가장 일반적인 의미에서 워크로드는 시스템이나 네트워크가 작업을 완료하거나 특정 출력을 생성하는 데 걸리는 시간과 컴퓨팅 리소스의 양을 말합니다. 이는 특정 순간에 모든 사용자와 프로세스의 총 시스템 수요를 나타냅니다.
IT 내에서 이 용어는 지속적으로 발전해 왔으며, 특히 클라우드 컴퓨팅이 부상하면서 그 의미가 더욱 커졌습니다.일반적으로 워크로드는 컴퓨팅 작업 또는 프로세스와 해당 작업에 필요한 컴퓨팅, 스토리지, 메모리 및 네트워크 리소스를 가리키는 데 사용됩니다.
클라우드 컴퓨팅 컨텍스트에서 워크로드는 클라우드 기반 리소스를 소비하는 모든 서비스, 애플리케이션 또는 기능을 의미합니다. 이러한 클라우드 환경에서는 가상 머신, 데이터베이스, 애플리케이션, 마이크로서비스, 노드 등이 모두 워크로드로 간주됩니다.
워크로드는 단일 앱 또는 계산 실행과 같은 간단한 작업부터 대규모 데이터 분석 처리 또는 상호 연결된 앱 제품군 실행과 같은 복잡한 작업까지 다양합니다. 워크로드 관리는 IT 리소스 최적화의 중요한 측면으로, 시스템 성능, 비용, 안정성은 물론 궁극적으로 비즈니스 운영의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.
클라우드 컴퓨팅과 가상화가 확산되면서 워크로드 관리가 점점 더 복잡해지고 있습니다1. 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 및 퍼블릭 클라우드 리소스를 사용한다는 것은 워크로드가 각각 고유한 특성과 관리 요구 사항을 가진 플랫폼 및 위치에 있을 수 있다는 것을 의미합니다.
컴퓨팅 환경과 워크플로 전반에 걸친 워크로드 관리의 복잡성을 해결하기 위해 조직은 백엔드 API, 워크로드 자동화 소프트웨어, AI 기반 예측 분석, 클라우드 관리 플랫폼(예: Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform, IBM Cloud, Microsoft Azure)과 같은 고급 도구로 전환하고 있습니다.
기업들은 또한 비용, 성능, 수명 주기, 규정 준수 및 비즈니스 요구 사항과 같은 요소에 따라 각 워크로드에 가장 적합한 위치를 결정하는 워크로드 배치와 같은 전략을 채택하고 있습니다. 이를 통해 각 워크로드는 특정 요구 사항에 가장 적합한 환경에서 실행됩니다.
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"워크로드"라는 용어는 종종 "애플리케이션"과 같은 의미로 사용됩니다. 워크로드와 애플리케이션은 모두 상호 연결되어 있고 모든 IT 인프라의 필수 구성 요소이지만(애플리케이션은 워크로드로 간주될 수 있음), 그 용도는 다소 다릅니다.
애플리케이션은 최종 사용자가 특정 작업을 수행하고 특정 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있도록 설계된 프로그램 또는 프로그램 그룹입니다. 워크로드는 해당 작업의 처리 수요를 나타냅니다. 즉, 워크로드는 애플리케이션(또는 그 일부)을 구동합니다. 그러나 워크로드가 반드시 단일 앱에만 국한되는 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다. 많은 워크로드가 애플리케이션 전반에 걸쳐 작업을 수행합니다.
더욱이 애플리케이션 수명 주기는 요구 사항이 변경되거나 보다 발전된 기술이 등장할 때 변경되는 경향이 있습니다. 반면에 워크로드는 시스템 성능, 사용자 트래픽, 리소스 할당 및 처리 요구 사항과 같은 인프라 요소에 따라 변경됩니다.
앞서 언급한 바와 같이 워크로드 사용은 단일 앱을 실행하는 것처럼 간단할 수도 있고, 그 사이에 다양한 변형이 있는 연결된 앱의 에코시스템을 실행하는 것처럼 복잡할 수도 있습니다. 따라서 워크로드를 성공적으로 배포하려면 여러 유형의 워크로드를 사용해야 할 수 있습니다.
