AWS 대신 다른 클라우드를 선택할 13가지 이유

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아마존 웹 서비스는 확실한 선두 주자다. 최초의 클라우드 중 하나인 AWS가 현재 가장 앞서나가는 데는 그럴 만한 이유가 있다. AWS는 가상이라는 지붕 아래에 다 열거하기가 불가능할 정도로 풍부한 옵션과 서비스를 제공한다. 수십 가지 시스템 유형, 수십 가지 데이터 저장 방법, 수백, 수천 가지의 소프트웨어 패키지 중에서 입맛대로 골라 자기만의 환경을 구성할 수 있다. 이것이 AWS가 클라우드 시장에서 절대 강자인 이유다.

그렇다고 경쟁이 멈춘 것은 아니다. AWS의 좋은 대안이 많을 뿐만 아니라 이 대안들은 빠른 속도로 발전하고 있다. 지금이야 일단 AWS를 고려하지만 미래에는 그 양상이 바뀔 수도 있다.

따라서 무조건 AWS를 선택하기보다는 먼저 아마존 클라우드가 지금은 물론 미래에도 자사가 추진하는 프로젝트와 잘 맞는지부터 생각해야 한다. 여기서는 지금 AWS가 아닌 다른 대안을 선택하는 것이 더 타당한 13가지 시나리오와 조만간 AWS를 버리고 다른 클라우드를 선택할 만한 이유를 정리해봤다.

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베어 메탈 성능을 원하는 경우
클라우드의 장점인 유연성은 가상화에 기반하지만 그 가상화에는 대가가 따른다. 바로 모든 I/O 요청을 살피고 이를 적절한 가상머신에 보내는 역할을 할 소량의 코드가 필요하다는 점이다. 이 작은 코드 덩어리들이 모이면 커진다.

이를 겨냥해 조이언트(Joyent)는 자사 시스템에서 이 중간 단계를 잘라내 도커 컨테이너를 위한 “베어 메탈” 성능을 제공한다는 점을 수시로 강조한다. 조이언트는 트리톤(Triton)을 개발, 가상머신에서 I/O 작업 속도를 늦추는 여러 가지 계층을 없애는 데 성공했다. 본지의 테스트 결과에서도 가격 대 성능비가 더 우수한 것으로 확인됐다.

전용 시스템을 원하는 경우
클라우드에서 우리가 “머신”이라고 부르는 것은 대부분 더 큰 머신의 일부 조각에 불과하다. 사람들은 곧잘 자기만의 온전한 “박스”를 얻었다고 생각하지만, 실상은 개별적인 머신인 척하는 공유 서버에 접근하고 있을 뿐이다. 그렇다면, 클라우드의 이웃들을 신뢰하는가? 클라우드 프로그래머들이 모든 버그를 완전히 잡았다고 확신하는가? 편집증이 있는가?

IBM 클라우드는 고객이 선호하는 사양으로 구성할 수 있는 독립적인 베어 메탈 박스를 제공한다. RAM 용량, SSD, 프로세서 코어를 직접 선택한다. 그러면 어디선가 그 시스템이 조립되고, 기본 임대 기간 한 달 동안 그 시스템은 오로지 나 혼자만의 것이 된다. 시간 단위로 임대해야 하는 경우에는 표준 구성 중에서 선택하면 된다.

웹 페이지가 몇 개뿐인 경우
과거 공유 호스팅 방식이 등장했던 초창기, 사람들은 유닉스 머신의 계정을 구입해 아파치로 구동되는 소수의 웹 페이지를 운영했다. 물론 컴퓨터 하나에서 실행됐고 확장도 되지 않았지만 소규모 웹사이트에는 어차피 그런 유연성이 필요 없었다. 단순했던 그 시절에 탄생한 워드프레스(WordPress), 드루팔(Drupal)을 비롯한 간소한 옵션을 사용해 조용히, 잘 운영되고 있는 사이트가 아직도 아주 많다.

정적 웹 페이지를 제작하는 사람들도 여전히 있다. CPanel을 실행하는 이 공유 서버는 지금도 완벽하게 유효한 옵션이며 클라우드보다 더 간소하고 더 효율적인 경우가 많고, 대부분의 경우 훨씬 더 저렴하다. 얼마 되지 않는 PHP나 클래식 웹 페이지를 운영하는 정도라면 가장 저렴하게 데이터를 전달하는 방법은 예전의 공유 서버를 통한 방법이다.

