
이탈리아의 보험사 리앨 그룹(Reale Group)은 낯선 현실을 직시했다. 4개의 클라우드 서비스가 전체 워크로드의 약 15%를 담당하고 있지만, 이들을 관리하는 명확한 전략이 없었던 것이다. 해당 기업의 IT 엔지니어링 서비스 사업부문인 리앨 ITES의 마크로 바리오니 CEO는 “우리가 추구하던 결과가 아니지만, 현실이었다”라고 말했다. 그 이후로 바리오니는 비용 최적화와 혁신을 위해 리앨 그룹의 핵심 애플리케이션과 서비스의 절반을 2개의 퍼블릭 클라우드로 이동하는 다년 계획에 착수했다.
451 리서치의 기업 클라우드 사용량 조사에 따르면, 리앨 그룹과 같은 멀티클라우드 환경은 이미 IaaS(Infrastructure as a Service) 또는 PaaS(Platform as a Service) 사용자 다수에게 보편화되어 있다. 단, 모두가 바리오니와 같은 방식으로 상황을 관리하고 있는 것은 아니다.
451 리서치는 오늘날 기업들이 여러 퍼블릭 클라우드에서 운용하는 대상과 그들이 전략, 각자의 성공 측정 방식 등을 조사했다. 조사 대상 중 2/3 정도가 2~3개 퍼블릭 클라우드 제공자의 서비스를 사용했으며, 31%는 4개 이상의 클라우드 서비스를 이용하고 있었다. 2%만이 단일 클라우드 제공자를 이용하고 있었다.
SaaS의 사용까지 고려하면 기업의 클라우드 현실은 더욱 복잡하다. 조사 대사 중 절반은 2~4개의 SaaS 서비스를 사용했으며, 1/3은 5~9개의 제공자를 사용했고, 1/8은 10개 이상을 사용했다. 4%만이 단일 SaaS 솔루션을 사용하고 있다고 응답했다. 세일즈포스(Salesforce), 줌(Zoom), 마이크로소프트 365(Microsoft 365)나 구글 워크스페이스(Google Workspace) 등의 온라인 생산성 스위트의 인기를 감안하면 4%의 정체가 궁금할 정도다. 오라클(Oracle)이 의뢰한 해당 조사에서는 IaaS 또는 PaaS 서비스를 사용하고 있거나 향후 6개월 이내에 그렇게 할 계획인 전 세계 1,500개 기업들의 활동을 살펴봤다. 조사 기간은 2022년 7월~9월이었다.
한편 팬데믹은 멀티클라우드를 도입하는 중대한 동인(91% 응답)이었다. 하지만 원격 운영 및 관리로의 전환에 대한 즉각적인 압박이 지나간 현재, 기업들은 멀티클라우드 환경을 구축하면서 다른 이점을 추구하고 있는 것으로 분석된다.
멀티클라우드 인프라를 구축하는 이유
여러 클라우드 서비스를 이용하는 동기로 가장 많이 언급된 것은 데이터 통제권(41%)과 비용 최적화(40%)이다. 금융서비스, 보험, 의료부문의 기업들이 데이터 저장 위치에 대해 가장 우려했으며, 비용은 부동산, 제조, 에너지, 기술 기업들에게 주요 요소였다. 뒤를 잇는 우려사항은 비즈니스 민첩성과 혁신(30%), 동급 최고의 클라우드 서비스와 애플리케이션 선택(25%), 클라우드 제공업체 종속 우려(25%)였다. 실제로 단일 클라우드 제공자를 사용하면 기업들이 새로운 기술 역량(최근 떠들썩한 챗GPT 등)에 액세스하지 못할 수 있다. 업체의 가격 인상에 제대로 대응하기 어려울 수도 있다.IT 인프라의 중복성이라는 전통적인 이점을 멀티클라우드 동기로 응답한 비율이 가장 낮았다. 응답자 중 25%만이 향상된 탄력성 또는 성능을 언급했으며, 가외성 또는 재난 복구 역량을 언급한 비율은 21%에 불과했다.
이 밖에 기업에서 멀티클라우드 도입을 저해하는 요인은 여전히 다양했다. 클라우드 서비스 관리를 가장 많이 언급했으며(응답자 중 34%), 상호연결성(30%)이 그 뒤를 이었다. 공동 3위는 데이터 거버넌스 문제, 워크로드 및 데이터 이동성, 규제 준법감시, 퍼블릭 클라우드에서의 보안 확보를 24%가 언급했다. 해당 조사의 저자 멜라니 포시는 “장점과 문제 사이의 균형점은 제각각일 수 있다. 멀티클라우드가 광범위한 IT 전환 전략의 일환인지 여부와 특정 비용, 조직, 거버넌스 우려사항을 해결하는 범위에 따라 달라질 수 있다”라고 밝혔다.
