넘버스
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지난 20년 동안 IT 혁신(가상 머신, 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너 등) 대부분은 코드가 실행되는 물리 시스템의 고민 거리를 줄이는 데에 초점을 맞췄다. 서버리스 컴퓨팅은 이러한 욕구의 궁극적인 결론에 도달하는 패러다임으로 인기를 얻고 있다. 즉, 서버리스 컴퓨팅에서는 코드가 실행되는 하드웨어나 운영체제 정보가 아무것도 필요하지 않다. 모두 서비스 제공업체가 알아서 해준다.
서버리스 컴퓨팅이란 무엇인가?
서버리스 컴퓨팅은 클라우드 제공업체가 특정 코드 조각을 실행할 때 필요한 컴퓨팅 리소스와 스토리지를 동적으로 할당하고 그만큼에 대해서만 요금을 부과하는 클라우드 실행 모델이다. 물론 서버는 여전히 사용되지만 프로비저닝과 유지보수를 전적으로 제공 업체가 책임진다. 아마존의 서버리스 담당자 크리스 먼스는 2017년 컨퍼런스에서 “코드를 작성하고 배포하는 부서 관점에서 볼 때 관리나 프로비전해야 할 서버가 전혀 없다. 베어 메탈, 가상, 컨테이너가 모두 여기에 해당된다. 호스트 관리, 호스트 패치, 기타 운영체제 수준의 작업과 관련된 어떤 일도 서버리스 환경에서는 존재하지 않는다”고 말했다.개발자인 마이크 로버츠가 설명했듯이 서버리스라는 용어는 한때는 모바일 앱이 온전히 클라우드에 호스팅되는 백엔드 서버에 연결되는, 서비스형 백엔드 시나리오에 사용됐다. 그러나 지금 서버리스 컴퓨팅, 또는 서버리스 아키텍처라고 하면 곧 서비스형 함수를 의미한다. 고객은 비즈니스 로직만 처리하는 코드를 써서 제공업체에 업로드한다. 업체는 하드웨어 프로비저닝, 가상 머신 및 컨테이너 관리, 그리고 애플리케이션 코드에 자주 내장되는 멀티쓰레딩 같은 작업까지 알아서 해준다.
서버리스 함수는 이벤트를 기반으로 한다. 즉, 코드는 요청에 의해 트리거될 때만 호출된다. 제공업체는 실제 또는 가상 서버를 유지에 필요한 월 정액 요금이 아니라, 그 실행에 사용되는 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용을 청구한다. 이러한 함수는 서로 연결돼 처리 파이프라인을 구성하거나 더 큰 애플리케이션의 구성요소 역할을 하면서 컨테이너나 일반 서버에서 실행 중인 다른 코드와 상호작용할 수 있다.
서버리스 컴퓨팅의 장단점
위의 설명에 따르면 서버리스 컴퓨팅의 가장 큰 두 가지 장점은 명확하다. 개발자는 인프라 관련 문제가 아닌 자신이 작성하는 코드의 비즈니스 목표에 집중할 수 있다는 것, 조직은 대부분의 시간 동안 유휴 상태로 방치될 물리적 하드웨어를 구매하거나 클라우드 인스턴스를 임대할 필요 없이, 실제 사용하는 컴퓨팅 리소스에 대해서만 자세히 나뉜 요금 체계 중 하나를 선택해 비용을 지불하면 된다는 것이다.버나드 골든이 말한 것처럼, 후자는 특히 이벤트 기반 애플리케이션에 장점이 된다. 예를 들어 보통은 유휴 상태지만 특정 상황에서 동시에 많은 이벤트 요청을 처리해야 하는 애플리케이션이 있을 것이다. 또는, IoT 디바이스에서 제한된, 또는 간헐적인 인터넷 연결로 전송되는 데이터를 처리하는 애플리케이션도 있다.
두 경우 모두 전통적인 접근 방식으로는 최대 작업 용량을 처리할 수 있는 강력한 서버를 프로비저닝해야 하지만 이 서버는 대부분의 시간 동안 거의 사용되지 않는 상태로 유지된다는 것이 부담이다. 하지만 서버리스 아키텍처에서는 실제 사용하는 서버 리소스에 대한 비용만 내면 된다. 또 서버리스 컴퓨팅은 특정 종류의 배치 프로세싱에도 유리하다. 대표적인 서버리스 아키텍처 사용 사례 중 하나는 일련의 개별 이미지 파일을 업로드해서 처리해서 애플리케이션의 다른 부분과 함께 전송하는 서비스다.