플랫폼이 아니라 솔루션을 원하는 경우
문서를 편집하거나 스프레드시트를 작성해야 하는 사람들에게 오피스 365의 인기는 식을 줄 모른다. G 스위트(G Suite)도 나름의 팬 클럽이 있다. 아마존은 플랫폼, 즉 기회다. 솔루션이 아니다. 경우에 따라서는 브라우저 확장을 구축하고 모든 요소를 구글이나 마이크로소프트 시스템에 문서로 저장하는 것이 최선의 문제 해결 방법일 수도 있다.

각자 이러한 온라인 앱을 활용할 수 있는 방법은 다양하다. 필요한 모든 기능을 갖춘 솔루션이 이미 클라우드에 있어 즉시 이용할 수 있다면, 굳이 자기만의 서버를 임대해서 자기만의 인프라를 구축할 이유는 없다.

코드를 많이 쓰고 싶지 않은 경우
앱 엔진(App Engine)은 구글의 기발한 아이디어 중 하나다. 엄격한 구조를 사용해서 기본적인 파이썬 코드(또는 Node.js, 자바, 루비, C#, PHP, 고)를 작성하면 확장과 데이터 저장, 구성, 로드밸런싱 등은 구글이 알아서 해준다. 여러 구글 자원을 엮는 몇 줄짜리 코드만으로 꽤 복잡한 애플리케이션도 아주 쉽게 구축할 수 있다. 사용자 수가 많아질 경우 구글이 그에 맞게 확장하고 사용한 리소스에 따라 비용을 청구한다.

스마트한 분산 데이터베이스를 원하는 경우
지금까지 클라우드 데이터 스토리지 시장은 비일관성에 대한 걱정 없이 정보를 안전하게 보관하는 데 만족하는 사람들이 주도해왔다. 이들은 “최종 일관성(eventual consistency)”이라는 말을 즐겨 사용하는데, 그게 가장 내세울 수 있는 점이기 때문이다.

하지만 이제는 양상이 바뀌고 있다. 구글 클라우드 스패너(Google Cloud Spanner)는 높은 확장성을 갖춘 복제 데이터 저장소로, 모든 노드에 걸쳐 강력한 일관성을 제공한다. 모든 노드가 연계 작동하면서 일관성을 유지한다. 강력한 일관성과 전역 복제가 필요하다면? 구글을 이용하면 된다.


개발자가 아니라 데이터 과학자인 경우
아마존, 구글, IBM, 마이크로소프트는 각기 머신러닝 전문가들을 보유하고 있으며 클라우드 툴을 판매한다. 다양한 형태의 머신러닝을 제공하는 수십 가지 서비스가 이미 나와 있다.

모두 데이터를 정제하고 모델을 교육하고 테스트하기 위한 툴을 제공하는데, 그 중에서 아마존은 비교적 단순한 접근 방식을 택했다. 고급 수학을 배우지 않은 우리 같은 보통 사람들은 그 단순성을 반길지 몰라도 데이터 과학자들은 제한적인 옵션이 마음에 들지 않을 수 있다. 더 넓은 모델 선택권을 원하거나 알고리즘을 이리저리 만지려고 한다면 다른 클라우드를 선택하는 편이 더 나을 것이다.

구글 API를 사용하고자 하는 경우
구글은 번역, 지도 등의 서비스를 위한 유용한 API를 제공한다. 애플리케이션에 추가할 만한 구글 API는 수십 가지이며 웹의 모든 서버에서 사용할 수 있다. 구글 클라우드가 아니라도 사용할 수 있지만 대부분의 경우 한 지붕 아래에 있으면 애플리케이션이 더 빠르고 매끄럽게 실행된다. 따라서 구글 API에 상당부분 의존하는 프로젝트를 진행 중이고 속도 저하를 원하지 않는다면 구글 클라우드가 최선의 선택지가 될 것이다.

윈도우를 사용하고자 하는 경우
AWS 역시 다른 많은 클라우드와 마찬가지로 윈도우 운영체제를 실행하는 머신을 제공한다. 그러나 ‘집이 최고’라는 말이 있듯이 윈도우 역시 마찬가지다. 마이크로소프트 애저 클라우드는 여러 가지 리눅스 배포판도 제공하지만 윈도우에 대한 각별한 애정은 숨길 수 없다. 마이크로소프트 클라우드로 이전 시 기존 라이선스를 옮길 수 있으며 “하이브리드” 전략을 추진한다면 일부는 온프레미스에, 일부는 클라우드에 두는 식으로 라이선스를 섞어 사용할 수도 있다. 마이크로소프트 가상 서버를 실행한다면 애저가 가장 적합하다.

