“데이터센터란 무엇인가” 2020년 현주소와 앞으로의 변화

클라우드의 역할

전통적으로 기업은 직접 데이터센터를 구축하거나, 호스팅 업체나 MSP를 이용했다. 후자는 데이터센터 운영의 경제성과 소유권을 변화시켰지만, 여전히 필요한 기술을 배포해 관리하는 데 많은 준비 시간이 필요했다. 아마존 웹 서비스와 마이크로소프트 애저 같은 클라우드 서비스 업체의 IaaS가 부상하면서, 기업은 마우스를 클릭 몇 번으로 클라우드에 가상 데이터센터를 프로비저닝할 수 있게 됐다. 그리고 2019년 처음으로 기업이 물리 데이터센터 하드웨어보다 클라우드 인프라 서비스에 더 많은 비용을 지출했으며, 판매되는 서버의 절반 이상이 클라우드 서비스 업체의 데이터센터에 사용되었다.

그렇지만 가까운 장래에 로컬 온프레미스 데이터센터가 사라질 일은 없을 전망이다. 업타임 인스티튜트의 2020년 조사에 따르면, 워크로드 대부분을 기업 데이터센터에 유지하고 있다고 대답한 비율이 58%였다. 이들은 변화를 수용하지 않는 이유로 가동시간에 대한 책임성, 퍼블릭 클라우드의 가시성 부족을 꼽았다.  

많은 기업이 하이브리드 클라우드를 통해 두 환경의 장점들을 모두 이용하고 있다. 일부 워크로드는 퍼블릭 클라우드로 옮기고, 직접 통제해야 하거나 보안이 중요한 워크로드는 로컬 데이터센터에 유지하는 방식이다. 플렉세라(Flexera)의 2020년 클라우드 현황 보고서에 따르면, 조사 대상 기업 가운데 87%가 하이브리드 클라우드 전략을 활용하는 것으로 나타났다.
 

소프트웨어 정의 네트워킹(Software-Defined Networking, SDN)

디지털 비즈니스는 가장 느린 구성요소만큼만 민첩해질 수 있다. 그리고 네트워크가 이런 구성요소인 경우가 많다. 최적의 트래픽 경로를 결정하는 네트워크 제어 영역과 한 지점에서 다른 지점으로 패킷을 보내는 데이터 영역을 분리시키면 네트워크의 효율성과 유연성이 높아진다. 이를 소프트웨어를 이용, 변화하는 네트워크 부하에 맞춰 조정이 되도록 최적화를 할 수 있다.

이런 아키텍처가 SDN(Software-Defined Networking)이고, 데이터센터에 적용할 수 있다. 데이터센터 하드웨어를 프로비저닝 및 관리하는 네트워크 컨트롤러를 통해 더 빨리 데이터센터 환경을 구성할 수 있다. 또한, 시간이 많이 들고 실수나 오류에 취약한 수동 구성을 피할 수 있다.
 

하이퍼컨버지드 인프라(HCI: Hyperconverged Infrastructure)

데이터센터를 운영하면서 직면하는 도전과제 중 하나는 까다로운 애플리케이션을 지원할 수 있도록 서버와 스토리지, 네트워킹 장치를 올바르게 조합하는 것이다. 이후 인프라 구축이 완료된 후, IT 운영팀은 애플리케이션을 방해하지 않고 신속히 확장을 하는 방법을 파악해야 한다. HCI는 범용 하드웨어를 기반으로 단일 하드웨어에서 컴퓨팅과 스토리지, 네트워킹을 모두 제공해 쉽게 배포할 수 있는 어플라이언스를 제공해 이를 단순화시킨다. HCI 아키텍처는 노드를 추가하는 것만으로 확장이 가능하다.

HCI는 전통적인 데이터센터와 비교해 확장성, 클라우드 통합, 더 쉬운 구성 및 관리 등 여러 이점을 제공한다. 
 

컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메시

애플리케이션이 실행되는 인프라를 프로비저닝하는 데 걸리는 시간만큼 애플리케이션 개발이 지연되는 경우가 많다. 이는 기업이 데브옵스 모델로 발전하는 역량을 크게 훼손할 수 있다. 컨테이너는 개발자가 ‘자체 내장’ 시스템에서 애플리케이션과 종속성을 실행 및 관리할 수 있도록 전체 런타임 환경을 가상화하는 기법이다. 컨테이너는 아주 가볍고, 빠른 생성 및 파괴가 가능하다. 따라서 특정 조건에서 애플리케이션을 어떻게 실행되는지 테스트할 때 유용하다.