일부 기업에서는 단순히 다양한 사용자의 요구를 충족하기 위해 다수의 퍼블릭 클라우드 환경을 확보하는 것으로도 위험 완화 및 비용 절감을 누릴 수 있다. 그러나 여러 퍼블릭 클라우드에서 워크로드와 데이터를 운용할 수 있는 통합된 환경을 원하는 기업들도 있다.
현실 사례
IT 리더 바리오니가 리앨 그룹의 클라우드 벤더 관계를 정리하는 과정에서 선택한 주요 서비스는 오라클의 OCI 및 마이크로소프트의 애저였다. 이유 중 하나는 기존에 사용하던 오라클 엑사데이터 플랫폼에 대한 의존성이이었다. 그는 “우리의 핵심 애플리케이션은 모두 오라클 데이터베이스에서 운용된다”라고 말했다.여러 클라우드 제공자들이 그가 원하던 머신러닝과 고급 프로세스 관리를 위한 패키지 서비스를 제공했지만, 지연 속도 측면에서 마이크로소프트와 오라클이 우수했다. 오라클과 마이크로소프트가 리앨에 주요 지역에 있는 인프라를 긴밀히 통합했기 때문에 각 클라우드에서 운용 중인 애플리케이션들 사이의 고속 상호연결을 구축할 수 있었던 것이다. 리앨은 초기에 통합한 애플리케이션들을 2023년 3월에 클라우드로 이동할 예정이다.
멀티클라우드 관리
존슨 컨트롤스(Johnson Controls)는 멀티클라우드 여정이 좀 더 진행되어 있다. 산업용 프로세스 및 스마트 빌딩을 위한 관리 시스템을 직접 개발했으며, 그 중 일부를 CTO 비자이 상카란이 운용하는 클라우드 기반 오픈블루 플랫폼(OpenBlue Platform)에서 관리한다. 상카란은 고객들이 원하는 곳에서 이용할 수 있도록 여러 클라우드에서 운영하도록 플랫폼을 설계하기로 선택했다고 전했다.이런 멀티클라우드 이동성을 확보하려 했기 때문에 추가적인 작업이 필요했다. 모든 것을 공통의 관측 플랫폼에 연결하고 모든 보안 이벤트를 하나의 통합된 가상 보안 운영 센터로 전달하여 단일 창에서 다양한 클라우드를 모니터링할 수 있도록 해야 했던 것이다. 클라우드 제공자를 추가할 때의 간접비용이 예상되지만 지역 인스턴스가 많으면 특정 관리책을 마련해야 할 수 있기 때문에 단일 하이퍼스케일러를 이용할 때도 같은 문제가 존재한다고 상카란은 덧붙였다.
한편 해당 조사에서는 기업들이 멀티클라우드 관리 플랫폼에 기대하는 주된 결과가 무엇인지 질문했다. 22%만이 상카란이 중시하는 단일 창을 언급했다. 주된 응답은 클라우드 비용 최적화(33%), 클라우드에서의 공통의 거버넌스 정책 및 온프레미스 인프라와의 통합(모두 27%), 향상된 가시성 및 분석(26%), 기존 툴셋과의 통합(25%)이었다.
비용 관리
기업이 더 많은 퍼블릭 클라우드에 워크로드를 분산시키거나 소수에 집중시키기로 선택하는 요인은 비용 관리와 관련성이 높다. 리앨 그룹의 바리오니는 이를 위해 기술 인프라 전문가와 회계 전문 지식이 있는 사람들로 구성된 핵심 팀이 참여하는 계획을 세우고 있다. 개발자는 최고의 기술 솔루션을 목표로 하는 경향이 있기에 비용 효율적이지 않은 경우가 많다고 그가 말했다.애플리케이션이 온프레미스로 운용될 때, 컴퓨팅 용량과 이로 인한 비용은 데이터센터가 감당할 수 있는 수준에 의해 제한되며, 클라우드의 컴퓨팅 용량 또는 비용에는 한계가 거의 없다. 기술 및 재무 전문가들이 협력하면 바리오니가 이 새로운 무제한 환경에서 비용과 성능의 균형을 맞추는 데 도움이 될 전망이다. 그는 “매일 워크로드의 우선순위를 결정하고 보유한 컴퓨팅 성능을 최적화하는 방법을 결정해야 한다. 완전히 새로운 사고방식이다”라고 말했다.
ciokr@idg.co.kr
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데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.