인프라 자동화란 무엇인가요?

최신 IT 환경은 여러 데이터 센터, 클라우드 제공업체 및 하이브리드 아키텍처에 걸쳐 점점 더 복잡해지고 있습니다. 몇 대의 서버에서 실행되던 워크로드는 이제 여러 지역에 분산된 수천 개의 컨테이너와 마이크로서비스를 포함합니다.

서버를 개별적으로 구성하고, 스프레드시트에서 종속성을 추적하고, 한 번에 한 시스템씩 업데이트를 배포하는 등 인프라를 수동으로 관리하면 몇 주에 걸친 작업, 높은 오류율, 배포 기간 누락 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

인프라 자동화는 수동 구성을 코드 기반의 반복 가능하고 자동화된 워크플로로 대체하여 이 프로세스를 간소화합니다.  수동 배포를 위해 몇 주를 기다리는 대신 조직은 몇 분 만에 전체 환경을 프로비저닝할 수 있습니다. 이 접근 방식은 안정성을 향상시키고 구성 오류를 줄이며 주문형 확장성을 가능하게 합니다.

예를 들어 블랙 프라이데이에 클라우드 지역 전체에 마이크로서비스 애플리케이션을 수동으로 배포하려면 회사가 서버를 프로비저닝하고 로드 밸런서를 구성하고 각 지역에 네트워크 연결을 설정하는 데 몇 주가 걸립니다. IT 인프라 자동화 툴을 사용하면 동일한 배포에 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

인프라 자동화는 또한 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 파이프라인, 컨테이너 오케스트레이션 및 코드형 인프라(IaC)를 포함한 DevOps 사례를 지원합니다.

인프라 자동화는 인프라 프로비저닝, 구성 관리 및 워크플로 오케스트레이션의 세 가지 핵심 기능을 통해 작동합니다. 

진정한 자동화를 위해서는 이러한 모든 기능에 걸쳐 중앙 집중식 가시성, 표준화된 제어 및 관리 가드레일이 필요하여 일관되고 안전한 운영을 대규모로 보장할 수 있습니다.

인프라 자동화 툴이 이러한 기능을 수행할 수는 있지만, 하나의 툴로 모든 기능을 처리할 수는 없습니다. 대신, 조직은 다양한 툴이 인프라 라이프사이클의 다양한 단계를 처리하는 엔드투엔드 자동화 툴 체인을 구축합니다. 

예를 들어 일반적인 인프라 자동화 파이프라인은 다음을 사용할 수 있습니다.

• Terraform을 사용하여 인프라를 프로비저닝, 중앙화, 표준화 및 관리합니다.

• Ansible을 사용하여 소프트웨어 설치나 서버의 보안 정책 설정과 같이 인프라를 구성합니다.

• Kubernetes를 사용하여 해당 서버에서 실행되는 컨테이너를 조율합니다. 

• Jenkins를 사용하여 전체 워크플로를 자동화하고 조정합니다.

프로비저닝은 사전 정의된 템플릿을 기반으로 새로운 IT 인프라 구성 요소를 자동으로 생성하고 배포합니다. 애플리케이션에 새 서버가 필요한 경우 자동화 툴을 사용하여 가상 머신을 즉시 프로비저닝하고, 네트워킹을 구성하고, 스토리지를 설정하고, 보안 그룹을 설정할 수 있습니다. 이러한 작업을 수동으로 수행할 경우 몇 시간이 걸릴 수 있으며 인적 오류의 위험이 있습니다.

예를 들어, 소프트웨어 개발 팀은 하나의 명령만으로 보통 10~20대의 서버, 로드 밸런서, 데이터베이스, 애플리케이션 서버, 네트워킹 구성 요소로 이루어진 전체 테스트 환경을 프로비저닝하여 프로덕션 구성을 정확히 복제할 수 있습니다.

자동화된 프로비저닝 프로세스는 종종 무력화되므로 원하는 상태 이상으로 시스템을 변경하지 않고도 여러 번 안전하게 실행할 수 있습니다. 

