클라우드는 기업의 최신 애플리케이션 개발 프로세스에 많은 이점을 제공한다. 가장 큰 장점은 기존에 수동 단계가 필요했던 중요한 작업을 자동화한다는 것이다.
자동화는 클라우드 사용의 중요한 이점이다. 그렇다면 클라우드 아키텍트의 업무에서 핵심적인 클라우드 자동화 기술은 무엇일까? 여기서는 클라우드 아키텍트가 클라우드 호스팅 애플리케이션을 설계, 구축, 배포할 때 자동화해야 하는 5가지를 살펴본다.
확장(Scaling)
자동화된 확장은 가장 기본적이고 필수적이다. 서버 리소스 자동 확장이든 아마존 S3이나 다이나모DB(DynamoDB) 등 클라우드 네이티브 서비스에 내장된 탄력적 확장이든 상관없이 확장은 클라우드의 필수적인 부분이다. 확장 가능한 인프라 구축은 애초에 기업이 클라우드로 이동하는 핵심 이유 중 하나다.
하지만 자동화된 확장성을 위해서는 새로운 서버 인스턴스를 쉽고 빠르게 시작할 수 있어야 한다. 그리고 다음 자동화 단계로 이어진다.
서버 프로비저닝(Server provisioning)
클라우드가 없었던 시절에는 새 서버를 프로비저닝하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있었다. 클라우드 자동화를 사용하면, 필요한 모든 소프트웨어와 서비스가 설치돼 완벽하게 실행되는 서버 인스턴스를 몇 분 만에 프로비저닝할 수 있다. 자동화된 서버 프로비저닝은 자동 확장뿐 아니라, 자체 복구 인프라(클라우드 자동화의 또 다른 형태)의 핵심이다. 장애가 발생하거나 손상된 서버 인스턴스를 종료하고, 자동화를 통해 새 서버 인스턴스로 교체하도록 하여 클라우드에서의 문제 해결 방식을 변경한다. 이 기능은 많은 문제 및 오류의 MTTR(평균 해결 시간)을 개선하는 핵심이다.
자동화된 서버 프로비저닝은 아마존 EC2 등의 컴퓨팅 서비스에서 새 가상 머신 인스턴스를 시작하든 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine) 등의 쿠버네티스 환경에서 새 컨테이너 인스턴스를 시작하든 거의 동일하게 작동한다. 두 사례에서 자동화는 대부분의 클라우드 지원 애플리케이션의 기본인 서버 인스턴스를 시작, 확장, 복구할 때 속도와 안정성을 모두 향상한다.
자동화된 서버 프로비저닝의 또 다른 이점은 가용성 향상이다. 프로비저닝을 자동화하면 적은 대형 서버를 더 많은 소형 서버로 쉽게 교체할 수 있다. 이러한 모델은 애플리케이션 가용성을 획기적으로 향상시켜 장애 영향을 줄일 수 있다. 하지만 자동화된 서버 프로비저닝은 서버 운영에 필요한 나머지 인프라도 빠르고 쉽게 설정할 수 있을 때 작동한다. 다음의 자동화가 필요한 이유다.
인프라 생성(Infrastructure creation)
서버를 자동으로 프로비저닝하는 것만으로는 클라우드 애플리케이션을 실행하고 사용자에게 서비스를 제공하기에 충분하지 않다. 또 로드 밸런서, 방화벽, 네트워크 세그먼트, 데이터베이스 및 기타 서비스(예: 대기열, 캐시 등)를 프로비저닝해야 한다. 모든 지원 인프라가 제대로 작동하려면 먼저 애플리케이션을 설정하고, 구성하며, 연결해야 한다.
이 모든 프로비저닝을 수동으로 하면 상당한 시간이 소요될 수 있다. 온프레미스 데이터센터에 배포한다면 필요한 모든 구성 요소를 설정하는 데 며칠 이상이 걸릴 수 있다. 하지만 클라우드에서는 코드형 인프라(IaC)로 알려진 자동화 기술을 통해 API 호출을 사용하여 애플리케이션 인프라를 프로비저닝할 수 있다.
IaC를 사용하면 기존 소프트웨어 버전 제어 시스템(예: 깃(Git))을 활용하여 관리할 수 있는 소스 코드(예: JSON 또는 YAML 파일)에서 인프라를 설정하는 방법을 지정할 수 있다. 그다음 코드화된 인프라 구성을 가져와서 인프라 구성 요소를 작동 중인 네트워크에 자동으로 프로비저닝, 구성, 연결하는 도구를 통해 전달한다. 이러한 수준의 클라우드 인프라 자동화를 수행하는 도구도 많다. 인기 있는 2가지로는 하시코프의 테라폼(HashiCorp’s Terraform)과 AWS의 클라우드포메이션(AWS’s CloudFormation)이 있다.
