IBM 내 애플리케이션 현대화 가속화
IBM CIO 조직은 Turbonomic 자동화를 통해 리소스 할당을 최적화합니다.
전 세계 1,600개의 비즈니스 애플리케이션과 280,000명 이상의 사용자를 지원하는 IT 팀이 어떻게 안정적이고 성능이 뛰어나며 보안이 강화된 IT 서비스를 지속적으로 제공하는 동시에 자체 디지털 혁신 여정을 가속화할 수 있을까요?

이것이 바로 IBM® 내 CIO(최고정보책임자) 조직이 매일 집중하고 있는 사항입니다. CIO 조직은 공급망 및 물류부터 영업, 마케팅 및 재무 시스템, 디지털 업무 환경 솔루션에 이르기까지 IBM을 계속 운영하는 데 필요한 애플리케이션을 관리합니다.

팀의 기본 원칙은 혁신 속도를 가속화하는 동시에 탄소 발자국을 줄이는 것입니다. 이 팀은 2019년부터 IBM Z®, IBM Power®, x86 및 컨테이너 아키텍처 전반에 걸친 엔터프라이즈 플랫폼 지향 접근 방식의 일환으로 Red Hat® OpenShift®를 도입하기 시작했습니다. 즉, 속도를 높이기 위해 엔터프라이즈 규모에서 표준 플랫폼을 채택한 것입니다.OpenShift를 사용하면 대규모 멀티 테넌트 환경으로 마이그레이션하면서 기존 툴과 프로세스에 의존하여 용량을 관리하고 최적의 애플리케이션 밀도를 유지하기가 점점 더 어려워졌습니다.

IBM에서도 애플리케이션 팀은 새 서비스를 배포할 때 적절한 인프라 리소스 구성을 이해하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. “업계의 다른 애플리케이션 팀과 마찬가지로 과거에는 우리 팀도 용량 관련 중단을 피하기 위해 오버프로비저닝을 해왔지만, 이로 인해 우리 팀이 답해야 할 새로운 질문이 생겼습니다. 우리는 장기적으로 비용을 최소화하면서 성능을 극대화할 수 있는 최적의 리소스 할당을 파악하고 할당할 책임이 있습니다."라고 IBM의 하이브리드 클라우드 플랫폼 담당 부사장인 Matt Lyteson은 말합니다.

Red Hat® OpenShift®채택하기 시작하면서 환경의 복잡성이 증가함에 따라 Lyteson과 그의 팀은 과도하게 할당된 리소스를 수동으로 수정하는 것은 선택 사항이 아니라는 사실을 금방 깨달았습니다. 다중 테넌트 환경에서 리소스 할당을 최적화하는 프로세스는 인간의 능력으로는 처리하기 힘든 일이었습니다. 이것이 바로 팀이 IBM Turbonomic® 하이브리드 클라우드 비용 최적화 솔루션으로 전환한 이유입니다.

3.8TB 감소

 

누적 메모리 한도를 3.8TB 감소시켰습니다.

45,000

 

IBM Turbonomic은 매월 45,000건의 자동화된 리소스 작업을 수행합니다.

Turbonomic을 구현하기 위해 플랫폼이나 업무 방식을 변경할 필요가 없었습니다. 설치하자마자 실행 가능한 데이터를 거의 즉시 얻을 수 있었습니다. Ryan DeJana STSM, Hybrid Cloud Architect IBM
즉각적인 가치와 지속적인 영향력

멀티테넌트 OpenShift 환경 전반에서 리소스 할당을 최적화하는 이 과제는 복잡했지만, Turbonomic을 구현한 후 팀은 앞으로 나아갈 길이 명확하다는 것을 알게 되었습니다. "Turbonomic을 구현하기 위해 플랫폼이나 업무 방식을 변경할 필요가 없었습니다. 설치하자마자 실행 가능한 데이터를 거의 즉시 얻을 수 있었습니다."라고 IBM의 하이브리드 클라우드 아키텍트인 STSM, Ryan DeJana는 설명합니다. 몇 시간 만에 팀은 여러 OpenShift 클러스터의 용량 할당에 대한 전체적인 보기를 확보하고 최적화해야 할 사항을 확인할 수 있었습니다. 다음 단계는 자동화된 리소스 작업을 탐색하는 것이었습니다. 하지만 먼저 Lyteson은 자동화가 올바른 접근 방식이라고 팀을 설득해야 했습니다.

"저조차도 자동화를 시도하기 위해서는 확신이 필요했습니다. 개발자로서 리소스 제어를 소프트웨어 플랫폼으로 이전하는 첫 번째 단계는 다소 두려울 수 있습니다"라고 DeJana는 인정합니다. Turbonomic의 풀 스택 가시성, 즉 애플리케이션 계층에서 인프라에 이르기까지 전체 환경을 볼 수 있는 기능은 이러한 우려를 완화하고 앞으로 나아가는 데 중요한 역할을 했습니다.

