클라우드 최적화란 무엇인가요?

이 작업에는 리소스 프로비저닝을 실시간으로 애플리케이션 및 워크로드의 요구 사항에 맞게 조정하여 성능, 규정 준수 및 비용 효율성 요구 사항 간의 균형을 맞추는 효율적인 클라우드 인프라를 구축하는 것이 포함됩니다. 클라우드 최적화는 CloudOps의 범위에 속합니다. CloudOps는 DevOps를 모델로 한 관행으로, 클라우드 서비스의 제공 및 성능을 관리하고 최적화하도록 설계되었습니다.

IT 리소스가 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드, 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 인프라 전반에 걸쳐 점점 더 분산됨에 따라 CloudOps 및 DevOps 팀은 클라우드 리소스 관리에 더 집중해야 합니다. 문제는 클라우드 비용을 통제하는 동시에 클라우드 애플리케이션의 가용성과 최적의 성능을 보장하는 것입니다.

효과적인 클라우드 최적화 전략은 비용 관리 도구와 클라우드 환경에 대한 가시성을 높여주는 기타 최적화 도구를 사용합니다. 향상된 가시성을 통해 DevOps 팀은 클라우드 및 애플리케이션 성능과 함께 리소스 사용량을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 과도하게 프로비저닝된 리소스를 줄이거나 제거하는 데 도움이 되며, 보다 효율적이고 성능이 뛰어난 클라우드 환경을 만드는 데 도움이 됩니다.

또한 팀은 자동화 및 머신 러닝 도구를 사용하여 워크로드와 리소스를 관리하고 할당합니다. 예를 들어, 자동화 도구는 사용량이 최고로 많을 때 중에 리소스 할당을 조정하고 인스턴스 상태에 따라 인스턴스 간에 워크로드를 이동하거나, 수요에 따라 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 간에 워크플로를 전환할 수 있습니다.

팀은 종종 머신 러닝 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 클라우드 운영을 개선하는 방법에 대한 인사이트를 제공합니다. 이러한 툴을 통해 전문가는 관리에 소요되는 시간을 줄이고 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

클라우드 서비스의 어떤 측면이 최적화에 적합한지, 그리고 클라우드 리소스를 최적화하기 위한 비용 효율적인 접근 방식을 구현하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.

클라우드 환경은 온디맨드 방식으로 확장할 수 있는 기능을 포함하여 기업에 많은 이점을 제공합니다. 클라우드 마이그레이션(온프레미스 데이터, 애플리케이션, 워크로드를 클라우드로 이동 또는 클라우드에서 클라우드로 이동)은 유연성, 가시성, 향상된 데이터 보안을 제공할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 기업은 고객의 요구를 더 잘 충족하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다. 그러나 클라우드를 도입하면서 많은 기업이 이러한 이점을 활용하기 위해 클라우드 컴퓨팅에 예상보다 더 많은 비용을 지출하고 있다는 사실을 알게 되었습니다.

클라우드 환경은 끊임없이 변화하는 리소스 수요로 인해 역동적입니다. 유휴 리소스와 관리되지 않는 클라우드 환경은 과도한 지출과 보안 문제로 빠르게 이어질 수 있습니다. 적절한 도구가 없으면 IT 부서는 어떤 클라우드 리소스가 필요하고 어떤 리소스가 비용 절감 조치 및 클라우드의 기타 이점을 저해하는지 대부분 추측할 수밖에 없습니다.

클라우드 최적화를 구현하면 클라우드 지출을 통제할 수 있기 때문에 클라우드를 원래 설계 목적 대로 비용 효율적인 솔루션으로 만들 수 있습니다. 최적화된 클라우드 환경은 워크로드 수요를 충족하기 위해 리소스를 이동시켜 병목 현상과 예기치 않은 서비스 중단을 줄입니다. 또한 보다 안전한 클라우드 환경을 만드는 데도 도움이 됩니다.

클라우드 서비스의 성능은 비즈니스 및 IT 팀의 가장 큰 관심사입니다. 이들의 과제는 비용 효율성을 유지하면서 예산 범위 내에서 고성능과 가용성의 필요성 사이에서 균형을 맞추는 것입니다. 클라우드 최적화는 낭비를 줄이고 성능을 유지하는 혁신의 길을 제공합니다.

