최근 기업들의 클라우드 전략이 점차 복잡해지고 있는 추세입니다. 퍼블릭 클라우드, 온프레미스, 멀티클라우드 접근 방식을 혼합하여 사용하는 경향이 두드러지고 있는데요.
멀티 클라우드는 여러 퍼블릭 클라우드 서비스를 동시에 사용하는 전략이며, 하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 온프레미스와 같은 프라이빗 클라우드를 결합하는 방식입니다.
조사에 따르면 전체 기업의 87%가 멀티 클라우드를 활용하고 있다고 답변했습니다. 하지만 클라우드로의 대규모 마이그레이션을 진행한 기업이, 클라우드 스토리지의 단점으로 인해 오히려 온프레미스로 돌아가는 경우가 발생하기도 하는데요.
이 글에서는 각각의 전략이 주는 장단점, 그리고 NVIDIA와 아이크래프트가 멀티 클라우드를 최적화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.
멀티 클라우드 vs. 퍼블릭 클라우드
비용
클라우드 공급업체의 기술이 고도화됨에 따라, 기업의 입장에서는 퍼블릭 클라우드로의 마이그레이션이 훨씬 쉬워졌습니다. 게다가 퍼블릭 클라우드는 초기 투자 비용이 낮고, 대규모 운영을 할 경우 일반적으로 저렴한 가격에 시작할 수 있다는 장점이 있습니다.
하지만 기본적으로 클라우드 서비스는 일단 데이터가 클라우드에 저장되고 나면, 실제 접속 및 사용에 대하여 다양한 수수료가 과금되는 방식인데요.
예를 들어 사용자가 파일을 다운로드하거나 데이터가 다른 클라우드 공급자 및 고객의 자체 데이터센터로 전송되는 경우, 데이터가 저장된 클라우드 외부로 이동하기 때문에 수수료가 부과되는 형식입니다. 이외에도 클라우드 스토리지 서비스의 API를 호출할 때마다 수수료를 부담해야 하죠.
퍼블릭 클라우드의 가격 체계가 워낙 복잡하다 보니, 실제로 얼마나 비용이 들 것인지 예측하거나 추적하는 것이 쉽지 않습니다. 만약 예기치 못하게 비용이 많이 증가한다면 대규모 청구 금액이 발생할 수도 있죠. 기업들이 평균적으로 전체 예산의 25%가량을 퍼블릭 클라우드 비용으로 지출하고 있다는 추정치도 있었습니다.
특히 AI나 머신러닝, IoT와 같은 고도화된 신기술을 도입하는 경우 퍼블릭 클라우드의 비용이 폭발적으로 증가하기도 합니다.
하지만 멀티 클라우드는 여러 공급업체를 활용하여 가격과 성능을 최적의 비율로 조합할 수 있다는 장점이 있습니다. 워크로드의 특성에 따라서 가장 비용 효율적인 공급업체를 선택하면, 퍼블릭 클라우드 못지 않게 저렴한 가격으로 시작할 수 있죠.
규제 준수 문제
퍼블릭 클라우드는 단일 공급업체의 규정 준수 정책에 의존할 수밖에 없습니다. 따라서 데이터 개인정보 보호나 거버넌스 및 보안에 대한 산업 규제 또는 내부 정책을 충족하기 어려운 경우가 발생하기도 하는데요.
예를 들어, 점점 더 많은 국가에서 사용자 데이터를 해당 데이터가 수집된 국가에 저장할 것을 요구하는 데이터 현지화 법률을 갖추고 있습니다. 혹은 일부 클라우드 공급자의 경우, 해당 지역에 보유한 스토리지 시설이 없는 경우도 있죠.
반면 멀티 클라우드는 다양한 규제 요구사항을 충족하는 여러 공급업체를 선택할 수 있습니다. 또한 데이터 주권 문제로 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위해, 지역별로 각각 다른 공급업체를 사용하는 전략도 활용할 수 있죠. 복잡한 규정을 준수해야 하는 특정 산업이나 환경에서 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있습니다.
기능 및 성능 제약
전문가들은 퍼블릭 클라우드 네이티브 스토리지 제품은 엔터프라이즈급 특성 및 기능과 관련하여, 타사 스토리지 벤더가 제공하는 솔루션과 비교했을 때 뒤쳐지는 성능을 가지고 있다고 판단하고 있습니다.
특히 최근 AI 워크로드에 대한 주목이 뜨거워지면서, 고급 데이터 정리 기술이나 애플리케이션별 스냅샷 생성 및 복제 기능, 다른 시스템 및 툴과의 통합 기능이 중요해지고 있는데요. 아직까지 현실적으로 퍼블릭 클라우드는 성능이나 보안 측면에서 기업의 요구사항을 100% 충족하기 어렵다는 평가를 받고 있습니다.
