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복잡성

IDG 블로그 | "뻔하지 않은" 클라우드 컴퓨팅 예측 2가지

매년 12월이면 필자의 받은 편지함에는 홍보회사에서 보내온 메일이 한가득이다. 모두 클라이언트에서 내놓은 내년 전망을 홍보하는 메일이다. “내년에도 클라우드 보안은 CIO의 우선순위 목록에 있을 것”이라는 메일을 몇 통이나 받았는지 모른다. 너무도 당연해서 말할 필요도 없는 것들이다. 그런 면에서 2022년 클라우드 예측의 많은 수가 똑같이 바보 같다.   하지만 현실 세계에서는 이렇게 평범한 예측은 아무런 도움이 되지 않는다. 가치 있는 예측은 클라우드 컴퓨팅의 세부적인 측면에 초점을 맞춘다. 기업이 운영이나 개발, 거버넌스, 보안 등등 구체적인 기술을 구현하면서 IT 책임자는 어떤 변화가 일어날지, 해당 기술의 잠재력은 어느 정도인지 알아야만 한다. 필자의 클라우드 컴퓨팅에 대한 예측이 극히 좁은 영역에 중점을 두고자 하는 이유이다. 필자의 2022년 클라우드 예측은 거버넌스와 클라우드옵스에 관한 것이다. 거버넌스. 멀티클라우드의 부상과 클라우드 복잡성 문제를 키우는 변화가 2022년에도 계속될 것이다. 거버넌스는 과도하게 복잡해진 클라우드 플랫폼을 통제해야 하는 기업의 중점 사항이 될 것이다. 그렇다고 거버넌스 전반이 집중 조명을 받지는 않을 것이다. 좀 더 우선순위가 높은 문제이자 이미 많은 기업이 직면해 있는 문제에 중점을 두게 될 것인데, 바로 비용 거버넌스이다. 재무 운영, 즉 핀옵스(FinOps)와 연관되기 때문이다. 2021년 대부분 대기업에서 클라우드 비용은 통제를 벗어났다. 클라우드 서비스 업체가 가격을 올린 것도 아니었다. 하지만 클라우드 서비스를 사용하는 직원이 책임을 지지 않았다. 다수의 비용 거버넌스 솔루션이 누가 언제 어디서 왜 어떻게 클라우드 서비스를 소비하는지 지켜보는 일을 훌륭하게 해낼 수 있다. 이들 툴은 훌륭한 보고서와 대시보드도 제공한다. 하지만 안타깝게도 핵심적인 문제를 처리하지 못하는데, 바로 동적인 반응과 대응 기능이다. 예를 들어, 쓸모 있는 시간을 넘어서 실행되고 있는 클라우드 서비스나 적절한 ...

멀티클라우드 복잡성 거버넌스 2021.12.20

IDG 블로그 | 너무 복잡한 클라우드, 사람 구하기만 더 어려워진다

클라우드 아키텍트와 채용 책임자는 클라우드 솔루션을 너무 복잡하게 설계하곤 한다. 도끼로 제 발등 찍기가 아닐 수 없다. 클라우드 솔루션팀에는 목표 클라우드 솔루션을 설계하는 아키텍트가 있다. 서로 다른 종류의 클라우드 기술을 고르고 구성하는 일도 한다. 물론 비즈니스 요구사항을 항상 마음에 두고 있을 것이다. 하지만 많은 경우, 이들이 설계한 솔루션은 과대 포장된 기술 중에서 가장 눈에 띄는 기술을 모아 놓은 것처럼 보인다. 모든 것을 서버리스로 하고 디지털 트윈을 사용하는 엣지 컴퓨팅에다 도처에 컨테이너와 컨테이너 클러스터를 배치한다. 그리고 정말로 재미있는 일은 이 모든 기술을 구인을 위한 직무기술서로 바꿀 때, 그리고 내외부의 채용 담당자가 이들 역할을 채우려고 할 때 시작된다.   이런 기술력을 갖춘 인력을 찾는 채용 담당자는 단 한 명의 검증된 후보자를 20건의 일자리가 따라다니고 있다는 것을 알아야 한다. 어떤 경우에는 한 명에 50 대 1인 경우도 있고, 더 많은 일자리가 공석이 되고, 결과적으로 클라우드 프로젝트는 지연되거나 심한 경우 취소된다. 가트너가 437곳의 글로벌 기업을 대상으로 실시한 조사에 따르면, IT 임원은 기술 인력 부족을 신기술 배치의 최대 장애물이라고 본다. 신기술은 서버리스, 머신러닝, 컨테이너, 첨단 스토리지, 분석 등 주로 클라우드 기반의 기술이다. 새삼스러운 일은 아니지만, 이런 기술 인력의 부족으로 인해 복잡한 클라우드 설계가 자해 행위가 될 수 있다는 것은 분명하다. 클라우드로 이전하려는 많은 기업 IT 부서가 정말로 필요한 기술의 종류를 너무 복잡하게 만들고 있다. 기업은 초대형 클라우드 서비스 업체가 연례 행사에서 발표하는 50~100가지를 배치해야 할 기술 목록으로 사용한다. 대부분 기업에는 이렇게 더 새롭고 엄청난 기술까지 필요없을지 모르며, 더 복잡한 클라우드 솔루션은 필요한 인력의 채용을 거의 불가능하게 만들 뿐이다. 컨테이너를 예로 들어보자. 많은 경우 컨테이너는 특정 애플리케이션...

