[빅데이터와 차세대시스템]① 금융IT, 빅 데이터가 왜 문제인가?

[디지털데일리 박기록기자] 최근 금융IT 전문가들 일각에서는‘차세대시스템’이 다시 화두가 되고 있다. 

놀랍게도 차세대시스템의 효과에 대한 것이 이나라 '기능적 한계'에 관한 것이다. '차세대시스템이 무거워졌다' 또는 '지금은 버티겠지만 조만간 무겁게 될 것이고, 결국은 별도의 시스템 개선작업을 통해 비효율성을 걷어내야 할 것'이라는 우려가 제기되고 있는 것이다.

마치 이제 갓 뽑은 신차가 얼마 달려보지도 못하고 시한부 판정을 받은 셈이다.

◆빅데이터, 미처 예상못했던 IT화두 = 수백억, 수천억원을 들인  차세대 전산시스템을 얼마 가서 못하고 어떻게든 또 다시 손을 봐야하는 상황이라면 금융회사로서는 얘기가 간단하지 않다.

과거 세웠던 차세대프로젝트를 'IT 전략의 실패'로 까지 규정지을 필요는 없겠지만 금융회사로선 합리적 대응, 기술적인 상황 예측에 있어서는 한계를 인정해야하는 상황을 맞을 수밖에 없기때문이다.

한계를 인정한다는 의미는 것은 또 다시 차세대시스템에 손을 대야하고, 추가로 새로운 IT전략을 짜야하는 것을 의미한다. 그것이 '차세대시스템 고도화' 또는 '포스트(Post) 차세대' 등 어떤 형태로 표현되든지는 크게 관계없다. 

지난 5~6년간 금융권은 차세대 전산시스템을 통해 많은 업무 혁신성과를 이뤄냈다. 당초 예상했던 만큼의 효과는 아니더라도 빠른 상품출시, 입체적인 고객정보통합을 통한 업무서비스의 개선 등 열거하기 힘들 정도로 많다.

하지만 그에 못지 않게 차세대시스템 프로젝트 구상 당시 미처 예상치 못했던 IT이슈들도 적지 않다. 

그 중 대표적인 것 중 하나가 '빅 데이터'이다. 그리고 최근 1~2년간 금융권에 적용되고 있는 신 채널, 특히 모바일 플랫폼의 진화도 예상했던 것보다는 급속하게 빠르게 전개되고 있다.

빅 데이터의 경우, 지난 1990년대 종합 온라인 시대를 넘어, 관계형데이터베이스(RDB)체계로 개편된 금융 전산시스템의 부하를 기하급수적으로 높였다는 분석이 제기되고 있다.

그런 점에서 '빅데이터가 차세대시스템의 성능을 저하시킬 수 있다'는 것은 한번쯤 금융권 내부적으로 제기될 수 있는 문제이다. 혹자는 이를 '빅 데이터의 역습'이라고 표현하기도 한다.

1Kg의 금을 얻기위해 거대한 산을 파헤쳐야한다면 금광업자의 입장에서는 딱 한가지만 생각하면 된다. 산을 파헤치는 비용이 금 1Kg의 가치보다 많으냐 적으냐, 결국은 채산성이다.

그런데 지금 국내에서 이뤄지고 있는 '빅데이터' 이슈는 미처 이러한 채산성까지는 냉철하게 생각하지는 않은 채 진행되는 듯 한 분위기다. 좀 더 진정될 필요가 있기는 하다.  

이미 금융 IT전략에 있어서도 '빅 데이터' 이슈는 많은 논쟁을 불러 일으키고 있다. 그것이 긍정적인 것이든 부정적인 것이든 관계없이 계정계, 정보계 외에 e뱅킹 채널 등 시스템 전반에 걸쳐 다양하다.

◆빅 데이터의 등장, 차세대시스템 성능 악화? = 기존에 비해 폭발적으로 늘어난 데이터와 처리건수 등으로 인해 금융회사의 전산시스템이 너무 무거워졌으며, 그로인해 IT인프라의 비효율이 발생할 수 있다는 지적은 논리적으로 매우 심플하다. 하지만 금융 IT운영 전략에 있어서 매우 예리한 지적이다.

이를 테면, 하나의 계정계시스템에서 모든 거래를 서비스하기 때문에 너무 복잡하고,  무거워졌으므로 안정성에 큰 문제를 유발할 수 있는 가능성이 커진다는 것이다. 

이와 관련, 금융IT 30년 경력의 권오윤 금융IT 전문 컨설턴트는 이같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 차세대시스템의 '현대화'(Modernization)로 명명된 전략을 제시했다.

그는 "앞서 은행의 차세대 역사는 70~80년대는 벤더의 지원으로 처음 온라인시스템을 개발 사용한 시기며,  90년대는 은행 내부 직원 중심으로 하는 전과목 온라인인 종합온라인시스템 시대다,  2000년대 부터는 외부 IT업체 중심의 차세대시스템 개발이 진행됐다.  현재 차세대 시스템 아키텍쳐는 과거 종합온라인 시절의 시스템 구조를 단지 오픈 시스템으로 바꾼  형태"라고 지적했다.

이어 "과거와 비교해 인터넷뱅킹, 모바일 뱅킹, 자동이체 증가 등으로 거래량과 데이터 양 이 폭증해 계정계 시스템이 커졌고 무거워졌다. 근본 원인은  관계형데이터베이스(RDB) 사용에 따른 인덱스 과부하 때문"이라고 분석했다.

결국 이러한 문제를 해결하는 것이 차세대시스템 '현대화' 또는 '고도화' 전략의 핵심이다.

◆"데이터 급증은 현실"= 논쟁의 여지가 없지는 않지만 현실적으로 금융회사가 직면해야할 데이터가 과거에 비해 크게 늘어나고 있는 것은 부인할 수 없는 사실이다.

무엇보다 금융 채널에 있어 모바일 플랫폼의 비중이 크게 확장되고 있고, SNS(소셜네트워크서비스)와 같은 비정형의 데이터까지도 필요에 따라서는 포함시켜야 한다.

빅 데이터는 그 자체로 기존 금융회사의 IT 자원 사용을 크게 늘리고, 데이터의 거래량을 늘리게 한다. 

권오윤 금융IT 컨설턴트는 이 문제와 관련해 '빅 트랜잭션(Big Transaction)'의 문제를 지적했다.

예를 들면, 자동이체 증가로 인해 금융회사의 센터캇 작업 집중 발생,  인터넷뱅킹및 모바일뱅킹 증가, 조회 서비스 증가, 크러스터노드(Cluster Node) 증가가 그것이다.

이와 께 빅 데이터는 금융회사에게 데이량 폭증ᆞ보관기간 증가, 인덱스 액세스 페이지(Index Access Page) I/O 워크로드 증가로 응답성능 저하, CPUᆞ메모리 증가 등의 현상이 나타나게 된다고 지적했다.

<박기록 기자>rock@ddaily.co.kr