설명하기 쉽고 아울러 정의를 들으면 고개를 끄덕거릴 수 있는 이름을 사용하면 잘 모르는 사람에게 호의를 베풀 수 있다. 그래서 예를 들면 엔지니어가 (기술적 정의를 가지고 논쟁을 벌일 순 있어도) 애자일 방법론, 데이터 웨어하우스, 방화벽의 기본 개념을 설명하는 것은 어렵지 않다고 본다. 각 이름이 어떤 의미를 전달하는지 한눈에 알 수 있기 때문이다.
비즈니스 부문 리더는 기술 전문 용어를 설명해달라고 하는 상황에 종종 직면할 수 있다. 아마도 기술 벤더에게 들었거나 인보이스에서 봤거나 컨퍼런스에서 들었을 수 있다. 이때 간단한 용어로 설명하고, 지나치게 기술적인 세부사항을 피하며, 추가 정의를 필요로 하는 더 많은 전문 용어를 쓰지 않을 필요가 있다.
일례로 인터넷 초창기 시절 한 이사회 구성원이 ‘쿠키란 무엇인가?’라고 물어본 적이 있다. 당시 비즈니스 부문 경영진은 웹 브라우저가 작동하는 방식, 서버가 수행하는 작업과 수행하지 않는 작업, 인터넷 프로토콜의 복잡성 등을 거의 알지 못했기 때문에 이에 대답하기가 어려웠다.
데브옵스 엔지니어라면 기술 전문 용어를 복잡하게 들어가지 않고 풀어내기가 쉽지 않다. 업계 전문가들에게 데브옵스 용어를 간단하게 정의할 방법을 물어봤다.
CI/CD?
두문자어는 철자를 명시하는 게 가장 좋은 출발점이지만 때로는 구체적인 내용을 생략하는 것이 더 나을 때도 있다. G2의 엔지니어링 부문 부사장 댄 녹스에 따르면 “CI/CD는 기능적인 소프트웨어 제공 시 문제 발생 위험을 줄이고자 코드를 ‘지속적으로’ 테스트하고 배포하는 전술이다. 경쟁사보다 빨리 움직이려는 팀에게 매우 유용하다”라고 설명했다. 너무 기술적이지 않게 질문에 답변하고 아울러 비즈니스 이점을 공유할 수 있는 포인트가 아닐까!더 나아가 자세한 내용을 요청받았다고 해보자. BOS 프레임워크(BOS Frameworks)의 CEO 사샹크 푸리갈라는 “소프트웨어 수명 주기의 여러 단계에서 틈새 도구를 사용해 인력을 줄이고 장애물을 제거하여 자동화 파이프라인을 만드는 데 도움이 된다”라고 답할 수 있다고 제안했다.
만약 소속 기업의 비즈니스 부분 경영진이 소프트웨어 개발에 관해 아무것도 모른다면 ‘파이프라인’이라는 단어를 빼고, ‘수명 주기’를 ‘개발’로 바꾸면 된다. 오늘날 기술은 비즈니스에 매우 중요하기 때문에 (비즈니스 부분의) 리더들은 개발 프로세스를 알아야 하며, 엔지니어들은 언어를 단순화해 비즈니스 리더들이 겁먹지 않고 더 많은 것을 배울 수 있도록 해야 한다.
코파도(Copado)의 연구 및 혁신 부문 선임 이사 앤드류 데이비스는 CI/CD를 두고 “지속적인 통합과 지속적인 제공을 뜻하는 줄임말로, 소프트웨어 개발팀이 협력하는 방식에 관한 표준이자 밀접하게 관련된 2개의 관행이다. 소프트웨어 개발자와 최종 사용자 간의 격차를 좁힘으로써 지속적인 제공을 통해 빠르고 안전한 학습과 피드백이 가능해진다”라고 말했다.
이어 데이비스는 “더 자세하게 설명하자면 지속적인 통합은 자동화된 테스트를 사용해 오류를 신속하게 식별하여 적어도 매일 모든 개발자의 작업을 병합하는 관행이다. 지속적인 제공은 이러한 변경사항이 준비되는 즉시 최종 사용자에게 전달하기 때문에 개발자는 변경사항에 대한 실제 사용자의 피드백을 신속하게 받을 수 있다”라고 덧붙였다.
카나리아 릴리스 및 배포?
‘카나리아 릴리스’는 광산에 들어갈 때 카나리아를 데리고 들어가 유독가스가 있는지 미리 파악했다는 ‘탄광 속의 카나리아’에서 비롯됐다. 이제 비즈니스 부문의 리더가 카나리아 릴리스를 이해하도록 돕기 위해서는 약간의 설명이 더 필요하다.세마포어 CI/CD(Semaphore CI/CD)의 공동 설립자 마르코 아나스타소프는 카나리아 릴리스를 정의할 때 위험 기반 접근법을 취하라고 권장했다. “테스트는 모든 문제를 밝히기에 충분하지 않다. 몇몇 문제는 프로덕션 환경에 들어갔을 때만 나타난다. 그때쯤이면 이미 큰 피해를 입었을 수 있다. 카나리아 릴리스를 통해 (프로덕션 환경에) 뛰어들기 전에 테스트할 수 있다”라고 말했다.
