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글로벌 칼럼 | 하이브리드 멀티클라우드 시나리오 고찰

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데이터센터를 관리하는 IT 운영 분야에서 오랜 경력을 쌓은 사람에게 물어보면 ‘프라이빗 클라우드가 퍼블릭 클라우드보다 장점이 많은 이유와 사용처’에 대해 많은 이유를 들을 수 있다. 주로 안정성과 확장성, 보안의 이유를 들고 인프라 선택과 배포, 관리를 제어해 더 높은 운영 기준을 충족할 수 있다고 주장한다.
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© Getty Images Bank

CIO에게 물어보면 어떨까. 이들이 프라이빗 클라우드와 하이브리드 멀티클라우드 아키텍처를 고려하는 이유도 다양하다. 고정적이지 않은 퍼블릭 클라우드 비용, 장기간 레거시 시스템을 지원해야 할 필요성, 장기적인 데이터센터 계약의 현실에 대한 근거 등이다. 많은 엔터프라이즈 CIO는 데이터센터 관리에 오랜 경험이 있고 어떤 퍼블릭 클라우드 공급업체에도 구속되지 않기를 원한다.

대기업은 신속하게 방향 전환을 할 수 없으며 CIO는 비즈니스에 미치는 영향과 가치 실현 시간(time to value, TTV)을 기반으로 우선순위 설정을 고려해야 한다. IT 분야 컨설팅 업체 CTO Advisor의 공동 설립자인 케이트 타운센드는 “모든 오라클 앱을 아마존 RDS 순 비즈니스 가치로 옮겨야 할까 아니면 그 리소스를 서로 다른 비즈니스 이니셔티브를 위한 새로운 앱을 만드는 데 사용해야 할까? 문제는 이 둘이 모두 같은 리소스라는 것이다”라고 트위터에 썼다.

소프트웨어 개발자에게 물어보면 퍼블릭 클라우드에 배포하고 서버리스 아키텍처를 활용하는 애플리케이션 구축을 선호하는 사람이 많다. CI/CD를 사용해 애플리케이션 배포를 자동화하고, 코드형 인프라(Infrastructure as Code, IaC)를 사용해 인프라를 구성하며, 낮은 수준의 인프라 지원은 퍼블릭 클라우드 공급업체와 기타 클라우드 네이티브(Cloud-native) 매니지드 서비스 제공업체에 맡길 수 있다.

이런 다양한 수요가 있는 상황에서 단 하나의 퍼블릭 클라우드에서 표준화할 수 있을까? 아마 아닐 것이다. 인수를 통해 기업의 표준과 다른 퍼블릭 클라우드를 도입하게 될 수 있고, 많은 상용 애플리케이션은 특정 퍼블릭 클라우드에서만 실행되는 제약도 있다. 결국 기업에서 아무리 피하려고 노력해도 멀티클라우드가 될 가능성이 높다.

이런 상황에서 하이브리드 클라우드 아키텍처가 해결책이 될 수 있다. 프라이빗 클라우드 전용 또는 멀티 퍼블릭 클라우드에 비해 기술적 이점을 제공한다. 실제 시나리오를 살펴보자.

하이브리드 멀티클라우드 아키텍처와 전략

요약하면 개발자는 인프라와 관련 매니지드 서비스를 퍼블릭 클라우드로 아웃소싱하는 것을 선호하고, IT 운영진은 프라이빗 클라우드를 구축해 자신의 전문지식과 기존 데이터센터 인프라를 활용하길 바란다. 엔터프라이즈 CIO는 하이브리드 멀티클라우드 아키텍처와 운영 방식을 지원해 현실적으로 실현할 수 있도록 관리하는 것을 중요하게 생각한다.

멀티클라우드라는 용어를 정확히 말하면 기업이 AWS와 애저 같은 여러 클라우드 플랫폼을 활용하는 것을 의미한다. 하이브리드 멀티클라우드는 기업이 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드를 섞어 사용하고, 이들 간의 연결과 보안을 원활하게 조정해야 함을 의미한다. 프라이빗 클라우드는 기업 내 데이터센터에서 실행되거나 서비스 제공업체가 호스팅할 수 있다.

