인프라 및 스토리지 비용 절감
- 환경 간 데이터 중복 감소
- 멀티 클라우드 및 온프레미스 아키텍처 전반에서 더 높은 유연성 확보
- 특정 클라우드 사업자에 대한 의존 리스크 완화
- 데이터 위치와 관계없이 전체 데이터에 대해 단일 보안 및 거버넌스 모델과 엔드투엔드 데이터 계보 제공
그 결과 데이터는 규제, 운영, 성능 측면에서 가장 적합한 위치에 그대로 유지되며, 동시에 조직은 전체 데이터에 대한 완전한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다.
데이터 이동 없는 페더레이션만이 제공할 수 있는 차별점
데이터 복제 없이 하이브리드 환경 전반에서 페더레이션이 가능해지면(즉, 데이터 이동 없는 페더레이션이 구현되면), 통합 우선 모델로는 구현하기 어려운 운영 환경이 만들어집니다. 이러한 차이는 클라우드 전용 환경을 넘어 AI 전략 전반의 리스크 구조 자체를 바꿉니다.
1. 중복 없는 보안
Databricks나 Snowflake와 같은 벤더가 제공하는 통합 우선 모델에서는 데이터가 하나로 통합된 것처럼 보이지만, 실제로는 여러 환경에 중복 저장됩니다. 데이터를 분석하려면 먼저 벤더 플랫폼으로 복사, 수집 또는 복제해야 하기 때문입니다. 데이터 사본이 하나씩 늘어날 때마다 규정 준수 관리 범위도 확대됩니다.
환경이 많아질수록 관리해야 할 권한도 늘어나고, 동기화해야 할 정책과 대응해야 할 감사 범위도 복잡해집니다. 즉, 데이터 복제가 증가할수록 거버넌스 복잡성도 함께 커집니다.
반면 Cloudera의 데이터 이동 없는 페더레이션 모델은 데이터를 원래 위치에 그대로 유지합니다. 따라서 거버넌스 정책을 한 번만 정의하면 모든 환경에 일관되게 적용할 수 있습니다. 시스템마다 권한을 개별적으로 다시 설정할 필요 없이, 단일하고 일관된 제어 체계가 하이브리드 환경 전체의 액세스를 관리합니다. Cloudera는 이를 ‘데이터와 함께 이동하는 거버넌스’라고 설명합니다.
이 방식은 글로벌 기업의 출입증 시스템에 비유할 수 있습니다. 직원이 다른 사무실을 방문할 때마다 새로운 출입증을 발급하지는 않습니다. 액세스 권한은 중앙에서 정의되며, 동일한 출입증으로 본사, 지역 사무소, 데이터 센터 어디에서나 동일한 보안 규칙을 적용할 수 있습니다.
즉, 규칙은 한 번만 정의하면 되고, 위치가 달라도 모든 시스템이 동일한 규칙을 인식합니다. 이것이 바로 중복 없는 보안 체계이며, 환경이 확장되더라도 복잡성이 함께 증가하지 않아 리스크 확산을 억제하는 데 큰 장점이 됩니다.
2. 하이브리드 환경 전반의 엔드투엔드 데이터 계보
산업 전반에서 AI가 더 많은 의사결정과 업무를 담당하게 되면서, 그에 따른 책임성과 설명 가능성에 대한 요구도 점점 커지고 있습니다.
예를 들어 AI가 대출 승인, 사기 탐지, 가격 결정, 공급망 조정 등에 영향을 미치는 경우, 모든 결과는 그 근거를 명확하게 설명할 수 있어야 합니다. 이제 규제 기관, 감사관, 경영진은 단순한 결과뿐 아니라 그 결과가 어떤 과정을 통해 도출되었는지까지 확인하고자 합니다.
그러나 하이브리드 환경에서는 이러한 데이터 흐름이 하나의 환경 안에서만 이루어지는 경우가 드뭅니다. 데이터는 온프레미스나 엣지 환경에서 생성되어 퍼블릭 클라우드에서 보강되고, SaaS 데이터와 결합된 뒤 다른 환경에서 실행되는 모델에 활용될 수 있습니다. 따라서 이러한 복잡한 흐름을 전반적으로 추적할 수 있는 역량은 이제 선택이 아니라 필수적인 요소가 되었습니다.
