Digital transformation and cloud impact(NBP CTO Kieun Park)

Digital Innovation & Cloud Impact
클라우드가 기존 비즈니스에 가져올
기회와 위기

NAVER
NAVER Business Platform
NAVER CLOUD PLATFORM

1999 네이버컴㈜
글로벌 기술 플랫폼 회사
2007 일본 검색 사업 법인 네이버 재팬 설립
2009 기업분할, NHN 비즈니스 플랫폼 출범
1999 2009 2010 2019
2016 라인주식회사, 뉴욕 및 도쿄증시 동시 상장
글로벌
독립 법인, 성장
2017 AI 연구소 제록스리서치센터유럽(XRCE) 인수
기술 중심
2017 NBP 네이버 클라우드 플랫폼 사업 시작
서비스  플랫폼

Search portal ranked first
in South Korea,
ranked fifth in the world
Innovative Technology
Platform
Global ICT brand
LINE messenger (+230 countries, +200 million users)
V Live streaming service (+224 countries, 85% foreign users),
WEBTOON digital comics platform (US, Taiwan, Thailand,
Indonesia)
SNOW AR camera app (390 million downloads worldwide)
BAND a group social media platform (US)
Ranked as the 9th most
innovative company by Forbes
Top 6th Future 50 company by
Fortune magazine

Business Platform
AI Platform Technology Platform
Cloud Platform

네이버 클라우드 플랫폼 Key Milestone
2016.12
2017.4
2017.7
2018.12
2019.8
CSAP 보안 인증 획득,
공공 클라우드 존 오픈
https://gov-ncloud.com
내부 클라우드
기술과 시스템을
퍼블릭 클라우드
서비스로 변경 시작
금융 보안 규정을
100% 만족하는
금융 클라우드 존 오픈
https://fin-ncloud.com
퍼블릭 클라우드
서비스 오픈
https://ncloud.com
제공 클라우드
상품/서비스 수
100개 이상,
클라우드 계정 수
24000 이상

N A V E R CLOUD PLA TFROM9/
Topics
1 클라우드에 대한 고찰
• 클라우드란 무엇인가?
• 다양한 분야에의 Impact
2 클라우드와 비즈니스 변화
• 클라우드 장단점과 선택의 이유
• 클라우드 도입에 따른 변화
3 클라우드 사례
• 다양한 비즈니스에서의 클라우드 활용

Topics
클라우드는 TCO 절감이 되지 않고 오히려 비용이 올라간다.
기업 데이터를 클라우드에 올리는 것은 보안적으로 말이 안된다.
클라우드는 CIO 혹은 IT팀의 아젠다이다. 아니면 CTO 정도. (CDO,
CFO, CISO, CEO 에게 클라우드란?)
우리나라는 클라우드 기술이 10년 뒤쳐져 있고, IaaS는 경쟁력이
없으니 SaaS를 해야 한다.
클라우드을 쓰면 최신 디지털라이제이션 사례들이 모두 가능한 것
인가?
클라우드 업체가 솔루션을 구축하고 공급해 주는 것인가?

클라우드에 대한 고찰
클라우드란 무엇인가?
다양한 분야에의 Impact
01

Now, The Cloud is “Super Normal”
22% 69%
Hybrid
3% Private Cloud
Only
Public Cloud
Only
Public = 91% Private = 72%
Source: RightScale 2019 State of the Cloud Report from Flexera
94% of Respondents Using Cloud
Enterprise Workloads in Cloud
1000+ employees
Public Cloud
Private Cloud
Non-Cloud
33%
46%
21%
SMB Workloads in Cloud
<1000 employees
Public Cloud
Private Cloud
Non-Cloud
43%
35%
22%

클라우드 이점 : 클라우드를 사용하면 무엇이 좋아지는가?
Public Cloud
비즈니스 유연성
 준비된 인프라
Up Front 투자 없음
 종량제 요금 모델
빠른 글로벌 서비스 시작
 클라우드 리전 이용
강화된 보안 환경
 강력한 보안 서비스
Traditional Infrastructure
운영 인력 유지
IT 인프라에
지속적 투자
과투자 혹은
용량 부족
계속 늘어나는
복잡성
클라우드 사업자는 규모의 경제를 통해 충분한 인프라 용량과 준비된 클라우드 상품을 제공

클라우드란? NIST 클라우드 컴퓨팅 정의
주요 특징:
서비스 모델:
배포 모델:
클라우드 컴퓨팅은 어디에서나 동작하고 편리하며, 최소한의 관리 노력이나 서비스 제공자와의 상호 작용을 통해 빠르게 제공하고 배포할
수 있는 구성 가능한 컴퓨팅 자원(예: 네트워크나 서버, 저장소, 애플리케이션 및 서비스 )의 공유 풀에 주문형 네트워크로 접근 가능한 모델
입니다. 이 클라우드 모델은 다섯 가지의 필수 특성과 세 개의 서비스 모델 그리고 네 가지 배포 모델로 구성됩니다.
On-demand self-service. Broad network access
Resource pooling Rapid elasticity Measured service
Software as a
Service (SaaS)
Platform as a
Service (PaaS)
Infrastructure as a
Service (IaaS)
Private
cloud
Community
cloud
Public
cloud
Hybrid
cloud

