
오랜 기간 B2B SaaS 기업에서 M2M 상호작용 관련 업무를 도운 경험을 바탕으로 효율적이고 효과적이고 안전한 기계 간 사용자 관리를 위한 모범 사례를 정리했다. 하나씩 살펴보자.
M2M 사용자 및 각각의 사용 사례 파악
인간 사용자 관리에서도 컨텍스트가 중요할 수 있지만 기계의 경우 더 중요하다. 기계 사용자는 자신의 상태, 상황 및 의도에 대해 사람보다 훨씬 더 적은 정보만 제공하기 때문이다. 많은 경우 기계 사용자는 하나 또는 소수의 서비스에만 액세스하는 반면 인간 사용자는 훨씬 더 많은 서비스에 액세스한다.기계 간 상호작용에는 브라우저 에이전트, MAC, NIC 주소, 지리 데이터와 같은 유용한 단서가 포함되지 않는다. 일반적으로 사용되는 프로토콜의 API 호출인 경우가 많고 여기에는 최소한의 식별 정보만 포함된다. 기계 사용자의 서비스 요청에 대한 컨텍스트에 따라 정책을 적용하고 사용자 관리를 설계하는 방식을 결정해야 한다.
M2M 사용자 관리에서 모든 서비스는 다른 서비스와 어떻게 통신할 수 있는지, 그리고 어느 서비스와 통신해야 하는지를 알아야 한다. 모든 서비스는 다른 서비스와 통신하는 방법과 액세스할 권한이 필요한 대상 핵심 서비스를 알아야 한다. API 게이트웨이와 서비스 메시가 이러한 기능을 일부 제공할 수 있지만 이 둘은 사용자 중심의 접근 방식이 아니다(M2M 사용자라 해도 마찬가지).
다중 요소 인증 없는 보안
MFA는 오늘날 인간 사용자의 보안 검증 프로세스에서 중요한 부분이지만 기계 사용자는 MFA를 사용할 수 없다. 또한 기계는 인간보다 훨씬 더 빠른 속도로 상호작용이 가능하므로 M2M 트랜잭션은 보통 밀리초 단위로 이뤄진다. 이로 인해 새로운 공격 표면이 형성되고, 실제로 많은 사이버 범죄자가 API 공격을 통해 이를 노리고 있다. M2M 상호작용을 대상으로 사용자 관리 프로세스를 실행하는 섹데브옵스(SecDevOps) 관점에서 이는 IP 주소 제한, 요청 속도 제한, 인증서 또는 키 순환, 그리고 이상적으로는 사람 또는 기계가 생성한, 이상 사용 패턴을 인식하는 정책과 같은 다른 보안 메커니즘에 훨씬 더 세심하게 주의를 기울여야 함을 의미한다.내부 기계 사용자와 외부 기계 사용자
요청의 진원지가 내부 기계인지 또는 외부 사용자인지에 따라 보안 고려 사항도 크게 달라진다. 내부 요청으로, 쿠버네티스 클러스터 내에서 한 서비스에서 다른 서비스로 가는 요청이라면 인증은 내부적으로 적용되며 대체로 비교적 가볍게 처리된다. 예를 들어 서비스 메시는 특정 내부 서비스가 연결할 수 있는 서비스에 대한 정책을 설정하는 데 사용된다. 많은 조직이 내부의 기계 간 상호작용을 여전히 인증하지 않고 있지만 CISO 및 위험 관리팀은 모든 곳에 기본 인증을 구현하기 위해 노력하고 있다.현재까지 많은 플랫폼 운영 및 섹데브옵스 팀은 내부 보안에 단순한 인증 방법인 공유 비밀 번호를 사용하고 있다. 단순한 인증에는 위반 또는 노출된 비밀 번호를 손쉽게 대체하기 위한 강력한 프로세스가 필요하다. 이 비밀 번호 교체 프로세스가 없으면 새로운 비밀 번호를 생성해 공유하는 동안 조직은 다운타임 위험에 노출된다. 규모가 큰 경우 이중, 삼중으로 연결된 기계 사용자 전반을 동기화해야 하는 비밀 번호 변경은 상당히 부담스러운 작업이 된다. 따라서 내부 M2M 통신이라 해도 기술적인 어려움은 있다.
외부 M2M 통신 및 기계 사용자 관리의 경우 훨씬 더 복잡하다. 비밀 번호 공유는 보안이 불충분하다. 이를 설명하기 위해 사용자 서비스와 이메일 서비스, 두 개의 서비스가 있다고 가정해 보자. 사용자에게 이메일을 보내려고 한다. 모든 사용자가 이메일을 보낼 권한을 갖고 있지는 않다. 따라서 사용자를 적절히 관리하기 위해서 애플리케이션은 어느 사용자에게 이메일 권한이 있는지, 그 사용자에게 보내는 메시지임을 어느 이메일에 표시해야 하는지를 인식해야 한다. 지금의 세계에서 비밀은 쉽게 무너진다.
