생성형 AI(Gen AI)로 인한 엄청난 변화로 인해 IT 부서는 수요를 충족하기 위해 현대화하고 최적화해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 클라우드 서비스 플랫폼은 다양하며 탄력성과 비용 절감을 약속합니다. 하지만 CIO와 데이터 센터 운영 팀이 특정 애플리케이션과 데이터를 자체 데이터 센터에 보관하는 것을 선호하는 경우가 있습니다(예: 보안 및 규정 준수 요구 사항을 유지하거나 민감한 데이터에 대한 액세스를 제어할 때). 그러나 온프레미스 데이터 센터는 특히 새로운 기술, 서비스 및 프로세스가 등장할 때마다 자주 교체해야 할 수 있습니다.
IT 인프라를 클라우드 공급자로 마이그레이션할지 아니면 데이터 센터 교체를 진행할지 결정하는 것은 복잡한 일입니다. 두 옵션 모두 장단점이 있으며 현재와 미래의 비즈니스 요구 사항에 따라 최선의 선택을 할 수 있습니다. 많은 기업이 클라우드를 선택하고 있지만, 데이터 센터 최적화 이니셔티브(DCOI)가 더 유리하고 비용 효율적인 선택일 수 있는 몇 가지 이유를 살펴보겠습니다.
에너지 비용이 상승하고 지속가능성에 대한 관심이 높아짐에 따라 기업은 더 우수하고 에너지 효율적인 인프라를 구축해야 합니다. 오늘날 데이터 센터 에너지 효율성을 측정하는 메트릭인 전력 사용 효율성(PUE)이 핵심입니다.
최신 데이터 센터 설계와 고급 기술을 통해 IT 운영 팀은 물리적 데이터 센터의 에너지 소비와 냉각 시스템 의존도를 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 서버 활용도를 최적화하고 에너지 비용을 최소화하며 환경에 미치는 영향(배출)을 줄일 수 있습니다.
온프레미스 데이터 센터를 사용하면 인프라, 데이터 및 보안 정책을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 이는 민감한 데이터 또는 엄격한 규정 준수 요구 사항에 대해 높은 보안을 유지해야 하는 산업에 매우 중요한 경우가 많습니다.
초기 자본 투자는 상당할 수 있지만, 특히 예측 가능한 워크로드와 광범위한 데이터 스토리지가 필요한 조직의 경우 온프레미스 데이터 센터의 장기 운영 비용이 더 낮을 수 있습니다.
자체적으로 최적화된 데이터 센터를 구축하면 보안 요구 사항 및 비즈니스별 최적화를 비롯하여 조직의 특정 요구 사항을 충족하도록 IT 환경을 맞춤화할 수 있습니다.
옵션을 검토할 때는 효율적인 온프레미스 데이터 센터 관리, 클라우드 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS) 애플리케이션에 대한 간소화된 액세스, 클라우드에 대한 자동 또는 온디맨드 버스트를 지원하는 하이브리드 클라우드 접근 방식을 고려해 보세요. 하이브리드 클라우드 접근 방식의 유연성은 기업에 민첩성과 인프라 확장성을 제공하여 끊임없이 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
그러나 클라우드 및 데이터 센터 인프라에서 워크로드를 관리하는 것은 몇 가지 문제를 야기할 수 있습니다. 바로 이 부분에서 IBM Turbonomic이 도움을 드릴 수 있습니다. IBM Turbonomic 플랫폼은 기업이 데이터 센터를 IT 스택의 차세대 영웅으로 재구성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Turbonomic은 엔터프라이즈 애플리케이션 리소스를 자동으로 최적화하는 동시에 비즈니스 요구 사항에 따라 동적으로 확장할 수 있으며, 가동 시간, 기능 또는 성능 저하 없이 실시간으로 이 모든 작업을 수행할 수 있습니다. Turbonomic을 통해 고객은 환경에 필요한 전력 소비와 하드웨어의 양을 줄이고 연간 교체 비용을 줄이거나 방지하며 애플리케이션에 필요할 때 리소스를 추가할 수 있습니다.
온프레미스 데이터 센터를 최적화하면 하드웨어 교체를 더 잘 계획할 수 있습니다. 경우에 따라 데이터 센터를 현대화하는 데 필요한 IT 장비의 양을 줄일 수도 있습니다.
모든 것은 계획부터 시작됩니다. 데이터 센터를 교체하거나, 기존 프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드 클라우드 또는 멀티클라우드 환경 내에서 통합하거나, 온프레미스 아키텍처를 간소화하려는 경우 Turbonomic은 최적화 전략과 프로세스를 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Turbonomic 소프트웨어는 데이터 센터 혁신을 계획하고 프로세스 전반에 걸쳐 미션 크리티컬 애플리케이션의 성능을 보장할 수 있습니다.
