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기술이야기 하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제 기술이야기 하이브리드 클라우드의 5가지 도전과제 클라우드를 활용하는 기업들은 일반적으로 하이브리드 클라우드 환경을 구성합니다. 단일 클라우드 환경에 비해서 여러 가지 장점이 있기 때문입니다. 하이브리드 클라우드는 멀티 클라우드의 일종입니다. 멀티 클라우드(Multi Cloud)는 하나 이상의 클라우드 환경을 병행하여 활용하는 것을 의미합니다. 클라우드 환경이 퍼블릭이든 프라이빗이든 상관없습니다. 멀티 클라우드는 특히 퍼블릭 클라우드 서비스를 활용할 때 하나의 서비스 제공업체에 종속되지 않고, 각 서비스의 특화된 기능을 조합하여 성능과 비용 효율성을 극대화하기 위해서 주로 활용됩니다. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 반드시 하나 이상의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드(또는 온프레미스 인프라)를 함께 사용하는 방식을 일컫습니다. 이 방식은 프라이빗 클라우드의 높은 보안성과 퍼블릭 클라우드의 유연한 확장성을 동시에 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 보안 유지와 규제 준수가 요구되는 민감한 데이터는 프라이빗 클라우드에 안전하게 저장하고, 트래픽의 변동성이 커서 유연성과 확장성이 필요한 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 처리하는 방식입니다. 이를 통해 기업은 데이터 보안과 확장성 간의 균형을 유지하며, 비용을 절감할 수 있습니다. 레거시 환경에서부터 출발하여 클라우드 전환을 실행한 대부분의 조직들은 이와 같은 하이브리드 클라우드 환경을 갖추고 있다고 볼 수 있습니다. 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드 서비스와 기업 내부의 프라이빗 클라우드 시스템 또는 온프레미스 시스템을 동시에 활용하기 때문입니다. 그러나 이러한 하이브리드 클라우드 장점을 최대한 활용하려면 몇 가지 도전 과제가 있습니다. 이 과제들을 어떻게 해결하느냐에 따라 하이브리드 클라우드의 성공적인 도입과 운영이 좌우됩니다. 이러한 도전 과제들에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 통합 운영 및 자동화 체계 구축 각 클라우드 환경은 서로 다른 가상화 기술을 기반으로 운영되기 때문에, 이를 하나의 통합된 인터페이스에서 관리하려면 고유한 관리 도구와 API를 통합하고 상호 호환성을 확보하는 작업이 필수입니다. 또한, 클라우드 간에 워크로드를 자유롭게 이동하거나 자원을 효율적으로 관리하려면 일관된 오케스트레이션 체계를 구축해야 하지만, 각 클라우드가 고유의 관리 프로토콜을 사용하기 때문에 이를 통합하는 과정에서 기술적인 어려움이 발생할 수 있습니다. 이와 같은 통합 문제는 자동화 시스템 구축에서도 큰 난제로 작용합니다. 퍼블릭 클라우드의 오토스케일링(Auto Scaling)이나 리소스 프로비저닝(Resource Provisioning)과 같은 기능은 퍼블릭 클라우드에 특화된 기술로, 이를 프라이빗 클라우드에 동일하게 구현하는 것에도 어려움이 따릅니다. 이러한 기술적 차이를 해결하기 위해서는 양쪽 클라우드 환경을 통합하는 자동화 시스템을 설계해야 하며, 이 과정에서 복잡한 기술적 이슈가 제기될 수 있습니다. 예를 들어 퍼블릭 클라우드의 확장성과 유연성을 프라이빗 클라우드에서도 동일하게 적용하려면, 각 환경에 적합한 자동화 규칙과 관리 프로세스를 개발해야 합니다. 하지만 이 과정에서 많은 리소스와 시간이 요구되며, 결국 운영 효율성을 저하시키고, 자동화 시스템의 불완전함으로 인해 운영자의 수동 개입이 필요하게 되는 상황을 초래할 수 있습니다. 데이터 관리 하이브리드 클라우드 환경에서의 데이터 관리는 이동성, 일관성, 보존, 거버넌스 등 다양하고 복잡한 과제가 따릅니다. 특히 데이터가 여러 물리적 위치에 분산되어 저장하고 처리되기 때문에 모든 위치에서 일관된 상태를 유지하는 것이 어렵습니다. 예를 들어 프라이빗 클라우드에서 수정된 데이터가 퍼블릭 클라우드와 즉시 동기화되지 않을 경우, 데이터 불일치가 발생할 수 있으며 비즈니스 프로세스에 중대한 영향을 줄 수 있습니다. 또한 클라우드 간의 데이터 이동은 네트워크 성능에 크게 의존합니다. 대용량 데이터를 전송할 때 네트워크 지연이 발생하면 시스템 성능이 저하될 수 있으며, 특히 실시간 데이터 처리가 중요한 애플리케이션에는 이러한 지연이 심각한 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 실시간 데이터 처리 환경에서는 네트워크 대역폭을 최적화하고 지연 시간을 최소화하는 것이 핵심 과제이며, 이를 제대로 해결하지 못하면 비즈니스의 신속한 의사 결정과 대응 능력이 저하될 수 있습니다. 추가적으로 데이터를 여러 클라우드 환경에 복제하여 관리할 경우, 불필요한 데이터 중복이 발생할 수 있어 스토리지 비용이 크게 증가할 수 있습니다. 이러한 비용 증가를 방지하려면 철저한 데이터 복제 정책과 함께 효율적인 스토리지 관리 전략을 반드시 수립해야 합니다. 비용 관리 하이브리드 클라우드는 유연한 비용 구조를 제공하지만, 이를 효과적으로 관리하지 못할 경우 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드는 서로 다른 방식으로 비용을 책정하기 때문에, 이를 통합 관리하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 특히 퍼블릭 클라우드는 사용한 만큼 요금을 부과하는 구조라서, 예상치 못한 리소스 사용이나 자원의 과도한 할당이 발생하면 비용이 급격히 증가할 위험이 있습니다. 반면, 프라이빗 클라우드는 고정된 인프라 유지 비용이 지속적으로 발생하기 때문에 두 환경의 비용을 동시에 효율적으로 통제하지 않으면 예기치 못한 지출로 이어질 수 있습니다. 따라서 이러한 이질적인 비용 모델을 결합해 장기적으로 비용을 예측하고 최적화하는 것이 매우 까다롭습니다. 워크로드의 특성에 따라 어느 환경이 더 비용 효율적인지를 판단하는 리소스 최적화 역시 복잡성을 더하는 요소입니다. 모든 워크로드가 퍼블릭 클라우드에서 비용 효율적인 것은 아니며, 프라이빗 클라우드에서 더 적합한 워크로드도 존재하기 때문에 이러한 선택이 적절히 이루어지지 않으면 불필요한 비용이 발생할 수 있습니다. 네트워크 관리 하이브리드 클라우드 환경에서 네트워크 성능은 시스템 전반의 안정성과 효율성이 직결되는 핵심 요소입니다. 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 간에 데이터 전송 시, 물리적 거리에 따른 네트워크 지연(latency)이 발생할 수밖에 없습니다. 이러한 지연은 대규모 데이터 처리 애플리케이션이나 실시간 트랜잭션을 요구하는 워크로드에서 치명적인 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위해 네트워크 경로 최적화, 지능형 트래픽 관리 및 QoS(Quality of Service) 설정과 같은 고급 네트워크 성능 튜닝이 필요합니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 빈번하게 발생하는 대규모 데이터 전송은 대역폭 제한을 초래할 수 있습니다. 적절한 네트워크 프로비저닝과 데이터 압축, 캐싱 기법을 적용하지 않으면 네트워크 병목현상이 발생하여 시스템 성능에 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다. 더불어 네트워크 장애는 클라우드 서비스 전체에 심각한 중단을 일으킬 수 있기 때문에, 이를 예방하고 빠르게 복구할 수 있는 사전 준비가 필요합니다. 장애에 대비하려면 고가용성(HA) 네트워크 설계, 자동으로 장애를 감시하는 시스템, 그리고 멀티패스(multipath) 라우팅 같은 복구 방법을 적용해야 합니다. 하지만 이러한 작업은 여러 네트워크 계층이 얽혀 있고, 클라우드 시스템 간 상호작용이 복잡하기 때문에, 높은 기술력과 체계적인 관리를 필요로 합니다. 보안 및 규제 준수 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드라는 이질적인 환경에서 데이터를 동시에 관리하고 보호해야 하기 때문에, 다양한 보안 위협과 복잡한 규제 요구사항을 충족시키는 것이 기술적으로 까다롭습니다. 특히 프라이빗 클라우드에서는 기업이 자체적으로 설정한 보안 정책과 방화벽, 액세스 제어 등을 사용할 수 있습니다. 반면 퍼블릭 클라우드에서는 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 보안 프로토콜과 방어 체계가 의존해야 하므로, 이 두 환경을 일관되게 통합해 운영하는 것이 매우 복잡합니다. 