통합 우선 페더레이션 모델은 데이터를 중앙화함으로써 데이터 계보를 단순화하고자 합니다. 그러나 실제로는 데이터 복제로 인해 이력이 병렬적으로 생성됩니다. 원본 데이터는 소스 시스템에 남아 있고, 변환된 데이터 사본은 분석 환경에 별도로 존재하기 때문입니다. 시간이 지나면 특정 의사결정의 근거를 설명하기 위해 여러 시스템에 흩어진 동일 데이터의 서로 다른 버전을 다시 대조해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 결국 데이터 계보를 다시 재구성해야 하는 문제가 생기는 것입니다.
반면 데이터 이동 없는 페더레이션이 데이터 계보 기능과 통합된 방식(예: Cloudera의 데이터 계보 도구)에서는 이러한 문제가 발생하지 않습니다. 데이터가 별도 환경으로 복제되지 않고 원래 저장된 위치에서 직접 액세스되기 때문에 데이터 계보도 원본 데이터에 그대로 연결된 상태로 유지됩니다.
이러한 차이는 특히 하이브리드 및 엣지 기반 워크플로에서 더욱 중요합니다. 데이터 이동 없는 페더레이션 방식에서는 몇 년 뒤 규제 기관이나 새로운 최고리스크관리책임자(CRO)가 특정 의사결정이 어떤 과정을 통해 이루어졌는지 질문하더라도, 그 답을 해석하기 어려운 블랙박스 속에서 다시 찾아낼 필요가 없습니다. 모든 과정이 문서화되어 있고, 추적 가능하며, 충분히 설명 가능한 상태로 유지됩니다.
3. 실제 운영 환경에 적합한 AI 시스템 기반 구축
통합 우선 모델에서는 AI가 중앙화된 데이터 환경 안에서 실행됩니다. 데이터 이동이 실제 운영 환경의 변화 속도를 따라갈 수 있다면 이러한 방식도 충분히 유효합니다. 하지만 하이브리드 환경에서는 현실적으로 그렇지 않은 경우가 많습니다.
AI가 동적 가격 책정이나 공급망 조정처럼 실제 운영 결과에 직접 영향을 미치는 업무를 수행하려면, 분석용으로 복제된 다운스트림 데이터가 아니라 실시간으로 운영되는 분산 시스템 안에서 작동해야 합니다. 데이터 복제 단계가 추가될 때마다 의존 관계가 늘어나고, 지연 시간과 데이터 적재 지연이 발생하며, 실제 운영 시스템과 이를 사용하는 AI 모델 간 데이터 드리프트가 발생할 가능성도 커집니다.
반면 데이터 이동 없는 페더레이션은 AI가 실제 운영 환경과 일관성을 유지하도록 합니다. 이를 통해 컨텍스트를 항상 최신 상태로 유지하고, 클라우드 밖의 운영 환경에서는 통합 우선 페더레이션 전략으로 구현하기 어려운 운영형 AI 활용 사례까지 지원할 수 있습니다.
실제 운영형 AI 사례: 물류 산업
이러한 차이가 실제로 왜 중요한지 이해하기 위해 예를 들어 설명드리겠습니다. 한 글로벌 물류 기업이 배송 경로를 실시간으로 최적화하기 위해 AI를 도입했다고 가정합니다. 하나의 경로 결정에도 다음과 같은 다양한 데이터가 필요할 수 있습니다.
- 인력 관리 시스템의 운전자 가용 정보
- 차량에서 수집되는 실시간 GPS 데이터
- 외부 API를 통한 교통 및 기상 정보
- 지역별 물류 창고의 재고 현황
- IoT 센서 기반 연료 효율 데이터
- 지역 규제 및 노조 규정
만약 AI 모델이 며칠 전이나 몇 시간 전에 단일 클라우드 환경으로 복제된 데이터 스냅샷만을 기반으로 동작한다면, 이는 불완전한 컨텍스트 위에서 의사결정을 내리는 것과 같습니다. 예를 들어 최신 재고 현황을 반영하지 않은 상태에서 배송 경로를 재조정하거나, 지역별 규제 조건을 고려하지 않은 채 속도만 기준으로 최적화를 수행할 수 있습니다. 심지어 이미 경로를 벗어난 차량의 오래된 원격 계측 신호에 의존해 판단할 수도 있습니다.
