[아이티데일리] 퍼블릭 클라우드, 에지(Edge), 코로케이션(Colocation) 및 온프레미스(On premises) 위치로 정의되는 하이브리드 클라우드는 미션 크리티컬 워크로드 및 서비스형(as-a-service) 제안을 위한 퍼블릭 클라우드의 대안으로 빠르게 부상하고 있다. 데이터센터의 기능은 더 이상 물리적 위치에 집중돼있지 않고 클라우드, 데이터센터, 코로케이션 및 에지 배포 위치를 활용해 복잡한 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 분산돼있다.

인프라 및 운영(I&O) 리더들은 워크로드와 인프라가 기존의 중앙집중식 배치를 넘어 확장됨에 따라 데이터센터를 설계하고 관리하기가 더 어려워졌다는 것을 알게 됐다. 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 데이터센터 설계와 운영에 대한 보다 넓은 관점을 가져야 한다. 또한 I&O 리더들은 데이터센터 환경을 자동화하고 관련 자동화 능력들을 습득해야 한다. 서비스형 모델을 적절히 활용하면 특정 책임들을 파트너에게 위임해 인프라 관리 부담도 줄일 수 있다.

이번 기고문은 I&O 리더들에게 데이터센터와 데이터센터 인프라 간의 분리 문제의 해결 방법을 제시한다.

분석

하이브리드 클라우드를 애플리케이션 제공을 위한 전체론적 아키텍처 접근 방식으로 통합하여 배치 옵션을 확장하라

I&O 리더는 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 데이터센터 인프라 배포가 미치는 영향을 이해해야 한다. 애플리케이션과 서비스가 클라우드 기반 플랫폼으로 이전됨에 따라 물리적인 데이터 센터 공간은 계속해서 더 집중되고 축소되는 상황이다. 애플리케이션의 고가용성, 자본 지출(Capex)에서 운영 지출(Opex)로의 전환 의지 및 사용 가능한 기술 리소스의 감소로 인해 애플리케이션들이 기존 데이터센터에서 밀려나고 있다.

데이터센터의 기능은 더 이상 단일 건물 자체의 물리적 사분면에 한정되어 있지 않다. 그러나 전체 인프라는 계획 및 관리 목적을 위해 가상 경계 내에서 하나의 하이브리드 클라우드 IT 운영 모델로 간주돼야 한다. 인프라는 더 이상 도메인 수준의 개별 구성 요소가 아닌 시스템 수준에서 전략적으로 봐야 한다. 이 전체론적인 접근 방식은 효율적이고 단순하며 민첩하고 안전한 운영으로 이어질 적절한 엔드투엔드 설계 및 관리를 보장한다.

네트워킹, 백업, 컴퓨팅 및 스토리지를 포함한 데이터센터 기능은 점점 더 가상화되고 있다. I&O 리더는 이 기능을 활용해 비용, 성능, 민첩성 및 보안 측면에서 비즈니스에 가장 효과적인 워크로드 지원에 데이터센터 기능을 배치해야 한다. 대부분 분산 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해서 서로 다른 위치에서 동일한 기능을 여러 번 반복해야 할 것이다.

분산 애플리케이션 배포에서 최종 사용자 경험은 일반적으로 애플리케이션 구성 요소의 위치에 대한 동인이 된다. 그러나 데이터가 전사적으로 더 많은 위치에 상주하게 됨에 따라 데이터 주권은 그 자체의 고유한 문제를 동반한다. 같은 데이터 셋이라도 어디에서 수집되고 위치하느냐에 따라 서로 다른 법률의 적용을 받을 수 있다. 국경을 넘나드는 크로스보더(Cross-border) 데이터가 초래하는 영향은 데이터가 기업의 한 지점에서 다른 지점으로 이동하는 경우가 많은 분산 컴퓨팅 모델에서 설명돼야 한다.

I&O 리더는 규제 요건을 설명할 수 있어야 하며, 데이터 위치 및 관리 제어 영역이 의사 결정 과정에 통합되도록 해야 한다. 현지에서 처리해야 하는 데이터만 제한 규정이 있는 위치에 배치하여 조직이 데이터를 효과적으로 사용할 수 있도록 해야 한다.

유연성, 단순성 및 관리 용이성은 분산 환경에서 시스템 설계의 핵심 속성이다. 기업은 거시적인 관점에서 최종 사용자와 애플리케이션의 변화하는 요구 사항을 지원할 수 있도록 유연성과 확장성을 염두에 두고 전체 시스템을 설계해야 한다.

