IT 인프라 오케스트레이션이란 무엇인가요?

오케스트레이션은 개별 구성 요소를 개별적으로 관리하는 대신 사전 정의된 규칙 및 정책에 따라 리소스를 프로비저닝하고, 애플리케이션을 배포하고, 네트워크를 구성하고, 시스템을 유지 관리하는 자동화된 셀프 서비스 워크플로를 생성합니다. 이러한 워크플로는 상호 의존적인 작업을 처리하여 올바른 순서로 실행하는 동시에 종속성 및 잠재적 장애를 처리합니다.

현대의 기업은 온프레미스 데이터 센터부터 퍼블릭 클라우드(예: AWS, Microsoft Azure, IBM Cloud, Google Cloud Platform), 엣지 위치에 이르기까지 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 전반에서 애플리케이션을 실행합니다. 오케스트레이션이 없다면 IT 팀은 상호 의존적인 수천 개의 리소스를 관리하는 데 있어 점점 더 복잡해지는 문제에 직면하게 됩니다. 클라우드 플랫폼, 마이크로서비스 및 컨테이너화된 애플리케이션이 확산됨에 따라 이러한 시스템을 관리하고 조정하는 것이 불가능해졌습니다.

새로운 모바일 뱅킹 애플리케이션을 배포하는 금융 서비스 조직을 생각해 보세요. 이 프로세스에는 클라우드 인프라 프로비저닝 및 보안 정책 구성이 포함됩니다. 팀은 서비스 및 앱을 배포하고, 데이터베이스를 설정하고, 네트워크 연결을 설정하고, 모니터링 시스템을 구현해야 합니다. IT 인프라 오케스트레이션은 이러한 상호 의존적인 작업을 자동화하여 종속성과 잠재적인 장애를 처리하면서 올바른 순서로 실행합니다.

점점 더 많은 조직이 비슷한 배포 문제에 직면함에 따라 오케스트레이션은 필수적인 요소 되었습니다. Coherent Market Insights에 따르면 전 세계 클라우드 오케스트레이션 시장은 2025년부터 2032년까지 연평균 20.6% 성장하여 753억 9,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.¹ 이는 복잡한 IT 환경을 대규모로 관리하기 위한 정교한 오케스트레이션 기능에 대한 기업의 요구가 증가하고 있음을 반영합니다.

인프라 자동화와 인프라 오케스트레이션은 종종 같은 의미로 사용되지만, 중요한 차이점이 있는 별개의 개념입니다.

인프라 자동화는 개별 작업에 대한 수동 작업을 제거하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 자동화된 워크플로에서는 사람의 개입 없이 가상 머신(VM)을 프로비저닝하거나 데이터베이스 백업을 생성하거나 장애가 발생한 서비스를 다시 시작할 수 있습니다. 이러한 자동화된 작업은 독립적으로 작동하며 트리거될 때 특정 기능을 실행합니다.

2023년 IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면 경영진의 92%가 2025년까지 워크플로우가 디지털화되고 AI 기반 자동화를 사용할 것으로 예상했습니다. 이러한 전망에는 대규모 관리를 위한 고급 오케스트레이션 기능이 필요합니다.

인프라 오케스트레이션은 한 단계 더 나아가 여러 자동화된 작업을 광범위한 비즈니스 목표를 달성하는 일관된 워크플로우로 조정합니다. 이 시스템은 다양한 자동화 작업의 순서, 타이밍, 종속성 및 오류 처리를 관리합니다.

예를 들어 3계층 웹 애플리케이션(예:전자 상거래 플랫폼)을 배포하려면 인프라를 프로비저닝하고 로드 밸런서를 구성해야 합니다. 팀은 애플리케이션 코드를 배포하고, 데이터베이스를 초기화하며, 모니터링을 설정해야 합니다. 자동화는 각 작업을 처리하는 반면, 오케스트레이션은 전체 워크플로를 조정하여 작업이 적절한 순서로 실행되도록 하고 개별 단계가 실패하는 시나리오를 처리합니다.

선도적인 조직은 두 가지 접근 방식을 결합합니다. 이들은 자동화 도구를 사용하여 반복적인 작업을 효율적으로 처리합니다. 오케스트레이션은 이러한 자동화된 구성 요소가 함께 작동하여 전략적 결과를 달성하도록 보장합니다.