일반적인 프로비저닝 툴은 다음과 같습니다.

• Terraform은 Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Microsft Azure 및 온프레미스 환경과 같은 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 작동하는 HashiCorp의 코드형 인프라 플랫폼입니다. 

• 네이티브 AWS 프로비저닝을 위한 AWS CloudFormation. 

• 컨테이너 이미지를 빌드하기 위한 Docker는 Kubernetes와 같은 오케스트레이션 툴로 배포할 수 있습니다. 

• Pulumi를 사용하면 개발자가 Python, JavaScript 또는 Go와 같은 범용 프로그래밍 언어로 인프라를 정의할 수 있습니다.

구성 관리는 리소스가 수명 주기 전반에 걸쳐 일관된 설정을 유지하도록 하는 데 도움이 됩니다.

인프라 자동화 툴은 모든 시스템에 균일하게 업데이트, 패치 및 구성 변경을 적용할 수 있으므로 관리자가 개별 서버를 수동으로 변경할 때 발생할 수 있는 구성 편차를 방지할 수 있습니다. 이러한 구성은 일반적으로 YAML, JSON 또는 기타 선언적 형식으로 정의됩니다.

예를 들어, 중요한 보안 패치가 출시되면 구성 관리 툴은 몇 시간 내에 수천 대의 서버에 자동으로 적용하여 시스템이 취약하지 않도록 하는 데 도움이 됩니다. 이러한 일관성은 구성 드리프트로 인해 규정 준수 위반이 발생할 수 있는 규제 산업에서 특히 중요합니다.

일반적인 구성 툴은 다음과 같습니다. 

• Ansible은 에이전트가 없는 자동화를 위해 YAML 플레이북과 재사용 가능한 모듈을 사용합니다. 

• 오픈 소스 선언적 구성 툴인 Puppet. 

• 레시피 기반 자동화를 사용하는 Chef.

오케스트레이션은 복잡한 멀티클라우드 환경 전반의 종속성과 워크플로를 관리하여 자동화된 프로세스를 대규모로 조정합니다. 마이크로서비스 애플리케이션을 배포할 때 오케스트레이션은 데이터베이스가 애플리케이션 서버 전에 프로비저닝되고, 인스턴스가 준비된 후 로드 밸런서가 구성되고, 서비스가 실행된 후 모니터링이 설정되도록 하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 오케스트레이션 툴은 Kubernetes 클러스터 전반에서 실시간으로 롤링 업데이트를 최적화하고 관리할 수 있습니다. 이러한 툴은 서비스 가용성을 유지하면서 기존 컨테이너를 점진적으로 새 버전으로 교체하여 가동 중지 시간을 0으로 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다운타임 최소화는 다운타임으로 인해 수익 손실이 발생할 수 있는 연중무휴 24시간 서비스를 실행하는 조직에 특히 중요합니다.

대부분의 컨테이너 워크로드는 여전히 Linux에서 실행되지만 일반적인 오케스트레이션 툴은 다음과 같습니다.

• Nomad는 HashiCorp의 워크로드 오케스트레이터로 모든 환경에서 컨테이너, 바이너리 및 가상 머신을 관리합니다.

• Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 대규모로 관리하는 선도적인 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 

• Google Cloud의 관리되는 Kubernetes 서비스인 Google Kubernetes Engine(GKE). 

• Red Hat Ansible Automation Platform은 구성 관리를 전사적 오케스트레이션으로 확장합니다. 

• IBM Concert는 애플리케이션 오케스트레이션 및 관리를 위한 AI 기반 플랫폼입니다.

조직은 프로비저닝, 구성 및 오케스트레이션 툴을 결합하여 완전한 애플리케이션 라이프사이클 자동화를 달성할 수 있습니다. 시스템은 필요할 때 자동으로 프로비저닝되고, 원하는 상태로 유지되며, 사용 패턴, 비즈니스 요구 사항 또는 필요 종료에 따라 폐기됩니다. 