코드형 인프라는 변경 제어 및 승인, 변경 추적, 인프라 코드 재사용을 포함해 인프라 프로비저닝 프로세스에 고유한 이점을 제공한다. 코드형 인프라는 인프라 API가 자동화된 인프라 생성을 허용하는 클라우드 또는 클라우드와 같은 데이터 센터에서만 가능하다.
클라우드 아키텍트는 IaC 도구를 활용하여 인프라 프로비저닝을 위한 안정적이고 안전하며 반복 가능한 클라우드 패턴을 생성해야 한다. 코드 관리를 기반으로 한 자동화된 인프라 설정은 다음 자동화로 이어진다.
코드 배포(Code deployment)
자동화된 코드 배포 파이프라인은 클라우드에 유일무이한 것은 아니다. 하지만 다른 유형의 자동화가 많이 사용된다는 점을 감안하면 자동화된 코드 배포는 클라우드 지원 애플리케이션의 자연스러운 확장이다.
가장 인기 있는 자동화된 코드 배포 방법은 CI/CD 파이프라인이다. CI/CD 또는 지속적 통합/지속적 전달은 소프트웨어 버전 제어 시스템(예: 깃(Git))에 체크인된 코드를 기반으로 프로덕션 애플리케이션에 코드 배포를 자동으로 적용할 수 있게 해주는 모델이다. 애플리케이션 및 회사 정책에 따라 자동 배포를 예약하거나(예: 매일 또는 시간별) 코드 기반을 변경하고 배포가 가능할 때마다 트리거 할 수 있다.
자동화된 코드 배포를 제공하는 도구가 많다. 이를테면 젠킨스, 뱀부, 깃랩, 서클CI 및 AWS 코드디플로이 등의 도구가 포함된다. 클라우드 아키텍트는 개발 조직과 비즈니스 부문의 요구 사항을 충족할 수 있는 적절한 자동화 전략을 선택해야 한다. 하지만 사실상 거의 모든 정교한 클라우드 아키텍처 애플리케이션은 어떤 형태로든 자동화된 코드 배포를 사용한다.
네이티브 클라우드 서비스(Native cloud services)
자동화의 한 유형으로 많이 간과되는 것이 클라우드 서비스에 내장된 자동화된 동적 확장 기능이다. 클라우드 대기열 서비스(예: 아마존 SQS(Amazon Simple Queue Service), 클라우드 데이터 스토리지(예: 아마존 S3) 및 클라우드 데이터베이스(예: 아마존 다이나모DB)는 자동화를 기반으로 이를 활용하는 동적 애플리케이션의 확장 요건을 관리한다.
클라우드 아키텍트는 예컨대 컴퓨팅 인스턴스의 로컬 드라이브 스토리지에서 자체 데이터 저장소를 생성하는 것보다 S3와 같은 데이터 저장소를 사용하는 것을 선호한다. 단순하고 안전하며 안정적이고 통합하기 쉬우며 기능이 자동화돼 있기 때문이다. 퍼블릭 클라우드가 제공하는 다른 많은 서비스도 마찬가지다. 이러한 기능을 사용하면 백그라운드에서 발생하는 강력한 자동화를 활용할 수 있다.
클라우드는 곧 자동화를 의미
자동화는 클라우드를 정의하는 특성 중 하나다. 또한 클라우드를 기존 데이터 센터와 구별하는 요소이기도 하다. 물론 자동화를 활용하지 않고도 클라우드에서 애플리케이션을 실행할 수 있다. 실제로 많은 사람이 그렇게 하긴 하지만 다음의 이점을 놓치는 셈이다. 자동화는 비즈니스 요구사항에 대한 일관성, 안정성, 보안, 확장성 및 대응성을 향상시키는 경로이기 때문이다.
온프레미스 애플리케이션을 ‘있는 그대로’ 클라우드로 리프트 앤 시프트하는 것은 비교적 간단하고 직관적인 마이그레이션이며, 일반적으로 숙련된 클라우드 아키텍트가 필요하지는 않다. 하지만 이러한 애플리케이션은 클라우드에서 실행될 때 얻을 수 있는 대부분의 이점을 놓친다. 진정한 클라우드 지원 애플리케이션을 구축하려면 클라우드 아키텍트가 필요하고, 자동화를 통해 클라우드가 제공하는 모든 기능을 활용할 수 있다. 사실상 거의 모든 클라우드 아키텍처 애플리케이션은 자동화를 많이 사용한다.
유능한 클라우드 아키텍트는 모든 클라우드 기반 애플리케이션에서 자동화 사용을 장려한다. 간단히 말해, 유능한 클라우드 아키텍트는 곧 '자동화광'일 수밖에 없다.
* Lee Atchison은 제품 개발, 설계, 확장, 현대화 부문에서 30년 이상의 경력을 가지고 있다. 아마존, AWS, 뉴렐릭 등에서 근무한 바 있다.
ciokr@idg.co.kr
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