Cloud Computing
Gartner
Cloud computing is a critical
component of business and IT as
next-generation technologies
and initiatives (such as digital
business, the IoT and artificial
intelligence) storm into reality.
Cloud Computing Primer for 2018
❝
❞
HARVARD BUSINESS REVIEW
The ability of “renting” IT
resources has also aided
young firms to survive and
increase productivity.
Research: Cloud Computing Is Helping Smaller, Newer
Firms Compete
❝
❞
쉽게 말하면 클라우드 컴퓨팅은 서비스 제공자가 클라우드 데이터센터에 미리 준비해 놓은 서버, 스토리지, 데이터베이스,
네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인텔리전스 등의 컴퓨팅 서비스를 네트워크 접속을 통해 사용하는 것입니다.

클라우드라는 건 아는데… IaaS PaaS SaaS의 차이
IaaS는 가장 쉽게 정의할 수 있다. 업체에 상관없이 거의 동일한 개념으로 사용된다.
IaaS는 서드파티 업체가 제공하는 고도로 자동화되고 확장 가능한 IT 인프라를 의미한
다. 이 인프라에는 스토리지, 호스팅, 컴퓨팅, 네트워킹 등이 포함된다. 비용은 사용한
만큼만 지급하면 된다. 기업은 IaaS를 통해 소프트웨어 라이선스와 서버 등 IT 자산을
직접 소유하는 대신 필요에 따라 이들 리소스를 유연하게 대여할 수 있다.
PaaS는 가장 정의하기 까다로운 클라우드 모델이다. 기본 개념은 모든 기본 IaaS는
물론 개발 툴과 기능, 애플리케이션 배포 등을 안전하게 제공하는 것이다. 미들웨어와
데이터베이스 관리, 애널리틱스 혹은 운영체제 등이 포함된다. PaaS는 개발자가 애플
리케이션을 개발하고 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공해야 한다. PaaS를 이용하면
개발자는 기반 인프라스트럭처를 전혀 프로비저닝할 필요가 없다.
SaaS는 서드파티가 호스팅 방식으로 소프트웨어를 제공하는 것이다. 일반적으로 웹
을 통해 접속해 로그인하기만 하면 사용할 수 있다. 사용자 혹은 시트(seat)를 기준으
로 구독 방식으로 과금되는 것이 보통이다. SaaS는 머신 혹은 서버를 기준으로 소프
트웨어 라이선스를 구매해 직접 설치해 사용하던 기존 구매 방식과 차별화된다.
출처: http://www.ciokorea.com/news/37345

SaaS – 서비스로서의 소프트웨어
 소프트웨어 및 관련 데이터를 클라우드 상에서 제공
 사용자는 웹 브라우저 등의 클라이언트를 통해 접속하는 형태
 기존의 ASP를 확장한 개념으로 볼 수도 있으나 SaaS는 보다 불특정 다수를 대상
 소프트웨어를 구입하여 사용하는 개념에서 빌려 사용하는 개념으로 변경
 주문형 소프트웨어(on-demand software)라고도 함
 일반적으로 Multitenant 아키텍처에 기반을 두고 있음
 전체 사용자(고객)이 한 버전의 소프트웨어를 사용하므로 시스템의 확정성이 중요
Multitenant
Subscription Collaborative
Cloud-based New Idea
Web Interface

N A V E R CLOUD PLA TFORM18/
플랫폼 서비스, 서비스로서의 플랫폼
플랫폼 platform
표준국어대사전
명사
1. 역에서 기차를 타고 내리는 곳. ≒폼
표를 사 가지고 플랫폼으로 가다
2. 운동 역도에서, 바벨을 드는 사방 4미터의 각재로 만든 대.
3. 운동 다이빙에서, 5~10미터 높이의 준비대를 이르는 말.
4. 컴퓨터 정보 시스템 환경을 구축하고 개방하여 누구나 다양하고 방대
한 정보를 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 기반 서비스.
서비스로서의 플랫폼
위키백과
서비스로서의 플랫폼(Platform as a Service, PaaS)은 클라우드 컴퓨팅
서비스 분류 중 하나다. 일반적으로 앱을 개발하거나 구현할 때, 관련 인
프라를 만들고 유지보수하는 복잡함 없이 애플리케이션을 개발, 실행, 관
리할 수 있게 하는 플랫폼을 제공한다.
Platform as a Service (aPaaS)
Gartner
Platform as a service (PaaS) is a type of cloud offering that
delivers application infrastructure (middleware) capabilities as a
service. Gartner tracks multiple types of PaaS (xPaaS), including,
among many more, application platform as a service (aPaaS),
integration PaaS (iPaaS), API management PaaS (apimPaaS),
function PaaS (fPaaS), business analytics PaaS (baPaaS), IoT
PaaS and database PaaS (dbPaaS). PaaS capability can be
delivered as provider-managed or self-managed, multitenant or
dedicated.

