2019.03.22

IDG 블로그 | 올바른 클라우드 환경 구성을 돕는 의사결정 지원 툴의 부상

David Linthicum | InfoWorld
최적의 클라우드 환경 구성은 직접 해야만 하는 일이지만, 새로운 툴은 이를 훨씬 잘할 수 있도록 도와준다.

필자는 항상 기업이 올바른 클라우드 기술 구성을 어떻게 선택하는지를 걱정한다. 수백 가지 환경 구성 메뉴에서 가상 플랫폼을 고르기는 쉽다. 어떤 것을 고르든 제대로 동작할 것이다. 하지만 비용 최적화된 선택인지는 확신할 수 없다.
 
ⓒGettyImagesBank

새로운 클라우드 선택 시스템이 등장했다. 시장에 새로 등장한 이들 툴은 클라우드 환경 구성을 선택할 때 어림짐작을 없애고 구체적인 사용례와 산업군, 애플리케이션 형태에 맞는 것을 고를 수 있도록 해준다. 또한 기존 온프레미스 시스템을 분석해 클라우드에서 이에 잘 맞는 환경을 결정하는 역량도 제공한다.

이런 IT 의사결정 시스템에 클라우드 선택을 맡겨야 할까?

대답은 양쪽 데이터, 즉 의사결정 시스템이 보유한 데이터와 기업이 보유한 데이터에 따라 달라진다. 예를 들어, 만약 기업이 기존 온프레미스 시스템에 대한 적절한 분석을 수행하고 있다면, 아니면 시스템이 이미 클라우드에 있다면, 정확한 CPU 구성과 스토리지, 메모리, 네트워킹을 스스로 찾을 수 있다.

왜냐하면 의사결정 시스템에 정확한 데이터를 적절한 수준으로 상세하게 제공하면, 시스템이 여기에 상응하는 환경 구성을 생성하기가 쉽다. 그런데 필자가 자주 사용하는 기본적인 산술로도 같은 결과를 얻을 수 있다.

하지만 이들 툴은 환경 구성을 넘어 클라우드 브랜드를 선택할 때도 가치를 발휘한다. 기존 시스템에서 나온 데이터를 단일 클라우드의 환경 구성으로 쉽게 변환할 수 있다. 그런데 어떤 클라우드 서비스를 선택해야 할까? 마이크로소프트 애저나 AWS, GCP, 아니면 다른 클라우드 서비스인지 알 수 없다. 게다가 각각의 클라우드는 같은 자원도 다른 방식으로 서로 다른 가격으로 판다.

결과적으로 이들 툴을 이용하면 서로 다른 클라우드 서비스의 조합을 기반으로 상당히 다른 최적화 방안을 얻을 수 있다. 또한 컨테이너나 서버리스 등 최상의 기술 전략도 제시해 준다.

결정적인 요소는 이들 시스템도 정확한 데이터가 있어야 한다는 것이다. 필자는 계속 틀린 답을 내놓던 과거의 측정 시스템을 기억한다. 이들 시스템은 쓰레기 같은 데이터를 사용했다. 새 툴에서도 마찬가지 일이 일어날 수 있다.

따라서 만약 이런 의사결정 지원 시스템을 사용할 계획이라면, 정답을 알고 있는 데이터를 입력해 정확한 결과가 나오는지 약간의 테스트를 진행해보기 바란다. 정답과 정확하게 일치하는 답을 얻을 가능성이 크지만, 만약 다른 결과가 나오더라도 최소한 말이 되는 것이어야 한다.

그 외에 고려해야 할 요소로는 특정 클라우드 서비스 업체를 사용할 수 없거나 기술 역량의 부족이나 내부 규정 등의 이유로 한 곳 이상의 업체를 사용할 수 없는 경우이다.

기업이 클라우드 플랫폼과 환경 구성 선택에서 추측을 벗어난 방법을 찾으면서 이런 의사결정 지원 시스템은 점점 더 널리 사용될 것으로 보인다. 이들은 지속적인 과제인 클라우드 플랫폼의 최적화에도 도움이 된다. 하지만 한 가지 명심해야 한다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다.  editor@itworld.co.kr
 


2019.03.22

IDG 블로그 | 올바른 클라우드 환경 구성을 돕는 의사결정 지원 툴의 부상

David Linthicum | InfoWorld
최적의 클라우드 환경 구성은 직접 해야만 하는 일이지만, 새로운 툴은 이를 훨씬 잘할 수 있도록 도와준다.

