클라우드 비용을 절감하고 IT 운영을 개선하는 5가지 지혜

지난 10년 동안 기업은 퍼블릭/프라이빗 클라우드 인프라에 상당한 컴퓨팅 워크로드를 구축하거나 클라우드로 워크로드를 옮겨왔다. 가트너는 전 세계 최종 사용자가 2023년 퍼블릭 클라우드 서비스에 지출하는 비용은 2021년보다 43% 증가한 5,910억 달러에 이를 것으로 예측했다.

클라우드 비용이 크게 늘어난 것은 많은 기업이 속도에 초점을 두고 클라우드 마이그레이션을 최적화했으며, 관리 비용과 운영 효율성은 부차적인 관심사로 뒀을 가능성이 높다는 것을 의미한다. 
 

가트너는 전 세계 IT 비용이 2023년 2.4% 증가할 것으로 예상했지만, 일부 애널리스트는 예측을 하향 조정했다.  IT 리더 상당수도 지출 비용을 조정할 계획이다.

초기에는 클라우드 역량을 구축하기 위해 경쟁했으나 이제 경쟁의 방향은 비용 관리, 인프라 최적화, 운영 자동화 확대로 전환되는 중이다. 여기서는 IT팀이 클라우드 스택을 최적화해서 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선하는 5가지 방법을 소개한다.

1. 코드형 인프라로 빌드 패턴 표준화하기

세마포어(Semaphore) 공동 창업자 마르코 아나스타소브는 “인프라는 인프라와 애플리케이션 수동 배포가 안티패턴이 되는 복잡성 지점을 지났다. 테라폼(Terraform)과 같은 코드형 인프라(Infrastructure-as-Code, IaC) 툴을 사용해 클라우드 인프라를 구축하라”라고 말했다.

테라폼 외에 다른 IaC 플랫폼에는 AWS 클라우드포메이션(CloudFormation), 애저 암 템플릿(Arm Templates), 레드햇 앤서블(Ansible), 프로그레스 셰프(Progress Chef), 퍼펫(Puppet), 쿠버네티스(Kubernetes) 등이 대표적이다. 이와 같은 플랫폼은 인프라 표준(패턴 또는 템플릿으로 지칭되기도 함)을 설정한 다음 코드를 사용해 구성과 배포를 관리할 수 있게 해준다. IaC는 네트워크, 컴퓨팅, 스토리지, 서비스를 포함한 클라우드 인프라를 구축, 구성, 배포하기 위한 수작업 단계를 없앤다.

아나스타소브는 “자동화는 비용 절감과 안정성 개선을 위한 핵심이다. IaC를 사용하면 클라우드에서 실행 중인 서비스에 대한 가시성이 높아지고 자동화된 비용 분석 툴을 실행할 수 있다”라고 설명했다.

필자의 생각 : IaC를 사용하는 것은 중요한 단계지만, 효율성을 추구하는 기업이라면 클라우드 아키텍처와 재사용 가능한 IaC 패턴을 표준화해야 한다. 데브옵스팀에 완전한 인프라 유연성을 제공하는 것과 클라우드 스택 및 인프라의 표준화를 통해 얻는 효율성 사이에는 절충해야 할 부분이 있다. 그러나 IaC와 자동화를 사용하는 IT팀은 지원되는 인프라 패턴의 수를 늘릴 수 있다.

2. 클라우드 네이티브 앱을 확장할 때 동시성에 집중하기

지속적 통합 및 지속적 배포(Continuous Integration and Continuous Deployment, CI/CD), 지속적 테스트를 비롯한 데브옵스 방식은 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발할 때 당연히 사용해야 할 방식이다. 또한 애자일팀은 소프트웨어 개발의 보안 위험에 대처하고 데브옵스 관찰가능성을 높여야 한다. 모든 애플리케이션에서 이런 주요 데브옵스 방식을 고려해야 한다.

높은 사용량이 예상되고 일관적인 성능이 핵심 요구사항인 앱과 마이크로서비스를 개발할 때 이런 기본 사항 외에도 데브옵스팀이 해야 할 일은 무엇일까?

