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[데이터넷] 디지털 트랜스포메이션의 방안으로 여겨지던 퍼블릭 클라우드가 비용 부담뿐만 아니라 또 다른 종속성 문제를 야기하면서 그 대안으로 멀티·하이브리드 클라우드가 주목받고 있다. 이에 기존 하드웨어 벤더 외에도 퍼블릭 클라우드 사업자들도 멀티·하이브리드 클라우드를 구축할 수 있는 방안들을 내놓으면서 새로운 시장 경쟁을 예고하고 있다. <편집자>
최근 기업들은 새로운 비즈니스 환경에서 생존하기 위한 다양한 도전을 경험하고 있다. 특히 핀테크, 사물인터넷(IoT), 머신러닝(ML), 인공지능(AI) 등 기술과 IT가 결합돼 만들어지는 비즈니스 환경 변화는 기업에 새로운 기회를 제공하는 한편, IT 관점에서는 이러한 기업의 비즈니스를 어떻게 지원할지에 대한 어려움이 상존한다.
이러한 애플리케이션들은 기존의 기업 애플리케이션과 규모나 운영 측면에서 전혀 다른 특징과 요구사항을 가지고 있기 때문에 적합한 IT 인프라가 필요하며, 클라우드는 이 같은 애플리케이션들을 지원하고 운영하는데 최적의 환경을 제공한다.
그러나 기업의 IT 측면에서 바라본다면, 퍼블릭 클라우드는 유연성과 비용 측면에서 많은 장점을 가지고 있는 반면, 기업에서 요구하는 보안, 정책, 비즈니스 요구사항을 모두 지원할 수 있는가의 문제에서는 분명한 한계를 지니고 있다.
따라서 이러한 기업의 비즈니스와 IT 요구사항을 기반으로 새로운 애플리케이션을 지원하고, 기업이 운영하고 있는 기존 및 새로운 형태의 애플리케이션들을 최적의 효율성과 유연성으로 제공할 수 있는 최적의 아키텍처로 바로 멀티·하이브리드 클라우드가 주목받고 있다.
퍼블릭 클라우드 급성장
시장조사기관 가트너는 2019년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스 시장이 2018년 1824억 달러에서 17.5% 증가한 2143억 달러 규모를 형성할 것으로 내다봤다.
가트너 보고서에 의하면 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스 시장에서 매우 빠르게 성장하는 분야는 클라우드 시스템 인프라 서비스 및 서비스형 인프라(IaaS)로, 2018년 305억 달러에서 27.5% 성장해 2019년에는 389억 달러에 이를 것으로 예상된다. 뒤이어 클라우드 애플리케이션 인프라 서비스 및 서비스형 플랫폼(PaaS)이 21.8%의 성장세를 보이며 두 번째로 높은 성장률을 기록할 것으로 전망된다.
클라우드 애플리케이션 서비스(SaaS)는 클라우드 시장에서 가장 큰 비중을 차지한다. 전 세계 퍼블릭 클라우드 시장에서 해당 분야의 매출은 2019년 948억 달러에서 2022년에는 1437억 달러로 꾸준히 증가할 전망이다.
이를 토대로 가트너는 2022년까지 전 세계 클라우드 서비스 시장 규모 및 성장세가 전체 IT 서비스 성장세의 약 3배에 이를 것으로 예상했다.
이 같은 분위기는 국내라고 해서 다르지 않다. 가트너 보고서에 따르면 국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장은 2018년 1조9400억원 규모에서 2022년에 3조7230억원 규모로 성장할 것으로 보인다. 클라우드 애플리케이션 서비스(SaaS)와 시스템 인프라 서비스(IaaS)가 성장을 주도할 것이라는 예상이다.
이처럼 퍼블릭 클라우드 이용은 전 세계적으로 빠르게 늘어나고 있지만, 퍼블릭 클라우드가 장밋빛 미래만 안겨주는 것은 아니다. 비록 직접적으로 소유하는 IT 자산의 총비용은 절감할 수 있다 해도 데이터 트래픽 이용료 등 운영비용은 결코 무시할 수 있는 수준이 못 되기 때문이다.
