엔지니어와 애플리케이션 스택이 애자일을 지향하는 만큼 네트워크도 애자일에 적합해야 하는데, 바로 멀티클라우드 환경을 위한 풀스택 자율 네트워킹이다. 이를 통해 기업은 단기간에 투자 가치를 회수할 수 있고 데브옵스 엔지니어는 생산성과 사업 성장을 극대화할 수 있는 수단을 확보할 수 있다.
레거시 네트워킹 툴의 한계
애플리케이션과 서비스의 제공 속도를 높이면 비즈니스 측면에서 많은 장점이 있지만 동시에 감수해야 할 위험과 해결해야 할 과제도 함께 늘어난다. 사용자가 성능 문제를 겪고 결과적으로 생산성이 저하된다면 혁신적인 애플리케이션도 아무 소용이 없다. 따라서 보유한 애플리케이션이 안전한 경험을 제공하는지, 기업과 직원, 고객을 위험에 드러내는지, 모든 규정 준수 요건을 충족하는지 확인해야 한다.IDC에 따르면 클라우드로 이동하는 애플리케이션이 많아지면서 올해 말이면 사상 처음으로 클라우드 투자가 비 클라우드 IT 인프라 투자를 앞지를 전망이다. 또한, 프로시모(Prosimo)의 최신 ‘멀티클라우드 인프라 상태 보고서’에 따르면 기업 91%가 복수의 클라우드를 사용할 계획이며 62%는 2년 이내에 사용할 계획이다. 클라우드 사용 규모가 커질수록 복잡성도 커지기 마련이다. 기업은 이 새로운 역동적 IT 환경을 온프레미스 데이터센터, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 인프라에 걸쳐 일관성 있게 오케스트레이션 및 관리하는 데 애를 먹고 있다.
많은 기업이 전통적인 레거시 네트워킹 툴을 사용해 연결성 요건과 씨름해 왔지만, 효과는 크지 않았다. 실제로 프로시모서에 따르면, 전통적인 네트워킹 방식으로 멀티클라우드와 씨름 중인 기업의 53%가 운영 복잡성, 보안, 성능 문제에 직면했다.
기업이 이처럼 어려움을 겪는 이유는 몇 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 전통적인 네트워킹 방식으로 문제를 해결하려면 수십 가지 이기종 네트워킹 및 보안 툴과 대시보드를 일일이 확인해야 하므로 시간이 많이 소요된다. 둘째, AWS, 마이크로소프트 애저, GCP 등 클라우드 업체의 네이티브 네트워킹 툴을 직접 다루려면, 각 업체가 사용하는 용어와 사용자 인터페이스, 기능에 모두 익숙해야 져야 한다. 즉 복잡성이 더 커진다. 셋째, 전통적인 네트워킹 툴은 애플리케이션 계층을 섬세하게 살피지 않았고, 결국 최고의 사용자 경험을 제공하지 못하고 있다.
더 큰 문제는 기업이 현재 직면한, 연결성과 클라우드 전환 문제 그 이후까지 생각해야 한다는 것이다. 그래야만 이음매 없는 애플리케이션 제공 프로세스를 구현할 수 있는 데브옵스 리소스를 확보할 수 있기 때문이다.
기업을 위한 단일 네트워킹 플랫폼 필요
그렇다면 동적인 네트워킹 플랫폼을 어떻게 만들 수 있을까? 최근 주목 받는 방법은 애플리케이션 및 연결성 요건과 관련된 클라우드 네이티브 구문(constructs)을 이용해 네트워킹을 구축하는 것이다. 기업은 클라우드 네이티브 구문을 활용해 클라우드(그리고 온프레미스) 리소스의 오케스트레이션과 관리를 간소화할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 구축할 수 있다. 이렇게 하면 클라우드 제공업체의 새 기능과 네이티브 기능까지 통합할 수 있다. 전체 클라우드 인프라에 대한 엔드투엔드 가시성을 실시간으로 확보할 수 있다.구형 네트워킹 및 보안 툴은 특정 상황의 시점 정보를 제공하는 반면 전체적인 그림은 제공하지 않을 때가 많다. 반면 클라우드 네이티브 구문을 활용하면 여러 클라우드에 걸쳐 애플리케이션, 서비스, 네트워크를 연결하는 복잡성을 줄이는 일관성 있는 ‘풀스택 네트워킹 아키텍처’를 동적으로 구축할 수 있다. 풀스택이란 2가지 핵심 구성요소를 갖는다고 생각하면 쉽다. 한 계층은 연결성에 집중하고 동적으로 확장한다. 대형 클라우드 업체처럼 클라우드 백본을 활용하는 것이다. 그 위에 놓여 있는 두 번째 계층은 애플리케이션을 이해하고 보안 및 성능 노브가 이용할 수 있도록 상호 연결하는 방법을 제공한다.
단일 통합 아키텍처로 제공되는 풀스택 네트워킹 플랫폼은 네트워크에서 애플리케이션 계층에 이르는 전체 생애주기에 걸친 운영과 상호의존성을 관장한다. 네트워킹, 성능, 보안, 규정 준수, 심지어 클라우드 비용까지 처리할 수 있다.
