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한국IBM은 지난 9월 8일, 서울 여의도 63 컨벤션센터에서 ‘IBM eX5 오픈 성능 테스트 세미나’ 를 통해 금융 자산부채관리 시스템에 최적화된 IBM eX5를 소개했다. 이 자리에서는 SAS 기반의 자산부채관리 시뮬레이션 시스템을 eX5 아키텍처 기반 x86 시스템과 접목하여 안정성을 높이고 전력소비를 최적화한 eX5-SAS 기반 ALM 시스템이 선보였다.
최근의 세계경제 불황과 증시 상황 속에서 금융기업의 최대 고민은 자산부채관리를 장기적으로 안전하게 유지해 나가는 것이다. 그리고 지금까지의 데이터를 가지고 향후 예측을 하는 데 있어서 전통적으로, 그리고 가장 효과적으로 사용되는 것이 컴퓨팅 능력이며, 컴퓨팅 능력을 사용하는 각종 방법론은 컴퓨터 시스템의 성능이 높아짐과 함께 꾸준히 발전하고 있다.
IBM은 이런 금융기관의 고민을 해결하기 위한 방안으로 SAS 기반의 자산부채관리 시뮬레이션 시스템을 자사의 eX5 아키텍처와 접목해 성능과 안정성, 효율을 최적화한 eX5-SAS 기반 ALM 시스템을 소개했다. eX5 아키텍처 기반의 System x와 블레이드센터 시스템은 ‘엔터프라이즈급 x86’을 표방하며, 대용량 메모리와 입출력이 필요한 ALM 등의 부분에서 강력한 성능을 제공한다.
▲ SAS AP 리스크 매니지먼트 총괄 존 풀리
첫 순서는 SAS AP 리스크 매니지먼트 총괄을 맡고 있는 존 풀리(John Foulley)가 자산부채관리시스템의 현황에 대해 소개했다. 그는 현재의 경제위기 상황에 대해 크게 거시경제의 실패, 경기 주기에 대한 순응성을 원인으로 꼽았다. 즉, 신용이 늘어남에도 적절한 크레딧 신디케이션 프로세스가 없었다는 것이다. 그리고 현재 금융 시장의 움직임이 세계화되고 있음에도 시장에 대한 규제는 세계화되지 못했다는 것도 있다고 덧붙였다.
그리고 한국을 비롯한 세계 여러 규제당국들이 금융위기의 원인을 해소하고자 하는 노력을 기울이고 있는데, 이 결과로 Basel 3가 진행되게 되었다. 이를 통해 다섯 가지 핵심 영역의 중대한 변화가 있는데, 가장 먼저 꼽을 수 있는 변화는 티어 1 자본과 티어 2 자본의 정의에 대한 기준이 바뀌었다는 것이다. 또한 적정 캐피탈의 계산 방법이 바뀌었는데, 리스크를 반영하는 계산 방법이 도입되고, 레버리지 관리가 강화되었다고 소개했다.
경기 순응성에 대한 완화도 있다. 경기변동성이 큰 경우에는 경기 상황과는 다르게 위험을 과소평가하는 경우가 있으며, 경기가 좋을 때는 위험을 과대평가하는 경향이 있기 때문이다. 마지막 변화는 최소유동성 기준이 변화되었다는 것인데, 이는 한국 금융당국이 중요하게 여기는 부분이기도 하다. 지난 금융위기 때도 한국의 시중은행들은 예치금에 의지하기보다는 해외 펀딩을 늘려 위기에 대응하는 경향이 강했기 때문이다.
▲ 단 하나의 리스크도, 당연히 여러 부분에 영향을 준다.
과거의 리스크 매니지먼트 방법은 각 리스크 영역들이 독립적으로 관리되는 형태를 가지고 왔다. 그리고 이런 형태의 리스크 관리는 위험을 가중시키는 결과를 가져올 수 있다. 예를 들어 3년 스왑 레이트를 생각해볼 경우 레이트가 변함으로써 마켓 리스크, 상환에 대한 신용 리스크가 변화할 수 있으며, 조기상환 리스크가 늘어날 수도 있다는 것이다. 이런 식으로 하나의 리스크가 여러 종류의 리스크에 복합적인 영향을 미칠 수 있다고 설명했다.