서버리스 함수의 가장 두드러진 단점은 의도적인 단명성이다. 알렉스소프트(AlexSoft)는 이에 대해 “장기적인 작업에는 불안정하다”고 지적한다. 대부분의 서버리스 제공업체는 코드 실행 시간을 몇 분 이내로 제한하며, 함수를 가동할 때 이전에 실행된 인스턴스의 상태 추적 데이터는 보존되지 않는다. 다른 문제는 서버리스 코드를 가동하는 데 몇 초가량 걸릴 수 있다는 점이다. 문제가 되지 않는 사용 사례도 많지만 지연이 낮아야 하는 애플리케이션이라면 주의가 필요하다.
로이트 아키왓카와 개리 아로라가 지적했듯이 업체 종속과 관련된 문제도 있다. 오픈소스 옵션도 있지만, 서버리스 시장은 대형 클라우드 제공업체들이 지배하고 있다. 즉, 개발자는 지금 이용 중인 업체의 툴을 사용하게 되는 경우가 많고 나중에 만족스럽지 않더라도 전환하기가 어렵다. 또 서버리스 컴퓨팅 대부분은 당연히 업체 인프라에서 실행되므로 서버리스 코드를 내부 개발 및 테스트 파이프라인으로 통합하기가 어려울 수 있다.
서버리스 업체: AWS 람다, 애저 펑션, 구글 클라우드 펑션
현대의 서버리스 컴퓨팅 시대는 2014년 아마존 클라우드 서비스 기반의 플랫폼인 AWS 람다(AWS Lambda) 출시와 함께 시작됐다. 이후 2016년 마이크로소프트가 애저 펑션(Azure Functions)으로 뒤따랐고 2017년에는 구글 클라우드 펑션(Google Cloud Functions)이 베타 버전으로 공개된 데 이어 2018년 7월 프로덕션 버전에 이르렀다. 세 가지 서비스의 제약과 장점, 지원되는 언어, 구동 방식은 조금씩 다르다. 로히트 아키왓카가 세 가지의 차이점에 대해 잘 설명해 놓은 글이 있다. 3대 플랫폼에는 끼지 못하지만 오픈소스 아파치 오픈위스크 플랫폼을 기반으로 하는 IBM 클라우드 펑션(IBM Cloud Functions)도 있다.모든 서버리스 컴퓨팅 플랫폼 중에서 AWS 람다가 가장 잘 알려져 있고, 발전하고 성숙해온 기간도 가장 길다. Infoworld에서 작년 동안 AWS 람다에 추가된 업데이트와 새로운 기능을 다룬 글을 볼 수 있다.
서버리스 스택
많은 소프트웨어 영역이 그렇듯이 서버리스 세계에서도 소프트웨어 스택이 발전하면서 서버리스 애플리케이션을 구축에 필요한 다양한 구성 요소가 만들어졌다. 각 스택은 코드를 쓰는 프로그래밍 언어, 코드를 위한 구조를 제공하는 애플리케이션 프레임워크, 그리고 플랫폼이 인식하고 사용해서 코드를 실행하는 데 사용하는 트리거 집합으로 구성된다.각 범주의 여러 요소를 혼합할 수 있지만 이용하는 업체에 따라 제약이 있다. 예를 들어 언어의 경우 AWS 람다에서는 Node.js, 자바, 고, C#, 파이썬을 사용할 수 있는 반면 애저 함수에서는 자바스크립트와 C#, F#만 네이티브로 작동한다. 트리거의 경우 AWS 람다가 가장 풍부하지만, 그중 상당수는 아마존 심플 이메일 서비스, AWS 코드커밋과 같은 AWS 플랫폼 전용이다. 반면 구글 클라우드 펑션은 일반 HTTP 요청에 의해 트리거될 수 있다. 세 가지 주요 플랫폼 각각의 스택에 대한 폴 자워스키의 심층적인 글을 볼 수 있다.
