2017.02.01

“새 술에 새 부대” 복잡한 클라우드 인프라에 딱 맞는 관리 방법

BrandPost Sponsored by HPE
David Linthicum | HPE


운영작업을 확장하려면 클라우드 기반 워크로드(Workload)에 맞는 자동화 도구가 필요합니다. 워크로드 수, 자원 그리고 클라우드 기반 솔루션을 복잡하게 만드는 다른 과제에 직면한 현재, 기업은 생존하기 위해서도 자동화를 필요로 합니다.

애플리케이션과 데이터를 퍼블릭 클라우드로 이전하기 시작한 지 몇 년이 흘렀습니다. 그때만 해도 단지 수십 개의 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드 상에 두는 정도였지만, 작년에는 사용자들이 수십 개를 더 추가해서, 이제는 500개를 돌파해가고 있습니다.

클라우드로의 이전 이유는 비용 절감입니다. 하지만, 500개의 애플리케이션을 넘어가면 다른 일이 벌어지게 마련입니다. 애플리케이션을 호스팅하고 운영하기 위한 간단한 공간이 갑자기 복잡해지고, 예상조차 하지 못했던 뜻밖의 운영상의 복잡성으로 이어집니다. 왜일까요?

즉, 대다수 엔터프라이즈가 머지않아 500개의 워크로드를 넘어서게 될 것이며, 이런 워크로드에는 퍼블릭 그리고 프라이빗 클라우드를 통해서 전달되는 SaaS PaaS, 그리고 IaaS가 포함된다는 의미입니다. 451 리서치의 최근 “Voice of the Enterprise: Cloud Transformation Survey of IT buyers(엔터프라이즈의 목소리: IT 구매자를 대상으로 한 클라우드 전환 설문조사)”에 따르면, 전체 엔터프라이즈 워크로드의 41%가 “현재 일종의 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 실행되고, 2018년 중반까지 이 숫자는 60%로 증가할 것으로 예상되며, 다수의 엔터프라이즈 워크로드가 단기간에 클라우드에서 실행될 것”이라고 합니다.

티핑 포인트(Tipping Point: 전환점)?
사실은 일부 엔터프라이즈의 경우에는 전환점이 가령, 150~250 워크로드 정도로 더 낮고, 아마도 500~700 정도로 더 전환점이 높은 기업도 있을 것입니다. 그러므로 500은 임의적인 숫자입니다. 유일한 일관성은 워크로드 수가 기업의 관리 능력을 초과하는 지점이 분명히 존재한다는 것입니다.
기본적으로 정상적인 시스템을 유지하기 위해서 자동 운영이 필요한 클라우드 기반 애플리케이션 실행에 따르는 워크로드로 인한 티핑 포인트가 존재합니다.

운영은 전 세계를 누빌 수 있는 관리 방식과 도구에 적응해야만 합니다. 따라서, 엔터프라이즈가 티핑 포인트에 다다랐다는 것은 대개 애플리케이션들도 지리적으로 분산되어, 운영이 훨씬 더 복잡해졌다는 것을 의미합니다.

클라우드는 플랫폼과 애플리케이션에서 기초를 이루는 인프라를 추출할 수 있습니다. 인프라가 플랫폼이나 애플리케이션에 숨겨져 있으면 개발자들에게 도움이 되기도 하지만, 운영 부서는 인프라의 가용성과 신뢰성을 보장하기 위한 각종 프로세스와 기술을 조정할 필요가 있습니다.

물리 서버가 어디에 존재하든 사용자와는 그다지 상관 관계가 없습니다. 그러나 관리는 계속되어야만 합니다. 워크로드 수가 늘어날수록 관리해야만 하는 서버 대수도 늘어갑니다. IP 주소, 서버 이름, 그리고 최대 150개까지의 워크로드를 추적하려면 엑셀도 무난히 쓸 수 있지만, 추적 대상 숫자가 조만간 통제를 벗어나는 일은 피할 수 없습니다.

