IBM CIO 부서

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바로 IBM의 CIO(Chief Information Officer) 부서가 매일 주력하고 있는 일입니다. 이 CIO 부서는 IBM의 중단 없는 운영을 뒷받침하는 애플리케이션, 즉 공급망/물류는 물론 세일즈, 마케팅, 재무 시스템, 그리고 디지털 워크플레이스 솔루션까지 모두 관리합니다.

이 팀의 기본 원칙은 혁신에 속도를 내는 동시에 탄소 배출량을 줄이는 것입니다. 2019년에 이 팀은 IBM Z®, IBM® Power®, x86, 컨테이너 아키텍처를 포괄하는 종합적인 엔터프라이즈 플랫폼 지향 접근 방식의 일환으로 Red Hat® OpenShift®를 도입하기 시작했습니다. 전사적 범위에서 표준 플랫폼을 도입하여 속도를 높이는 데 그 목적이 있습니다. OpenShift를 사용함에 따라, 거대 규모의 멀티테넌트 환경으로 마이그레이션하는 데 있어 기존 툴과 프로세스로는 용량을 관리하고 애플리케이션 밀도를 계속 최적화하기가 쉽지 않았습니다.

IBM의 애플리케이션 팀도 새로운 서비스를 배치할 때 적합한 인프라 리소스 구성을 이해하는 것과 관련하여 여러 어려움을 겪곤 했습니다. "업계의 여느 애플리케이션 팀과 마찬가지로, 우리 팀도 용량 때문에 멈추는 일이 없도록 오버프로비저닝 전략을 구사해 왔지만 그로 인해 또 다른 숙제를 안게 되었습니다. 장기적으로 성능을 극대화하고 비용을 최소화하려면 최상의 리소스 할당 방안을 찾아내고 실행할 책임이 우리에게 있습니다." IBM의 하이브리드 클라우드 플랫폼 부문 VP 겸 CIO인 Matt Lyteson은 이렇게 말합니다.

Red Hat OpenShift를 도입하기 시작한 이래 환경이 더욱더 복잡해지자 Lyteson의 팀은 초과 할당된 리소스를 수작업으로 조정하는 것이 해법이 아님을 곧 깨달았습니다. 멀티테넌트 환경에서 리소스 할당을 최적화하는 이 프로세스는 인력을 투입하는 것으로는 해결되지 않았습니다. 바로 이런 까닭에 이 팀은 IBM Turbonomic® ARM(Application Resource Management) 솔루션으로 바꿨습니다.

누적 메모리 한계

3.8TB

감축

IBM Turbonomic에서 매달

45,000

건의 자동 리소싱 작업 수행

Turbonomic을 구현하기 위해 플랫폼이나 작업 방식을 바꿀 필요는 없었습니다. 설치하자마자 실행 가능 데이터가 거의 즉각적으로 생성되었습니다.

Ryan DeJana
IBM, 하이브리드 클라우드 아키텍트, STSM

즉각적인 가치와 지속적인 효과

멀티테넌트 OpenShift 환경 전반에서 리소스 할당을 최적화하는 것은 복잡한 과제였지만, 이 팀은 Turbonomic을 구현하고 나서 명확한 방향을 찾았습니다. "Turbonomic을 구현하기 위해 플랫폼이나 작업 방식을 바꿀 필요는 없었습니다. 설치하자마자 실행 가능 데이터가 거의 즉각적으로 생성되었습니다."라고 IBM의 하이브리드 클라우드 아키텍트, STSM인 Ryan DeJana는 설명합니다. 이 팀은 몇 시간 만에 여러 OpenShift 클러스터의 용량 할당 현황을 종합적으로 파악했습니다. 그리고 무엇을 최적화해야 하는지를 판단할 수 있게 되었습니다. 그 다음 단계로 자동화된 소싱 작업을 탐색하기 시작했습니다. 일차적으로 Lyteson은 자동화가 올바른 접근이라는 확신을 팀에 심어주어야 했습니다.

"나부터 자신감을 갖고 자동화에 나서야 했습니다. 개발자의 입장에서는 리소싱 제어를 소프트웨어 플랫폼에 맡기는 첫 단계가 다소 두려울 수 있습니다."라고 DeJana는 인정합니다. Turbonomic의 풀스택 가시성, 즉 애플리케이션 계층부터 인프라까지 환경 전 범위를 볼 수 있다는 점이 이러한 우려를 가라앉히고 앞으로 나아가는 데 큰 역할을 했습니다.

이 환경의 복잡성, 그리고 Turbonomic가 가져온 효과를 생각하면, Turbonomic 자동 리소싱 작업을 구현함으로써 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있었는지 모릅니다. Turbonomic 자동화 없이 그처럼 방대한 작업을 수행하지 못했을 테니까요.

Matt Lyteson
IBM, 하이브리드 클라우드 플랫폼 부문 VP 겸 CIO

채택 확대, 혁신 속도 향상

현재 이 팀은 Turbonomic의 AI 기반 자동화를 사용하여 매달 45,000건의 작업을 수행합니다. "이 환경의 복잡성, 그리고 Turbonomic가 가져온 효과를 생각하면, Turbonomic 자동 리소싱 작업을 구현함으로써 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있었는지 모릅니다. Turbonomic 자동화 없이 그처럼 방대한 작업을 수행하지 못했을 테니까요."라고 Lyteson은 설명합니다. 실제로 누적 메모리 한계를 3.8TB 감축하고 CPU 요청 건수를 64% 줄였습니다. 이러한 효율성이 비즈니스에 유의미한 경제적 효과를 발휘합니다. 이 팀의 인건비를 최소화하는 데 기여합니다. 수작업으로 조정하는 데 시간을 보낼 필요 없고, 팀이 혁신 과제에 집중할 수 있기 때문입니다. 게다가 기존 인프라의 수명을 연장함으로써 신규 하드웨어 도입에 불필요하게 지출하지 않습니다. IBM Cloud®에서 실행 중인 Red Hat OpenShift 환경도 더욱 최적화되었습니다.

이 팀은 미래를 준비하면서 Turbonomic 도입을 확대하여 IaaS(infrastructure as a service) 계획 및 모니터링, 그리고 클러스터 리소스 최적화 계획까지 지원할 계획입니다. 프로덕션 환경의 미션 크리티컬 애플리케이션에도 Turbonomic을 활용하려 합니다. "지금까지 Turbonomic으로 거둔 성과가 대단히 만족스럽습니다. 이 플랫폼에서 다른 어떤 가능성을 실현할지 무척 기대됩니다."라고 DeJana는 말합니다.

솔루션 컴포넌트

IBM® Turbonomic® Application Resource Management