관리 용이성은 가능한 경우 표준화와 이질적인 시스템의 모니터링 및 제어를 지원하는 강력한 툴 셋을 통해 달성된다. 온프레미스 시스템은 분산 시스템이 작동 가능한 위치를 유지하기 위해 동일한 유연성, 단순성 및 관리 용이성을 제공해야 한다. 기능의 분산은 이동 부품과 상호 의존성으로 인한 복잡성, 보안 위험 및 취약성을 증가시키기 때문에 섬세한 균형의 유지가 필수적이다. 그러나 시스템이 적절하게 설계되고 시행된다면 분산은 민첩성과 복원력을 더할 수 있다.

대부분의 조직은 전통적인 온프레미스 데이터센터와 퍼블릭 클라우드 극단 사이의 하이브리드 클라우드 모델 내 어딘가에 존재한다. 모든 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드로 이전시킬 수 있는 것은 아니기 때문에 적어도 이러한 전통적인 데이터센터, 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 서비스가 혼합된 환경은 대부분 조직에서 적어도 단기적으로는 기본 운영 모델이 될 것이다. 실제로 가트너는 2025년까지 전체 워크로드의 50%만이 클라우드로 이전할 것이며, 그 이후에도 애플리케이션의 3분의 1은 온프레미스로 남을 것이라고 추정한다.

조직은 다음과 같은 다양한 이유로 일부 애플리케이션을 온프레미스로 유지할 것이다. 

● 보안 문제
● 클라우드와 호환되지 않는 아키텍처의 맞춤형 애플리케이션
● 데이터 주권 및 규제 요구 사항
● 법적 문제
● 지연 시간 문제 관련 데이터 상주
● 이전으로 인한 지적재산권(IP) 보호

I&O 리더들은 그들이 지원하는 워크로드의 지능형 인프라 지원 배치를 통한 효율성을 활용해 하이브리드 모델을 수용해야 한다. 하이브리드 모델 아키텍처는 민첩하고 유연해 애플리케이션의 다양한 요구사항을 지원하기 위한 광범위한 배치 옵션을 제공한다.

서비스형 모델을 사용하여 핵심 데이터센터 기능을 구현하라

서비스형 모델은 확장 용이성, 사용량에 따른 지불 가격이 책정되며, 하드웨어(HW) 자산 소유권이 없어지기 때문에 일반적으로 퍼블릭 클라우드 배포에서 많이 쓰인다. 온프레미스에서도 이러한 모델에 대한 관심과 채택이 증가하고 있다. 온프레미스 소비 기반 모델은 HW 및 SW를 현장에 배치하고 사용되는 서비스 유형에 따라 다양한 수준의 서드파티 관리를 활용한다. 서비스는 복수의 소스에서 제공될 수 있으며, 이제는 클라우드 기반 및 온프레미스 모두가 될 수 있다. 그 결과 온프레미스의 더 많은 ‘클라우드와 같은’ 이점들을 얻을 수 있다. 클라우드 개발 툴을 사용해 온프레미스에서 애플리케이션을 설계하고 배포할 수 있으므로 휴대성과 보안이 향상되고, 비용이 절감되며, 출시 시간이 단축된다.

온프레미스 소비 기반 인프라는 퍼블릭 클라우드로 이동할 수 없는 워크로드에게 유연성을 제공한다. 이러한 플랫폼들은 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드 모델을 위한 플랫폼으로 HW 공급업체에서 주도하고 있다. 이를 통한 이점에는 추가 인프라 및 인프라 자동화를 구매하지 않고도 자본 비용에서 운영 비용으로 전환, 리소스 규모, 버스트 용량(Burst Capacity)에 이르기까지 잠재적인 비용 절감이 포함된다. 해당 소비 모델은 HW 소유권 및 인프라 관리의 아웃소싱과 함께 유연한 리소스가 필요한 비즈니스에 적합하다.

서비스형 모델은 기존의 구매‧감가상각 수명 주기를 깨뜨렸다. 이제 조직은 필요한 기간 동안 필요한 것만 조달할 수 있게 되었으며, 인프라를 소유하고 사용 수명이 다한 인프라를 폐기하는 데 드는 자본 비용을 줄일 수 있다. 서비스형 클라우드 모델은 멀티태넌트(Multi-Tenant) 환경에서 SW에 의해 구동되기 때문에 보다 유연하다. 온프레미스 서비스는 버스트 용량을 고려하더라도 계약 기간 및 단일 태넌트 HW 배치에 의해 다소 제한된다.

비용 효율성에 대한 사용량 수요를 충족하기 위해 리소스를 빠르게 확장하거나 축소하는 기능은 분산 모델에 내재된 플러스 성장 또는 마이너스 성장 및 용량 계획에 관한 문제로 인해 중요하다. 자본 비용 모델은 매우 엄격하므로 개발자와 최종 사용자의 현대적인 ‘온디맨드(On-demand)’ 요구 사항에 적합하지 않다.