xPaaS
Analytics and Business Intelligence Platform Services
API Management Services
Application Development and Operation (DevOps) Services
Application Platform Services
Artificial Intelligence Platform and API Services
Blockchain Platform Services
Business Process Management Services
Business Rule and Decision Management Platform Services
Communications Platform Services
Content Services Platform as a Service
Database Platform Services
Digital Experience Platform (DXP) Services
Event Stream Processing Services
Function Platform Services
In-Memory Data Grid (IMDG) Services
Integration Platform Services
Internet of Things (IoT) Platform Services
Managed File Transfer (MFT) Services
Master Data Management (MDM) Services
Message Broker and Event Broker Services
Mobile Back-End Platform Services
Robotic Process Automation (RPA) Services
Cloud Application Platform Services (aPaaS)
aPaaS는 클라우드 기반의 비즈니스 어플리케이션을 개발하고, 설치하고, 실행
하는 환경과 기능을 제공하는 클라우드 서비스
어플리케이션 코드가 거의 필요 없는 High-productive (low-code or no-
code) PaaS와 기존 어플리케이션을 실행하는 플랫폼 환경을 제공하는 High-
control (pro-code) 방식으로 구별할 수 있음
Source: https://www.gartner.com/document/3899563

상용 어플리케이션 플랫폼 서비스 비교
Cloud Foundry OpenShift
Approach to
Containers
The platform builds and
manager the container -
Pivotal Application Service
(PAS).
The end user builds the
container image - Pivotal
Container Service (PKS).
Containers are managed
outside of the platform.
Approach to
Containers
Orchestration
Diego is the specific
orchestrator for PAS.
PKS is a Kubernetes
Management Platform.
BOSH manages deployment,
setup, and ongoing updates
and patches of Diego and
Kubernetes clusters.
OpenShift is a Kubernetes
management platform with
additional features.
Preferred
Application
Model
Strong support for Spring
Boot and Spring Cloud for
cloud-native microservices.
Buildpacks also support
Java, .NET Framework
through Steeltoe, .NET Core,
Node.js, PHP, Ruby and
Python.
No specific app model is
preferred or promoted, both
stateful and stateless app
models are supported. Apps
are the code from the
developers or the existing
application.

플랫폼 클라우드 서비스 유형
VM instance
IaaS
Container
Cluster
BYO
Platform
Software
BYO
Platform
Image
BYO
Application
BYO
Application
Traditional Containerized
IaaS
BYO
Application
PaaS PaaS
BYO
Application
PaaS
BYO
Application
Application
API
Library
Transparent Opaque Accelerated
SaaS
API-Centric
SaaS
Embedded
PaaS
Features
BYO
Customi
-zation
Customizable Externalized
Infrastructure
Application
Platform
Business
Application
(1) IaaS 클라우드 플랫폼 서비스
VM IaaS
Physical Infra Physical Infra Physical Infra Physical Infra
IaaSBYO PaaS SaaS
Physical Infra Physical Infra Physical Infra
Physical Infra APICustomer managed
“Bring Your Own”
(2) 독립 PaaS 형 플랫폼 서비스 (3) SaaS 형 플랫폼 서비스

The Korean Cloud Market will worth more than $827 million at
2019
307.2 360.1 399.4 457.4 521.2 591 669.650.1
66.7 82.9
103.6
103.5
162.5
204.1
329.4
420.8
515.2
608.9
698.5
781.7
861.3
2016 2017 2018 2019E 2020E 2021E 2022E
KOREA PUBLIC CLOUD MARKET SIZE (ESTIMATED)
SaaS PaaS IaaSBillion
KRW
IaaS YoY 18%+
Source: IDC
Major global corporations are very active in South Korean market as cloud
market in South Korea continues to grow.
South Korean IT companies are trying to make a breakthrough with multi-cloud
attracting much attention these days and new cloud markets opening in the
public and financial sectors.

Public Cloud Tacking, Lagging, and Resisting Countries

Cloud Platform Technology
Infrastructure ServicePlatform

Infrastructure
• Virtualization Technology
• 서버 – Hypervisor
• 네트워크 – Overlay Network
• 스토리지 – Software Defined Storage
Product / Service
Business Logic
Orchestration
Virtualization
Infrastructure
Data Center

Platform
• Orchestration
• Cloud Operating System – 가상화된 컴퓨팅 자원 제어
• Multi-tenancy – 다중 사용자
• High Availability – 인프라 구성, 소프트웨어 구현
• Provisioning – 멀티 존, IaaS/PaaS/SaaS 상품
• Management – 모니터링, 미터링Product / Service
Business Logic
Orchestration
Virtualization
Infrastructure
Data Center

Service
• Web Online Service
• 웹 콘솔, API 제공
• 회원 관리, 상품/서비스 구매, 빌링
• 마켓플레이스
Product / Service
Business Logic
Orchestration
Virtualization
Infrastructure
Data Center

Infrastructure ServicePlatform
온라인 서비스, 플랫폼 소프트웨어, 인프라 기술의 총 집합체
Product / Service
Business Logic
Orchestration
Virtualization
Infrastructure
Data Center

다양한 분야에 플랫폼으로서의 클라우드
인프라 기술 플랫폼

5G의 대표적인 Use Case 들
Source: https://www.ericsson.com/en/5g/use-cases
Broadband and media everywhere Smart vehicles and transport
Critical services and infrastructure control Critical control of remote devices
Human machine interaction Sensors networks