조직은 클라우드 비용 최적화, 모니터링 및 보고, 성능 및 보안에 최적화 노력을 집중하는 경우가 많습니다.

비용 절감은 종종 클라우드 최적화의 최우선 목표입니다. 그러나 클라우드 비용 최적화 전략은 단순히 클라우드 사용량을 줄이는 것만을 의미하지 않습니다. 필요한 것에 대한 비용을 지불하고 낭비되는 리소스를 최소화하는 것입니다. 클라우드 비용 관리는 클라우드 서비스의 성능, 보안 및 확장성을 우선시해야 합니다. 지출을 줄이는 것은 비즈니스를 위험에 빠뜨리거나 비즈니스에 손해를 끼칠 경우 의미가 없습니다.

클라우드 예산 관리는 트래픽 변동 및 조직 성장과 같은 요인으로 인해 애플리케이션 및 워크로드 수요가 항상 변경되기 때문에 매우 동적인 프로세스입니다. 컴퓨팅 비용(인스턴스, 가상 머신(VM) 및 조직이 구현하는 자동화 수준과 관련된 비용), 클라우드 스토리지 및 지원 서비스 등의 지출은 모두 전체 비용에 포함됩니다. 최적화에 접근할 때, 조직에서는 클라우드 비용, 지불하는 서비스, 지불 이유를 이해해야 합니다. 예를 들어, 고성능 클라우드 플랜과 저비용 플랜 중 어느 것이 조직의 요구 사항에 더 적합한지 생각해야 합니다.

자동화된 툴은 클라우드 서비스 제공업체의 리소스를 프로비저닝하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 툴은 애플리케이션 수요에 맞게 리소스를 자동으로 일치시키고 그에 따라 리소스 할당을 조정합니다. 안전하게 작업하기 위해 리소스를 과도하게 프로비저닝하는 관행(사용량이 가장 많을 때는 애플리케이션 요구 사항을 충족하지만 수요가 적은 시간에는 불필요할 수 있는 리소스 프로비저닝)은 비용을 빠르게 증가시키고 수익성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

클라우드 최적화를 통해 달성할 수 있는 더 나은 솔루션은 비즈니스, IT 및 DevOps 팀 간의 사일로를 제거하여 전체 기업의 요구 사항을 충족하는 가격 구조와 리소스 도구를 찾는 것입니다. 기업은 클라우드 최적화 전략을 구현하여 클라우드 투자에 대한 ROI를 높이고 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.

Gartner는 2027년까지 기업의 70%가 클라우드 플랫폼을 사용하여 비즈니스 이니셔티브를 최적화할 것으로 예상하며, 이는 2023년보다 55% 증가한 수치입니다.¹  이러한 유형의 확장에서는 클라우드 인프라에 대한 가시성이 애플리케이션 성능을 이해하고 최적화하는 데 핵심입니다.

Cloud Management 툴은 IT 부서가 네트워크 트래픽, 오류율, CPU 사용량 및 지연 시간과 같은 애플리케이션 성능과 관련된 주요 메트릭을 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 이러한 메트릭을 실시간으로 모니터링하면 리소스 사용량과 클라우드 비용의 상관관계에 대한 자세한 보고서를 통해 IT 팀이 비효율성과 미사용 리소스를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업은 더 광범위한 클라우드 아키텍처에 대한 컨텍스트가 포함된 보고를 제공하는 모니터링 툴을 찾아야 합니다. 이러한 컨텍스트가 없으면 데이터가 사일로화된 상태로 유지되어 조직이 클라우드 리소스를 사용하는 방식을 이해하기가 더 어려워질 수 있습니다.

애플리케이션 성능을 보호하기 위해 리소스를 과도하게 프로비저닝하는 것은 실행 가능한 장기적 솔루션이 아닙니다. 조직은 필요한 클라우드 서비스에 대한 비용만 지불하고 그 이상은 지불하지 않는 것을 목표로 해야 합니다. 간소화된 클라우드 인프라를 통해 IT 부서는 애플리케이션 성능과 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.
성능 최적화 전략이 없으면 클라우드 애플리케이션은 다운타임과 높은 지연율로 인해 불만족스러운 사용자 경험을 초래할 수 있습니다.

