과거에는 애플리케이션이 모놀리식이었고, 온프레미스에 배포됐으며, 업데이트가 거의 없었다. 오늘날 새로운 애플리케이션 모델은 마이크로서비스, 컨테이너화, 지속적 전달(Continuous delivery; CD)을 활용하여 쿠버네티스, VM, 멀티클라우드 환경에 대량의 소규모 릴리즈를 제공한다. 이러한 ‘진화’는 모든 서비스형(-as a service)부터 옴니채널 360도 고객 참여, 실시간 IoT 데이터 기반 비즈니스까지 새로운 유형의 비즈니스 프로세스와 모델을 가능하게 했다.
클라우드 네이티브 세계에서 이러한 새로운 소프트웨어 딜리버리 전략을 성공적으로 실행하려면 소프트웨어 개발에서 또 다른 혁신이 필요하다. 기업들은 소프트웨어 보안을 희생하거나 규정 및 비즈니스 컴플라이언스를 무시하지 않고 빠른 속도와 빈도 그리고 정확성으로 더 많은 소프트웨어 릴리즈를 제공해야 한다. 하지만 이는 복잡성을 증가시키기 마련이다.
게다가 지리적으로 분산된 팀이라면(개발, 운영, 데브옵스, 보안, 컴플라이언스) 더 빠르고, 더 정확하며, 더 높은 수준의 조정을 통해 작업해야 한다. 마찬가지로 복잡하고 분산된 워크플로우를 고도로 조정해 오류와 지연을 방지하는 한편 소프트웨어 딜리버리 팀 구성원의 생산성을 향상시켜야 한다. 이런 ‘진화’는 다양한 CI/CD 툴체인, 증가하는 보안 문제, 까다로워지는 프라이버시 규정, 적합한 기술 인력의 부족으로 더욱더 복잡해진다.
이 가운데 기업들이 소프트웨어 딜리버리 팀의 생산성을 높이고, 아울러 (소프트웨어) 릴리즈의 비즈니스 가치를 극대화하려면 어떻게 해야 할까? 첫째, 기업들은 시간 경과에 따라 도구와 프로세스를 발전시킬 수 있는 내부 시스템을 채택해야 한다. 둘째, 프로세스 및 도구와 관련해 개발팀에 최대한의 유연성을 제공하면서 데브옵스, 보안 및 컴플라이언스 관리를 중앙 집중식으로 제어해야 한다. 셋째, 소프트웨어 딜리버리 파이프라인을 지능적으로 자동화해야 한다.
CD(Continuous Delivery)를 위한 새 패러다임
CD는 소프트웨어 변경 사항을 반복 가능하며 지속 가능한 방식으로 빠르고 안전하게 프로덕션 환경에 배포하는 것이다. 이 자체가 새로운 건 아니지만 데브옵스 관리를 개선하고, 개발 생산성을 향상하며, 거버넌스 및 보안을 보장하는 기반이 될 새로운 CD 패러다임이 등장하고 있다. 이 새로운 패러다임은 (1) 개방형 플랫폼, (2) 지능형 자동화, (3) 중앙 집중식 제어 기능을 갖춘 자율팀이라는 3가지 원칙을 바탕으로 한다.(1) 개방형 플랫폼(Open platforms)
개방형 플랫폼을 사용하면 기존 CI/CD 도구 및 워크플로우와 원활하게 통합할 수 있다. 이를 통해 기존 툴체인과 프로세스를 제거하거나 개발 생산성이 크게 저하될 위험을 감수하지 않고 ‘진화’할 수 있다. 개발자와 경영진을 실망시키지 않는 건 두말할 것도 없다. 예를 들어 공통 CI/CD 도구용 기본 API가 포함된 개방형 통합 계층을 통해 개발팀은 동종 최고의 도구를 계속 쓸 수 있다.
아울러 기존 CI/CD 도구와의 긴밀한 통합은 소프트웨어 딜리버리 프로세스의 모든 단계에서 릴리즈 가시성과 제어를 제공해 시스템이 딜리버리 프로세스에서 위험을 식별하고 워크플로우를 제어할 수 있도록 한다. 또한 공통 오케스트레이션 도구용 기본 API가 포함된 개방형 통합 계층을 통해 CD 플랫폼을 제거 및 교체하지 않고 오케스트레이션 도구를 변경할 수 있다.
(2) 지능형 자동화
지능형 자동화는 성공적인 소프트웨어 딜리버리를 위한 핵심 요구 사항을 해결한다. 기본 프로세스 자동화는 코드를 통해 수동 작업을 자동화하여 데브옵스 생산성을 높일 수 있다. 예를 들어 개발자는 젠킨스(Jenkins)에서 빌드를 실행한 다음, 빌드를 아티팩토리(Artifactory)로 푸시하고, 딜리버리 파이프라인을 시작하는 자동화된 작업을 트리거할 수 있다. 무엇보다 자동화를 AI 기반 인텔리전스와 결합하면 프로세스를 강화하고 비즈니스 결과를 개선할 수 있다.
지능형 자동화는 작업을 자동화한 후 릴리즈가 딜리버리 수명 주기를 통해 이동함에 따라 자동화된 의사결정을 지속적으로 개선할 수 있다. 릴리즈 프로세스에 적용된 인텔리전스는 소프트웨어 위험 감지를 자동화하고, 릴리즈 캔디데이트가 프로덕션 환경에 배포되기 전 수정 사항에 자동으로 플래그를 지정할 수 있다.
