"모든 행동에는 동등하고 반대되는 반작용이 있습니다."
우리 모두는 어린 시절에 뉴턴의 제3법칙을 배운 적이 있습니다. 하지만 실제로 이 법칙이 우리에게도 적용된다는 사실을 얼마나 자주 인식할까요? 길을 걸을 때는 한 걸음 한 걸음 내딛을 때마다 보도블록이 뒤로 밀린다는 생각은 전혀 하지 않습니다. 하지만 회사의 파일 데이터를 클라우드로 옮기는 것과 같이 훨씬 더 큰 규모의 작업에서는 이러한 반대의 힘이 훨씬 더 눈에 띄고 강력할 수 있습니다.
전 세계 기업들이 레거시 데이터 센터를 단계적으로 폐지하고 운영을 현대화하려는 움직임에 따라 이러한 작업은 피할 수 없는 과제가 되고 있습니다. 클라우드는 종종 성공적인 비즈니스 혁신을 뒷받침하는 인력과 프로세스를 가능하게 하는 촉매제로 여겨집니다. 또한 점점 더 분산되는 인력과 마찬가지로 거의 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. 거의 모든 기업에서 퍼블릭 클라우드 서비스를 통합하는 것은 더 이상 "만약"의 문제가 아니라 "어떻게?"의 문제입니다
'모든 것'을 클라우드로 이전해야 하는 조직의 의무와 수십 개의 애플리케이션과 워크플로우를 지원하는 페타바이트, 심지어 엑사바이트급 데이터의 중력, 이 두 가지 힘의 중간에 끌려 다니며 앱을 영구적인 온프레미스의 미래에 고정시켜야 하는 상황에 처할 수도 있습니다.
클라우드로 이전하는 데는 위험과 비용이 수반된다는 것을 모두 알고 있습니다. 결국, 온프레미스 애플리케이션은 수년, 심지어 수십 년 동안 투자한 결과물입니다. 일부는 비즈니스에 매우 중요하기 때문에 계속 사용 가능 를 항상 염두에 두세요. 마이그레이션에는 많은 것이 걸려 있고 긴장해야 할 이유도 많습니다.
우리의 이전 게시물 에서 데이터와 워크로드를 클라우드로 옮기는 것이 조직에 도움이 되는 몇 가지 이유에 대해 이야기했습니다. 이제 클라우드로의 여정을 복잡하게 만들 수 있는 몇 가지 반대 요인, 즉 위험, 문제 및 장단점에 대해 살펴보겠습니다.
비용 예측 가능성
트럭 렌트비를 선불로 지불하고 반납할 때 주행한 거리만큼 요금이 청구된다고 상상해 보세요. 작은 글씨로 표시된 내용을 놓쳤다면 그 충격은 이루 말할 수 없을 것입니다. 많은 경우, 클라우드에서 워크로드를 실행하고 데이터를 저장하는 데 드는 비용은 1) 청구 대상과 청구 대상이 명확하지 않을 수 있고 2) 단일 애플리케이션에 대한 비용 모델링이 어렵기 때문에 대비하기 어렵습니다. 한 번에 여러 온프레미스 워크로드에 대한 비용을 모델링하려는 경우 문제는 더욱 복잡해집니다. 예를 들어, 특정 워크로드에 적합한 티어를 선택했는지 확인하면서 미사용 데이터, 지속적인 처리량, 트랜잭션 비용에 대한 지출을 계산해야 합니다. 이러한 섬세한 프로세스로 인해 대부분의 조직은 예상치 못한 비용 초과 위험을 최소화하기 위해 한 번에 하나의 워크로드만 이동합니다.
뿐만 아니라 클라우드의 파일 스토리지는 동일한 기능이나 사용 사례에 대해 온프레미스보다 10배에서 20배까지 더 비쌀 수 있습니다. 특히 정확한 모델링이 어려운 워크로드의 경우, 버퍼로 더 높은 성능 계층을 미리 설정하면 나중에 더 저렴한 계층으로 내려갈 수 없기 때문에 과대평가할 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 가시성이나 최적화 도구의 도움으로 비용을 '가드 레일'하지 못하면 월별 청구서에 예측 불가능한 요소가 하나 더 추가됩니다.