서버리스 프레임워크
프레임워크에 대해서는 조금 더 살펴볼 필요가 있다. 애플리케이션을 구축하는 방법의 상당 부분을 프레임워크가 정의하기 때문이다. 아마존은 자체적으로 오픈소스인 서버리스 애플리케이션 모델(SAM)을 제공하지만, 다른 프레임워크도 존재하며 그 대부분이 크로스 플랫폼, 즉 오픈소스다. 가장 인기 있는 프레임워크는 개념 자체와 이름이 같아 혼란스러울 수 있는 서버리스(Serverless)다. 서버리스 프레임워크는 지원되는 플랫폼인 AWS 람다, 애저 펑션, 구글 클라우드 펑션, IBM 오픈위스크에서 동일한 경험을 제공한다는 점을 강조한다. 에이펙스(Apex) 역시 많이 사용된다. 에이펙스는 특정 제공업체에서 원래 사용할 수 없는 몇몇 언어를 활용하는 데 도움이 된다.서버리스 데이터베이스
위에서 언급했듯이 서버리스 코드를 사용할 때 특이한 점 중 하나는 영구적인 상태가 없다는 것이다. 즉, 로컬 변수의 값은 다음 인스턴스화에서 지속되지 않는다. 코드에서 액세스해야 하는 모든 영구 데이터는 다른 곳에 저장해야 한다. 주요 업체의 스택에서 제공되는 트리거에는 모두 함수에서 다룰 수 있는 데이터베이스가 포함된다.이러한 데이터베이스 중 일부는 그 자체로 서버리스로 불린다. 데이터가 무기한 저장된다는 점을 제외하면 이 문서에서 논의한 다른 서버리스 함수와 거의 똑같이 작동한다. 그러나 데이터베이스를 프로비저닝하고 유지하는 데 따르는 관리 오버헤드는 대부분 사라진다. 개발자 제레미 달리는 “해야 할 일은 클러스터를 구성하는 것이 전부다. 유지보수, 패치, 백업, 복제, 확장 등 이후의 모든 작업은 자동으로 처리된다”고 말했다. 서비스형 함수와 마찬가지로 비용은 실제 사용하는 컴퓨팅 시간에 대해서만 지불하면 되며 리소스는 수요에 따라 필요한 만큼 가동되고 해제된다.
3대 서버리스 제공업체 각각 자체 서버리스 데이터베이스를 제공한다. 아마존은 오로라 서버리스(Aurora Serverless)와 다이나모DB(DynamoDB), 마이크로소프트는 애저 코스모스 DB(Azure Cosmos DB), 구글은 클라우드 파일스토어(Cloud Firestore)가 있다. 그 외에도 있으며 네만자 노브코비치가 관련 정보를 잘 정리해 놓았다.
서버리스 컴퓨팅과 쿠버네티스
컨테이너는 기반에서 서버리스 기술을 구동하는 데 일익을 담당하지만 컨테이너 관리 오버헤드는 업체가 감당하므로 사용자에게는 보이지 않는다. 많은 이들은 서버리스 컴퓨팅을 복잡성을 떠안을 필요 없이 컨테이너화된 마이크로서비스의 여러 이점을 활용하는 방안으로 생각하며, 벌써 포스트 컨테이너 세계에 대해서도 이야기한다.실상 컨테이너와 서버리스 컴퓨팅은 앞으로 상당 기간 공존할 것이 거의 확실하다. 실제로 서버리스 함수는 컨테이너화된 마이크로서비스와 같은 애플리케이션 내에 존재할 수 있다. 가장 인기 있는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 쿠버네티스는 서버리스 인프라 관리도 가능하다. 쿠버네티스를 사용하면 다양한 유형의 서비스를 하나의 클러스터로 통합할 수 있다.
서버리스 오프라인
서버리스 컴퓨팅을 시작하려고 생각하면 겁부터 나기 쉽다. 업체 서비스에 가입해서 온라인으로 무엇이 어떻게 돌아가는지 살펴봐야 할 것처럼 생각되기 때문이다. 그러나 걱정할 필요 없다. 로컬 하드웨어에서 오프라인으로 서버리스 코드를 실행하는 방법이 있다. 예를 들어 AWS SAM은 오프라인으로 람다 코드를 테스트할 수 있는 로컬 기능을 제공한다. 서버리스(Serverless) 애플리케이션 프레임워크를 사용한다면 로컬에서 코드 실행이 가능한 서버리스-오프라인(serverless -offline) 플러그인이 있다. 즐겁게 실험을 시작해 보자! editor@itworld.co.kr
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Seagate
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ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
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