2020.07.08

IDG 블로그 | 클라우드 전문가라면 알아야 할 3가지 멀티클라우드 아키텍처 패턴

David Linthicum | InfoWorld
멀티클라우드는 이미 대부분 기업이 사용하고 있는 클라우드 배치 모델이지만, 목적을 가지고 멀티클라우드 환경으로 이전하려고 의도한 기업은 없다. 다시 말해, 멀티클라우드 아키텍처를 우연히 배치한 것이다.
 
ⓒ Getty Images Bank

필자는 최근 의도적인 멀티클라우드 사용과 관련해 몇 가지 패턴이 부상하고 있으며, 나름의 이점을 가지고 있다는 것을 발견했다. 이들 아키텍처는 멀티클라우드가 제공하는 비즈니스 가치에서 시작된 것이지 임의적인 결정에 의해 우연히 멀티클라우드로 귀결된 것은 아니다. 여기에 큰 차이가 있다.

주목해야 할 멀티클라우드 아키텍처와 그 특징을 소개한다.

데이터 지향 멀티클라우드 아키텍처. 멀티클라우드는 보통 데이터가 애플리케이션을 구동하는 클라우드 서비스 업체와 연결되어 있다. 그래서 SQL 서버는 애저 기반 애플리케이션에 묶여 있고, MySQL은 AWS 기반 애플리케이션에 묶여 있는 것인지 모른다.

이상적인 구조는 아니다. 멀티클라우드 아키텍처에서 데이터가 다른 퍼블릭 클라우드에 있는 다른 데이터베이스나 애플리케이션에서 제대로 돌아가지 않는다면, 퍼블릭 클라우드가 스스로 고립된 섬이 되고 만다. 

데이터 지향 멀티클라우드는 서로 다른 여러 퍼블릭 클라우드가 공유하는 하나의 공통된 데이터 소스에 중점을 둔다. 고객 데이터나 영업 데이터 같은 핵심 데이터용으로 단 하나의 신뢰할 수 있는 데이터 소스가 된다.

데이터 시각화 툴이나 데이터 통합 툴, 메타데이터 관리 툴은 이런 데이터 지향 멀티클라우드 배치의 핵심 성공 요소이다. 본질적으로 보면, 이기종 클라우드를 데이터 수준에서 함께 묶는 아키텍처이다.

서비스 지향 멀티클라우드 아키텍처. 데이터 지향적인 동시에, 표준 서비스와 마이크로서비스를 포함한 클라우드 서비스 업체의 공유 서비스에 중점을 둔다. 한 클라우드에서 구축한 서비스를 다른 퍼블릭 클라우드에서도 재사용할 수 있다는 개념이다.

이 아키텍처에는 중앙집중화된 서비스/API 거버넌스가 필요한데, 단일 퍼블릭 클라우드에는 없다. 경우에 따라 온프레미스에 구축하는 것이 나을 수 있다. 본질적으로 여러 퍼블릭 클라우드를 데이터와 서비스 수준 모두에서 함께 묶는 아키텍처이다.

프로세스 지향 멀티클라우드 아키텍처. 가장 높은 순위의 멀티클라우드로, 서비스 지향적이고 데이터 지향적이다. 이 아키텍처는 애플리케이션과 데이터를 추상화된 프로세스를 통해 여러 퍼블릭 클라우드 걸쳐 함께 묶는다.

이 아키텍처의 강점은 애플리케이션 서비스와 데이터 위에서 동작하는 프로세스를 만들 수 있다는 것이다. 기존 애플리케이션과 데이터를 이용하는 고수준 프로세스를 정의하는 메타 애플리케이션을 구현할 수 있다. 예를 들어, AWS에서 구동하는 ERP 데이터와 서비스를 애저 클라우드에서 구동하는 영업 주문 입력 시스템 및 구글에서 구동하는 예측 분석 시스템과 통합할 수 있다.

이런 프로세스를 관리하는 시스템은 한 클라우드에서 구동할 수 있지만, 온프레미스 환경에서 구동할 수도 있고, 매니지드 서비스 업체를 이용할 수도 있다. 호스트가 중립적이기만 하면 된다.

