넘버스
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서비스형 소프트웨어(SaaS) 제공 업체라면 제품 개선, 신규 고객 유입, 그리고 매출 증가를 도모하고자 애자일과 데브옵스를 도입한다. 사용자 경험을 개선하고, 사용자 만족도를 높이며 출시 주기를 앞당길 수 있다는 기대에 애자일과 데브옵스에 투자한다.
일반 기업의 IT 부서는 애자일과 데브옵스의 비용 절감 효과도 입증해야 한다. 물론 아직 전 세계적 경기 침체 여부나 IT 예산의 방향성은 불명확하다. 그러나 IT 리더는 항상 최악의 상황에 대비해야 하므로 애자일과 데브옵스가 효율성을 높이고 비용을 줄이는 방식에 대해 알고 있어야 한다. 다음은 그 7가지 방식이다.
1. 최소기능제품(Minimum Viable Product, MVP)이 개발 기간을 단축시킨다
코파도(Copado)의 책임자 앤드류 데이비스는 애자일과 데브옵스가 해결하고자 하는 2가지 근본적인 목표를 공유하며 ‘모든 것을 측정하는 방법(How to Measure Anything)’이라는 책의 내용을 인용했다. 저자 더글라스 허버드는 광범위한 연구에서 어떤 요소가 프로젝트의 총 ROI에 가장 큰 영향을 미치는지 분석했다. ROI를 일정하게 예측한 2가지 요소는 프로젝트가 실행되기 전에 취소되었는지와 사용자들이 얼마나 빨리 유입됐는지였다.비용을 절감을 입증하는 방법: 데이비스는 사용자에게 기능을 더 신속하게 제공함으로써 ROI를 입증할 수 있다고 조언했다. 출시 주기가 짧아지고, 출시마다 오버헤드 비용이(overhead cost) 줄어들고 출시 후 오류가 더 적게 발생하는 등의 장점을 보여주면 곧 비용 절감 효과를 증명하는 셈이다.
2. 우선순위 변화에 더 신속하게 대응한다
기업이 애자일을 도입하는 또 다른 이유는 우선순위와 경로를 민첩하게 바꾸기 위함이다. G2의 엔지니어링 수석 부사장 로저 발라드는 기술 리더가 이런 민첩성을 재무적 이점으로 증명해야 한다고 말했다. 발라드는 “애자일의 핵심 중 하나는 가장 중요한 일을 먼저 처리한다는 점이다. 이로 인한 재무적 이점을 구체적으로 계산하기는 어려울 테지만 변화무쌍한 환경에서 우선순위를 효과적으로 정해 비용을 줄일 기회를 놓쳐서는 안 된다”라고 말했다.비용 절감을 입증하는 방법: 새로운 기능의 출시가 늦어질 때 발생하는 비용을 계산하면 민첩성의 재무적 효과를 추산할 수 있다. 다른 방법으로는 애자일 덕분에 줄어든 작업 시간을 계산하거나 애자일이 없애거나 줄인 저부가가치 혹은 반복적 행정 업무 비용을 추정해볼 수 있다. 출시 주기가 더 빨라져 절약한 비용도 고려하면 좋다.
3. 의사결정의 질과 속도를 모두 높인다
우선순위 결정은 의사결정의 한 형태이며, 디지비(Digibee)의CTO 겸 설립자 피터 크레슬린스는 더 스마트하고 빠른 의사결정이 가능해지면 ROI가 높아진다고 말했다. 크레슬린스는 “팀이 중앙 집중식 의사결정 방식의 비효율성을 회피해 더 주체적으로 일하도록 애자일이 도울 수 있다. 또한 괜히 잘못된 제품을 개발하는 데 비용을 낭비하지 않고 처음부터 개발할 제품을 잘 고르도록 해준다”라고 설명했다.비용 절감을 입증하는 방법: 애자일식 의사결정의 핵심은 주체를 명확히 정의하는 데서 시작한다. 그리고 한번 권한을 부여받으면 신속히 의사결정을 내릴 수 있어야 한다. 이런 정의를 내리는 기준에 따라 회의 비용이나 커뮤니케이션이 어떻게 달라지는지 비교해볼 수 있다.