데이터 보호 측면에서 암호화와 키 관리가 중요한 역할을 하지만, 각 클라우드 플랫폼이 사용하는 암호화 표준 및 키 관리 프로토콜이 상이할 수 있어 이를 일관되게 적용하는 것도 중요한 이슈입니다. 또한 하이브리드 클라우드 환경에서 규제를 준수하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 그러나 데이터가 저장된 국가나 지역마다 규제 요구사항이 다르기 때문에, 모든 규정을 충족하는 것이 어려울 수 있습니다. 예를 들어 유럽연합의 GDPR, 미국의 HIPAA 같은 규제를 준수해야 하는 경우 퍼블릭 클라우드 제공자가 데이터가 저장하는 위치나 처리 방식을 명확하게 제공하지 않으면 규제 위반 가능성이 높아질 수 있습니다. 따라서 데이터 주권을 유지하기 위한 데이터 로컬리티 정책을 엄격하게 설정하고, 이를 지속적으로 모니터링하여 규제 준수 여부를 확인하는 추가적인 노력이 필요합니다. 하이브리드 클라우드의 성공적인 운영은 앞서 설명한 다섯 가지 핵심 과제들을 '얼마나 효과적으로 해결하느냐'에 달려 있습니다. 클라우드 간의 통합 관리, 비용 효율적인 운영, 그리고 보안 및 규제 준수의 문제는 단순히 기술적 과제일 뿐만 아니라 기업의 전략적 의사결정과도 깊이 연관되어 있습니다. 따라서 이러한 문제에 대한 종합적인 접근과 체계적인 해결책이 필요합니다. 2024.10.08
기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링, 왜 필요한가? 기술이야기 하이브리드 클라우드 모니터링, 왜 필요한가? 최근 하이브리드 클라우드가 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 온프레미스 환경과 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드를 결합한 클라우드 환경을 의미하는데요. 쉽게 말해 필요에 따라 자체 인프라와 외부 클라우드 서비스를 동시에 사용할 수 있는 클라우드 환경입니다. 2024년까지 하이브리드 클라우드 시장은 연평균 22% 성장하여 약 3조 원 규모에 이를 것으로 예상될 정도로 각광받고 있습니다. 그렇다면 하이브리드 클라우드가 점점 더 주목을 받는 이유는 무엇일까요? │하이브리드 클라우드가 각광받는 이유 하이브리드 클라우드가 점점 더 주목을 받는 이유는 유연함 때문입니다. 기업들은 중요한 데이터를 프라이빗 클라우드에 저장하고, 일시적으로 많은 자원이 필요한 작업은 퍼블릭 클라우드를 사용하여 두 가지 클라우드의 장점을 모두 누릴 수 있습니다. 보안과 성능을 유지하면서도 필요한 만큼 자원을 사용할 수 있는 것이죠. 즉 프라이빗 클라우드의 퍼블릭 클라우드를 잘 조화하면 기업은 최적의 IT 환경을 구축할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드의 이러한 장점은, 기업들이 경쟁력을 유지하고 빠르게 변화하는 시장 환경에 대응하는 데 큰 도움이 됩니다. 특히 클라우드 서비스 제공업체(CSP)의 다양한 서비스와 솔루션을 활용하면, 하이브리드 클라우드를 더욱 효과적으로 운영할 수 있는데요. 다음 내용을 통해 주요 클라우드 서비스 제공업체에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다. │주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 특징 클라우드 서비스 제공업체(CSP)으로 대표적으로 AWS(Amazon Web Services)와 마이크로소프트(Microsoft Azure)가 있습니다. 다음 내용을 통해 각각의 주요 특징을 살펴보겠습니다. Amazon Web Services (AWS) AWS는 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크 등 다양한 IT 인프라 서비스를 제공하는 아마존의 클라우드 플랫폼입니다. "AWS의 서버가 먹통이 되면, 시장에 혼돈이 온다."는 말이 있을 정도로 많은 기업이 AWS를 사용하고 있죠. AWS의 주요 특징은 아래와 같이 정리해 볼 수 있는데요. AWS의 주요 특징 1. AWS의 글로벌 인프라 AWS는 CSP 중 전 세계에서 가장 많은 리전을 보유하고 있습니다. 31개의 리전과 99개의 가용 영역을 운영하여, 사용자가 원하는 리전을 선택해 지연 시간을 단축할 수 있습니다. 다양한 지역에서 리전을 운영하는 만큼, 서비스 제공 범위가 넓고 안정성도 높습니다. 또한 엣지 로케이션을 통해 콘텐츠를 빠르게 전달하여 사용자 경험을 개선합니다. AWS는 CSP의 선두주자로서 AWS는 IaaS(인프라 서비스) 영역에서 시장 점유율이 가장 높고 안정적인 서비스를 제공합니다. 2. API 기반 서비스 AWS의 모든 서비스는 API를 통해 제어할 수 있으며, 다양한 프로그래밍 언어에서 사용 가능한 코드를 제공하여 다른 서비스를 연동할 수 있습니다. API Gateway라는 서비스를 통해 외부 애플리케이션과의 통신을 안전하게 관리할 수도 있죠. 3. 다채로운 서비스 AWS는 단순히 서버와 저장소를 제공하는 것을 넘어 S3(객체 스토리지), EC2(가상 서버), Lambda(서버리스 컴퓨팅), RDS(관계형 데이터베이스) 등 다양한 주요 서비스를 지원합니다. 최근에는 머신러닝과 AI 서비스까지 제공하고 있습니다. Microsoft Azure Microsoft Azure는 마이크로소프트가 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, AWS 다음으로 많은 기업들이 사용하고 있습니다. 애저라고도 많이 불리죠. 특히 PaaS(Platform as a Service)와 SaaS(Software as a Service) 분야에서 1위를 달리는 퍼블릭 클라우드라고 할 수 있습니다. Azure의 주요 특징은 다음과 같은데요. Microsoft Azure 주요 특징 1. Microsoft 제품과의 통합성 Azure의 가장 큰 장점은 Microsoft 제품과 쉽게 연동된다는 점입니다. 예를 들어 Office 365와 통합되며, 최근에는 생성형 AI 서비스인 Copilot 과의 통합으로 주목받고 있습니다. Microsoft 제품을 많이 사용하는 기업들에게 매우 유용하죠. 2. 웹 서비스에 집중 Azure는 특히 웹 서비스에 강점을 가지고 있습니다. 인프라(IaaS)에서는 다양한 유형을 수용하면서도, 애플리케이션 플랫폼(PaaS) 측면에서는 웹 서비스에 집중하고 있는데요. PC 웹, 모바일, API 등 모든 접속 유형을 하나의 앱 서비스에서 지원하며 가상 머신, 컨테이너, 서버리스 등 다양한 구성 방식을 제공합니다. 이처럼 AWS와 Microsoft Azure는 각각 고유한 강점을 가지고 있으며, 기업의 필요에 따라 적절한 서비스를 선택하여 사용할 수 있는데요. 하지만 이러한 다양한 클라우드 서비스의 특징과 이점을 제대로 활용하기 위해서는 클라우드 서비스 모니터링이 필수적입니다. 클라우드 인프라는 자원 사용량과 트래픽이 시시각각 변동되므로, 실시간 모니터링 없이는 문제를 사전에 발견하고 대응하기 어렵기 때문인데요. 다음 내용을 통해 어떤 솔루션이 필요한지 살펴보도록 하겠습니다. │하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유 앞서 언급한 내용처럼 AWS, Azure, GCP 등 다양한 퍼블릭 클라우드의 서비스 상태와 성능 지표를 확인하기 위해서는, 클라우드 서비스 모니터링 솔루션이 필요합니다. 물론 AWS의 *CloudWatch1처럼 자체적인 퍼블릭 클라우드 모니터링 도구들도 있는데요. * CloudWatch1 : AWS 클라우드 리소스를 모니터링하고 관리하는 서비스 통합적인 IT 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 예방하고 효율적으로 관리하기 위해서는, 퍼블릭 클라우드나 프라이빗 클라우드뿐만 아니라 온프레미스 인프라까지 함께 모니터링할 수 있는지 살펴보아야 합니다. 대표적인 사례로 Zenius CMS 솔루션을 통해, 어떤 방식으로 클라우드 서비스를 모니터링할 수 있는지 살펴보겠습니다. 하이브리드 클라우드의 통합 모니터링 Zenius CMS는 물리적인 서버, 네트워크 장비, DB와 같은 온프레미스 인프라와 퍼블릭 클라우드를 통합적으로 모니터링합니다. 사용자는 한 플랫폼 안에서 전체 인프라의 상태를 종합적으로 신속하게 장애를 파악할 수 있기 때문에, 다양한 환경에서 발생하는 성능 저하와 장애를 빠르게 식별하고 그 원인을 정확히 분석할 수 있죠. CloudWatch와 Alert History를 사용한 데이터 수집 Zenius CMS는 AWS의 CloudWatch나 Azure의 Alert History 같은 API를 사용해서 다양한 모니터링 데이터를 제공합니다. 