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최적화

IDG 블로그 | 새로운 최적화 렌즈로 보는 클라우드 아키텍처

이제 클라우드 컴퓨팅 아키텍처의 성공을 정의하는 방법도 한층 성숙해져야 한다. 클라우드 아키텍처에는 걸려있는 것이 너무 많다. 제대로 최적화되지 않고 비용이 많이 드는 클라우드 아키텍처는 동작하기는 하겠지만, 기업은 매주 수백만 달러의 손해를 볼 수도 있다. 12가지 기술이면 더 잘 동작할 수 있는데, 30가지 기술이 사용되고, 변화를 염두에 두지 않은 설계로 비즈니스 민첩성이 손상된다.    클라우드 아키텍처가 좀처럼 최적화되지 않는 이유는 무엇일까? 클라우드 아키텍트가 계획과 설계 단계에서 클라우드 아키텍처 교육 과정에서 배운 대로 하거나 다수의 레퍼런스에서 읽은 것을 적용한다. 이전 클라우드 아키텍처 프로젝트나 선임자에게 배운 팁을 적용하기도 한다. 이 모든 가이드는 아키텍트를 일련의 범용적인 레퍼런스 모델과 프로세스, 기술 스택 등으로 이끄는데, 이들은 모두 기업의 특정 비즈니스 요구사항을 해결할 수 있도록 수정해야만 한다. 이런 접근법이 필요 이상의 비용을 지출하도록 하는 최적화되지 않은 아키텍처를 낳는 것이다. 왜 이렇게 된 것일까? 이 질문에 답하기 위해 우리 자신을 되돌아볼 필요가 있다. 최적화된 클라우드 아키텍처는 실제로 어떤 의미일까? 필자는 ‘IDG 블로그 | 클라우드 아키텍처 최적화 쉽게 이해하기’란 글을 통해 클라우드 아키텍처 최적화 프로세스를 정의한 바 있다. 그리고 이용하기 좋은 높은 수준의 모델도 제시했다. 필자의 클라우드 아키텍처 교육 과정도 이런 개념을 포함하도록 보강했다.  다음으로는 과거에는 모든 요소가 함께 동작하는 데 중점을 두었다는 것을 알아야 한다. 당시에는 얼마나 잘 동작하고 솔루션이 얼마나 복잡해지는가에는 큰 비중을 두지 않았다. 성공의 척도는 “동작하는가?”였지 “얼마나 잘 동작하는가?”는 아니었다. 개발 과정에서 클라우드팀은 클라우드 아키텍처와 마이그레이션, 새로운 개발에 대한 접근법에 온전히 집중했다. 메타 클라우드 아키텍처 같은 넓은 관점과 마이크로 클라우드 아키텍처 같...

클라우드 아키텍처 최적화 2022.01.17

IDG 블로그 | 클라우드옵스의 벽에 부딪혔을 때 해야 할 일

신임 CIO의 수요일 아침 9시. IT 운영 책임자와 긴급 줌 회의를 갖는다. 화면에 나타난 얼굴은 침울한 표정이며, 이유는 회의의 목적을 설명하면서 분명해진다. IT 운영팀은 올해 100만 달러의 예산을 받았는데, 예기치 않은 비용 때문에 40만 달러를 초과 사용해야 할 것으로 보인다. 최근 퍼블릭 클라우드로 이전한 일군의 애플리케이션과 데이터베이스를 운영하는 데 필요한 운영 인력과 툴 때문이다.   무슨 일이 일어난 것일까? ‘클라우드옵스의 벽(Cloudops wall)’에 부딪힌 것으로 보인다. 클라우드에 배치한 시스템 운영 비용을 20~30% 낮게 잡은 것이다. 많아도 온프레미스 시스템보다 10% 더 잡은 정도일 것이다. 실제로 업계에서는 운영 비용이 줄어들 것이라고 말한다. 하지만 현실은 몇 가지 일이 일어나기 마련이다. 첫째, 코로나19 팬데믹으로 많은 기업이 다음에 이전할 계획이었던 시스템을 클라우드로 옮겼다. 처음에 옮기지 않은 것은 더 복잡하고 설계도 좋지 않았기 때문이다. 게다가 이들 시스템은 새로운 방식으로 동작한다. 예를 들어, 데이터를 소비하는 클라우드 기반 데이터베이스는 같은 데이터센터에 있는 전통적인 데이터베이스와는 다르다. 둘째, 클라우드 마이그레이션이 속도전으로 이루어졌기 때문에 많은 실용적인 단계를 압축하거나 건너뛰었다. 클라우드 네이티브 서비스를 이용하는 데 필요한 리팩터링이나 일부 이전 시스템의 컨테이너화도 빼먹고 더 빠르고 저렴한 리프트 앤 시프트 프로세스를 선택했다. 마지막으로, 가장 중요한 문제는 회사 내의 누구도 이런 종류의 시스템을 대상으로 클라우드옵스를 수행해 본 적이 없다는 것이다. 예를 들어, 메인프레임 기반 시스템을 퍼블릭 클라우드 이전하는 것은 조금 더 현대적인 LAMP 스택을 이전하는 것과는 아주 다르다. 이런 기술력이 없다 보니, 계획 수립의 대부분이 어림짐작으로 이루어질 수밖에 없다. 클라우드옵스의 벽 문제를 바로잡는 몇 가지 방법을 소개한다. 첫째, 클라우드로 이전할 때 리팩...

