“지능형 자동화를 통한 금융회사의 데이터 스토리지 운용 방안”

디지털 전환(DX) 시대.

금융회사의 IT 시스템은 점점 더 복잡해지고 있으며, 예기치 못한 위험에 대비하기 위해 기업들은 ‘운영 탄력성’에 주목하고 있다.

‘운영 탄력성’이란, 운영 중단에 대비하고, 만약 중단이 일어날 경우 이를 극복∙복구하며 운영을 지속할 수 있는 능력을 말한다.

시스템 운영 중단은 모든 유형의 내외부 위험으로부터 발생할 수 있으며 기술 장애, 사이버 공격, 전염병, 자연 재해 등을 포함한다. 

◆운영 탄력성의 중요성

지난 2020년 미국 연방준비제도 이사회, 통화감독청, 연방예금보험공사는 미 금융회사의 운영탄력성을 강화하기 위한 실천방안(Sound Practices to Strengthen Operational Resilience)에 대한 지침을 발표한 바 있다.

같은해 바젤은행감독위원회 또한 ‘운영탄력성 원칙(Principles for Operational Resilience)’을 발표했다.  

이같은 세계적 흐름에 맞춰 모든 금융회사는 비상시 데이터 스토리지가 운영 탄력성에 어떤 도움이나 해가 될 수 있는지 고민해야 한다.

금융회사는 데이터 접근, 스토리지 가용성, 서비스 및 보안의 연속성을 위협하는 변화 유형에 발빠르게 대응하고 더욱 적응력 있는 비즈니스 수행 방식을 개발하기 위해 경직된 시스템과 전통적 비즈니스 운영 방식에서 벗어나야 한다.

기업은 성능과 보안을 보장하기 위해 온프레미스 및 클라우드 스토리지를 사용하지만 이에 대한 포괄적 관점을 가지지 않는다면 운영 장애, IT 시스템 중단, 사이버 공격에 노출되어 큰 위험에 직면할 수 있다.

하이브리드 환경에서 스토리지를 신속하게 전환할 수 없을 뿐 아니라, 단일 사이트 아키텍처에 지나치게 의존하게 되어 운영 및 액세스 중단 사태가 발생하기 쉽다.

이처럼, 비즈니스 연속성에 대한 위협 증가로 금융회사는 스토리지 아키텍처 및 시스템을 평가하는 조치를 취해야 한다.

이와 관련해 다음과 같은 3가지 즉각적인 조치가 권장된다.

1. 사일로를 제거한다 = 데이터 스토리지 사일로에서 벗어나 온프레미스 및 클라우드 시스템 전반의 엔드 투 엔드 뷰와 액세스를 개발해 정보 보안과 사이버 복원력을 개선한다.

2. 유연성을 확보한다 = 급변하는 상황에서 발빠르게 행동할 수 있도록 스토리지 구조와 관리 기능을 개발한다. 노후 시스템은 폐기 및 교체하고 데이터 관리를 강화한다.

3. 모니터링 및 보고 = 전체 스토리지 생태계에서 모니터링, 보고 및 스트레스 테스트를 쉽게 이행할 수 있는 역량을 통해 현재와 미래 규제 요구사항에 대비한다. 써드파티 공급사와 실사를 강화한다.

◆서비스형 스토리지의 장점

서비스형 스토리지(STaaS)는 전통적인 어레이 배포와 관련된 많은 복잡한 업무를 자동화하는 서비스 제공 모델이다.

이 서비스형 스토리지를 활용하면 배포 시간이 급격히 단축되고 기술 및 리소스 격차로 인한 문제가 감소한다.

또 서비스형 스토리지는 인프라 안전망을 구축하고 써드파티 자산을 활용할 수 있으며 재해 복구, 백업, 아카이브에 필요한 원격 시설을 제공해 기존 인프라에 대한 복원력을 강화한다.

서비스형 스토리지는 필요에 따라 용량을 증감할 수 있어 기업은 유연하게 스토리지를 운영하고 장기적 용량 계획과 관련된 운영 위험을 줄일 수 있다.

덧붙여 신속한 데이터 서비스 적용, 워크로드 전환에 따른 스토리지 자동화, 온프레미스와 클라우드 내 간편한 마이그레이션을 지원한다.

클라우드 관리와 간편한 대시보드 중심의 모니터링 및 보고 덕분에 금융 서비스 기업은 기술 격차, 자원 부족, 향후 보고 필요성에 대비할 수 있다.

이같은 기능은 무중단 업데이트와 함께 운영 연속성에 우선을 둔다.

서비스형 스토리지는 가동시간, 가용성, 보안 중심의 독특한 서비스 제공 모델 덕분에 전형적인 설비 투자 써드파티 관계를 뛰어넘는 공생 관계를 형성한다. 

◆금융서비스와 지능형 자동화

지난 20년간 금융 서비스 기업에서 전통적인 프로세스 재설계가 운영 프로세스의 성능 효율성을 크게 높이는 것을 확인했다.

기업은 변화를 받아들여 트랜잭션에 대한 ‘STP(Straight Through Processing, 매매/결제 자동화)’의 성능을 새로운 차원으로 끌어올렸다.

하지만 추가적인 개선 가능성은 제한적이다.

따라서 금융회사는 조직 내에서 일반적인 운영 한계를 뛰어넘어 자동화 수준을 높이는 것을 목표로 해야 한다.

금융회사는 지능형 자동화를 달성하기 위해 확장성이 뛰어난 프로세스 중심 기술을 이용해야 한다.

