그리스 신화의 머리 아홉 달린 괴물 히드라는 최신 클라우드 아키텍처의 비밀을 품고 있다. 신화 속의 히드라는 머리 하나를 자르면 그 자리에서 두 개가 돋아나 좀처럼 죽이기 어려웠는데, 클라우드 인프라에 바라는 것이 바로 이런 회복력이기 때문이다.

신화에서는 영웅 헤라클레스마저도 히드라를 잡기 위해 조카 이올라스의 도움을 받아야만 했다. IT 인프라의 세계에서는 아직 끊임없이 증식하는 히드라는 없고, 클라우드에서 흩날리는 눈송이 같은 서버에 디지털의 미래를 맡기고 있는 실정이다. 아직 고가용성과 자동 확장, 자체 치유 솔루션을 가져다주는 인프라 자동화의 진정한 잠재력을 구현하지 못한 것이다. 이유는 무엇일까? 최고 경영진 모두가 가능한 한 실질적인 변화는 최소화하면서 적절한 시기에 얌전하게 클라우드로 이전하기를 바라기 때문이다.
이런 경영진의 기대는 IT팀이 자사의 레거시 코드 기반을 가상머신으로 ‘리프트 앤 시프트’해 기존 온프레미스 데이터센터와 거의 흡사한 모습을 만드는 동기를 부여했다. 이런 접근법이 필요하고 알맞은 시나리오가 따로 있는데, 임대 데이터센터에서 클라우드로 급하게 이전해야 하는 경우가 대표적인 예이다. 하지만 이런 방식은 대부분 진정한 트랜스포메이션은 포기하게 된다. 유사한 환경의 친숙함에 빠지면 IT 부서는 계속 예전과 같은 눈송이 서버 구성에 의존하게 되며, 자동화된 배치에도 여전히 서버의 수작업 설정이 필요하다.
이런 맞춤형 수작업 구성은 베어메탈 서버에서 구동하는 온프레미스 가상머신에 주로 사용된다. 하지만 관리자는 시스템마다 변경 작업을 해야 한다. 이런 서버는 반려동물처럼 주기적인 관심과 보호가 필요하며, IT팀은 동일한 서버를 오랫동안 관리해야 한다.
심지어 IT 인프라를 클라우드로 마이그레이션할 때도 IT 관리자는 계속 수작업 구성을 통해 가상머신을 프로비저닝하는 경향이 있다. ‘리프트 앤 시프트’의 정수를 만족하는 가장 단순한 방법처럼 보이지만, 퍼블릭 클라우드가 약속하는 완전히 자동화된 인프라 구현을 방해한다.
결과는 어떨까? 클라우드에 상당한 자원을 투자했음에도 기업은 클라우드의 장점을 활용할 기회를 놓치고 만다. AWS나 애저, 구글 클라우드 등 클라우드 컴퓨팅 서비스 배치 환경을 기존 데이터센터와 똑같은 방식으로 다뤄서는 안된다. 둘은 근본적으로 전혀 다른 통치 이데올로기를 가지고 있다.
가상머신을 버리고 선택하는 스테이트리스
클라우드 네이티브 배치는 전혀 다른 마음가짐이 필요하다. 개별 서버 하나하나는 전혀 문제가 되지 않는 스테이트리스(Stateless) 환경이기 때문이다. 손길이 필요한 반려동물과는 달리 가상의 히드라를 생성하고, 뭔가 잘못되거나 부하가 커지면 인프라가 새로 머리를 만들어낸다.클라우드 플랫폼이 제공하는 자동 확장 규칙을 이용해 이런 환경을 구현할 수 있는데, 진정한 클라우드 네이티브 패러다임으로 가는 반환점을 돈 것이다. 여기에 컨테이너 오케스트레이션까지 구현하면 히드라의 진정한 힘을 온전히 방출할 수 있다. 완전한 스테이트리스 환경에 자체 치유와 손쉬운 확장이 가능해진다.
만약 신화 속의 히드라가 머리가 새로 날 때마다 몇 분 정도의 다운타임이 필요하다면 어땠을까? 헤라클레스는 혼자서도 히드라를 손쉽게 처치했을 것이다. 하지만 컨테이너는 매우 가볍기 때문에 잘 설계된 컨테이너 환경이라면, 수평 확장과 자체 치유에 5초가 걸리지 않는다. 진정한 고가용성을 보장하는 이런 속도는 어느 영웅의 칼보다 빠르다.
대형 온프레미스 서버와 결별하고 워크로드를 일용품화해 빛처럼 빠르게 확장할 수 있게 된 데는 구글의 공이 크다. 창고 시절의 래리 페이지와 세르게이 브린은 레고 블록으로 만든 캐비닛에 4GB 하드디스크 10대를 쌓고 범용 데스크톱 컴퓨터 여러 대를 연결했다. 구글이 탄생한 순간이자 “대형 서버는 더 이상 필요없어” 혁명이 시작된 순간이었다. 표준 컴퓨팅 장비를 배치해 원하는 것을 원하는 시간에 배치할 수 있고 만들자마자 사용할 수 있다면, 더 이상 신경 쓸 일이 있겠는가?