예를 들어 CloudWatch가 기본적으로 제공하는 성능 지표뿐만 아니라 특정 서비스에 관심이 있다면, 그 서비스만 타겟으로 설정해서 모니터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용하는 지역의 주요 서비스들만 선택해서 볼 수 있어, 필요한 정보를 더욱 쉽게 확인할 수 있는 장점이 있습니다. Billing(과금) 서비스 정보 제공 Zenius CMS를 통해 클라우드 자원의 사용량을 실시간으로 확인하여 예산을 더 잘 관리하고, 예상치 못한 과금이 발생하는 것을 막을 수 있습니다. 또한 비용이 어떻게 발생하는지 투명하게 파악할 수 있어 필요할 때 적절히 조정할 수 있죠. 자동 경고 기능을 통해 특정 비용 한도를 초과할 때 즉시 알림을 받아 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이번 시간에는 하이브리드 클라우드 모니터링이 왜 중요해지고 있는지 중점적으로 알아보았습니다. 특히 클라우드 인프라는 자원 사용량이 수시로 변하기 때문에 실시간 모니터링이 중요합니다. 더불어 다양한 인프라를 통합 관리할 수 있는 온프레미스 환경도 함께 구축되어 있어야, 클라우드 인프라에 문제가 발생했을 때 빠르고 정확하게 대응할 수 있죠. 이제 하이브리드 클라우드 통합 관리와 온프레미스 환경 관제가 모두 가능한 Zenius CMS로, 클라우드 서비스를 더욱 효율적으로 관리해 보세요! 2024.07.29
기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 기술이야기 CMS로 클라우드 서비스 효율적으로 관리하는 3가지 방법 오늘날 많은 기업들이 AWS, 구글, 마이크로소프트 등의 클라우드 서비스를 적극 활용하고 있습니다. 클라우드 서비스는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하고, 비용을 절감하며, 자원을 최적화하는 등 다양한 이점을 제공하기 때문인데요. 2024년 클라우드 서비스 시장 전망도 매우 밝습니다. 시장조사기관에 따르면 2024년 클라우드 시장 규모는 약 727.9억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 2023년과 대비하면 16.2% 증가한 수치이죠. 하지만 클라우드 서비스의 이용률이 증가하고 클라우드 인프라가 복잡해짐에 따라, 체계적이고 효율적인 클라우드 관리가 필요한데요. 클라우드 환경에서는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 하며, 실시간으로 이상 징후를 감지하여 보안을 강화할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이러한 관리를 가능하게 해주는 시스템이 바로 CMS(Cloud Service Management System)입니다. 그래서 이번 시간에는 대표적인 CMS 솔루션인 Zenius CMS 사례를 통해, 클라우드 서비스를 관리하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다. │CMS를 이용해 클라우드 서비스 관리하는 법 실시간 성능 모니터링 우선 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 첫 번째는, 클라우드 서비스의 세부 성능을 실시간으로 모니터링할 수 있어야 합니다. 클라우드 환경에서는 작은 문제가 큰 장애로 이어질 수 있기 때문에, 실시간 모니터링을 통해 이상 징후를 빠르게 감지하고 대응할 수 있어야 하죠. [그림] (왼)AWS EC2 (오)AWS EBS 좀 더 이해하기 쉽게 Zenius CMS를 통해 살펴볼게요. Zenius CMS는 각 서비스에 맞는 주요 지표를 상세히 모니터링할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어 AWS EC2와 EBS에서 제공하는 서비스에 맞춰 각각의 구성과 성능 정보를 수집하여, 실시간 모니터링이 가능하죠. [그림] (왼)Amazon Billing, (오)Amazon VPC 특히 과금 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 AWS Billing을 통해, 지출 현황을 직관적으로 파악하고 관리할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드에서 네트워크를 분리하고 안정하게 관리할 수 있는 VPC(Virtual Private Cloud) 서비스에 대한 상세한 정보도 제공해 주죠. 서비스마다 다른 차트와 그래프를 시각화해서 보여주기 때문에, 직관적으로 확인할 수 있습니다. [그림] (왼) 관심 서비스 그룹 모니터링 (오) 서비스 그룹 별 대상/항목 설정 또한 Zenius-CMS는 클라우드와 연관된 서비스와 특성에 맞게 그룹핑하여, 한 화면에서 성능 비교를 분석할 수 있습니다. 서비스 그룹 별 대상이나 항목 설정을 할 때도 유용하죠. 클라우드 인프라 구성 시각화 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 두 번째는, 복잡한 클라우드 환경을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 다양한 클라우드 인프라의 복잡한 구성과 서비스 간의 연결 구조를 시각적으로 보여줘야 하죠. 이는 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악할 수 있고 해결할 수 있기 때문이죠. [그림] 클라우드 서비스 맵 Zenius CMS를 통해 다시 한번 살펴볼게요. Zenius CMS는 구성도를 자동으로 생성하여, 클라우드 서비스 맵을 쉽게 확인할 수 있습니다. 현재 사용하고 있는 각 계정에 연결된 클라우드의 구성 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 Map 구성을 직접 편집할 수도 있는데요. 손쉬운 Map 구성 편집을 위한 아이콘, 이미지, 폰트 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경의 복잡한 구성을 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다. 중앙 통합 관리 시스템 CMS로 클라우드 서비스 관리를 할 때 꼭 확인해야 할 세 번째는, 다양한 클라우드 서비스를 중앙에서 통합 관리할 수 있어야 합니다. 각 서비스의 상태의 성능을 한곳에서 모니터링하고 관리할 수 있어, 관리의 편의성과 효율성이 크게 향상되기 때문인데요. [그림] 하이브리드 토폴로지 맵 Zenius CMS는 클라우드와 온프레미스 환경(On-Premise)을 통합하여 모니터링이 가능합니다. 이 시스템은 AWS, Azure, GCP 등 멀티 클라우드 서비스의 구성/성능/장애 정보를 직관적으로 모니터링할 수 있죠. 이를 통해 전체 인프라의 연관 관계와 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. [그림] 오버뷰 또한 Zenius CMS는 사용자의 관점에 맞게 클라우드 서비스를 한 화면에 구성하여 관리할 수 있습니다. 사용자의 운영 목적이나 환경에 맞춰, 클라우드 서비스 현황/관련 지표/이벤트/토폴로지 등 선택적으로 구성할 수 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경을 보다 효율적으로 운영할 수 있죠. 이번 시간에는 CMS 도구를 활용해, 클라우드 서비스 관리 방법을 알아보았습니다. 앞으로 클라우드 서비스는 기업에서 더욱 필수적이며, 그 수요는 지속적으로 증가할 것입니다. 이제는 클라우드 자원을 효율적으로 운영하고 다양한 클라우드 환경에서도 통합 관리할 수 있는 Zenius CMS를 통해 효과적으로 관리해 보세요! 🔍더보기 Zenius CMS로 효율적으로 클라우드 관리하기 2024.07.28