클라우드옵스 리팩터링 최적화 2021.09.15

IDG 블로그 | 최적화되지 않은 클라우드 비용을 바로 잡는 방법

월요일 아침, CFO로부터 전화가 온다. 클라우드 요금 고지서가 막 도착했고, 지난 달보다 세 배나 많다는 지적이다. 이런 초과 금액은 예산에 없는 것인데, 그 차이를 뭘로 보전할 것인지 제시해야 한다. IT 책임자 대부분은 이런 종류의 전화를 받아 왔지만, 마땅한 대응이 없는 실정이다.   원인은 클라우드를 사용하는 것이나 클라우드 자원을 프로비저닝하는 것이 너무 쉽기 때문이다. 구체적이고 자동화된 통제나 보고가 없으면, 언젠가는 눈이 휘둥그레질 만한 요금고지서를 받게 된다. 이런 일은 집에서도 일어나는데, 계절적인 요인으로 전기나 수도요금이 많이 나오거나 아이들이 실수로 유료 프로그램을 보는 바람에 케이블 TV 요금이 왕창 나오기도 한다. 클라우드도 마찬가지다. IDG의 2020년 클라우드 컴퓨팅 설문조사에서 응답자 40%가 무절제한 클라우드 사용을 막을 수 있는 클라우드 비용 통제가 필요하다고 답했다. 현재 비용 통제를 하지 않는 응답자 대부분은 계속되는 소비를 제대로 파악하지 못하거나 앞으로 얼마나 요금이 나올지 알지 못하는 상태이다. 클라우드 사용량은 기업 내의 여러 부서에 걸쳐 있기 때문에 IT가 클라우드 비용을 다양한 부서의 예산에 할당하려고 할 때 문제는 더 커진다. 특정 클라우드 서비스를 사용하는 다섯 개 부서가 있는 기업이라면, 요금고지서를 5등분하기 쉽다. 인사부서는 클라우드 자원을 3%밖에 사용하지 않지만, 실제 사용량을 추적하지 않으면 요금의 20%가 할당된다. 클라우드 사용 요금을 바로 잡는 가장 좋은 방법은 다음과 같다. 그리고 이를 위해서는 클라우드 비용 최적화를 위한 방안을 마련하고 자동화된 클라우드 비용 거버넌스와 재무 운영(핀옵스, FinOps) 시스템을 사용해 추적해야 한다.   사용량을 사용자, 부서, 프로젝트, 클라우드 서비스별로 모니터링한다. 어떤 자원을 언제, 누가 사용하는지 파악할 수 있다. 모든 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 서비스마다 요금이 다르다. 비용 할당을 결정한다....