Turbonomic의 전략적 계획 기능은 조직이 어떤 하드웨어를 유지할 수 있거나 유지해야 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 센터 인프라 관리(DCIM) 툴로도 사용할 수 있어 네트워크 전반의 하드웨어 구성 요소에 대한 계량 데이터를 처리하고, 비효율성을 식별하고, 감가상각 일정에 연결하고, 임대 만료 시 IT 팀에 알리도록 알림을 설정할 수 있습니다.
데이터 센터 통합을 통해 조직은 일반적으로 더 적은 수의 호스트로 통합한 다음 더 적은 수의 데이터 센터로 통합하여 다운타임을 최소화하고 데이터 센터 하드웨어 및 리소스 사용을 최적화합니다. 클러스터를 병합하기 위한 적절한 정책을 생성하면(vCenter와 데이터 센터 간 포함) 가상 머신(VM)을 새 대상으로 실시간으로 마이그레이션할 수 있습니다.
Turbonomic은 프로세스를 지원하기 위해 다음과 같은 여러 서비스를 제공합니다.
계획을 선택하기 전에 조직은 하드웨어를 최대한 활용할 수 있도록 테스트/개발 규모를 조정하는 것을 고려해야 합니다. Turbonomic은 AI 기반 인사이트를 통해 고려 사항을 안내할 수 있습니다.
그런 다음 최적화를 시작합니다. 워크로드를 배치할 위치를 결정한 후에는 Turbonomic이 애플리케이션 리소싱을 자동화하여 클라우드 또는 데이터 센터에서 애플리케이션이 최적으로 실행되도록 할 수 있습니다. 또한 Turbonomic의 AI 기반 플랫폼은 애플리케이션 수요를 지속적으로 분석하여 앱에 리소스가 부족하지 않고 중단/수정 시나리오가 발생하지 않도록 지원합니다.
다음은 Turbonomic이 애플리케이션을 최적으로 실행하는 데 도움이 되는 5가지 방법입니다.
Turbonomic은 인프라 전반에서 워크로드 수요, 고객 수요 및 리소스 가용성을 분석하여 비용 효율성과 성능을 위한 최적의 리소스 배치를 보장할 수 있습니다.
Turbonomic은 다른 플랫폼처럼 데이터를 분석하고 제안하는 데 그치지 않고, 활용도가 낮은 리소스로 워크로드를 자동으로 마이그레이션하고 수요에 따라 리소스를 확장 또는 축소할 수도 있습니다.
Turbonomic은 사용하지 않는 워크로드나 리소스를 종료하여 비용을 절감하고 인프라 용량을 늘릴 수 있으므로 기업은 새로운 인프라를 구매하지 않고도 공간을 확장할 수 있습니다. 고객은 하드웨어를 추가하는 대신 필요에 따라 기존 인프라를 에너지 효율이 더 높은 모델로 교체할 수 있어 사용자에게 장기적인 비용 절감 효과를 제공합니다.
Turbonomic 소프트웨어는 각 워크로드가 스토리지를 사용하는 방식과 스토리지가 기본 어레이의 가용성과 성능에 미치는 영향을 분석합니다. 이를 통해 소프트웨어는 스토리지 장치를 최적화하여 성능 저하나 어레이 자체의 강제 재구성 없이 가상화 계층에서 데이터를 이동합니다.
Turbonomic 소프트웨어는 실시간 환경 메트릭을 사용하여 사용자가 정의한 변경 사항을 시뮬레이션합니다. 예를 들어, IT 팀이 워크로드를 마이그레이션하려는 경우 Turbonomic은 프로세스를 완료하는 데 필요한 물리적 인프라의 양을 알려줄 수 있습니다. 또한 지속적인 데이터 센터 자동화 및 최적화를 통해 IT 팀은 상상하는 모든 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
Turbonomic 소프트웨어를 사용하면 팀은 수요가 증가할 때 클러스터 간에 워크로드를 이동할 수 있는 가상 풀인 '슈퍼 클러스터'를 생성할 수 있습니다. 이러한 클러스터링 기능은 팀이 네트워크의 총 누적 리소스 볼륨을 활용하여 비즈니스에 더 큰 탄력성을 제공하고 인프라 성능과 클라우드 경제성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 센터 최적화 툴에 대한 공급업체 종속성은 문제가 될 수 있으며 가격 인상, 라이선스 변경 및 고객 지원에 대한 우려로 인해 잠 못 이루는 밤이 많을 수 있습니다. 더 큰 문제는 공급업체 종속성이 데이터 센터와 클라우드 모두에서 혁신과 비용 효율성을 저해할 수 있다는 점입니다.
IBM Turbonomic은 다음에 대한 통합 및 권장 사항을 제공하여 조직이 유연성을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
특정 요구 사항, 리소스 및 예산에 대한 철저한 분석을 통해 데이터 센터를 교체해야 할 시기인지 판단할 수 있습니다. 또한 IBM Turbonomic을 사용하면 조직에 가장 적합한 것을 기반으로 최적의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
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