그러나 새로운 애플리케이션을 어디에 배포할 것인지, 그리고 어느 레거시 애플리케이션을 현대화할 것인지에 관한 질문이 남는다. 그 해답을 찾으려면 IT 의사 결정권자와 아키텍트, 개발자, 엔지니어가 함께 모범 사례와 아키텍처 패턴을 고민해야 한다. 클라우드 컨설턴트 사브젯 요할은 “하이브리드 멀티클라우드 전략의 목표는 안정성을 보장하면서 민첩성을 확보하는 것, 다시 말해 적절한 워크로드를 적소에 배치하는 것이다”라고 말했다. 사브젯의 클라우드 소비 이론에는 (일부 예외가 있기는 하지만) 다음 3가지 원칙이 있다:
  • 레코드 시스템을 직접 구축하지 말고 SaaS를 구매한다.
  • 참여/차별 시스템을 위한 확장 가능한 SaaS와 PaaS를 구매한다.
  • 혁신 시스템에 퍼블릭 클라우드를 사용한다

이 가이드라인에 따라 기업에서 자체적으로 애플리케이션을 구축하는 대신 SaaS 솔루션을 구매 및 구성해야 할 경우를 몇 가지 예로 들 수 있다. 많은 레거시 시스템은 현대화할 기회와 사업적 타당성이 생길 때까지 데이터센터에 남아있어야 한다. 그러다 비용과 규정 준수, 보안 등 운영상 고려사항으로 인해 기업이 프라이빗 클라우드에서 애플리케이션을 실행하는 경우가 있다. 마지막으로 사브젯은 혁신을 제공하는 애플리케이션에 퍼블릭 클라우드를 사용할 것을 제안한다. 개발자는 소규모 PoC와 실험으로 시작하고, 클라우드 서비스를 사용해 기능을 신속하게 개발하며, 사용량에 따라 인프라를 확장할 수 있다.

HPE 클라우드 테크놀로지 파트너(Cloud Technology Partners)의 유명 기술자 에드 페더스톤은 "하이브리드 클라우드 전략을 정의하는 것은 모든 것이 절충(Trade-off) 관계다. 기업은 우선순위와 목표를 달성하기 위해 허용하는 절충점을 추진해야 한다. 설계와 계획은 여전히 필요하다. 이를 고려하지 않으면 구현은 실패로 끝난다”라고 말했다.

그러나 필자는 새 애플리케이션과 마이크로서비스를 위해 퍼블릭 클라우드를 선택해야 하는 수천 가지 이유를 생각할 수 있다. 그렇다면 프라이빗 클라우드에서 새로운 애플리케이션이나 서비스를 구축 및 배포하기에 가장 적합한 시기는 언제인가? 프라이빗 클라우드가 운영상의 고려 사항을 넘어 기술 및 경쟁 우위를 가능하게 하는 시나리오는 없을까?

근접성을 통한 데이터 중력 탈출

텐서플로우(TensorFlow)에서 실행되는 대규모 머신러닝 모델을 배포할 준비가 됐다면 퍼블릭 클라우드에 배포하는 것이 최선이라고 생각할 수도 있다. 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker), 애저 머신러닝(Azure Machine Learning), GCP의 텐서플로우 엔터프라이즈는 데이터 과학자가 프로덕션 딥 러닝 모델을 실험, 개발, 테스트, 배포하는데 사용할 수 있는 옵션 전부다. 그렇다면 이들 퍼블릭 클라우드 중 하나를 선택하는 것이 최선일까?

엔터프라이즈 데이터센터의 여러 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크에 광범위하게 있는 멀티 페타바이트(Petabyte) 규모의 데이터 세트에 대해, 이 모델을 30일마다 재교육해야 한다 해도 최선의 선택일까? 모든 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮기고 여기서 머신러닝 모델을 교육하는 것이 더 효율적이고 비용 효율적일까? 아니면 모든 데이터가 있는 곳과 가까운 프라이빗 클라우드에서 머신러닝 모델을 교육하는 것이 더 나을까?