비용 최적화 거버넌스 2021.07.19

비즈니스 효율성을 극대화하는 현대적인 IT 기반 구축

이제 IT 트랜스포메이션은 더욱 스마트한 비즈니스 운영 방식에 관한 모든 요소를 포괄하며, 경영진은 빠르게 변하는 고객의 요구를 충족하기 위해 성장을 가속화할 솔루션을 찾고 있습니다. 그렇지만 기존 시스템의 유지 관리 비용과 관리 복잡성으로 인해 현대적인 인프라 배포에 어려움을 겪는 조직들이 많습니다. 이제 결정을 내려야 합니다. 자동화를 지원하고 성장세에 맞춰 시스템을 확장하는 최적화된 IT 기반이 있다면 복잡한 프로세스를 거치지 않아도 언제든지 원하는 기능을 구현할 수 있습니다. 또한 IT 최적화를 통해 고객에게 더욱 심층적인 가치를 제공하는 프로젝트에 인력과 예산을 집중할 수 있습니다. <11p> 주요 내용 - 최적화: 현대적인 IT를 위한 효율적인 기반 - 1단계: 일관성 구축 - 2단계: 소프트웨어로 시작하기 - 3단계: 클라우드에서 최적화하기 - 4단계: 최적의 환경으로 마이그레이션하기 - 체크리스트: 주요 보안 및 컴플라이언스 과제  

최적화 자동화 인프라 2021.07.15

IDG 블로그 | 클라우드 아키텍처에서 가치란 무엇인가

코로나19 팬데믹 덕분에 필자는 자전거를 재조립하고 수리하는 방법을 배우기 시작했다. 물류가 원활하지 않아 새 자전거를 사기도 어렵고 비쌌기 때문이다. 체육관도 문을 닫으면서 친구와 가족들의 자전거가 다시 달릴 수 있도록 고치기 시작했다.   자전거 부품은 가치의 개념을 이해하기 좋은 모델이다. 자전거 바퀴는 50달러짜리부터 1,000달러짜리 풀카본 바퀴까지 다양하다. 문제는 자신의 필요에 따라서 어떤 부품이 최고의 가치를 가지는지 평가하는 일이다. 진정한 가치를 어떻게 찾아야 하는가? 가치란 많은 의미를 가진 단어이다. 하지만 클라우드 컴퓨팅 아키텍처에서 가치는 다음과 같이 정의할 수 있다. “가치는 사용된 돈과 그 돈을 사용함으로써 얻는 상대적인 혜택 간의 균형이다.” 클라우드 아키텍처에서 비용을 너무 적게 사용하거나 너무 많이 사용하는 것은 최적화된 선택이 아닐 가능성이 크다. 클라우드 솔루션을 최적화하고 비용과 비즈니스에 영향을 미치는 핵심 혜택 간의 균형을 맞추기 위해서는 두 극단 사이에서 어떤 지점을 찾아야 한다.  다음 그림은 이런 특성을 시각적으로 잘 보여준다. 오른쪽 위로 향하는 파란 색의 직선은 클라우드 자원에 사용하는 비용의 규모가 증가하는 것을 나타낸다. 주황색의 불규칙한 선은 기업이 얻는 혜택으로, 중앙 지점까지는 비용과 함께 높아지다가 기울기가 둔화된다. 일정 지점에서 비용 투자가 같은 비율의 비즈니스 혜택으로 돌아오지 않는다는 의미이다.    클라우드 아키텍처 분야에서 아직은 잘 알려지지 않은 몇 가지 특성 중 하나이다. 기술적으로는 동작하지만 비용과 가치는 최적화되지 않은 클라우드 기술 구성과 솔루션이 많다. 이런 아키텍처는 비즈니스가 얻을 수 있는 혜택 면에서 너무 많은 비용이 든다. 메인프레임과 같은 기존 자산을 최적화하지 않고 인기 있고 주목받는 솔루션을 억지로 도입한 기업에서 흔히 볼 수 있다. 비용은 점점 더 증가할 것이고 가치는 그만큼 크지 않을 것이다. 복잡성은 가치...