아키텍트 복잡성 구인구직 2021.12.08

리테일 고객을 위한 Meraki MX 솔루션 가이드

Meraki MX 보안 어플라이언스는 네트워크의 복잡성을 완화시키고 위협으로부터 보호하여 분산된 위치의 리테일 환경에 최적화 되어있습니다. 이를 통해 물리적인 리테일 매장을 신속하게 구축하고 매장 생산성 및 방문객의 경험을 향상시킵니다. Meraki MX의 주요 특징과 사례를 소개합니다. <4p> 주요 내용 - 클라우드 관리형 보안 - 보안과 중앙 집중형 관리의 새로운 기준 - 고객 사례 소개 - 사례 분석 : Heartbleed 취약점

복잡성 보안 어플라이언스 2021.10.12

IDG 블로그 | 설계보다 중요한 멀티클라우드의 운영 지속성

좋은 멀티클라우드 아키텍트를 만나기 어려운 시절이다. 스스로 멀티클라우드 아키텍트라 부르는 사람 대부분은 실제로 단일 퍼블릭 클라우드 전문가일 뿐이다. 멀티클라우드로 급격하게 쏠리는 시장의 관심을 따라온 사람들이다. 이런 현상을 “멀티클라우드 워싱(Multicloud Washing)”이라고 부른다.   거의 완벽하게 최적화된 멀티클라우드 솔루션을 만들기 위해서는 각각의 퍼블릭 클라우드가 가지고 있는 것보다는 퍼블릭 클라우드 사이에 무엇이 있는지에 더 집중해야 한다. 또한 대부분 클라우드 아키텍트에게는 아직 없는 새로운 수준의 이해가 필요하다. 이런 변화는 향후 몇 년 동안 빠르게 진행될 것이다. 멀티클라우드 아키텍처의 구성과 구축, 배치와 관련된 몇 가지 원칙이 부상하고 있다. 핵심은 최종 운영에 대한 초점을 잃어버리지 않는 것이다. 운영은 대부분 멀티클라우드 설계가 어려움을 겪는 부분이다. 멀티클라우드를 정의하는 한 가지는 기술의 복잡한 조합이다. 여기에는 보안이나 거버넌스, 모니터링, 데이터 관리 등등의 공통 서비스도 포함된다. 멀티클라우드를 정의하는 또 하나는 이 모든 것을 장기적으로 운영하는 방법이다. 여기에는 자원과 비용이 든다. 많은 경우, 멀티클라우드 구성을 운영할 수 있도록 만드는 비용은 멀티클라우드가 비즈니스에 가져오는 가치보다 비싸다. 이유는 여러 가지겠지만, 대부분은 복잡성 때문이다. 너무 많은 종류의 기술과 업체, 접근방식은 과도하게 복잡한 멀티클라우드 솔루션이 되고, 곧 비현실적인 운영 방식과 자원 요구사항으로 이어진다. 필자는 멀티클라우드 접근법을 운영 가능하도록 만드는 비용이 기존 상태보다 5배나 더 들어간 사례도 알 고 있다. 이런 문제는 실제 배치가 완료되기 전까지는 아무도 몰랐으며, 황급하게 좀 더 합리적인 수준의 운영이 가능하도록 만들기 위해 멀티클라우드에 사용된 기술을 평범하게 만들어야만 했다. 좀 더 민첩한 기술을 보유할 기회를 놓친 것은 물론, 수백만 달러의 추가 손실을 피할 수 없었다. 이제 멀티클...