클라우드 여정 첫 발 ‘워크로드 분석’
기업 혁신의 상징처럼 여겨지던 퍼블릭 클라우드가 현 시점에 이르러 재고해야 할 사안이 된 것은 어찌 보면 당연한 수순이다. 단지 구매비용 절감이라는 눈앞의 효과만 보고 진중한 고려 없이 퍼블릭 클라우드로의 여정을 밟았던 기업들은 이제와서 퍼블릭 클라우드로부터 벗어나려는 움직임도 보이고 있다. 이른바 ‘클라우드 리패트리에이션(Cloud Repatriation)’이라 불리는 이 같은 현상은 지금 클라우드 도입을 고려하는 많은 기업들에게 경종을 울리고 있다.
클라우드 도입을 위한 여정에 있어 우선적으로 해야 할 것은 워크로드 분석이다. 일반적으로 기업은 연간 워크로드 중 가장 최대치를 기록할 때를 대비해 IT 인프라 전략을 짠다. 그렇기에 1년에 한 번 필요한 자원을 기업이 모두 보유해야 한다면 상당한 부담으로 작용하지만, 평소에는 필요한 최소한의 자원만 운영하다가 워크로드가 고점(Peak)에 이를 때 필요한 자원은 퍼블릭 클라우드로 충원하면 전체 IT 보유 자산을 절감하는 효과를 볼 수 있다. 흔히 알려진 “퍼블릭 클라우드를 이용하면 비용 절감을 이룰 수 있다”는 말은 이때를 가리킨다.
반대로 연간 일정한 워크로드가 지속된다면 그에 맞춘 IT 자산을 소유하는 것이 유리하다. 비록 초기 IT 인프라 구축에 많은 비용이 소모될 수 있지만, 이후부터는 유지보수에만 신경을 써주면 되기 때문에 장기적으로는 값비싼 퍼블릭 클라우드 대비 비용 우위를 누릴 수 있다.
벤더 종속 문제 여전
클라우드 도입 시 비용 문제와 더불어 생각해봐야 할 문제가 벤더 종속(Rock-in)이다. 벤더 종속은 이미 오래전부터 지배적 사업자로 인해 발생해왔으며, 클라우드 환경에서도 여전히 이어지고 있다. 비록 클라우드가 오픈소스 기술로 구성됐다 하더라도 제공되는 서비스는 특정 기술로만 제작됐을 수 있기에 플랫폼을 이용할 경우 종속 문제에서 결코 자유로울 수 없다.
만약 정말 자유롭다면 아마존웹서비스(AWS) 클라우드와 마이크로소프트 애저(MS Azure) 클라우드 간 가상머신(VM) 이동이 쉽게 이뤄져야 하지만, 현실은 그렇지 못하다는 것이 이를 방증한다. 도커(Docker)를 비롯한 컨테이너 기술이 등장하면서 형편은 다소 나아졌지만, 여전히 클라우드는 플랫폼으로서 종속 문제를 야기한다.
그렇다면 컨테이너가 클라우드를 위한 최선의 선택이 될 수 있을까? 이 질문에 대한 답은 경우에 따라 달라진다. 전통적인 VM을 쓸지, 컨테이너를 쓸지는 애플리케이션 또는 비즈니스 변동성을 우선적으로 고려해야 하기 때문이다.
ERP나 사내 포털 시스템을 구성했을 때는 업데이트가 빈번하게 일어나지 않는다. 당연히 기능 업데이트나 패치 등은 해야 하지만, 이는 일정 시간 간격을 두고 정기적으로 행해지는 경우가 대부분이다. 이처럼 잦은 업데이트를 요구하지 않는 경우에는 컨테이너가 적합하지 않다. 무엇보다 전통적인 업무를 컨테이너로 옮겨가기에는 아직 기술적으로 성숙하지 못했다.