클라우드 아키텍처 최적화 2021.05.20

IDG 블로그 | 멀티클라우드 아키텍처 3대 실수

멀티클라우드 아키텍처의 최적화는 쉽게 말해, 비용을 최적화하는 것은 물론, 비즈니스 요구사항에 맞춰 아키텍처를 최적화할 수 있도록 기술을 구성하는 역량이다. 클라우드 기술에 사용하는 비용 한푼 한푼이 극대화된 가치로 비즈니스로 되돌아오도록 하는 것이다.   사실 온전히 최적화된 클라우드 아키텍처는 드물다. 필자는 주된 원흉으로 복잡성에 대한 편향을 지적한 바 있다. 하지만 근본 원인은 배치와 운영이 이루어진 다음에야 아키텍처 최적화에 관해 생각하기 때문이다. 사실 그때는 너무 늦다. 그렇다면, 멀티클라우드 아키텍처는 어떨까? 온전히 최적화되지 못하는 상태에 이르지 못하는 주된 원인은 무엇일까? 세 가지 주된 원인과 그 해법을 소개한다. 너무 많은 기술을 이용한다. 과잉은 복잡성의 사촌이다. 멀티클라우드 아키텍트와 개발팀은 종종 가능한 한 많은 기술을 멀티클라우드에 넣으려 애쓰곤 하는데, 주로 ‘구체화할 수도 있는’ 모든 종류의 요구사항에 대응하는 식이다. 필요한 것은 하나의 서비스 거버넌스 기술일 텐데, 세 가지를 사용한다. 스토리지 서비스도 하나면 충분한데, 일곱 가지를 사용한다. 결국은 더 많은 비용을 들이고도 비즈니스는 추가 가치를 얻지 못한다. 모든 아키텍트는 아직 도달하지 않은 미래를 대비해 아키텍처를 구축하기 때문에 매우 어려운 문제이다. 아키텍트는 내장 미러링 기술을 갖춘 데이터베이스를 선택하는데, 나중에 완전히 분산된 데이터베이스 환경으로 이전할 수도 있기 때문이다. 하지만 몇 년은 뒤의 일이다. 따라서 데이터베이스의 종류는 정말로 충분한 이유가 없다면 2~4개 정도이다. 최적화된 상태에 근접하기 위해서는 ‘최소한의 실행 가능성’에 맞춰 구축해야 한다는 것을 잊지 말기 바란다. 구체적인 요구사항에 맞춰 구축하지 않는다. 요구사항이란 엄격하고 구체적이며 즉각적인 것으로, 이해하기도 쉽다. 주로 멀티클라우드 아키텍처가 어떤 것이 될지 결정하기 때문이다. 실제로 요구사항이 아키텍처가 해결해야 하는 문제의 패턴을 개략적으로 그려준다....

멀티클라우드 아키텍처 최적화 2021.04.12

IDG 블로그 | 멀티클라우드 아키텍처 분해의 단순화

아키텍처란 주장과 같다. 모두가 자신만의 편견을 기반으로 한 각자의 주장이 있다. 어떤 아키텍처는 오픈소스 솔루션만을 사용할 것으로 고집하고, 특정 퍼블릭 클라우드나 데이터베이스를 고집하기도 한다. 이들 편향성은 종종 어떤 솔루션을 채택하고, 그 선택이 얼마나 좋고 나쁜지를 결정하는 동인이 된다. 문제는 이런 편견을 기반으로 구성요소나 기술을 선택하면, 흔히 비즈니스의 핵심 요구사항을 더 잘 만족하는 기술을 고려하지 않는다는 것이다. 비슷하기는 하지만 절대 100% 최적화되지 않는 아키텍처는 이렇게 만들어진다.    최적화란 비용은 최소로 유지하면서 효율은 극대화하는 것을 말한다. 똑같은 문제를 10명의 클라우드 아키텍트에게 풀어보라고 하면, 10가지 서로 다른 해법이 나오는 것은 물론, 비용도 많으면 1년에 수백만 달러까지 차이가 날 것이다. 게다가 이 10가지 해법은 어쨌든 돌아간다. 최적화가 덜 된 아키텍처라도 기술 계층의 형식으로 비용을 투여하면 성능이나 탄력성, 보안 등의 문제를 완화할 수 있다. 이들 모든 계층은 완전히 최적화된 멀티클라우드 아키텍처와 비교해 10배나 많은 비용이 든다.  그렇다면 최적화된 멀티클라우드 아키텍처를 어떻게 구축할 것인가? 멀티클라우드 아키텍처 분해가 최상의 접근 방법이다. 새로운 문제를 해결하는 데 오래 전부터 사용하던 기법이다. 모든 계획된 솔루션을 기능 단위로 분해하고, 각각을 자체 이점으로 평가해 핵심 구성요소가 최적인지를 알아보는 방법이다. 예를 들어, 도입할 계획인 데이터베이스 서비스만 보는 것이 아니라 해당 데이터베이스 서비스의 구성 요소, 즉 거버넌스와 데이터 보안, 데이터 복구, I/O, 캐싱, 롤백 등을 살펴본다. 데이터베이스만 괜찮은 것이 아니라 서브시스템까지 잘 맞도록 하는 것이다. 간혹 서드파티 제품이 더 나을 때도 있다. 컴퓨트, 스토리지, 개발, 운영 등의 각 구성요소를 해부해 핵심 문제를 해결할 수 있는지, 멀티클라우드 아키텍처의 사용례를 제대로 지원할 ...

