시장 업무 환경의 변화
새로운 비즈니스 업무 환경은 데이터 관리를 위한 인프라 설계와 운영에도 영향을 미쳐 IT 운영 환경의 변화를 이끌고 있다. Cloud Computing, Grid, 가상화 등의 주된 변화 흐름을 가져오고 있는 배경에는 운영, 관리되는 데이터의 증가와 이를 필요로 하는 업무의 다양화를 들 수 있다.
그리고 그 업무의 변화에는 Real Time으로 처리하고자 하는, 오랫동안 기업 운영과 IT인프라의 주요 화두 중의 하나였던, 실시간 기업, 실시간 업무 처리에 대한 요구가 자리잡고 있다. 비단 업무 서비스에 대한 신속한 처리뿐만이 아니라, IT 인프라 구성에 있어서도 신속한 구성과 배포가 이루어져야 하는 요구 사항과 직면하고 있다.
현재 기업은 새로운 변화의 중심에 놓여 있으며, 변화하는 업무와 환경을 보다 적합하고, 안정적으로 지원할 수 있는 IT 환경을 구성하는 것이 중요한 시점이 되고 있다.
앞에 언급한 것과 같은 실시간 업무 처리를 위한 인프라 구성을 필요로 하고 있다, 특히나 금융산업 군에서는 아는 것과 같이 2009년에 자금통합법의 실행과 바젤II로 불리는 신 BIS 협약 적용등과 같은 국내 변화와 아울러, Prime Mortgage 사태 이후 작년 Lehman Brother의 붕괴로 이어진 일련의 금융위기는 전 세계적인 금융위기를 촉발하였고, 조금은 나아지기는 했지만 2009년 말 현재 아직 글로벌 경제가 안정적인 단계에 진입했다고 장담하기 어려운 상황이다.
이에 따라 금융산업에 필요로 하는 업무 시스템의 지원이 필요로 하는 환경을 맞이하고 있다.
이러한 글로벌 금융 환경과 위기를 겪으면서 국내 금융 산업의 문제 점은 지난 10여 년 동안, 나름대로 향상된 비즈니스 역량과 규모를 충분히 고려하더라도, 해외의 선진 금융기업들과 비교하여 규모와 인력적인 측면에서 상당한 차이를 보이고 있는 것이 당면한 현실이다.
특히나, 각종 위험요소를 파악하고, 이에 대응하는 위험 관리 부분에 있어서는 그 경험과 자원에 있어 정확한 판단과 방향을 제시하기에는 선진 기업들과의 역량 차이가 있음을 인정하지 않을 수 없다. 또한 이러한 위험 관리 인프라 또한 실시간으로 지원이 가능해야 하는 환경으로 변화하고 있으며, 이는 금융 산업 이외의 다른 산업 군에서도 공이 필요한 사항이 되고 있다.
데이터 속성의 변화
일반적으로 기업 내에서 운영해왔던 데이터는 통상적으로 크게 두 가지 흐름으로 인식되어 왔으며, 운영 업무에서 활용하는, Transaction 업무를 처리하는, On Line Transactional Processing (OLTP) 처리와 Historical data를 대상으로 하는 On Line Analytical Processing (OLAP) 처리로 구분하여 각각의 업무 단위로 데이터를 설계하고 운영하여 왔다.
변화는 이 업무 처리에 더하여 실시간으로 처리되는 Steaming Data Processing을 필요로 하는 업무의 중요성이 각 산업 분야 별로 중요도를 높여가고 있다는 점에서도 기인하고 있다. 금융 산업의 Trading processing, 통신업계의 Call data processing, 유통 산업의 SCM data processing…… 등과 같은 업무 처리에 따른 실시간 처리를 필요로 하는 업무의 증가에 따라, streaming Data 관리와 이에 따른 업무 지원 시스템의 구성이 필요한 상황이다. 아래의 그림은 이러한 업무 처리에 따른 3 Layer data를 나타내고 있다. 
Sybase RAP
Sybase RAP은 이러한 업무 환경 및 데이터 속성 변화에 따른 인프라 구성을 위한 아키텍처를 제공하고 있으며, 필요로 하는 업무와 데이터에 따른 시스템 구성을 적용할 수 있다. 기업에서 요구하는 다양한 데이터 계층에 따라 요구되는 시스템을 지원할 수 있는 단일화된 구성을 제공하고 있다. 이를 통해서 Transactional data layer, Analytic data layer와 streaming data layer를 아울러 관리할 수 있는 구조를 제공하고 있다. 