그러나 모바일 게임 서비스처럼 특정 기간에 접속자 변동이 큰 곳은 빠르게 대응할 수 있어야 하기에 컨테이너를 활용하는 것이 권장되며, 기존 비즈니스 모델은 유지한 채 실험적으로 새로운 서비스를 제공하는 이른바 바이모달 IT(Bimodal IT)를 구성할 때도 컨테이너를 활용하는 편이 좋다. 즉 변화에 대한 속도나 확장 가능 여부에 따라 VM 또는 컨테이너를 선택하면 된다.
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| ▲ 델 테크놀로지스 클라우드 플랫폼 구성도 |
유연한 IT 자원 활용·업무 자동화 확산
왜 클라우드를 도입하는가? 이것은 클라우드 여정에 있어 제일 중요한 질문이지만, 이에 대한 고민이 부족한 기업들은 클라우드 도입에 실패할 확률이 높다. 단순히 워크로드를 클라우드로 이전했다 해서 클라우드 여정이 끝났다고 할 수 없기 때문이다.
컴퓨터 성능이 발전하면서 데이터센터 내부 자원을 활용하는 형태가 바뀌고 있다. 과거에는 하나의 서버에서 특정 업무 몇 개 혹은 외부 서비스 접속을 처리했지만, 현재는 데이터센터 내부 시스템끼리도 데이터를 주고받는다. 외부에서 들어오는 데이터도 많아졌으며, 내부 시스템 간 데이터 공유도 늘어났다. 성능이 좋아지면서 가상화 등을 활용해 IT 자원을 낭비 없이 효율적으로 쓸 수 있게 됐다.
클라우드 역시 가상화 기술을 기반으로 하기에 효율적인 IT 활용이 가능하다. 그러나 가상화와 차별되는 점은 업무 자동화에 있다. 데이터센터를 운영하고 관리해왔던 업무 자체가 프로그램화되면서 대부분 사람 손을 거치지 않고 동작할 수 있게 됐다는 것이다.
곧 클라우드는 데이터센터 운영 자동화로 이어진다. 그동안 IT 관리자들이 VM 배포 외 많은 업무들을 수작업으로 해왔었지만, 이제는 그럴 필요가 없다. 서버만이 아니라 스토리지, 네트워크 등 전체 IT 자원이 가상화되며 클라우드 포털로 연계되고, 이 모든 것들을 정책에 기반해 자동화 처리할 수 있다. 아무리 짧아도 한 달 이상 걸렸던 배포 관련 엔지니어링 업무가 이제는 하루 또는 반나절 안에도 가능해진 것이다.
자원 확보 방식도 변하고 있다. 예전처럼 서버, 스토리지, 네트워크를 각각 구비해 설치하고 서비스를 배포하는 과정을 거치는 것 대신 공장에서 사전 구성이 끝난 어플라이언스 형태의 하이퍼컨버지드 인프라(HCI)를 활용해 바로 서비스가 이뤄지도록 한다. 이는 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC) 구성을 촉진시켰으며, 풀(Full) SDDC 환경이 클라우드와 연계되면서 오프라인 효과가 없어짐에 따라 진정한 의미의 디지털 혁신을 이룰 수 있게 됐다.
전통적인 데이터센터 환경에서 IT 관리자는 장비를 선정하고, 시스템의 설계·테스트·구현에 너무 많은 시간을 할애해야만 했다. 서버, 스토리지, 네트워크, 보안을 확보하기 위해 규격을 정하고, 도입할 장비를 비교하고, 장비를 선택해 발주해서 받아보기까지 최소 몇 달은 걸렸다. 그리고 이들을 설치한 이후 VM 등 운영 자원(Pool) 확보에도 한 달 이상은 소요됐다. 이는 실제 다양한 행동을 해서 그랬다기보다 스케줄상 어쩔 수 없었기 때문이다.
어플라이언스 도입으로 인해 SDDC가 구현되면 IT 관리자의 반복적이던 업무도 바뀌게 된다. 전과 달리 IT 자원 확보가 단순히 소프트웨어적인 조작만으로 반나절 안에 끝나기 때문이다.