물론, 이외에도 책 한 권을 써도 될 만큼 많은 패턴이 있다. 지금도 새로운 아키텍처 패턴이 등장하고 있으며, 앞으로 3년간 우리가 이용할 패턴은 지금 현재의 패턴이나 베스트 프랙티스와는 전혀 다를 것이다. editor@itworld.co.kr


2020.07.08

IDG 블로그 | 클라우드 전문가라면 알아야 할 3가지 멀티클라우드 아키텍처 패턴

David Linthicum | InfoWorld
멀티클라우드는 이미 대부분 기업이 사용하고 있는 클라우드 배치 모델이지만, 목적을 가지고 멀티클라우드 환경으로 이전하려고 의도한 기업은 없다. 다시 말해, 멀티클라우드 아키텍처를 우연히 배치한 것이다.
 
ⓒ Getty Images Bank

필자는 최근 의도적인 멀티클라우드 사용과 관련해 몇 가지 패턴이 부상하고 있으며, 나름의 이점을 가지고 있다는 것을 발견했다. 이들 아키텍처는 멀티클라우드가 제공하는 비즈니스 가치에서 시작된 것이지 임의적인 결정에 의해 우연히 멀티클라우드로 귀결된 것은 아니다. 여기에 큰 차이가 있다.

주목해야 할 멀티클라우드 아키텍처와 그 특징을 소개한다.

데이터 지향 멀티클라우드 아키텍처. 멀티클라우드는 보통 데이터가 애플리케이션을 구동하는 클라우드 서비스 업체와 연결되어 있다. 그래서 SQL 서버는 애저 기반 애플리케이션에 묶여 있고, MySQL은 AWS 기반 애플리케이션에 묶여 있는 것인지 모른다.

이상적인 구조는 아니다. 멀티클라우드 아키텍처에서 데이터가 다른 퍼블릭 클라우드에 있는 다른 데이터베이스나 애플리케이션에서 제대로 돌아가지 않는다면, 퍼블릭 클라우드가 스스로 고립된 섬이 되고 만다. 

데이터 지향 멀티클라우드는 서로 다른 여러 퍼블릭 클라우드가 공유하는 하나의 공통된 데이터 소스에 중점을 둔다. 고객 데이터나 영업 데이터 같은 핵심 데이터용으로 단 하나의 신뢰할 수 있는 데이터 소스가 된다.

데이터 시각화 툴이나 데이터 통합 툴, 메타데이터 관리 툴은 이런 데이터 지향 멀티클라우드 배치의 핵심 성공 요소이다. 본질적으로 보면, 이기종 클라우드를 데이터 수준에서 함께 묶는 아키텍처이다.

서비스 지향 멀티클라우드 아키텍처. 데이터 지향적인 동시에, 표준 서비스와 마이크로서비스를 포함한 클라우드 서비스 업체의 공유 서비스에 중점을 둔다. 한 클라우드에서 구축한 서비스를 다른 퍼블릭 클라우드에서도 재사용할 수 있다는 개념이다.

이 아키텍처에는 중앙집중화된 서비스/API 거버넌스가 필요한데, 단일 퍼블릭 클라우드에는 없다. 경우에 따라 온프레미스에 구축하는 것이 나을 수 있다. 본질적으로 여러 퍼블릭 클라우드를 데이터와 서비스 수준 모두에서 함께 묶는 아키텍처이다.

프로세스 지향 멀티클라우드 아키텍처. 가장 높은 순위의 멀티클라우드로, 서비스 지향적이고 데이터 지향적이다. 이 아키텍처는 애플리케이션과 데이터를 추상화된 프로세스를 통해 여러 퍼블릭 클라우드 걸쳐 함께 묶는다.

이 아키텍처의 강점은 애플리케이션 서비스와 데이터 위에서 동작하는 프로세스를 만들 수 있다는 것이다. 기존 애플리케이션과 데이터를 이용하는 고수준 프로세스를 정의하는 메타 애플리케이션을 구현할 수 있다. 예를 들어, AWS에서 구동하는 ERP 데이터와 서비스를 애저 클라우드에서 구동하는 영업 주문 입력 시스템 및 구글에서 구동하는 예측 분석 시스템과 통합할 수 있다.

이런 프로세스를 관리하는 시스템은 한 클라우드에서 구동할 수 있지만, 온프레미스 환경에서 구동할 수도 있고, 매니지드 서비스 업체를 이용할 수도 있다. 호스트가 중립적이기만 하면 된다.

물론, 이외에도 책 한 권을 써도 될 만큼 많은 패턴이 있다. 지금도 새로운 아키텍처 패턴이 등장하고 있으며, 앞으로 3년간 우리가 이용할 패턴은 지금 현재의 패턴이나 베스트 프랙티스와는 전혀 다를 것이다. editor@itworld.co.kr


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