2021.02.10

미래형 데이터센터에 필요한 일자리와 스킬, 지금까지와는 다르다?

Zeus Kerravala | Network World
코로나19 팬데믹은 인프라에도 큰 영향을 미쳤다. 특히 클라우드 서비스가 더욱 전면적으로 도입되고, 데이터센터에도 변화를 가져왔다. 관련 인력은 새로운 스킬을 익히면서 변화에 적응해야 하게 됐다.

아마도 클라우드 컴퓨팅보다 팬데믹의 혜택을 많이 받은 기술 산업은 없을 것이다. 클라우드 서비스의 위치적 독립성 덕분에 대다수 영업 부문 외에도 일반적인 IT 노동자까지 이제 더는 사무실에 머무를 필요가 없는 세계에 이상적인 위치를 차지하게 됐다.

그러면 이제 기업은 IaaS(Infrastructure as a Service)에만 의존하고, 자체적인 온프레미스 데이터센터와 데이터센터 IT 부서는 필요 없게 되는 것일까? 애널리스트와 미래학자는 이 질문을 10년 가까이 연구해 왔지만, 클라우드 이전에도 강력했던 클라우드가 이제는 변곡점을 넘어 이 문제에 새로운 직접성을 가져왔다.

데이터센터가 하루 아침에 사라지지는 않겠지만, 그 모습에는 근본적인 변화가 있을 것이다. 현재 데이터센터에서 근무하고 있는 사람과 그 곳에서의 경력을 고려하고 있는 사람에게는 희소식이다. 클라우드와 다른 변화를 도입하면 새로운 기회의 물결이 생겨나기 때문이다.

업타임 인스티튜트(Uptime Institute)는 데이터센터 인력 수요가 전 세계적으로 2019년의 약 200만 명 정직원에서 2025년까지 약 230만 명으로 높아질 것이다. 예상되는 수요 증가는 주로 클라우드 및 코로케이션 데이터센터에서 발생할 것이다. 업타임은 기업 데이터센터는 계속해서 많은 직원을 채용하겠지만 2025년 이후에는 클라우드 데이터센터 인력이 기업 데이터센터 인력보다 많아질 것이라고 밝혔다.

업타임 인스티튜트는 고용 측면에서 여전히 적절한 인재를 찾는 데 어려움을 겪는 기업은 많다. 2020년에는 전 세계 데이터센터 소유사 또는 운영사 중 50%가 공석을 메우기 위한 적격 후보자를 찾는 데 어려움을 겪었다고 밝혔다(2018년에는 38%, 차트 참조).
 
ⓒ UPTIME INSTITUTE

새 데이터센터에 입사하고 싶은 IT 전문가들의 경우 중요한 역할과 개발 수요가 있는 스킬을 잘 구분해야 한다.
 

기술 설계자

이제 애플리케이션은 기술 사일로에 배치되지 않기 때문에 기술 설계자의 역할의 중요성이 더욱 커졌다. 과거에는 각 애플리케이션마다 서버, 스토리지, 보안이 구분돼 있었다. 그러나 최신 데이터센터는 여러 애플리케이션이 리소스를 공유하는 해체된 인프라를 기반으로 구축된다.

광범위한 애플리케이션이 근본적인 기술을 공유하면서 높은 애플리케이션 성능을 유지하기 위해서는 새로운 인프라 디자인 스킬이 필요하다. 그리고 이를 위해 네트워크, 스토리지, 서버, 가상화, 기타 인프라 영역에 대한 높은 수준의 지식이 필요하다.


데이터센터 설계자

데이터센터 설계자의 업무에는 물리적인 데이터센터에 대한 구체적인 지식, 즉 전력, 냉각, 부동산, 비용 구조, 기타 데이터센터 설계에 어떤 요소가 필수적인지에 대한 이해가 필요하다. 설계자는 시설의 레이아웃뿐 아니라 물리적 보안을 결정하는 데 도움이 된다. 랙, 바닥재, 배선 등의 내부 디자인은 이 역할에 포함된다. 제대로 하지 않는 경우 기술 인력의 워크플로우에 엄청나게 부정적인 영향을 미치게 된다.
 