Lyteson은 팀원들에게 자동화를 사용해 보고 Turbonomic이 환경 규모에 맞게 올바른 조치를 취하고 있는지 직접 확인하도록 설득했습니다. 팀은 비생산 및 개발 클러스터를 마이그레이션하는 것으로 시작했습니다. "며칠 만에 팀원들은 Turbonomic의 AI 기반 자동화가 더 나은 성능과 효율적인 환경을 제공하는 데 기여하고 있다는 사실을 분명히 알게 되었습니다."라고 DeJana는 말합니다.

현재 이 팀은 Turbonomic의 실시간 애플리케이션 사용량 데이터를 적용하여 비생산 애플리케이션의 88%와 생산 애플리케이션의 42%에 대한 리소스 할당 크기를 자동으로 조정하고 있습니다. “Turbonomic은 시간과 변화 속도 측면에서 우리에게 도움이 되었습니다. 우리는 팀에게 새로운 비즈니스 기능을 더 빨리 개발하고 더 빨리 제공하도록 요구할 뿐만 아니라 실제로 얼마나 많은 리소스가 필요한지 파악하도록 요청했습니다."라고 DeJana는 설명합니다. "Turbonomic을 사용하면 자동화를 통해 리소스의 규모를 적절하게 조정할 수 있습니다. 우리는 개발자가 직접 리소스 변경을 수동으로 수행하는 방법을 보고 이해하도록 하지 않습니다. 우리는 개발자들이 비즈니스 가치 창출에 집중할 수 있도록 장애물이 될만한 작업들을 제거하고 있습니다.”

환경의 복잡성과 Turbonomic이 미친 영향을 고려할 때, Turbonomic 자동화 없이는 이 정도 규모의 작업을 실행할 수 없었기 때문에 Turbonomic 자동 리소스 작업을 구현하여 절약한 시간은 셀 수 없을 정도로 많습니다. Matt Lyteson VP, CIO Hybrid Cloud Platforms IBM
도입 확대 및 혁신 가속화

현재 이 팀은 Turbonomic의 AI 기반 자동화를 사용하여 매월 45,000건의 작업을 실행하고 있습니다. "우리 환경의 복잡성과 Turbonomic이 미친 영향을 고려할 때, Turbonomic 자동화 없이는 그 정도의 작업을 실행할 수 없었기 때문에 Turbonomic 자동화된 리소스 작업을 구현하여 절약한 시간을 셀 수 없을 정도입니다."라고 Lyteson은 설명합니다. 즉, 누적 메모리 한도가 3.8TB 감소하고 CPU 요청이 64% 감소했습니다. 이러한 효율성은 비즈니스에 의미 있는 재정적 영향을 미칩니다. 수동 수정에 소요되는 시간을 없애고 팀이 혁신에 집중할 수 있도록 함으로써 팀의 인건비를 최소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 기존 인프라의 수명을 연장하고 새로운 하드웨어에 대한 불필요한 투자를 피할 수 있을 뿐만 아니라 IBM Cloud®에서 실행되는 Red Hat OpenShift 자산을 더욱 최적화할 수 있도록 지원합니다.

팀은 앞으로 IaaS(Infrastructure as a Service) 계획 및 모니터링과 클러스터 리소스 최적화 계획을 지원하기 위해 Turbonomic 채택을 확대할 계획입니다. 또한 생산에서 미션 크리티컬 애플리케이션을 위해 Turbonomic을 사용할 것입니다.DeJana는 "지금까지 Turbonomic을 통해 달성한 결과에 매우 만족하며, 이 플랫폼을 어떤 곳에 또 적용할 수 있을지 기대가 됩니다."라고 말합니다.

 

 

IBM 로고
IBM CIO 조직 소개

최고정보책임자(CIO) 조직은 IBM의 내부 IT 전략을 이끌며, IBM 직원들이 매일 업무를 수행하는 데 사용하는 IT 솔루션을 제공, 보호, 현대화 및 지원하는 업무를 담당합니다.

CIO 전략은 전사적으로 IT에 더 쉽게 접근하고 문제 해결을 가속화하며 비즈니스 성장을 촉진하는 IBM의 혁신 엔진 역할을 하는 적응형 IT 플랫폼을 구축하는 것을 포함합니다.

다음 단계 안내

이 사례에 소개된 IBM 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 IBM 담당자 또는 IBM 비즈니스 파트너에게 문의하세요.

PDF 읽기 더 많은 사례 보기 J.B. Hunt Transport, Inc.

J.B. Hunt가 IBM Turbonomic을 통해 하이브리드 클라우드에서 앱 성능을 보장하는 방법

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BBC Studios

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Providence

Turbonomic을 사용하여 자사 클라우드와 하이브리드 환경을 보호하는 Providence

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법률

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2023년 2월 미국에서 제작.

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