기술이야기 엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법 기술이야기 엣지 컴퓨팅을 위한 CNCF 프로젝트, KubeEdge 활용법 최근 몇 년 간 IT 분야는 급속한 발전을 거듭하고 있습니다. 특히 2010년대 중반부터 데이터를 온라인에 저장하는 기존 방식을 넘어서, 보다 진보된 컴퓨팅 기술이 등장하며 클라우드 컴퓨팅이 중요한 역할을 하게 되었습니다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google) 등의 대형 기업들이 클라우드 서비스를 주도해 나갔죠. 하지만 점점 IT 산업이 커지고 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 IT 장비에서 생성되는 데이터양이 기하급수적으로 많아졌습니다. IDC의 2018년 자료에 따르면, 2025년에는 전 세계에서 생성되는 데이터가 175ZB(*제타바이트1)에 도달할 예정이라고 합니다. 이처럼 수많은 데이터가 생성되고 중앙 서버에 저장/연산이 될 경우, 서버에 부하가 증가하는 문제가 발생하게 됩니다. *1. 1 ZB = 1021 bytes = 1,000,000,000,000,000,000,000 bytes 이를 해결하기 위해 2020년부터 중앙 서버에만 저장하지 않고, 클라우드 하위개념인 '클라우드렛'을 통해 데이터를 분산 처리하는 새로운 기술이 등장했는데요. 그 기술이 바로 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. │엣지 컴퓨팅(Edge Computing)이란? 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 집중형 데이터 센터나 클라우드 대신, 데이터가 생성되는 가장 가까운 곳에서 처리하는 기술입니다. 쉽게 말해 중앙 서버가 아닌 데이터가 발생하는 '엣지(가장자리)'에서 직접 처리하는 것을 의미하죠. 엣지 컴퓨팅의 목적은 데이터 처리 응답 지연을 없애고, 실시간 성능을 개선하는 것입니다. 따라서 엣지 컴퓨팅의 가장 큰 특징이 '분산 처리 기능'이기도 합니다. 즉 가까운 곳에서 데이터를 처리하여, 부하를 분산하고, 통신 지역을 최소화하는 것이 엣지 컴퓨팅의 주목적입니다. │Edge Computing 필요성 그렇다면 엣지 컴퓨팅은 왜 점점 중요해지고 있을까요? 앞에서 언급했던 것처럼, IoT 시대가 도래하면서 다양한 디바이스에서 처리하는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 요구되는 처리 속도와 응답 속도도 높아지고 있죠. 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해서는 대규모 데이터 센터가 필요하지만, 각 위치에 데이터 센터를 두는 것보다 한 곳에서 중앙 집중식으로 처리하는 것이 더 효율적입니다. 이것이 클라우드 컴퓨팅이 대중화된 이유 중 하나입니다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드로 데이터를 전송하고 처리한 후 반환할 때, 약간의 시간 지연이 발생합니다. 물론 로봇과 산업 장비의 센서 기술은 나날이 발전하고 있어, 어느 순간에도 상황을 정확하게 파악할 수 있게 되었습니다. 하지만 데이터 처리와 반응 사이에 시간 지연이 발생하면 정교한 *센싱 기술2 은 아직 어려운 편이죠. *2. 센싱 기술: 다양한 센서를 활용해 물리적 환경으로부터 데이터를 감지하고 수집하는 기술 이처럼 정밀하고 복잡한 동작을 수행하는 디바이스에는 고정밀 IoT가 필요한데요. 이를 위해서는 최대한 실시간에 가깝게 정보와 데이터를 주고받아야 하는데, 엣지 컴퓨팅가 이를 가능하게 합니다. 따라서 엣지 컴퓨팅은 IoT가 다음 단계로 나아가기 위해 필요한 기술로 주목받고 있죠. │Edge Computing 장점 엣지 컴퓨팅의 구체적인 이점은 무엇일까요? 엣지 컴퓨팅을 활용하면 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다. • 네트워크 트래픽 감소: 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 클라우드 서버로 보내지 않고 엣지(사용자 근처 단말기)에서 직접 처리하기 때문에, 네트워크 트래픽이 큰 폭으로 감소합니다. • 빠른 데이터 처리 응답시간: 데이터를 단말기에서 바로 처리하므로, 데이터 처리 응답 시간이 매우 빠릅니다. 실시간 응답이 중요한 애플리케이션에서는 큰 이점이죠. • 향상된 보안성: 개인정보 등 중요한 데이터를 중앙 데이터 센터로 전송하지 않아도 되므로 보안성이 높아집니다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 데이터 유출 위험이 줄어듭니다. • 장애 포인트 감소: 서버에 장애가 발생할 경우, 전체 서비스로 장애가 확대되는 클라우드 컴퓨팅과 달리 엣지 컴퓨팅은 개별 엣지의 장애가 다른 엣지로 전파되지 않게 합니다. 따라서 전체 시스템의 안정성이 향상되고 장애 포인트가 감소됩니다. │Edge Computing 활용 분야 엣지 컴퓨팅 활용분야는 다양하지만, 대표적인 엣지 컴퓨팅 적용사례로 스마트팩토리가 있습니다. 스마트 팩토리는 IoT, AI를 활용해 공정을 자동화하고 최적화하는 공장을 의미하는데요. 스마트팩토리에서는 제품 생산 과정에서 발생하는 모든 데이터를 중앙 클라우드 서버에 저장하면, 서버에 부하가 걸리기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 단순히 매일 반복되는 프로세스는 근처 엣지서버에 저장하고 데이터 연산 작업을 진행하죠. 반면 복잡하고 자주 처리되지 않는 데이터는 중앙 클라우드 서버에 저장합니다. 이렇게 하면 AI가 기기를 운영할 때 실시간 데이터 처리가 가능하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. 여기서 엣지 서버는 지사 개념으로, 중앙 클라우드 서버는 본사 개념으로 이해할 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅 활용 분야는 계속해서 확대되고 있습니다. 스마트팩토리 외에도 에너지 스트리밍, 게임, 헬스케어, 농업, 데이터센터, 자율주행, 스마트 시티 등 대규모 산업분야에 많이 사용되고 있습니다. │Edge Computing 도전 과제 하지만 엣지 컴퓨팅 기술에는 여러 도전과제가 있는데요, 대표적으로 애플리케이션 배포관리가 있습니다. 다양한 엣지 환경에서 애플리케이션을 배포하고 관리하는 것은, 생각만 해도 복잡한 프로세스이기 때문이죠. 이때 애플리케이션 버전 관리를 일관되게 하고 다양한 엣지 장치와 위치에서 호환성을 유지하려면, 효율적인 오케스트레이션 배포 시스템이 필요합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 여러 솔루션들이 연구되고 있는데요. 그중 하나가 쿠버네티스(Kubernetes, K8s)입니다. 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동 배포하고, 확장하며, 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이때 쿠버네티스 기술에 + Edge를 접목한 것이 바로 KubeEdge입니다. 좀 더 자세히 알아볼까요? │KubeEdge란? KubeEdge는 쿠버네티스를 확장하여 엣지 컴퓨팅 환경을 지원하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 플랫폼이죠. KubeEdge는 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 경계를 허물기 위해 설계되었는데요. CNCF 재단에서 엣지 컴퓨팅 커뮤니티 구성원에 의해 개발되었고, 2018년 11월 상하이 KubeCon에서 처음 발표되었습니다. 쿠버네티스 기반으로 설계된 KubeEdge는, 2019년 3월에 첫 릴리즈 이후로 점차 안정화되고 있습니다. │KubeEdge 주요 기능 KubeEdge는 쿠버네티스를 사용해 클라우드와 엣지 리소스를 일관되게 관리할 수 있습니다. 또한 클라우드에서 운영하던 애플리케이션과 서비스를 동일한 방식으로 다룰 수 있죠. 이 밖에도 KubeEdge 주요 기능은 다음과 같습니다. • 엣지 클러스터 관리: KubeEdge는 엣지 환경에서도 쿠버네티스 클러스터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. • 데이터 처리: 엣지에서 생성된 데이터를 로컬에서 처리하여, 네트워크 대역폭을 절약하고 응답 시간을 단축합니다. • 애플리케이션 오케스트레이션: 클라우드와 유사한 방식으로 엣지 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있습니다. • 보안: 엣지와 클라우드 간의 안전한 통신을 보장하여, 데이터 보안을 강화합니다. │KubeEdge 주요특징 KubeEdge 기능이 좀 더 원활하게 작업을 할 수 있도록 도와주는 주요 특징이 있는데요. 자세히 살펴보겠습니다. • 분산 아키텍처: KubeEdge는 클라우드와 엣지를 각각 포함하는 분산된 환경을 지원합니다. 클라우드에는 Kube-apiserver가 있으며, 엣지에는 실제 IoT 디바이스가 있습니다. 이를 통해 중앙 집중식 관리와 로컬 처리를 모두 가능하게 합니다. • 쿠버네티스 API 호환성: KubeEdge는 쿠버네티스 API와 호환됩니다. 이를 통해 기존에 쿠버네티스에 익숙한 사용자는 엣지 컴퓨팅 환경을 쉽게 관리할 수 있죠. • 리소스 제약 환경 지원: 엣지 디바이스는 일반적으로 제한된 컴퓨팅 자원을 가지고 있습니다. KubeEdge는 이러한 환경을 고려하여 설계되었기 때문에, 리소스가 제한된 환경에서도 효율적으로 작동합니다. • 오프라인 작동 지원: 엣지 노드는 네트워크에 연결되어 있지 않더라도, 일정 부분을 독립적으로 작동할 수 있습니다. 