자동으로 확장하는 메커니즘의 형태는 매우 다양하지만, 주로 서버리스가 사용된다. 이제는 서버리스 컴퓨팅을 이용해 스토리지와 컴퓨트 리소스 같은 표준 인프라는 물론, 컨테이너, 데이터베이스, 네트워킹 등도 할당한다. 과거에는 수동으로 설정했던 많은 리소스가 이제는 마치 마법처럼 해당 작업을 하는 데 필요한 리소스만큼 정확하게 자동으로 설정, 할당된다. 리소스를 사용하고 나면 다시 회수하는 것도 물론이다.
머지않아 서버리스가 아닌 리소스를 꼽는 것이 더 간편한 시대가 올 것이다. 클라우드 제공업체가 모든 것을 서버리스를 기반으로 구축하면서 계속해서 서버리스 클라우드 서비스가 증가하고 있기 때문이다. 서버리스 컴퓨팅 시장은 2020년에 73억 달러 규모였고, 2021~2028년 사이 연평균 21.7% 성장할 것으로 전망된다. 이대로라면 2028년에는 368억 달러가 된다.
남은 문제는 서비리스와 클라우드 네이티브 오토스케일링 같은 자동화된 프로세스가 비용과 리소스 활용률 측면에서 항상 비용 효율적이고 완전히 최적화하는 것이 가능할지 검증하는 것이다. 물론 이는 매우 복잡한 문제다. 항상 그렇듯 정답이 하나인 것도 아니고 이는 확장성을 둘러싼 자동화 문제에서도 마찬가지다.
자동화된 확장의 단점은 리소스 부족을 피하기 위해 항상 클라우드 기반 시스템에 물려 있다는 것이다. 리소스가 부족하면 많은 경우에 비용효율적이기 힘들고 효율성도 떨어지므로 만약을 대비해 클라우드에 접속해 있다. 예를 들어 소매점용 재고 관리 시스템이라면 연말 쇼핑 시즌에는 상당히 많은 추가 처리 성능이 필요할 수 있다. 이처럼 특정 시기 추가 용량을 자동 할당하는 가장 쉬운 방법은 서버리스나 더 전통적인 오토스케일링 서비스 등 자동화된 확장 시스템을 활용하는 것이다.
단, 이것이 항상 비용효율적인지는 따져 볼 필요가 있다. 재고 관리 시스템에는 더 많은 컴퓨트와 스토리지 리소스가 필요할 때를 감지하는 스케일링 자동화 작업이 내장돼 있다. 자동으로 리소스를 추가해 증가한 로드를 처리하는 것이다. 그러나 이런 자동화된 작업이 과연 꼭 필요한 만큼만 추가 리소스를 할당할까? 예를 들어 CPU 활용률이 순간적으로 폭증해 컴퓨트 서버를 10대 추가했다고 하자. 이렇게 추가 할당된 리소스는 나중에 다시 리소스 풀로 회수되기는 하지만, 실제로는 필요한 리소스보다 더 많은 경우일 수 있다. 결국 실현되지 않을 작업을 처리하는 데 필요 이상으로 할당받고 더 비용을 쓴 셈이다.
여기서 핵심은 리소스 수요를 결정하는 오토스케일링 메커니즘을 사용하는 것이 항상 최선은 아니라는 사실이다. 확장을 자동화해 관리하지 않고 방치한다는 것은 시스템이 정확히 필요로 하는 것보다 너무 많은 혹은 너무 적은 리소스를 할당하는 것을 의미할 수 있기 때문이다. 결국 오토스케일링 기능을 활성화한다는 것은 클라우드 제공업체가 확장 규모를 결정하게 두는 것을 의미하고, 이는 곧 확장성에 대한 근심을 더는 대신 40% 정도 더 비용을 쓰게 되는 것일 수 있다.
그렇다면 더 상세하게 시스템을 관리해 필요한 리소스에 맞춰 제공할 수 있는 더 정확하고 비용효율적인 방법은 무엇일까? 여기에 정답은 없다. 더 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 자동화된 스케일링 시스템이 이미 시중에 여럿 나와 있다. 더 동적으로 리소스 사용을 결정해 필요한 추가 리소스에 더 가깝게 인프라를 할당한다.
하지만 그렇다고 해도 많은 경우 비용이 낭비되기에 십상이다. 대신 대부분의 경우 우리는 이미 필요한 시스템 용량이 어느 정도인지 잘 알고 있다. 이런 상황에서는 리소스 할당과 회수 권한을 클라우드 제공업체에서 되찾아오면 더 비용 효율적인 클라우드 앱 배포 방법을 찾을 수 있다. 이는 곧 연간 최대 수십만 달러의 비용 절감을 의미하는 것이기도 하다.
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“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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