멀티클라우드 설계 운영 2021.08.25

IDG 블로그 | 데이터 마이그레이션을 망치는 방법

냉정하게 말하자면, 대부분 기업의 데이터는 최적의 상태와는 거리가 멀다. 이 말을 확인하고 싶다면? 그저 고객 데이터 기록이 어디에 있는지 물어보라. 서로 다른 부서 네 곳에 물어보면, 네 가지 서로 다른 대답을 듣게 될 것이다.   이 문제는 자연스러운 부산물이다. 20~30년 동안 당시에 인기 있었던 데이터베이스를 사용해 새로운 데이터베이스를 만들어왔기 때문이다. 이들 데이터베이스에는 메인프레임용 데이터베이스, 대규모 관계형 데이터베이스, 오픈소스 SQL, 객체 데이터베이스, 그리고 최근의 특수 목적용 데이터베이스까지 포함된다. 이기종 환경과 복잡성 문제는 테라바이트급 데이터를 클라우드로 이전하려는 기업에는 부정할 수 없는 현실이다. 이런 기업은 클라우드에서 가상 유사한 데이터베이스를 찾아야만 한다. 정확하게 개발업체까지 일치하는 데이터베이스일 수도 있고, 아니면 최소한의 구조 변경과 변환이 필요한 데이터베이스일 수도 있다. 안타까운 것은 이런 접근법은 데이터베이스 사일로 문제를 영속시킨다는 점이다. 오래된 문제이자 현재의 문제를 다음 세대의 IT로 떠넘기는 끝나지 않는 문제의 대표적인 예다. 다음 세대로 떠넘기면 비교적 저렴하게 문제를 해결할 수 있다. 하지만 모든 것을 바로잡는 방법은 그렇게 쉽지도 저렴하지도 않다. 이 때문에 단기적 관점으로 데이터를 퍼블릭 클라우드로 마이그레이션하면, 비용 절감이나 민첩성, 생산성이 좋아지지 않는 경우가 많다. 데이터센터에 있던 문제가 이제는 클라우드에 있는 문제가 되었을 뿐이기 때문이다. 코로나19 팬데믹으로 많은 기업에서 퍼블릭 클라우드의 역할이 더 커졌다. 대부분 기업은 빠르고 저렴하게 클라우드로 이전하고자 한다. 이 때문에 데이터 마이그레이션에도 리프트 앤 시프트 방식을 사용한다. 처음에는 예산 관점에서 좋아 보일 수도 있다. 하지만 장기적인 관점에서 리프트 앤 시프트 방식은 데이터를 두 번 이전해야 한다는 것을 의미한다. 한 번은 잘못된 방식으로 이전하고, 두 번째에야 올바른 방식으로 이전하...