이는 인터넷 연결이 불안정한 환경에서 매우 유용합니다. • 경량화된 엣지 컴포넌트: KubeEdge는 엣지 측에 'EdgeCore'라는 경량화된 컴포넌트를 사용합니다. EdgeCore는 IoT 디바이스와의 통신/관리를 담당합니다. • 효율적인 통신: 클라우드와 엣지 사이의 통신은 *MQTT3와 같은 프로토콜을 사용하여 효율적으로 이루어집니다. 이는 데이터의 신속한 전송과 처리를 가능하게 합니다. *3. MQTT: Message Queuing Telementry Transport의 약자로 경량 메시지 전송 프로토콜 │KubeEdge 구성도 KubeEdge 구성도를 살펴보면 크게 Cloud, Edge, Device로 나누어져 있는데요. 각각 구성요소에 대한 설명은 아래와 같습니다. • Edged: Edge에서 컨테이너화된 애플리케이션을 관리합니다. 이는 엣지 디바이스에서 애플리케이션을 배포하고 실행하는 역할을 합니다. • EdgeHub: Edge에 위치한 통신 인터페이스 모듈로, 엣지 컴퓨팅을 위해 클라우드 서비스와 상호 작용하는 *웹 소켓4 클라이언트입니다. 클라우드와 실시간 데이터 통신을 담당합니다. • CloudHub: 클라우드에서의 통신 인터페이스 모듈입니다. 클라우드 측의 변경 사항을 감시하고, EdgeHub에 메시지를 캐싱하고 보내는 역할을 담당하는 웹 소켓 서버입니다. • Edge Controller: Edge 노드를 관리하는 모듈입니다. 이 모듈은 데이터를 특정 엣지 노드로 전달될 수 있도록, 엣지 노드와 포드 *메타데이터5를 관리합니다. 즉 Edge Controller는 쿠버네티스 컨트롤러 역할을 확장하여, 엣지 컴퓨팅 환경에서도 효율적인 노드 관리와 데이터 흐름을 가능하게 합니다. • EventBus: MQTT를 사용하여 내부 엣지 통신을 처리하는 모듈입니다. 이는 MQTT 서버와 상호 작용하여 다른 구성 요소에 게시와 구독 기능을 제공하는 MQTT 클라이언트 역할을 합니다. • Device Twin: 장치 메타 데이터를 처리하는 장치용 소프트웨어 미러입니다. 이 모듈은 장치 상태를 처리하고 이를 클라우드에 동기화하는 데 도움을 줍니다. 또한 경량 데이터베이스(SQLite)에 연결되어, 애플리케이션에 대한 쿼리 인터페이스도 제공합니다. • MetaManager: Edge 노드에서 메타데이터를 관리하는 모듈입니다. 이는 Edged와 EdgeHub 사이의 메세지 프로세서로, 경량 데이터베이스(SQLite)와의 메타데이터를 저장/검색하는 역할을 담당합니다. *4. 웹 소켓: 웹 브라우저와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 가능하게 하는 프로토콜 *5. 포드 메타데이터: 파일 원본 데이터 외에 추가적인 속성이나 정보를 포함하는 메타데이터 이러한 각 구성 요소는 엣지와 클라우드 간의 원활한 통신, 애플리케이션 배포, 데이터 관리 등을 담당하여 엣지 컴퓨팅의 성능과 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 실시간 데이터 처리와 안정적인 시스템 운영이 가능하죠. │엣지 컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망 그렇다면 엣지컴퓨팅과 KubeEdge 미래 전망은 어떨까요? 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은 데이터 생성 지점에서 즉시 처리를 가능하게 하여 지연 시간을 줄이고, 클라우드 네이티브 애플리케이션을 엣지 환경에서도 원활하게 실행할 수 있도록 지원합니다. 따라서 이러한 기술의 결합은 5g와 함께 자율주행차, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, 향후 지속적인 성장이 예상됩니다. IDC에 따르면, 전 세계 엣지 컴퓨팅 지출은 2023년 2080억 달러에서 2026년까지 연평균 13.1%씩 성장하여 3170억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 디지털 전환 이니셔티브의 중요한 요소로 엣지 컴퓨팅의 역할이 확대되면서 더욱 가속화될 예정입니다. 국내에서도 엣지 컴퓨팅과 관련한 기술 발전과 시장 확장이 활발히 이루어지고 있습니다. 정부가 민간사업에게 5G 주파수를 할당하면서 이음 5G(5G 특화망) 서비스가 시작되었고, 이를 통해 자율 주행 로봇 등의 엣지 컴퓨팅 관련 서비스가 확대되고 있습니다. 결론적으로 엣지 컴퓨팅과 KubeEdge의 결합은, 미래의 디지털 트랜스 포메이션을 가속화할 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 전망하고 있습니다. 이들의 발전은 다양한 산업 분야에서 새로운 비즈니스 모델과 기회를 창출하여, 우리의 생활 방식을 더욱 안전하고 편리하게 만들어 줄 것입니다. 📚참고 자료 • MichaelShirer, "New IDC Spending Guide Forecasts Edge Computing Investments Will Reach $232 Billion in 2024", IDC • GordonHaff, "Edge computing: 4 trends for 2023", enterprisersproject • ShirleyStark, "Future Of Edge Computing: Top 6 Trends 2023", justtotaltech • TonyFyler, "Edge computing trends in 2023", techhq • Bluefriday, "KubeEdge concept", tistory • Mansoor Ahmed, "Kubernetes Native Edge Computing Framework, KubeEdge", linkedin • "TDK의 고급 HDD 헤드 기술은 사회의 디지털 변혁을 가속화합니다", shunlongwei • 양대규기자, 엣지에서 AI와 시각적 처리가 증가하는 이유, aitimes 2024.07.26
기술이야기 EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기 기술이야기 EMS, NPM, AIOps까지! NMS의 진화 자세히 보기 앞선 글들을 통해서 NMS의 기본 개념, 구성요소와 기능, 정보 수집 프로토콜에 대해서 알아봤었는데요. 이번 글에서는 NMS의 역사와 진화 과정, 그리고 최근 트렌드에 대해서 자세히 알아보겠습니다. EMS, NPM, 그리고 AIOps에 이르기까지 네트워크의 빠른 변화에 발맞추어 진화하고 있는 NMS에 대해서 하나씩 하나씩 살펴보겠습니다. ㅣNMS의 역사와 진화 과정 우선 NMS의 전반적인 역사와 진화 과정을 살펴보겠습니다. [1] 초기 단계 (1980년대 이전) 초기에는 네트워크 관리가 수동적이었습니다. 네트워크 운영자들은 네트워크를 모니터링하고 문제를 해결하기 위해 로그 파일을 수동으로 분석하고 감독했습니다. [2] SNMP의 등장 (1988년) SNMP(Simple Network Management Protocol)의 등장으로 네트워크 장비에서 데이터를 수집하고 이를 중앙 집중식으로 관리하는 표준 프로토콜을 통해 네트워크 관리자들이 네트워크 장비의 상태를 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있게 됐습니다. [3] 네트워크 관리 플랫폼의 출현 (1990년대 중후반) 1990년대 후반부에는 상용 및 오픈 소스 기반의 통합된 네트워크 관리 플랫폼이 등장했습니다. 이러한 플랫폼들은 다양한 네트워크 장비와 프로토콜을 지원하고, 시각화된 대시보드와 경고 기능 등을 제공하여 네트워크 관리의 편의성을 높였습니다. [4] 웹 기반 NMS (2000년대 중반) 2000년대 중반에는 웹 기반의 NMS가 등장했습니다. 이러한 시스템은 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 통해 네트워크 상태를 모니터링하고 관리할 수 있게 했습니다. [5] 클라우드 기반 NMS (2010년대 이후) 최근 몇 년간 클라우드 기반 NMS의 등장으로 네트워크 관리의 패러다임이 변화하고 있습니다. 또한 빅데이터 기술과 인공지능(AI) 기술을 활용하여 네트워크 성능을 최적화하고, 향후 성능을 예측할 수 있는 성능 예측 기능까지 NMS에서 제공하고 있습니다. ㅣNMS에서 EMS로의 진화 네트워크 환경은 빠르게 변화하게 되고, 이에 따라서 NMS도 EMS로 진화하게 됩니다. NMS의 진화는 총 세 가지 세대로 나눌 수 있습니다. 1세대: 디바이스 관리 시스템 기존의 NMS는 외산 제조사에서 제공하는 전용 네트워크 솔루션이 주를 이루었습니다. CISCO의 시스코웍스(CiscoWorks), IBM의 넷뷰(NetView) HP의 네트워크 노드 매니저(Network Node Manager) 등 다양한 벤더들이 자사의 제품에 대한 모니터링 서비스를 제공하기 위해 특화된 디바이스 관리 솔루션을 내놓았죠. HP Network Node Manager 예시 화면(출처ⓒ omgfreeet.live) 물론 자사의 제품을 관리하기 위한 목적에서 출발한 솔루션이었기에, 대규모 이기종 IT 인프라 환경에 대한 모니터링 기능은 제공하지 못했습니다. 