왓슨을 사용하고자 하는 경우
IBM 왓슨이 퀴즈쇼 제퍼디(Jeopardy)에서 우승한 사건은 기계의 지능에 대한 관심 측면에서 새로운 시대를 이끌었다고 할 만하다. 프로젝트에서 왓슨을 활용하고자 한다면 IBM을 선택해야 한다. IBM은 인공 지능 툴 개발에 일생을 바친 많은 컴퓨터 과학자들을 보유하고 있으며, 이제 왓슨이라는 브랜드 이름으로 이를 마케팅에 활용하고 있다.

IBM 왓슨 클라우드는 성가신 메뉴가 아닌 자연어를 사용한 대화로 사용자와 상호작용하고 도움을 제공하는 가상 에이전트(Virtual Agents)와 같은 솔루션을 제공한다. 그러나 이는 시작일 뿐이다. 온갖 종류의 방대한 분석 툴과 모델을 사용할 수 있다.

전문 분야의 데이터 소스를 원하는 경우
클라우드 제공업체들이 차별화를 꾀하는 방법 중 하나는 사용자가 대량의 데이터를 직접 찾아 다닐 필요가 없도록 모아주는 것이다. 예를 들어 아마존은 많은 기상 데이터를 집대성했다. 게다가 이는 AWS 사용자들을 위해 준비한 많은 데이터 집합 중 하나일 뿐이다. 다른 클라우드 제공업체들도 각기 전문 데이터 컬렉션을 보유했다. IBM은 트위터 파워트랙(PowerTrack) 스트림을 검색 가능한 컬렉션으로 제공하며, 트윗이 아직 게시되어 있는지 여부를 확인함으로써 트윗의 “유효성을 확인”하는 것과 같은 부가 기능도 제공한다.

구글 역시 스포츠(메이저 리그 야구)부터 대마초 유전체에 이르기까지 수십 가지 다양한 데이터 집합을 제공한다. 마이크로소프트도 인구 통계 데이터, 항공사의 정시 운항 실적을 비롯한 여러 가지 데이터 집합을 제공한다. 게다가 마이크로소프트는 클라우드 기반 머신러닝 툴킷인 애저 머신러닝 스튜디오(Azure Machine Learning Studio)에 이 데이터 집합의 상당수를 기본으로 포함했다. 어느 클라우드에 본인이 원하는 데이터가 있다면 분석을 실행하는 시스템도 그 클라우드에 두는 것이 좋다.

비디오 분석을 원하는 경우
IBM에서 왓슨이라는 브랜드 이름은 IBM AI 과학자들이 만드는 것을 죄다 포괄하는 거대한 우산이 되고 있다. 그 중에서 흥미를 끄는 것은 음성-텍스트 변환, 자연어 이해, 어조 분석기, 나아가 방송에 대한 라이브 소셜 미디어 응답과 같은 왓슨 API를 사용하는 비디오 분석이다. 비디오를 대상으로 “라이브 이벤트 분석”, “비디오 장면 탐지”, “청중 인사이트(audience insight)”을 수행하고자 한다면 유용한 서비스다. 즉, 고양이 비디오가 도대체 왜 그렇게 매력적인지 꼭 알고 싶은 사람에겐 IBM 클라우드가 적합하다.

블록체인을 다루고자 하는 경우
암호화 화폐의 세계는 복잡하고 아직 온갖 실험이 이뤄지는 곳이지만 암호화 화폐라고 해서 다 불법적인 거래, 익명 거래에 사용되는 것은 아니다. IBM의 클라우드는 비트코인 세계에서 비롯된 아이디어를 사용해 안전하고 신뢰할 수 있는 비즈니스 거래 레코드를 구축하기 위한 옵션 중 하나다.

비즈니스 레코드는 가상 콘크리트 안에 들어가 잠긴 다음 투명하게 포장되므로 오랜 시간이 지나 누가 보더라도 이 기록을 신뢰할 수 있다. 이와 같은 똑똑한 계약은 분쟁을 제거함으로써 미래의 비즈니스를 위한 안정적 토대를 제공할 수 있다.  editor@itworld.co.kr