멀티 클라우드는 여러 클라우드 서비스 제공 업체를 활용할 수 있기 때문에 훨씬 더 유연하고, 다양한 성능 범위를 선택할 수 있는데요. 각 워크로드에 가장 적합한 클라우드 서비스를 선택할 수 있다는 것이 가장 큰 장점입니다. 특정 작업에 최적화된 클라우드를 사용함으로써 성능을 향상할 수 있는 것이죠.
특히 각 클라우드마다 특화된 산업이나 분야가 있기 때문에, 다양한 공급 업체가 자랑하는 혁신을 최대한으로 활용할 수 있습니다. 국내/해외 클라우드 솔루션에 대해 자세한 내용이 궁금하시다면 <기업형 클라우드, 어떤 솔루션을 채택해야 할까? (국내/해외)>를 함께 참고해 주세요.
백업 및 복구 관련 과제
예상치 못한 사고 혹은 재해가 발생했을 때, 기업이 서비스를 중단하지 않기 위해서는 강력한 백업 및 복구 계획을 구축해야 하는데요. 다만 퍼블릭 클라우드에서는 이런 계획을 구현하기가 어렵고, 비용이 많이 든다는 아쉬움이 있습니다. 심지어 기존에 기업이 운영하고 있었던 온프레미스 백업 및 복구 시스템까지 온전히 소화하기 어렵다는 한계가 있죠.
반면 멀티 클라우드는 여러 솔루션을 복합적으로 사용하는 방식 덕에 단일 장애점의 위험을 줄였기 때문에, 다운타임이나 서비스 중단으로 인한 피해를 최소화할 수 있습니다. 한 클라우드에 문제가 생겨도 다른 클라우드로 워크로드를 이전할 수 있기 때문에, 전반적인 시스템의 가용성과 성능을 향상할 수 있죠.
락인 현상
퍼블릭 클라우드의 락인(Lock-in) 현상은 기업이 특정 클라우드 서비스 제공업체에 과도하게 의존하게 되어, 다른 서비스로 전환하기 어려워지는 현상을 의미합니다.
대량의 데이터를 한 클라우드에서 다른 클라우드로 이전하게 되면 시간과 비용이 많이 들기 때문인데요. 혹은 특정 클라우드 제공업체의 API나 서비스에 맞춰 개발된 애플리케이션은 다른 환경으로 쉽게 이식하기 어렵기 때문입니다.
특정 제공업체에 종속되면 가격 협상력이 떨어지기 때문에, 장기적으로 비용이 늘어날 수 있습니다. 이외에도 다른 클라우드 제공업체에서 혁신적인 서비스를 개발한다고 해도 활용하기가 어렵죠. 혹시라도 해당 업체의 서비스 중단이나 정책이 변경될 경우, 직접적인 타격을 받을 가능성도 높아집니다.
이러한 락인 현상을 방지하기 위해, 많은 기업들이 멀티 클라우드 전략을 채택하고 있습니다. 멀티 클라우드는 워크로드 이식성을 향상하기 때문에, 공급업체의 전환이 상대적으로 용이하죠. 게다가 표준화된 기술과 컨테이너화를 통해, 클라우드 간의 이동성과 유연성을 확보할 수 있습니다.
퍼블릭 클라우드의 한계, 멀티 클라우드로 해결할 수 있을까?
온프레미스로의 송환, 과연 해결책이라 할 수 있을까?
많은 기업들이 클라우드 마이그레이션 이후 예상보다 높은 비용에 직면하게 되었습니다. 특히 대규모 데이터 전송 비용이나 장기적인 스토리지 비용의 상승으로 인해 오히려 온프레미스로 다시 이전하는 경우가 많이 늘어나고 있죠.
게다가 일부 애플리케이션은 클라우드 환경에서 예상만큼의 성능을 보여주지 못하거나, 지연시간 문제가 발생하는 경우도 있었습니다. 심지어 퍼블릭 클라우드에 장애 이슈가 발생하기라도 하면 서비스 중단으로 이어질 수 있기 때문입니다.
하지만 여전히 온프레미스 스토리지의 고질적인 문제 역시 무시할 수 없는데요. 자체 시설을 운영하는 과정에서 발생하는 선행 투자 비용이나 매몰 비용 역시 만만치 않기 때문이죠. 게다가 운영 오버헤드나 하드웨어 구매 및 프로비저닝 과정에서 소요되는 리드타임도 문제라는 평이 많습니다.
최근 조사 결과에 따르면 전체 데이터의 90%가 지난 2년 동안 생성되었다고 합니다. 점점 기업이 다루어야 할 데이터는 많아지고 있기에, 온프레미스 스토리지로 돌아가는 것이 마냥 좋은 선택지로 보이지는 않습니다. 앞으로 기업의 데이터 관리 전략은 어떻게 변화해야 할까요?
새로운 데이터 관리 방법의 필요성
클라우드 송환 현상은 ‘클라우드를 사용해야 한다’는 무조건적인 인식에서 벗어나, 이제 기업도 가치를 선택할 수 있을 정도로 유연하고 최적화된 IT 전략을 추구하기 시작했다는 의미입니다. 즉, 각각의 장단점을 더욱 세밀하게 평가하면서, 각 워크로드에 가장 적합한 환경을 선택하는 추세인 것이죠.
