지난 글에 이어 이번 글에서는 오픈소스가 인공지능/머신러닝(AI/ML) 개발에 기여하는 영역과 퀀텀컴퓨팅에 대해 알아본다.
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)
레드햇은 첨단 AI/ML 기술을 개발 중인 주요 오픈소스 커뮤니티, 레드햇 핵심 플랫폼 및 서비스, 그리고 쿠버네티스 기반 레드햇 오픈시프트 컨테이너 플랫폼(Red Hat OpenShift Container Platform)을 중심으로 하는 풍부한 파트너 에코시스템을 통해 개발자들이 실제 발생하는 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 구축하도록 지원하고 있다.
기존에는 솔루션 개발을 위해 모놀리식 시스템을 구축하는데 몇 달을 소요했지만 이제는 며칠 만에 완료할 수 있는 환경이 조성된 상태다. AI 데브섹옵스(DevSecOps) 같은 방식을 사용하면 개발자들은 필요와 업무 내용에 따라 최적의 도구를 선택할 수 있고, IT 및 보안 팀은 파이프라인, 아티팩트 및 배포가 강력한 보안 속에서 관리 및 반복 가능하다는 점을 알기 때문에 안심할 수 있다.
레드햇은 오픈 데이터 허브(Open Data Hub) 커뮤니티 회원들과 긴밀히 협업하여 오픈시프트 및 레드햇 세프 스토리지(Red Hat Ceph Storage)에 서비스형 AI 플랫폼을 구축하기 위한 계획을 세웠다.
업스트림(Upstream)은 카프카/스트림지(Kafka/Strimzi)에서 작업을 이어받으며, 레드햇 내부 AI 및 데이터 과학 프로그램의 기반이기도 하다. 레드햇은 클라우드데라(Cloudera), 아나콘다(Anaconda) 및 SAS 같은 기술 파트너들과 협업하여 보안 애플리케이션을 위한 얼굴 인식, 공장 내 작업 현장의 안전 모니터링처럼 매우 현실적인 방식으로 AI 및 기타 기술을 사용하도록 돕고 있다.
퀀텀컴퓨팅
약 10년 전 스마트폰, 4G 네트워크 및 클라우드 컴퓨팅의 융합으로 당시에는 상상도 할 수 없었던 세상의 기반이 마련되었다. 더 나아가 디바이스의 확산, 5G 네트워크 및 엣지 컴퓨팅의 등장으로 현재로서는 상상하기 어려운 방식으로 사람들의 삶에 지대한 영향을 미칠 수 있는 차세대 혁신의 발판이 마련되고 있다.
데이터가 기하급수적으로 증가하고 조직이 점점 더 복잡한 시스템을 설계하는 상황에서 컴퓨터 프로세싱을 어떻게 유지할 수 있을까?
퀀텀컴퓨팅은 매우 흥미로운 컴퓨팅 신기술 중 하나로서, 신비로운 양자역학을 컴퓨팅에 활용하여 새로운 규모의 문제를 해결할 수 있다. 퀀텀컴퓨팅은 특히 물리적 세계의 복잡함을 모델링할 때 강력한 능력을 발휘하며, 재료과학, 의학과 같은 영역에서 돌파구를 마련하는 데에도 도움이 될 수 있다.
그렇다고 해서 기존의 컴퓨팅이 사라지는 것은 아니다. 오히려 원하는 작업에 적합한 컴퓨팅 환경을 활용하는 이기종 컴퓨팅이 자리 잡게 될 것이다. 퀀텀컴퓨팅 분야의 리더들은 오픈소스 및 커뮤니티 협업이 퀀텀컴퓨팅의 발전에 중요한 역할을 할 수 있다고 생각한다.
레드햇은 업스트림 커뮤니티에도 활발하게 참여하여 제품에 대한 깊이 있는 전문 지식과 신뢰도를 발전시키고 있다. 이를 통해 고객 요구 사항을 빠르게 반영하고, 버그를 신속하게 수정하며, 최고의 사용자 경험을 제공할 수 있다.
제품의 장기적인 지원 가능성 및 커뮤니티 프로젝트의 지속 가능성을 보장하기 위해 ‘업스트림 우선 모델’을 따르고 있으며, 제품의 변경 사항은 관련 업스트림 커뮤니티에 먼저 알리고 있다. 레드햇의 기여를 통해 모두 함께 앞으로 나아갈 수 있도록 하기 위해서다.
레드햇은 처음부터 오픈소스에 전력을 다해 왔다. 약 25년 전 오픈코어 제품이 아닌 오픈소스 제품과 함께 시작했다. 오픈코어는 커뮤니티의 이점을 고객에게 제대로 제공하지 못하기 때문에 오픈소스의 목적에 적합하지 않다. 오늘날에도 레드햇은 커뮤니티와 협업해 오픈소스의 이점을 고객에게 제공하기 위해 노력하고 있다.
클라우드의 핵심 특징은 운영의 우수성이다. 이는 하이브리드 클라우드도 마찬가지이다. 오픈 하이브리드 클라우드는 오픈소스 커뮤니티의 강점을 클라우드의 운영 모델에 적용할 수 있다.
현재는 운영을 위한 프로젝트가 업스트림에 존재하지 않는다. 레드햇은 운영 우선 모델을 통해 변화를 이끌어 내려고 한다. 커뮤니티와 레드햇 제품은 이 모델을 통해 운영에 관한 지식을 소프트웨어에 직접 구축할 수 있다.
레드햇은 운영 전문가들과 함께 앤서블(Ansible), 오퍼레이터 SDK(Operator SDK) 같은 도구를 활용하여 소프트웨어 개발 주기의 운영 요구 사항에 대한 인사이트를 수집하고 있다. 레드햇은 이를 통해 운영에 관한 지식을 공유하고 있고 이는 코드만큼이나 중요한 일이라고 생각한다.
글 : 크리스 라이트(Christ Wright) / 최고기술책임자(CTO) / 레드햇