클라우드 관리

단일 클라우드 제공 업체는 없다. 새롭고 지속적으로 발전하는 기업 역할은 클라우드 서비스(프라이빗/퍼블릭/하이브리드)를 선택하고 관리하는 것이다. 클라우드 제공자의 속성은 저마다 다르며 일부는 특정 지역에서 강하고, 또 특정 서비스를 제공하기에 더 적합한 곳도 있을 수 있는 형태다. 경우에 따라 서드파티 클라우드 서비스가 부적절하여 프라이빗 클라우드가 정답인 경우가 있으며, 엄격한 데이터 프라이버시가 요구되는 경우에 특히 그렇다.
클라우드 서비스는 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 기업이 일부 영역에서 과도하게 지출하고 나머지 영역에서 부족하게 지출하는 일이 없도록 해야 한다. 이와 동시에 비용 최적화를 허용하여 성능 문제를 발생시켜서는 안 된다. 이 역할에는 클라우드 제공물을 적절히 평가하고 지속적인 관리를 제공하기 위한 스킬이 필요하다.
 

인공 지능(AI) 및 머신러닝(ML)

데이터의 규모는 어마어마하다. 게다가 매일 더 커지고 있다. 엣지 컴퓨팅의 등장으로 더 많은 곳에 더 많은 데이터가 존재하게 될 것이다. 효과적인 데이터 관리를 위해서는 인공 지능과 머신러닝이 필요하다. 이 영역에는 AI 목표를 충족하기 위해 AI 시스템 훈련, 모델링, 프로그래밍, 인간 참여형 참여를 제공하는 등 AI 라이프사이클의 스펙트럼 전반에 걸쳐 다양한 일자리가 존재한다.
 

데이터 분석

미래의 데이터센터는 대용량 데이터 분석이 주도할 것이다. IoT 종점, 비디오 시스템, 로봇 등 거의 대부분의 업무가 더 많은 데이터를 생성하는 트렌드가 지속될 것이다. 데이터센터 운영 부서도 이 데이터에 대한 분석을 기준으로 중요한 결정을 내릴 것이다. 오늘날 기업에는 분석 스킬을 갖춘 인력, 특히 AI/ML을 활용하여 분석을 가속화하는 방법을 아는 인력이 부족하다.
 

소프트웨어 스킬

네트워크 인프라를 다루는 이를 포함, 많은 IT엔지니어들이 하드웨어 중심적이다. 물론, 명령줄 인터페이스를 사용하는 방법은 알고 있겠지만 소프트웨어 스킬은 그것이 아니다. 대부분의 네트워크 엔지니어들은 API 호출 같은 기본적인 소프트웨어 기능도 실행해 본 적이 없다. API를 활용하면 스크립트를 활용하여 CLI를 분석하는 것보다 많은 작업을 훨씬 쉽게 처리할 수 있다.
모든 네트워크 엔지니어가 프로그래머가 될 필요는 없지만(단, 원하는 사람들은 파이썬(Python)과 루비(Ruby) 등의 언어에 집중해야 한다.) 모두가 소프트웨어 고급 사용자가 되고 API와 SDK를 활용하여 관리 작업을 수행하는 방법을 이해해야 한다. 모든 현대적인 네트워크 인프라는 API를 통해 관리되도록 설계되었으며, 그 중 다수가 클라우드 기반이다. CLI 기수가 되던 시대는 끝났으며 이것을 인정하고 싶지 않은 태도가 오늘날의 데이터센터 엔지니어에게 가장 큰 위협이 되고 있다.
 

데이터센터 보안

데이터센터 보안 영역에는 다양한 일자리가 존재하며, 이 규칙은 물리 및 사이버 보안 모두에 적용된다. 데이터센터에는 민감한 비전매 특허 데이터가 보관되어 있으며 유출은 조직에 처참한 결과를 낳을 수 있다. 물리적인 보안은 배지 인식기와 키패드로 해결했지만 AI 지원 카메라, 지문 스캐너, 홍채 인식기, 얼굴 인식 시스템 등 많은 혁신이 있었다. 향후 10년 동안 이 영역이 흥미로운 영역이 될 것이다.   