마이그레이션 이기종 복잡성 2021.08.09

IDG 블로그 | 퍼블릭 클라우드의 범용화가 가져올 윈윈 효과

클라우드 뉴스를 보려고 월스트리트저널을 찾지는 않는다. 하지만 이런 제목은 필자의 눈길을 끌기에 충분했다. “클라우드 전투, 한때 아마존 대 마이크로소프트였지만, 지금은 많은 전투가 벌어지고 있다. 점점 더 많은 기업이 더 낮은 비용과 최고의 서비스를 찾아서 여러 클라우드 서비스 업체와 계약을 맺고 있다.”   사실 기사 내용보다는 제목과 발문이 더 흥미로웠다. 클라우드 분야에 있는 사람이라면 몇 년 전부터 알고 있던 트렌드가 대형 경제지에 나타남으로써 더욱 확실해진 것이다. 다시 말해, 멀티클라우드, 이기종 환경, 복잡성은 이제 주류가 되었다. 이런 흐름은 더 큰 질문으로 이어진다. 크고 작은 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 향후 몇 년간 어떻게 변신할 것인가? 이미 시작된 확실한 트렌드도 있다. 퍼블릭 클라우드의 범용화(Commoditization)로 인해 성장은 더욱 가속화될 것이다. 범용화라는 단어는 기술 세계에서는 별로 좋은 의미가 아니다. 범용화된 기술은 더 이상은 특별한 혁신 기술로 여겨지지 않고 높은 가치를 인정받지도 못한다. 하지만 퍼블릭 클라우드는 다른 효과를 가져올 것이다.  같은 기업용 솔루션으로 더 많은 퍼블릭 클라우드를 사용하면, 클라우드 자체는 일용품 자원을 공급하는 역할을 맡게 된다. 클라우드는 추상화된 자원으로 존재할 것이며, 사용자는 스토리지나 컴퓨트, 데이터베이스 등의 서비스에 API를 사용해 액세스하고, API는 기업의 요청을 만족하기 위해 퍼블릭 클라우드 서비스 업체를 호출한다. 이 방향으로 퍼블릭 클라우드가 진화하는 이유는 두 가지로 볼 수 있다. 하나는 모든 것이 너무 복잡하고 다양해져 기업 IT 부서가 퍼블릭 클라우드 서비스를 직접 관리하기 힘들어졌다. 또 하나는 이 방식으로 확장 역량을 강화하고 좀 더 민첩한 방식으로 IT를 생성하고 운영할 수 있기 때문이다.  이런 변화로 퍼블릭 클라우드 서비스 업계가 얻는 혜택은 무엇일까? 역시 두 가지가 있다. 첫째, 대형 업체를 따라가...

멀티클라우드 이기종 복잡성 2021.07.28

IDG 블로그 | “과유불급” 지나친 클라우드 솔루션이 되는 3가지 징후

오버엔지니어링(Overengineering)은 필요한 것보다 더 많은 기능으로 제품을 설계하는 것을 말한다. 이런 제품은 실제로 사용할 때 불필요하게 복잡하고 비효율적이다. 비용과 위험성, 그리고 시스템의 복잡성이 커서 결국은 실패하고 만다.   클라우드 솔루션이 이렇게 지나치게 만들어지고 있음을 나타내는 징후 3가지를 소개한다. 징후 1. 중앙 통제의 부재. 대부분 기업의 핵심 문제는 중앙집중화 계획이 없다는 것이다. 코로나19 팬데믹으로 클라우드 기반 IT 자원의 사용이 빠르게 증가했고, 이 때문에 많은 기업이 적절한 계획이나 중앙 통제 센터 없이 서둘러 클라우드 솔루션을 구현한다. 공통 서비스와 운영, 보안 등에 있어서 선택지는 너무 많고 거버넌스는 없어 금방 혼란스러운 상태가 되고 만다.  예를 들어, 어떤 개발팀이 특정 클라우드에서 구동하는 특정 데이터베이스가 필요하다는 이유로 한 퍼블릭 클라우드를 멀티클라우드 배치 환경에 추가한다. 이런 클라우드 추가는 비용이나 운영, 퍼블릭 클라우드 관리의 복잡성에 대한 검증도 없이 이루어진다. 하나의 서비스를 한 부서에만 제공하는 것이다. 많은 클라우드 프로젝트에는 서로 연결되지 않는 하위 프로젝트가 있다. 독립적인 솔루션 계획은 흔히 서로 다른 접근법과 기술로 이어진다. 개발팀과 마이그레이션팀 간의 조율이 없으면 클라우드 솔루션을 위한 최적화된 메타 아키텍처가 만들어지는 일은 결코 일어나지 않는다. 중앙 통제와 조율이 없으면 클라우드는 너무 많은 구동부로 이루어진 솔루션이 되고 만다. 징후 2. 기업 데이터를 위한 SSOT(Single Source of Truth)의 부재. 원래 생각은 클라우드로 이전해 마침내 데이터를 하나의 바람직한 데이터베이스로 중앙집중화하는 것이었다. 여기에 고객이나 영업, 재고 등의 중요한 데이터를 저장하고자 했다. 하지만 현실은 공통 데이터베이스 서비스에 대한 중앙화와 조율이 이루어지지 않으면서 각 부서가 너무 많고 서로 다른 종류의 데이터베이스를 구축한...