기업이 풀스택 네트워킹 플랫폼을 통해 완벽한 엔드투엔드 가시성을 갖추면 공통적인 문제와 요건에 대한 정책을 만들 수 있다. 이런 문제와 요건은 시장과 고객 요구의 변화, 새로운 시장 기회 때문에 지속해서 진화하는데, 바로 이때는 머신러닝을 이용해 새로운 비즈니스 요건에 더 쉽게 적응할 수 있다.
머신러닝은 패턴을 인식해 문제를 파악하고 문제 해결을 위한 권장 사항을 제공한다. 머신러닝은 기업이 많은 문제를 실시간으로 해결하도록 돕는다. 평균 해결 시간을 줄이고 피해가 널리 확산하기 전에 대응할 수 있게 한다. 또한, 머신러닝의 권장 사항은 시간이 지남에 따라 점점 정교해진다. 네트워크와 애플리케이션 행동에 대한 머신러닝 시스템의 이해가 높아지기 때문이다. 따라서 시간이 지날수록 기업은 머신러닝 권장 사항 중 직접 검토가 필요한 조건을 서서히 완화하는 방식으로 자율 기능을 확장할 수 있다.
데브옵스를 더 빨리 추진할 수 있는 원동력
머신러닝과 자율 기능을 갖춘 풀스택 네트워킹 플랫폼에 데브옵스 엔지니어들이 관심을 가져야 할 이유는 명확하다. 이 플랫폼이 데브옵스 엔지니어의 존재 목적, 즉 애플리케이션 구축 임무에 집중할 수 있게 해주기 때문이다. 애플리케이션, 서비스, 리소스가 네트워크에 추가되거나 수정되면 풀스택 네트워킹 플랫폼은 이를 확인하고 필요한 조정할 수 있도록 한다.예를 들어 사용자가 새로운 애플리케이션에서 성능 문제를 겪고 있을 때 라우팅 문제인지 애플리케이션 문제인지를 빠르게 파악할 수 있다. 애플리케이션이 사용자에게 전 세계적으로 제공되는 경우 각 운영 지역에서 모든 규정 준수 요건이 충족되도록 조치할 수도 있다. 성능 문제가 애플리케이션이 제공되는 클라우드 지역과 관련이 있다면 클라우드 지역을 사용자에게 가깝게 옮길 경우 성능을 향상할지, 비용을 얼마나 들지 등도 바로 확인할 수 있다.
여러 클라우드에 걸쳐 작동하는 네트워킹 플랫폼의 장점은 이미 기존 조사에서 확인됐다. 멀티클라우드 인프라 상태 보고서에 따르면, 사용자와 앱의 연결성에서 멀티클라우드는 단일 클라우드에 비해 45% 더 많은 경로를 제공해 네트워크 지연을 줄인다. 동시에 성능은 VPN이나 SD-WAN 같은 네트워크 중심 연결성에 비해 경로당 최대 55% 향상된다. 특히 보안이 가장 중요한 경우 풀스택 네트워킹 플랫폼은 민감한 데이터를 불러들이는 애플리케이션에 대해 성능보다 보안을 우선하도록 설정할 수 있다. 민감한 데이터를 주고받지 않는 대신 지연에 민감한 애플리케이션에 대해서는 반대로 설정하는 것도 가능하다.
풀스택 네트워킹 플랫폼의 또 다른 장점은 기업이 간단하고 일관성과 확장성 있게 적절한 정책을 적용할 수단을 제공하는 동시에 비즈니스 요건과 IT 요건을 일치시킬 수 있게 해 준다는 점이다. 이는 데브옵스 엔지니어가 모놀리식 애플리케이션 시대에 경험했던 제약, 즉 IT에서 결정한 일정에 제한받지 않고도, 회사의 수요를 기준으로 애플리케이션을 빠르게 구축, 테스트, 배포할 수 있다는 의미다. 또한, 풀스택 플랫폼은 ‘클라우드 섀도우(cloud shadows)’의 인한 여러 리스크도 줄여준다. 많은 전문가가 섀도우 IT의 클라우드 버전인 클라우드 섀도우가 향후 5년 내지 10년에 걸쳐 늘어날 것으로 우려하고 있다.
이밖에도 풀스택 네트워킹 플랫폼은 기업이 IT 비용이 적절하고 정당화하게 쓰이고 있는지 판단할 수 있는 수단을 제공한다. 기업의 모든 조직은 투자수익률(ROI) 또는 매출과 성장에 대한 기여도를 입증해야 한다. 풀스택 네트워킹 플랫폼은 IT 지출과 혁신에 관련되므로 데브옵스 엔지니어와 영업 담당자들이 ROI를 더 손쉽게 입증하도록 지원한다.
현재 기업은 IT 복잡성, 클라우드 및 보안 인재 부족, 그리고 영업, 데브옵스, IT팀 간의 마찰 등 다양한 어려움에 직면해 있다. 풀스택 네트워킹 플랫폼은 단순한 네트워킹이나 보안을 넘어선 머신러닝 주도의 자율 기능으로 강화된 멀티클라우드를 지원해 기업이 이러한 문제를 극복할 수단을 제공한다. 머신러닝과 자율 기능을 갖춘 풀스택 네트워킹 플랫폼은 갈등과 제한을 없애고 데브옵스 담당자가 본연의 임무를 수행할 수 있도록 한다. 결과적으로 기업의 모든 부분이 장기적으로 성공할 수 있도록 지원한다.
editor@itworld.co.kr
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“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.
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'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.