다행히도 더 이상 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 스토리지만이 유일한 선택지는 아닙니다. 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 환경을 혼합한 하이브리드 접근 방식을 채택하고 있는데요. 이를 통해 각 워크로드에 가장 적합한 환경을 선택할 수 있습니다.
다만 멀티 클라우드 환경 역시 일관된 성능을 달성하기 어렵다는 한계가 있습니다. 또한 여러 클라우드를 사용하는 만큼, 관리가 복잡하다는 문제도 있죠. 따라서 기업은 조직의 요구사항과 목표에 따라, 멀티 클라우드 전략을 신중하게 계획하고 구현할 필요가 있습니다.
멀티 클라우드 최적화 전략
NVIDIA 멀티 클라우드
NVIDIA는 멀티 클라우드 환경에서 GPU 가속 컴퓨팅 솔루션을 통해, 기업들이 다양한 클라우드 플랫폼에서 고성능 AI, 머신러닝, 데이터 분석 등의 워크로드를 실행할 수 있도록 지원하고 있습니다. Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure 등 주요 클라우드 서비스 제공업체와 협력하여 GPU 가속 컴퓨팅 서비스를 제공하고 있죠.
또한 기업은 NVIDIA의 GPU 최적화 가상 머신 이미지(VMI)를 사용하여 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 하이브리드 환경 등 다양한 인프라에서도 AI 애플리케이션을 개발하고 실행할 수 있습니다.
NVIDIA의 GPU는 AI 훈련 추론이나 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 시각화 등 다양한 워크로드를 가속화하기 때문에 멀티 클라우드를 훨씬 더 쾌적한 환경에서 사용할 수 있습니다.
최근 NVIDIA에서 가장 핵심 기술로 생각하는 것은 DGX Cloud인데요. AI 슈퍼 컴퓨팅 서비스를 기반으로 기업들이 웹 브라우저에서 고급 AI 모델을 훈련하고 실행할 수 있도록 인프라와 소프트웨어를 지원하고 있습니다. 요컨대, AI 개발 및 배포 환경을 기존보다 훨씬 더 최적화했다고 보시면 됩니다.
앞서 말씀드렸듯이, 멀티 클라우드는 퍼블릭 클라우드에 비해 비용 효율적인 장점이 있습니다. 여기에 CPU 대비 높은 에너지 효율성을 자랑하는 NVIDIA GPU를 사용하면 클라우드의 성능을 향상하면서 비용은 훨씬 더 절감할 수 있게 됩니다.
아이크래프트가 제시하는 최적화 솔루션
아이크래프트의 멀티 클라우드 최적화 전략은 기업이 멀티 클라우드 환경의 이점을 최대한 활용하면서 쉽게 관리하실 수 있도록 컨설팅하는 것이 핵심입니다.
먼저 고객사의 현재 IT 인프라와 워크로드를 철저하게 분석합니다. 비즈니스 목표와 요구사항을 파악하면서 클라우드 전략과 연계하는 것이 가장 중요한데요. 이외에도 고객사의 산업이나 국가에 따른 보안, 규제, 필요 성능 등을 분석하고 있습니다.
이렇게 도출한 데이터를 기반으로 각 워크로드에 적합한 클라우드 서비스를 선별하는데요. 클라우드 전문가들과의 논의를 통해 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 온프레미스 환경을 모두 고려하여 최적의 조합을 제안해 드리고 있습니다. 특히 비용 최적화와 성능 향상 측면에서 가장 최선의 선택을 하실 수 있도록 도와드립니다.
마이그레이션이 결정되면, 다양한 클라우드 서비스 간 데이터 및 애플리케이션을 통합할 수 있는 방안을 제시하면서 구체적인 계획을 수립합니다. 프로젝트를 완수한 이후에도 꾸준히 리소스 사용을 모니터링하고, 자동화 및 오케스트레이션 솔루션을 기반으로 효율적인 관리 방안을 구축하실 수 있도록 돕고 있습니다.
아이크래프트가 가장 중요하게 생각하는 것은 고객사가 지속적인 비용 관리와 성능 개선을 이룰 수 있도록 최적화 전략을 수립하는 것입니다. 이런 과정을 거치기 위해서는 다양한 클라우드 제공업체와 솔루션에 대한 깊은 이해도가 필요한데요. NVIDIA의 클라우드 사업에 대한 전문성과 이해도가 궁금하시다면 <클라우드 비즈니스가 실패하는 진짜 이유 다섯 가지>를 통해 확인하실 수 있습니다.
아이크래프트는 클라우드 산업의 선두주자인 NVIDIA의 엘리트 파트너로서 수많은 프로젝트를 성공적으로 수행했으며, 만족도 또한 높았다고 자부합니다. 대기업부터 스타트업까지 수많은 기업의 IT 인프라를 구축한 경험과 노하우를 기반으로 가장 최적화된 솔루션을 제안해 드리겠습니다.
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