클라우드의 파일 데이터: 우리를 방해하는 것은 무엇입니까?

"모든 행동에는 동등하고 반대되는 반응이 있습니다."

우리 모두는 어린 시절 어느 시점에서 뉴턴의 제3법칙을 배웠습니다. 그러나 실제로 우리에게 일어나는 일을 얼마나 자주 인식합니까? 우리가 길을 걸을 때 발걸음마다 포장도로가 뒤로 밀려난다는 생각은 결코 일어나지 않습니다. 그러나 회사의 파일 데이터를 클라우드로 이동하는 것과 같은 훨씬 더 큰 노력의 경우 이러한 반대 세력이 훨씬 더 분명하고 강력할 수 있습니다.

전 세계 기업이 레거시 데이터 센터를 단계적으로 폐지하고 운영을 현대화하려고 함에 따라 이러한 작업이 불가피해지고 있습니다. 클라우드는 종종 성공적인 비즈니스 혁신 뒤에 있는 사람과 프로세스를 가능하게 하는 촉매제로 간주됩니다. 점점 더 분산되는 인력과 마찬가지로 거의 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. 거의 모든 기업에서 퍼블릭 클라우드 서비스 통합은 더 이상 "만약"이 아니라 "어떻게?"의 문제입니다.

"모든 것"을 클라우드로 이동하라는 조직의 명령과 수십 개의 애플리케이션 및 워크플로를 지원하고 앱을 영구적인 온프레미스의 미래.

우리 모두는 클라우드로의 이동이 위험과 비용 없이 오지 않는다는 것을 알고 있습니다. 결국 온프레미스 애플리케이션은 수년, 어쩌면 수십 년에 걸친 투자의 결과입니다. 일부는 비즈니스에 매우 중요하므로 반드시 사용 가능한 상태로 유지 항상. 마이그레이션에 대해 긴장해야 할 많은 이유와 위험이 있습니다.

우리의 이전 게시물, 데이터 및 워크로드를 클라우드로 들어 올려 이동하는 것이 조직에 도움이 되는 몇 가지 이유에 대해 이야기했습니다. 이제 조직의 클라우드로의 여정을 복잡하게 만들 수 있는 위험, 문제 및 장단점과 같은 몇 가지 대응 요소를 살펴보겠습니다.

비용 예측 가능성

트럭 렌탈 비용을 선불로 지불하고 돌아오면 1마일 주행할 때마다 놀라운 청구서를 받는다고 상상해 보십시오. 작은 글씨로 그 메모를 놓치면 스티커 충격이 아플 것입니다. 많은 사람들에게 워크로드를 실행하고 클라우드에 데이터를 저장하는 비용은 2) 귀하가 무엇인지, 청구되지 않는 것이 무엇인지 명확하지 않을 수 있고 XNUMX) 단일 애플리케이션에 대한 비용 모델링이 어렵기 때문에 준비하기 어렵습니다. . 한 번에 여러 온프레미스 워크로드에 대한 비용을 모델링하려는 경우 문제가 복잡해집니다. 예를 들어, 특정 워크로드에 적합한 계층을 선택했는지 확인하면서 유휴 데이터, 지속 처리량 및 트랜잭션 비용에 대한 지출을 계산해야 합니다. 이러한 섬세한 프로세스로 인해 대부분의 조직은 예기치 못한 상황과 비용 초과의 위험을 최소화하기 위해 한 번에 하나의 워크로드를 이동합니다.

뿐만 아니라 클라우드의 파일 스토리지는 동일한 기능 또는 사용 사례에 대해 온프레미스보다 10배에서 20배 더 비쌀 수 있습니다. 특히 정확하게 모델링하기 어려울 수 있는 워크로드의 경우, 더 높은 성능 계층을 미리 버퍼로 설정하는 것은 나중에 더 저렴한 계층으로 내려갈 수 없기 때문에 과대 평가될 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 가시성 또는 최적화 도구의 도움으로 비용을 "보호"할 수 없으면 월별 인보이스에 또 다른 예측 불가능 요소가 추가됩니다.