워크로드의 몇 가지 주요 유형은 다음과 같습니다.
트랜잭션 워크로드에는 일반적으로 수많은 짧은 온라인 트랜잭션 형태의 실시간 사용자 상호 작용이 포함됩니다. 트랜잭션 워크로드를 배포하려면 여러 명의 동시 사용자를 처리하고 빠르고 일관된 응답을 제공할 수 있는 시스템이 필요하므로 일반적으로 이커머스 사이트에서 구매, 결제, 제품 검색 등을 관리하는 데 사용됩니다.
배치 워크로드는 대량으로, 종종 순차적으로 처리되는 비대화형 작업입니다. 배치 워크로드는 상당한 처리 능력이 필요하기 때문에 대량의 데이터를 처리하는 환경(예: 급여, 청구, 날씨 모델링 등)에서 흔히 사용되며, 대화형 또는 트랜잭션 워크로드에 대한 간섭을 방지하기 위해 사용량이 적은 시간에 실행되는 경우가 많습니다. 이러한 워크로드는 또한 작업을 더 작은 하위 작업으로 나누어 여러 서버와 프로세서에서 동시에 실행하는 병렬 처리를 필요로 하는 경향이 있습니다.
분석 워크로드는 대규모 데이터 세트에서 실행되는 복잡한 쿼리가 특징입니다. 소규모의 단순한 트랜잭션이 포함된 트랜잭션 워크로드와 달리, 이러한 워크로드는 인공 지능과 머신 러닝을 활용한 심층적인 데이터 분석을 수행하여 트렌드, 관계 및 인사이트를 파악합니다. 데이터 처리량이 많기 때문에 분석 워크로드는 일반적으로 데이터 웨어하우징 및 빅 데이터 분석에 사용됩니다.
대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션은 기본 데이터베이스에 의존하여 작동합니다. 데이터베이스 성능이 좋지 않으면 이를 활용하는 앱에 병목 현상이 발생합니다. 데이터베이스 워크로드는 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 데이터베이스 워크로드는 데이터베이스에 의존하는 다른 앱의 검색 기능을 가속화하고 최적화하도록 미세 조정됩니다. 또한 이를 통해 팀은 메모리/CPU 사용량, 입출력(I/O) 처리량 및 쿼리 실행 속도와 같은 메트릭을 분석할 수 있습니다.
HPC 워크로드는 상당한 컴퓨팅 성능이 필요한 복잡한 시뮬레이션 및/또는 수학적 계산을 실행합니다. 예를 들어 기상 연구팀은 엘니뇨와 관련된 기후 패턴에 대한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 배치 워크로드와 마찬가지로 HPC 워크로드는 높은 수준의 병렬 처리를 필요로 하는 경향이 있습니다.
팀은 소프트웨어 개발 및 테스트 프로세스를 진행할 때 코드 컴파일, 단위 테스트 실행, 부하 테스트 수행과 같은 작업을 처리하는 테스트/개발 워크로드에 의존하게 되는 경우가 많습니다. 개발 프로세스 자체와 마찬가지로 테스트/개발 워크로드는 예측할 수 없으며 개발자가 요구 사항 변화에 따라 신속하게 리소스를 프로비저닝하고 프로비저닝을 해제해야 할 수도 있습니다.
이러한 워크로드는 주식 거래 앱, 비디오 스트리밍 서비스, 스포츠 베팅 플랫폼과 같이 즉각적인 결과를 제공하기 위해 실시간으로 빠른 속도로 데이터를 처리해야 하는 IT 환경에서 매우 중요한 역할을 합니다.
IT 환경은 점점 더 복잡해지고 있으며, 다양한 작업을 동시에 처리할 수 있는 도구와 리소스가 필요한 경우가 많습니다. 다양한 워크로드 유형의 요소를 결합한 하이브리드 워크로드가 실제 자산이 되는 곳이 바로 여기입니다.
하이브리드 워크로드의 예로는 트랜잭션 워크로드로 수신 데이터를 처리하고, 분석 워크로드로 데이터에 대한 복잡한 쿼리를 실행하며, 배치 워크로드를 사용하여 보고서를 생성하는 실시간 분석 애플리케이션을 들 수 있습니다.
