[디지털비즈온 김맹근 기자] 메인프레임이 AI 미래에 자리 잡을지 의심스럽다면 하드웨어를 실행하는 많은 조직이 이미 이를 계획하고 있다.

CIO사의 그랜트 그로스에 따르면, 60년 전통의 메인프레임 플랫폼은 AI 워크로드를 실행하기 위해 만들어진 것은 아니지만, Kyndryl이 설문조사한 비즈니스 및 IT 리더의 86%는 메인프레임에 AI 도구 또는 애플리케이션을 배포 중이거나 배포할 계획이라고 답했다. 또한 단기적으로는 71%가 이미 AI 기반 인사이트를 사용하여 메인프레임 현대화 노력을 지원하고 있다고 답했다.

글로벌 관리형 IT 서비스 회사 Kyndryl의 핵심 엔터프라이즈 및 zCloud 글로벌 업무 리더인 페트라 구드는 메인프레임에서 AI를 트렌드로 실행하는 것은 아직 초기 단계이지만, 설문조사에 따르면 AI가 새로운 컴퓨팅 요구를 창출하더라도 메인프레임을 포기할 계획이 없는 기업이 많다고 말한다.

많은 Kyndryl 고객이 메인프레임의 미션 크리티컬 데이터를 AI 도구와 통합하는 방법을 고민하고 있는 것 같다고 그녀는 말한다. 현대화 노력과 함께 AI를 사용하는 것 외에도 설문조사 대상자의 거의 절반이 생성 AI를 사용하여 중요한 메인프레임 데이터를 잠금 해제하고 실행 가능한 인사이트로 변환할 계획이다.

“데이터를 현재 클라우드에서 일반적으로 실행되는 [AI] 모델로 옮기거나 데이터가 실행되는 컴퓨터 모델을 옮겨라.”라고 그녀는 덧붙여다. “두 가지를 모두 보게 될 것이라 믿는다.”

한편, AI는 워크로드를 클라우드로 이동하거나, 오래된 메인프레임 코드를 변환하거나 메인프레임 관련 기술 분야의 직원을 교육하는 데 도움이 되는 기업이 메인프레임 전략을 현대화하는데 도움이 될 수 있다고 Goude는 말한다.

대부분의 사용자에게 메인프레임 현대화는 일부 미션 크리티컬 워크로드를 구내에 보관하는 동시에 다른 워크로드를 클라우드로 전환하는 것을 의미한다고 Goude는 말한다. 설문조사 응답자의 대다수가 일부 워크로드를 메인프레임에서 이동할 계획이지만, 거의 대부분의 응답자가 비즈니스 전략에서 메인프레임을 중요하게 생각한다고 답했다.

Goude는 많은 조직이 올 오어 낫싱 접근 방식을 취하던 지난 몇 년보다 현재 더 많은 비즈니스 및 IT 리더가 하이브리드 IT 환경을 수용하고 있다고 보고 있다.

"이번 설문조사는 IT 업계가 하이브리드라는 사실을 확고히 하고 있다."라고 그녀는 말한다. "올바른 플랫폼에서 적절한 워크로드가 필요하다. 어떤 애플리케이션을 사용하든 어떻게 올바른 선택을 할 수 있을까?"

코드를 지원하는 AI

Kyndryl 설문조사는 메인프레임과 함께 작동하는 MSP인 Ensono의 제품 담당 수석 부사장인 리사 다이어(Lisa Dyer)의 의견에 부합한다. 다이어는 메인프레임 현대화 노력을 돕기 위해 AI를 사용하는 데 상당한 고객 관심을 보이고 있다.

엔소노는 자체적으로 AI를 사용하여 고객의 현대화를 지원한다고 말한다. AI는 고객 메인프레임의 코드를 번역하거나 업데이트하는 데 특히 도움이 될 수 있다고 그녀는 말한다. 예를 들어, AI는 새로운 코드의 스니펫을 작성하거나 이전 COBOL을 Java와 같은 최신 프로그래밍 언어로 번역할 수 있다.

다이어는 "AI는 보조 기술이 될 수 있다."라고 말한다. "코드를 최적화하고, 코드를 현대화하고, 코드를 개선하고, 개발자가 코드를 유지할 수 있도록 지원하는 측면이 있다고 생각한다."

메인프레임 사용자가 플랫폼 현대화를 위해 AI를 활용하는 것이 합리적이라고 디지털 마케팅 기술 회사 Display Now의 CEO인 Chris Dukich는 덧붙이며, 이 회사들과 협력하여 메인프레임 현대화의 복잡성을 헤쳐 나가고 있다.

"많은 기관이 구식 시스템, 특히 메인프레임을 개선하기 위해 기꺼이 인공 지능에 의존하고 있다."라고 그는 말한다. "AI는 코드 재작성 또는 데이터베이스 교체와 같은 여러 작업 단계의 부담을 줄여 전체 업그레이드 단계를 간소화한다."

AI를 메인프레임으로 이동하기

킨드릴의 구드와 마찬가지로 다이어와 듀키치는 메인프레임에서 AI 워크로드를 실행하기 위한 초기 노력을 기울여 왔다. 다이어는 올해 수십 개의 기업이 파일럿 또는 개념 증명 단계에 있는 것으로 보이며, 차세대 메인프레임에 더 많은 모멘텀이 제공될 것이라고 말한다.

많은 조직이 미션 크리티컬 데이터를 메인프레임에 저장하고 있으며, 해당 데이터가 있는 곳에서 AI 모델을 실행하는 것이 합리적일 수 있다고 다이어는 말한다. 경우에 따라서는 미션 크리티컬 데이터를 안전하지 않거나 복원력이 떨어질 수 있는 다른 하드웨어로 옮기는 것보다 더 나은 대안이 될 수도 있다고 그녀는 덧붙이다.

"고객 데이터와 메인프레임의 운영 데이터가 모두 있다."라고 그녀는 말한다. "데이터를 이동할 필요가 없고 지연 시간이 매우 짧고 처리량이 높으며 특정 유형의 AI 애플리케이션에 필요한 모든 것을 바로 개발하고 실행할 수 있다는 점에서 그 가치를 알 수 있다."

대규모 데이터 세트를 보유한 많은 메인프레임 사용자들이 이 데이터 세트에 매달리고 싶어하며, 이 데이터 세트에서 AI를 실행하는 것이 다음 단계라고 Dukich는 말했다.

"메인프레임의 상대적인 안정성, 보안 및 확장성으로 인해 경쟁 클라우드에 불응하고 AI에 의해 윤활된 분석 및 의사 결정 작업에 매우 유용하다."라고 그는 말한다.