ALM 기술은 이런 상황에서 선택의 시점에 도움을 줄 수 있다. 이 자리에서 소개된 사례는 홍콩의 Bank of East Asia 였는데, 이곳은 대규모 인출 사태가 벌어졌던 바 있다. 그리고 이 사례에서 확인할 수 있는 것은, 유동성 위기는 합리적으로 찾아오지 않으며, 신용 리스크는 관리할 수 있는 부분이 있지만 유동성 리스크 부분은 소문만으로도 걷잡을 수 없이 커질 수 있기 때문이다. 그리고 이 위기는 결국 한 명의 ‘큰 손’이 해결한 바 있다.
이 은행의 경우에도 은행 내에서 금융자산부채관리위원회가 설립되어 유동성 논의를 하고 있으며, 이를 매주 논의하기로 결정이 되었다. 하지만 여기서 의외의 현실적인 문제가 생겼는데, 이 논의를 위한 자료를 만드는 데 4일이 걸린다는 것이었다. 이미 보고서를 받아 보는 시점에서 보고서에 사용된 자료는 지난 주의 자료가 되어 버리는 시차의 문제가 있다.
▲ 행태기반 ALM 분석 기법은 다양한 시나리오를 산정해 제시한다.
금융부채 관리의 기초 단계이자 기존에 많이 사용하던 것이 정적 ALM이다. 이것은 모든 자산, 부채와 신용, 여신에 대해 캐시플로우에 어떤 영향을 미칠 것인지를 독립적으로 계산해서 산정하는 것이다. 하지만 이보다 조금 더 고급화된, 고객 행태기반의 분석으로 발전한 것이 행태기반 ALM 분석이다. 이 모델은 같은 상황에서도 개개인의 행동이 모두 다르다는 것에 기반한다.
금융상품의 주기에 걸쳐서 개인이 할 수 있는 모든 가능한 변수를 생각하고, 생태의 작은 변화들을 모두 반영할 수 있는 ALM이 가능하다면 이는 대단한 일임에 틀림없다. 하지만 금융자산 관련 ALM 리스크를 합리적으로 관리할 수 없는 경우가 있다. 최근에는 은행들이 유동성 프로파일 관리를 위해 스트레스 시나리오를 사용하는데, 몇 가지 상황을 가정하고 이 상황에 맞는 분석이 이루어지게 된다.
하지만 여기서 가장 큰 문제는 ‘어떤 시나리오가 실제로 펼쳐질까’를 선택하는 것이다. 그리고 이 시점에서 선택을 하는 입장에서 가장 어려운 점은 이 시나리오들이 실제로 발생할 ‘확률’이다. 그리고 이 부분에서 지금까지는 몇 개의 시나리오 중 하나를 골라야 했다면, 이제는 이런 고민을 기술의 힘으로 해결할 수 있게 되었는데, 이를 위한 것이 금리 모델과 행태기반 모델을 사용해 수 천의 시나리오를 분석하는 ‘동적 ALM’ 기법이다.
▲ 동적 ALM 분석은 이제 시나리오의 ‘분포’까지 감안한다.
‘동적 ALM’ 기법은. 기존의 행태기반 ALM 분석이 몇개의 샘플 스트레스 테스트만 하는 데 반해, 금리 모델과 행태기반 모델을 사용해 수천 개의 시나리오를 분석할 수 있게 되었다. 그리고 시뮬레이션하는 시나리오의 수 자체가 수천 개에 이르면서, 이제 이들 시나리오에 따른 결과 뿐 아니라 이들의 ‘확률 분포’를 얻을 수 있게 되었다고 소개했다.
물론 여기에서도 현실적인 문제가 있다. 현재 시스템들의 처리 용량으로 생각할 때, 적절한 시점에 결과를 얻기 위해서는 ALM 리포트의 생성 수에 실질적인 제약이 생긴다는 것이다. 현재 몇 개의 시나리오 정도를 분석해서 결과를 얻는 데도 수 시간에서 수십 시간이 필요하다면, 수 천 개의 시나리오를 동적 분석할 경우 심한 경우 결과를 받아보는 시점에서 그 결과가 의미가 없어질 수도 있다.
