
실제로 쿠버네티스에 대한 마이크로소프트의 투자가 집중된 영역이 바로 비용 관리 툴이다. 기본적으로 쿠버네티스는 오케스트레이터이며 수요에 따라 컴퓨팅 사용을 확장하고 축소한다. 이 과정에서 여러 가지 가상 서버와 비용 청구 방식을 혼용하고 메모리와 네트워킹, 스토리지 수요가 계속 변화하므로, 퍼블릭 클라우드에서는 쿠버네티스 실행 비용을 예측하기가 매우 까다롭다. 애플리케이션에서 한도를 설정할 수 있지만, 결과적으로 이는 비용 절감 측면에서 큰 도움이 안 된다.
쿠버네티스에 핀옵스 더하기
더구나 엔지니어는 일반적으로 비용에 크게 신경을 쓰지 않는다. 대부분 엔지니어가 만들고 실행하는 것에 대한 비용은 다른 누군가가 처리해야 할 문제이기 때문이다. 데브옵스와 데브섹옵스가 등장하기 전까지는 운영과 보안도 마찬가지였다. 이때 클라우드 서비스를 사용하면 애플리케이션 성능 모니터링과 같은 방법으로, 갈수록 중요해지는 핀옵스(FinOps)를 활용해 비용을 모니터링할 수 있다. 새로운 분야인 핀옵스는 코드 실행에 드는 비용에 대한 새로운 시야, 그리고 이러한 비용이 적절한 부서로 청구되도록 하는 새로운 방법을 제공한다. 핀옵스 툴을 사용하면 모든 비용을 IT 운영비 하나로 뭉뚱그리지 않고 코드와 청구서를 직접적으로 연결할 수 있다.오픈소스인 오픈코스트(OpenCost) 툴이 이 부분에서 빛을 발한다. 클라우드 네이티브 컴퓨팅 파운데이션(Cloud Native Computing Foundation)이 후원하는 오픈코스트는 쿠버네티스 애플리케이션의 비용을 측정하고 할당하는 툴로, 비용을 적절히 관리하는 데 도움이 되는 여러 기능을 제공한다. 오픈코스트에 기여하는 업체는 뉴 렐릭(New Relic), 그라파나 랩스(Grafana Labs)와 같은 모니터링 업체부터 거대 클라우드 업체인 AWS, 구글 클라우드, 애저에 이르기까지 광범위하다. 마이크로소프트는 애저의 관리형 쿠버네티스 플랫폼인 애저 쿠버네티스 서비스(AKS)에서 오픈코스트를 지원한다.
오픈코스트를 사용하면 쿠버네티스 설치와 운영을 세부적으로 분석해 가장 큰 비용을 쓰는 컨테이너와 포드, 배포 등을 찾을 수 있다. 이와 같은 실시간 비용 할당을 통해 단순히 성능 위주로 애플리케이션을 튜닝하는 데서 더 나아가 비용을 최적화할 수 있다. 이 방법을 사용하면 비용을 적절히 통제하면서 사용자가 최선의 성능을 얻는 지점을 찾을 수 있다. 제대로 균형을 맞추기 위해서는 얼마간의 시간이 필요하지만 또다른 매력적인 애플리케이션 튜닝 포인트인 것은 분명하다.
AKS의 오픈코스트
오픈코스트의 AKS 프로덕션 공식 지원은 2023년 5월부터인데, 기업이 이를 시작하는 데 도움이 되도록 쿠브콘(Kubecon) EU를 위한 특별 빌드가 나왔다. 설치 후 몇 가지 구성이 필요하며 애저를 다루기 위한 적절한 권한을 설정해야 한다.오픈코스트는 애저 소비 가격표(Azure Consumption Price Sheet) API를 기준으로 해당 계정의 실시간 비용을 산정한다. 따라서 예약된 인스턴스와 같은 적절한 할인까지 반영한다. 이를 설정하려면 오픈코스트가 청구 계정 ID를 통해 서비스 주체로 청구 세부 정보에 액세스할 수 있는 권한을 제공하는 애저 역할을 계정에 추가하면 된다. 이후 오픈코스트에서 사용할 수 있도록 키와 비밀번호를 저장한다. 설치를 구성하는 데 무엇을 사용했는지에 따라 오픈코스트가 YAML 또는 헬름(Helm)을 통해 이 데이터에 액세스하도록 구성한다. 애저에서 맞춤형 가격을 사용 중인 경우 API를 통해 가격에 액세스하려면 제안 ID(offer ID)가 있어야 한다.