인더스트리얼ML(IndustrialML)의 CEO 아준 찬다르는 “많은 수의 클라이언트로 분산되는 기능이 포함된 새로운 클라우드 기술 스택을 설계할 때는 동시성을 높이는 쪽으로 가는 것이 고객 경험을 개선하는 좋은 방법이다. 동시성에 적합한 언어와 프레임워크를 사용하면 확장이 더 원활해진다”라고 말했다.

필자의 생각 : 새로운 앱과 서비스를 개발할 때 제품 관리자와 애자일팀은 우선순위가 높은 비기능적 기준이 무엇인지 검토해야 한다. 앱에 따라 그 기준은 확장성과 성능일 수도 있고, 안정성과 유연성, 또는 규정 준수일 수도 있다. 이런 우선순위를 사전에 인지하는 팀은 아키텍처를 설계하고 코드를 개발하는 과정에서 절충점에 대한 논의에 더 잘 대비할 수 있다.

3. 가상 데스크톱으로 기회 극대화하기

데스크톱과 노트북에서 클라우드 기반 가상 데스크톱 인프라(VDI)로 전환하는 기업이 증가하고 있다. 한 시장 보고서는 VDI 시장 규모를 160억 달러, 2023년까지 연평균 성장률(CAGR)을 20% 이상으로 추산했다.

워크스팟(Workspot) CTO 매튜 데이비슨은 “기업은 클라우드 PC로 최종 사용자 컴퓨팅을 현대화하는 중이다. 불확실성의 시대에 더 높은 민첩성을 부여하는 클라우드 컴퓨팅 전략의 중요한 첨가 요소”라며, “클라우드 기능과 비용은 하이퍼스케일러마다 다르므로 기업은 여러 클라우드와 지역에 걸쳐 클라우드 PC를 배포함으로써 사용례별로 비용 최적화를 실현할 수 있다. 예산이 빠듯한 상황에서 이는 중요한 혁신”이라고 말했다.

필자의 생각 : 많은 기업이 코로나19 팬데믹 중에 VDI로 전환했고, 많은 기업이 충분한 검토 없이 천편일률적인 구성을 받아들였다. 어쨌든 눈앞에 닥친 문제는 해결됐고 IT 리소스를 관리하는 효율적이 방법이기도 하지만, 평균 이상의 컴퓨팅 요구사항을 가진 직원 관점에서는 사용자 경험의 질이 떨어졌다. IT팀은 VDI 기술이 직원 생산성에 미치는 영향을 연구해 사용 페르소나를 파악한 뒤 페르소나별로 최적화된 VDI 배포 패턴을 마련하면 전체적인 효율성을 더 높일 수 있다.

4. 모니터링 확대 및 사고관리 개선하기

더 많은 워크로드를 클라우드로 옮기는 것은 현대화 여정의 첫 단계일 뿐이다. 그 이후 IT팀이 안정적이고 효율적이고 성능이 뛰어난 클라우드 스택과 워크플로우를 보장하기 위해 효율적이고 응답성이 높은 ‘2일차’ 모델을 제공하려면 반복적인 운영 개선이 필요하다.

블레임리스(Blameless)의 제품 담당 부사장 밍 공은 사고관리 방식의 효율성 개선을 권장하며, “명확히 정의되지 않은 사고관리 프로세스는 생산성을 저해하고 혁신을 가로막는다. 사고대응 프로세스를 최적화해서 힘든 작업을 없애고 모호성을 줄이면 IT 운영 효율성 개선에 큰 효과를 얻을 것”이라고 조언했다.

사고, 중단 및 성능이 낮은 시스템은 부차적인 영향을 초래한다. 전자상거래 및 고객 대면 시스템에서는 이런 영향을 측정하기 쉽지만, 여러 부서의 워크플로우와 운영 시스템에서는 수치화가 어렵다. AI옵스 플랫폼은 사고관리팀이 평균 사고 해결 시간을 줄이고 서비스 수준 목표를 관리하는 데 도움이 될 수 있다. 이 2가지가 사고의 비용 및 생산성 영향을 줄이는 최선의 방법이다.