이러한 경우에 대해, IBM은 해결책을 제시했다. 더 많은 리포트 분석이 가능한 강력한 연산 성능을 제공하는 하드웨어를 사용하는 것이 바로 그 것. 사실 분석하는 리포트 수를 늘리는 것은 강력한 하드웨어의 도움이 없다면 불가능하다. 다행히 방법론 측면에서 복잡한 모델링을 통해 수 천 개의 리포트를 생성하고, 이들을 통해 미세한 움직임까지 시뮬레이션할 수 있는 방법은 확보되어 있다. 여기에 강력한 하드웨어를 더한다면, 현장에서 요구하는 바를 실제로 구현할 수 있게 된다.
▲ 한국IBM 명한신 부장
이어 한국IBM 시스탬앤테크놀러지 그룹의 명한신 부장이 자산부채관리시스템을 위한 IBM eX5를 소개했다. 그는 eX5가 x86 아키텍처 기반에서 안정성과 성능, 신뢰성을 모두 갖춘 ‘엔터프라이즈형 x86’ 시스템이라고 시스템의 성격을 소개했다. eX5는 기존의 System x 모델과 비교해 더 높은 사양과 함께 안정성을 위한 다양한 기능들이 적용되어 있는 시스템이다.
eX5 라인업에는 x3850 X5, x3690 x5, 블레이드센터 HX5 등의 라인업이 있다. 먼저 x3850 X5는 최대 프로세서 당 10코어 구성이 가능한 인텔의 제온 E7 프로세서를 기반으로 하고 있으며, 높은 성능과 확장성을 갖춘 하이엔드급 시스템이다. 기본 4U 4소켓 구성에, 더 큰 규모의 시스템을 원할 경우 이 시스템 두 대를 묶어 하나의 8소켓 시스템으로 구성 가능하다. 이 시스템은 높은 컴퓨팅 파워가 필요한 환경에 적합하다.
X3690 X5는 2U, 2소켓 구성을 가진 컴팩트형 엔터프라이즈 x86 시스템을 표방하고 있다. 제온 E7 프로세서의 2소켓 구성을 가지고 있으며, 기본 환경에서 32개의 DDR3 DIMM을 사용할 수 있도록 구성되어 있다. 이 시스템은 상위 라인업인 x3850 X5와 기본적으로 같은 플랫폼을 사용하는 만큼, 신뢰성을 위한 각종 특징들은 동일하게 들어가 있으면서도 초기 투자비용을 줄이기 위해 컴팩트하게 구성한 시스템이다.
블레이드센터 HX5는 IBM의 블레이드센터 섀시에 사용 가능한 eX5 기반 블레이드다. 제온 E7 프로세서를 기반으로 하는 플랫폼으로, 노드당 2소켓 구성으로 두 개의 노드를 결합해 4소켓 구성의 시스템을 만들어낼 수 있다는 특징을 가지고 있다. 또한 기존의 IBM 블레이드센터 섀시와 하드웨어 규격에서 호환성을 가지고 있으며, 높은 연산 성능이 필요한 경우 좋은 선택이 된다.
▲ 메모리 확장 한계의 극복을 위해 나온 'MAX5'
이제 프로세서와 시스템의 기본 성능 측면에서 하이엔드 급 x86 시스템의 처리 성능은 엔트리에서 메인스트림 급 유닉스 기반 시스템에 필적하게 되었다. 그리고 이제 유닉스 시스템이 가진 강점인 ‘규모’와 ‘확장성’을 따라잡기 위한 방안으로 IBM은 eX5를 위한 몇 가지 확장 기술 옵션을 제공하고 있다. 이를 통해 기본 시스템 대비 더 큰 메모리와 빠른 스토리지를 통해, 최대한의 성능을 얻어낼 수 있다.
MAX5는 프로세서와 QPI로 연결되는 메모리 확장 옵션이다. 제온 프로세서와 QPI를 이용해 메모리 컨트롤러를 확장함으로써, 시스템에 장착할 수 있는 메모리 규모와 대역폭을 확장할 수 있도록 한다. 이를 적용할 경우 x3850 X5에서는 4소켓에서 최대 3TB의 메모리를, x3690 X5는 2TB를 장착할 수 있으며, HX5에서는 2소켓 구성에 MAX5를 결합해 640GB의 메모리를 사용할 수 있다.
