2011년 7월, 당시 넷플릭스의 클라우드 및 시스템 인프라 책임자였던 유리 아즈라일레브스키와 클라우드 솔루션 책임자 아리엘 자이틀린이 처음 카오스 몽키를 주제로 올린 넷플릭스 블로그 글에 따르면 카오스 몽키는 아마존 웹 서비스 인프라의 프로덕션 인스턴스를 무작위로 마비시키도록 고안됐다. 그렇게 해서 약점이 노출되면 넷플릭스 엔지니어들이 더 나은 자동 복구 메커니즘을 구축해 이 약점을 없애도록 하는 것이 목적이었다.
블로그 글을 보면 카오스 몽키라는 재미있는 이름은 “무기를 든 야생 원숭이가 데이터센터(또는 클라우드 영역)에 들어와 무작위로 인스턴스를 파괴하고 케이블을 끊더라도 중단 없이 고객에게 서비스를 계속 제공한다는 개념”에서 유래됐다.

전 넷플릭스 엔지니어인 노라 존스와 케이시 로젠탈이 카오스 몽키를 주제로 써서 오라일리 미디어(O’Reilly Media)를 통해 출판한 책 '카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)'에 의하면 실무에서 카오스 몽키는 간단한 애플리케이션이 “매일 각 클러스터에서 임의의 인스턴스를 선택해서 영업 시간 중 특정 시점에 경고 없이 이 인스턴스를 끄는” 방식으로 진행된다.
카오스 몽키의 개념은 가장 약한 부분이 어디인지 파악하면 엔지니어가 문제에 대처하는 자동화된 트리거를 설정할 수 있고 이를 통해 한밤중에 장애 발생으로 엔지니어가 호출될 일이 없다는 것이다. 이후 카오스 몽키는 카오스 엔지니어링이라는 이름 아래에 종합적인 카오스 원칙으로 발전했다.
넷플릭스의 카오스 몽키
카오스 몽키는 2010년을 전후해 넷플릭스 엔지니어링 과정에서 탄생했다. 현재는 마이크로소프트 소유의 깃허브에서 일하는 그레그 오젤은 당시 넷플릭스의 새로운 클라우드 기반 아키텍처에 탄력성을 구축하는 일을 맡았다.오젤은 Inforworld와의 인터뷰에서 “카오스 몽키가 엔지니어링 측면의 큰 위업은 아니라고 생각한다. 그보다도 카오스 몽키의 가치는 DVD 대여업에서 인터넷을 통한 스트리밍으로 전환하던 당시 넷플릭스에 꼭 필요했던 사고방식의 변화를 가져왔다는 데 있다”고 말했다.
초창기에 넷플릭스 엔지니어들은 각각 특정 유형의 장애를 담당하는 오픈소스 툴의 이른바 “원숭이 부대(Simian Army)”를 사용해서 카오스 몽키가 AWS 클러스터를 중단시키는 것을 시작으로 시스템에 온갖 장애와 문제를 일으켰다.
지금은 새로운 툴에 밀려 대부분 퇴역했지만 첫 원숭이 부대에는 RESTful 클라이언트-서버 통신 계층에 인공적인 지연을 유발하는 레이턴시 몽키(Latency Monkey), 각 인스턴스에서 실행되고 다른 외부 상태 신호(예를 들어 CPU 부하)도 모니터링해서 비정상 인스턴스를 감지해 필요한 경우 서비스에서 제거하는 상태 확인에 개입하는 닥터 몽키(Doctor Monkey) 등이 포함됐다.
카오스 콩(Chaos Kong)은 카오스 몽키에서 한 단계 더 발전해서 전체 AWS 가용성 영역의 중단을 시뮬레이션했다. 2015년 넷플릭스 블로그에 따르면 “AWS 지역을 사용할 수 없게 되는 경우는 극히 드물지만 어쨌든 발생하는 일”이다.
글은 이어 “지역 단위의 중단을 시뮬레이션하는 실험을 정기적으로 실행함으로써 조기에 모든 시스템 약점을 파악해 수정할 수 있었다. US-EAST-1이 실제로 사용할 수 없게 되는 상황이 발생했을 때 넷플릭스 시스템은 충분히 견고했기 때문에 트래픽 페일오버를 원활하게 처리할 수 있었다”고 썼다.
존스와 로젠탈이 책에서 쓴 바와 같이 카오스 콩을 인프라에 풀어놓는 것은 스트리밍 서비스의 모든 측면을 모니터링하기 위해 소집된 ‘워룸’에서의 힘든 싸움이었으며 몇 시간 동안 지속됐다
2년 뒤인 2017년 7월, 넷플릭스는 카오스 오토메이션 플랫폼(Chaos Automation Platform: ChAP)을 공개했다. 블로그 글에 따르면 ChAP는 배포 파이프라인에서 사용자가 지정한 서비스를 확인한 다음 해당 서비스의 실험 및 제어 클러스터를 실행하고 각각에 소량의 트래픽을 라우팅한다.
