넘버스
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필자가 보기에 문제의 핵심은 기업이 일어날 가능성이 높은 공통 문제에 대한 적절한 사전 고려없이 리프트 앤 시프트 방식으로 멀티클라우드 배치를 시도한다는 것이다.
데이터 사일로. 여러 클라우드 서비스를 사용하면, 고립된 데이터 사일로가 만들어져 여러 플랫폼에 걸쳐 데이터를 통합하고 관리하기 어려울 수 있다. 데이터 사일로가 드문 일은 아니지만, 많은 측면에서 멀티클라우드는 데이터 사일로의 수를 늘린다.
이 문제는 데이터 통합 기술, 데이터 추상화/가상화 등과 같은 이제는 잘 알려진 기술을 이용해 해결해야 한다. 아니면 데이트 스토리지 시스템이 사일로가 되지 않도록 설계하면 된다.
데이터 보안. 여러 클라우드 서비스에 걸쳐 민감한 데이터의 보안을 보장하는 것은 복잡한 작업이며, 종종 보안 위험이 커지기도 한다.
견고한 데이터 보안 전략을 적용하는 것이 필수적이다. 각 클라우드 서비스의 독특한 보안 요구사항을 해결하면서도 데이터 보안을 처리하는 복잡성은 증가하지 않아야 한다. 퍼블릭 클라우드 서비스 업체 위에 존재하는 중앙 보안 관리자나 다른 기술을 사용하는 추상화된 네이티브 보안 서비스, 즉 슈퍼클라우드나 메타클라우드를 의미하는 경우가 많다. 이 논리 기술 계층은 클라우드 위에 존재하며, 현재 한창 주목을 받고 있는 개념이다.
데이터 이식성. 한 클라우드에서 다른 클라우드로 데이터를 이전하는 것은 힘든 일이다. 견실한 데이터 전략을 적용하는 것이 중요한데, 데이터 형식과 크기, 의존성 등을 고려해야 한다.
멀티클라우드로 이전하는 대부분 기업이 대답하지 못하는 질문이 있다. “이 데이터를 여기서 저기로 옮기는데 무엇이 필요한가?” 여기에는 필요할 때 활용할 수 있는 대안이 필요한데, 일부 데이터 세트를 단일 클라우드나 멀티클라우드 배치에서 다시 온프레미스로 이전하는 경우에서 볼 수 있다. 선택지가 있어야 한다.
중앙집중화된 데이터 관리. 여러 클라우드 서비스에 걸쳐 데이터를 관리하는 것은 모든 것을 수작업으로 수행한다면 너무나 자원 집약적인 작업이 된다. 따라서 중앙집중화된 데이터 관리 시스템을 갖추는 것이 필수적이며, 이를 통해 다양한 데이터 소스를 처리하고 데이터의 일관성을 보장해야 한다. 다시 한번 말하지만, 퍼블릭 클라우드 서비스 업체와 네이티브 데이터 관리 환경 위에 중앙집중화되고 추상화되어야 한다. 관리자의 조건에 따라 데이터 복잡성을 관리해야지 데이터 복잡성 자체의 조건에 따라 관리하면 안된다. 대부분 기업이 후자를 선택하는데, 큰 실수가 아닐 수 없다.
호환성. 호환성은 큰 문제이다. 앞서 제기한 데이터 사일로, 데이터 이식성, 중앙 관리 부재 등의 문제가 결합되어 나타난다. 하지만 문제 자체를 드러내기 좋다.
서로 다른 클라우드 서비스와 클라우드 데이터 간의 호환성을 보장하는 것은 매우 성가신 일이다. 각 클라우드 서비스가 지원하는 데이터 교환 표준을 명확하게 이해하고 격차를 메울 수 있는 계획을 세워야 한다.
대부분 데이터는 신중한 생각이나 호환성 메커니즘 없이 멀티클라우드 배치에 던져진다. 이 때문에 전략적이어야 하고 배치 전후로 잘 파악해야 하는 호환성이 전술적 작업이 되고 만다.
이 모든 과제에 관해 실망스러운 점은 모두 잘 갖춰진 솔루션 패턴과 구현 기술로 너무나 잘 해결할 수 있는 문제라는 것이다. 기업은 가능한 한 빨리 멀티클라우드 배치로 이전하느라 바보 같은 실수를 하고 만다. 그렇게 이전한 기업은 보통 멀티클라우드나 클라우드 마이그레이션에서 ROI를 얻지 못한다. 대부분 피해는 자초한 것이다.
관련 기술을 연구하고 계획을 세우고 알맞은 기술을 이용하자. 그렇게 어렵지 않은 일일 뿐만 아니라 장기적으로 엄청난 시간과 돈을 절감할 수 있다.
editor@itworld.co.kr
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