대다수 조직에는 갱신 주기 및 재설계 공정을 통해 인프라를 관리할 사내 기술이나 자원이 없다. 그 외 다른 기업은 인프라가 비즈니스 모델의 핵심 구성 요소가 아니기 때문에 인프라를 관리할 의지가 없다. 서비스형 모델을 사용하면 리소스 할당 또는 용량 확장이 예산 책정, 설계, 조달 및 배포를 통해 인출된 프로세스가 아니라 사전 결정된 서비스 수준 협약(SLA)에 따른 서비스 요청이 된다. 서비스형 모델을 통해 기업은 장기적인 자본 투입 없이 성과에 집중할 수 있다.

서비스형 모델은 위험 완화 전략에도 도움을 줄 수 있다. 예를 들어 컴퓨팅 환경이 더 분산되고 기술적으로 복잡해짐에 따라 파일 및 가상 머신을 백업하는 것이 점점 어려워지고 있다. 백업 시스템 자체가 더 복잡해지면서 백업 체계를 관리하기가 더욱 어려워진다. 서비스형 모델은 서비스 공급자가 백업, 테스트, 데이터 복원 및 HW 교체에 대한 모든 책임을 지기 때문에 HW 및 HW 노후화는 더 이상 문제가 되지 않는다.

인프라 자동화 기술 및 툴에 투자하여 고객 수요 충족 능력을 향상하라

인프라 자동화는 공급업체가 제공하는 자동화 소프트웨어와 함께 배포되는 플랫폼형 서비스(PaaS) 제품을 통해 이뤄질 수 있다. 또한 자동화는 기업 환경을 위해 특별히 설계된 상용 소프트웨어를 통해서도 달성할 수 있다. 두 경우 모두 일상적인 작업을 SW 자동화 제품군으로 오프로드해 인력 개입이 불필요한 작업에서 IT 팀을 자유롭게 함으로써 운영 효율성과 향상된 생산성을 제공할 수 있다. 최근 가트너 설문조사에서 I&O 리더들은 데이터 센터에서 엔터프라이즈 자동화의 필요성을 지적한 바 있다.

‘인공지능 운영(AIOps)’은 민첩성, 확장 용이성, 오류 감소 및 전반적인 프로세스 단순화를 개선하기 위해 자동화 솔루션에 통합되고 있다. 자동화된 데이터 분석은 인프라를 모니터링하고 인간 운영자가 수행할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 인프라를 관리하고 유지한다. 예를 들어 스토리지 공급업체는 AIOps를 자사 제품에 통합함으로써 기존 스토리지 관리 및 지원 오버헤드의 상당 부분을 없앨 수 있었다. AIOps 자체 관리 기능은 비용을 절감하고 민첩성을 향상시킨다.

가트너는 이 기술이 시간이 지남에 따라 엔터프라이즈 네트워크에서 더 널리 보급돼 중단을 최소화하고 TT(Trouble Ticket) 시스템 해결 시간을 가속화할 것으로 기대한다. 시스템의 분산 및 복잡성이 증가하면서, I&O 리더들은 IT팀이 이러한 환경을 관리하는 데 필요한 기술이 부족함을 깨닫고 있다.

인프라 자동화의 범위와 규모를 개선하기 위해 I&O 리더는 다음을 수행해야 한다.

● 여러 기술 영역에서 자동화 기술을 습득‧개발‧유지한다.
● 팀 전체에 ‘자동화 우선’ 사고방식을 장려한다.
● 기술 팀 간의 협업을 주도해 전달을 늦추는 떠넘기기 및 대기 상태를 제거한다.

기업을 효과적으로 관리할 수 있는 올바른 툴과 적절한 인력을 확보하려면 교육 및 기술 습득에 중점을 두어야 한다. 파이썬(Python) 스크립팅, 앤서블(Ansible), 퍼펫(Puppet), 셰프(Chef) 및 테라폼(Terraform)과 같은 자동화 기술은 팀이 마스터할 수 있는 유용한 기술의 예시다.

조직의 성숙도에 맞게 배치된 툴을 일치시키고, 표준 툴 세트를 사용해 작업 자동화에 초점을 맞추고, 크로스 도메인 프로세스 자동화 기능으로 나아가는 데 중점을 두는 것이 중요하다. 이렇게 하면 단일 팀이 수행할 수 있을 만큼 관리가 단순하고 효율적으로 유지된다. 더 많은 인프라가 자동화됨에 따라 내부 IT 팀은 서비스를 통해 환경의 일부 측면을 관리할 공급업체 파트너 팀과도 효과적으로 커뮤니케이션할 수 있어야 한다.