지난 10년간 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 서비스형 소프트웨어(SaaS), 컨테이너화된 마이크로서비스 기반 애플리케이션, 가상 머신(VM), 서버리스 컴퓨팅 등 새로운 워크로드 유형의 개발이 촉진되었습니다. 기업들은 심지어 생성형 AI(GenAI) 워크로드에 대한 사용 사례도 모색하고 있습니다.2 유형에 관계없이 워크로드는 상태(예: 상태 저장 또는 비상태)에 따라 분류될 수도 있고, 클라우드 워크로드의 경우 사용 패턴(예: 정적 또는 동적)에 따라 분류될 수도 있습니다.
상태 저장 워크로드는 한 세션에서 다른 세션으로 넘어갈 때마다 정보와 상태를 유지해야 하므로 이전 상호 작용의 데이터를 '기억'합니다. 상태 저장 애플리케이션의 경우 사용자가 로그아웃했다가 다시 로그인하면 앱이 사용자의 정보와 활동을 기억합니다. 세션이 종료된 후에도 데이터가 남아 있는 데이터베이스 시스템은 상태 저장 워크로드의 좋은 예입니다.
이러한 워크로드는 사용자의 다음 세션을 위해 사용자 데이터를 저장하지 않습니다. 각 세션은 새로운 상호 작용으로 실행되며 응답은 이전 사용자 데이터와 독립적입니다. 상태 비저장 워크로드는 개발자가 상태 정보를 관리할 필요가 없기 때문에 앱 디자인을 간소화할 수 있지만 사용자 환경 개인 설정을 더 복잡하게 만들 수도 있습니다.
정적 워크로드는 장기간에 걸쳐 일관된 일정에 따라 비교적 일정한 양의 컴퓨팅 리소스를 사용합니다.
임시 워크로드라고도 하는 동적 워크로드는 컴퓨팅 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 조정하고 구성합니다.
클라우드 컴퓨팅의 채택이 증가함에 따라 워크로드 관리 방식도 변화하고 있습니다. 현대 기업은 일반적으로 기존의 온프레미스 데이터 센터와 클라우드 인프라를 함께 활용하여 워크로드를 효율적으로 관리합니다. 온프레미스 워크로드는 조직 시설에서 로컬로 호스팅되는 조직의 자체 하드웨어 인프라에서 실행됩니다. 퍼블릭 클라우드 기반 워크로드는 타사 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 관리하는 서버에서 실행되며, 전 세계 여러 위치에 있는 오프사이트에 위치하는 경우가 많습니다. 두 인프라 모두 엔터프라이즈 워크로드 관리에 이점을 제공합니다.
온프레미스 워크로드는 다음을 제공합니다.
온프레미스 솔루션을 통해 조직은 워크로드를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 여기에는 모든 하드웨어와 소프트웨어를 선택하고 사용자 지정할 수 있는 기능이 포함되며, 이는 표준 클라우드 제품으로는 쉽게 충족할 수 없는 IT 요구 사항을 가진 조직에 특히 유용합니다.
온프레미스 솔루션은 특히 데이터 주권 요구 사항 및 감사 프로세스가 엄격한 산업 또는 지역의 조직에 더 강력한 보안 및 규정 준수 제어를 제공할 수 있습니다. 데이터가 공유 클라우드 환경이 아닌 로컬에 저장되므로 엄격한 보안 프로토콜을 적용하고 각 팀원의 데이터 액세스를 제어하기가 더 쉽습니다.
또한 일부 규정에서는 데이터를 특정 지리적 경계 내에 저장하도록 요구하므로 기업은 온프레미스 워크로드에 대한 스토리지 규정 준수를 보다 쉽게 보장할 수 있습니다.
온프레미스 인프라의 초기 비용은 상당히 높을 수 있지만, 온사이트 워크로드를 유지 관리하는 데 드는 지속적인 비용은 상대적으로 안정적이고 계획하기 쉽습니다. 조직에 투자할 자본이 있고 장기적으로 요구 사항이 일관되게 유지될 것으로 예상되는 경우, 온프레미스 워크로드는 재정적으로 건전한 선택이 될 수 있습니다.
