2024. 1. 30. 21:21ㆍMobility +/Technology
Azure와 AVOps를 통해 모빌리티 산업에서도 영향력을 뽐내는 Microsoft
본 포스팅은 SDV를 주제로 하는 연재물입니다.
SDV에 대한 전체적인 내용을 알고 싶다면 다음을 클릭해 내용을 추가로 확인해주세요
SDV 관련 마지막 포스팅입니다. 기존 계획대로였으면 오늘 Tier.2 기업 하나를 소개한이후 연재물을 마무리 지어야 하는데요. SDV라는 것이 4차산업혁명의 여느 산업이 그런것처럼 많은 산업이 얽혀 물려 있더라구요. 그래서 점점 할수록 많은 기업의 사례를 다루게 되는데, 이렇게 되면 다른 자동차 기술을 소개드리기 힘들 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 향후 SDV 관련 내용은 전체 소개 글 안에 별도 링크 기반으로 한 곳에 모아 정리하려고 합니다. 어쨌든 포스팅 시작해볼게요.
현재 미국 NASDAQ의 대장이죠. 마이크로소프트는 누구나 알고 있는 기업입니다. 우리가 흔히 사용하는 MS Office를 제공하기도 하면서 클라우드 산업의 Azure 최근에는 ChatGPT의 많은 투자까지 모든 IT 영역에서 꾸준한 강자로 군림한 기업이 바로 마이크로소프트입니다. SDV 역시 마이크로소프트가 강점을 발휘할 수 있는 특징이 있기 때문에 MS 역시 모빌리티 산업에 큰 관심을 보이고 있는 것을 볼 수 있었는데요. 이번 포스팅에서는 Microsoft가 SDV 산업을 바라보는 시각과 Azure, AVOps라는 2개의 강력한 도구를 기반으로 어떻게 시장에 진입하고 있는지에 대해 알아보도록 하겠습니다.
1. Microsoft의 SDV에 대한 2가지 접근 방식과 요구 기술 수준
Microsoft는 모빌리티에 대해 자사의 디지털 경험을 바탕으로 산업 내 플레이어들의 기술 확장성을 넓히는 데 중추적인 역할을 수행할 것이라 합니다. MS는 현재 자동차가 모빌리티로 진화함에 따라 자율주행, 디지털화, SDV와 같은 새로운 변화가 등장했고, 커넥티비티를 통한 데이터 기반 비즈니스 환경이 요구된다고 언급했는데요. 자사의 기술력을 바탕으로 완성차 OEM, Tier-1 공급업체는 물론 운송 사업자, 모빌리티 서비스 제공 업체 등 다양한 산업의 이해관계자가 적절한 솔루션을 개발하는 것을 지원하겠다는 시각을 갖고 있었습니다. 그 중 핵심적인 지원 영역을 디지털 엔지니어링, SDV, 커넥티드 모빌리티, 자율주행(ADAS) 로 나눈 것 역시 확인할 수 있었죠.
이 중 MS가 바라보는 SDV에 대해 보다 더 자세히 다뤄볼게요. 마이크로소프트는 다른 자동차 기업이 그러하듯 차량이 전체 수명주기 동안 지속적으로 업데이트 되어야 하고 개인화가 가능해져야 한다고 언급했습니다. 이 과정에서 최신 클라우드 네이티브 개발 아키택처와 다양한 오픈 소스 컴포넌트 등을 활용, 적절한 개발 환경을 지원할 수 있다는 내용을 찾아볼 수 있었습니다.
해당 강점을 바탕으로 MS는 차량 내 기능 및 서비스의 통합, 신규 업데이트의 배포 및 관리를 용이하게 하는데 자사의 역량을 투입할 것이라는 내용이 있었습니다. 즉 기존에 MS가 가지고 있던 Azure와 같은 클라우드 플랫폼 강점을 자동차 시장으로 확대하는 것이 MS의 모빌리티 기초 전략이라고 보여집니다. 특히 현재 AI 기술에서 가장 강력하다고 평가받는 ChatGPT를 적극 지원하는 마이크로소프트기 때문에 향후에는 AI를 결합한 차량까지 사업 영역에 포함되는 것 역시 기대할 수 있다고 생각되네요.
2. Github와 VS Code라는 강력한 툴킷을 기반으로 하는 클라우드 네이티브 SDV
MS가 SDV 시대에 가장 강력하다고 생각되는 이유는 바로 다양한 오픈소스와 소프트웨어 플랫폼을 갖췄기 때문입니다. 많은 업데이트가 이뤄지고 HW와 SW가 분리되어야 하는 SDV에서 MS의 힘이 더욱 강력해질수 밖에 없는 이유죠. 기존의 개발 환경은 서로 다른 환경에 흩어져있고, 협업이 제한되어 있었는데요. MS는 개발자라면 누구나 알고 있는 GitHub를 통해 소프트웨어를 빌드할 수 있는 플랫폼을 지원하고, VSCode 등의 익숙한 프로그램을 통한 개발을 지원할 수 있습니다. 특히 최근에는 생성형 AI를 도입해 개발자의 적응 시간을 단축하는 것은 물론 Azure를 통한 컴퓨팅을 제공해 차량과 소프트웨어의 호환성을 간편하게 만들었다는 내용 역시 찾아볼 수 있었습니다.
