불안했던 윈도 업데이트, 확 달라진 비결은
마이크로소프트는 회사가 보유한 윈도 PC 사용자 기기 및 동작 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 분석하고 윈도 업데이트 문제를 줄일 수 있는 대상 시스템을 선별하는 모델을 만들어 윈도 업데이트 사용자 경험 전반과 배포 효율을 끌어올렸다. [사진=Pixabay]
한 달 전 쯤이다. 최근 1년 사이에 전 세계 윈도10 PC 사용자에게 조용하지만 중요한 변화가 있었다는 사실이 공개됐다. 업데이트 방식이 획기적으로 개선됐다는 내용이었다.
이 같은 사실을 공개한 것은 마이크로소프트(MS) 클라우드 앤드 AI 사업부 소속 선임 데이터과학자인 아카나 라메시와 파트너 데이터과학자인 마이클 스티븐슨이었다. 이들은 지난달 기술커뮤니티 블로그를 통해 업데이트 방식 개선 내용을 구체적으로 전해줬다.
두 데이터 과학자는 윈도10 사용자들에게 배포하는 '윈도 업데이트' 제공 방식을 머신러닝(ML) 기법으로 개선했다고 설명했다.
간단하게 정리하면 이런 내용이다. 데이터 기반으로 사용자의 PC 안정성 같은 건강상태(PC Health)를 파악한다. 그 결과를 토대로 "이런 유형의 PC라면 괜찮다" 싶은 범위 부터 최신 윈도 업데이트를 배포한다. 그런 다음엔 문제를 확인하고 대처한 뒤 더 많은 범위 사용자에게 배포하는 과정을 거쳤다.
MS는 지난해 상반기 윈도10 1803 업데이트 배포 때 부터 업데이트를 내려받을 수 있는 사용자 PC의 범주를 초기 작은 그룹으로 시작해 점차 확대하는 방식을 썼다. 처음엔 업데이트 대상 PC를 판정하기 위해 PC 상태를 파악하는 평가 지표로 6개 핵심영역을 추렸다. 이 평가 지표 영역은 올해 상반기 윈도10 1903 업데이트를 배포할 무렵 35개로 확대됐다.
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