인프라 오케스트레이션은 분산된 환경 전반에서 리소스, 서비스, IT 프로세스를 조정하는 지능형 워크플로 엔진을 통해 작동합니다.

클라우드 오케스트레이션은 여러 클라우드 플랫폼에서 클라우드 리소스를 조정하는 전문 도구를 통해 최신 IT 운영의 필수 요소가 되었습니다. 가상 머신과 컨테이너(일반적으로 Docker)에서부터 서버리스 기능 및 관리형 서비스에 이르기까지 모든 것을 관리합니다. 컨테이너 오케스트레이션의 사실상의 표준으로 떠오른 것은 Kubernetes입니다. 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 네트워킹 및 라이프사이클 관리를 자동화합니다.

인프라 오케스트레이션 플랫폼은 다음과 같은 몇 가지 필수 기능을 제공합니다.

• 리소스 프로비저닝 및 관리: 오케스트레이션 시스템은 애플리케이션 요구 사항 및 조직 정책에 따라 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 리소스를 자동으로 할당합니다. 이 기능은 수동 프로비저닝 작업을 없애고 필요할 때 리소스를 계속 사용할 수 있도록 합니다.

• 구성 관리: 이러한 플랫폼은 모든 환경에 일관되게 구성을 적용하여 시스템이 시간이 지나도 원하는 상태를 유지할 수 있도록 합니다. 구성 관리는 시스템이 의도한 사양에서 점차 벗어날 때 발생하는 드리프트를 방지합니다.

• 정책 시행: 자동화된 규정 준수 검사, 액세스 제어 및 거버넌스 제어가 모든 인프라 구성 요소에 균일하게 적용되어 취약점을 식별하고 해결합니다. 조직은 정책을 한 번 정의하면 오케스트레이션 플랫폼에서 수동 개입 없이 일관되게 정책을 적용할 수 있습니다.

• 서비스 검색 및 네트워킹: 오케스트레이션 플랫폼은 확장 또는 축소에 따라 분산된 서비스를 동적으로 식별하고 연결합니다. 인프라가 확장 및 발전함에 따라 서비스가 자동으로 서로를 찾고 통신할 수 있습니다.

• 상태 모니터링 및 자가 복구: 지속적인 시스템 상태 점검이 자동으로 실행되며, 문제가 감지되면 오케스트레이션 시스템이 알림을 보내고 해결을 트리거합니다. 자가 복구 기능은 수동으로 문제를 해결할 필요 없이 서비스 가용성을 복원합니다.

• 버전 제어 및 롤백: 구성 변경 사항이 체계적으로 추적되므로 문제가 발생하면 팀이 이전 상태로 되돌릴 수 있습니다. 이 버전 관리 기능은 인프라 업데이트를 배포할 때 위험을 줄여줍니다.

• 다중 환경 관리: 오케스트레이션은 개발, 스테이징 및 프로덕션 환경 전반에 걸쳐 배포를 조정하여 팀이 인프라 관리의 일관성을 유지하면서 환경을 통해 체계적으로 변경 사항을 추진할 수 있도록 합니다.

• 통합 기능: 최신 오케스트레이션 플랫폼은 모니터링 시스템, 보안 플랫폼, 티켓팅 시스템 등 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 기존 툴과 원활하게 연결됩니다. 이러한 통합은 전체 기술 스택에 걸쳐 통합된 워크플로를 생성합니다.

인프라 오케스트레이션을 도입한 조직은 다음과 같은 상당한 이점을 실현합니다.

• 배포 속도 향상

• 향상된 안정성 및 일관성

• 리소스 활용도 향상

• 규정 준수 및 거버넌스 강화

• 비즈니스 민첩성

오케스트레이션은 수동 프로세스를 자동화하고 조정 지연을 제거하여 애플리케이션 배포 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축합니다. 개발 팀은 인프라 프로비저닝이나 구성 활동을 기다릴 필요 없이 더 빠르게 기능을 출시할 수 있습니다.

자동화된 워크플로우는 인적 오류를 제거하고 일관된 구성을 보장합니다. 모든 배포는 동일한 프로세스를 따르므로 환경 전반에서 예측 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.