보안 정보 및 이벤트 관리 도구가 머신러닝 기반 시스템으로 이전되면서 사이버 보안이 발전했고, 보안 전문가들은 이전에는 불가능했던 것들을 보기 시작했다. 또한 많은 발전된 조직들이 다른 시스템에서 애플리케이션 트래픽을 격리시키기 위해 제로 트러스트 모델을 도입하고 있다. 마이크로세그멘테이션을 사용하여 안전한 구역을 생성하고 유출의 ‘폭발 반경’을 최소화할 수 있다.
 

데이터센터 네트워킹

데이터센터에서 네트워크의 역할은 지난 10년 동안 크게 바뀌었다. 남북 트래픽 흐름에 최적화되었던 전통적인 멀티-티어 아키텍처가 더 높은 동서 트래픽을 위해 고안된 리프-스파인 네트워크로 바뀌었다. 또한 SDN(Software-Defined Networking) 시스템을 사용하여 물리적 언더레이에 대한 가상-패브릭 오버레이를 제공하고 있다. 이를 통해 데이터센터 네트워크의 자동화, 트래픽, 가시성, 비용 효과성이 높아지고 있다.

데이터센터에서 근무하는 네트워크 엔지니어는 리눅스 기반 운영 체제, 오픈 소스 네트워크 플랫폼, VxLAN 터널, 이더넷 VPN 등의 네트워크 패브릭과 관련된 새로운 개념에 익숙해져야 한다. 이로 인해 네트워크의 확장성, 탄력성, 회복력이 높아지면서 네트워크 운영이 간소화되고 있다. 또한 현대 대부분의 데이터센터 플랫폼들은 설계상 개방되어 있어 제공업체 상호운용성이 크게 용이해지고 과거 고객이 경험했던 종속 현상이 사라지고 있다.

변화한 데이터센터 네트워킹의 또 다른 측면은 클라우드 연결성이다. 역사적으로 네트워크 엔지니어들은 통제되고 있는 데이터센터 내부의 네트워크에 관심을 가졌다.

클라우드와 엣지 컴퓨팅의 등장으로 네트워크가 고객 영역의 물리적인 한계를 벗어나 광범위한 영역을 거쳐 클라우드 제공자에게 도달하게 되었다. 네트워크는 모든 클라우드 위치에서 하나의 연속적인 패브릭처럼 작동해야만 한다. 이를 위해 SD-WAN, SASE, 직접 클라우드 연결 등 다양한 방법이 있다.
 

데이터센터 외의 직업

데이터센터 전문가가 그 환경에서 벗어나면서 현재의 스킬을 사용할 수 있는 일자리는 무엇일까? 안타깝게도 이런 스킬은 잘 바뀌지 않는다. 메인프레임 엔지니어나 PBX 관리자는 그리 많지 않다.

앞서 설명한 일자리는 전도 유망하다. 하지만 구형 데이터센터가 미래 형태로 옮겨갈 때까지 오랜 시간이 소요될 것이다. 어쨌든, 기업은 업무에 필수적인 시스템과 관련하여 ‘망가지지 않으면 고치지 말라’는 정신을 도입하는 경우가 많다. 따라서 새로운 스킬을 배울 수 없거나 의지가 없는 사람들은 국가 및 지방 정부, 지역 은행, 전문 소매점 등 기술 도입이 느린 경향이 있는 버티컬 산업에서 고용주를 찾아야 할 수도 있다.

데이터센터의 미래는 분산형 클라우드에 달려 있다. 따라서 데이터센터 운영에 필요한 스킬에도 전면적인 변화가 일고 있다. 데이터센터는 분명 사라지지 않겠지만 앞으로는 크게 달라질 것이며, 이런 상황은 많은 이의 흥미를 끌고 있다. editor@itworld.co.kr 


2021.02.10

미래형 데이터센터에 필요한 일자리와 스킬, 지금까지와는 다르다?