카오스 엔지니어링 원칙
기초인 카오스 몽키 방식은 빠르게 발전해서 카오스 콩을 통해 점점 더 배포 규모를 키우고 나중에는 카오스 엔지니어링이라는 형식을 갖췄다. 넷플릭스는 2015년에 자체적인 공식 카오스 엔지니어링 팀을 구성했다. 이 팀의 리더는 현재 스티치 픽스(Stitch Fix)의 엔지니어링 책임자인 브루스 웡이었다.카오스 몽키의 최초 고안자 중 몇 명이 정리한 카오스 엔지니어링 원칙은 “프로덕션 환경의 예측할 수 없는 상황에 버틸 수 있는 확고한 시스템 역량을 구축하기 위한 실험 방법”이다.
실무에서는 다음과 같은 4단계의 형식을 취한다.
1. 시스템의 “정상 상태”를 정의해 정상 동작의 기준선을 설정한다.
2. 대조군과 실험군 양쪽에서 모두 이 정상 상태가 계속된다는 가설을 세운다.
3. 서버 멈춤, 하드 드라이브 고장, 네트워크 연결 끊김과 같은 실제 상황을 반영하는 변수를 도입한다.
4. 대조군과 실험군 사이의 차이점을 확인해 가설이 틀렸음을 입증한다.
정상 상태를 무너뜨리기가 어렵다면 견고한 시스템이고, 약점이 있다면 찾아서 수정해야 한다.
존스와 로젠탈은 “원칙이 공개되고 5년 동안 카오스 엔지니어링은 발전을 거듭해 새로운 산업의 새로운 과제를 충족했다. 이 방법의 원칙과 기반은 소프트웨어 산업 전반에서, 그리고 새로운 분야로 도입이 확산됨에 따라 앞으로도 계속해서 발전할 것이 확실하다”고 말했다.
카오스 몽키를 사용한 카오스 엔지니어링
카오스 몽키의 오픈소스 버전을 시스템에서 실행하려면 깃허브에 있는 몇 가지 전제 조건을 충족해야 한다.카오스 몽키는 서비스로 실행되지 않으므로 깃허브 페이지의 설명에 따라 크론(cron) 작업을 설정해야 한다. 이 작업이 매일 한 번씩 카오스 몽키를 호출해서 중단 일정을 생성한다.
이 버전의 카오스 몽키를 사용하려면 오픈소스인 넷플릭스의 지속적 제공 플랫폼인 스핀네이커(Spinnaker)를 사용해야 한다. 스핀네이커는 특정 조직에서 이 방법을 도입하는 역량을 제한할 수 있다. 또한 카오스 몽키를 사용하려면 버전 5.6 이상의 MySQL 호환 데이터베이스도 필요하다.
서비스 소유자가 스핀네이커를 통해 카오스 몽키 구성을 설정한다. 카오스 몽키는 스핀네이커를 통해 작동하면서 서비스가 어떻게 배포되었는지에 대한 정보를 입수하고 지정된 빈도와 일정에 따라 무작위로 인스턴스(가상 머신 또는 컨테이너)를 종료한다
물론 카오스 몽키 구현은 시스템 탄력성 문제를 해결하기 위한 어렵고 복잡한 작업의 시작일 뿐이다. 카오스 몽키는 시스템의 약점을 노출하는 역할만 하므로 이후 데브옵스 또는 시스템 엔지니어링 팀이 원인을 파악해 해결책을 마련해야 한다.
오젤은 “툴 자체는 비용이 많이 들지 않지만 툴에 대응하기 위한 투자에는 많은 비용이 든다”고 말했다. 또한 카오스 엔지니어링에 집중하기 위해서는 새로운 기능에 투입된 인력까지 빼서 탄력성 강화에 투입해야 한다. 오젤은 “이 스펙트럼에서의 위치는 기업마다 다르므로 각자가 적절히 결정해서 리소스를 늘리거나 줄여야 한다”고 말했다.
존스와 로젠탈은 초기 넷플릭스 엔지니어가 “특히 금융 기관으로부터 큰 반발에 직면했다”고 말했다.
은행의 경우 카오스 몽키가 미치는 파급력이 더 크지만 그래도 중단은 발생한다. 책은 “캐피털 원(Capital One)을 필두로 많은 금융 조직은 통제 불능의 대대적인 사고를 방지하기 위해 카오스 엔지니어링과 같은 선제적 전략을 신중하게 구현해서 위험을 파악함으로써 사고방식을 바꿨다”고 썼다.
카오스 엔지니어링 리소스
카오스 엔지니어링에 관한 최신 결정판은 위에서도 언급했듯이 전 넷플릭스 엔지니어인 노라 존스와 케이시 로젠탈이 2020년 4월에 출판한 카오스 엔지니어링이다. 2017년에 두 저자를 포함한 여러 저자들이 출판한 카오스 엔지니어링을 바탕으로 많은 부분이 추가됐다. 더 실무적인 개요서가 필요한 경우 러스 마일스가 쓴 카오스 엔지니어링 배우기(Learning Chaos Engineering)가 있다.넷플릭스는 깃허브를 통해 튜토리얼, 문서, 오류 카운터, 중단 검사기, 암호 해독 툴을 포함한 풍부한 관련 리소스를 제공한다.
카오스 엔지니어링을 위한 상용 툴을 판매하는 그렘린(Gremlin)도 자체적으로 다양한 리소스를 제공한다. 그렘린의 리소스는 PDF 형식이며 온라인에서 무료로 받을 수 있다. 또한 그렘린은 카오스 콘프(Chaos Conf), 슬랙 채널을 포함한 다양한 커뮤니티 활동도 지원한다. editor@itworld.co.kr
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데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.