2세대: IT 인프라 관리 시스템 EMS의 등장 1세대의 NMS의 경우 빠르게 급변하는 네트워크 트렌드를 따라갈 수 없었습니다. 가상랜(VLAN), 클라이언트-서버 기술이 발달하게 되자, IP 네트워크 관계만으로 실제 토폴로지를 파악하기 어려웠습니다. 또한 네트워크장비 및 회선의 상태뿐 아니라, 서버 등의 이기종 IT 인프라 통합 모니터링에 대한 니즈와 함께 EMS(Enterprise Management System)의 시대가 시작됩니다. 이에 따라 서비스 관리 차원의 통합 관제 서비스가 등장합니다. 기존의 네트워크 모니터링뿐 아니라 서버, DBMS, WAS 등 IT 서비스를 이루고 있는 모든 인프라들에 대한 통합 모니터링에 대한 관심과 니즈가 증가했기 때문입니다. 3세대: 클라우드 네이티브 환경의 EMS 2010년 중 이후 서버, 네트워크 등 IT 인프라에 대한 클라우드 네이티브로의 전환이 가속화되었습니다. 기존의 레거시 환경에 대한 모니터링과 함께 퍼블릭, 프라이빗 클라우드에 대한 모니터링 니즈가 증가하면서 모든 환경에 대한 통합적인 가시성을 제공해 줄 수 있는 EMS가 필요하게 되었죠. 이외에도 AI의 발전을 통해 AIOps, Observability라는 이름으로 인프라에 대한 장애를 사전적으로 예측할 수 있는 기능이 필요하게 됐습니다. ㅣ네트워크 환경 변화(가상화)와 NMS의 변화 이번에는 네트워크 환경 변화에 따른 NMS의 변화에 대해서 알아보겠습니다. 네트워크 환경 변화(네트워크 가상화) 네트워크 구성 방식은 지속적으로 변화해왔습니다. 클라이언트-서버 모델부터 중앙 집중식 네트워크, MSA 환경에서의 네트워크 구성까지 이러한 변화는 기술 발전, 비즈니스 요구 사항, 보안 요구 사항 등 다양한 요인에 의해 영향을 받았는데요. 무엇보다 가장 중요한 변화는 전통적인 온 프레미스 네트워크 구조에서 네트워크 자원이 더 이상 물리적인 장비 기반의 구성이 아닌 가상화 환경에서 구성된다는 점입니다. ▪소프트웨어 정의 네트워킹(SDN, 2000년대 후반 - 현재): 네트워크 관리와 제어를 분리하고 소프트웨어로 정의하여 유연성과 자동화를 향상시키는 접근 방식입니다. SDN은 네트워크 관리의 복잡성을 줄이고 가상화, 클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화와 같은 새로운 기술의 통합을 촉진시켰습니다. ▪네트워크 가상화 (NFV, 현재): 기존 하드웨어 기반 전용 장비에서 수행되던 네트워크 기능을 소프트웨어로 가상화하여 하드웨어 의존성과 장비 벤더에 대한 종속성을 배제하고, 네트워크 오케스트레이션을 통해 네트워크 환경 변화에 민첩한 대응을 가능하게 합니다. ㅣ클라우드, AI 등의 등장에 따른 NMS의 방향 클라우드 네이티브가 가속화되고, AI를 통한 인프라 관리가 주요 화두로 급부상하면서 네트워크 구성과 이를 모니터링하는 NMS의 환경 역시 급변하고 있습니다. 클라우드 내의 네트워크: VPC VPC(Virtual Private Cloud)는 퍼블릭 클라우드 환경에서 사용할 수 있는 전용 사설 네트워크입니다. VPC 개념에 앞서 VPN에 대한 개념을 단단히 잡고 넘어가야 합니다. VPN(Virtual Private Network)은 가상사설망으로 '가상'이라는 단어에서 유추할 수 있듯이 실제 사설망이 아닌 가상의 사설망입니다. VPN을 통해 하나의 네트워크를 가상의 망으로 분리하여, 논리적으로 다른 네트워크인 것처럼 구성할 수 있습니다. VPC도 이와 마찬가지로 클라우드 환경을 퍼블릭과 프라이빗의 논리적인 독립된 네트워크 영역으로 분리할 수 있게 해줍니다. VPC가 등장한 후 클라우드 내에 있는 여러 리소스를 격리할 수 있게 되었는데요. 예를 들어 'IP 주소 간에는 중첩되는 부분이 없었는지', '클라우드 내에 네트워크 분리 방안' 등 다양한 문제들을 VPC를 통해 해결할 수 있었습니다. ▪서브넷(Subnet): 서브넷은 서브 네트워크(Subnetwork)의 줄임말로 IP 네트워크의 논리적인 영역을 부분적으로 나눈 하위망을 말합니다. AWS, Azure, KT클라우드, NHN 등 다양한 퍼블릭 클라우드의 VPC 서브넷을 통해 네트워크를 분리할 수 있습니다. ▪서브넷은 크게 퍼블릿 서브넷과 프라이빗 서브넷으로 나눌 수 있습니다. 말 그대로 외부 인터넷 구간과 직접적으로 통신할 수 있는 공공, 폐쇄적인 네트워크 망입니다. VPC를 이용하면 Public subnet, Private subnet, VPN only subnet 등 필요에 따라 다양한 서브넷을 생성할 수 있습니다. ▪가상 라우터와 라우트 테이블(routing table): VPC를 통해 가상의 라우터와 라우트 테이블이 생성됩니다. NPM(Network Performance Monitoring) 네트워크 퍼포먼스 모니터링(NPM)은 전통적인 네트워크 모니터링을 넘어 사용자가 경험하는 네트워크 서비스 품질을 측정, 진단, 최적화하는 프로세스입니다. NPM 솔루션은 다양한 유형의 네트워크 데이터(ex: packet, flow, metric, test result)를 결합하여 네트워크의 성능과 가용성, 그리고 사용자의 비즈니스와 연관된 네트워크 지표들을 분석합니다. 단순하게 네트워크 성능 데이터(Packet, SNMP, Flow 등)를 수집하는 수동적인 과거의 네트워크 모니터링과는 다릅니다. 우선 NPM은 네트워크 테스트(Synthetic test)를 통해 수집한 데이터까지 활용하여, 실제 네트워크 사용자가 경험하는 네트워킹 서비스 품질을 높이는데 그 목적이 있습니다. NPM 솔루션은 NPMD라는 이름으로 불리기도 합니다. Gartner는 네트워크 성능 모니터링 시장을 NPMD 시장으로 명명하고 다양한 데이터를 조합하여 활용하는 솔루션이라고 정의했습니다. 즉 기존의 ICMP, SNMP 활용 및 Flow 데이터 활용과 패킷 캡처(PCAP), 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 네트워크 데이터 활용까지 모든 네트워크 데이터를 조합하는 것이 핵심이라 할 수 있습니다. AIOps: AI를 활용한 네트워크 모니터링 AI 모델을 활용한 IT 운영을 'AIOps'라고 부릅니다. 2014년 Gartner를 통해 처음으로 등장한 이 단어는 IT 인프라 운영에 머신러닝, 빅데이터 등 AI 모델을 활용하여 리소스 관리 및 성능에 대한 예측 관리를 실현하는 것을 말합니다. 가트너에서는 AIOps에 대한 이해를 위해 관제 서비스, 운영, 자동화라는 세 가지 영역으로 분류해서 설명하고 있습니다. ▪관제(Observe): AIOps는 장애 이벤트가 발생할 때 분석에 필요한 로그, 성능 메트릭 정보 및 기타 데이터를 자동으로 수집하여 모든 데이터를 통합하고 패턴을 식별할 수 있는 관제 단계가 필요합니다. ▪운영(Engine): 수집된 데이터를 분석하여 장애의 근본 원인을 판단하고 진단하는 단계로, 장애 해결을 위해 상황에 맞는 정보를 IT 운영 담당자에게 전달하여 반복적인 장애에 대한 조치 방안을 자동화하는 과정입니다. ▪자동화(Automation): 장애 발생 시 적절한 해결책을 제시하고 정상 복구할 수 있는 방안을 제시하여, 유사 상황에도 AIOps가 자동으로 조치할 수 있는 방안을 마련하는 단계입니다. 위의 세 단계를 거쳐 AIOps를 적용하면 IT 운영을 사전 예방의 성격으로 사용자가 이용하는 서비스, 애플리케이션, 그리고 인프라까지 전 구간의 사전 예방적 모니터링을 가능하게 합니다. 또한 구축한 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 및 머신 러닝을 활용하여 그 어떠한 장애에 대한 신속한 조치와 대응도 자동으로 가능하게 합니다. Zenius를 통한 클라우드 네트워크 모니터링 참고로 Zenius를 통해 각 퍼블릭 클라우드 별 VPC 모니터링이 가능합니다. VPC의 상태 정보와 라우팅 테이블, 서브넷 목록 및 서브넷 별 상세 정보 (Subnet ID, Available IP, Availability Zone 등)에 대한 모니터링 할 수 있습니다. Zenius-CMS를 통한 AWS VPC 모니터링 이외에도 각 클라우드 서비스에 대한 상세 모니터링을 통해 클라우드 모니터링 및 온 프레미스를 하나의 화면에서 모니터링하실 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 지금까지 살펴본 것처럼, 네트워크의 변화에 따라서 NMS는 계속해서 진화하고 있습니다. 현재의 네트워크 환경과 변화할 환경을 모두 완벽하게 관리할 수 있는 NMS 솔루션을 통해 안정적으로 서비스를 운영하시기 바랍니다. 2024.04.03