오케스트레이션 플랫폼은 리소스 할당을 동적으로 최적화하여 수요가 많을 때는 서비스를 확장하고 수요가 적은 시기에는 서비스를 축소합니다. 이러한 탄력성을 통해 오버프로비저닝을 줄이고 성능을 유지하면서 인프라 비용을 절감할 수 있습니다.

인프라 오케스트레이션은 보안 제어, 규정 준수 요구 사항 및 기업 표준이 모든 인프라 구성 요소에 일관되게 적용되도록 합니다.

인프라가 변화하는 요구 사항에 빠르게 적응할 때 조직은 시장 기회에 더 빠르게 대응할 수 있습니다. 플랫폼 엔지니어링 팀은 비즈니스 이니셔티브와 새로운 서비스를 고객에게 몇 달이 아닌 며칠 만에 제공할 수 있습니다.

인프라 오케스트레이션은 다양한 IT 분야와 운영 시나리오에 걸쳐 가치를 제공합니다.

• DevOps 와 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD): 오케스트레이션 플랫폼은 코드 변경부터 테스트, 스테이징 및 프로덕션 배포에 이르기까지 전체 소프트웨어 개발 및 배포 파이프라인을 자동화하여 최신 DevOps 관행의 토대를 형성합니다. 개발팀은 일관되고 반복 가능한 프로세스를 통해 매월이 아닌 매일 여러 번 기능을 출시할 수 있어 혁신 주기를 가속화할 수 있습니다.

• 네트워크 관리: 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 오케스트레이션을 통해 네트워크를 동적으로 프로비저닝하고, 라우팅 정책을 구성하고, 분산된 환경 전반에서 보안 제어를 관리합니다. 조직은 네트워크 오케스트레이션을 통해 네트워크 인프라를 수동 구성이 필요한 물리적 장비가 아닌 프로그래밍 가능한 리소스로 취급할 수 있습니다.

• 인공 지능 및 머신 러닝(AI/ML) 워크로드: 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 모델을 훈련하려면 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 오케스트레이션은 데이터 파이프라인 관리, 모델 학습 인프라 프로비저닝, 버전 제어, 학습된 모델의 프로덕션 환경 배포를 포함한 전체 AI/ML 라이프사이클을 자동화합니다.

• 보안 태세: 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응(SOAR) 플랫폼은 보안 도구를 조정하고 위협 탐지 및 대응(TDR)을 자동화하며 보안 정책의 일관된 적용을 보장합니다. 위협이 탐지되면 오케스트레이션이 조사 워크플로를 트리거하고 영향을 받는 시스템을 격리하며 자동으로 해결책을 구현합니다.

• 엣지 환경: 분산된 엣지 환경에 애플리케이션을 배포하는 조직은 오케스트레이션을 사용하여 수천 개의 사이트를 일관되게 관리합니다. 네트워크 연결 문제에 관계없이 애플리케이션, 구성 및 보안 정책이 사물 인터넷(IoT) 디바이스 및 기타 엣지 위치에 올바르게 배포되도록 보장합니다.

• 재해 복구(DR): 오케스트레이션은 장애 조치 프로세스, 데이터 복제 및 복구 워크플로를 자동화합니다. 중단이 발생하면 오케스트레이션된 재해 복구(DR) 계획이 체계적으로 실행되어 복구 시간 목표(RTO)를 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다.

오케스트레이션 환경에는 특정 사용 사례 및 환경에 맞게 설계된 다양한 플랫폼과 자동화 솔루션이 포함됩니다. 적절한 도구를 선택하려면 조직의 요구 사항, 기존 인프라 및 전략적 목표를 이해해야 합니다.

필수 오케스트레이션 도구 및 플랫폼은 다음과 같습니다.

• Kubernetes

• Terraform

• Ansible

• Red Hat OpenShift

Kubernetes는 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하는 조직을 위한 주요 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 역할을 합니다. 머신 클러스터 전반에서 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화합니다.

AWS, IBM Cloud, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체는 관리형 Kubernetes 서비스를 제공합니다.