Edge Computing
Image Source: iStockphoto
Image Source: Gartner, How Edge Computing Redefines Infrastructure

Cloud Computing and Edge Computing
Image Source: 삼성전자 뉴스룸: 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 시대의 새 장(場) 열다
Edge Computing은 IoT, Network, Big Data, Machine Learning, Cloud
Computing의 합작이라고 할 수 있습니다.
Edge Computing과 Cloud Computing은 대립도 대체도 아닌, 과거 방식의
한계를 극복하기 위한 아키텍처의 각 부분입니다.
예를 들어 엣지 컴퓨팅에서의 머신 러닝은 엣지와 클라우드 간 연동과 역할
분화를 가정합니다. 클라우드는 대용량 데이터 세트와 복잡한 알고리즘에 기
초해 머신 러닝 모델을 만들고, 이를 엣지 플랫폼에 넘겨줍니다. 엣지 플랫폼
은 해당 모델을 이용, 실시간으로 입력 데이터 세트를 처리하게 됩니다. 클라
우드의 머신 러닝 Serving Platform의 분산 구조로 볼 수 있습니다.
클라우드 기술 자체가 Centralized Hyper-scale 데이터 센터를 의미하지는
않지만, 클라우드 서비스 제공자들은 규모의 경제를 위해 Hyper-scale을 선
택했습니다. 하지만 서비스 환경과 기술의 변화에 따른 요구 사항을 구현하는
현실적 제약 사항들 (e.g. 글로벌 광통신 속도, 데이터 저장과 클라우드의 네
트워크 사용 비용 등) 에 의해 클라우드와 엣지의 공존은 필수불가결해 졌습
니다.

클라우드와 비즈니스 변화
클라우드 장단점과 선택의 이유
클라우드 도입에 따른 변화
02

DI N C 세미나34/
Digital Innovation
Source: Why Your Organization Should Create a Digital Innovation Graph

클라우드 도입 이유 : 어떤 목표를 달성하기 위해서?
71%
63%
58%
57%
51%
39%
38%
35%
32%
24%
0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0%
Improving the speed of IT service delivery
Greater flexibility to react to changing market conditions
Enabling business continuity
Improving customer support services
Lower total cost of ownership (TCO)
Replacing proprietary technology
Savings on CAPEX (capital expenditures)
Reducing resource waste
Need for real-time information
Faster return on investment
Business goals and objectives driving cloud investment and initiatives 2018
Source(s): IDG Research Services

클라우드 도입 추진 : 무엇이 중요한가? 무엇이 필요한가?
Note: Worldwide; January 2019; 786 Respondents; Technical executives, managers, and practitioners of cloud technologies
25%
27%
24%
26%
24%
25%
20%
12%
54%
51%
53%
51%
52%
44%
48%
51%
0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0%
Governance
Lack of resources/expertise
Managing cloud spend
Security
Compliance
Managing multiple clouds
Cloud migration
Managing software licenses
Significant challenge Somewhat of a challenge
Source: Source(s): RightScale; Flexera SoftwareCloud Computing Challenge 2019

클라우드에 대한 오해와 진실?
Source: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/the-top-10-cloud-myths/
1. Cloud Is Always About Money
2. You Have to Be Cloud to Be Good
3. Cloud Should Be Used for Everything
4. “The CEO Said So” Is a Cloud Strategy
5. We Need One Cloud Strategy or Vendor
6. Cloud Is Less Secure Than On-Premises Capabilities
7. Cloud Is Not for Mission-Critical Use
8. Cloud = Data Center
9. Migrating to the Cloud Means You Automatically
Get All Cloud Characteristics
10. Virtualization = Private Cloud
February 18, 2015 Contributor: Tom McCall

클라우드 = As-a-Service / 클라우드 경제학
https://support.rackspace.com/whitepapers/cloud-economics/

Revisiting the Top 10 Cloud Myths for 2020

비즈니스에 집중
편리한 선택
빠른 시작, 변화
신속한 개발
클라우드 장단점과 선택의 이유
IaaS
• 물리 IT 자원 소유하지 않음 – 고
정비와 물리 운영의 부담 경감
• 즉시 사용 가능하고 자동화할 수
있으며 확장, 축소가 자유로움
PaaS
• 소프트웨어 개발 속도 향상
• 특정 플랫폼 기능에 종속 가능
SaaS
• 소프트웨어 설치, 관리, 업그레이
드에 대한 시간과 노력 절감
• 물리 IT 자원이 필요하지 않음
• 커스터마이징이 어렵고 네트워크
접속 속도가 중요
1
IaaS – 자동화된 IT 인프라 임대
• 스타트업들의 빠른 시작을 위한
IT 인프라. 기존 기업들의 IT 변
화를 위한 선택 (신기술)
2
PaaS – 빠른 소프트웨어 개발
• 개발 환경 설정 등의 시간과 노력을
줄이고, 개발 편이를 위한 선택
3
SaaS – 서비스 형태로 편리한 선택
• 소프트웨어 구매와 테스트 기간을 단축
하고, 언제 어디서나 사용. 서버 등 IT
자원 없이 사용
4
Cloud - 기업은 고유 비즈니스에 집중
• IT 인프라에 대한 운영 관리 부담을 덜고, 필
요할 때 즉시 사용하고, 사용한 만큼 비용을
지불
IaaS
PaaS
SaaS

