그 시절 이후 너무 많은 것이 변했다.
앞서가는 소프트웨어 개발 부서는 마이크로서비스를 개발하고 클라이언트 측 자바스크립트를 사용해서 풍부한 프런트 엔드 사용자 경험을 실현한다. 호스팅 옵션은 대폭 증가해서 이제 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 컨테이너(CaaS), 서버리스 함수를 비롯한 다양한 아키텍처를 포함한다. 개발자들이 만드는 애플리케이션은 실시간 데이터 스트림을 활용하고 머신러닝 모델과 연결되고 SaaS 및 엔터프라이즈 시스템과 접속한다.
개발 툴도 많이 발전했다. 툴은 전 세계 곳곳에 분산된 개발 부서가 독립적으로 작업하고 빈번하게 변경 사항을 릴리스하고 신속하게 문제에 대응할 수 있게 해준다. 지속적 통합과 지속적 배포(CI/CD), 지속적 테스트, 코드형 인프라(IaC), AI옵스(AIops)를 통해 통합, 배포, 인프라 구성, 모니터링을 자동화할 수 있다.
이 변화에는 애자일의 지속적 계획 도입, 시프트-레프트 테스트 구현, 보안 위험에 대한 선제적 대처, 사이트 안정성 엔지니어링 등 문화적, 실무적 변화도 포함된다.
한층 더 깊게 들어가서 클라우드 네이티브 애플리케이션과 마이크로서비스를 구축하고 배포할 때 개발 프로세스를 어떻게 변경해야 하는지에 관한 최선의 방법을 알아보기 위해 여러 전문가들의 의견을 구했다.
빠른 속도에 필요한 것은 조율과 운영 인식
다수의 작고 원자적인, 또는 자주 배포되는 마이크로서비스 구축을 목표로 하는 개발 부서에 대한 필자의 첫 번째 우려는 이들의 배포 속도가 협업과 안전 가드레일을 감안하지 않는 경우다.빅판다(BigPanda) CTO 제이슨 워커에게 마이크로서비스를 성공적으로 구축, 배포, 강화하는 개발 부서에 관한 경험을 들어봤다. 워커는 “가장 큰 영향은 속도다. 개발-테스트-배포 주기 시간이 비약적으로 줄어든다. 애자일 부서는 클라우드 기반 서비스를 클라우드에서 개발하고 입력에는 마이크로서비스 생태계를 활용함으로써 매우 빠른 속도로 움직일 수 있다”고 말했다.
워커는 부서가 빠른 속도로 작업하면서도 궤도를 유지하고 비즈니스 가치를 제공하는 데 도움이 되는 작업 환경이 필요하다고 말했다. 워커가 제안하는 모범 사례는 다음과 같다.
• 각 부서가 비즈니스 목표에서 이탈하지 않도록 모든 단계의 리더가 전략적 목표를 이해하고 정렬시켜야 한다.
• 스크럼 마스터는 애자일 메트릭을 채택하고 스토리를 정확히 채점하고 지속적으로 부서 속도를 측정하고 장기적 계획을 위해 변동성을 기록하고 수용해야 한다.
• 모듈형 부서가 각기 제멋대로 활동하면서 비호환성이 발생하지 않도록 지식 관리 프로세스와 정확한 최신 문서 제공이 소프트웨어 개발 수명 주기 안에 기본적으로 포함되어야 한다.
• 조치 가능한 모니터링 전략이 필요하다. 합성 및 클라이언트 텔레메트리를 전체적인 서비스 성능에 대한 거시적 지표로 사용할 수 있으며 모니터링에서 신호 대 잡음비를 측정해야 한다.
코드 리팩터링으로 마이크로서비스 강화할 것
객체 지향 프로그래밍과 SOA에서 중요한 코딩 영역 중 하나는 코드 리팩터링이다. 코드 리팩터링은 개발자가 여러 고려 사항과 성능 요소 또는 기술 부채 문제를 더 잘 이해하게 되면서 코드의 구조를 개선할 수 있게 해준다.리팩터링은 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스로 변환하기 위한 핵심 기법이다. 리팩터링 전략에는 프레젠테이션 계층 분리, 비즈니스 서비스 추출, 데이터베이스 리팩터링이 포함된다.
프로젝트 앤 부서(Project and Team)의 전략 자문 위원인 로빈 예맨은 대규모 정부 및 방위 시스템 분야에서 경력의 대부분을 쌓았다. 로빈은 “복잡한 레거시 시스템 구축 또는 업데이트에서 애자일 활용을 막는 가장 큰 기술적 장벽은 소프트웨어 아키텍처의 많은 종속성이다. 이로 인해 여러 부서가 코드를 주고받아야 하고 지연이 발생한다”고 말했다.