HashiCorp의 Terraform은 여러 클라우드 제공업체와 온프레미스 환경에서 코드형 인프라(IaC)를 지원합니다. 팀은 선언적 구성 파일과 템플릿으로 인프라를 정의하고, Terraform은 이를 사용하여 리소스를 일관되게 프로비저닝하고 관리합니다.

Ansible는 구성 관리, 애플리케이션 배포 및 작업 자동화를 위한 에이전트 없는 자동화 및 오케스트레이션을 제공합니다. 간단한 구문과 광범위한 모듈 라이브러리를 통해 오케스트레이션을 처음 접하는 팀도 쉽게 사용할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift는 Kubernetes를 개발자 도구, 보안 기능 및 다중 클러스터 관리를 비롯한 기타 엔터프라이즈 기능과 결합하여 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 컨테이너화된 애플리케이션을 대규모로 간소화합니다. 이 플랫폼은 온프레미스 인프라와 IBM Cloud와 같은 주요 클라우드 플랫폼 전반에서 일관된 운영을 제공합니다.

조직은 몇 가지 주요 기준에 따라 플랫폼을 평가해야 합니다. 기존 인프라 및 애플리케이션과의 호환성을 평가하는 것부터 시작하세요. 플랫폼이 최신 기술을 지원하고 기존 도구와의 통합을 간소화하나요?

또한 학습 곡선도 고려하세요. 내부 팀이 필요한 기술을 효율적으로 습득할 수 있나요? 아니면 이미 관련 경험이 있나요?

확장성 요건은 매우 중요합니다. 올바른 플랫폼은 현재의 워크로드를 처리하는 동시에 미래의 성장을 수용할 수 있어야 합니다. 공급업체 에코시스템과 커뮤니티 지원도 살펴보세요. 강력한 커뮤니티는 귀중한 문제 해결 리소스를 제공하고 문제가 발생했을 때 문제 해결을 가속화합니다.

보안 및 규정 준수 기능은 특히 규제 대상 산업의 경우 신중한 평가가 필요합니다. 또한 총소유비용에는 라이선스 비용을 넘어 교육, 구현 및 지속적인 관리 비용까지 포함됩니다.

많은 조직이 단일 플랫폼을 찾기보다는 여러 오케스트레이션 도구를 채택하여 성공을 거두고 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 특정 워크로드에 특화된 도구를 사용하면서 도구 간의 통합을 유지할 수 있습니다.

기업이 AI 실험 단계에서 대규모 프로덕션 배포 단계로 전환함에 따라 인프라 오케스트레이션은 계속해서 빠르게 발전하고 있습니다. 차세대 오케스트레이션 능력을 정의하는 몇 가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

• AI 기반 오케스트레이션

• 고급 관측 가능성

• 서버리스 및 이벤트 기반 아키텍처

조직은 기존의 자동화를 넘어 거버넌스와 관측 가능성을 유지하면서 자율적으로 작동하는 지능형 시스템으로 전환하고 있습니다. AI 오케스트레이션 플랫폼은 엔터프라이즈 환경 전반에서 AI 에이전트, 생성형 AI 모델 및 툴을 조정하여 정책 제어를 시행하면서 함께 작동할 수 있도록 지원합니다.

또한 머신 러닝은 오케스트레이션을 사후 대응적인 규칙 기반 시스템에서 문제가 발생하기 전에 예측하고 예방하는 사전 예방적 플랫폼으로 전환하여 인프라 패턴을 분석하고 수요 급증에 앞서 리소스 요구 사항을 예측합니다.

최신 오케스트레이션 플랫폼에는 고급 원격 측정, 분산 추적 및 실시간 분석이 통합되어 있습니다. 이러한 클라우드 기반 관측 가능성은 오케스트레이션 시스템의 성능과 상호 작용 방식에 대한 가시성을 제공하여 더 빠른 문제 해결과 더 지능적인 자동화 결정을 가능하게 합니다.

서버리스 컴퓨팅과 서비스형 기능(FaaS)은 기존 인프라를 뛰어넘는 오케스트레이션을 필요로 합니다. 이러한 플랫폼은 필요에 따라 실행되는 느슨하게 결합된 기능으로 구성된 애플리케이션을 관리하면서 자동 확장 및 이벤트 라우팅을 처리하여 일시적인 이벤트 중심 워크로드를 조율합니다.