클라우드 전환 목적과 기대 효과
디지털라이제이션
• 공급자 중심의 시장에서 소비자 중심의 시장으로
전환하는 비즈니스 패러다임에 신속한 대응 가능
• 디지털 기술의 새로운 활용에 따른 기존 비즈니스
활성화 및 신규 비즈니스 기회 확보
• AI, 빅데이터, 블록체인 등 신기술을 활용하여
경영, 조직, 공정 및 고객 관리 전반의 혁신 계기 마련
IT 민첩성과 유연성 확보
• 새로운 프로젝트나 애플리케이션 변경사항 테스트를
위한 요구에 신속한 대응 가능
• IT 생산성 향상 및 전체 조직의 개발 속도 향상
• 리소스 사용 정보를 신속하게 수집/분석할 수 있어
빠른 의사결정 및 시장 대응 가능
• 클라우드 사업자의 해외 리전 사용으로
국내와 동일한 수준의 안정적인 서비스 제공 기반 마련
운영 비용 효율화
• 필요한 자원의 선택적 구매와 사용량 기반의
합리적인 비용 지불
• H/W 별 벤더 선정이 불필요함에 따라
공급자 관리가 간소화 됨
• IDC 상면, 전원, 항온항습과 같은 설비 관리 불필요
• 서비스 형태로 인프라 자원을 사용함에 따른
자산 관리 에포트 절감 (자산실사, 감가상각비 산정
등)
조직 문화의 변화
• 스스로 인프라 자원을 생성/관리하는
셀프 서비스 방식에 따른 역할 변화
• 클라우드 환경에서 제공되는 오픈소스
어플리케이션 확대에 따른 개발 방식/속도의 변화

클라우드 도입의 주요 결과
https://www.longitude.co.uk/
영국의 Longitude 리서치 회사가 현재 및 미래 클라우드의 사용을 모색 중인 전세계 IT 리더 730명을 대상으로 실시한 설문조사
Movingworkloads
reapsrewards.
클라우드 전환 이후 응답자 중 절반 이
상이 애플리케이션 성능, 애플리케이
션 통합, 배포 모델의 선택권, 애플리케
이션 거버넌스와 보안 상의 개선을 보
고하였다.
Modernizingdata
managementallows
forexperimentation.
클라우드 성숙도가 높은 기업 10곳 중
여덟 곳은 상이한 데이터 모델을 실험할
수 있는 역량이 강화되었으며, 77%는
클라우드에서 데이터 관리의 주요 동기
인 데이터에서 통찰을 확보하는 역량이
강화되었다고 말한다.
Applicationbenefit
fromconnectionand
extension.
응답자 중 절반 이상이 클라우드와 온프
레미스 애플리케이션의 통합, 애플리케
이션과 통합된 데이터 스트림으로의 연
결, 애플리케이션에 기능과 서비스의 추
가에 있어서 향상을 보고하였다.
Cloudimprovesthe
abilitytodrivebetter
insights.
클라우드 성숙도가 높은 기업은 데이터
분석 역량 또한 높다. 이들 그룹의 60%
이상에서 자동화와 시각화의 향상 외에
머신 러닝에 기반한 대부분의 데이터 유
형 분석 역량 강화를 보여주었다.
01 02
04 05
Deploymentyields
competitive
advantages.
임원 중 60% 이상이 Dev/Test의 클라
우드 이동 이후 혁신의 수준이 향상되었
음을 보고하였고, 절반 이상은 경쟁력이
향상되었다고 답변하였다. 이 외에도 릴
리즈 코드 출시의 속도, 채널 배포, 개발
속도에서 상당한 향상이 보고되었다.
Modernizedsecurity
maximizesconfidence.
기업의 클라우드 성숙도가 높을수록 클
라우드의 보안 역량에 대한 신뢰도도 높
아진다. 비록 데이터 관리의 클라우드전
환 시 기업이 직면하는 최대 도전과제가
여전히 데이터 보안이라고 인식되고 있
으나 조사 결과는 클라우드에서 취약성
이 확대될 것이라 믿는 일반적인 인식과
정면으로 배치되는 결과이다.
03
06

클라우드 적용 : Cloud Transformation과 Cloud Migration
• New technology-as-a-Service
• Pay per use
• Instant resource allocation
• Static infrastructure
(provisioning delays)
• Long development cycle
• New technology-as-a-Service
• Pay per use
• Instant resource allocation
• Agile infrastructure (auto
scaling)
• Fast development cycle
• Fixed, up-fronting pricing
• Over provisioning
• Long development cycle
• Fast development cycle
• Fixed, up-fronting pricing
On-Premise
Data Center
Environment
Public Cloud
Environment
Classic Workload
and Applications
Cloud-Native Workload
and Applications
Transformation
Lift&Shift
클라우드 전환 (Transformation)
물리
테이터센터
환경
전통적인
비즈니스
어플리케이션
구조
고정적인
인프라 비용
방식
클라우드 이전 (Migration)
가상화 환경
혹은 Private
Cloud
최신
어플리케이션
구조 (웹 서비스,
컨테이너 등)
자체 인프라
운영 관리 부담