로빈은 종속성을 줄이는 데 리팩터링의 초점을 맞춰야 한다면서 “클라우드 네이티브 애플리케이션과 마이크로서비스를 활용하기 위한 대규모 레거시 시스템의 소프트웨어 아키텍처 리팩터링은 시스템과 이 시스템을 지원하는 부서 사이의 종속성을 줄여준다”고 말했다.
또한 리팩터링은 다음과 같은 방식으로 마이크로서비스를 개선한다.
• 비즈니스 모델이 발전할 때 도메인 모델 업데이트
• 단일 책임 원칙에 부합하도록 서비스 축소
• 이벤트 기반 아키텍처의 측정 개선
• 관찰 가능성 및 오류 검증 강화
• 데브옵스 파이프라인 또는 컨테이너 구성에 대한 변경 처리
노블9(Nobl9)의 COO인 킷 머커는 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 마이크로서비스로 전환 중인 조직을 대상을 “모든 것을 다시 쓸 수는 없고 전환을 단계화해야 한다. 최선의 방법은 구현 방법에 대해 중립적이며 클라우드 네이티브 구현으로 전환하는 동안에도 사용자가 서비스에 대해 받는 인상을 관리하는 명확한 서비스 수준 목표를 설정하는 것”이라고 조언했다.
마이크로서비스 설계 패턴 채택
설계 패턴은 항상 공통적인 문제 집합을 중심으로 코드를 구조화하는 데 사용됐다. 예를 들어 객체 지향 설계 패턴의 범주는 생성(creational), 행위(behavioral), 구조(structural)이며, 소프트웨어 설계의 일반적인 문제를 해결하는 데 사용된다. SOA 설계 패턴은 10년 이상 전부터 존재했고, 현재의 REST API, 클라우드 API 설계 패턴의 시초다.마이크로서비스 설계 패턴 사용은 장기적인 성공을 위해 필수적이다. 기술 조직은 장애 격리, 지속적 제공, 탈중앙화된 관리 모델을 지원하는 독립적이고 탄력적인 자동 프로비저닝 서비스를 목표로 한다. 개발 부서가 설계 패턴을 사용한 개발에서 공통의 언어와 마이크로서비스 아키텍처, 구현 전략을 사용하지 않는다면 그 목표를 달성하기가 어렵다.
프리브옵스(PrivOps) 공동 창업자이자 CTO인 타일러 존슨은 마이크로서비스 개발이 복잡성을 줄이기 위한 핵심 전략이라면서 “클라우드 네이티브 애플리케이션을 기술하는 한 가지 방법은 ‘상호작용하는 복잡한 분산 시스템 집합’이다. 이 복잡성이 금방 관리하기 어려울 정도로 커질 수 있다. 표준화된 데브섹옵스 툴과 API, 데이터 모델이 포함된 표준화된 모듈형 마이크로서비스 아키텍처가 필요한 이유”라고 말했다.
부미(Boomi)의 글로벌 설계자이자 수석 기술자인 마이클 바크맨은 합성 마이크로서비스 설계 패턴을 사용하면 개발자가 사용자 경험에 집중할 수 있다고 말했다. 이 설계 패턴은 개발자가 멀티클라우드 서비스 및 SaaS 플랫폼 API에 연결되는 애플리케이션을 만들 때 특히 중요하다.
바크맨은 “합성은 추상화된 뷰를 통해 표시되는 엔드포인트 모음이다. 개발자는 서비스 카탈로그로 가서 합성을 호출하고 내부적으로 어떤 일이 벌어지는지에 관해서는 신경쓰지 않아도 된다. 최종 사용자에게 더 근접해지고 있으며 스택의 최상위에서 합성 서비스를 통해 신뢰할 수 있는 경험을 실현하고 있다”고 말했다.
요약하면, 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 마이크로서비스를 구축하려면 개발 부서가 협업, 코드 리팩터링, 재사용 가능하고 안정적인 서비스 개발과 같은 장기적인 소프트웨어 개발 측면에 뛰어나야 한다. 이러한 서비스를 대규모로 개발 중인 부서가 많으므로, 앞서 소개한 모범 사례를 배우고 수정하고 성숙시키는 것이 중요하다. editor@itworld.co.kr
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Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
Seagate
“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ 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.