[CIO Korea] 칼럼 | 하이브리드 클라우드가 비효율적이라는 고정 관념

 

https://www.ciokorea.com/column/326311

칼럼 | 하이브리드 클라우드가 비효율적이라는 고정 관념

 

위 글을 기반으로 작성했습니다.

 

 

 

 

측정 가능한 목표, 맞춤형 아키텍처, 지속적인 테스트 및 모니터링을 구현해 하이브리드 클라우드는 비효율적이라는 고정 관념을 깨보기

 

 

클라우드 업계에서는 '하이브리드 클라우드'의 의미를 항상 명확히 할 필요가 있음

 

한때는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드의 결합으로 정의되었지만, 이제는 퍼블릭 클라우드가 아닌 모든 시스템이 퍼블릭 클라우드와 함께 작동하는 것을 포괄하는 개념

 

ⓒ Getty Images Bank

하이브리드 클라우드는 경쟁력을 유지하고자 하는 모든 기업용 하드웨어 및 소프트웨어 업체의 화두
이들은 수십억 달러를 들여 퍼블릭 클라우드를 구축할 여력X

하지만 퍼블릭 클라우드와 함께 작동하는 시스템 판매 가능 → 20년 된 기술을 현대화할 수 있는 저렴한 방법

 

 

 

모든 것을 바꾸는 생성형 AI

생성형 AI에 대한 관심으로 인해 더 많은 기업들이 하이브리드 클라우드로 전환 중

대부분 자체 데이터센터, 코로케이션, 또는 매니지드 서비스 업체에 있는 데이터를 학습 데이터로 활용하고자 함

퍼블릭 클라우드 서비스 업체의 생성형 AI를 사용하는 것이 훨씬 더 편리해서 결국 퍼블릭 클라우드 서비스 업체와 학습 데이터를 공유해 하이브리드 클라우드를 구축하게 됨

 

하이브리드 클라우드에서 단일 퍼블릭 클라우드 서비스 업체를 사용하는 경우는 거의 X

대부분 두 곳 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스 업체를 사용하는 멀티클라우드

→ 복잡성 증가

 

학습 데이터가 엣지 컴퓨팅 시스템, IoT 기기 또는 다른 클라우드 서비스 업체나 데이터 업체에 있을 수도 있음

(방대하고 복잡해 보이는 것은 사실)

 

이러한 배치 환경의 가장 큰 단점은 성능 저하

하지만 하이브리드 클라우드이기 때문이 아닌, 엔지니어링 문제에 원인이 있는 경우가 많음

엔지니어링/아키텍처 문제는 진단하기는 쉽지만, 시스템이 프로덕션에 들어간 후에는 해결하기 어렵고 비용 증가

 

 

 

높은 성능, 높은 복잡성

복잡한 하이브리드 환경을 효율적으로 운영하기 위해 세심한 성능 엔지니어링 필요

하이브리드 클라우드 아키텍처 내 성능 엔지니어링의 미로를 파헤쳐 문제의 본질을 파악해 보기

 

 

하이브리드 클라우드의 매력은 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 요구사항에 맞는 맞춤형 서비스를 이용할 수 있다는 점

하지만 서로 다른 환경에서 운영되는 이질적인 시스템을 관리하는 데 따르는 복잡성 때문에 사전 예방적이고 체계적인 성능 엔지니어링 접근 방식 필요

 

하이브리드 클라우드를 처음부터 올바르게 구축하기 위한 고려 사항

• 성능 엔지니어링은 비즈니스 성과와 연계된 명확하고 측정 가능한 목표에서 시작. 응답 시간, 처리량, 시스템 가용성과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 정의해야 하고, 이런 목표는 사용자의 기대치 및 SLA와 깔끔하게 연동되어야 함
• 메트릭이 없으면 성능에 문제가 있다는 것을 어떻게 알 수 있을까? 엔지니어, 아키텍트, 사용자가 명확하고 측정 가능한 목표를 기록하고 이해하는 것이 가장 좋음
• 아키텍처는 성능의 우수성을 확인하는 데 중추적인 역할을 함. 적절한 서비스 조합을 선택하고 이중화, 로드밸런싱, 내결함성을 위한 설계가 필수적임. 아키텍처는 마이크로서비스와 같은 성능 중심의 설계를 사용해 보완할 수도 있고, 더 빠른 데이터 검색을 위해 강력한 캐싱 메커니즘 구현할 수도 있음
• 대부분의 성능 문제 원인은 잘못된 아키텍처, 또는 비용이 많이 들고 성능을 악화시키는 기술 스택을 배치하는 것 때문임. 해결하고자 하는 문제가 무엇이든 같은 기술 구성을 계속 배포하는 아키텍트도 있는데 그렇게 하면 안됨
• 강력한 하이브리드 클라우드 환경은 배치 전에 다양한 테스트 과정을 거침. 단위 테스트부터 부하 테스트, 스트레스 테스트까지 클라우드 스택의 각 계층이 현재 부하와 잠재적인 확장성 문제를 견딜 수 있는지 검증함. 툴과 프레임워크는 테스트를 자동화하고, 사용자 행동을 시뮬레이션하며, 클라우드 인프라가 다양한 조건에서 견디고 성능을 발휘할 수 있는지 확인함
• 일단 배치가 완료되면 하이브리드 클라우드 시스템은 지속적인 관찰 가능성의 단계로 접어듬. 성능 모니터링 도구는 배치 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 수집해 새로운 문제에 대해 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원함. AIOps 등의 서비스는 리소스 사용 패턴에 대한 인사이트를 제공해 엔지니어가 시스템 최적화에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원함. 많은 시스템들이 제대로 모니터링되지 않고 있음

 

 

 

 

걱정해야 할 일은 성능이 저조한 하이브리드 클라우드 솔루션을 배치하고 그 책임을 하이브리드 클라우드란 배치 모델에 부당하게 전가하는 것

사람들은 일반화의 함정에 빠지기 쉬움

→ 약간의 계획과 앞서 언급한 고려 사항을 따르면, 실제로는 빠르고 관리하기 쉬운 하이브리드 클라우드 시스템을 신속하게 배포 가능

 

 

 

 

마치며

요즘 클라우드를 주제로 한 기술스터디들을 진행했지만 하이브리드 클라우드에 대해서는 아는 것이 거의 없었는데, 이번 스터디를 통해 간단하게나마 알 수 있게 되어 유익했다. 또한 본 글에서 제시하는 사항들을 따른다면 하이브리드 클라우드를 효율적으로 올바르게 구축할 수 있다고 본다.