SSOT 오버엔지니어링 복잡성 2021.06.21

IDG 블로그 | 클라우드 성공과 보안의 최대 위협은 복잡성

앱다이내믹스(AppDynamics)의 최신 디지털 트랜스포메이션 보고서(Agents of Transformation 2021: The Rise of Full-Stack Observability)에 따르면, 전 세계 IT 전문가의 77%가 팬데믹 기간 동안 클라우드 컴퓨팅 전략을 가속화한 결과로 복잡성이 더 높아지는 경험을 했다.    이보다 더 많은 78%의 응답자는 레거시 인프라와 클라우드 기술의 조합을 관리해야 할 필요가 있다고 답했다. 앞으로도 기술 확산과 복잡성의 원인이 될 것이라는 지적이다. 물론 이 보고서의 후원업체인 앱다이내믹스가 AI옵스과 관찰 가능성 툴을 판매하는 업체라는 점도 참고해야 한다. 이렇게 비율이 높은 이유는 무엇일까? 여러 요인이 겹치면서 이른바 ‘퍼펙트 스톰(Perfect Storm)’이 복잡성의 빠른 증가를 지속적으로 뒷받침하고 있기 때문이다. 우선, 클라우드 도입 및 급격한 마이그레이션이 가속화되고 있다. 처음에는 팬데믹 때문에 촉발됐지만, 지금은 비즈니스 복구에 이용되고 있다. 이런 빠른 전환은 사전 계획의 부족으로 이어지고, 그래서 모든 것을 어떻게 운영할 것인지 계산하지도 않고 너무 많은 기술을 선택하게 된다.  새로운 종류의 클라우드 및 클라우드 연결 기술이 빠르게 성장하고 있다. 이제 엣지 컴퓨팅이나 IoT, AI 중심 비즈니스 분석, 그리고 아직도 사용해야 하는 기존 시스템까지 클라우드 기반 플랫폼으로 통합해야 한다. 기업은 이런 기술을 배치한 직후 ‘복잡성의 장벽’에 부딪힌다. 까다롭고 넓게 분산된 클라우드 솔루션을 운영하는 비용과 복잡성이 이점보다 더 크다는 것을 알게 된다. 유동적인 부분이 많아지면서 서로 너무나도 다른 요소가 얽히고 설킨다. 그리고 기업이 이들 플랫폼을 운영하고 유지할 인력을 갖추지 못한다는 것이 분명해진다. 클라우드의 복잡성이 완성된 것이다. 기업 IT 부서는 복잡성의 원인이 개발자들이 멀티클라우드 배치 내에서 시스템을 구축하며 사용하는 일련의 기술 때...

복잡성 마이그레이션 2021.06.14

IDG 블로그 | 쿠버네티스를 좀 더 공격적으로 이용해야 하는 이유

쿠버네티스 활용이 폭발적으로 증가했다는 것은 더 이상 비밀도 아니다. VM웨어가 이런 쿠버네티스를 적극적으로 활용하는 247곳을 설문조사한 “2020년 쿠버네티스 현황 보고서”를 발표했다. 조사에 참여한 응답자는 대부분 대형 개발팀으로, 개발자가 2,500명 이상인 곳도 24%이다.   이 보고서는 개발팀이 여전히 주요 의사결정권자라는 것을 보여주는데, 38%는 개발팀이 쿠버네티스 기술 사용을 결정했다. 57%는 10개 이하의 쿠버네티스 클러스터를 운영하며, 59%는 쿠버네티스를 프로덕션 환경에 사용한다. 50개 이상의 쿠버네티스 클러스터를 운영하고 곳은 20%였다. 이 보고서에서 유추할 수 있는 것은 쿠버네티스가 아직은 초기 단계라는 것이다. 비록 쿠버네티스가 광범위하게 사용되고 있지만, 많은 프로젝트가 쿠버네티스를 제한된 방식으로 사용한다. 게다가 많은 쿠버네티스가 클라우드에 배치되어 있지 않다. 온프레미스 환경에 쿠버네티스를 배치한 비율이 60%, 클라우드에 배치한 배율은 42%에 불과했다. 필자에게는 다소 놀라운 결과이다. 쿠버네티스는 불과 5년 만에 스스로 플랫폼이 되었으며, 견실한 기술 생태계를 구축하고 매월 수많은 쿠버네티스 개발자와 아키텍트를 배출하는 교육 기반이 되었다.  그렇다면, 이제 쿠버네티스를 다음 단계로 발전시키려면 어떻게 해야 할까? 어떤 기술이라도 아기 걸음마처럼 신중하게 단계를 진행하는 것이 좋지만, 지금은 쿠버네티스의 좀 더 공격적인 사용례를 찾아 나서도 될 시점이다. 또한 쿠버네티스가 멀티클라우드의 숨 막히는 복잡성을 제거할 수 있는지도 확인해야 한다. 필자는 멀티클라우드가 쿠버네티스의 성장에 가장 큰 장애물이라고 생각한다. 다음은 쿠버네티스를 배치해야 할 몇 가지 문제 패턴이다.   제일 큰 문제. 여러 클라우드 브랜드의 클라우드 페더레이션(Federation). 이는 AWS와 구글, 구글과 애저처럼 하나 이상의 클라우드 브랜드에 걸쳐 연합된 쿠버네티스 배치를 사용하는 것을 의미한다...