이 접근 방식은 초기 배포를 넘어 지속적인 모니터링, 최적화 및 통제된 폐기를 포함하도록 자동화를 확장하는 인프라 라이프사이클 관리의 광범위한 모델을 나타냅니다. 이는 인프라가 전체 수명 기간 동안 안전하고 비용 효율적이며 조직 정책에 부합하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

자동화는 제어와 가시성에 달려 있습니다. 자동화를 안전하게 확장하기 위해 조직은 생성할 수 있는 리소스, 구성 방법, 변경할 수 있는 조건을 정의하는 가드레일을 구현합니다. 코드 기반 정책을 사용하면 이러한 규칙이 자동화 워크플로에 직접 코드로 포함되어, 인프라 변경이 적용되기 전에 규정 준수 및 거버넌스 검사가 자동으로 실행될 수 있습니다.

이러한 가드레일을 마련하면 개발자 셀프 서비스가 가능해집니다. 팀은 수동 검토를 기다릴 필요 없이 승인된 환경과 리소스를 필요에 따라 배포할 수 있는 자율성을 가지면서도 보안과 규정을 준수하는 범위 내에서 운영할 수 있습니다. 이러한 속도와 제어의 균형은 조직이 거버넌스와 신뢰를 유지하면서 자동화를 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인프라 자동화는 조직이 애플리케이션을 더 빠르게 혁신 및 제공하고, 보안 및 거버넌스를 강화하고, 클라우드 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 종합하면, 이러한 이점은 기업이 IT 투자에 대한 최대 수익을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인프라 자동화는 수동 작업을 일관된 워크플로로 대체함으로써 점점 더 복잡해지는 하이브리드 환경에서 안정성을 개선하고 위험을 줄이며 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.

수동 프로세스는 특히 서버 구성 및 네트워크 설정에서 로드 밸런서 구성, 액세스 제어 및 백업 관리에 이르기까지 복잡하고 상호 연결된 프로세스가 많은 IT 인프라에서 인적 오류를 초래할 수 있습니다. Gartner에 따르면 기업 네트워킹 활동의 67%가 수동으로 남아 있습니다.¹

자동화는 수동 입력 오류를 제거하고 템플릿을 통해 표준화된 일관된 구성을 적용하여 실수를 줄일 수 있습니다.

예를 들어, 수동 방화벽 구성의 오타 하나로 인해 전체 네트워크가 보안 위협에 노출될 수 있습니다. 자동화된 인프라 툴은 개발 및 스테이징 환경에서 검증된 사전 테스트된 버전 제어 구성을 적용합니다.

인프라 비용은 많은 조직에서 가장 큰 IT 예산 항목 중 하나입니다. 인프라 자동화는 자동화된 프로비저닝 워크플로를 통해 내장된 클라우드 확장 기능을 사용하여 수요 변동에 따라 환경을 빠르고 효율적으로 확장할 수 있도록 함으로써 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

자동화는 단순히 자동 확장에 의존하는 것이 아니라 가드레일과 가시성을 도입하여 팀이 불필요하거나 지나치게 비용이 많이 드는 인프라를 만드는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 중앙 집중식 관리 및 정책 시행을 통해 조직은 유휴 리소스를 식별 및 제거하고, 적절한 규모의 환경을 조정하고, 실제 요구 사항에 맞춰 지출을 유지할 수 있습니다.

예를 들어, 자동화 툴은 클라우드 서버 사용량을 모니터링하고 수요가 낮을 때 서버를 프로비저닝 해제한 다음 세일이나 특별 프로모션과 같이 수요가 증가하면 새 서버를 신속하게 프로비저닝할 수 있습니다.

이제 조직은 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에 걸쳐 분산된 에코시스템을 관리합니다.

인프라 자동화는 리소스를 거의 즉시 배포하고 구성하여 다양한 클라우드 환경에서 관리를 통합하는 데 도움이 됩니다. 조직은 데이터 센터, 클라우드 서버 또는 이들을 조합하여 사용하든 유연성을 유지할 수 있습니다.

