[아이티데일리] 바야흐로 클라우드 시대다. 기업들은 클라우드라는 새로운 물결에 몸을 싣고 비즈니스 혁신에 나서고 있다. 클라우드 도입을 선택한 조직의 공통된 목표는 효율성 극대화지만, 복잡한 IT환경 속에서 상당수는 당초 기대만큼의 성과를 거두지 못하고 있다. 바로 기존 비즈니스 환경에 부합하는 설계와 전략이 부족하기 때문이다. 기업은 클라우드 전환에서 핵심이 되는 데이터를 효율적으로 보관하는 방법을 모색하고 최적의 데이터 스토리지 전략을 고민해야 한다.

클라우드 전환의 핵심, 데이터

최근 한 금융사는 퍼블릭 클라우드에서 운영하던 업무를 온프레미스로 전환하기로 했다. 이럴 경우 금융감독원의 클라우드 삭제 가이드라인에 따라, 클라우드에 저장했던 데이터를 온프레미스로 마이그레이션하고 클렌징(삭제)하는 작업이 반드시 필요하다.

이처럼 기업은 다양한 애자일(agile) 전략에 맞춰 여러 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 자원을 구성해 사용한다. 퍼블릭 클라우드의 인기가 높아지면서 도입을 검토하는 기업이 많아졌지만, 앞 사례처럼 온프레미스로 전환하거나 클라우드 서비스 사업자를 변경하는 경우도 늘어날 전망이다. 이때 가장 큰 문제는 ‘데이터’다.

가상머신, 컨테이너 같은 컴퓨팅 리소스는 필요에 따라 간단하게 리소스를 늘리거나 줄이면 된다. 사용한 만큼 과금하는 클라우드 환경이라면 비용을 최적화할 수 있다. 하지만 데이터는 다르다. 가상머신과 컨테이너를 파워오프 하더라도 로그, 데이터베이스(DB) 등 데이터를 보존해야 하는 경우가 있다. 기업 대부분은 고객정보, 거래내용 등의 데이터를 저장함은 물론 이를 백업하고, 실시간 동기화 방식의 재해복구 솔루션을 적용해 보호한다.

이 같은 특성 때문에 클라우드에 데이터를 보관할 경우 장기적 보관에 따른 총소유비용(TCO) 분석을 해야 한다. 일반적으로 장기 임대 비용이 구매 비용보다 높다. 그렇다면 클라우드 전략을 추진하면서 데이터 스토리지 구성을 최적화하는 방안은 무엇일까? 몇 가지 고려할 사항을 살펴보자.

데이터 스토리지 최적화 전략 Top 4

1. 데이터 중요성 파악

현재 퍼블릭 클라우드 서비스의 가용성 보장 수준은 생각보다 높지 않다. 기존 기업용 스토리지는 대부분 식스 나인(99.9999%) 이상의 가용성을 보장한다. 하지만 퍼블릭 클라우드 서비스는 일반적으로 99.9~99.95% 수준의 서비스 가용성을 보장한다. 따라서 핵심 DB 등 중요 데이터는 온프레미스 같은 기존 방식이 유리할 수 있다.

기존 엔터프라이즈 스토리지는 액티브-액티브(Active-Active) 미러링과 같은 실시간 데이터 동기화 기술로 높은 수준의 서비스 가용성을 보장한다. 또한 데이터 절감 기술 등 스토리지 효율화를 다양하게 지원해 계속 비용을 지불하는 퍼블릭 클라우드 모델보다 TCO 관점에서 우위에 있다.

무엇보다 데이터 소유권이 기업 내부에 있어 각종 규제와 보안에 신경을 덜 써도 된다. 물론 한시적으로 접속 기록을 저장하는 NoSQL DB, 데이터 보호 필요성이 낮은 임시 데이터 등은 퍼블릭 클라우드 서비스가 유용할 수 있다.

2. 데이터 생명 주기 고려

대용량 데이터는 정보 생명주기 관리(ILM, Information Life-cycle Management)에 맞춰 효율적으로 저장해야 한다. 대표적으로 액세스 빈도가 낮아진 데이터는 테이프와 같은 저가의 저장 장치에 저장·관리 하는 방식이다. 최근에는 데이터 티어링 방식으로 비활성 데이터를 온프레미스의 오브젝트 스토리지 혹은 아마존 S3 같은 퍼블릭 클라우드 오브젝트 스토리지로 자동 이관할 수 있는 기술이 발전하기도 했다.