4. 테스트 중심 개발 방식과 CI/CD 파이프라인을 도입한다
TDD(Test-Driven Development, TDD)와 지속적 통합(Continuous integration, CI) 및 지속적 제공(Continuous delivery, CD), 줄여서 CI/CD에 투자하면 품질이 개선되며 비용을 상당히 절감된다.세마포어 CI/CD(Semaphore CI/CD)의 공동 설립자 마르코 아나스타소브는 “TDD를 도입하면 처음에는 큰 오버헤드 비용으로 다가올 수 있다. 하지만 워터폴(Waterfall) 개발 방식과 비교했을 때 장기적으로는 비용이 절감된다. 워터폴 개발 방식에서 비용은 선형적으로 증가하지만, TDD 개발 방식에서는 점점 평평해진다. 따라서 장기 프로젝트일수록 결국 TDD가 항상 더 나은 결과를 낸다”라고 설명했다.
비용 절감을 입증하는 방법: 운영 중인 애플리케이션의 경우 운영 환경에서 발견된 결함이나 문제를 해결하기 위해 들어간 비용을 추산할 수 있다. 자동 테스트가 이런 문제를 얼마나 줄일 수 있는지도 계산하면 좋다. 테스트 자동화와 TDD는 수동 테스트에 비해 시간과 비용이 덜 든다. 데브옵스 팀이 출시 주기를 앞당기더라도 품질을 유지하는데 일조한다.
5. 테스트 데이터 관리와 서비스 가상화를 자동화한다
대규모 앱의 품질과 신뢰성을 확보하는 데 테스트 자동화는 시작에 지나지 않는다. 테스트는 결국 테스트 데이터에 달려 있다. 사용량이 많고 다단계 워크플로우를 지원하거나 복잡한 데이터를 수집해야 하는 앱을 관리하거나 만드는 일은 매우 까다롭다. 합성 데이터 세트를 생성하거나 데어티 관리 도구를 사용해 이런 문제를 해소할 수 있다. 서비스 가상화도 한 가지 좋은 방법이다.악셀라리오(Accelario)의 CTO 겸 공동 설립자 로만 골로드는 “가상화를 비롯한 테스트 데이터 관리 도구는 데브옵스 및 애자일 프레임워크 안에서 비용을 절감하는 주요 방법의 하나다. 클라우드 배치나 저장 비용이 줄 뿐만 아니라 DBA가 생산 데이터베이스를 비생산 환경으로 이전할 때까지 기다릴 필요가 없어진다. 데브옵스 내부에서 데이터 관리가 가속화되기 때문이다. 이에 더해 자동화된 마스킹(automated masking)과 합성 데이터를 활용하면 비생산 데이터베이스에서 포괄적 데이터 보호 시스템을 구현할 필요도 줄어든다”라고 말했다.
비용 절감을 입증하는 방법: 사용량이 많은 앱의 문제는 ‘건초 더미에서 바늘 찾기(finding a needle in a haystck)’라고 할 수 있다. 전체 사용자와 비교하면 매우 소수의 사용자가 기능, 성능 및 기타 문제를 경험하기 때문이다. 비용 절감 효과를 추산하려면 고객 지원 비용을 먼저 살펴보는 게 좋다. 그다음 더 많은 테스트 데이터를 수집하고 서비스 가상화를 도입하는 것이 이런 비용을 얼마나 줄일 수 있는지 추산해볼 수 있다.
6. 클라우드 소비 비용을 분석 및 최적화한다
비즈니스 임원은 클라우드로 이동하기만 하면 비용이 절감된다는 얘기를 무수히 들었을 것이다. 하지만 이는 IT가 주체적으로 클라우드 사용을 관리할 때만 유효하다. 퀄리(Quali)의 시장 전략 수석 부사장 데이비스 윌리엄스는 “공공 클라우드 제공업체의 청구 및 사용량 보고서는 클라우드 자원 사용에 대한 맥락을 제공하지 않는다”라며 “기업은 사용자, 팀, 프로젝트별로 클라우드 환경을 정확히 태깅할 수 있어야 한다. 이런 맥락을 파악해야 클라우드 비용을 정확히 계획해 관리, 최적화 및 절감할 수 있다”라고 설명했다.비용 절감을 입증하는 방법: 클라우드 사용을 최적화하려면 탄력성을 자동화하거나, 더 이상 쓰지 않는 서비스를 폐쇄하거나 적절한 영역에서 재구성해야 한다. IT 팀은 서버리스 아키텍처로 이동하고, 사용량이 적을 때 서비스를 중지시키거나 저렴한 저장공간에 데이터를 아카이브 하는 등의 방법을 쓸 수 있다.