예를 들어, 조직은 동일한 구성 파일을 사용하여 AWS, Azure 및 온프레미스 서버에 동일한 애플리케이션 스택을 배포할 수 있습니다. 이 기능은 개발자와 플랫폼 팀의 일관성을 보장하는 동시에 비용, 성능 또는 규정 준수 요구 사항에 따라 워크로드를 이동할 수 있는 유연성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

조직은 자동화 워크플로를 표준화하고 클라우드 간 일관성을 확보함으로써 보안이나 제어에 영향을 주지 않으면서 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

자동화는 또한 정책을 시행하고 구성 드리프트 또는 인간의 오류 가능성을 줄여 보안 태세를 강화합니다. 보안 제어, 액세스 정책 및 규정 준수 요구 사항을 자동화 워크플로에 코드화하여 모든 시스템에 일관되게 적용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 위협에 대한 노출을 최소화하고 내부 표준 및 외부 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

효과적인 인프라 자동화는 개발자 셀프 서비스를 지원하므로 팀은 심층적인 인프라 전문 지식 없이도 승인된 환경을 배포하고 관리할 수 있습니다. 플랫폼 팀은 사전 구성된 템플릿과 워크플로를 설정하여 소비자(예: 애플리케이션 개발자)가 안심하고 사용할 수 있는 안전한 패턴을 정의하는 생산자 역할을 합니다. 이 모델은 일관성, 규정 준수 및 조직의 모범 사례와의 일치도를 유지하면서 제공을 가속화합니다.

자동화가 없으면 인프라 구성이 수동 스크립트, 문서 및 개별 서버 설정에 분산되는 경우가 많아 유지 관리 문제와 취약성이 발생합니다.

인프라 자동화 툴은 모든 인프라 구성을 위한 중앙 저장소를 생성하여 신뢰할 수 있는 단일 소스를 구축합니다. IT 팀은 장애 발생 후 복구할 수 있으며, 평균 복구 시간(MTTR)을 단축할 수 있습니다.

예를 들어, 보안 취약점으로 인해 수백 대의 서버에 패치를 적용해야 하는 경우 팀은 각 서버를 수동으로 업데이트하는 대신 하나의 구성 파일을 업데이트하고 변경 사항을 모든 환경에 자동으로 전파할 수 있습니다. 

인프라 자동화는 IT 자동화의 한 구성 요소입니다. IT 자동화는 조직 전반의 모든 기술 프로세스를 자동화하는 더 광범위한 분야입니다.

인프라 자동화는 특히 기초 기술 계층에 중점을 둡니다. 서버, 네트워크, 스토리지 및 운영 체제를 자동으로 관리하여 가상 머신 프로비저닝, 패치 적용, 성능 모니터링, 일관성 유지와 같은 작업을 처리합니다. 예를 들어, 수요가 증가할 때 새 서버를 자동으로 가동하는 스크립트는 인프라 자동화의 한 예입니다.

IT 자동화는 인프라 자동화와 비즈니스 프로세스, 데이터 워크플로, 애플리케이션 수준 작업 등 조직 전체의 자동화된 모든 기술 프로세스를 포괄합니다. 예를 들어, 직원 온보딩 워크플로 자동화, 인보이스 처리 또는 고객 데이터 동기화는 IT 자동화의 보다 광범위한 범위를 나타냅니다.

인프라 자동화는 기술 기반을 유지하는 반면, IT 자동화는 조직 내 모든 디지털 프로세스로 자동화를 확장합니다. 서버 자동화는 인프라 자동화의 예가 될 것이며 HR 프로세스 및 재무 보고 자동화는 IT 자동화의 예가 될 것입니다. 

코드형 인프라(IaC)는 코드를 통해 IT 인프라를 관리하는 반면, 인프라 자동화는 코드, 스크립트 또는 기타 툴을 통해 IT 인프라 관리를 자동화하는 광범위한 관행입니다. 인프라 자동화는 단일 작업 스크립트와 달리 전체 환경에서 여러 프로세스를 자동화합니다.