쿠버네티스 컨테이너 사용례 2021.05.12

IDG 블로그 | “아름답지 않은” 엣지 컴퓨팅 패턴을 막아라

트랜스페어런시 마켓 리서치(Transparency Market Research)가 전 세계 IoT 및 엣지 컴퓨팅 연결 기계 시장을 조사한 새로운 보고서를 발표했다. 이 보고서는 2027년까지 IoT 시장의 가치가 1조 3,000억 달러에 이를 것으로 전망했다. 놀라운 결과는 아니다. 오히려 더 충격적인 것은 기업이나 기관이 IoT와 엣지를 이용하는 새로운 방식이다. 많은 엣지 및 클라우드 아키텍트가 엣지 컴퓨팅 지지자들이 기대하는 것보다 더 복잡하고 덜 안전하면서 관리하기도 어려운 패턴을 구축하고 있다.   이제 몇 가지 걱정되는 패턴을 살펴보자. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 소비되는 곳과 가까이 데이터 처리를 배치해 더 안정적이고 나은 성능을 제공해 특정 비즈니스 문제를 해결하는 것이다. 하지만 이 방식이 가지고 있는 장단점이 해결하기 어려운 새로운 문제가 되고 있다. 문제의 핵심은 엣지 컴퓨팅이 복잡성을 가져온다는 것이다. 만약 일부 데이터의 보전과 처리를 수천 대가 넘는 엣지 디바이스에 맡긴다면, 이를 통해 얻는 성능과 안정성은 엣지 기반 아키텍처에 보안과 관리 기능을 제공하는 추가 비용을 상쇄하고도 남아야 한다. 이 방식을 좀 더 전통적이고 중앙집중화된 시스템과 비교해 보면, 퍼블릭 클라우드는 업데이트와 업그레이드, 수정을 자동화된 프로세스를 통해 쉽게 적용할 수 있다. 엣지 컴퓨팅에서는 수천 대의 원격 노드에 이들 업데이트를 밀어 넣고 업데이트 실패, 디바이스 분실, 네트워크 중단 같은 문제를 처리해야 한다. 아키텍처를 좀 더 분산시키면 문제는 더 복잡해진다. 엣지 기반 디바이스의 보안 및 관리 비용은 세 배까지 증가할 수 있는데, 심한 경우 단지 디바이스를 다시 작동시키기 위해 누군가를 고용하고 엣지 디바이스가 있는 곳까지 출장을 보내야 한다. 물리 디바이스를 보호하는 것이 어려우면, 보안도 문제가 된다. 물론 암호화가 있다. 하지만 현장 처리를 위해 센서에서 엣지 디바이스로 보내는 데이터는 성능 때문에 실시간 암호화가 되지 않는다...