IT운영팀은 클라우드 스택에 모니터링 툴, 관찰가능성을 위한 처방 및 AI옵스를 구축한다. 그러나 가상 데스크톱 및 사용자 경험에 대한 모니터링 역시 필요하다. 데이비슨은 “기업은 여러 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 클라우드 PC에 대한 종합적인 관찰가능성을 하나의 뷰로 제공하는 VDI 솔루션을 찾아야 한다. 이런 기능을 통해 IT팀은 생산성을 극대화하기 위한 최고의 안정성과 가용성을 제공할 수 있다”라고 강조했다.

필자의 생각 : 저명한 경영 컨설턴트인 피터 드러커가 말했듯이 측정하지 못하는 것을 개선할 수는 없다. 비용 절감, 더 많은 클라우드 워크로드 관리, 경험 개선, 안정성 증대 등 달성하고자 하는 것이 무엇이든 관찰가능성, 모니터링, AI옵스를 2일차 모델의 최전방에 둘 것을 권한다.

5. IT 우선순위와 및 재무 규율을 철저히 검토하기

클리어 스카이(Clear Skye) CEO 존 밀번은 “경제 침체기에 기업은 기존 기술 스택을 점검하고 최소한의 노력으로 가장 큰 효과를 낼 수 있는 IT 이니셔티브를 파악해야 한다”라고 말했다.

소프트웨어원(SoftwareOne)의 글로벌 핀옵스 책임자 댄 오트만은 “침체에 대한 공포와 전반적으로 비용 지출을 최적화하려는 움직임이 핀옵스의 성장을 이끌고 있다. 핀옵스는 클라우드 사용과 비용 지출 목표를 정렬하기 위해 IT, 재무, 엔지니어링, 제품 개발자, IT 자산 관리, 리더십 등을 한데 모으는 클라우드 금융 관리 방법”이라고 말했다.

IT 리더는 안정적인 애플리케이션을 빠르게 혁신하고 배포하기 위해서는 IT와 재무 간 파트너십이 필요하다는 것을 안다. 재무적 규율을 IT보다 앞에 두면 프로젝트 계획 속도가 저하되고 2일차 운영 모델에 대한 지원 자금이 부족해질 수 있고, 이로 인해 기술 부채가 가속화된다. 반면 재무 규율을 배제한 채 IT를 계측하면 비효율성과 비즈니스에 별다른 효과가 없는 시스템으로 이어질 수 있다. 클라우드 핀옵스는 엔지니어링, 재무, 기술, 비즈니스팀이 협력해서 데이터에 근거한 지출 의사 결정을 내릴 수 있게 해주는 접근 방법이다.

IT 리더는 플랫폼 개발과 기능 재사용을 촉진하는 아키텍처 전략을 개발해야 한다. 밀번은 “기존 투자를 최대한 활용하기 위해 플랫폼 내에 어떤 기능 또는 솔루션이 있는지 알아야 한다. 이렇게 하면 비용이 절감될 뿐 아니라 새로운 기술 구현에 따르는 복잡성도 줄일 수 있다”라고 덧붙였다.

아나스타소브는 “AI 워크로드 실행에는 강력한 GPU 하드웨어가 필요하기 때문에 많은 비용이 든다. 애플리케이션이 갑자기 큰 인기를 얻는다고 생각해 보자. 좋은 일이지만, 월말에 도저히 감당할 수 없는 청구서를 받아 들게 되면 이야기가 달라진다”면서 “IT팀은 종합적인 비용 분석을 완료한 이후에만 기능을 출시해야 한다”라고 강조했다.

필자의 생각 : IT팀은 실험을 최우선 순위로 두고 신제품 개발, 경험 개선, 데이터에 근거한 실무 관행을 구축하기 위한 혁신 파이프라인을 관리해야 한다. 그런 다음 파일럿 프로젝트와 프로덕션 사용례를 계획하면서 재무적 규율을 마련한다. 이렇게 하면 개발 단계에서 비용과 효율성을 위한 고려 사항을 파악하는 데 도움이 된다. 이미 프로덕션 단계에 있는 시스템이라면 비용 및 운영을 개선하는 것이 기술 부채를 줄이는 대표적인 방법이다.
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