멀티클라우드 아키텍처 분해 2021.03.08

IDG 블로그 | 비용과 확장성을 최적화하는 클라우드 아키텍처 3가지

클라우드 기반 플랫폼의 가장 잘 알려진 이점은 사용한 만큼 내는 비용과 거의 무제한에 가까운 자원으로 확장할 수 있는 역량이다. 수요가 있기 전에 자원을 미리 구매할 필요도 없으며, 물리 하드웨어와 소프트웨어가 얼마나 필요할지 추정할 필요도 없다. 하지만 기업 IT 부서는 클라우드 컴퓨팅에서 확장성과 비용은 서로 연결된 개념이라는 것을 알아야 한다. 자원을 더 많이 사용할수록, 더 많은 비용을 내야 한다. 따라서 클라우드 비용은 자원 자체의 가격만큼이나 아키텍처 패턴에 따라 달라진다.   클라우드 기반 시스템을 구축할 때, 클라우드 아키텍처는 정말로 수많은 정답을 만들어 낸다. 물론 잘못된 결정을 내린다고 처벌을 받지는 않는다. 단지 덜 최적화될 뿐이다. 어떻게든 동작만 하면, 확장성과 비용을 완벽하게 최적화한 아키텍처보다 2배나 많은 비용을 낸다는 사실을 감춰준다.  아키텍처는 특정 클라우드 플랫폼에 최적화하기 위해 애플리케이션을 리팩터링하거나 다시 작성할지를 결정할 때 매우 중요한 요소이다. 아니면 마이크로서비스나 이벤트 지향, 컨테이너, 컨테이너 오케스트레이션 등 핵심 구현 기술을 선택할 때도 중요하다. 이런 결정이 모여 월말에 받아보는 클라우드 요금 고지서의 숫자가 결정된다.  그렇다면, 클라우드 아키텍트가 비용과 확장성 측면에서 생각해야 할 것은 무엇일까? 몇 가지 범용적인 아키텍처 패턴을 소개한다. 클라우드 기반 애플리케이션을 애플리케이션에 필요한 모든 클라우드 서비스의 최적화에 맞춰 튜닝하는 법을 배운다. 다시 말해, 애플리케이션을 데이터를 처리하고 기능을 수행하는 데 최소의 자원을 사용하도록 최적화해야 한다.  이런 아키텍처 최적화는 컴퓨팅의 초창기, 즉 8KB 메모리를 탑재한 1970년대 장비를 다룰 때는 흔한 일이었다. 요즘 개발자는 애플리케이션을 작성할 때 이런 미니멀리즘 접근법으로 최적화하는 데 익숙하지 않다. 하지만 이렇게 하기만 한다면, 애플리케이션은 더 빨리 무한대로 확장하는 비용 증가...