이어 푸리갈라는 카나리아 릴리스의 작동 방식을 자세히 설명하면서, “전체 프로덕션 인프라와 사용자 기반으로 배포하기 전에 제어된 방식으로 일부 사용자에게 새 기능을 제공하는 데 활용된다”라고 언급했다. G2의 개발 책임자 마이클 에르펜벡은 “카나리아 릴리스는 빅뱅 배포 패턴(전체 또는 대부분을 한 번에 배포하는 것)과 관련된 위험 없이 점점 더 많은 사용자에게 새로운 코드를 노출시킬 수 있는 강력한 방법”이라고 덧붙였다.
많은 비즈니스 부문의 리더가 ‘빅뱅 배포’로 인한 운영 중단, 성능 문제 또는 결함을 경험했다고 해도 과언이 아닐 것이기 때문에 이는 카나리아 릴리스 및 기타 데브옵스(devops) 관행을 돋보이게 하는데 좋은 용어다.
도커와 쿠버네티스?
컨테이너, 마이크로서비스 아키텍처 및 클라우드 네이티브 인프라 패턴에 관한 기본적인 이해 없이 도커(Docker)와 쿠버네티스(Kubernetes)를 설명하기란 어렵다. 이럴 때는 간단한 비유를 드는 게 좋은데, 블레이크 데이비스(@Blake_S_Davis)는 트위터에서 “쿠버네티스는 자율주행차의 교통 통제와 같다. 전체 시스템이 효율적이고 효과적으로 실행될 수 있도록 지원해 워크로드를 줄일 수 있다”라고 말했다.페어윈즈(Fairwinds)의 기술 에반젤리스트 켄달 밀러는 “최신 웹 애플리케이션은 여러 대의 컴퓨터(함대)가 필요하다. 쿠버네티스는 제시간에 작동하고, 중단하며, 적절하게 가속하도록 하는 함대의 지휘자다”라고 언급했다.
아나스타소프는 비즈니스 부문의 리더가 약간의 기술 지식을 가지고 있다면 다음과 같이 말하라고 제안했다. “이 새로운 세대의 도구는 클라우드 네이티브 소프트웨어 구축 방식을 민주화했다. 도커 컨테이너는 이제 모든 클라우드에서 배포, 확장, 동적 배포 방식으로 소프트웨어를 패키징하는 표준 방식이다. 그리고 쿠버네티스는 프로덕션 환경에서 컨테이너를 실행하는 선도적인 플랫폼이다.”
오류 예산(error budget)?
CFO나 재무팀에서 일하는 사람이 오류 예산을 질문한다면? 이는 (재정적 맥락이 아니라) 서비스 수준 목표(Service Level Objectives; SLO)를 정의하고, 아울러 안정적인 고성능 시스템을 실행하는 맥락에서 이해할 수 있다.알렉스 난다우는 오류 예산을 설명한 블로그 게시물에서 “오류 예산은 서비스에서 허용 가능한 위험을 이해하기 위한 개념적 모델로 생각할 수 있다. 오류 예산을 초과했다면 안정성 향상에 집중하라”라고 말했다. 만일 사이트 신뢰성 엔지니어라면 서비스 수준 목표와 오류 예산을 설명하는 것이 매우 중요한데, 특히 기술 부채나 운영 요건을 고려하지 않고 더 많은 기능을 요구하는 까다로운 경영진에게 (이를 설명할 때) 더욱더 그렇다.
AI옵스?
비즈니스 부문의 리더가 가령 데브옵스(devops)부터 데브섹옵스(devsecops), 데이터옵스(dataops), ML옵스(MLops), 모델옵스(modelops), 비즈옵스(bizops), 클라우드옵스(cloudops), 깃옵스(gitops)까지 모든 ‘X’옵스를 이해하려고 한다면 혼란 또는 좌절감을 느낄 수 있다.그중에서도 ‘AI옵스(AIops)’를 소개하는 이유는 용어를 정의하는 방식의 단절이 비참할 정도로 높은 기대치까지 이어질 수 있음을 보여주는 좋은 예이기 때문이다. AI옵스는 인공지능이 IT 운영을 맡게 되거나, 기업이 제대로 구축되지 않은 애플리케이션에서 성능을 획기적으로 개선할 수 있다는 의미가 아니다. 상상력에 앞서 합리적인 기대치를 설정하는 게 가장 좋다.
AI옵스는 멀티클라우드 운영을 단순화하고, 주요 인시던트를 해결하는 평균 시간을 개선하며, 애플리케이션 모니터링을 향상할 수 있다. CEO나 CFO에게 AI 옵스의 이러한 기술적 이점을 어떻게 설명할 수 있을까? 빅팬더(BigPanda)의 CEO 아사프 레스닉은 “기업들이 클라우드로 전환하면서 규모, 데이터 및 속도가 몇 배 이상 향상됐다. IT 운영팀은 이를 따라잡기 위해 고군분투하고 있다. AI옵스는 IT 운영팀이 업무를 수행하고, 클라우드 시대에 비즈니스와 디지털 서비스를 지속적으로 운영할 수 있도록 자동화하고 지원한다”라고 설명했다. 이는 AI옵스가 운영 인시던트를 줄이고, 안정성을 향상시키며, 성장을 지원하는 데 도움이 된다는 것을 분명히 한다.
물론 데브옵스 전문 용어라고 할 때 CI/CD, 카나리아 릴리스, 도커, 쿠버네티스, AI옵스는 빙산의 일각에 불과하지만 비즈니스 부문의 리더에게 데브옵스 모범 사례를 이해시키기 위한 좋은 출발점이라고 할 순 있다.
ciokr@idg.co.kr
함께 보면 좋은 콘텐츠
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.