성능 최적화 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 로드 밸런싱: 이 기술은 서버 간에 워크로드와 트래픽을 분산하는 기술입니다. 서버 간에 트래픽을 고르게 분산하는 기술, 가장 잘 작동하는 서버 또는 가장 가까운 서버로 트래픽을 보내는 기술 등 여러 가지 로드 밸런싱 기술이 있지만 모든 기술은 성능을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 로드 밸런싱은 사용량이 많을 때 병목 현상을 최소화하고 애플리케이션 성능을 가속화하는 데 도움이 됩니다.
  
  
• Content Delivery Network(CDN) 사용: 지리적으로 분산된 서버 그룹(CDN)은 웹 기반 애플리케이션에 더 빠른 서비스를 제공할 수 있습니다. CDN은 사용자와 더 가까운 서버에서 애플리케이션과 데이터를 호스팅하여 대기 시간을 줄이고 서비스 제공을 개선합니다.
  
  
• 캐싱: 사용하지 않거나 불필요한 클라우드 스토리지는 데이터 검색과 마찬가지로 클라우드 비용을 증가시킵니다. 자주 액세스하는 데이터의 경우 주요 데이터를 캐싱하거나 임시로 보관하면 데이터 검색 속도를 높일 수 있습니다. 스토리지에서 검색되는 데이터의 양을 줄이면 컴퓨팅 리소스도 줄어들고 서비스 제공 속도도 빨라집니다.

클라우드 환경을 보호한다는 것은 가능한 위협과 이상 징후가 발생하기 전에 사전 예방적으로 탐지하는 것을 의미합니다. 기업이 보안 문제가 발생한 후에 대응한다면, 서비스 중단 및 데이터 침해가 발생할 가능성이 더 큽니다.

데이터를 적절하게 보호하지 못하는 조직은 엔터프라이즈 데이터와 사용자 데이터가 모두 유출되고 규정 준수 및 규정 문제를 겪을 위험이 있습니다. 강력한 DevSecOps 관행은 전체 애플리케이션 라이프 사이클 에서 애플리케이션 및 인프라 보안을 최우선으로 합니다. 가시성, 추적성 및 감사 기능을 통해 DevSecOps 팀은 클라우드 환경의 모든 측면을 모니터링할 수 있습니다. 클라우드 최적화는 이러한 기능을 구현할 수 있도록 합니다.

조직은 리소스 사용 및 클라우드 공급자로부터 구매한 서비스를 최적화하기 위한 몇 가지 전략을 구현할 수 있습니다. 클라우드 최적화 전략에는 다음이 포함됩니다.

적정 크기 조정은 클라우드 컴퓨팅 인스턴스의 유형과 크기를 워크로드에 맞게 조정하는 프로세스입니다. 적정 크기 조정은 조직이 필요한 클라우드 인스턴스를 구매하도록 하여 비용 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

적정 크기 조정은 자동적으로 리소스의 축소를 의미하지 않습니다. 클라우드 기반 앱 및 서비스에 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우 적정 크기 조정은 클라우드 공급업체로부터 해당 리소스를 확보하는 데 도움이 됩니다. 효과적인 적정 크기 조정을 위해서는 워크플로, 애플리케이션 성능 요구 사항을 분석하고 인스턴스 유형과 볼륨을 조정하기 위한 사용 패턴에 대한 이해가 필요합니다.

자동화는 클라우드 최적화에서 중요한 역할을 합니다. 하이브리드 및 멀티클라우드 환경의 사용이 증가함에 따라 IT 팀이 서로 다른 환경 전반에서 각 워크로드에 적합한 리소스를 수동으로 모니터링하고 할당하는 것은 불가능해졌습니다.

Auto-Scaling은 스토리지 및 가상 머신 인스턴스를 비롯한 클라우드 리소스의 프로비저닝 및 프로비저닝 해제를 자동화하여 리소스와 수요를 실시간으로 맞춥니다. 이를 통해 클라우드 비용을 줄이는 동시에 일관된 애플리케이션 성능을 달성할 수 있습니다.

컨테이너화는 코드를 실행하는 데 필요한 운영 체제, 구성 파일, 라이브러리, 종속성과 함께 소프트웨어 코드를 단일 '컨테이너'로 패키징하여 모든 플랫폼이나 클라우드에서 실행할 수 있도록 합니다. 이러한 컨테이너는 Virtual Machines(VM)보다 효율적이며 시작 시간이 짧습니다.