JWT 대 액세스 토큰 대 클라이언트 자격 증명
이 사용 사례 역시 M2M JSON 웹 토큰(JWT)이 일반 M2M 통신 서비스보다 더 선호되는 이유를 보여준다. 사용자 관리 서비스는 특정 사용자 또는 특정 조직에 대한 토큰을 생성해야 한다. 토큰은 폐기하거나 특정 간격에 따라 갱신이 필요하도록 설정할 수 있다.토큰 수명 주기 정책과 운영 시스템을 잘 설계하면 보안 및 사용자 관리 서비스에서 운영 중단 없이 신속하게 액세스를 폐기하거나 키를 순환할 수 있다. 정책은 인증 철회 또는 갱신 목록을 통해 자동으로 적용된다. 갱신 간격이 비교적 짧은 경우 사용자 관리를 조정해서 M2M 사용자에게 제로 트러스트에 가까운 보안을 제공할 수 있다. JWT는 여러 속성을 포함할 수 있으므로 인코딩 컨텍스트에서 특히 유용하다.
기업이 외부 인증을 처리하는 두 번째 방법은 사용자가 하나의 값 문자열을 수신하는 액세스 토큰을 통한 방법이다. 액세스 토큰의 작동 방식은 다음과 같다.
- 클라이언트가 권한 부여 서버에 요청하면서 클라이언트 비밀, 클라이언트 ID, 요청 서비스 및 범위를 보낸다.
- 권한 부여 서버는 요청을 검증하고 액세스 토큰과 함께 응답을 보낸다.
- 클라이언트는 액세스 토큰을 적용해서 관련 서비스 엔드포인트로부터 보호되는 리소스를 요청한다(API).
액세스 토큰은 간단한 트랜잭션에는 매우 효과적이지만 복잡한 시나리오에서는 제대로 작동하지 않아 단일 실패 지점을 일으킬 수 있다. 예를 들어 어떤 이유로 액세스 토큰이 검증되지 않을 경우 쉽게 의지할 수 있는 대안이나 신뢰를 평가할 다른 메커니즘이 없다. 마이크로서비스 아키텍처에서 실행 중이라면 관리하기가 더 어려운, 더 복잡한 흐름을 의미한다. 기계 사용자는 즉각적인 검증이 필요해서 별도의 검증 서버와 서비스 트랙을 찾아 나설 수 있다. JWT이 경우 서비스는 사용자에게 모든 액세스 컨텍스트가 저장된 유효한 JWT가 있는지 여부만 알면 된다. 검증을 위해 별도의 프로세스를 실행할 필요가 없다.
세 번째 방법은 클라이언트 자격 증명이다. 자격 증명은 클라이언트 ID 및 비밀 번호와 같이 애플리케이션에서 제공하는 식별 정보 모음으로, 애플리케이션을 인증하고 리소스 서버에 대한 액세스를 승인하는 데 사용된다. 클라이언트 자격 증명은 JWT를 포함하는 경우가 많고, 두 가지의 식별 정보를 요구하므로 더 안전하다는 장점이 있다. 클라이언트 자격 증명은 사용자 친화성이 낮을 수 있지만 사용자가 인간이 아니므로 문제는 되지 않는다.
클라이언트 자격 증명을 사용하는 경우 장애를 빠르게 완화하고 병목 현상을 줄이도록 시스템을 신중하게 설계해야 한다. 구글이나 오스(OAuth)와 같은 다른 분산 시스템, 또는 서드 파티 클라우드 인증서나 토큰 기관에 의존하는 경우 이는 특히 어려울 수 있다. 이 시나리오에서 기업은 직접 생성하거나 제어하지 않는 JWT에 의존할 수 있다.
클라이언트 자격 증명과 액세스 제어의 중간 지대는 상호 TLS(mTLS)다. mTLS는 네트워크의 각 종단에 있는 당사자가 올바른 개인 키를 갖고 있는지 여부를 검사하는 방법으로 본인이 맞는지 확인한다. 이를 통해 핸드셰이크 지점에서 부가적인 신뢰 검증 메커니즘 계층이 형성된다. 일부 서비스 메시, 역방향 프록시 및 API 게이트웨이는 기본적으로 mTLS를 적용하지만 전체 인프라 스택에 걸쳐 mTLS를 동기화하기 위해서는 제대로 된 시스템 설계와 신중한 생각이 필요하다.
더 중요해진 M2M 관리 전략
서비스와 마이크로서비스의 수가 계속 증가하고 API를 기반으로 설계되는 애플리케이션이 늘어나면서 M2M 상호작용을 위한 강력한 사용자 관리 전략과 방식의 개발이 갖는 중요성도 더 커졌다. 이는 다음을 의미한다.- 사용자 관리 스택의 모든 요소와 모든 서비스의 워크플로우 맵을 생성한다.
- 기계 사용자가 액세스할 가능성이 높은 서비스를 파악해서 비즈니스 및 보안 위험 측면에서 측정된 중요도에 따라 순위를 정한다.
- 어느 M2M 사용자 서비스에 어떤 유형의 인증이 필요한지를 분석하고 결정한다.
- 인간과 M2M의 모든 사용자 관리 요구사항을 충족하는 통합 사용자 관리 스택을 구축한다.
정리하면, 기계도 사용자라는 사실을 유념해야 한다. 기계가 사용하는 서비스의 가용성과 빠른 속도, 확장성, 보안을 보장하기 위해서는 기계도 사용자와 똑같이 다뤄야 한다.
editor@itworld.co.kr
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Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.