SDV의 개발 과정에서 MS가 제공할 수 있는 주요 도구로는 GitHub, Azure 배포환경, Microsoft Dev Box, Azure Computing, Azure Arc, Azure Blob 저장소와 Microsoft Fabric이 있다고 합니다. 일단 전체적인 도구에서 B2B 클라우드 목적인 애저(Azure) 언급이 많다는 것에서 MS는 클라우드 서비스를 기반으로 SDV 시장에 적극 진출하고 있다는 점 역시 간접적으로 엿볼 수 있을 것 같네요. 개별 요소가 SDV 개발 과정에 기여할 수 있는 점은 아래와 같습니다.
| Github : 코드를 검토하고 프로젝트를 관리하며 조직 내/외부와 함께 소프트웨어를 개발 & 공유
| Azure 배포환경 : 보안 리스크를 최소화하는 동시에 프로젝트 기반 탬플릿 활용해 빠르게 업데이트를 배포
| Microsoft Dev Box : 사전 빌드 된 코드, 프로젝트 도구 등에 대한 Self Service Access를 제공
| Azure Computing : 개발자가 가상머신(VM) 등을 실행하며 메모리, CPU 최적화를 할 수 있도록 지원
| Azure Arc : 어플리케이션 & 서비스를 빌드하는 데 도움이 되도록 플랫폼을 확장하는 브리지
| Azure Blog Storage : 비정형 데이터를 비용 효율적으로 사용할 수 있는 Obj 저장소
| Microsoft Fabric : 엔터프라이즈 목적의 올인원 데이터 분석 솔루션
3. AVOps를 통해 자율주행 패권에 도전하는 Microsoft
AVOps는 Autonomous Vehicle Operatoins 의 약자로 Azure 클라우드 서비스, 에지 서비스, AI 기술 등을 활용해 ADAS 기술을 지원하는 것을 뜻한다고 합니다. Azure Cloud는 자율주행 차량의 수많은 데이터를 저장하고 분석하기 위한 기초 인프라를 제공하며 해당 서비스가 다양한 MS 도구와 맞물려 차량의 자율주행을 지원할 수 있다고 언급했습니다. MS는 자율주행 개발 단계에서 크게 3가지 포인트에서 자사의 역량을 활용할 수 있다고 분석했는데요. 바로 ADAS 데이터를 수집하는 영역, 다양한 디지털 환경에서 차량의 시뮬레이션을 하는 영역과 개발된 소프트웨어를 검증하는 3가지 영역이 강점을 발휘할 수 있다고 정리한 내용을 찾아볼 수 있었어요.
AVOps 아키택처는 크게 4가지 요소로 구상된다고 합니다. 센서에서 나오는 데이터를 수집하고 학습을 위한 라벨링을 수행하는 DataOps 영역이 가장 먼저 선행됩니다. 이후 수집된 데이터를 통해 주위 사물을 인식하는 영역이 바로 MLOps라고 합니다. 인식을 통해 알고리즘이 완성되었으면 이를 테스트해봐야 되는데요. HILS / SILS / VILS 등의 차량 테스트 과정에서 자율주행 검증을 하는데 사용되는 인프라가 바로 ValidationOps라고 합니다. 마지막으로 전체 데이터 거버넌스 플랫폼으로서 표준화된 내용을 제공하는 것이바로 AVOps centralized functions라는 내용을 배울 수 있었어요.
MS가 AVOps를 통해 목표하는 바는 자율주행의 실현을 위해 비용과 시간을 절약할 수 있는 인프라를 제공하는 것이라 합니다. 이런 이유로 현재의 복잡한 프로세스와 개발 환경을 하나로 통합해 간소화하고, 자율주행 컴퓨팅 기능을 클라우드로 가속화하는 영역에 관심을 기울이고 있고요. 특히 최근에는 떠오르는 강점은 생성형 AI를 활용한 AVOps 향상 역시 목표한다고 하네요. Gen AI를 활용해 가상 시나리오 생성, 센서 데이터 검증, 제어 최적화 등의 사례를 개발했다고 하는만큼 향후 자동차 산업에서 Microsoft가 어떤 모습으로 우리를 충격에 빠뜨릴지가 기대됩니다.
사실 너무 많은 내용이 블로그에 포함되어 있어 모든 내용을 포스팅에 정리하지 못했는데요
더 많은 내용이 궁금하신 분들께서는 MS SDV와 같은 키워드 검색으로
추가적인 내용을 알아보시는 것을 추천드립니다!
Summary
▶Microsoft는 Azure Cloud, 다양한 협업툴, 생성형 AI를 기반으로 모빌리티 산업에 진출 중
▶MS는 Cloud Native AI를 바탕으로 SDV 소프트웨어의 배포 및 개발 환경 지원을 목표
▶AVOps라는 자율주행 플랫폼을 위한 기초 인프라를 제공해 테스트 & 데이터 활용의 용이성을 확대
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