오픈코스트에는 프로메테우스(Prometheus)로 데이터를 전달하는 유용한 기능이 있다. 이를 통해 쿠버네티스의 신호와 오픈코스트의 가격 데이터를 모두 저장할 수 있는 시계열 데이터베이스를 만들 수 있다. 즉, 재무 정보가 관찰가능성 플랫폼의 일부가 되므로 고비용에 해당하는 조건을 감시할 수 있다. 서비스에 대한 오픈코스트 데이터를 쿼리할 수 있는 kubectl 플러그인도 있으므로 과거 비용을 기반으로 작업을 스크립트로 작성하는 것도 가능하다.
비용 데이터를 사용해 쿠버네티스 관리하기
오픈코스트 API를 통한 실시간 데이터를 사용하면 비용 기반의 자동화된 관리 모델을 구현할 수 있다. 예를 들어 비용이 급증하면 이를 쿠버네티스 오토스케일러인 KEDA에 반영해 해당 클러스터를 축소하는 이벤트로 처리하는 식이다. 애저와 같은 제공업체가 사용자에게 실시간 가격을 알려주는 수단으로 오픈코스트를 사용하기도 한다.사용자가 돈을 더 써야 이득인 마이크로소프트가 이런 툴을 지원하는 이유는 무엇일까? AWS와 구글 클라우드 역시 오픈코스트 프로젝트의 파트너임을 감안하면 어쩔 수 없는 측면도 있는 것이 사실이다. 어떤 이유로든, “마이크로소프트는 고객이 기술에 지출하는 비용으로부터 더 많은 가치를 얻도록 돕는다”는 CEO 사티아 나델라의 최근 성명과도 부합하는 반가운 변화다. 결과적으로 사용자는 쿠버네티스 비용과 사용량을 적절히 조정해 애저 인프라 사용을 실시간으로 최적화할 수 있다.
마이크로소프트 입장에서는 앞으로 새로운 사용자를 유치하는 기회를 얻는 동시에 자체 자본 지출을 통제할 수 있다. 거대한 클라우드 데이터 센터를 운영하는 데는 큰 비용이 들고 신규 용량을 구축하는 데는 더 많은 비용이 든다. 마이크로소프트와 사용자 모두가 비용을 덜 쓰지는 않더라도 최소한 필요에 맞는 적절한 금액만 지출할 수 있게 해주는 하나의 운영 모델을 갖는 것은 양자에게 최선의 이익이다.
애저에서 오픈코스트를 사용하면 마이크로소프트와 사용자 모두 리소스 사용과 비용에 대한 시야를 확보하고 애저에서 사용량을 확장하는 계획을 더 신중하게 고민할 수 있다. 마이크로소프트가 쿠버네티스에 대한 장기 지원을 약속한 만큼 클라우드 네이티브 개발은 앞으로도 계속될 것이고, 다른 모든 엔터프라이즈 플랫폼과 똑같은 지원을 받게 된다. 더 이상 실험이 아니라 실제 비즈니스에 사용할 수 있는 서비스를 구축하는 것이며, 사용자와 애저 모두에 이익이 되려면 예측 가능한 방식으로 작동해야 한다.
애저의 쿠버네티스에 있어 미래는 큰 변화가 없을 것이다. 어쩌면 지루할 수도 있지만, 이는 당연하다. 쿠버네티스는 인프라이며, 지루함은 기술 성숙과 기업 시장 확산을 위해 치러야 하는 대가다. 오히려 쿠버네티스의 미래에서 흥미로운 부분은 이 인프라로 무엇을 하고 그 위에 무엇을 구축할 것인지다.
editor@itworld.co.kr
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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.