확장성 아키텍처 리팩터링 2021.01.20

IDG 블로그 | 애플리케이션 성능 튜닝과 비용 효율성

퍼블릭 클라우드 컴퓨팅의 탄력적인 용량은 장점과 단점이 있다. 모든 자원을 프로비저닝해 성능 문제를 해결할 수 있다. 하지만 좋든 싫든 이런 상황에 돈을 투여하는 것으로는 문제의 근본 원인을 바로 잡지 못한다. 문제는 보통 잘못된 설계나 잘못된 코딩으로 인한 것이기 때문이다.   하지만 일부 클라우드 애플리케이션 개발과 설계의 기본적인 기법만으로 많은 성능 문제를 해결하거나 최소한 완화할 수 있다. 이에 따라 클라우드 사용 요금 역시 절감할 수 있다. 애플리케이션 성능을 개선하고 비용 효율성도 높일 수 있는 세 가지 방안을 소개한다. 서버리스 컴퓨팅을 이용한다. 서버리스를 이용하면 비용이 더 많이 나온다는 보고서도 적지 않지만, 필자의 경험은 다르다. 애플리케이션 코드와 데이터베이스 구조를 파헤쳐 성능 문제를 세밀하게 조정할 것이 아니라면, 서버리스 컴퓨팅은 자원 프로비저닝을 클라우드 서비스 업체에 맡긴다. 서비스 업체는 어떻게 하면 자원을 더 최적화할 수 있는지 사용자보다 더 잘 알고 있다.  개념적으로 서버리스 시스템은 애플리케이션의 실시간 자원 요구사항을 기반으로 하기 때문에 오버프로비저닝이나 언더프로비저닝은 일어나지 않는다. 클라우드 자원의 최적화는 서버리스 플랫폼 자체의 책임이 된다. 최적화하지 않은 애플리케이션과 데이터베이스를 서버리스 환경에 맞춰 리팩터링하면 성능이 개선되는 것을 알게 될 것이다. 기술적인 미봉책에 불과하다고 생각할 수도 있는데, 사실이다. 애플리케이션을 재설계하거나 재코딩, 재배치할 수 없지만, 서버리스 플랫폼으로 이식할 수는 있다는 가정 하에 사용하는 방법이다. 물론 첫 달에 서버리스 환경으로 이전하는 데는 비용이 들겠지만, 전후의 비용을 비교할 지표를 모아야 할 것이다. 데이터를 애플리케이션과 같은 위치에 배치하라. 데이터를 애플리케이션과 가능한 한 가까운 곳에 저장하는 것은 기본적인 아키텍처 원칙이다. 하지만 여전히 데이터베이스를 애플리케이션과 다른 리전이나 다른 클라우드, 심지어 퍼블릭 클라우드...

튜닝 데이터베이스 리팩터링 2020.12.03

IDG 블로그 | 클라우드 아키텍처 최적화 쉽게 이해하기

클라우드 아키텍처 최적화의 개념에 관해 여러 번 논의했으니, 이제 평가 방법을 알아볼 차례다. 사실 감사(Audit) 없이 클라우드 아키텍처가 최적화되어 있지 않다는 것을 증명할 방법은 없는데, 여기서 감사란 솔루션의 접근법과 관련 비용 모두를 재검토하는 것을 의미한다.   과거에는 클라우드 솔루션을 구축하고 배치하는 기업이 자사의 선택에 의문을 제기하는 것을 꺼렸다. 하지만 클라우드 솔루션의 가치를 극대화하는 것이 중요해지면서 많은 기업이 이런 의문과 감독에 대한 마음가짐을 바꿨다. 기업 경영진의 변화도 적지 않다. 최근 필자가 참여한 프로젝트 중 많은 수가 구축과 배치, 마이그레이션보다는 평가와 개선을 위한 감사에 중점을 두고 있다. 일단 모든 것이 클라우드 아키텍처에서 동작하면, 기업은 애플리케이션을 배치하고 운영할 수 있다. 하지만 그저 동작하는 것과 최적화는 다르다. 자사의 아키텍처와 제대로 최적화된 아키텍처 간의 차이를 살펴보면, ‘잘 돌아가는’ 솔루션이 수백만 달러나 비용이 더 든다는 것을 발견할 수도 있다. 다음 그래프는 이를 시각적으로 표현한 것이다. 1과 37이 가장 최적화가 안된 지점으로, 비용은 많이 들고 효율은 낮다.   양쪽을 보면, 클라우드 솔루션은 컨테이너와 서버리스 컴퓨팅처럼 덜 활용할 수도, 너무 활용할 수도 있다. 그래프 왼쪽은 컨테이너를 충분히 활용하지 않는 것이고, 반대로 오른쪽은 컨테이너를 과도하게 활용하는 것으로 볼 수 있다. 최적화 지점은 19가 되는데, 적절한 수의 컨테이너를 사용해 비용 효율과 솔루션 효율 모두가 극대화된 상태이다. 이 지표를 전체 아키텍처를 평가하는 데 사용할 수도 있고, 각각의 구성 기술을 평가하는 데 이용할 수도 있다. 참고로 데이터를 여러 항목으로 살펴보면, 좀 더 현실적인 곡선 그래프를 얻을 수 있을 것이다. 실제 환경에서 이런 직선은 나오지 않는다. 그렇다면 클라우드 아키텍처 감사는 어떤 의미가 있는가? 만약 이제 막 클라우드 여정을 시작했다면, 예정된 솔...