기술이야기 데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?! 기술이야기 데브옵스(DevOps)에 대한 오해, 그리고 진실은?! 2000년 대 후반 IT 분야에서 데브옵스(DevOps)라는 움직임이 시작된 후, 꾸준하게 관심이 이어지고 있습니다. 데브옵스와 관련된 전 세계 시장의 규모는 2023년 기준 약 15조 원으로 추산되며, 올해부터는 연평균 25.5%씩 성장하여 2032년에 118조 원에 이를 것으로 예상됩니다(*출처: Grand View Research). 우리나라의 경우 네이버, 카카오, 우아한 형제들, 토스 등과 같은 국내 대기업부터 스타트업까지 데브옵스 팀을 구축하여 적극적으로 활용하고 있기도 한데요. 이처럼 많은 기업들이 말하는 데브옵스란 과연 무엇일까요? 그리고 어떻게 하면 데브옵스를 성공적으로 도입하고 활용할 수 있을까요? │ 데브옵스(DevOps)란 무엇인가? [그림 1] DevOps 개념 ⓒdevopedia 우선 데브옵스가 무엇인지부터 살펴봅시다. 검색 사이트에서 '데브옵스 혹은 DevOps'라고 검색하면 위 [그림1]과 같은 결과를 찾을 수 있는데요. [그림 2] DevOps에 대한 필자의 첫인상 하지만 처음 데브옵스라는 단어를 접할 경우 [그림 2]처럼 오버랩되는 건, 필자만 그런 것은 아니라고 생각합니다. 위 그림처럼 "개발자 보러 운영까지 하라는 거야? 아니면 운영자에게 개발까지 하라는 거야?"라는 질문을 던질 수 있겠죠. 데브옵스(DevOps)는 소프트웨어의 개발(Developmnet)과 + 운영(Operations)의 합성어이다. 이는 소프트웨어 개발자와 정보기술 전문가 간의 소통, 협업 및 통합을 강조하는 개발 환경이나 문화를 말한다. 데브옵스는 소프트웨어 개발조직과 운영조직 간의 상호 의존적 대응이며, 조직이 소프트웨어 제품과 서비스를 빠른 시간에 개발 및 배포하는 것을 목적으로 한다. ⓒ위키백과 위 내용에도 언급되었듯이, 데브옵스라는 것은 결국 단순한 기술이 아닌 환경 또는 사람들 간에 관계라고 할 수 있습니다. 그렇다면 데브옵스는 어떤 이유로 주목받을 수 있었을까요? │ 데브옵스(DevOps)가 주목받게 된 배경은? 데브옵스가 주목받은 이유는 여러 가지 있을 수 있지만, 주요한 이유 중 몇 가지를 설명하면 다음과 같습니다. 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 IT 산업의 발전에 따라 빠른 개발과 빠른 배포, 그리고 고객의 요구에 신속하게 대응하는 능력이 중요해졌습니다. 특히 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술의 발전으로 데브옵스의 필요성이 더 대두되었는데요. 클라우드 자원의 가상화 기술과 빠른 프로비저닝*1을 통해 기존의 개발과 운영 간의 경계가 허물어지며, 서로 간의 협력이 필수적으로 요구되었기 때문입니다. 실제로 데브옵스만으로는 52%, 클라우드 단독 사용으로는 53%의 성능 향상을 얻었지만, 데브옵스와 클라우드가 결합된 환경에서는 평균 81%의 성능을 향상시킬 수 있다는 조사 결과도 있습니다. *1 프로비저닝(Provisioning): 사용자가 요청한 IT 자원을 사용할 수 있는 상태로 준비하는 것 MSA의 등장 [그림 4] 모놀리식 구조 예시(왼) [그림 5] MSA 구조 예시(오) 지금까지 운영 중인 시스템 혹은 서비스는, 하나의 큰 덩어리로 구성된 [그림 4] 모놀리식(Monolithic) 구조를 많이 사용하고 있습니다. 안정성을 확보하고 기능 추가를 편리하게 할 수 있었기 때문이죠. 하지만 한 부분의 변경이 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있어, 유지보수가 어렵다는 한계점이 있습니다. 예를 든다면 특정 기능이 수정이 필요한 경우에도, 전체 시스템을 수정해야 해서 번거롭고 비효율적인 부분이 있습니다. 이러한 모놀리식 구조의 한계점으로 소프트웨어의 구조가 서서히 [그림 5] MSA(Micro Service Architecture)로 변화되고 있습니다. MSA는 통합된 하나의 덩어리를 관리하는 것이 아닌, 작은 단위로 쪼개어 관리하는 방식인데요. 관리하기도 효율적이고, 소프트웨어 품질개선과 요구사항 반영이 비교적 편리해졌습니다. 각 서비스가 독립적으로 배포되고 운영되기 때문에, 특정 기능을 수정할 때 전체 기능을 수정하거나 다시 배포할 필요가 없어진 거죠. 하지만 이러한 변화는 기존의 개발 환경과 조직 문화로 대응하기엔 어려움이 있었습니다. 이때 '데브옵스(DevOps)'가 좋은 솔루션으로 등장한 것이죠! 데브옵스가 지속적인 통합(CI)1과 지속적인 배포(CD)2를 통해 빠른 개발 주기를 실현하고 배포할 수 있을 뿐만 아니라, 다수의 독립적인 서비스가 상호작용할 수 있도록 원활한 협업과 통합을 가능하게 했기 때문입니다. *1 지속적인 통합(Continuous Integration, CI) 개발자가 코드를 변경할 때마다 자동으로 통합하고 빌드 하여, 소프트웨어의 품질을 빠르게 확인하는 과정 *2 지속적인 배포(Continuous Delivery, CD) 통합된 코드를 자동으로 테스트하고, 안정적으로 통과한 경우에는 자동으로 프로덕션 환경에 소프트웨어를 배포하는 것. 이에 따라 사용자에게 새로운 기능이나 수정 사항을 신속히 제공하는 과정 │ 데브옵스(DevOps) 도입 성공사례는? 이처럼 데브옵스의 정의와 주목받게 된 배경을 살펴봤는데요. 이번에는 데브옵스를 실제로 기업에 적용해 보고 성공한 사례를 자세히 살펴볼까요? 넷플릭스 넷플릭스(Netflix)는 데브옵스를 성공의 핵심요소로 삼아, 지속적으로 새로운 기능과 업데이트를 제공했습니다. 자동화된 유연한 인프라로 사용자 경험을 향상시켰죠. 이를 통해 빠르게 변화하는 스트리밍 산업에서 앞서 나갈 수 있게 되었고, 많은 비즈니스 이점을 얻게 되었습니다. 사실 넷플릭스는 2008년 큰 장애를 겪은 후, 클라우드로 이전되면서 인프라를 혁신적으로 개편했습니다. 이로써 기존의 수직적 단일 장애 지점에서 벗어나, 수평적으로 확장 가능한 분산 시스템을 구축할 수 있었습니다. 아마존 아마존(Amazon)은 데브옵스 원칙을 초기에 채택하여, 개발과 운영팀 간의 협력을 강화했습니다. 자동화와 지속적인 통합을 강조함에 따라, 빠른 배포 주기와 개선된 확장성을 달성할 수 있었죠. 이러한 아마존의 데브옵스 접근 방식은, 시장에서 경쟁 우위를 유지하는데 중요한 역할을 했습니다. 아마존 창립자인 제프 베이조스는 아마존의 데브옵스에 대해 '고객에게 집중하고, 혁신을 포용하며, 실험할 용기'를 강조했습니다. 베이조스는 혁신을 위해, 오해를 받고 비판받을 의향이 있어야 한다고 말했던 것이죠. 페이스북 페이스북(Facebook)은 "빠르게 움직이고 물건을 부수라"는 문화에 뿌리를 둔 데브옵스 관행을 택했습니다. 실험, 민첩성, 위험 감수를 중시하는 접근 방식을 포함해서 말이죠. 이처럼 페이스북은 지속적인 통합과 배포, 자동화된 테스팅, 모니터링을 사용하여 사용자에게 더 빠르고 높은 품질의 새로운 기능과 업데이트를 제공하고 있습니다. 월마트 2011년부터 데브옵스를 도입한 월마트(Walmart)는 자동화와 협업 그리고 지속적인 배포에 중점을 두었습니다. 애자일(Agile) 방법론과 클라우드 기반의 인프라 및 데브옵스 툴체인을 활용하여, 하루에 최대 100번까지 코드를 배포할 수 있게 된 것이죠. 이를 통해 디지털 변환을 가속화하고, 전자상거래 플랫폼을 개선하며, 고객 경험을 향상시킬 수 있었습니다. 위 기업들은 데브옵스라는 도구를 효과적으로 활용하여 비즈니스 성과를 창출하고, 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다. 그렇다면 데브옵스를 도입하기만 하면 무조건 성공할 수 있을까요? │ 데브옵스(DevOps)의 오해와 한계 앞선 질문에 대한 대답은 아쉽게도 NO입니다. 데브옵스는 개발 환경과 문화를 전부 해결해 줄 수 있는 '만능책'은 아니라는 것이죠. 데브옵스가 도입된 이후 새로운 한계점이 발견되었고, 실패할 사례들도 적지 않게 나왔습니다. 이러한 결과는 아래와 같은 오해들에서 비롯될 확률이 높은데요. 대표적으로 3가지만 살펴봅시다. [그림 6] DevOps 구현을 위한 도구 ⓒMedium_Ajesh Martin 오해 1. 데브옵스는 일종의 단순한 도구일 뿐이다? 데브옵스를 '일종의 도구'로만 보는 것은 잘못된 판단입니다. 물론 여러 팀에서 보다 더 나은 환경과 문화를 위해 슬랙(Slack), 젠킨즈(Jenkins), 도커(Docker) 등 여러 도구를 사용하는 것은 좋습니다. 하지만 데브옵스는 이보다 더 광범위한 접근 방식을 담고 있습니다. 즉 개발과 운영팀 간의 협력과 더 빠른 소프트웨어 개발과 배포를 가능하게 하는 방법론을 포함한다는 것이죠. 다시 말해 데브옵스라는 '도구'를 이용하기 이전에, 문화적 그리고 기술적 접근 방식이 바탕이 되어야 데브옵스라는 툴이 도움 될 수 있습니다. 오해 2. 데브옵스는 모든 조직에 적합하다? 만약 '다른 회사에 데브옵스라는 팀이 있으니, 우리도 데브옵스 팀을 만들자'라는 식으로 접근한다면, [그림 2]와 같은 모습이 될 것으로 예상됩니다. 즉 데브옵스의 조직 체계를 구성한다고 해서 데브옵스가 실현될 순 없습니다. 