넘버스
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클라우드 아키텍처는 클라우드 기반 시스템의 전반적인 구조와 구성요소, 그리고 이들 구성요소가 서로 연결되고 방식을 확장성과 가용성, 보안 성능을 고려하면서 개략적으로 그려내는 고난도 설계이다. 다양한 클라우드 서비스와 자원이 어떻게 통합되어 비즈니스나 기술의 특정 요구사항을 만족하는지 정의한다. 더 나아가 클라우드 아키텍처는 클라우드 자원을 배치하고 조직하는 청사진을 제공한다.
클라우드 엔지니어링은 클라우드 아키텍처의 실질적인 구현과 실행과 관련된 작업이다. 클라우드 엔지니어는 클라우드 인프라 및 서비스가 아키텍처 설계에 부합하도록 구축, 구성 및 관리하는 일을 담당한다.
또한 클라우드 엔지니어는 구축한 시스템이 작동하는지 여부를 최종적으로 판단한다. 누구나 제대로 작동하지 않는 기술을 채택한 프로젝트에 참여한 경험이 있다. 엔지니어에게는 보다 최적화된 최종 상태에 도달하기 위해 일부 아키텍처 결정을 무시할 수 있는 권한을 부여해야 한다.
엔지니어링은 클라우드 환경 설정 및 유지 관리의 실무적이고 기술적인 측면에 중점을 둔다. 클라우드 엔지니어는 툴과 사용해 애플리케이션을 배포하고 리소스 사용을 최적화하고 프로세스를 자동화하고 클라우드 인프라의 안정성과 보안을 보장하는 작업을 수행한다.
최근 생성형 AI가 주목을 받으면서 엔지니어링이 더 이상 필요하지 않은 분야라고 말하는 사람들이 있다. AI가 필요한 코딩의 대부분을 제공할 수 있다면, 세부 엔지니어링도 제공할 수 있다는 말이다. 논리적으로는 그렇지만, 아직은 아니다.
두 분야 모두와 협력하는 접근 방식이 필요하다. 어느 쪽이든 다른 한쪽 없이는 제대로 작동할 수 없기 때문이다. 예를 들어, 클라우드 아키텍트는 서로 다른 클라우드 상에서 서로 다른 클라우드 서비스에 대한 서로 다른 사용법을 정의하는 멀티클라우드 기반 시스템은 설계할 수 없다. 각 클라우드와 각 서비스에 대한 엔지니어링 인증이 있으며, 세부 사항을 제대로 파악하려면 이런 전문성이 필요하다. 보안 아키텍처를 구축하는 방법은 알고 있지만, 각 클라우드 서비스 업체에 배포하는 방법은 일반적으로 클라우드 아키텍트는 알 수 없는 세부적인 수준입니다. 실제로 클라우드 아키텍트가 그런 세부사항까지 알아야 할 필요가 없다. 엔지니어는 최신 베스트 프랙티스와 접근법을 사용해 각 시스템을 구축하고 배포하는 일반적인 업무를 수행한다. 그렇기 때문에 일반적으로 아키텍트와 엔지니어의 비율이 일대다, 즉 한 명의 아키텍트가 여러 명의 엔지니어를 담당한다. 필자의 경우, 보통 배치팀에 최소 10명 이상의 엔지니어를 두고 있다.
요즘에는 이 개념이 잘 받아들여지지 않는 것 같다. 그리고 모두가 생성형 AI 기반 클라우드 서비스에 뛰어들면서 몇 가지 중대한 실수도 생겨나는 것 같다.
많은 사람이 엔지니어링 작업이 클라우드로의 여정에서 가장 쉬운 부분이라고 생각한다. 결국, 클라우드 아키텍트가 훌륭하다면 구성이 좋을 것이고, 배치는 제대로 된 AI 도구를 사용해 수행하기만 하면 된다는 생각이다.
심지어 일부 기업은 엔지니어만 고용하고 특정 기술만 채용하기도 한다. 특정 클라우드 브랜드를 선택하고 해당 클라우드 플랫폼에서 보안, 애플리케이션, 데이터, AI 엔지니어를 고용하는 것이다. 이들은 해당 클라우드 플랫폼이 이 특정 클라우드 플랫폼이 정확하고 최적화된 플랫폼이라고 생각하기 때문에 문제를 일으킨다. 배치한 솔루션이 작동할지는 모르지만 운영 비용이 10배 이상 더 들 수도 있는데 말이다. 당연히 이런 기업은 아키텍처나 클라우드 아키텍트 고용을 전혀 고려하지 않았기 때문에 최적화되지 않은 아키텍처를 가지고 있다.
AI가 좋은 아키텍처와 엔지니어링의 필요성을 대신할 수는 없다. 두 가지 모두 필요하며, 생성형 AI의 복잡성을 고려할 때 이런 필요성은 점점 더 중요해질 것이다. 사람들이 여전히 이런 개념을 온전히 이해하지 못하는 것이 종종 당황스럽기는 하지만, 이런 시스템 구성과 배치를 엄격하게 적용하는 방법을 이해하지 못하면 비즈니스에 가치를 더하는 것이 아니라 제거하는 최종 솔루션에 직면하게 될 가능성이 높다.
editor@itworld.co.kr
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