“비용 전술에서 AI 전략으로” 본격화되는 클라우드 송환

지난 10년 동안 클라우드는 미래 지향적인 IT 리더의 최종 목적지였다. 하이퍼스케일 클라우드 서비스 업체는 민첩성, 확장성, 지속적인 혁신이라는 매력적인 약속을 내세웠다. 기업 CIO는 클라우드 우선 정책을 추진했고, 한동안은 규모와 관계없이 모든 기업이 워크로드를 AWS, 애저, 구글 클라우드로 옮기는 것이 가장 합리적인 단계처럼 보였다.

하지만 2025년의 상황은 달라졌다. 조용히 움직이는 물밑 흐름이었던 클라우드 송환이 주류로 급부상했다. 이런 움직임을 주도하는 힘은 무엇일까? 바로 AI다. AI는 워크로드 유형에 그치지 않는다. GPU부터 고대역폭 네트워킹, 대용량 스토리지에 이르기까지 전문화된 컴퓨팅이 필요하기 때문에 당초 대규모 클라우드 마이그레이션을 정당화했던 경제성에 근본적인 도전이 되고 있다.

필자의 말을 믿지 못하겠다면, 거대 클라우드 업체인 AWS의 말을 들어보기 바란다. 뉴스스테이크는 다음과 같이 보도했다.

최근 영국 경쟁시장청(CMA) 청문회에서 AWS는 “고객이 클라우드로 이전하면 다시는 온프레미스로 돌아가지 않는다”는 통념에 이의를 제기했다. AWS는 워크로드를 온프레미스 시스템으로 다시 옮긴 고객의 구체적인 사례를 제시하며, 인프라 선택에 있어 고객의 유연성을 인정했다. 하이퍼스케일러의 매출은 빠르게 성장하고 있지만, 이런 성장세게 언제까지 계속될지에 대한 우려가 커지고 있다.

IT 예산을 쥐고 흔드는 AI

현재 많은 기업이 냉혹한 현실에 직면하고 있다. AI는 인프라 및 운영에 많이 들 뿐만 아니라 전체 IT 예산을 갉아먹고 있다. 기본 모델을 학습하거나 지속적인 추론 파이프라인을 실행하려면 평균적인 SaaS 또는 데이터 분석 워크로드보다 훨씬 더 많은 자원이 필요하다. AI 경쟁이 치열해지면서 경영진은 답하기 어려운 질문을 던진다. 현재 클라우드에 있는 모든 앱이 제 가치를 하고 있는가? AI 로드맵의 속도를 높이기 위해 재배치할 만한 비용은 없는가?

많은 기업에서 IT팀이 클라우드 청구서를 다시 한 번 꼼꼼히 살펴보고 있다. 사용량을 예측할 수 있는 브라운필드 앱은 현미경으로 들여다보고 있을 정도다. 레거시 환경 또는 코로케이션 시설에서 적은 비용으로 워크로드를 안전하게 처리할 수 있는데 프리미엄 클라우드 가격을 지불하는 것이 합리적일까? 많은 경우, 대답은 점점 더 ‘아니오’이며, 이런 클라우드 자원은 다시 온프레미스로 송환되기 시작했다.

하이퍼스케일러도 이런 변화를 모르는 것이 아니다. AWS, 마이크로소프트, 구글은 자사가 가장 공들인 엔터프라이즈 고객이 클라우드 마이그레이션을 더디게 진행할 뿐만 아니라 적극적으로 워크로드를 온프레미스로 되돌리는 현상을 목격하고 있다. 이런 워크로드는 가장 안정적이고 예측 가능한 자원 요구사항을 가진 워크로드로, 직접 소유할 때는 예산을 책정하기가 쉽지만 온디맨드 퍼블릭 클라우드 가격으로는 정당화하기 어렵다.

이와 동시에 머신러닝을 위해 특별히 설계된 베어메탈, 서비스형 GPU 또는 코로케이션 솔루션을 제공하는 새로운 유형의 AI 인프라 서비스 업체가 등장했다. 이런 플랫폼은 할인을 쫓고 하이퍼스케일러 가격의 복잡성을 해독하는 데 지친 기업에 더 투명하고 맞춤화할 수 있으며 합리적인 가격을 제시한다. 하이퍼스케일러는 하이브리드 및 멀티클라우드 제품으로 대응하고 있으며, 더 쉬운 마이그레이션, 더 나은 보고서, 더 세분화된 사용량 기반 가격 책정을 위해 노력하고 있다.

하지만 하이퍼스케일러의 이사회도 ‘손쉬운 성장은 끝났다’라는 사실을 인정한다. 이제 기업은 유연성을 원한다. 특히,핵심 비즈니스 혁신이 AI 투자에 달린 기업은 더욱 그렇다. 클라우드 서비스 업체는 단순한 건물주가 아니라 해당 분기에 가장 적합한 것이 무엇인지에 따라 온프레미스와 클라우드 모두에서 고객의 워크로드를 충족할 준비가 되어 있는 긴밀한 파트너가 되어야 한다.

하이브리드 클라우드 시대 탐색하기

이런 변화는 클라우드의 종말을 의미하는 것이 아니라 더 실용적인 하이브리드 모델로의 진화를 의미한다. 클라우드는 탄력적인 수요, 신속한 프로토타이핑, 글로벌 규모를 위해 여전히 중요한 역할을 할 것이다. 워크로드가 예측할 수 없이 급증할 때 클라우드를 능가할 수 있는 온프레미스 솔루션은 없다. 그러나 AI가 IT 예산의 상당 부분을 흡수하는 오늘날에는 요구사항이 변하지 않고 연중 내내 안정적인 성능을 유지해야 하는 많은 애플리케이션에는 저렴한 비용의 자체 운영 인프라의 유혹이 너무도 강력하다.

이런 새로운 환경에서 IT 리더는 각 애플리케이션을 기술적 요구 사항과 비즈니스 및 재무적 필수 요소에 맞춰 워크로드 배치를 마스터해야 한다. 정교한 비용 관리 도구가 부상하고 있으며, 차세대 클라우드 아키텍트는 쿠버네티스나 테라폼만큼이나 재무에도 능통한 사람이 될 것이다. 향후 몇 년 동안 주목해야 할 것은 다음과 같다.

• - 하이퍼스케일러에 대한 지속적인 압박. 투명성, 유연한 가격 책정, 하이브리드 지원에 대한 요구는 사라지지 않을 것이다. 이에 대응하지 않는 클라우드 서비스 업체는 가장 수익성이 높은 우수 기업 고객을 잃을지도 모른다.
• - 워크로드 모빌리티의 정상화. 클라우드와 온프레미스 간 이동은 예외가 아닌 일상이 될 것이다.
• - 대규모 예산 재할당. 기업은 비용 절감뿐 아니라 AI가 요구하는 자원을 확보하기 위해 비용 최적화를 두 배로 늘릴 것이다.

AI는 단순한 품목이 아니라 클라우드 경제를 재편하고 기업이 가장 중요한 워크로드를 어디에서 어떻게 실행할지에 대한 광범위한 재검토를 촉발하는 원동력이다. 하이퍼스케일러는 관련성을 유지하기 위해 현실적인 가격을 제시하고 하이브리드를 수용하면서 진화해야 한다. CIO에게 새로운 목표는 비용과 비즈니스 가치의 최적화다. 한때 전술적 조치였던 클라우드 송환은 이제 AI의 잠재력을 활용하기 위해 모든 가용 비용과 효율성이 요구되는 세상에서 전략적 수단이 됐다.

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David Linthicum editor@itworld.co.kr
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