이벤트 중심 아키텍처를 기반으로 제어 시스템을 구성하는 경우는 어떨까? 수십 개의 SaaS 플랫폼에서 행동 데이터를 수집하는 대형 광고 대행사라면, 퍼블릭 클라우드에 시스템을 배포할 것이다. 하지만 수천 개의 IoT 센서에서 이벤트가 발생하고 공장이 멀리 떨어진 남아메리카에 있는 제조회사라면 어떻게 해야 할까? 데이터 처리를 하려면 퍼블릭 클라우드를 엣지에 배포해야 할까?

이러한 사례는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 중 배포를 고려할 때 두 가지 중요한 개념을 보여준다. 첫 번째는 데이터 중력(Data Gravity)으로, 대규모 데이터 세트가 소비 애플리케이션과 서비스를 중력으로 끌어당기는 것을 의미한다. 즉 데이터가 가는 곳이면 필요한 하드웨어, 인력, 앱 등도 함께 이동한다는 뜻으로, 데이터 규모가 클수록 비즈니스를 끄는 힘도 커진다. 이런 애플리케이션과 서비스를 가장 큰 데이터 세트에 가깝게 배치하면, 더 빠르고 저렴하며 안정적으로 실행할 수 있다.

두 번째는 지연 시간이다. 운영이 원격 위치에 있고 높은 대역폭과 안정적인 연결을 확보할 수 없거나 비쌀 때 고려할 수 있다. 이 모든 경우에 프라이빗 클라우드를 엣지에 구축하면 성능과 비용 이점이 있다.

안전이 중요한 애플리케이션 설계

잘 설계된 대부분의 전자상거래 애플리케이션은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 모두에서 안정적으로 실행되므로, 선택의 결정은 종종 비용과 규정 준수, 기타 운영 요소에 달려있다. 비즈니스 워크플로우와 분석, 트랜잭션, 협업을 지원하는 많은 애플리케이션에서도 마찬가지다.

그러나 인간의 안전을 설계 고려사항으로 추가하면 결정이 달라질 수 있다. 병원에서는 퍼블릭 클라우드 중단으로 인해 로봇 보조 수술이 도중에 중지되면 안 되기 때문에 의료 시스템을 온프레미스로 실행해야 한다. 스마트 빌딩과 스마트 시티 구현 설계자는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간에 전략적으로 서비스를 분배하는 것을 고려해야 하며, 가장 중요한 것은 생명에 중요한 서비스는 하이브리드 모델에 배치하는 것이다.

디지털 경험과 실제 경험의 접점을 위한 설계

향후 10년 동안, 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 애플리케이션 수가 증가할 것이다. 엔터프라이즈 아키텍트는 사용자 경험, 성능, 안정성, 확장성, 유지관리성을 포함해 이 접점에서 증가하는 매개 변수에 최적화하는 하이브리드 아키텍처를 고려해야 한다.

제조회사 락웰 오토메이션(Rockwell Automation)의 엔터프라이즈 아키텍처 부사장 토드 마자는 그 절충점에 대해 “현장에는 앞으로 최소 5년 동안은 하이브리드나 퍼블릭 클라우드로 가지 않을 것 같은 요소가 있다. 하지만 더 저렴한 비용으로 더 많은 제품을 더 안정적으로 출시할 수 있음을 입증하면 더 빨리 하이브리드로 전환할 수 있을 것이다.

IoT와 5G, AI를 대규모로 활용하는 애플리케이션을 개발하는 기업이 많아질수록 하이브리드 클라우드의 필요성은 커진다. 이것이 의미하는 바는 아키텍처와 클라우드, 인프라 결정이 중요한 설계 고려사항인 애플리케이션이 증가하고 있다는 것이다. 퍼블릭 클라우드에서 PoC나 가벼운 모바일 애플리케이션을 구현하는 것은 간단한 결정일 수 있지만, 미션 크리티컬하고 생명과 관련되며 데이터를 많이 사용하는 애플리케이션에는 하이브리드 멀티클라우드 구현이 필요할 가능성이 높다. editor@itworld.co.kr

Isaac Sacolick editor@itworld.co.kr
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