(온라인) 서비스 기획자, 개발자, 운영자를 위한 클라우드 활용
 기획자  서비스 관점
• 서비스를 빠르게 런칭하기 위해서 클라우드 활용
• 비용 효율적인 인프라 채택, 혹은 보유 인프라의 한계에 얽매이지 않는 서비스 기획
• 클라우드 활용 다양한 서비스 사례를 참조
 개발자  개발 속도 관점
• 빠른 서비스 개발을 위해 클라우드 활용
• 필요한 컴퓨팅 자원을 필요할 때 (수분 내에) 직접 생성하여 사용
• 다양한 개발 도구와 개발 플랫폼을 활용하여 부수적인 작업에 대한 경감
 운영자  운영 안정성 관점
• 인프라, 플랫폼 운영에 대한 편리함과 물리 운영에 대한 부담 경감
• (배보다 배꼽이 더 큰) 복잡한 보안 구성을 간단한 상품 선택으로 해결
• 서비스 운영 안정성을 위한 고가용성 구조

기업을 위한 클라우드 활용 전략
 다양한 방식과 관점의 멀티 클라우드 전략
• 전통적인 CSB 방식의 멀티 클라우드 뿐만 아니라 Cloud-Native 플랫폼을 활용하여 멀티 클라우드에
이식이 가능한 방식까지
• 서비스 안정성과 비즈니스 연속성을 위해서, CSP Lock-in을 방지하기 위해서
 클라우드 기반의 기업 Digital Transformation 전략
• 클라우드 적용을 통한 기업 환경 혁신의 Momentum 확보
• 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 신기술(IoT, AI, Big Data, Blockchina, …) 활용 Digital
Transformation 가속
 새로운 하이브리드 클라우드 전략
• 고객 IDC와 퍼블릭 클라우드를 네트워크 연결하는 전통적인 하이브리드 구성
• 자체 프라이빗 클라우드를 쓰다가 필요시만 퍼블릭 클라우드를 사용하는 Cloud Bursting 방식
• 퍼블릭 클라우드를 고객 IDC로 연장해 Seamless한 환경 구성. 퍼블릭 클라우드의 이점을 그대로 가져
가면서 데이터 권한 문제를 해결하는 이른바 Outpost 방식의 하이브리드

Source: Cloud native application development at the speed of business, Accenture, 2018

The Elements of Cloud-Native Computing
Source: Cloud native application development at the speed of business, Accenture, 2018

클라우드 사례
다양한 비즈니스에서의 클라우드 활용
03

S-IoT Project for Smart Ship 4.0

공공 클라우드 사례
• Project: Sniffer Bike
• Organisation: Province of Utrecht, the Netherlands
• Challenge: How can the city promote cycling and
provide a healthier urban space?
• Solution: Use Context Broker to consolidate air quality
data for citizens and politicians to make more informed,
healthier decisions
• Organisation: Provincial Council of Badajoz, in
Extremadura, western Spain
• Project: Badajoz Is More
• Challenge: How to create sustainable development and
prevent rural exodus
• Solution: An innovation ecosystem and a central
platform for smart services powered by FIWARE
Context Broker
Source: CEF Digital https://ec.europa.eu/cefdigital/wiki/display/CEFDIGITAL/Success+Stories

스마트시티와 클라우드
교통 및 모빌리티 공공 안전 공중 보건 환경 및 삶의 질 플랫폼
Connected Vehicles in Smart Cities: The Future of Transportation
Vehicles that include interactive advanced driver-assistance
systems (ADASs) and cooperative intelligent transport systems (C-
ITS) can be regarded as connected.
Vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I)
communications
Source: https://interestingengineering.com/connected-vehicles-in-smart-cities-the-future-of-transportation
http://sites.ieee.org/connected-vehicles/ieee-connected-vechicles/connected-vehicles/
Source: CCTV Video News Agency/
Alibaba Updates City Brain System, Launches New Chip Company
at 2018 Computing Conference
At the conference, Alibaba Cloud experts and Hangzhou
government officials unveiled City Brain 2.0, a system that will use
cloud computing and Internet of Things (IoT) technology to control
traffic lights and figure the shortest routes.