필자는 항상 기업이 올바른 클라우드 기술 구성을 어떻게 선택하는지를 걱정한다. 수백 가지 환경 구성 메뉴에서 가상 플랫폼을 고르기는 쉽다. 어떤 것을 고르든 제대로 동작할 것이다. 하지만 비용 최적화된 선택인지는 확신할 수 없다.
 
ⓒGettyImagesBank

새로운 클라우드 선택 시스템이 등장했다. 시장에 새로 등장한 이들 툴은 클라우드 환경 구성을 선택할 때 어림짐작을 없애고 구체적인 사용례와 산업군, 애플리케이션 형태에 맞는 것을 고를 수 있도록 해준다. 또한 기존 온프레미스 시스템을 분석해 클라우드에서 이에 잘 맞는 환경을 결정하는 역량도 제공한다.

이런 IT 의사결정 시스템에 클라우드 선택을 맡겨야 할까?

대답은 양쪽 데이터, 즉 의사결정 시스템이 보유한 데이터와 기업이 보유한 데이터에 따라 달라진다. 예를 들어, 만약 기업이 기존 온프레미스 시스템에 대한 적절한 분석을 수행하고 있다면, 아니면 시스템이 이미 클라우드에 있다면, 정확한 CPU 구성과 스토리지, 메모리, 네트워킹을 스스로 찾을 수 있다.

왜냐하면 의사결정 시스템에 정확한 데이터를 적절한 수준으로 상세하게 제공하면, 시스템이 여기에 상응하는 환경 구성을 생성하기가 쉽다. 그런데 필자가 자주 사용하는 기본적인 산술로도 같은 결과를 얻을 수 있다.

하지만 이들 툴은 환경 구성을 넘어 클라우드 브랜드를 선택할 때도 가치를 발휘한다. 기존 시스템에서 나온 데이터를 단일 클라우드의 환경 구성으로 쉽게 변환할 수 있다. 그런데 어떤 클라우드 서비스를 선택해야 할까? 마이크로소프트 애저나 AWS, GCP, 아니면 다른 클라우드 서비스인지 알 수 없다. 게다가 각각의 클라우드는 같은 자원도 다른 방식으로 서로 다른 가격으로 판다.

결과적으로 이들 툴을 이용하면 서로 다른 클라우드 서비스의 조합을 기반으로 상당히 다른 최적화 방안을 얻을 수 있다. 또한 컨테이너나 서버리스 등 최상의 기술 전략도 제시해 준다.

결정적인 요소는 이들 시스템도 정확한 데이터가 있어야 한다는 것이다. 필자는 계속 틀린 답을 내놓던 과거의 측정 시스템을 기억한다. 이들 시스템은 쓰레기 같은 데이터를 사용했다. 새 툴에서도 마찬가지 일이 일어날 수 있다.

따라서 만약 이런 의사결정 지원 시스템을 사용할 계획이라면, 정답을 알고 있는 데이터를 입력해 정확한 결과가 나오는지 약간의 테스트를 진행해보기 바란다. 정답과 정확하게 일치하는 답을 얻을 가능성이 크지만, 만약 다른 결과가 나오더라도 최소한 말이 되는 것이어야 한다.

그 외에 고려해야 할 요소로는 특정 클라우드 서비스 업체를 사용할 수 없거나 기술 역량의 부족이나 내부 규정 등의 이유로 한 곳 이상의 업체를 사용할 수 없는 경우이다.

기업이 클라우드 플랫폼과 환경 구성 선택에서 추측을 벗어난 방법을 찾으면서 이런 의사결정 지원 시스템은 점점 더 널리 사용될 것으로 보인다. 이들은 지속적인 과제인 클라우드 플랫폼의 최적화에도 도움이 된다. 하지만 한 가지 명심해야 한다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다.  editor@itworld.co.kr
 


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