경우에 따라 온프레미스 워크로드가 클라우드 기반 워크로드보다 성능이 더 좋은 경우도 있습니다. 온프레미스 인프라를 사용하면 데이터가 로컬 네트워크를 벗어날 필요가 없으므로 처리 시간이 빨라지고 성능 병목 현상을 일으킬 수 있는 지연 시간 문제가 최소화됩니다.
인터넷 연결이 불안정하거나 일시적으로 연결되지 않는 경우에도 현장 워크로드에 액세스할 수 있습니다. 오프라인 앱 가용성은 인터넷 인프라가 열악한 지역에 있는 기업이나 연중무휴 24시간 앱 액세스가 필요한 환경에 큰 이점이 될 수 있습니다.
반면, 퍼블릭 클라우드 기반 워크로드는 다음을 제공합니다.
클라우드 워크로드는 일반적으로 사용자가 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 운영 지출 모델을 따릅니다. 이를 통해 클라우드 컴퓨팅은 특히 소규모 기업 및 스타트업에게 워크로드 관리를 위한 보다 비용 효율적인 진입점이 될 수 있습니다.
클라우드 제공업체는 필요에 따라 할당 및 할당 취소할 수 있는 방대한 리소스를 보유하고 있으므로 조직은 변화하는 리소스 수요에 대응하여 워크로드를 쉽게 확장할 수 있습니다.
조직은 여전히 자체 애플리케이션과 데이터를 관리하고 보호할 책임이 있지만, 클라우드 기반 워크로드로 인해 많은 유지 관리 작업(예: 하드웨어 수리, 소프트웨어 업그레이드, 보안 패치 등)이 공급업체의 손에 맡겨집니다.
클라우드 서비스에는 서버나 데이터 센터에 장애가 발생하더라도 워크로드 가용성을 보장하기 위해 재해 복구 기능과 인프라 이중화 기능이 포함되어 있는 경우가 많습니다.
클라우드 워크로드를 신속하게 실행하고 조정할 수 있으므로 더 빠른 혁신이 가능하고 클라우드 기반 기업에 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼을 사용하면 조직은 몇 분 안에 새로운 앱과 서비스를 배포할 수 있지만 온프레미스에서는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다.
많은 기업이 온프레미스 및 퍼블릭 클라우드 아키텍처가 제공하는 특정 이점을 조합하여 제공하는 프라이빗 클라우드 (기업 클라우드라고도 함)를 사용합니다.
기업이 온프레미스를 선택하든 또는 퍼블릭 클라우드 기반 워크로드(또는 이 둘의 조합)를 선택하든 관계없이 워크로드를 효과적으로 사용하고 관리하면 조직의 의사 결정은 물론 엔터프라이즈 IT 인프라의 전반적인 효율성, 성능, 비용 효율성을 개선할 수 있습니다.
IBM Turbonomic 하이브리드 클라우드 비용 최적화 플랫폼을 사용하면 중요한 작업을 실시간으로 지속적으로 자동화하여 스택의 모든 레이어에서 앱에 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 리소스를 가장 효율적으로 사용할 수 있도록 선제적으로 제공할 수 있습니다.
IBM Instana는 DevOps, SRE, 플랫폼, ITOps, 개발 전반에서 누구나 필요한 컨텍스트에 따라 원하는 데이터를 얻을 수 있는 솔루션을 제공함으로써 관측 가능성을 대중화합니다. 클라우드 네이티브용으로 구축되었지만 기술에 구애받지 않는 이 플랫폼은 모바일, 웹, 애플리케이션 및 인프라 전반에 걸친 논리적, 물리적 종속성의 맥락에서 고충실도 데이터(1초 단위 세분화 및 엔드 투 엔드 추적)를 자동으로 지속적으로 제공합니다.
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각주
1 기업들은 레거시 온프레미스에서 현대적인 장소로 지속적으로 전환할 것으로 예상합니다(ibm.com 외부 링크), S&P Global Market Intelligence, 2023년 3월 27일.
2 시장 분석 관점: 2023년 전 세계 기업 인프라 워크로드 (ibm.com 외부 링크), IDC, 2023년 9월.