관리 복잡성

새로운 도구는 항상 학습 곡선과 함께 제공됩니다. 그러나 오류에 대한 마진이 작고 문제가 발생할 가능성이 높으면 특히 비즈니스 크리티컬 작업이 위태로운 경우 해당 작업에 등록하는 사람이 거의 없습니다. 파일 저장을 위해 클라우드로 전환한다는 것은 팀이 익숙하지 않은 관리 인터페이스, 기능 차이 및 가파른 학습 곡선 이상의 것을 요구하는 완전히 다른 도구 세트와 씨름해야 한다는 것을 의미합니다. 팀 구조를 다시 구상하고, 새로운 역할을 만들고, 워크플로를 다시 설계하고, 사고 방식을 바꾸고, 타사(학습할 도구가 더 많음)가 마이그레이션에 포함될 수 있습니다. 한 번에 움직이는 조각이 너무 많아서 도중에 뭔가 잘못될 수밖에 없습니다. 언제 어디서냐가 문제일 뿐입니다. 하이브리드 모델로 베팅을 헤지하려는 사람들은 유사한 문제를 처리할 가능성이 높지만 여러 플랫폼에서 동시에 최종 사용자와 고객을 위한 운영 연속성을 유지하려고 노력합니다.

대규모 데이터 세트

IDC는 글로벌 데이터스피어가 불과 몇 년 안에 175제타바이트로 증가할 것으로 추정합니다. 예, 21이 XNUMX개입니다! 따라서 조직이 지금 엄청난 양의 데이터를 사용하고 있다면 혼자가 아닙니다. 현재 대부분의 조직에서 엑사바이트는 아니더라도 여러 페타바이트의 데이터를 저장 및 관리하고 그 어느 때보다 빠르게 성장하는 것은 드문 일이 아닙니다. 따라서 클라우드에서 사실상 무한한 리소스를 활용하는 것이 합리적입니다. 그러나 데이터 산더미를 얻는 것은 또 다른 이야기입니다.

먼저 데이터를 마이그레이션하기 위한 몇 가지 저렴한 옵션을 살펴보고 너무 느리고 시간이 너무 오래 걸린다는 것을 금방 깨닫게 될 것입니다. 그러나 더 빠른 도구는 예상보다 많은 비용이 들며 이동해야 하는 데이터의 양에 따라 여전히 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. 게다가 모든 데이터를 이동하는 데 시간과 비용을 투자할 수 있더라도 오늘날 사용 가능한 많은 클라우드 네이티브 파일 스토리지 솔루션은 규모에 한계가 있습니다. 예를 들어 클라우드로 이동할 수 있는 데이터가 여러 페타바이트이지만 볼륨당 100TB로 제한되는 경우 해당 데이터를 모두 마이그레이션하면 클라우드에서 동일한 양의 데이터를 관리하기 위해 위에서 언급한 복잡성이 더 커집니다.

기술 격차

모든 혁신 노력의 성공을 위한 가장 중요한 열쇠는 그 뒤에 있는 사람들입니다. 하지만 클라우드 기술에 대한 급증하는 수요를 충족할 만큼 숙련된 직원이 충분하지 않으면 어떻게 될까요? 일부 IT 리더는 이러한 부족 현상을 조직의 "실존적 위기"라고 부르기까지 합니다. 최근 설문조사¹ IDC에 따르면 응답자의 70%가 조직에서 클라우드 기술 격차를 경험하고 있으며 거의 ​​절반이 클라우드 기술 격차가 클라우드 기술 제공, 성능 및 성장에 "심각한 영향"을 미친다고 답했습니다. 설문 조사 응답자 XNUMX명 중 거의 XNUMX명은 회사의 생존이 위협받는다고 인정했습니다.

대부분의 IT 리더와 마찬가지로 딜레마에 직면할 수 있습니다. 기존 인력의 기술을 향상시키거나 새로운 인재를 위해 아웃소싱/채용합니까? 기술 향상을 통해 전염병을 통해 획득 및/또는 유지하기 위해 열심히 싸웠을 가능성이 있는 인적 자본을 보존할 수 있지만 직원을 공식적으로 교육하거나 직원이 스스로 재교육할 수 있는 "땜질 시간"을 허용하려면 시간과 비용이 필요합니다.

반면에 MSP에 아웃소싱하거나 새 팀을 모집하면 사내 클라우드 숙련도를 높이고 전략을 더 빨리 실행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 제3자를 참여시키거나 새로운 팀을 구축하면 부서 간 긴장, 운영 복잡성 및 소외감을 느끼는 직원의 제도적 저항으로 이어질 수 있습니다. 게다가 꽤 비쌀 수도 있습니다.