관리 복잡성
새로운 도구에는 항상 학습 곡선이 따르기 마련입니다. 하지만 오류의 여지가 적고 문제가 발생할 가능성이 높을 때, 특히 비즈니스에 중요한 업무가 걸려 있는 경우, 그러한 작업에 가입하는 사람은 거의 없습니다. 파일 스토리지를 클라우드로 전환하면 팀원들은 익숙하지 않은 관리 인터페이스, 기능 차이, 완전히 다른 도구 세트와 싸워야 하므로 학습 곡선이 가파른 것 이상의 어려움을 겪게 됩니다. 팀 구조를 재구상하고, 새로운 역할을 만들고, 워크플로를 재설계하고, 사고방식을 바꿔야 하며, 마이그레이션을 위해 더 많은 도구를 갖춘 써드파티가 참여할 수도 있습니다. 한꺼번에 너무 많은 부분이 움직이다 보면 도중에 무언가 잘못될 수밖에 없습니다. 단지 시기와 장소의 문제일 뿐입니다. 하이브리드 모델로 위험을 헤지하려는 기업은 비슷한 문제를 여러 플랫폼에서 동시에 처리하면서 최종 사용자와 고객을 위해 운영의 연속성을 유지하려고 노력할 것입니다.
대규모 데이터 세트
IDC는 전 세계 데이터스피어가 불과 몇 년 안에 175제타바이트로 증가할 것으로 예상합니다. 네, 21제타바이트입니다! 따라서 지금 조직에서 엄청난 양의 데이터를 보관하고 있다면 여러분은 혼자가 아닙니다. 현재 대부분의 조직은 엑사바이트는 아니더라도 페타바이트 단위의 데이터를 저장 및 관리하고 있으며, 그 어느 때보다 빠르게 증가하고 있습니다. 따라서 클라우드의 사실상 무한한 리소스를 활용하는 것은 당연한 일입니다. 하지만 산더미처럼 쌓인 데이터를 클라우드로 옮기는 것은 또 다른 이야기입니다.
처음에는 저렴한 데이터 마이그레이션 옵션을 살펴보다가 속도가 너무 느리고 시간이 너무 오래 걸린다는 사실을 금방 깨닫게 될 수도 있습니다. 하지만 더 빠른 도구는 생각보다 비용이 많이 들고 이동해야 하는 데이터의 양에 따라 상당한 시간이 걸릴 수도 있습니다. 게다가 모든 데이터를 옮기는 데 시간과 비용을 투자할 수 있다고 해도 현재 사용 가능한 많은 클라우드 네이티브 파일 스토리지 솔루션은 규모에 한계가 있습니다. 예를 들어, 여러 페타바이트의 데이터를 클라우드로 이전해야 하지만 볼륨당 100TB로 제한되어 있는 경우, 모든 데이터를 이전하면 위에서 언급한 것과 같은 양의 데이터를 클라우드에서 관리하기 위해 더 많은 복잡성을 감수해야 합니다.
기술 격차
모든 혁신 노력의 성공에 가장 중요한 열쇠는 그 뒤에 있는 사람입니다. 하지만 급증하는 클라우드 기술에 대한 수요를 충족할 만큼 숙련된 인력이 부족하다면 어떻게 될까요? 일부 IT 리더들은 이러한 인력 부족을 조직의 '실존적 위기'라고 부를 정도입니다. IDC의 최근 설문조사1에 따르면 응답자의 70%가 조직에서 클라우드 기술 격차를 경험하고 있으며, 거의 절반이 이러한 격차가 제공, 성과 및 성장에 '심각한 영향을 미치고 있다'고 답했습니다. 설문조사 응답자 10명 중 거의 1명은 회사의 생존을 걱정하고 있다고 인정했습니다.
대부분의 IT 리더와 마찬가지로 여러분도 기존 인력의 스킬을 향상시킬 것인가, 아니면 새로운 인재를 아웃소싱/채용할 것인가라는 딜레마에 직면해 있을 수 있습니다 업스킬링을 통해 팬데믹 기간 동안 어렵게 확보 및/또는 유지한 인적 자본을 보존할 수 있지만, 직원을 공식적으로 교육하거나 재교육을 위한 '땜질 시간'을 주는 데에는 시간과 비용이 소요됩니다.
반면에 MSP에 아웃소싱하거나 새로운 팀을 채용하면 사내 클라우드 숙련도를 높이고 전략을 더 빠르게 실행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 타사를 참여시키거나 새로운 팀을 구성하면 부서 간 긴장, 운영상의 복잡성, 소외감을 느끼는 직원들의 조직적 저항이 발생할 수 있습니다. 게다가 비용도 상당히 많이 들 수 있습니다.
