블로그 | 클라우드 핀옵스 시스템이 IT 실무자를 배신할 때

여기 'ABC'라는 회사가 있다. 빠르게 성장하는 스타트업이다. 최근 이 회사의 CIO는 클라우드 인프라 관리를 간소화할 AI 기반의 새로운 클라우드 핀옵스 시스템을 도입했는데, 기존에 파악하지 못했던 여러 가지 기술적 부채를 찾아냈다. 이를 보고 받은 CEO는 당장 CIO를 호출했다. 핀옵스 시스템이 찾은 기술적 부채에는 퍼블릭 클라우드 스토리지의 과대 할당 같은 일반적인 비효율은 물론 새로운 시장과 혁신을 위해 필요한 민첩성과 확장성을 제공할 시스템에 대한 요구 등 전략적인 문제가 모두 포함됐다. 결론적으로 핀옵스 시스템은 이들 기술적 부채 때문에 회사가 2,000만 달러 매출 손실을 입었다고 추산했다.
 

 

AI 핀옵스가 실무자를 공격할 때

그 전까지 이 CIO는 회사의 빠른 성장을 안정적이면서도 비용 효율적으로 지원했다고 높은 평가를 받고 있었다. 그러나 이제는 자신이 도입한 클라우드 핀옵스 시스템의 보고서 때문에 전사적인 비판 대상으로 전락했다.

AI 핀옵스의 보고서를 검토한 이들은 해당 CIO가 장기적인 효율성 대신 단기적인 이익에 더 우선순위를 두었고 결과적으로 클라우드 운영이 방만해져 비용을 필요 이상으로 썼다고 공격했다. 비효율적인 리소스 할당, 과도한 유휴 인스턴스, 급증한 스토리지 비용, 자동화된 프로세스의 부족 등이다. 보고서의 가장 치명적인 내용은 단기적인 시각에 매몰돼 여러 번의 시장 기회와 성과를 놓쳤다는 대목이었다. 이는 CIO가 해야 할 가장 중요한 업무였다. 민첩성과 확장성을 제공하기 위해 필요한 클라우드 기술을 어떻게 도입할 것인지 전략을 제시하지 못했다는 의미이기도 했다.

AI 핀옵스가 등장하기 전에는 이런 가치를 정의하는 것도 쉽지 않았다. 그러나 핀옵스 시스템을 이용하면 이런 손실을 구체적인 액수로까지 환산할 수 있다. 특히 핀옵스가 LLM 기술과 결합하면 같은 IT 솔루션을 사용한 다른 기업의 성장 패턴과 클라우드 솔루션을 자체 설계해 적용했을 경우를 비교한 결과까지 볼 수 있다. 이 가상 회사의 CIO가 위험에 처한 것도 이 때문이다.

이런 가상의 상황이 불편한가? 필자는 2024년 혹은 2025년에는 실제로 이런 사례를 직접 보게 될 것으로 예상한다. 물론 현재의 핀옵스 시스템이 AI와 결합할 정도까지 발전했는지 혹은 이런 상황이 벌어질 만큼 신뢰할 수 있는 데이터를 내놓을 지는 확실치 않다. 그러나 핀옵스, 클라우드옵스, 섹옵스 등 이른바 x옵스가 AI를 이용해 구체적인 비즈니스 수치를 제공하는 시대가 점점 가까워지는 것은 확실하다. 이런 상황에서 AI는 문제를 찾아내는 것은 물론 다른 기업과 비교하는 기능까지 제공한다. 기존에 이런 형태의 분석을 포함한 감사를 받아본 경험이 있다면, 본질적으로 같다고 보면 된다. 단지 외부 컨설팅 업체를 통해 사람이 하던 작업이 AI가 포함된 프로세스로 대체되고 일상적으로 이뤄진다는 것에서 차이가 있다.
 

AI 핀옵스의 장단점을 모두 포용할 준비

클라우드 핀옵스 도입 비용은 그리 크지 않다. 대부분 기업에 부담이 되지 않는다. 문제는 기업이 핀옵스가 생성한 데이터의 장점과 단점을 모두 수용할 준비가 되어 있느냐다. 