이같은 툴은 분산된 합의 기반 플랫폼 위에서 머신러닝과 딥러닝 방식을 이용해 지능적인 알고리즘과 더불어 자동∙수동 프로세스를 모두 지원해야 한다.

이를 프로세스에 적용하면 기업은 기존 한계를 뛰어넘어 진정한 경쟁 우위와 시장 민첩성을 제공하는 핵심 프로세싱 플랫폼을 개발할 수 있다.

자동화를 견인하는 것은 ‘데이터’이다.

기업은 데이터가 핵심 실행요인으로써 고급 알고리즘을 통합하고 활용하는 토대를 제공한다는 것을 인식해야 한다.

특히 핵심적인 운영∙ 트랜잭션 프로세스 및 관련 데이터를 이해하고 코드화하는 것은 가장 높은 수준의 자동화를 달성하는 기본 요소이다.

따라서 아래와 같은 영역을 고려해야 한다.

1. 자동화 = 이는 일반적인 워크로드 프로세스이거나 업무 유형 또는 실행되는 컴퓨팅 프로세스의 유형에 따라 동적으로 생성되는 프로세스 조각을 워크플로우화하는 프로세스일 수 있다.

이는 자동화 환경의 핵심이다.

2. 지표(Metrics) = 자동화 계측은 반복적인 개선을 주도하고 효과적인 운영 위험 환경 관리를 가능하게 하는 요소이다. 프로세스 실행은 관련 지표 데이터를 생성한다.

3. 프로세스 데이터 = 실행 시 두 가지 유형의 프로세스 데이터가 생성된다.

첫 번째 유형은 실행되는 워크로드 프로세스 인스턴스와 관련된 상태 데이터, 두 번째 유형은 생성 및 캡처 되는 데이터이다.

이 데이터는 기반 서비스에 바로 기록될 수 있다. 

4. 서비스 및 애플리케이션 = 프로세스는 기존 애플리케이션 상에서 실행되거나 프로세스 자동화 기반의 마이크로서비스를 이용해 구현될 수 있다.

데이터가 저장되는 방식 및 장소와 비즈니스 로직과 트랜잭션 범위 간 아키텍처 설계의 균형을 유지하는 것은 프로세스 운영에 매우 중요하다.

현대적인 마이크로서비스와 레거시 애플리케이션 중심 환경을 비교해 보면 된다.

5. 분산 원장 = 프로세스는 조직 간에 실행될 수 있다. 프로세스 실행은 분산된 합의 프로토콜을 이용해 트랜잭션 데이터와 분산 데이터의 무결성을 보증한다. 프로세스는 다수 조직에서 운영하기 위해 기본 원칙을 기반으로 설계해야 한다.

지능형 자동화 방식은 금융 서비스 기업 운영 모델의 여러 측면에서 상당한 변화를 제공한다. 접근 권한 확보와 프로세스 데이터 활용 능력은 효율성을 높이는 토대를 구성한다.

이같은 프로세스는 환경 전반에 걸쳐 배포 가능한 고급 알고리즘을 이용해 대대적인 개발 없이 자동화를 생성하고 운영 효율성을 크게 개선한다.

아래와 같은 요소를 활용해 매우 높은 수준의 자동화를 구현할 수 있다. 

☞ 동적인 구성 = 프로세스는 프로세스 시작 요청을 기반으로 지능적인 알고리즘을 이용해 동적으로 구성되거나 실행 플로우의 일부로 조정할 수 있어 유연한 프로세스 런타임 환경을 제공한다.

☞ 프로세스 운영 = 프로세스는 완전히 자동화된 작업을 관리하고 작업 실행자를 늘려 수동 작업 실행을 지원한다. 

이는 작업 라우팅과 실시간 흐름 경로 최적화와 더불어 작업과 관련된 권고안, 예측 분석을 기반으로 한 자동 완성 옵션 및 고급 프로세스 의사결정을 통해 실행 가능하다.

☞ 고급 제어 환경 = 운영 위험 제어는 보통 특정한 생성 또는 검사 절차 수행이나 사후에만 분명해지는 통제 위반 측정 수행을 기반으로 한다.

예측 또는 고급 머신러닝 알고리즘은 제어 이벤트와 비교해 실시간 적용할 수 있어 미래 지향적인 제어 환경을 제공한다.

☞ 성능 = 지표는 성능 측정 및 개선을 위한 기반을 제공한다. 이러한 지표는 전통적인 프로세스 개선 방법론과 실시간 또는 소급 적용되는 고급 알고리즘 분석과 함께 사용할 수 있다.

예를 들면 프로세스 개선 시뮬레이션, 모델링 등이 있다.

금융서비스 기업은 기본적으로 '디지털 기반'이다.

이들 상품은 대부분 디지털화돼 있고 상위 수준에서 데이터, 프로세스 및 계산의 추상화나 오랜 시간에 걸쳐 이벤트로 작동되는 알고리즘으로 볼 수 있다.

많은 금융 상품이 고도로 자동화됐지만, 더욱 더 고차원적인 자동화를 통해 금융 기업은 효율성을 높이는 동시에 혁신적인 신제품과 서비스를 창출할 수 있다. 

빠른 기술 변화의 흐름 속에서 금융 서비스 기업이 자사 프로세스와 운영 모델을 발전시키고 조정하는 것은 불가피하다.

금융서비스 기업은 경쟁사나 새로운 시장 진입 기업보다 앞서 고도로 자동화되고 자율적인 상품과 서비스를 개발하고 활용해야 한다.

<글 = 권필주 효성인포메이션시스템 SA팀 전문위원, his-pjkwon@hyosung.com>