7. 자동화로 데브옵스 팀의 수고를 덜어준다
데브옵스 팀이 우선순위를 정하는 데 고려해야 할 핵심 요소 중 하나가 비용이다. 목소(Moxo)의 공동 설립자 겸 CTO인 스탠리 황은 “치열한 노동 시장에서 사람이 하는 일의 비용을 줄이는 가장 효과적인 방법은 자동화다. 그 어느 때보다 발전한 도구와 아키텍처를 활용해 CI/CD 파이프라인, 수동 운영을 비롯한 기타 개발 요소를 최대한 자동화해야 비용을 절감하고 귀한 인재가 정말 중요한 일에 집중하도록 도울 수 있다”라고 설명했다. 크레슬린은 “데브옵스 방식은 소프트웨어 개발 과정 전체를 자동화해 추가 비용을 초래할 수 있는 수작업을 줄여준다”라고 덧붙였다.비용 절감을 입증하는 방법: 수작업의 비용을 예측하고, 우선순위를 명확히 해 그 효과를 정확히 측정하는 등 데브옵스의 원칙을 잘 따른다면 비용을 절감할 수 있다. 물론 많은 IT 팀의 인력이 부족한 상황에서 모든 작업을 자동화하기는 어렵다. 따라서 데브옵스 리더는 비즈니스 리더와 논의해 비용 절감 효과가 가장 많이 기대되는 영역을 선별해야 한다.
8. 피드백을 적극적으로 받아 잘못된 길을 바로 잡는다
G2의 발라드는 “초창기에 나를 코칭했던 애자일 트레이너 중 한 명은 비행기 조종사가 비행시간 중 90% 이상 경로에서 벗어나 운행한다는 이야기를 해줬다. 원하는 목적지에 도착하도록 경로를 끊임없이 조정하기 위함이다”라며 “이는 애자일 방법론을 얘기할 때도 아주 좋은 예시다. 애자일 방법론의 목표도 팀이 프로젝트를 하며 몸소 경험한 데이터를 바탕으로 경로를 계속 다듬어가는 것이다”라고 말했다.비용 절감을 입증하는 방법: 데브옵스 팀의 목표는 앱의 관찰가능성을 높이는 것이다. 모니터링 및 데이터 수집을 일원화하기 위해 AIOps를 도입하기도 한다. 프로덕트 매니저는 애자일 팀과 협업해 사용 통계, 설문조사 결과 및 주요 고객이나 이해관계자의 인터뷰를 같이 검토할 때가 있다. 이런 과정을 바탕으로 스마트 피드백 루프(smart feedback loop)를 조성하면 궁극적인 비즈니스 목표에 도달하는 과정에 드는 비용을 줄일 수 있다.
본질도 놓치지 않아야
이렇듯 데브옵스 팀은 비용 절감 같은 민감한 질문에 답할 수 있어야 한다. 하지만 결국 핵심 비즈니스 목표, 애자일 원칙 그리고 데브옵스 문화를 잊지 않는 것이 먼저다. 벤리언티스(Valiantys)의 글로벌 스케일 프랙티스 책임자 딘 맥네일은 “비용 절감보다 투자수익과 생산성 증진이 더 중요하다”라며 “린(lean), 애자일, 데브옵스를 비롯한 모든 방법론은 하나같이 비즈니스 민첩성과 연관된 원칙을 기반으로 한다”라고 말했다. 황은 “복잡성도 생산성과 비용 효율성의 적이므로 항상 모든 것을 최대한 간단하게 유지하도록 노력해야 한다”라고 조언했다. ciokr@idg.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.
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