엣지컴퓨팅 복잡성 2021.04.21

IDG 블로그 | “새로운 과제” 데브옵스와 멀티클라우드 함께 구현하기

멀티클라우드는 이제 추가적인 배치 플랫폼이 아니다. 그런데 데브옵스를 이런 멀티클라우드에서 효과적으로 운영하는 것은 사람들이 생각하는 것보다 까다롭다. 대부분 기업이 멀티클라우드로 가고 있다. 거의 92%이다. 플렉세라의 최신 클라우드 현황 보고서에 따르면, 대기업의 92%가 멀티클라우드 전략을, 80%가 하이브리드 클라우드 전략을 세우고 있다. 새삼스러운 것도 없는 소식이다.    진짜 새로운 소식은 대부분 기업이 데드옵스 또는 데브섹옵스를 멀티클라우드와 함께 추진하고 있으며, 대상 플랫폼의 복잡성을 처리하고 배치와 클라우드옵스도 고려해야 하는 상당히 힘든 장애물을 만나 고전하고 있다는 것이다. 멀티클라우드와 데브옵스의 결합은 많은 문제를 드러낸다. 잘못된 구성, 오버프로비저닝, 언더프로비저닝, 적절한 네이티브 서비스를 사용하지 않는 문제, 그리고 심지어 배치 후에 해결해야만 하는 보안과 운영 문제도 있다. 결국 개발자와 운영자가 고려해야만 하는 요소가 너무 많고, 이 때문에 엄청난 실수가 만들어진다. 더 많은 위험과 비용을 야기하지 않고 데브옵스와 멀티클라우드 문제를 해결할 방법은 없을까? 범용적인 지침 몇 가지를 소개한다. 첫째, IaC(Infrastructure as Code)를 이용한다. 이는 모놀리틱 접근법에서 마이크로서비스 같은 좀 더 세밀한 방법론으로 바꾸고, 대부분 VM을 사용하는 환경에서 클라우드 네이티브 패턴을 선택하는 것을 의미한다. IaC는 플랫폼의 구성을 애플리케이션과 해당 애플리케이션에 연결된 데이터에 맞추는 개념이다. 기업은 특정 플랫폼에 애플리케이션을 배치하면서 해당 플랫폼 내에서 필요로 하는 것, 즉 컴퓨트나 스토리지 등을 정의한다. 이 과정에서 대상 플랫폼의 환경 구성을 개발자에게 맡긴다. 개발자는 IaC로 시스템 구성을 더 잘 정의할 수 있으며, 시스템은 최적화 상태에 가까워진다. 최소공통분모 접근법으로 다수의 애플리케이션을 위한 한 가지 구성을 사용하면, 항상 제대로 최적화되지 않는다. 둘...

멀티클라우드 데브옵스 IaC 2021.04.19

IDG 블로그 | 클라우드에 대한 복잡성 편향이 야기하는 위험

대부분 클라우드 아키텍트가 단순한 것보다는 좀 더 복잡한 솔루션을 좋아한다. 이유와 더 나은 방법을 고민해 본다. 필자가 애청하는 팟캐스트 중 하나인 클라우드캐스트(CloudCast)의 이번 주제는 오늘날 IT 미디어에서는 좀처럼 다루지 않는 심오한 것이었다. “클라우드가 컴퓨팅을 더 쉽게 만든 것 같지만, 지금 클라우드는 레거시 데이터센터와 애플리케이션만큼, 혹은 그보다 더 복잡하다. 앞으로 더 단순한 클라우드가 등장할 수 있을까?”   필자는 오랫동안 클라우드 아키텍처를 복잡하게 만드는 것과 최적화하고 효율화하는 것 사이의 균형을 파악하려 애써왔다. 이 영역을 파고들면 들수록, 복잡성과 단순성의 장단점을 잘 이해해야만 한다는 것을 느끼게 된다. 문제의 핵심은 기술이 아니라 사람일지도 모른다. 대부분 아키텍트는 종종 너무 복잡하고 너무 비싼 클라우드 솔루션을 구축하고 배치한다. 이들 아키텍트는 여러 가지 의식적인 또는 무의식적인 편견에 영향을 받는다. 복잡성 편향(Complexity Bias)은 드물지 않은 일이다. 두 가지 경쟁하는 가설에 직면했을 때, 사람들은 가장 복잡한 것을 선택하는 경향이 있다. 보통은 가장 많은 가정과 회귀 분석을 갖춘 선택지이다. 이 때문에 문제를 해결해야 할 때 단순한 해법을 간과하는 경우가 생긴다. 그런 단순한 방법으로는 해결할 수 없다고 생각하고는 더 복잡한 해법을 고르는 것이다. 필자는 이런 심리학 문제에 의견을 낼 만한 전문가는 아니다. 하지만 구동부가 가장 적은 더 단순한 솔루션이 모든 종류의 기술을 욱여넣은 것보다 훨씬 좋다는 점에서 흥미로운 일이 아닐 수 없다. 두 가지 종류의 스토리지 서비스로 해결할 수 있는데, 네 가지 스토리지를 선택하면 안된다. 앞으로 어딘가에 필요할 수도 있는 기능을 갖추고 있다고, 10가지 서로 다른 클라우드 네이티브 데이터베이스를 선택한다면? 글쎄. 더 큰 문제는 복잡한 아키텍처가 처음에는 그런대로 동작한다는 것이다. 하지만 단순한 해법보다 구축하고 배치하고 운영하는...

