1. 온프레미스에서 클라우드로의 전환기
AI를 조직 전반으로 확장하려면 데이터의 복잡성, 인재 부족은 물론 AI 시스템에 대한 불신까지 극복해야함. 많은 조직이 클라우드로 향하는 여정을 주목하지만 온프레미스 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하는 것은 큰 결심을 필요로 함. 목표와 예산, 의사결정에 의해 크게 좌우되기 때문에 중장기적 비전을 세운 뒤 단계별 접근이 필요. SK하이닉스는 작년부터 IBM과 함께 클라우드 네이티브 플랫폼으로 디지털 혁신을 진행하며 최종 목표인 '스마트 팩토리' 달성을 위해 노력 중.
2. SK 하이닉스의 3가지 큰 변화 (Deep Changes)
- SK하이닉스는 최근 10년간 사업규모를 3배로 성장시키면서 세계에서 두번째로 큰 반도체 회사로 자리매김 함. Software Defined Data Center는 반도체 제작과 패키징 같은 미션 크리티컬한 비즈니스를 운영하는 IT 인프라를 구축하고 운영하는 팀.
- 현재 SK하이닉스는 3가지 큰 변화(Deep Changes)를 꾀하고 있음
- 제조 중심에서 R&D 중심 비즈니스로의 변화
- 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로의 변화
- 경영 중심에서 전문가 중심으로의 변화
3. 반도체 업계의 선두주자로서 겪는 어려움과 클라우드 도입의 계기
A. 시장 상황과 Challenge
- 올해 초 팬데믹이 발생하기도 전에 SK하닉 내부에서는 시장에서 몇가지 문제를 발견 1) NAND가격이 떨어지며 전체 정상에 큰 영향을 주었고 2) 경쟁이 심화되며 한 실리콘 패지키에 더 많은 파워와 성능을 밀어넣어 좋은 제품을 내려고 노력하고, 소비자 또한 최고의 제품을 기대함
- R&D가 새 제품을 개발하면 ****설계 랩에서도 칩 제작 과정이 바뀌게 됨. 제작 단계가 많아지고 아주 복잡해지며 그런 칩들을 대량 생산하려면 현장에서 엔지니어와 오퍼레이터가 신경써야 할 점이 더 많아졌고 결국엔 감당하기 힘든 수준에 도달
B. 클라우드 도입 계기 (애플리케이션 현대화)
- [애플리케이션 현대화] 통합된 애플리케이션을 통해 작업자가 한 화면만 보더라도 모든 업무와 작업을 끝낼 수 있어야 하고 또한 어떠한 이상 상황이 발생할 경우 적시에 작업자에게 알리는 기능도 필요 ⇒ 이벤트 중심 시스템이 필요했고 복잡한 제조 과정에서도 문제가 생기면 바로 알림을 받아 대처할 수 있어야 했음.
- [데이터 분석 컴퓨팅 플랫폼] 또한 제조 과정이 복잡하기 때문에 **데이터 분석이 필요 (**과정 최적화와 품질관리 용이) ⇒ 이미 SK 하이닉스는 데이터 분석이나 데이터 과학을 실행 중이었던 상황이었으나, 메가나 테라바이트 수준을 넘어 페타바이트 수준의 초대규모 데이터 분석은 전례가 없었음. 따라서 이러한 분석 능력을 제공할 수 있는 플랫폼이 필요했음.
- [애자일한 IT서비스 제공] IT 부서는 소프트웨어 개발이든 하드웨어 전달이든 응대가 항상 느리다는 말을 유관부서에게서 들어왔고 속도를 높여야 할 필요성을 느껴옴 ⇒ 종합적인 이유로 제조 IT운영에 확실한 혁신이 필요하다고 판단.
→ 2018년부터 CIO 조직과 협력해서 애플리케이션 현대화와 데이터 분석 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고, 애자일한 IT 서비스를 제공하기 위한 계획을 세우며 자연스럽게 클라우드 도입을 고려하게 됨.