IaC는 코드를 사용하여 IT 인프라를 프로비저닝합니다. 코드는 일반적으로 GitHub, GitLab 또는 Bitbucket과 같은 소스 코드 리포지토리에 저장됩니다. 

IaC는 서버 프로비저닝 및 구성 관리와 같은 특정 사용 사례에 적합합니다. 더 복잡한 워크플로에서는 Terraform 또는 Ansible과 같은 IaC 툴로 인프라 프로비저닝을 조정하기 위해 Jenkins와 같은 CI/CD 플랫폼이 필요한 경우가 많습니다.

인프라 자동화는 DevOps의 핵심 원칙인 빠르고 안정적인 인프라 배포를 가능하게 합니다. 

자동화된 기능은 최소한의 위험으로 환경 간에 테스트하고 이동할 수 있습니다. 또한 인프라 자동화 툴 및 프로세스를 사용하면 네트워크 전반의 변경 사항에 대한 완전한 감사 추적을 더 쉽게 유지 관리할 수 있으므로 팀이 필요에 따라 변경 사항을 확장, 롤백 또는 되돌릴 수 있습니다. 

자동화된 성능 테스트는 DevOps 팀이 코드 품질을 개선하고 문제를 조기에 발견하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 조직이 DevSecOps 방식을 채택함에 따라 인프라 자동화는 보안 정책을 적용하고, 액세스 제어를 관리하고, 패치를 적용하고, 코드가 CI/CD 파이프라인 내에서 보안 검사를 통과하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

인공 지능(AI)은 자가 치료 시스템, 지능형 리소스 최적화, 예측적 장애 방지를 통해 자동화를 혁신하고 있습니다. 

IDC의 설문조사에 참여한 비즈니스 리더 중 45%는 에이전틱 AI, 즉 어느 정도 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 인공 지능 시스템 덕분에 인프라 자동화 노력을 늘릴 계획이라고 답했습니다.²

AI 시스템은 트래픽 급증 시 리소스 할당을 최적화하거나 log analysis를 통해 근본 원인을 파악하는 등 이전에는 사람의 판단이 필요했던 작업을 지원하기 시작했습니다. 이러한 지원은 AI 시스템이 의사 결정에 도움이 되는 데 필요한 데이터만큼만 효과적입니다. IaC는 조직의 전체 하이브리드 부동산에 걸쳐 중앙 집중식 데이터 계층을 쉽게 생성하여 이 AI 엔진을 구동하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간의 감독은 여전히 필수적이지만 AI는 세 가지 주요 방법으로 자동화를 향상시킬 수 있습니다.

• 예측 분석은 지표, 로그 및 시스템 동작 전반의 패턴을 분석하여 잠재적인 장애가 발생하기 전에 이를 식별할 수 있습니다. 

• 지능형 자동 크기 조정은 임계값 기반 규칙을 넘어 비용 최적화, 성능 요구 사항 및 과거 사용 패턴과 같은 요소를 고려합니다.  

• 자동화된 근본 원인 분석은 복잡한 마이크로서비스 종속성을 통해 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 문제를 추적할 수 있습니다.

AI가 인프라 운영에 더욱 통합됨에 따라 IaC의 적응성과 컨텍스트 인식을 강화하여 IaC의 가치를 증폭시킬 수 있습니다. AI는 사전 정의된 규칙에 의존하는 대신 연결된 인프라 모델과 데이터 세트의 실시간 신호를 해석하여 자동화 결정을 안내할 수 있습니다. 이를 통해 확장 임계값을 조정하고, 배치를 최적화하고, 문제를 해결하거나 정책을 동적으로 적용할 수 있습니다.

AI와 코드화된 인프라의 융합은 하이브리드 환경 전반에서 안정성, 효율성 및 성능을 지속적으로 평가하고 개선하는 지능형 자율 시스템의 토대를 마련합니다.