스마트시티에서 퍼블릭 클라우드의 역할
보편적인 스마트시티 서비스를
여러 도시에 걸쳐 재사용
여러 도시 간의 공유와 연동
각종 스마트시티 서비스를 위한
탄력적인 인프라 운영 비용
퍼블릭 데이터 제공 및 공유
서비스들의 Mash-Up
IoT 데이터 수집
빅 데이터 저장 및 처리 플랫폼
인공지능 (ML/DL) 기능 제공
알리바바가 2015년부터 시작한 ‘시티 브레인’은 클라우드를
중심으로 도시에 스마트 서비스를 제공
104개 신호등에 IoT를 장착하고 데이터를 클라우드로 모은
뒤 AI가 운영을 최적화 결과, 교통 체증 시간이 15% 감소
1,300개 신호등과 3,700개의 교통 카메라로 시티 브레인
플랫폼을 확장 한 후, 도시 전체의 교통 체증률이 9.2% 감소
LA는 기존 가로등 꼭대기의 표준형 소켓에 간단하게 꽂는
형태의 ‘필립스라이팅 커넥터 노드’ 11만개를 설치하고,
모바일과 클라우드 기반의 커넥티드 조명 솔루션인 '시티
터치'로 약 70%의 에너지 절감 및 운영 효율성을 얻음

5G (Cloud-based) Brainless Robot
Edge Device (Brainless)
5G / Wi-Fi 6
Low Latency
High Throughput
Edge Server
Cloud Computing
Internet
High Latency
Low Throughput
• Mapping
• Localization
• Navigation
• Latest Map
• Machine Learning
• Software Update
• Back-end Service
• Fulfillment

DI N C 세미나54/
Big Data Analytics and Cloud
Source: http://reports.weforum.org/digital-transformation/big-data-analytics-and-the-cloud-a-smarter-more-connected-future-ahead/
Big data analytics and the cloud: a smarter, more
connected future ahead
Case study: Rolls-Royce – tracking engine health in real time
• New products and services
Rolls-Royce’s Engine Health Management (EHM) system, enabled by
on-board sensors and live satellite feeds generating hundreds of
terabytes of data, tracks the health of its engines worldwide. EHM
is a form of predictive monitoring that utilizes real-time or post-
flight engine performance metrics to flag potential threats and
recommend improvements in engine efficiency. By using EHM, the
Rolls-Royce Trent 7000 engine enables the Airbus A330 to be 14%
more fuel-efficient.
Case study: General Electric – providing advanced analytics and
modelling through Predix
• Better utilization of existing assets and inventory monitoring
In 2015, General Electric (GE) launched Predix, a cloud-based
‘platform as a service’ that supports industrial-scale analytics for
asset performance management and optimization. Predix Cloud
stores, analyses and manages machine data in real time. It operates
seamlessly with applications and services running in a broad
spectrum of cloud environments. In the utility sector, it has enabled
wind farms to generate 20% more electricity.

DI N C 세미나55/
By leveraging the burgeoning infrastructure of the cloud, big data
analytics can deliver big benefits to business and society alike.
Case study: Apache – anticipating critical equipment failures
• Improved diagnostics and predictions
Electronic submersible pumps (ESPs) had been causing losses of
10,000 barrels a day for Apache Corporation, a US-based
independent oil and gas company. To tackle these issues, it set up a
collaborative industry effort around predictive analytics (ESP-
RIFTS) to document and quantify the locations and operating
conditions of more than 100,000 pumps. Working with Ayata, it
looked at this data and identified 40 actionable variables to improve
its ESPs. The result: reduced production losses and increased
output thanks to higher overall equipment uptime.
Case study: Disney – improving customer experiences
• Greater customization of products and services
Launched in 2014, after six years of planning and $1 billion of
investment, Disney Magic Bands are multicoloured RFID wristbands
that allow guests to make payments, manage reservations and
access hotel rooms. Linked to Disney’s guest management system,
its analytics servers and the My Magic+ app, the system allows staff
to deliver a highly personalized service: for example, by creating
customized itineraries or having pre-ordered meals ready for
collection at restaurants in the theme park. So far, the bands have
been used by more than 10 million visitors and received approval
ratings beyond 90%. They help Disney access rich user data,
allowing it to make efficiency and process improvements that have
helped Disney World increase footfall and customer spend.

DI N C 세미나56/
Organizations can now hire massive number-crunching capacity to analyze data whenever they need it,
putting ‘big data analytics as a service’ among the fastest-growing cloud-based services
Case study: Kensho – answering complex research queries
• Improved workforce productivity
Kensho augments human capabilities to think, learn and do by
combining big data and machine learning to analyse the impact of
real-world events on financial markets and answer complex
financial queries automatically. Kensho’s search engine
automatically categorizes events according to abstract features – a
process that takes just a few minutes. Generating a similar query
without automation could take around 40 man-hours – a significant
investment for companies whose employees are paid an average
salary of $350,000 to $500,000. Goldman Sachs is Kensho’s largest
investor and uses it to perform research work.
Case study: Schneider Electric – using the cloud to cut costs
• Improve operational efficiency
Cloud-based Box provides file-sharing, collaboration and other tools
for working with files that are uploaded to its servers. Schneider
Electric uses Box for both internal and external sharing of files
because it addresses users’ needs for external collaboration and
mobile access while giving IT centralized management and
enterprise-grade security. Schneider has roughly 67,000 users on
Box and adoption continues to increase. Currently, 20TB of
Schneider’s data is currently stored on Box – none of which was
previously accessible to IT. Schneider has been able to offload its
on-premises file servers, cutting costs by 30%.