[그림2: RAP 지원 구성도]
RAP은 실시간을 들어오는 대용량의 정보와 자료를 지연 시간 없이 신속하게 처리하여, 사용자들이 필요로 하는 정보를 필요로 하는 시점에 정확히 전달할 수 있는 인프라를 제공하여 준다. 또한 앞에서 언급한 것과 같이 기업이 직면하고 있는 다양한 위험 관리의 측면에 있어서도, 거래 상대방에 대한 정확한 정보를 분석, 처리하기 위해서는 보다 많은 자원에서 보다 많은 정보를 보다 신속하고 정확하게 분석하는 것이 필수적인 요소이며, 이를 지원하기 위한 시스템은 그러한 요구 사항을 적절히 지원할 수 있는 처리 성능을 제공하여야 한다.
또한 그러한 시스템은 이전보다 많은 다수의 사용자들이 보다 많은 자료를 바탕으로 신속하게 원하는 정보를 분석 활용하고자 하는 요구를 지원할 수 있는 성능도 아울러 제공하여야만 하는데, Sybase RAP 솔루션은 이러한 업계에서 필요로 하는 위험 관리 분석 시스템을 지원하기 위해 설계 구현된 솔루션으로도 활용할 수 있으며, 금융 산업의 각 부분에서 위험 관리의 인프라로서의 역할을 효과적으로 수행할 수 있는 기반을 제공해 줄 수 있다.
RAP R3
RAP은 현재 R3버전으로 출시되어 있으며, 이전 버전에 비해서 몇 가지 추가된 기능을 제공하고 있다. R3버전에서 제공하는 추가 기능은 크게 “Built In Analytic” 과 “CEP”로 요약하여 설명할 수 있다.
Built in Analytic
- Time Series Function
- Unser Defined Function
- OLAP function extension
Built in Analytic 기능은 1)시계열 함수, 2)사용자 정의 함수, 3)OLAP 함수 확장 등으로 구성되어 있으며, 사용자들이 별도의 분석 툴 없이 직접 RAP에서 처리하는 함수를 통해 바로 필요한 결과를 신속하게 처리할 수 있는 실기간 분석 기능의 향상을 제공할 수 있다. 
[그림3: Time Series 함수 적용]
특히나 Streaming Data의 속성을 고려하여 시계열 데이터 분석을 위한 Time Series 함수를 DB에 탑재하여 별도의 추가 프로세스 없이 필요로 하는 시계열 데이터 분석을 위한 기능을 제공할 수 있다. 또한 사용자 정의 함수를 바로 탑재할 수 있어, 신속하게 필요로 하는 업무 프로세스에 접목하여 보다 빠른 분석 처리가 가능하게 구현할 수 있도록 하였다.
Complex Event Processing (CEP) Option
RAP R3에 추가된 옵션인 CEP 기능은 실기간으로 들어오는 대용량의 Streaming Data를 처리하여 필요로 정보를 분서할 수 있도록 데이터 중심 이벤트를 탐지, 상관 관계 규명, 분석 및 대응을 가능하게 해주는 기술이다. CEP 기능을 통해서 RAP Store에 저장된 Historical 데이터를 포함한 데이터 분석을 처리할 수 있다.
예를 든다면 금융 Trading 시, 발생하는 Tick data stream을 받아서 사전 정의된 패턴에 적합한 데이터 흐름을 파악, 필요로 하는 정보를 분석하고, 이를 과련 trading 시스템에 제공, 필요로 하는 정보로 활용할 수 있는 시스템을 지원할 수 있다. Algorithm trading 등과 같은 back-testing 전략을 구현한다거나, 최적의 Portfolio 구현, Risk Management 시스템 구현, P&L 분석 및 성과 분석 등의 분석 행위를 지원 등의 업무 지원에 활용할 수 있다.
[그림4: RAP 적용 구성도]
RAP R3: RAP + CEP Option
RAP R3 버전은 기존의 시스템에서 축적된 데이터를 기반으로 CEP를 통해서 실시간으로 들어오는 Streaming data를 RAP으로 전송, 다양한 소스로부터 수집된 데이터와 결합하여 중요한 업무 조건을 보다 빠르게 인지할 수 있는 분석 시스템을 개발할 수 있게 지원할 수 있다.
Sybase RAP 솔루션은 Sybase IQ, Sybase ASE와 Agent Framework 기술을 바탕으로 각 데이터 성격에 적합한 모듈들로 구성되어 사용자들이 필요로 하는 Front 및 Middle Office 시스템들과 연계하여 각각의 업무에서 필요로 하는 위험 관리를 위한 풍부한 자료와 기반 인프라를 통해 시간 단위로 필요로 하는 부분을 분석하여 보다 신속하고 적합한 결과를 도출할 수 있는 기능을 제공한다.
이를 바탕으로 기업 업무를 대상으로 다양한 시나리오에 맞게 시스템을 구성하여 필요한 데이터와 정보를 기반으로 분석하여 현재 발생하고 있는 데이터 변화를 반영하여 신속한 업무 처리가 가능하게 할 수 있다.
[그림5: RAP + CEP 구성]
<글: 한국사이베이스 서원설 부장> <데일리그리드>