Zeus Kerravala | Network World
코로나19 팬데믹은 인프라에도 큰 영향을 미쳤다. 특히 클라우드 서비스가 더욱 전면적으로 도입되고, 데이터센터에도 변화를 가져왔다. 관련 인력은 새로운 스킬을 익히면서 변화에 적응해야 하게 됐다.

아마도 클라우드 컴퓨팅보다 팬데믹의 혜택을 많이 받은 기술 산업은 없을 것이다. 클라우드 서비스의 위치적 독립성 덕분에 대다수 영업 부문 외에도 일반적인 IT 노동자까지 이제 더는 사무실에 머무를 필요가 없는 세계에 이상적인 위치를 차지하게 됐다.

그러면 이제 기업은 IaaS(Infrastructure as a Service)에만 의존하고, 자체적인 온프레미스 데이터센터와 데이터센터 IT 부서는 필요 없게 되는 것일까? 애널리스트와 미래학자는 이 질문을 10년 가까이 연구해 왔지만, 클라우드 이전에도 강력했던 클라우드가 이제는 변곡점을 넘어 이 문제에 새로운 직접성을 가져왔다.

데이터센터가 하루 아침에 사라지지는 않겠지만, 그 모습에는 근본적인 변화가 있을 것이다. 현재 데이터센터에서 근무하고 있는 사람과 그 곳에서의 경력을 고려하고 있는 사람에게는 희소식이다. 클라우드와 다른 변화를 도입하면 새로운 기회의 물결이 생겨나기 때문이다.

업타임 인스티튜트(Uptime Institute)는 데이터센터 인력 수요가 전 세계적으로 2019년의 약 200만 명 정직원에서 2025년까지 약 230만 명으로 높아질 것이다. 예상되는 수요 증가는 주로 클라우드 및 코로케이션 데이터센터에서 발생할 것이다. 업타임은 기업 데이터센터는 계속해서 많은 직원을 채용하겠지만 2025년 이후에는 클라우드 데이터센터 인력이 기업 데이터센터 인력보다 많아질 것이라고 밝혔다.

업타임 인스티튜트는 고용 측면에서 여전히 적절한 인재를 찾는 데 어려움을 겪는 기업은 많다. 2020년에는 전 세계 데이터센터 소유사 또는 운영사 중 50%가 공석을 메우기 위한 적격 후보자를 찾는 데 어려움을 겪었다고 밝혔다(2018년에는 38%, 차트 참조).
 
ⓒ UPTIME INSTITUTE

새 데이터센터에 입사하고 싶은 IT 전문가들의 경우 중요한 역할과 개발 수요가 있는 스킬을 잘 구분해야 한다.
 

기술 설계자

이제 애플리케이션은 기술 사일로에 배치되지 않기 때문에 기술 설계자의 역할의 중요성이 더욱 커졌다. 과거에는 각 애플리케이션마다 서버, 스토리지, 보안이 구분돼 있었다. 그러나 최신 데이터센터는 여러 애플리케이션이 리소스를 공유하는 해체된 인프라를 기반으로 구축된다.

광범위한 애플리케이션이 근본적인 기술을 공유하면서 높은 애플리케이션 성능을 유지하기 위해서는 새로운 인프라 디자인 스킬이 필요하다. 그리고 이를 위해 네트워크, 스토리지, 서버, 가상화, 기타 인프라 영역에 대한 높은 수준의 지식이 필요하다.


데이터센터 설계자

데이터센터 설계자의 업무에는 물리적인 데이터센터에 대한 구체적인 지식, 즉 전력, 냉각, 부동산, 비용 구조, 기타 데이터센터 설계에 어떤 요소가 필수적인지에 대한 이해가 필요하다. 설계자는 시설의 레이아웃뿐 아니라 물리적 보안을 결정하는 데 도움이 된다. 랙, 바닥재, 배선 등의 내부 디자인은 이 역할에 포함된다. 제대로 하지 않는 경우 기술 인력의 워크플로우에 엄청나게 부정적인 영향을 미치게 된다.
 