최적화 감사 2020.10.15

클라우드 마이그레이션 여정 : 핵심 고려사항

본 자료는 IDC 리서치 책임자 Deepak Mohan이 클라우드 마이그레이션 여정을 시험, 평가, 자동화, 확장, 최적화의 5단계로 나누고, 클라우드 마이그레이션 계획 시 각 단계의 핵심 고려사항을 제시한 슬라이드 자료이다. 클라우드 보안 프레임워크, 다양한 클라우드 기능 활용, 클라우드에서의 확장, 비용/비즈니스 결과 표시 등에 대해 소개한다. <22p> 주요 내용 - 클라우드로 마이그레이션되는 워크로드 - 클라우드 마이그레이션 여정의 단계 - 클라우드 마이그레이션 계획 시 핵심 고려사항 - 하이브리드 인프라 요구사항의 5가지 유형

클라우드 마이그레이션 확장 2020.10.12

클라우데라를 활용한 로그 데이터 수집 최적화 방안 - IDG Summary

로그분석 데이터는 SIEM이나 EDR과 같은 최신 보안 솔루션에서 필수적인 요소다. 따라서 수많은 기업이 로그 분석 솔루션을 도입하고 있는데, 과금 체계가 상당히 다르며 턱없이 비싸다. 이렇게 비싸게 된 이유는 바로 분석하지 않는 데이터에도 과금을 하기 때문이다. 이에 클라우데라는 실시간 스트리밍 데이터 플랫폼인 클라우데라 데이터플로우 플랫폼을 통해 로그 데이터 수집을 최적화하는 방법을 찾았다. 데이터 수집 최적화에 사용되는 구성 요소는 플로우 매니지먼트인 아파치 나이파이다. 기업의 로그 데이터 수집 최적화 방안에 대해 알아보고, 비용 최적화 전략을 구상해보자.  주요 내용  - 막대한 양의 로그 데이터, 어떻게 처리할 것인가  - 일부 로그 분석 솔루션의 사용상 문제점, “분석치 않는 데이터에도 가격 책정" - 클라우데라 데이터플로우 플랫폼으로 해결하라  - 로그 데이터 분석 솔루션 비용 최적화 전략  - 최적화를 위한 기업의 자세  - 클라우데라 신규 라이선스 정책 

