박영찬 지케스 대표 “예산·인력 부족한 전산센터 관리, 구독형 'M클라우드'가 대안”

“정부와 공공기관의 전산센터는 언제 터질지 모르는 데이터 장애 때문에 고민에 빠졌습니다. 전자정부법 개정안으로 전산 담당자 역할은 커졌지만 관련 적정 예산을 확보 못 해 담당자로선 '폭탄 돌리기' 하는 형국이라면서 불안해합니다.”

박영찬 지케스 대표는 이처럼 예산 부족으로 정부 공공기관 전산 담당자가 난처하다는 얘기를 자주 듣는다고 화두를 꺼냈다.

행정안전부는 정보시스템 장애관리를 위한 세부 절차·기준을 담은 '전자정부법 시행령' 개정안을 21일 입법예고 했다. 개정안은 지난 1월 '전자정부법'이 개정됨에 따라 관련 법에서 위임한 정보시스템 장애관리를 위한 세부 절차·기준을 마련한 것이다. 각 기관은 지침에 따라 3년마다 소관 정보시스템에 대한 관련 계획을 수립하도록 규정했다. 2023년 11월 공무원 전용 행정 전산망인 '새올' 장애로 정부24 서비스가 중단되고 민원서류 발급이 멈추는 대형 사고가 난 데 따른 조치다.

문제는 예산과 인력이다.

박 대표는 “정부와 지자체 등에 1만 6000개 행정망 관련 서버가 있는데 장애 관리를 위해서는 산술적으로 1조원이 넘는 예산이 소요된다”고 말했다.

시행령이 만들어졌다고 당장 예산이 준비된 게 아닌 만큼 인력과 예산 확보는 전산 담당자의 몫이 되는 게 현실이다.

전 시스템을 AI로 관리할 솔루션을 구매한다면 당장 막대한 예산이 필요하지만 박 대표는 구독형 서비스를 대안으로 제시했다.

그는 “공공서비스 관제 체계를 최적화하고, 쉽게 접근할 수 있도록 편리성을 높인 구독형 모델이 바로 M클라우드”라고 소개했다.

지케스는 2003년부터 행안부 산하 245개 자치단체에 통합정보자원관리시스템(지킴-e)을 구축한 통합관제서비스 경험을 녹여 지난 2023년 'M클라우드'를 내놨다.

일반적인 장애관리 시스템이 장애가 발생한 후 이를 감지하고 대응하는 방식이지만, 지케스가 개발한 AI 기반 장애 예측 시스템인 M클라우드는 장애가 발생하기 전, 실시간으로 문제를 감지하고 사전 대응할 수 있도록 설계됐다.

M클라우드는 순환신경망(RNN)과 장단기메모리(LSTM) 딥러닝 모델을 기반으로 업무 서버 및 네트워크 장비에서 수집된 다양한 리소스 정보를 학습해 2시간 후의 성능 변화를 예측하는 방식이다. 이를 통해 서버의 메모리 사용량, 파일시스템 용량, 트래픽 부하, 온도 및 습도 변화 등의 데이터를 분석해 사전에 장애 가능성을 경고할 수 있다. 기존 장애 모니터링 시스템이 고정된 임계치를 설정해, 특정 수치를 초과할 경우 경고를 보내는 방식이지만 서버 및 네트워크 장비의 부하 상태는 실시간으로 변동되며, 일정한 패턴을 갖는 경우가 많다. 따라서 실시간 데이터 분석과 동적 임계치 설정으로 정확한 예측을 구현했다. 또 실시간 데이터만 활용하던 기존 시스템과 달리 과거 데이터까지 활용함으로써 광범위한 예측이 가능하다. 특히. 2시간 단위 장애 예측으로 실시간 장애만 감시할 수 있던 기존 시스템과 확실한 차별점을 뒀다.

지케스는 실제 30여개 지자체와 금융기관에 도입돼 트래픽 급증에 따른 장애 발생을 2시간 전 경고함으로써 장애를 미리 방지했다.

전체 시스템을 관제한다면 운영솔루션 자체 시스템에 부하를 줄 수 있지만 M클라우드는 운영체계(OS) 커널 기반 에이전트 방식으로 용량과 업무 부하가 없는 게 특징이다.

박 대표는 “공공기관 전산센터는 담당자 출장이나 휴일 등에도 24시간 365일 안전하게 관리할 수 있어야 한다”며 “M클라우드는 AI로 작은 징후까지 사전에 예측할 수 있어 적은 비용으로 효율적인 관리가 가능하다”고 강조했다.

이경민 기자 kmlee@etnews.com