클라우드 관리

단일 클라우드 제공 업체는 없다. 새롭고 지속적으로 발전하는 기업 역할은 클라우드 서비스(프라이빗/퍼블릭/하이브리드)를 선택하고 관리하는 것이다. 클라우드 제공자의 속성은 저마다 다르며 일부는 특정 지역에서 강하고, 또 특정 서비스를 제공하기에 더 적합한 곳도 있을 수 있는 형태다. 경우에 따라 서드파티 클라우드 서비스가 부적절하여 프라이빗 클라우드가 정답인 경우가 있으며, 엄격한 데이터 프라이버시가 요구되는 경우에 특히 그렇다.
클라우드 서비스는 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 기업이 일부 영역에서 과도하게 지출하고 나머지 영역에서 부족하게 지출하는 일이 없도록 해야 한다. 이와 동시에 비용 최적화를 허용하여 성능 문제를 발생시켜서는 안 된다. 이 역할에는 클라우드 제공물을 적절히 평가하고 지속적인 관리를 제공하기 위한 스킬이 필요하다.
 

인공 지능(AI) 및 머신러닝(ML)

데이터의 규모는 어마어마하다. 게다가 매일 더 커지고 있다. 엣지 컴퓨팅의 등장으로 더 많은 곳에 더 많은 데이터가 존재하게 될 것이다. 효과적인 데이터 관리를 위해서는 인공 지능과 머신러닝이 필요하다. 이 영역에는 AI 목표를 충족하기 위해 AI 시스템 훈련, 모델링, 프로그래밍, 인간 참여형 참여를 제공하는 등 AI 라이프사이클의 스펙트럼 전반에 걸쳐 다양한 일자리가 존재한다.
 

데이터 분석

미래의 데이터센터는 대용량 데이터 분석이 주도할 것이다. IoT 종점, 비디오 시스템, 로봇 등 거의 대부분의 업무가 더 많은 데이터를 생성하는 트렌드가 지속될 것이다. 데이터센터 운영 부서도 이 데이터에 대한 분석을 기준으로 중요한 결정을 내릴 것이다. 오늘날 기업에는 분석 스킬을 갖춘 인력, 특히 AI/ML을 활용하여 분석을 가속화하는 방법을 아는 인력이 부족하다.
 

소프트웨어 스킬

네트워크 인프라를 다루는 이를 포함, 많은 IT엔지니어들이 하드웨어 중심적이다. 물론, 명령줄 인터페이스를 사용하는 방법은 알고 있겠지만 소프트웨어 스킬은 그것이 아니다. 대부분의 네트워크 엔지니어들은 API 호출 같은 기본적인 소프트웨어 기능도 실행해 본 적이 없다. API를 활용하면 스크립트를 활용하여 CLI를 분석하는 것보다 많은 작업을 훨씬 쉽게 처리할 수 있다.
모든 네트워크 엔지니어가 프로그래머가 될 필요는 없지만(단, 원하는 사람들은 파이썬(Python)과 루비(Ruby) 등의 언어에 집중해야 한다.) 모두가 소프트웨어 고급 사용자가 되고 API와 SDK를 활용하여 관리 작업을 수행하는 방법을 이해해야 한다. 모든 현대적인 네트워크 인프라는 API를 통해 관리되도록 설계되었으며, 그 중 다수가 클라우드 기반이다. CLI 기수가 되던 시대는 끝났으며 이것을 인정하고 싶지 않은 태도가 오늘날의 데이터센터 엔지니어에게 가장 큰 위협이 되고 있다.
 

데이터센터 보안

데이터센터 보안 영역에는 다양한 일자리가 존재하며, 이 규칙은 물리 및 사이버 보안 모두에 적용된다. 데이터센터에는 민감한 비전매 특허 데이터가 보관되어 있으며 유출은 조직에 처참한 결과를 낳을 수 있다. 물리적인 보안은 배지 인식기와 키패드로 해결했지만 AI 지원 카메라, 지문 스캐너, 홍채 인식기, 얼굴 인식 시스템 등 많은 혁신이 있었다. 향후 10년 동안 이 영역이 흥미로운 영역이 될 것이다.   

