엔터프라이즈 IT 분야에서 주목할 만한 발전 중 하나는 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 온프레미스 서비스를 제공하기 시작한 것이다. AWS가 최근 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서 같은 최첨단 하드웨어를 탑재한 2세대 AWS 아웃포스트(AWS Outposts) 랙을 공개하면서 이런 추세가 다시 활기를 띠고 있다.
AWS는 또한 실시간 데이터 배포, 위험 분석, 5G 코어 네트워크와 같이 지연 시간에 민감하고 컴퓨팅 집약적이며 처리량 지향적인 애플리케이션을 위해 bmn-sf2e와 같은 특수 인스턴스를 도입했다. 이런 업그레이드는 퍼블릭 클라우드가 모든 수요를 만족할 수는 없으며, 기업은 진화하는 요구 사항을 해결하기 위해 하이브리드 클라우드 및 온프레미스 모델로 자원을 옮기고 있다는 현실을 반영한다.
더 많은 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 이런 추세를 따를까? 본질적으로 이는 멀티플랫폼 엔터프라이즈 전략에 발맞추고 AI로 가속화되는 워크로드의 다음 10년을 준비하기 위한 것이다. 엔터프라이즈 IT 세계는 빠르게 변화하고 있으며, 클라우드 서비스 업체는 이 새로운 시대에 관련성을 확보하고자 한다.
다양한 플랫폼에 대한 요구
기업의 다중 플랫폼 워크로드 전략은 퍼블릭 클라우드 서비스 업체의 온프레미스 서비스 확대를 계속 촉진할 것이다. 점점 더 많은 기업이 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 등 다양한 플랫폼에 워크로드를 배포하고 있다. 이런 다양화는 유연성, 비용 효율성, 제어의 필요성을 반영한다.
온프레미스 솔루션은 비용 예측 가능성과 성능 최적화를 우선순위로 삼는 기업에 도움이 된다. 종량제 가격 모델과 최첨단 하드웨어에 대한 프리미엄 비용으로 인해 퍼블릭 클라우드는 많은 기업에 너무 비싼 것으로 드러나고 있다. 예측 가능하고 대부분의 경우 운영 비용을 절감할 수 있는 온프레미스 또는 하이브리드 클라우드와 같은 다른 모델에 기회의 문이 열린 것이다.
AWS의 새로운 아웃포스트 랙은 이런 추세를 따르는 클라우드 서비스 업체의 좋은 예다. 기업은 데이터센터에서 AWS의 인프라와 도구를 활용하면서 미션 크리티컬 워크로드에 맞춤화된 향상된 컴퓨팅, 메모리 및 네트워크 용량의 이점을 누릴 수 있다. 컴퓨팅 및 네트워킹 자원을 독립적으로 확장할 수 있는 유연성도 또 다른 이점으로, 전체 랙을 구매할 필요가 없으므로 불필요한 오버헤드 없이 보다 전략적인 확장이 가능하다.
AI 기반 환경에 적합한 하이브리드 및 온프레미스
하이브리드 및 온프레미스 솔루션이 성장하는 가장 중요한 이유는 생성형 AI 워크로드의 확산이다. 향후 10년 동안 기업은 모델 훈련과 실시간 추론 애플리케이션 배포를 위해 AI 시스템에 막대한 투자를 할 것으로 예상된다. 이런 워크로드는 자원을 많이 소모하며, 비용이 큰 장애물로 작용하고 있다. 대량의 컴퓨팅 및 스토리지 성능을 지속적으로 장기간에 이용해야 하는 기업에 퍼블릭 클라우드는 비용 면에서 경쟁력이 없다.
AI 운영을 온프레미스 환경이나 하이브리드 모델로 전환함으로써 기업은 비용을 더 정확하게 예측 및 관리하고 지연 시간을 최소화하며, 데이터를 완벽하게 제어할 수 있다. 또한 이런 모델을 통해 조직은 예측할 수 없는 클라우드 가격 변동에 좌우되지 않고 장기적인 목표에 집중할 수 있다. 특히, 하이브리드 클라우드 모델은 기업이 차세대 AI 혁신에 대비할 수 있는 기반이 된다. AI는 빠르게 발전하는 분야로, 민첩성이 필수다. 클라우드와 온프레미스 데이터센터에 걸쳐 다목적 아키텍처에 투자하는 기업은 기술의 성숙에 맞춰 운영 환경을 확장하고 전환하는 유연성을 확보할 수 있다.
하이브리드 및 온프레미스 모델로 전환이 진행되고 있는 이유는 쉽게 알 수 있지만, 퍼블릭 클라우드가 지배적인 지위를 잃고 있는 이유도 마찬가지로 중요하게 고려해야 한다. 자원 집약적인 워크로드의 가격 책정이 가장 큰 이유다. 대규모 병렬 처리 및 특수 가속기는 많은 퍼블릭 클라우드 환경에서 금방 부담스러운 비용이 된다.
새로운 AWS 인스턴스는 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 이 문제를 인식하고 온프레미스 환경을 위한 맞춤형 솔루션을 제공해 해결하려는 것으로 보여준다. 그러나 아직은 예외적인 사례에 가깝다. 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 여전히 중앙집중형 서비스에 대한 프리미엄 가격 모델에 크게 의존하고 있으며, 이는 합리적인 비용으로 AI 운영을 확장하려는 기업에는 적합하지 않다.
앞으로의 방향
AI가 주도하는 미래에는 확장성, 비용 효율성, 혁신을 지원하기 위해 전략적 결정이 필요하다. 간단히 말해, 기업은 퍼블릭 클라우드 서비스에 완전히 의존하는 대신 인프라 결정권을 스스로 확보해야 한다.
먼저, 워크로드를 심층적으로 분석해야 한다. 각 워크로드를 퍼블릭 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 클라우드 모델 중 어디에 배치할지 명확하게 이해하는 것이 중요하다. 특히 AI 워크로드는 성능 요구 사항, 지연 시간 요구 사항 및 장기적인 비용 영향을 고려해 검토해야 한다. 퍼블릭 클라우드는 개발 및 초기 테스트에는 이상적일 수 있지만, 장기적인 운영에는 비용 효율적인 온프레미스 솔루션이 더 유용할 수 있다.
둘째, 기업은 아키텍처에 유연성을 구축해야 한다. 하이브리드 클라우드 인프라에 투자함으로써 기업은 퍼블릭 클라우드의 확장성과 온프레미스 환경의 제어라는 두 가지 장점을 모두 활용할 수 있다. 즉, 매력적인 하이브리드 및 온프레미스 옵션을 제공하는 AWS와 같은 업체를 고려하는 동시에, 더 나은 가격이나 전문적인 솔루션을 제공하는 신흥 업체와 대안도 주시해야 한다.
마지막으로, 지속 가능성과 미래 대비는 핵심 요소로 포함되어야 한다. AI 워크로드는 비즈니스 전략의 필수 요소가 될 것이며, 비용은 계속 증가할 것이다. 기업은 현재 비용 효율적일 뿐만 아니라 향후 10년간 AI 주도 성장을 위한 기반을 마련하는 접근 방식을 채택해야 한다. 혁신과 비용을 균형 있게 고려한 플랫폼을 선택하는 것은 지속적으로 변화하는 시장에서 안정성을 확보하는 데 기여할 것이다.
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David Linthicum editor@itworld.co.kr
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