오브젝트 스토리지 기반의 저장 장치는 보관 주기를 관리할 수 있어, 데이터를 원하는 기간 동안 보관하거나 특정 기간이 지난 후 안전하게 폐기하는 것을 자동화할 수 있다. 예를 들어 보존 기간이 다해 가는 데이터는 아마존 S3로 보낸 뒤 지정된 기간에 자동 삭제하도록 해 불필요한 데이터 저장에 따른 추가 비용을 방지할 수 있다. 또한 데이터 증가에 따라 부족한 온프레미스 스토리지의 저장 공간을 퍼블릭 클라우드 스토리지로 충당함으로써 즉각적인 증설 효과와 함께 일시적인 저장 공간에 대한 도입 시간과 비용을 절감할 수 있다.

NAS와 오브젝트 스토리지, 클라우드 인프라를 동시에 구축할 수 있는 제품에 대한 고객들의 수요도 높아지고 있다. NAS에 데이터를 저장하고 기존 방식대로 언제든지 엑세스할 수 있게 하고, 잘 쓰지 않는 파일의 물리적 위치는 클라우드의 저장공간을 사용함으로써 NAS의 용량을 최적화하는 방식이다. 특히 퍼블릭 클라우드에 데이터를 암호화해 저장하기 때문에 해당 클라우드가 해킹을 당해도 데이터를 안전하게 보호할 수 있다.

클라우드에 저장된 데이터는 사용자가 필요할 때 언제든지 온프레미스의 NAS 저장공간으로 이동 가능하다. 이런 방식의 하이브리드 클라우드 환경은 데이터 마이그레이션이나 데이터 삭제 등의 작업을 더욱 수월하게 해준다.

3. 오브젝트 스토리지 활용

소셜미디어, 모바일 등의 사용은 비정형 데이터의 폭발적 증가를 가져왔다. 이들 데이터는 빅데이터 분석에 있어 소중한 데이터 자원이다. 그러나 이 데이터를 기존 방식으로 저장하는 것은 확장성뿐 아니라 데이터 백업 관리 문제를 유발한다. 이를 해결하는 방안이 바로 오브젝트 스토리지의 활용이다.

오브젝트 스토리지는 데이터를 무제한 저장할 뿐만 아니라, 오브젝트로 분류되는 파일에 대해 자동 백업, 무결성 보장, 보관 주기 및 액세스 관리 등 통합적인 데이터 생명 주기 관리가 자체적으로 가능하다. 산업 표준 REST API 방식을 통해 네트워크 구성이 이뤄진 환경이면 거리와 상관없이 액세스 가능하고, 다양한 애플리케이션에서 간편하게 데이터를 활용할 수 있다. 해시 코드에 의한 데이터 무결성 체크, 파일 이중화를 지원해 수백 페타바이트 이상으로 확장되는 환경에서도 백업에 신경 쓰지 않는 ‘백업 프리’ 환경을 제공한다.

4. 스토리지 관리 환경 자동화

기존 IT 환경을 클라우드로 전환하려는 중요한 이유 가운데 하나는 민첩성이다. 클라우드의 가장 큰 장점인 민첩성은 자동화에서 나온다. 아마존을 필두로 많은 클라우드 기업이 리소스를 투입하고 회수하는 작업과 이를 모니터링하고 최적화하는 서비스를 고객에 제공함으로써 시장을 선도하고 있다. 이런 관리상의 이점을 가장 빠르게 취할 방법이 바로 퍼블릭 클라우드로 전환하는 것이다.

하지만 앞서 설명한 것처럼 퍼블릭 클라우드로 IT 환경을 전환하는 것만이 능사는 아니다. 기존 IT 환경을 고도화하고 클라우드에서 운영하는 것과 같은 IT 자동화를 시작해야 한다. 데이터 관리 현대화를 위한 AI 기반의 운영이 필요한 시점이다. 스토리지를 사용하는 네트워크와 가상 환경까지 엔드투엔드 모니터링을 기반으로 문제 발생 원인을 신속하게 찾아내고 해결방안을 제시하는 솔루션이 필요하다. 머신러닝 기반의 성능, 용량 트렌드 분석 등으로 시스템 증설 시기를 예측하는 최적화 기능도 필수적이다.

데이터 스토리지 전환 전략 수립해야

대세가 된 클라우드 흐름을 따라가는 일은 쉽지 않다. 현재 상당수 기업이 시스템을 완전히 뜯어고치는 빅뱅 스타일의 차세대 프로젝트 보다는 클라우드를 활용한 점진적 시스템 전환을 꾀하고 있다. 이 과정에서 데이터 스토리지 전환에 대한 전략 수립이 반드시 요구된다.

데이터 스토리지는 급격히 전환하기에는 상대적으로 위험이 많은 IT 구성 요소다. 검증된 방식으로 천천히, 그리고 새로운 환경에 대해 신중히 테스트하고 적용해 나간다면 기업은 성공적으로 클라우드를 구축할 수 있을 것이다.