최적화 나이파이 로그데이터 2019.10.23

IT 지출의 1/4로 성장한 클라우드, 최적화가 필요하다

IT 지출 설문조사에 따르면, IaaS, PaaS, SaaS의 사용이 증가해 온프레미스, 투자자, 공급업체는 물론, 비용 관리 관행에도 영향을 미치고 있다.     최근 대기업 IT 임원 300명 이상을 대상으로 한 IT 지출 설문조사에서 기업들이 클라우드로의 지속적인 전환이 이뤄지고 있음을 확인했다. 플렉세라 2020 IT 지출 현황 설문조사에서 2,000명 이상인 기업은 클라우드 사용이 빠르게 증가하고 있었다.   그러나 기업들은 전체 IT 지출뿐만 아니라 클라우드 비용을 관리하는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 이런 변화로 이해 IT 공급업체와의 거래가 많이 변화할 것으로 예상한다. 그래서 기업은 점점 더 증가하는 클라우드 중심의 IT 포트폴리오에 대한 지출을 최적화하기 위해 노력해야 한다.  클라우드, IT 지출에서 성장 부문 차지  IT 지출 조사에서 응답자들은 현재 IT 투자의 1/4이 퍼블릭 클라우드(IaaS/PaaS)와 SaaS 솔루션을 포함한 클라우드 솔루션에 투자하고 있다고 밝혔다. 이는 이제 전통적인 온프레미스 소프트웨어에 지출하는 금액보다 많은 것이다. 소프트웨어 지출의 거의 1/4는 현재 SaaS이고, 나머지 3/4가 온프레미스 소프트웨어다.  이런 지출의 변화는 2020년에도 계속될 것으로 보인다. 응답자의 80% 이상이 IaaS/PaaS 지출과 SaaS 지출을 늘릴 것으로 예상하며, 40% 이상은 IaaS/PaaS의 상당한 증가를 예상했다.   이런 클라우드 사용 증가는 온프레미스 소프트웨어 및 데이터센터에 대한 투자 감소를 통해 예산을 조달할 것이다. 응답자의 절반 이상이 기존 소프트웨어 투자를 약간 또는 크게 줄일 계획이며, 65%는 2020년에 데이터센터 수를 줄일 계획이다.  클라우드에 대한 투자 증가는 클라우드로 마이그레이션하는 더 많은 워크로드에 의해 이뤄질 것이다. IT 임원들은 현재 32%의 워크로드가 클라우드(SaaS, IaaS, ...

최적화 IT지출 클라우드 2019.10.18

모바일에 최적화된 웹 사이트, 검색에는 친화적인가

사이트 방문자를 유지하려면 모바일 친화적인 웹 사이트를 구축해야 한다. 하지만, 이 모바일 친화적인 웹 사이트가 SEO, 사용자 경험, 속도, 디자인을 통해 검색에 최적화되어 있는지도 확인해야 한다.  모바일에 최적화된 웹 사이트가 검색엔진에 친화적인지 확인하는 몇 가지 팁을 소개한다.  1. AMP 사용 구글은 2016년에 AMP(Accelerated Mobile Page)를 모바일 검색 알고리즘에 공식적으로 통합한 이후 기업에서 AMP를 검색에 사용하는 것이 중요해졌다. AMP 링크는 관련 검색어를 만들 때 구글 검색 상단에 표시된다. 클릭하면 리디렉션할 필요 없이 페이지가 즉시 로드된다. AMP 페이지를 구축할 때 가장 많이 사용되는 구성 요소는 AMP HTML, AMP JS, AMP 캐시(AMP Cache)다. 각 구성 요소는 빠른 로딩을 위해 AMP 페이지의 성능을 높인다. 2. 팝업 제거 팝업은 웹 사이트 방문자 이탈의 주요 원인 중 하나다. 팝업이 많으면 사람들이 원하는 것을 찾기 전에 사이트를 쉽게 떠나도록 만들 수 있다. 팝업은 사용자에게 부정적인 경험을 제공할 수 있어서 사이트 순위에도 큰 영향을 줄 수 있다.  구글은 침입으로 간주되는 특정 팝업을 가지고 있다. 즉, 당신의 사이트에서 어떤 카테고리에 팝업이 포함되어 있으면 구글 검색에 표시되지 않거나 검색 순위가 매우 낮아질 수 있다. 따라서 팝업을 꼭 사용해야 한다면 모바일 및 검색 친화적인 팝업을 고려하는 것이 좋다. 3. 원활한 경험 창출  사용자 경험은 모바일 웹 최적화에 특히 중요하다. 이를 통해 뉴스레터와 이메일 마케팅 목록 같은 내용을 구독하면서 콘텐츠를 활용하여 사용자를 끌어들일 수 있다.  이탈률을 개선하여 시작하는 것이 좋다. 이는 한 페이지를 본 후 사람들이 사이트에서 이탈할 가능성을 예측하는 것이다. 목표는 사람들을 사이트에 머무르게 하는 것이므로 전체 사이트에는 사용자를 끌어들이고 검색 순위를 높일 수...

검색엔진 사용자경험 구글 2019.08.22

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