DI N C 세미나57/
IoT / Connected Devices and Cloud
Source: http://reports.weforum.org/digital-transformation/the-internet-of-things-and-connected-devices-making-the-world-smarter/
The Internet of Things and connected devices:
making the world smarter
Case study: Jaguar Land Rover – next-generation smart cars
• Automotive
Jaguar Land Rover has introduced self-learning intelligent cars that
learn driver and passenger behaviours, needs and preferences.
Integrating with users’ mobile phones, they can change comfort
controls and entertainment choices, and offer calendar reminders
and navigation guidance. Imagine a world where Monique comes
out of the gym and heads to her car. The fitness wearable on her
wrist reports a heart rate of 120 beats per minute and a body
temperature of 102°F. The car accordingly pre-cools its inside air
and chills the seat. Because it is connected to her refrigerator at
home, the car knows she is nearly out of her favourite fitness drink.
She is notified that her vehicle is approaching a grocery store, and
the store then offers her a discount coupon on that very drink.
Case study: Livongo Health – improving lives
• Healthcare
California-based start-up Livongo Health helps users manage
diabetes. It gives them a two-way smart glucose meter that
communicates their reading in real time to a smart cloud. Analytics
provide personalized insights based on the glucose reading and the
user’s personal history. Livongo diabetes ‘educators’ are alerted if a
user’s glucose level is too high or too low, contacting the user if
necessary to offer advice.

DI N C 세미나58/
IoT / Connected Devices and Cloud
By networking everyday objects, the Internet of Things turns them into smart devices that – if regulated
correctly – can help deliver significant benefits to many industries and society at large.
Case study: Google – connecting homes
• Electricity
In 2014, Google acquired Nest for $3.2 billion,¹⁰ signalling a move
by Google to develop a more integrated experience in the home.
Nest and Google have established partnerships with lifestyle and
home product brands that extend far beyond the original Nest
thermostat. Examples include LIFX’s smart lightbulbs, primed to
turn on at night to improve safety when a dwelling’s occupants are
out; Jawbone wristbands that use motion-sensing technology to
turn the heating on when the wearer wakes; and Mercedes-Benz
cars that communicate with the connected house to turn on the
heating when the vehicle and its occupants are 30 minutes from
home.
Case study: CytexOne – taking care of everything
• Aviation, Travel and Tourism
CytexOne offers a comprehensive suite of systems for hotels
covering everything from ventilation, lighting, occupancy detection
and entertainment to minibars. Its Atlas remote monitoring system
provides diagnostics and predictive maintenance on a subscription
model. CytexOne claims that its hospitality automation, powered by
IoT and real-time data, reduces labour costs, utility consumption,
property maintenance charges and operational expenses.

DI N C 세미나59/
Artificial Intelligence and Cloud
Artificial intelligence: improving man
with machine
Case study: Otto – a self-driving truck company
• Automotive and Logistics
Recently bought by Uber for $680 million, Otto is testing self-
driving trucks on roads throughout Northern California. For now,
the robot truckers are only taking control on highways, but the goal
is a more automatized, totally functional rollout by 2020. Trucking is
a $700 billion industry in the United States, and a third of costs go
to compensating drivers. Given the size of the industry, it is likely
self-driving trucks will be on the market before self-driving cars.
Case study: Pepper – the humanoid robot
• Retail
In Japan, Nescafe deployed 1,000 Pepper robots to retail appliance
stores to help consumers pick out Nespresso coffee machines.
Japanese telco SoftBank also experimented with Pepper earlier this
year, opening a pop-up mobile phone store run entirely by robot
sales clerks that speak 19 languages, recognize facial expressions
and learn from conversations. It plans to continue testing the
robots and deploy them across Tokyo to serve foreign visitors to
the 2020 Olympic Games.

DI N C 세미나60/
Artificial Intelligence and Cloud
Accenture’s own research suggests AI could double annual economic growth rates in 2035,
primarily by increasing labour productivity by 40%.
Case study: IBM – using AI and machine learning to help physicians
• Healthcare
Medical images make up at least 90% of all medical data, according
to IBM researchers. Aiming to help clinicians extract insights from
imaging data, the computing giant’s Watson Health and Merge
Healthcare arms recently partnered with the Radiological Society to
demonstrate some AI-driven solutions. Watson Health has
developed cognitive tools for peer review, data summarization and
physician support, as well as the MedyMatch Brain Bleed
application, designed to help emergency-room physicians diagnose
stroke or brain bleed by identifying relevant evidence in patient
records. Merge’s Marktation augments the work of physicians by
raising image-reading speeds and accuracy. It also has a cloud
application for eliminating common causes of errors in medical
imaging, and a Lesion Segmentation and Tracking Module.
Case study: BakerHostetler – ROSS, the artificially intelligent lawyer
• Professional Services
Law firm BakerHostetler recently employed its first AI lawyer, ROSS,
for its bankruptcy practice, where 50 human lawyers currently
work. Built on IBM’s cognitive computing platform Watson, ROSS is
designed to read and understand language, postulate hypotheses
when questioned, conduct research, and generate responses (along
with references and citations) to back up its conclusions. ROSS also
learns from experience, gaining speed and knowledge the more
lawyers it interacts with. It also constantly monitors current
litigation so that it can notify colleagues about recent court
decisions that may affect their cases.

Thank You.

Digital transformation and cloud impact(NBP CTO Kieun Park)

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