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글로벌 칼럼 | 하이브리드 클라우드가 비효율적이라는 고정 관념

David Linthicum | InfoWorld 2024.02.21
측정 가능한 목표, 맞춤형 아키텍처, 지속적인 테스트 및 모니터링을 구현해 하이브리드 클라우드는 비효율적이라는 고정 관념을 깨보자.

클라우드 업계에서는 '하이브리드 클라우드'의 의미를 항상 명확히 할 필요가 있다. 한때는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드의 결합으로 정의됐지만, 이제는 퍼블릭 클라우드가 아닌 모든 시스템이 퍼블릭 클라우드와 함께 작동하는 것을 포괄하는 개념이 됐다.
 
ⓒ Getty Images Bank

하이브리드 클라우드는 경쟁력을 유지하고자 하는 모든 기업용 하드웨어 및 소프트웨어 업체의 화두이다. 이들 업체는 수십억 달러를 들여 퍼블릭 클라우드를 구축할 여력이 없다. 하지만 퍼블릭 클라우드와 함께 작동하는 시스템을 판매할 수 있으며, 이는 20년 된 기술을 현대화할 수 있는 저렴한 방법이다.
 

모든 것을 바꾸는 생성형 AI

생성형 AI에 대한 관심으로 인해 더 많은 기업이 하이브리드 클라우드로 전환하고 있다. 대부분 기업은 자체 데이터센터, 코로케이션, 또는 매니지드 서비스 업체에 있는 데이터를 학습 데이터로 활용하고자 한다. 물론 퍼블릭 클라우드 서비스 업체의 생성형 AI를 사용하는 훨씬 더 편리하기 때문에 결국 퍼블릭 클라우드 서비스 업체와 학습 데이터를 공유해 하이브리드 클라우드를 구축하게 된다. 

물론 하이브리드 클라우드에서 단일 퍼블릭 클라우드 서비스 업체를 사용하는 경우는 거의 없다. 하이브리드 클라우드는 대부분 두 곳 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스 업체를 사용하는 멀티클라우드이다. 이 때문에 복잡성이 더 커진다. 학습 데이터가 엣지 컴퓨팅 시스템, IoT 기기 또는 다른 클라우드 서비스 업체나 데이터 업체에 있을 수도 있다. 방대하고 복잡해 보이는 것은 사실이다.

이런 배치 환경의 가장 큰 단점은 성능 저하이다. 하지만 하이브리드 클라우드이기 때문이 아니라 엔지니어링 문제에 원인이 있는 경우가 많다. 엔지니어링 및 아키텍처 문제는 진단하기는 쉽지만, 특히 시스템이 프로덕션에 들어간 후에는 해결하기가 어렵고 비용이 많이 든다.
 

높은 성능, 높은 복잡성

복잡한 하이브리드 환경을 효율적으로 운영하기 위해서는 세심한 성능 엔지니어링이 필요하다. 하이브리드 클라우드 아키텍처 내 성능 엔지니어링의 미로를 파헤쳐 문제의 본질을 파악해 보자.

처음 성능 문제가 발생하는 이유는 무엇일까? 하이브리드 클라우드의 근본적인 매력은 다양한 컴퓨팅 및 스토리지 요구사항에 맞는 맞춤형 서비스를 이용할 수 있다는 점이다. 하지만 서로 다른 환경에서 운영되는 이질적인 시스템을 관리하는 데 따르는 복잡성 때문에 사전 예방적이고 체계적인 성능 엔지니어링 접근 방식이 필요하다.

하이브리드 클라우드를 처음부터 올바르게 구축하기 위해서는 다음의 몇 가지 요소를 고려해야 한다.
 
  • 성능 엔지니어링은 비즈니스 성과와 연계된 명확하고 측정 가능한 목표에서 시작된다. 응답 시간, 처리량, 시스템 가용성과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 정의해야 하며, 이런 목표는 사용자의 기대치 및 SLA와 깔끔하게 연동돼야 한다.
 
  • 메트릭이 없으면 성능에 문제가 있다는 것을 어떻게 알 수 있을까? "보면 알아요"라는 말을 자주 듣지만, 그것만으로는 충분하지 않다. 엔지니어, 아키텍트, 사용자가 명확하고 측정 가능한 목표를 기록하고 이해하는 것이 가장 좋다.
 
  • 아키텍처는 성능의 우수성을 확인하는 데 중추적인 역할을 한다. 적절한 서비스 조합을 선택하고 이중화, 로드밸런싱, 내결함성을 위한 설계가 필수적이다. 아키텍처는 마이크로서비스와 같은 성능 중심의 설계를 사용해 보완할 수도 있고, 더 빠른 데이터 검색을 위해 강력한 캐싱 메커니즘을 구현할 수도 있다.
 
  • 대부분의 성능 문제는 잘못된 아키텍처, 심지어는 비용이 많이 들고 성능을 악화시키는 기술 스택을 배치하는 것에서 원인을 찾을 수 있다. 해결하고자 하는 문제가 무엇이든 같은 기술 구성을 계속 배포하는 아키텍트도 있는데, 그렇게 해서는 안 된다.
 
  • 강력한 하이브리드 클라우드 환경은 배치 전에 다양한 테스트 과정을 거친다. 단위 테스트부터 부하 테스트, 스트레스 테스트까지 클라우드 스택의 각 계층이 현재 부하와 잠재적인 확장성 문제를 견딜 수 있는지 검증한다. 툴과 프레임워크는 테스트를 자동화하고, 사용자 행동을 시뮬레이션하며, 클라우드 인프라가 다양한 조건에서 견디고 성능을 발휘할 수 있는지 확인한다.
 
  • 일단 배치가 완료되면 하이브리드 클라우드 시스템은 지속적인 관찰 가능성의 단계로 접어든다. 성능 모니터링 도구는 배치 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 수집해 새로운 문제에 대해 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원한다. AIOps 등의 서비스는 리소스 사용 패턴에 대한 인사이트를 제공해 엔지니어가 시스템 최적화에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 얼마나 많은 시스템이 제대로 모니터링되지 않는지 알면 놀랄 것이다.

필자가 더 걱정하는 일은 성능이 저조한 하이브리드 클라우드 솔루션을 배치하고 그 책임을 하이브리드 클라우드란 배치 모델에 부당하게 전가하는 것이다. 사람들은 일반화의 함정에 빠지기 쉽다. 실제로는 빠르고 관리하기 쉬운 하이브리드 클라우드 시스템을 신속하게 배포할 수 있다. 약간의 계획과 앞서 제시한 고려사항을 따르기만 하면 된다. 
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