일단 핀옵스의 단점은 가상의 사례를 통해 알 수 있다. 핀옵스 시스템이 CIO 혹은 다른 IT 관리자의 잘못을 지적하는 상황이다. 이런 데이터를 어떻게 다루는지는 곧 그 기업의 문화이기도 하다. 하지만 문화 이외에 이사회와 다른 임원은 처지가 다르다. 이들은 주주의 이해를 대변해 일단 제기된 문제에 조처할 의무가 있다. 즉, 누군가가 해고의 위험에 처할 수 있다. 물론 업무 현장을 보면 많은 것을 실무자가 처리하고 의사결정권자는 실무자에게 책임을 전가한다. 대부분 IT 관리자가 이런 보고서의 조언에 따른다는 사실을 고려하면 이런 과정이 완전히 불공정하다고 할 수는 없지만, 그럼에도 최종적인 결정은 온전히 그들 관리자의 책임임은 분명하다.

이번엔 핀옵스 데이터의 장점을 보자. 가장 큰 것은 클라우드 기술의 선택과 설정에 대한 어리석은 논란을 끝낼 수 있다는 점이다. 핀옵스 시스템은 각 기술 설정과 활용의 가치를 수치로 보여준다. 기존 기술과 새로운 기술, 클라우드 아키텍처의 가치와 다른 이가 내렸던 기존 의사결정의 가치 역시 숫자로 환산한다. 도입한 기술이 수백만 달러짜리 실수로 밝혀지고 나중에 이를 수정하는 대신, 기술 도입 전에 이런 데이터를 볼 수 있다는 점은 상당한 장점이다. 문자 그대로 실제적인 '기술적 부채'를 미리 보는 것이기 때문이다.

더 중요한 장점이 있다. 성장과 민첩성 같은 현시점에서는 정의할 수 없는 전략적 가치를 논의의 테이블에 올릴 수 있다는 사실이다. 예를 들어 클라우드 아키텍처를 도입할 때 클라우드 '컴퓨팅의 전략적 가치'를 더 깊이 들여다 볼 수 있다. 전략을 바로 잡는 것은, 모두가 필요 이상으로 집착하는 지엽적인 비용 효율성보다 훨씬 중요하다. 전략적 가치의 파급효과를 고려하면 더욱 그렇다. 
 

핀옵스 혼란 역시 관리할 수 있다

일단, 필자는 이런 클라우드 실수를 일벌백계하는 데 찬성하지 않는다. 대부분 사람은 좋은 의도를 갖고 있고 자신이 맞다고 생각하는 것을 기반으로 의사결정을 한다. IT 임원, 컨설턴트, IT 업체 모두 마찬가지다. 물론 선입견 때문에 부정적인 결과가 나타날 수 있다. 어떤 이는 단일 퍼블릭 클라우드 서비스만 사용하고, 또 누군가는 퍼블릭 클라우드 자체를 꺼린다. 이런 극단은 거의 언제나 잘못되기 마련이고, 결국 앞서 언급한 것처럼 부정적인 결과로 이어진다. 아무것도 안함으로써 위험을 피하려는 사람도 마찬가지다. 실제로 아무 것도 하지 않는 것이 가장 나쁘다. 핀옵스 시스템을 이용하면 이 역시 밝혀낼 수 있다.

앞으로 AI 덕분에 핀옵스 툴이 더 개선되고 유용해질 것이다. 그러나 이는 정보 소스의 하나일 뿐이지 의사결정 수단으로 보아서는 안 된다. 핀옵스는 사람이 내린 현재 혹은 과거의 결정을 다시 평가하는 것이므로 많은 사람이 혼란을 겪게 될 것이다. 이런 혼란을 최소화하려면 클라우드 컴퓨팅을 더 잘 사용할 수 있도록 핀옵스를 활용하는 더 생산적인 방식을 찾아야 한다. 현재 핀옵스를 둘러싼 논쟁에서 이것이 가장 중요하다.
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