이로 인해 IT 관리자는 반복적인 자원 확보·배포 업무가 아니라 데이터센터 운영 절차와 정책을 보완하고 표준화시키는 등 보다 고차원적인 업무를 수행할 수 있다. 또한 데이터센터의 민첩성을 높여 새로운 기술을 빠르게 접목할 수 있는 환경도 만들 수 있다.
단일 IT 인프라처럼 운영 가능
하이브리드 클라우드는 기업의 기존 IT 인프라와 퍼블릭 클라우드를 동시에 단일 IT 인프라처럼 운영할 수 있는 아키텍처를 의미한다. 현재 많은 기업들이 자사의 데이터센터와 퍼블릭 클라우드 서비스를 동시에 사용하고 있다. 하지만 두 개의 인프라는 독립적인 운영과 관리를 요하기 때문에 IT 부서 관점에서는 전혀 다른 두 개의 기술과 인프라를 운영 및 관리해야 하는 어려움을 가지고 있다.
멀티·하이브리드 클라우드는 여기서 한발 더 나아가 다양한 클라우드 서비스를 사용한다 하더라도, 논리적으로 사내 IT 인프라와 통합된 하나의 기업용 IT 인프라를 만들 수 있는 구조를 말한다. 이러한 구조가 만들어질 수 있다면, 동일한 운영 및 모니터링 관점에서 전체 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 환경을 통합할 수 있기 때문에 높은 효율성과 유연성, 자동화를 실현할 수 있다.
이를 통해 기업의 데이터센터 용량이 한시적으로 증설돼야 할 경우에는 퍼블릭 클라우드를 이용해 용량을 확장할 수 있으며, 하나의 서비스를 만들기 위한 여러 계층의 애플리케이션 중 데이터 보안이 중요한 DB는 사내 데이터 센터에서 운영하고, 대규모의 연산이나 외부 접속을 위한 인터페이스 부분은 퍼블릭 클라우드에서 운영하는 구조를 적용할 수 있다.
이처럼 멀티·하이브리드 클라우드의 가장 큰 장점은 필요에 따라 기업의 데이터 센터를 퍼블릭 클라우드를 이용해 확장할 수 있으며, 지리적인 제약과 퍼블릭 클라우드 사업자의 종속성에서 벗어나 다양한 기업의 비즈니스 모델과 최신 애플리케이션을 지원할 수 있다는 점이다.
그러나 멀티·하이브리드 클라우드를 도입하더라도 반드시 고려해야 할 것이 있으니, 운영비용과 자산 관리를 퍼블릭 클라우드와 꾸준히 비교해보는 것이다. 실제 비용 및 운영 측면에서 더 효과적인지 아닌지의 설계는 PoC 등과는 분명 다르게 나타나기 때문이다. 그로 인해 하이브리드 클라우드를 구현하고, 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에 적절하게 워크로드를 옮기는 최적화 작업은 필수다.
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하이브리드 클라우드 구성 요건
현재 업계에서는 하이브리드 클라우드라는 용어가 통용되고 있지만, 하이브리드 클라우드가 명확하게 어떤 것인지 구분이 잘 안 되는 경우가 다반사다. 일부에서는 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드를 동일선상에 놓는 경우도 발생함으로써 혼란을 가중시키기도 한다. 그러나 일반적으로 업계에서는 하이브리드 클라우드가 되려면 기본적으로 두 가지 요건을 만족해야 하는 것으로 본다.
첫 번째는 서로 다른 두 개의 클라우드를 이용하더라도 리플랫폼(Re-Platform), 리팩토링(Re-Factoring) 과정이 없어야 한다는 것이다. 워크로드 이전 시 애플리케이션에 대한 변경이 없어야 하며, 이로 인해 상호 마이그레이션도 원활해야 한다.
두 번째는 서로 다른 클라우드 간 컴플라이언스 및 거버넌스가 동일하게 유지되는지의 여부다. 온프레미스를 퍼블릭 클라우드로 연장했을 때도 동일하게 적용돼야 한다. 이는 이용자가 실제로 어느 플랫폼을 사용하고 있는지 인지하지 못할 정도로 연속성이 좋다는 것을 의미한다.
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