보안 정보 및 이벤트 관리 도구가 머신러닝 기반 시스템으로 이전되면서 사이버 보안이 발전했고, 보안 전문가들은 이전에는 불가능했던 것들을 보기 시작했다. 또한 많은 발전된 조직들이 다른 시스템에서 애플리케이션 트래픽을 격리시키기 위해 제로 트러스트 모델을 도입하고 있다. 마이크로세그멘테이션을 사용하여 안전한 구역을 생성하고 유출의 ‘폭발 반경’을 최소화할 수 있다.
 

데이터센터 네트워킹

데이터센터에서 네트워크의 역할은 지난 10년 동안 크게 바뀌었다. 남북 트래픽 흐름에 최적화되었던 전통적인 멀티-티어 아키텍처가 더 높은 동서 트래픽을 위해 고안된 리프-스파인 네트워크로 바뀌었다. 또한 SDN(Software-Defined Networking) 시스템을 사용하여 물리적 언더레이에 대한 가상-패브릭 오버레이를 제공하고 있다. 이를 통해 데이터센터 네트워크의 자동화, 트래픽, 가시성, 비용 효과성이 높아지고 있다.

데이터센터에서 근무하는 네트워크 엔지니어는 리눅스 기반 운영 체제, 오픈 소스 네트워크 플랫폼, VxLAN 터널, 이더넷 VPN 등의 네트워크 패브릭과 관련된 새로운 개념에 익숙해져야 한다. 이로 인해 네트워크의 확장성, 탄력성, 회복력이 높아지면서 네트워크 운영이 간소화되고 있다. 또한 현대 대부분의 데이터센터 플랫폼들은 설계상 개방되어 있어 제공업체 상호운용성이 크게 용이해지고 과거 고객이 경험했던 종속 현상이 사라지고 있다.

변화한 데이터센터 네트워킹의 또 다른 측면은 클라우드 연결성이다. 역사적으로 네트워크 엔지니어들은 통제되고 있는 데이터센터 내부의 네트워크에 관심을 가졌다.

클라우드와 엣지 컴퓨팅의 등장으로 네트워크가 고객 영역의 물리적인 한계를 벗어나 광범위한 영역을 거쳐 클라우드 제공자에게 도달하게 되었다. 네트워크는 모든 클라우드 위치에서 하나의 연속적인 패브릭처럼 작동해야만 한다. 이를 위해 SD-WAN, SASE, 직접 클라우드 연결 등 다양한 방법이 있다.
 

데이터센터 외의 직업

데이터센터 전문가가 그 환경에서 벗어나면서 현재의 스킬을 사용할 수 있는 일자리는 무엇일까? 안타깝게도 이런 스킬은 잘 바뀌지 않는다. 메인프레임 엔지니어나 PBX 관리자는 그리 많지 않다.

앞서 설명한 일자리는 전도 유망하다. 하지만 구형 데이터센터가 미래 형태로 옮겨갈 때까지 오랜 시간이 소요될 것이다. 어쨌든, 기업은 업무에 필수적인 시스템과 관련하여 ‘망가지지 않으면 고치지 말라’는 정신을 도입하는 경우가 많다. 따라서 새로운 스킬을 배울 수 없거나 의지가 없는 사람들은 국가 및 지방 정부, 지역 은행, 전문 소매점 등 기술 도입이 느린 경향이 있는 버티컬 산업에서 고용주를 찾아야 할 수도 있다.

데이터센터의 미래는 분산형 클라우드에 달려 있다. 따라서 데이터센터 운영에 필요한 스킬에도 전면적인 변화가 일고 있다. 데이터센터는 분명 사라지지 않겠지만 앞으로는 크게 달라질 것이며, 이런 상황은 많은 이의 흥미를 끌고 있다. editor@itworld.co.kr 


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