클라우드는 공통 서비스를 공유하는 애플리케이션을 실행합니다. 예를 들면, 1년 전 같은 클라우드 기반 데이터에 액세스하던 워크로드가 10개 있었다면 이제는 100개 이상으로 늘어났다는 의미입니다. 이런 워크로드는 대개 데이터베이스로부터 분리됩니다(Decoupled Database). 즉, 이런 모든 워크로드가 해당 데이터베이스에 의존하고 있다는 의미로, 데이터베이스가 다운되면 워크로드도 다운됩니다. 기업은 이제 효율적으로 데이터베이스를 운영해야만 합니다. 동작과 실행 단계에서 데이터베이스가 있어야 하는 워크로드가 10개에서 100개로 늘어난 만큼 중요성에도 변화가 있습니다.

대다수 클라우드는 운영에 자동화를 많이 활용하고 있습니다. 많은 기업이 운영을 확장하기 위해서는 클라우드 기반 워크로드에 자동화된 도구가 필요하다는 것은 처음부터 알고 있었습니다. 워크로드 수, 자원, 클라우드 기반 솔루션을 복잡하게 하는 다른 과제에 직면한 지금, 기업에는 단순한 수요 이상의 의미를 넘어 생존을 위해서도 자동화가 필요합니다.

종량제 계정 시스템이 자리를 잡으면서, 클라우드 자원을 활용하는 사람들은 자신들의 클라우드 사용을 추적하게 되었습니다. 그다음 비용 분담(Chargeback)과 사용자원 정보 공유(Showback)를 이용해 비용을 할당할 수 있습니다. 대개 이런 유형의 시스템들은 사후약방문격이어서, 흔히 필요가 생긴 다음에 도입되어 너무 늦게 적용되는 경우가 일반적입니다. 그렇지만 동시에 사용자가 비용을 추적할 수 있게 되고, 사용자들이 예산 한도를 넘지 않게 되어 추후에 클라우드 자원을 확보할 수 있으며, 클라우드 공급 업체도 사용량과 과금 형태에 대해 정직함을 유지할 수 있습니다.



2017.02.01

“새 술에 새 부대” 복잡한 클라우드 인프라에 딱 맞는 관리 방법

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운영작업을 확장하려면 클라우드 기반 워크로드(Workload)에 맞는 자동화 도구가 필요합니다. 워크로드 수, 자원 그리고 클라우드 기반 솔루션을 복잡하게 만드는 다른 과제에 직면한 현재, 기업은 생존하기 위해서도 자동화를 필요로 합니다.

애플리케이션과 데이터를 퍼블릭 클라우드로 이전하기 시작한 지 몇 년이 흘렀습니다. 그때만 해도 단지 수십 개의 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드 상에 두는 정도였지만, 작년에는 사용자들이 수십 개를 더 추가해서, 이제는 500개를 돌파해가고 있습니다.

클라우드로의 이전 이유는 비용 절감입니다. 하지만, 500개의 애플리케이션을 넘어가면 다른 일이 벌어지게 마련입니다. 애플리케이션을 호스팅하고 운영하기 위한 간단한 공간이 갑자기 복잡해지고, 예상조차 하지 못했던 뜻밖의 운영상의 복잡성으로 이어집니다. 왜일까요?

즉, 대다수 엔터프라이즈가 머지않아 500개의 워크로드를 넘어서게 될 것이며, 이런 워크로드에는 퍼블릭 그리고 프라이빗 클라우드를 통해서 전달되는 SaaS PaaS, 그리고 IaaS가 포함된다는 의미입니다. 451 리서치의 최근 “Voice of the Enterprise: Cloud Transformation Survey of IT buyers(엔터프라이즈의 목소리: IT 구매자를 대상으로 한 클라우드 전환 설문조사)”에 따르면, 전체 엔터프라이즈 워크로드의 41%가 “현재 일종의 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에서 실행되고, 2018년 중반까지 이 숫자는 60%로 증가할 것으로 예상되며, 다수의 엔터프라이즈 워크로드가 단기간에 클라우드에서 실행될 것”이라고 합니다.

