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이보다 더 많은 78%의 응답자는 레거시 인프라와 클라우드 기술의 조합을 관리해야 할 필요가 있다고 답했다. 앞으로도 기술 확산과 복잡성의 원인이 될 것이라는 지적이다. 물론 이 보고서의 후원업체인 앱다이내믹스가 AI옵스과 관찰 가능성 툴을 판매하는 업체라는 점도 참고해야 한다.
이렇게 비율이 높은 이유는 무엇일까? 여러 요인이 겹치면서 이른바 ‘퍼펙트 스톰(Perfect Storm)’이 복잡성의 빠른 증가를 지속적으로 뒷받침하고 있기 때문이다.
우선, 클라우드 도입 및 급격한 마이그레이션이 가속화되고 있다. 처음에는 팬데믹 때문에 촉발됐지만, 지금은 비즈니스 복구에 이용되고 있다. 이런 빠른 전환은 사전 계획의 부족으로 이어지고, 그래서 모든 것을 어떻게 운영할 것인지 계산하지도 않고 너무 많은 기술을 선택하게 된다.
새로운 종류의 클라우드 및 클라우드 연결 기술이 빠르게 성장하고 있다. 이제 엣지 컴퓨팅이나 IoT, AI 중심 비즈니스 분석, 그리고 아직도 사용해야 하는 기존 시스템까지 클라우드 기반 플랫폼으로 통합해야 한다.
기업은 이런 기술을 배치한 직후 ‘복잡성의 장벽’에 부딪힌다. 까다롭고 넓게 분산된 클라우드 솔루션을 운영하는 비용과 복잡성이 이점보다 더 크다는 것을 알게 된다. 유동적인 부분이 많아지면서 서로 너무나도 다른 요소가 얽히고 설킨다. 그리고 기업이 이들 플랫폼을 운영하고 유지할 인력을 갖추지 못한다는 것이 분명해진다. 클라우드의 복잡성이 완성된 것이다.
기업 IT 부서는 복잡성의 원인이 개발자들이 멀티클라우드 배치 내에서 시스템을 구축하며 사용하는 일련의 기술 때문이라고 지적한다. 하지만 기업은 더 나은 비즈니스를 위해 더 나은 시스템을 구축하기 위해 혁신적인 인력을 보강해야 한다. 혁신은 포기하기에는 너무나 매력적인 기회이다. 기술에 제한을 두면 운영의 복잡성을 방지할 수 있을지는 모르겠지만, 최상의 비즈니스 환경을 만들지 못할 수도 있다.
보안 역시 문제이다. 보안 전문가는 오래 전부터 더 복잡한 기술 솔루션에는 더 많은 취약점이 있다는 것을 알고 있었다. 즉 IT가 어떻게든 막아야만 하는 데이터 침해나 랜섬웨어 공격의 위험이 커진다.
복잡성이 비즈니스를 제대로 지원하기 위한 혁신과 빠른 기술 도입의 결과물이라면, 어떻게 대처해야 할 것인가? 가능한 한 인력을 배제할 수 있는 기술을 이용해 좀 더 ‘스마트’하게 일하는 수밖에 없다. IT는 이미 효과적으로 관리하고 운영할 수 있는 것보다 더 많은 시스템을 다루고 있다. 아직 이런 상황에 처하지 않았다 하더라도 곧 그렇게 될 것이다. 해법은 추상화이다. 모든 종류의 클라우드와 비클라우드 시스템을 통제할 수 있는 제어판이 필요하다. 자동화와 AI를 사용해 날로 증가하는 복잡성에 선제적으로 대응하면서도 혁신을 제한하거나 보안 위험을 높이지 않아야 한다.
이런 툴은 여러 가지 이름으로 나와 있다. AI옵스처럼 관찰 가능성을 지원하는 툴도 있고, 보안 관리, 선제적 모니터링, 크로스 시스템 오케스트레이션 등등의 이름을 가지고 있다. 복잡성을 다루기 위한 툴 스택도 처음에는 복잡하다. 어디에도 마법의 총알은 없다. 처음에는 숙련된 클라우드옵스 엔지니어만이 이들 툴을 효과적으로 사용하는 법을 알 수 있을 것이다.
하지만 조만간 추상화와 자동화는 선택사항이 아니라 필수 사항이 될 것이다. 지금은 클라우드 복잡성을 해결하기 위해 새로운 툴을 연구하고 채택할 때이다. 신속하게 움직이지 않으면 비즈니스가 시장에서 밀려나는 것을 준비해야 할지도 모른다. editor@itworld.co.kr
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