복잡성 편향 아키텍트 2021.04.07

IDG 블로그 | 클라우드 개발 툴과 인프라를 고르는 법

툴과 기술은 기술 솔루션을 구성하는 것으로, 무엇인가를 구축하고 자원을 이용하고 인프라를 사용하는 방법을 결정한다.  최근 필자는 툴이나 기술을 잘못 선택해 실패한 프로젝트를 여러 건 봤다. 우리는 이 문제를 몇 년째 다루고 있지만, 지금까지도 해법을 찾지 못한 상태이다. 게다가 상황은 점점 더 나빠지고 있다.   현실은 모든 것이 변하고 있기 때문이다. 최근 개발, 테스트, 배치 영역에 새로 들어오는 기술과 툴은 처음 적용하는 것이라 어떤 툴과 기술을 골라야 할지 실마리가 거의 없다. 다시 말해, 위험을 줄일 수 있는 방법이 없다. 여기 몇 가지 조언을 소개한다. 너무 앞서거나 뒤처지지 않는다. 개발 세계에 있는 사람 대부분은 툴과 플랫폼, 기타 기술에 너무 큰 비중을 둔다. 개발자가 무엇을 왜 구축해야 하는지 알기도 전에 툴과 기술이 선택된다. 반대로, 어떤 사람은 너무 기다린다. 설계의 중요한 부분에 영향을 미치는 약간의 알지 못한 제약을 찾는 데 너무 많은 시간을 들인다. 예를 들어, 원래 목표로 했던 데이터베이스가 지원되지 않는 등의 상황을 걱정하는 것이다. 위험을 줄이거나 제거하기 위해 툴과 기술은 적절한 순서에 따라 선택해야 한다. 비즈니스를 이해한다. 개발이나 인프라를 특정 솔루션 업체에 맞춰 표준화했는데, 그 솔루션 업체가 “망했다”는 악몽 같은 이야기를 종종 듣는다. 해당 업체가 더 큰 업체에 인수되면서 지원이 끊어지거나 더 이상 사용할 수 없게 되는 상황이다. 이런 상황에서 할 수 있는 것은 많지 않다. 하지만 이런 상황이 발생하면 어떤 보호 방안이 있는지 솔직하게 물어볼 수는 있다. 만약 솔루션 업체의 사업이 중단되면, 소스 코드에 대한 권리를 고객사가 갖거나 다른 툴과 기술로 이전하는 비용을 솔루션 업체가 지불하는 계약 조건을 본 적이 있다. 또 하나의 전략은 오픈소스이다. 단지 코드만 액세스하는 것이 아니라 같은 오픈소스 시스템을 판매하고 지원하는 다른 업체도 이용할 수 있다.  마지막으로 ...

멀티클라우드 복잡성 선택 2021.03.22

POWER9를 통한 보안을 위한 다층적인 접근 방법

해커의 능력이 더욱 더 정교해지고 기술의 발전으로 인해서 오늘날의 비즈니스에 새로운 취약점이 생겨나면서, 이제는 조직의 복잡성을 가중시키는 않는 다층적이고 전체적인 보안 솔루션을 통합하는 것이 중요합니다. 여러 공급 업체가 제공한 여러 구성 요소에 의존한 보안 전략은 결국 여러모로 비용만 더 든다고 입증될 복잡성만 초래합니다. IBM Power Systems는 단일 공급 업체의 긴밀하게 통합된 심층 솔루션으로 모든 수준의 스택을 보호합니다. 전체적이고 다층적인 접근 방법으로 전체 스택에서 보안을 간소화해서 귀하의 비즈니스를 안전하게 유지해 보십시오. <8p> 주요 내용 - 현재의 위협 환경의 현실 - 보안에 대한 전체적이고 다층적인 접근 방법 - IBM Power Systems 및 POWER9가 스택을 보호하는 방법 - IBM Power Systems의 통합 보안 제품

해커 취약점 복잡성 2021.01.07

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