컨테이너화한 애플리케이션을 여러 마이크로서비스로 나눠지는데, 마이크로서비스는 각각 작은 별도의 기능을 하나로 묶고, 이들 기능이 서로 상호작용을 하면서 완전한 애플리케이션을 구성한다. 이런 개별 컨테이너를 조율 및 조정하는 것이 서비스 메시라는 아키텍처이다. 서비스 메시는 개발자를 위해 복잡성을 줄여주지만, 서비스 메시 자체를 유지 관리해야 한다. 컨테이너 배포가 점점 더 많아지고, 복잡해지고, 중요해질 수록, 서비스 메시 자동화와 관리를 종합적인 데이터센터 네트워킹 관리 시스템에 통합시켜야 한다.
 

마이크로세그멘테이션

전통적인 데이터센터는 중심에 여러 보안 기술이 탑재되어 있다. 데이터센터를 드나드는 트래픽은 이 보안 툴을 거치게 되고, 이런 과정을 통해 비즈니스를 보호한다. 그런데 데이터센터 내부의 수평 트래픽이 증가하면서, 트래픽이 방화벽과 침입 탐지 시스템, 기타 보안 시스템을 우회하면서 멀웨어가 더 빨리 확산될 수 있는 위험이 초래된다. 마이크로세그멘테이션은 데이터센터에 여러 세그먼트를 생성, 리소스 그룹을 서로 분리시켜서 침해 사고가 발생해도 피해가 특정 영역에 국한되도록 만드는 기법이다. 통상 소프트웨어를 통해 마이크로세그멘테이션을 구현하기 때문에 아주 ‘민첩’하다.
 

NVMe(Non-Volatile Memory Express)

디지털화가 확대되면서 모든 것이 다 빨라지고 있다. 따라서 데이터센터 스토리지로 들어오거나, 스토리지에서 밖으로 나가는 데이터 전송 속도도 더 빨라져야 한다. SCSI(Small Computer System Interface)와 ATA(Advanced Technology Attachment) 같은 전통적인 스토리지 프로토콜은 수십 년 전에 등장한 프로토콜이기 때문에 한계점에 도달한 상태이다. NVMe는 시스템과 SSD 간 정보를 더 빨리 전송, 데이터 전송률을 크게 향상시키는 스토리지 프로토콜이다.

NVMe는 SSD 메모리 침 연결에만 국한되지 않는다. NVMe-oF(NVME over Fabrics)를 이용하면 DAS(Direct Attached Storage) 정도의 지연을 지원하는 초고속 스토리지 네트워크를 생성할 수 있다.
 

GPU 컴퓨팅

CPU(Central Processing Units)는 수십 년 동안 데이터센터 인프라의 핵심이었지만, 이제 무어의 법칙이 물리적 한계에 도달한 상황이다. 또한, 분석과 머신러닝, IoT 같은 새로운 워크로드의 부상으로 CPU를 초월하는 성능을 제공하는 새로운 종류의 컴퓨트 모델에 대한 필요성이 증가하고 있다. GPU(Graphics Processing Units)는 과거에는 게임에만 사용됐지만, 수많은 쓰레드의 병렬 처리가 가능해지면서 완전히 다른 방식으로 동작한다.

이런 변화로 인해 GPU가 현대적인 데이터센터에 도입되기 시작했다. AI와 신경망 작업을 GPU에 맡기는 사례가 증가하고 있는 추세이며, 이는 네트워크 연결 방식부터 냉각 방식까지 데이터센터 아키텍처에 많은 변화를 가져올 전망이다.

기업 규모에 상관없이, 데이터센터는 비즈니스 성공에 아주 중요한 역할을 했으며, 이는 바뀌지 않을 것이다. 그러나 데이터센터와 구현 기술들을 배포 및 전개하는 여러 방식들이 크게 변화하고 있다. 이런 변화를 가속화하는 기술들이 미래에 필요한 기술이 될 전망이다. editor@itworld.co.kr