티핑 포인트(Tipping Point: 전환점)?
사실은 일부 엔터프라이즈의 경우에는 전환점이 가령, 150~250 워크로드 정도로 더 낮고, 아마도 500~700 정도로 더 전환점이 높은 기업도 있을 것입니다. 그러므로 500은 임의적인 숫자입니다. 유일한 일관성은 워크로드 수가 기업의 관리 능력을 초과하는 지점이 분명히 존재한다는 것입니다.
기본적으로 정상적인 시스템을 유지하기 위해서 자동 운영이 필요한 클라우드 기반 애플리케이션 실행에 따르는 워크로드로 인한 티핑 포인트가 존재합니다.

운영은 전 세계를 누빌 수 있는 관리 방식과 도구에 적응해야만 합니다. 따라서, 엔터프라이즈가 티핑 포인트에 다다랐다는 것은 대개 애플리케이션들도 지리적으로 분산되어, 운영이 훨씬 더 복잡해졌다는 것을 의미합니다.

클라우드는 플랫폼과 애플리케이션에서 기초를 이루는 인프라를 추출할 수 있습니다. 인프라가 플랫폼이나 애플리케이션에 숨겨져 있으면 개발자들에게 도움이 되기도 하지만, 운영 부서는 인프라의 가용성과 신뢰성을 보장하기 위한 각종 프로세스와 기술을 조정할 필요가 있습니다.

물리 서버가 어디에 존재하든 사용자와는 그다지 상관 관계가 없습니다. 그러나 관리는 계속되어야만 합니다. 워크로드 수가 늘어날수록 관리해야만 하는 서버 대수도 늘어갑니다. IP 주소, 서버 이름, 그리고 최대 150개까지의 워크로드를 추적하려면 엑셀도 무난히 쓸 수 있지만, 추적 대상 숫자가 조만간 통제를 벗어나는 일은 피할 수 없습니다.

클라우드는 공통 서비스를 공유하는 애플리케이션을 실행합니다. 예를 들면, 1년 전 같은 클라우드 기반 데이터에 액세스하던 워크로드가 10개 있었다면 이제는 100개 이상으로 늘어났다는 의미입니다. 이런 워크로드는 대개 데이터베이스로부터 분리됩니다(Decoupled Database). 즉, 이런 모든 워크로드가 해당 데이터베이스에 의존하고 있다는 의미로, 데이터베이스가 다운되면 워크로드도 다운됩니다. 기업은 이제 효율적으로 데이터베이스를 운영해야만 합니다. 동작과 실행 단계에서 데이터베이스가 있어야 하는 워크로드가 10개에서 100개로 늘어난 만큼 중요성에도 변화가 있습니다.

대다수 클라우드는 운영에 자동화를 많이 활용하고 있습니다. 많은 기업이 운영을 확장하기 위해서는 클라우드 기반 워크로드에 자동화된 도구가 필요하다는 것은 처음부터 알고 있었습니다. 워크로드 수, 자원, 클라우드 기반 솔루션을 복잡하게 하는 다른 과제에 직면한 지금, 기업에는 단순한 수요 이상의 의미를 넘어 생존을 위해서도 자동화가 필요합니다.

종량제 계정 시스템이 자리를 잡으면서, 클라우드 자원을 활용하는 사람들은 자신들의 클라우드 사용을 추적하게 되었습니다. 그다음 비용 분담(Chargeback)과 사용자원 정보 공유(Showback)를 이용해 비용을 할당할 수 있습니다. 대개 이런 유형의 시스템들은 사후약방문격이어서, 흔히 필요가 생긴 다음에 도입되어 너무 늦게 적용되는 경우가 일반적입니다. 그렇지만 동시에 사용자가 비용을 추적할 수 있게 되고, 사용자들이 예산 한도를 넘지 않게 되어 추후에 클라우드 자원을 확보할 수 있으며, 클라우드 공급 업체도 사용량과 과금 형태에 대해 정직함을 유지할 수 있습니다.



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