많은 컨테이너가 단일 가상 머신과 동일한 컴퓨팅 용량에서 실행될 수 있으므로 클라우드 사용량과 비용이 절감됩니다. Kubernetes와 같은 오케스트레이션 플랫폼은 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 관리 및 확장을 자동화할 수 있도록 합니다.

예약 인스턴스는 특정 서비스를 사용하기 위한 장기 약정으로, 일반적으로 1년에서 3년까지 사용할 수 있습니다. 이러한 약정은 클라우드 서비스 제공 업체의 유리한 가격 모델과 함께 제공되는 경우가 많으며 일관된 워크플로에 이상적입니다.

스팟 인스턴스는 종종 저렴한 비용으로 제공되는, 마지막 순간에 찾게 되는 리소스 유형입니다. 이러한 인스턴스 유형은 온디맨드 방식으로 제공되지 않으며 때때로 입찰에 참여해야 합니다. 구매 시 제한적인 통지와 함께 서비스가 중단될 수 있습니다. 스팟 인스턴스는 일관되게 안정적이지 않으며 시간에 민감하지 않거나 운영에 중요하지 않은 워크로드에 자주 사용됩니다.

데이터는 클라우드 간에 이동하는 경우가 많습니다. 각 전송에는 관련 비용이 발생하며, 불필요한 전송으로 인해 클라우드 지출이 증가할 수 있습니다. Cloud Management 툴은 클라우드 간에 데이터를 효율적으로 이동하는 프로세스를 자동화하고 이 비용을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클라우드 네이티브 애플리케이션은 마이크로서비스라고 알려진 재사용 가능한 구성 요소로 구성된 프로그램입니다. 마이크로서비스 아키텍처는 애플리케이션 기능의 다양한 측면을 제어하는 작은 구성 요소로 구성됩니다. 마이크로서비스는 서로 독립적으로 배포 및 확장되므로 지속적 통합(CI) 및 지속적 배포(CD) 관행에 유연하고 유용합니다.

개발자는 CI를 통해 개발 주기 전반에 걸쳐 새로운 코드를 통합하는 프로세스를 자동화할 수 있습니다. CD를 통해 DevOps 팀은 테스트 및 코드 배포를 포함한 다양한 소프트웨어 개발 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 DevOps 관행은 IT 인프라 프로비저닝을 자동화하는 고급 설명 코딩 언어인 코드형 인프라(IaC)와 함께 새로운 애플리케이션의 효율적인 개발, 테스트 및 배포를 촉진합니다. 또한 애플리케이션 업데이트 프로세스를 더욱 효율적으로 만들어 줍니다.

많은 조직이 클라우드 최적화 노력을 최대한 활용하기 위해 다음을 선택합니다.

• 가시성에 집중: 클라우드 환경 내에서 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하는 것이 최적화의 첫 번째 단계입니다. 다양한 팀에서 액세스할 수 있는 컨텍스트가 포함된 보고를 제공하는 솔루션은 이해관계자가 정보를 바탕으로 한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
  
  
• 성능 분석 강화: 운영 요구 사항을 평가하기 위해 명확하게 정의된 메트릭을 사용하여 애플리케이션을 일관되게 모니터링하는 것은 최적화의 핵심 측면입니다. 성능을 모니터링하면 IT 팀은 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지, 그리고 애플리케이션이 필요한 리소스를 받고 있는지 파악할 수 있습니다.
  
  
• 애플리케이션 리소스 관리 툴 사용: 리소스를 수동으로 할당하는 것은 시간이 많이 걸리는 프로세스로, 종종 오버프로비저닝으로 이어집니다. 애플리케이션 리소스 관리 툴은 클라우드 인프라에 대한 가시성, 모니터링 및 보고 옵션을 제공하며, 실시간 수요에 따라 리소스를 재할당하는 자동화 툴을 제공합니다.
  
  
• 사일로 해소: 비즈니스 팀과 DevOps 팀은 서로 소통하고 전용 정보 공유 프로세스를 갖추어야 합니다. DevOps 팀은 비즈니스 요구 사항과 목표를 잘 알고 있어야 하며, 비즈니스 리더는 향상된 서비스 제공을 가능하게 하는 DevOps 프로세스와 기술 요구 사항을 이해해야 합니다.