퍼베이시브 데이터 인텔리전스를 제공하는 클라우드 애널리틱스 기업인 한국테라데이타(www.teradata.com, 지사장 김희배)는 5월 15일(금)자로 마이크로소프트(MS) 애저(Azure) 한국 리전에 대한 테라데이타 밴티지(Teradata Vantage) 플랫폼의 인증작업을 완료했다고 밝혔다.

애저 한국 리전의 코리아 센트럴(서울 리전)과 코리아 사우스(부산 리전) 데이터 센터의 인증작업이 완료됨에 따라, 테라데이타는 데이터베이스 플랫폼 벤더 중 유일하게 아마존웹서비스(AWS)와 애저의 한국 리전에서 모두 ‘SaaS(Software as a Service)’ 형태로 지원하는 글로벌 데이터베이스 플랫폼 벤더가 되었다. 한국테라데이타는 VM웨어를 기반으로 프라이빗 클라우드와 업계의 대표적인 2개사의 퍼블릭 클라우드를 모두 지원하게 되었으며, 향상된 SQL과 머신러닝을 지원하는 클라우드에 최적화된 테라데이타 밴티지 플랫폼의 서비스(Vantage as a Service)를 제공할 계획이다. 이를 통해 멀티 클라우드 지원 능력을 갖춤으로써 점차 증가하고 있는 고객사의 니즈를 충족시킨다는 방침이다.

김희배 한국테라데이타 지사장은 “이제 테라데이타는 어플라이언스에만 국한된 사업뿐만 아니라, 디지털 전환을 도모하는 기업들의 다양한 클라우드 기반 데이터 분석 요구에 대응할 수 있는 솔루션을 갖췄다. 테라데이타가 이전에 고객의 정서와는 다소 거리가 있는 단일 어플라이언스 접근 방식으로 어려움을 겪었듯이 현재 고객사들은 어느 하나에 종속된 접근보다는 다양한 선택권을 보장받기를 원한다. 이는 새로운 인프라라고 할 수 있는 클라우드에 대한 선택권도 마찬가지다”라고 밝혔다.

또한, “이와 아울러, 많은 기업들이 전면적인 클라우드 이전에 앞서, 상당기간 온프레미스 시스템과 복수의 클라우드를 같이 운영하게 되는 하이브리드 환경을 지원하는 것 또한 중요하다. 테라데이타는 하이브리드 환경을 유기적으로 지원할 수 있는 기술력을 이미 갖추고 있다. 가령 기업의 서울 본사의 자체 전산 센터에 있는 전사데이터웨어하우스(EDW) 테라데이타 시스템 A와 유럽에 있는 C사 클라우드에 있는 재무 분석용 테라데이타 E시스템, 부산에 위치한 F사 클라우드에 있는 고객 분석용 테라데이타 K시스템을 마치 하나의 시스템처럼 운용이 가능하다. 이를 통해 고객은 데이터의 중복에 의한 리스크, 비효율성, 시스템 중복 투자 및 단일 클라우드에 일방적으로 종속되는 부담을 줄일 수 있다”라고 덧붙였다.

최근 많은 글로벌 벤더들의 라이센스에 대한 감사와 새로운 클라우드 시대의 도래에 따른 라이센싱 방식에 대한 관심도 높아지는 추세이다. 이와 관련해 김희배 한국테라데이타 지사장은 “현재 테라데이타의 구독형 라이센싱 방식은 이식성을 보장한다. 이는 자체 온프레미스 시스템에서 클라우드 시스템으로 라이센스를 그대로 옮겨갈 수 있고, 여러 클라우드 간에 이동할 때도 그대로 보호받을 수 있다는 것을 의미한다. 이는 업계 유일한 방식으로, 이전 가격 정책에서 벗어나 클라우드 분석 시대를 선도하기 위한 유연하고 적극적인 대응으로 받아들여졌으면 한다”고 전했다.

한편, 한국테라데이타는 2020년 하반기부터 클라우드 분석 시장을 위한 고객사별/산업별 협업을 강화할 예정이다. 금융/공공 분야로는 프라이빗 클라우드를 위한 다양한 생태계와 협업하고, 특히 유통, 제조기업 분야에서 애저와의 협업을 강화한다. 이를 위해 양사간 협업 미팅이 시작되어, 공동 고객사 발굴 및 지정을 위한 영업팀 간의 미팅 진행 등 구체적인 진전을 이뤄 나갈 계획이다.

퍼베이시브 데이터 인텔리전스를 위한 플랫폼인 테라데이타 밴티지(Teradata Vantage)는 테라데이타의 플래그십 제품으로, 기업과 관련한 데이터를 모두 활용할 수 있는 강력한 애널리틱스 기능을 제공하는 유일한 하이브리드 클라우드 솔루션이다. 밴티지를 활용해 기업은 선호하는 툴과 언어와 함께 최상의 애널리틱스 기능과 엔진을 긴밀하게 통합함으로써 가장 어려운 비즈니스 질문에 대한 실행 가능한 답변을 파악할 수 있다. 이러한 애자일(agile) 플랫폼에 대규모 확장성을 추가하면 세계 최대 규모의 기업도 다양한 기술, 예측 및 규범 분석, 자율적인 의사 결정, 머신러닝 기능, 시각화 도구 등을 통해 대대적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있다.