조직에 적합한 접근 방식은 '둘 중 하나'를 선택하는 것이 아니라 통합에 가까울 수 있습니다. 새로운 인재가 합류하여 기존 직원과 협업해야 하는 경우도 있을 것입니다. 이러한 파트너십을 통해 조직은 베테랑 직원의 제도적 지식을 활용하는 동시에 팀 전체에 새로운 클라우드 전문성, 전략 및 사고방식을 심어주면서 공식 교육과 다운타임의 필요성을 최소화할 수 있습니다.
제어, 보안 및 규정 준수
소유 인프라에서 타사 공급업체로 데이터의 제어권과 거주지를 이전하는 것은 자녀를 기숙학교에 보내는 것과 같은 느낌일 수 있습니다. 특히 수년간 신중하게 계획하고 실행한 보안 및 거버넌스 정책을 다시 설계해야 하는 상황에서 데이터를 물리적으로 제어할 수 없다면 보안에 대한 걱정이 커질 수 있습니다. 이제 클라우드 공급업체가 비즈니스 요구 사항을 충족하거나 초과하는 강화된 보안 태세를 갖추고 있는지 신뢰하고 확인해야 합니다. 또한 의료 또는 금융 서비스(또는 EU의 모든 업종)와 같이 규제가 엄격한 산업에 종사하는 경우 데이터 저장 및 관리와 관련하여 엄격한 규칙과 정책을 따라야 할 수도 있습니다.
미국에서는 의료정보이동 및 책임법(HIPAA)과 같은 규제 프레임워크에서 보호 대상 의료 정보(PHI)의 노출 또는 도난을 방지하기 위한 엄격한 요건을 규정하고 있습니다. 모든 PHI가 HIPAA를 준수하는 솔루션에 저장되고 있는지 확인하는 것은 사용자의 책임입니다. EU에서는 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 법률에 따라 회원님의 개인 데이터가 사용되는 방법과 장소에 대한 완전한 통제권을 유지해야 합니다.
클라우드에 있는 데이터의 위치, 소유권, 제어권은 사용자와 공급업체 간에 관련 법률에 따라 계약서에 명확하게 정의되어 있어야 합니다. 많은 클라우드 플랫폼이 여러 법률, 표준 및 프레임워크에 대한 규정 준수 인증 및 증명을 제공하지만, 클라우드로 이전할 때 시스템과 데이터의 보안 및 무결성을 확인하는 것은 여전히 사용자의 책임입니다.
클라우드에 파일을 저장할 수 있나요?
너무 비싸고, 너무 복잡하고, 너무 크고, 클라우드에 익숙하지 않고, 통제력을 잃은 파일 데이터는 영원히 코어 데이터센터에 머물러야 할까요? 파일 기반 워크로드는 당분간 온프레미스에만 머물러야 할까요?
그럴 리가 없죠.
에서 설명했듯이 이전 게시물 모든 비정형 데이터를 클라우드로 밀어내는 순풍이 너무 거세게 불고 있습니다. 데이터센터에 더 많은 랙을 쌓고 더 많은 상면 공간을 임대하는 것만으로는 오늘날 데이터의 폭발적인 증가와 확산을 따라잡을 수 없습니다. 파일 데이터에 의존하는 생성형 AI와 같은 워크로드가 급증하고 있으며, 하이브리드 워크플로우의 보급이 증가함에 따라 데이터의 이동성과 분산성이 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 클라우드 네이티브 애플리케이션이 지속적으로 증가함에 따라 클라우드는 현대 데이터 라이프사이클의 중심에 점점 더 가까워질 것입니다.
조만간 여기에 나열한 장애물이 낮아지고 더 많은 파일 기반 워크로드가 클라우드에서 두 번째 보금자리를 찾게 될 것입니다. 그대로입니다, Azure 네이티브 쿠물로 를 사용하면 이미 Microsoft Azure에서 엔터프라이즈급 파일 시스템을 간단하고 빠르게 프로비저닝할 수 있습니다. 또한 ANQ는 다른 어떤 서비스보다 기능이 풍부하고 확장 가능하며 가격 경쟁력이 뛰어나 클라우드에서도 온프레미스와 동일한 관리 환경을 제공합니다. 그리고 여기서 멈추지 않습니다. 계속 지켜봐 주세요. 최고는 아직 오지 않았습니다.