또한 대용량 메모리를 사용하면서 무시할 수 없는 수준이 되는 메모리의 전력 소모를 최적화하기 위해 저전력형의 1.35V DDR3 메모리를 지원한다. 표준 규격에 비해 더 낮은 전압의 DDR3L 메모리는 DIMM 한 개당 최대 1W 정도의 소비전력을 절약할 수 있으며, 성능은 그대로 유지할 수 있다. IBM은 이를 사용함으로써 전체 시스템에서 2~4% 정도의 전력 소비를 절감할 수 있을 것으로 소개했다.
eXFlash는 최대 72만 IOPS의 성능을 기대할 수 있는 고성능 내장 스토리지 옵션으로, I/O 집약적인 데이터베이스 업무를 최적화시켜 주는 옵션이다. eXFlash 1 유닛당 최대 8개의 SSD를 장착할 수 있으며, 하드디스크 대비 큰 전력소비 절감 효과와 성능 개선을 얻을 수 있다고 소개되었다. 이 솔루션은 MLC SSD와 최적화된 고속 컨트롤러의 조합으로 구성되며, 200GB의 MLC SSD를 통해 비용 효율적으로 높은 성능과 함께 충분한 용량까지도 확보가 가능하다.
▲ 스토리지 입출력을 위한 새로운 솔루션 'eXFlash'
이어 실제 eX5의 성능테스트 시연이 있었다. 이번에 사용된 총 두 대의 테스트 시스템은 IBM System x3850 X5를 사용했으며, 시스템 구성은 2.26GHz의 8코어 제온 E7 프로세서 4개와 96GB의 메모리를 장착했다. 이 테스트에서 사용된 시스템들의 가장 결정적인 차이는 ‘스토리지’로, 한 쪽은 전통적인 구성은 2.5형 SAS 146GB 하드 디스크 4개의 RAID 5 구성을, 다른 한 쪽은 eXFlash를 사용해 SSD 200GB 8개의 RAID 구성을 사용했다.
테스트 환경은 마이크로소프트의 윈도우 서버 2003을 기본으로 SAS RD(Risk Dimension) 솔루션을 활용했다. 이 솔루션은 신용 리스크를 산출하기 위한 포지션 데이터와 평가시의 신용 데이터 등을 이용해 고객의 PD, EAD, LGD 등을 산출하고 이를 이용해 예상 손실을 산출한다. 테스트 데이터는 실제 은행에서 사용된다는 데이터의 일부를 샘플링해서 구성했으며, 사용되는 데이터 건수는 약 25800건으로 실제 데이터의 수백분의 1 수준이다.
테스트는 로그를 켠 상태와 켜지 않은 상태로 진행되었는데, 로그를 켠 상태에서는 기존 SAS 디스크를 사용한 경우 2분 54초가, eXFlash를 사용한 경우는 2분 44초에 테스트를 끝낼 수 있었다. 그리고 로그를 끈 상태에서는 이와 비교해서 더 빨리 작업을 끝낼 수 있으며, 더 현업에 가까운 환경을 만들 수 있으며, 이 때는 SAS 디스크에서는 1분 13초, eXFlash는 49초에 수행할 수 있었다.
단순히 이 결과치만 놓고 본다면 eXFlash와 기존 디스크의 성능 차이가 쉽게 다가오지 않지만, 이를 비율로 환산하면 같은 시스템에서도 스토리지를 바꾸는 것 만으로도 30% 정도의 수행 시간 단축을 기대할 수 있는 것을 확인할 수 있다. 그리고 이보다 데이터가 더 커지는 현업 환경에서는 전체 분석 시간을 1~2 시간 이상 단축할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
한편, IBM은 이 eXFlash의 경쟁력으로 ‘용량’과 ‘가격’을 꼽았으며, 200GB MLC SSD와 고속의 최적화된 컨트롤러를 사용해 비교적 합리적인 가격으로 고성능과 용량을 함께 얻을 수 있다고 소개했다. 특히 성능을 기준으로 볼 때, 비슷한 성능을 얻을 수 있는 PCIe 방식의 플래시 스토리지가 제공하는 고성능에 더불어 더 큰 용량을 더 저렴한 비용으로 제공할 수 있다는 특징이 부각되었다.
▲ 실제 테스트에서, 스토리지의 차이만으로도 상당한 격차가 나타났다.
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