향상된 데브옵스 생산성과 더 빠르고 정확한 소프트웨어 릴리즈 외에도 지능형 자동화는 컴플라이언스 및 보안에 중앙 집중식 자동화 제어를 구축하는 수단을 제공한다. 소프트웨어 딜리버리 프로세스를 통해 보안 정책 및 자동화를 적용함으로써 기업들은 데브섹옵스를 구현하여 보안을 개발 프로세스의 끝에서 검토하는 단계가 아니라 개발 프로세스에 통합된 부분으로 만들 수 있다.
(3) 중앙 집중식 제어 기능을 갖춘 자율팀
중앙 집중식 제어를 설정하는 것은 기업 전체의 데브옵스, 보안 및 컴플라이언스 팀이 모든 소프트웨어 릴리즈에서 컴플라이언스, 균일성, 감사 가능성을 보장할 수 있도록 하는 데 필수적이다. 중앙 집중식 제어가 성공하려면 조직 및 개별 팀 수준에서 보안, 컴플라이언스, 비즈니스 규칙을 시행할 수 있는 중앙 정책 엔진이 필요하다.
CD의 진화
이러한 CD의 새로운 기본 요소는 이제 다음과 같은 방식으로 제품에 적용되기 시작하고 있다.• 오픈소스 프로젝트
오픈소스 CI 및 CD 프로젝트가 계속 진화하고 있다. 예를 들면 까다로워지는 보안 문제를 해결하기 위한 오픈소스 클라우드 네이티브 CD 솔루션 스피내커(Spinnaker)에는 이제 인증(ID 관리), 권한 부여(액세스 관리)를 위한 여러 옵션이 포함돼 있다. 중앙 집중식 제어를 지원하기 위해 스피내커는 새롭고 독점적인 로그인 솔루션을 코딩하는 대신, 오쓰 2.0(OAuth 2.0), SAML, LDAP 등을 비롯한 최신 보안 프로토콜을 활용하여 대부분의 기업에서 이미 사용 중인 ID 및 액세스 관리 솔루션과 통합할 수 있다. 또 스피내커는 구글 그룹(Google Groups), 깃허브 팀(GitHub Teams), SAML 역할(SAML Roles), LDAP 그룹(LDAP Groups) 등의 공통 권한 부여 솔루션과 통합된다.
• 기본 프로세스 자동화
프로세스 자동화가 독점 솔루션과 오픈소스 CD 솔루션 기반의 제품을 포함한 상용 솔루션에서 일반화되고 있다. 예를 들어 코드프레시(CodeFresh), 아모리(Armory), 옵스MX(OpsMx) 등의 상용 솔루션은 모두 아르고, 스피내커 등의 오픈소스 CD 프로젝트를 바탕으로 한다. 디지털닷에이아이(Digital.ai), 하네스(Harness), 브로드컴(Broadcom) 등의 회사에서 독점 상용 솔루션을 쓸 수도 있다.
• 기본 인공지능 및 머신러닝
AI/ML이 하네스 및 옵스MX 등의 상용 솔루션 내에서 제공되고 있다. 한 가지 예는 이전 배포에서의 학습을 통해 좋은 배포의 기준선을 생성하여 이상 탐지를 가능하게 하는 머신러닝 기반의 지속적인 검증 프로세스다. 마찬가지로 뉴 레실(New Resil), 데이터독(Datadog), 허니콤(Honeycomb), 스플렁크(Splunk)의 CI/CD 도구는 AI/ML을 사용하여 소프트웨어 성능과 품질에 관한 추가 인사이트를 제공한다.
• 지능형 자동화
지능형 자동화는 AI와 RPA 기술을 결합하여 프로세스와 의사결정을 간소화하고 확장한다. 옵스MX를 포함한 몇몇 상용 CD 솔루션에서 지능형 자동화가 등장하고 있으며, 이를 통해 기업들은 일상적인 프로세스 및 워크플로우 자동화를 넘어서고 있다.
지능형 자동화 기능을 통해 소프트웨어 릴리즈 위험 분석이 가능하며, 릴리즈가 프로덕션 환경에서 허용할 수 없는 수준의 위험 없이 다음 파이프라인 단계로 넘어갈 수 있는지 자동으로 판단할 수 있다. 또 정책 컴플라이언스를 자동화하여 모든 거버넌스 규칙과 모범 사례를 준수하도록 보장할 수 있다. 선도 기업들은 지능형 자동화를 블루그린, 카나리아, 프로그레시브 딜리버리 등의 고급 구축 전략과 결합해 이전보다 더 빠르고 낮은 위험으로 소프트웨어를 구현한다.
소프트웨어 딜리버리 프로세스가 기업 차원의 디지털 트랜스포메이션 요구사항에 부합하도록 하는 것은 매우 중요하다. 그렇지 않으면 소프트웨어 딜리버리 문제가 발생하여 느린 릴리즈 속도, 높은 오류율, 보안 및 컴플라이언스 실패, 사용자 및 고객의 불만이 발생할 수 있다.
좋은 소식은 데브옵스가 오늘날의 CD 프로세스를 위한 새로운 기반을 마련하여 고품질의 소프트웨어 릴리즈를 빠르게 보장할 수 있다는 점이다. 지능형 자동화 기능을 널리 사용하게 되면서 데브옵스는 디지털 트랜스포메이션 가속화의 주요 동인으로 자리매김하고 있고, 이를 통해 빠듯한 시간 내에 새로운 소프트웨어 기능을 더 빠르고, 더 자주, 더 안전하게 제공할 수 있으리라 본다.
* Gopal Dommety는 지능형 지속적 딜리버리 플랫폼 기업 옵스MX(OpsMx)의 CEO다.
ciokr@idg.co.kr
Sponsored
Seagate
“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.
Seagate
'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.