조직에 적합한 접근 방식은 "둘 중 하나" 결정이 아니라 통합에 가깝습니다. 일부 새로운 인재가 합류하여 기존 직원과 협력해야 합니다. 이 파트너십을 강화하면 조직에서 베테랑 작업자의 제도적 지식을 활용하는 동시에 팀 전체에 새로운 클라우드 숙련도, 전략 및 사고 방식을 주입하는 동시에 정식 교육 및 다운타임의 필요성을 최소화할 수 있습니다.

제어, 보안 및 규정 준수

소유 인프라에서 타사 공급업체로 데이터의 제어권 및 상주를 이전하는 것은 자녀를 기숙 학교에 보내는 것과 같이 느껴질 수 있습니다. 데이터를 물리적으로 제어할 수 없으면 특히 수년간 신중하게 계획하고 실행한 보안 및 거버넌스 정책을 다시 설계해야 하는 상황에서 보안 문제가 발생할 수 있습니다. 이제 클라우드 공급업체가 비즈니스 요구 사항을 충족하거나 능가하는 강화된 보안 태세를 갖추고 있음을 신뢰하고 확인해야 합니다. 또한 데이터 저장 및 관리와 관련하여 엄격한 규칙과 정책을 따라야 하는 의료 또는 금융 서비스(또는 해당 문제에 대한 EU의 모든 수직)와 같이 규제가 엄격한 산업에 종사할 수 있습니다.

미국에서는 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 같은 규제 프레임워크가 PHI(Protected Health Information)의 노출 또는 도난을 방지하기 위한 엄격한 요구 사항을 제공합니다. 모든 PHI가 HIPAA 호환 솔루션에 저장되도록 할 책임은 귀하에게 있습니다. EU에서는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 법률에 따라 귀하가 다른 사람의 개인 데이터가 사용되는 방법과 위치를 완전히 제어할 수 있어야 합니다.

클라우드에 있을 때 데이터 위치, 소유권 및 제어는 관련 법률에 따라 귀하와 공급업체 간의 계약 계약에 명확하게 정의되어야 합니다. 많은 클라우드 플랫폼이 여러 법률, 표준 및 프레임워크에 대한 규정 준수 인증 및 증명을 제공하지만 클라우드로 이동할 때 시스템과 데이터의 보안 및 무결성을 확인하는 것은 여전히 ​​사용자의 몫입니다.

파일이 클라우드에 저장됩니까?

비용이 너무 많이 들고, 너무 복잡하고, 너무 크고, 클라우드 능력이 없고, 통제력을 상실하는 등 파일 데이터가 영원히 핵심 데이터 센터에 기반을 두고 있습니까? 가까운 미래에 파일 기반 워크로드가 온프레미스에만 남게 될까요?

기회가 아닙니다.

우리가 우리에서 배치 한대로 이전 게시물, 모든 비정형 데이터를 클라우드로 밀어넣는 순풍이 너무 강합니다. 데이터 센터에서 더 많은 랙을 쌓고 더 많은 바닥 공간을 임대하는 것만으로는 오늘날 데이터의 폭발과 확산 속도를 따라갈 수 없습니다. 파일 데이터에 의존하는 제너레이티브 AI와 같은 워크로드가 급증하고 있으며 하이브리드 워크플로의 확산이 확산되면서 데이터가 그 어느 때보다 모바일 및 분산화되고 있습니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션이 계속 증가함에 따라 클라우드는 현대 데이터 수명 주기의 중심에 점점 더 가까워질 것입니다.

머지않아 여기에 나열된 장애물이 낮아지고 더 많은 파일 기반 워크로드가 클라우드에서 제XNUMX의 보금자리를 찾을 것입니다. 그대로, Azure 네이티브 Qumulo 이미 Microsoft Azure에서 엔터프라이즈급 파일 시스템을 간단하고 빠르게 프로비저닝할 수 있습니다. ANQ는 또한 사용 가능한 다른 모든 서비스보다 기능이 풍부하고 확장 가능하며 경쟁력 있는 가격으로 클라우드에서 온프레미스와 동일한 관리 경험을 제공합니다. 그리고 우리는 거기서 멈추지 않을 것입니다. 계속 지켜봐 주세요. 최고는 아직 오지 않았습니다.