이제 컨테이너로 돌아가자. 컨테이너를 머리 아홉 달린 히드라라고 생각하자. 쿠버네티스나 아마존 ECS, 기타 컨테이너 오케스트레이션 서비스를 제대로 구성했다면, 한 대가 죽어도 클라우드가 간단하게 새로운 컨테이너로 대체한다.
물론, 이런 접근법을 구현하기 위해서는 비용이 든다. 대신에 완전히 새로운 수준의 안정성을 제공하는 엄청난 확장성과 속도를 인프라 운영에 가져다준다. 클라우드를 데이터센터처럼 취급하고 데이터센터 비용을 비즈니스에 활용할 역량도 구현하지 못하면, 클라우드가 제공하는 핵심 이점도 놓치면서 비용은 더 많이 들고 말 것이다.
히드라 기반 아키텍처의 조건
이제 오늘날의 클라우드 아키텍처에 히드라의 머리가 필요한 이유와 실제로 이런 환경을 구축하는 방법을 알아보자.구성과 코드의 분리
12팩터 앱 원칙을 기반으로 히드라 아키텍처는 환경 기반의 구성을 이용해 코드에 어떤 변경이 발생해도 탄력적인 고가용성 인프라의 독립성을 보장해야 한다.
로컬 불가 항시 자동화
파일 시스템이 불가변적이고 절대 로컬에 위치하지 않는다고 생각해야 한다. 다시 말하지만, 로컬 IO는 안된다. 로그는 프로메테우스나 아마존 클라우드워치로 보내고, 파일은 아마존 S3나 애저 Blob 스토리지 같은 BLOB(Binary Large Object) 스토리지에 저장한다. 또한 CI/CD나 재해 복구를 위해 필요할 때 새 컨테이너가 자동으로 생겨나도록 자동화 서비스를 배치해야 한다.
컨테이너 빈 패킹
비용을 제어하고 낭비를 줄이기 위해 컨테이너 빈 패킹(Bin Packing) 원칙을 지키자. 일부 클라우드 플랫폼은 빈 패킹을 지원하며, 일부는 수작업 접근법으로 처리해야 한다. 어떤 식으로든 자원을 최적화해야 한다. 가상머신은 화물선의 적재공간과 같다. 컨테이너는 배로 운송해야 할 상자이다. 비용을 최적화하려면 적재 공간에 최대한 많은 상자를 실어야 한다.
서비스에 알맞은 규모
서비스는 가능한 한 스테이트리스 상태여야 한다. 적절한 규모의 서비스를 설계하는 것은 마이크로서비스와 모놀리식 구조 사이에 있는 함정과 같다. 상황과 영역에 맞게 적절한 규모의 서비스를 구축해야만 문제를 해결할 수 있다. 비교하자면, 마이크로서비스는 복잡성을 불러오고 모놀리식 구조는 확장하기가 어렵다. 인생의 모든 것이 그렇듯이 적절한 중도를 취하는 것이 최선의 선택이 될 것이다.
성공의 기준
컨테이너를 적절하게 구성했는지는 어떻게 알 수 있을까? 간단한 테스트 방법이 있다. 배치된 서버 다섯 대를 꺼도 별도의 수작업없이 인프라가 정상으로 돌아오는가? 그렇다면, 제대로 구성한 것이다. 돌아오지 않는다면, 화이트보드를 가져와 원인을 파악해야 한다. 이 개념은 어떤 퍼블릭 클라우드에도 적용된다. 모든 것을 자동화해야 한다. 비용 효과적이라면 재해복구 전략도 마찬가지이다. 필요하다면 애플리케이션이 이런 시나리오에 대응하는 방법도 변경해야 한다.
보너스 : 컴플라이언스 준비 시간 절감
수평 자동 확장 및 자체 치유 환경을 구현했다면, 기존에 보안 및 컴플라이언스에 들이던 시간도 절감할 수 있다. 매니지드 서비스를 사용하면, 운영체제 패치에 더 이상 많은 시간을 들일 필요가 없다. 누군가의 시스템에서 컨테이너 기반 서비스를 구동한다는 것은 호스트 OS의 보안과 네트워크 구획 관리도 맡기는 것을 의미한다. SOC나 HIPPA 컴플라이언스를 쉽게 만족할 수 있다.
이제 코딩에 집중할 때
결론적으로 소프트웨어 엔지니어는 클라우드 인프라를 돌보는 것 말고 더 중요한 일을 할 수 있으며, 특히 처음에 가상화로 얻으려 했던 이점을 얻지 못하고 비용만 증가할 때 해결책이 될 수 있다. 자동 수평 확장과 자체 치유를 구현하는 데 시간과 노력을 들이면, 고가용성 인프라의 이점을 향유하면서 제품 개발과 같은 더 가치 있는 활동에 시간을 더 투여할 수 있다.이제 다음 프로젝트는 히드라가 언제나 또 하나의 머리를 만든다는 확신을 가지고 준비하자. 클라우드에 가장 가깝게 날 수 있는 방법이다.
editor@itworld.co.kr
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
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.
Intel
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.