반대로 AI 시스템이 중복 없는 보안 체계와 완전한 계보 가시성을 바탕으로 분산된 데이터를 원래 저장된 위치에서 안전하게 직접 액세스할 수 있다면 상황은 달라집니다. 조직은 실시간으로 동작하고, 정책 범위 안에서 운영되며, 추가적인 리스크 없이도 다양한 환경으로 확장 가능한 완전한 운영형 AI를 구현할 수 있게 됩니다.
페더레이션 플랫폼 선택 시 기업이 반드시 따져봐야 할 질문
앞서 살펴본 것처럼, 모든 페더레이션 전략이 동일한 목표를 위해 설계된 것은 아닙니다.
어떤 전략은 데이터 통합 자체를 우선시하고, 또 다른 전략은 하이브리드 환경의 유연성과 거버넌스 기반 액세스를 우선시합니다. 따라서 Cloudera, Databricks, Snowflake를 비롯한 다양한 데이터 페더레이션 솔루션을 평가할 때는 다음과 같은 질문을 통해 각 접근 방식의 차이를 명확히 파악할 필요가 있습니다.
- 페더레이션을 위해 데이터를 이동해야 하는가? 데이터를 현재 저장된 위치에서 바로 활용할 수 있는가, 아니면 먼저 중앙 클라우드 환경으로 복사해야 하는가?
- 거버넌스 정책이 어디에서 정의되는가? 액세스 제어 정책을 한 번만 설정하면 전체 환경에 일관되게 적용되는가, 아니면 시스템마다 개별적으로 다시 구성해야 하는가?
- 하이브리드 환경을 장기적인 운영 모델로 지원하는가? 온프레미스와 멀티 클라우드 환경을 지속적으로 지원하는 구조인가, 아니면 결국 중앙 통합을 전제로 하는가?
- 데이터 계보를 벤더 플랫폼 외부로 확장할 수 있는가? 외부 시스템을 포함한 분산 데이터 소스 전반에서 엔드투엔드 추적이 가능한가?
- 플랫폼이 어디서든 운영형 AI를 지원하도록 설계되어 있는가? AI가 실시간으로 거버넌스된 운영 데이터를 안전하게 활용할 수 있는가, 아니면 중앙화된 데이터 스냅샷만 사용할 수 있는가?
이 질문에 대한 답은 페더레이션이 단순히 분석 편의성을 위한 기능에 그칠지, 아니면 신뢰성과 비용 효율성을 갖춘 엔터프라이즈 규모 AI의 장기적 기반이 될지를 판단하는 기준이 됩니다.
의도적인 아키텍처 설계가 있어야만 제대로 작동하는 페더레이션
페더레이션 환경을 설계하려면 단순히 시스템을 연결하는 데 그치지 않고 내부 구조까지 면밀히 살펴야 합니다. 거버넌스 모델, 규제 제약, 성능 요구 사항, 기존 연동 구조를 정렬하면서 장기적인 유연성을 지원할 수 있는 방식으로 시스템을 연결해야 합니다.
Cloudera의 전문 서비스 및 교육(PS&T) 팀은 다양한 산업의 기업들이 이러한 과정을 구축할 수 있도록 지원해 왔습니다. 새로운 페더레이션 전략을 수립하는 경우든, 기존 환경을 최적화하는 경우든 숙련된 전문가의 지원은 페더레이션 환경을 올바르게 구축하고 실제 AI 운영에 적합하며 측정 가능한 성과를 낼 수 있는 구조로 발전시키는 데 도움이 됩니다.
이어서 읽기: 금융 서비스에서의 데이터 페더레이션
통합 우선 방식과 데이터 이동 없는 페더레이션 방식 중 어떤 접근을 선택하느냐에 따라 AI가 파일럿 수준에 머무를지 아니면 실제 운영 환경까지 안전하게 확장될 수 있을지가 결정됩니다.
특히 금융 서비스 분야에서는 이러한 차이가 더욱 중요합니다. 사기 탐지, 리스크 관리, 규제 보고 모두 최신 상태의 교차 시스템 데이터를 필요로 하기 때문입니다. 다음 글에서는 데이터 페더레이션이 금융권의 실시간 분석과 AI 거버넌스를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.