서로 다른 입장과 상황이 있는 개발자-팀-회사, 운영자-팀-회사 간에 상당한 노력을 통해 만들어 내는 것이 더 중요한 것이죠. 이와 비슷한 사례로 애자일(Agile) 문화가 있습니다. 2000년대 초반 '애자일 소프트웨어 선언문'으로 다양한 애자일 방법론이 주목을 받았었죠. 개발에서 빠르고 유연한 방법을 강조하며, 이후 많은 기업들이 애자일 방법론을 도입하게 되며 유행처럼 번져갔습니다. [그림 7] Agile 프로세스 여기서 애자일 문화를 도입한 많은 기업들이 간과했던 사실은, 애자일 문화 도입 자체가 '해결책'이라고 생각했다는 점입니다. 이보다 기존의 조직 문화에서 애자일 문화를 도입하는 것이 적합한 상황인지, 기존의 프로세스보다 효과를 발휘할 수 있는지, 팀 구성원들이 충분히 적응할 수 있는 문화인지 등을 우선적으로 고려하는 것이 더 중요합니다. 데브옵스 역시 마찬가지로 기존의 조직 규모, 문화, 프로젝트의 특성에 대한 명확한 이해가 먼저 선행되어야 합니다. 데브옵스 도입 전에 조직의 현재 상황과 목표를 면밀히 평가한 후, 점진적으로 도입하는 것이 중요하죠. 대기업이나 캐시카우가 있는 기업들이 데브옵스를 실행했다고 해서, 또는 단지 트렌드라는 이유만으로 도입하는 것은 위험할 수 있습니다. 오해 3. 데브옵스는 빠른 소프트웨어 배포만을 목표로 한다? 데브옵스는 속도만 중시하고 품질이나 안정성을 소홀히 한다는 인식이 있습니다. 하지만 데브옵스는 소프트웨어의 빠른 배포뿐만 아니라, 품질과 안정성 그리고 보안을 동시에 추구해야 합니다. 이에 따라 지속적인 통합과 배포(CI/CD), 자동화된 테스트, 모니터링 등을 통해 이러한 목표를 달성하려고 노력해야 하죠. 이처럼 데브옵스라는 도구를 도입하고 데브옵스 팀을 구성했다고 해서, 데브옵스가 즉각적으로 실현되는 것은 아닙니다. │ 데브옵스(DevOps) 보다 선행되어야 하는 '이것' 진정한 데브옵스를 실현하기 위한 방법을 한 문장으로 표현한다면 다음과 같습니다. "싸우지 말고 함께 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어봐요" 힘 빠지는 결론일 수도 있습니다. 하지만 데브옵스를 도입하기 이전에 더 선행되어야 할 것은 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로를 이해하고, 협력하며, 보다 안정적인 시스템과 서비스를 제공하는 '문화'를 만드는 것이 더 현실적인 행동이라고 생각합니다. 물론 데브(Dev)와 옵스(Ops)는 우선순위가 동일하지 않고, 동일한 언어를 사용하지 않을 수 있으며, 매우 다른 관점에서 문제 해결될 가능성이 높습니다. 이처럼 팀을 하나로 모으기 위해서는 상당한 시간과 지속적인 노력이 필요한 것이죠. 그렇다면 어떤 방식으로 팀 협업 문화를 만들어야, 데브옵스를 보다 성공적으로 도입할 수 있을까요? │ 데브옵스(DevOps) 성공을 위한 첫걸음 먼저 조직 내의 문화를 이해한 다음, 조직 내 교육과 커뮤니케이션을 강화하는 것이 중요한데요. 구체적인 방안을 제안한다면 다음과 같습니다. 로테이션 프로그램 도입 진정한 데브옵스를 실현하려면, 무엇보다 각 부서의 업무적인 이해가 중요합니다. 가장 직관적인 방법으로는 다른 부서의 업무를 '직접 체험'해 보는 것입니다. 예를 든다면 개발자가 운영팀의 업무를 수행하거나, 보안 팀이 개발 업무에 참여하는 등, 다양한 부서 간의 경험을 쌓아 보는 것이죠. 이를 통해 서로의 업무 환경과 각 부서 간의 역할을 이해하는 데 큰 도움을 받을 수 있습니다. 지식 공유 플랫폼 구축 내부 플랫폼이나 문서화된 지식 공유 시스템을 구축하는 방법도 있습니다. 각 부서의 업무와 프로세스에 대한 정보를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것이죠. 예를 들면 데브옵스 문화나 기술적인 도구, 프로세스 등을 포함하여 다양한 지식을 공유합니다. 이를 통해 각 부서의 업무 특성을 명확히 이해할 수 있고, 협업을 원활하게 진행할 수 있겠죠. 정기적인 교육 세션 빠르게 변화하는 기술에 대응하기 위해, 팀원들이 지속적으로 학습하고 발전해야 합니다. 정기적인 교육은 이러한 학습을 지원하는 데 중요한 역할을 하는데요. 예를 든다면 새로 도입된 CI/CD 도구에 대한 워크숍을 개최하여, 팀원들이 해당 도구의 사용법과 이점을 학습할 수 있도록 합니다. 또한 현재 사용 중인 프로세스 개선점에 대한 세션을 주기적으로 열어, 팀원들이 학습한 내용을 바탕으로 업무에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 만약 특정 분야에 강점을 가진 팀원이 있어 주기적으로 자신의 경험과 성과를 공유한다면, 팀 전체에게 영감을 주고 학습 기회를 제공할 수도 있겠죠. 스탠드 업 미팅 활성화 매일 정해진 시간에 각 팀원이 자신의 진행 상황이나 이슈, 계획을 간결하게 공유합니다. 정해진 시간을 지키고 효율적인 미팅 진행을 위해, 공유하는 팀원들의 말에 집중하되 '총 15분'을 초과하지 않도록 노력하는 것이 중요합니다. 이를 통해 짧은 시간 동안 팀 전체가 빠르게 현재 상황을 파악하고, 실시간으로 정보를 공유하며, 신속하게 문제를 해결할 수 있습니다. 이처럼 위와 같은 방법들을 통해 구성원들이 효과적으로 협력할 수 있는 환경을 조성하는 노력들이 필요합니다. 。。。。。。。。。。。。 많은 기업들이 경쟁에서 지지 않기 위해 도입하고 있는 데브옵스(DevOps). 하지만 진정한 데브옵스를 실현하기 위해서는 "싸우지 말고 소프트웨어 시스템 혹은 서비스를 만들어 봐요"라는 문장처럼 각각 다른 업무의 조직원들끼리 서로 이해하고, 협력하는 문화가 선행되는 것이 매우 중요합니다. 즉 너희 팀 vs 우리 팀 업무를 구분하지 않고 함께 협력하여, 아이디어를 생산하고, 가치를 창출해야 하는 것이죠. 혹시 아직 데브옵스를 도입하기 전이거나, 도입 이후에 올바르게 활용되고 있는지 궁금하시다면, 오늘 이 글을 통해 심도 있게 생각해 보시는 건 어떨까요? 2024.02.14
기술이야기 쿠버네티스를 통해 본 컨테이너 오케스트레이션 기술이야기 쿠버네티스를 통해 본 컨테이너 오케스트레이션 ‘쿠버네티스(kubernetes)’는 2013년 구글에서 공개한 이후 컨테이터 오케스트레이션 도구의 표준으로 자리 잡았습니다. CNCF의 1호 졸업 프로젝트이기도 한 쿠버네티스는 지속적인 릴리즈를 거쳐 꽤 성숙한 제품이 됐는데요. 쿠버네티스는 컨테이너화된 어플리케이션을 자동으로 배포하고 스케일링 및 관리하기 위한 컨테이너 오케스트레이션 도구라고 간단하게 정의할 수 있습니다. 일반적으로 컨테이너를 사용할 때 ‘도커(Docker)’를 많이 사용한다는 이야기를 들으셨을 것입니다. 도커는 컨테이너를 쉽게 만들고, 내려받고, 공유할 수 있도록 사용되는 컨테이너 플랫폼입니다. 온프레미스 환경 아래의 배포에서 가상환경의 배포로 발전하고 더 나아가 컨테이너 환경 아래에서 리소스를 관리하게 되면서, 도커는 컨테이너 런타임의 표준으로 자리 잡았습니다. 이미지 출처 ⓒ https://kubernetes.io/ko 컨테이너 환경의 배포는 온프레미스 환경과 가상화 환경의 배포보다 관리는 용이하지만, 컨테이너 수가 많아지게 되면서 부하 분산과 안정적인 배포를 위해 관리해야 할 필요성이 지속적으로 증가하였습니다. 이 때 등장하는 것이 컨테이너의 오케스트레이션 도구라고 할 수 있는 쿠버네티스입니다. 이번 시간에는 컨테이너 오케스트레이션의 주요 도구인 쿠버네티스를 통해 컨테이너 오케스트레이션에 대해 알아보고자 합니다. │쿠버네티스의 주요 목적 쿠버네티스의 주요 목적을 이해하려면 컨테이너 오케스트레이션의 개념을 먼저 짚고 넘어가야 합니다. 컨테이너 오케스트레이션 위키피디아의 정의에 따르면 ‘컴퓨터 리소스 자원과 애플리케이션 및 서비스에 대한 자동화된 설정 및 관리’를 의미합니다. 이를 컨테이너에 적용하면, 여러 컨테이너에 대한 프로세스를 최적화하고 적절한 자원의 할당과 자동으로 컨테이너를 생성하고 배포할 수 있도록 해야 합니다. 소수 사용자를 위한 비교적 단순한 컨테이너 앱은 보통 별도의 오케스트레이션이 필요하지 않을 수 있습니다. 관리자가 각 컨테이너 별 리소스 자원을 할당하면 그만이겠죠. 하지만 만약 앱의 기능과 사용자 수가 사소한 수준 이상이라면, 컨테이너 오케스트레이션 시스템을 사용하지 않고 직접 해결하기 어려워집니다. 무엇보다 아키텍처의 트렌드가 모놀리식(Monolithic Architecture)에서 마이크로서비스(Microservice Architecture)로 변화하는 과정에서 컨테이너의 수는 계속 증가할 것이고 무중단 서비스, 즉 고가용성을 제공해야 하는 환경이라면 컨테이너 오케스트레이션은 원활한 서비스 구성을 위한 필수 요소라고 할 수 있습니다. 마이크로서비스 아키텍처 환경에서는 애플리케이션의 세부 기능들이 작은 서비스 단위로 분리되어 있습니다. 이 각각의 서비스를 구현하는데 컨테이너 기술이 가장 흔하게 이용되는데요, 다수의 컨테이너를 관리하는 상황이라면 위의 4가지 이슈에 대한 해답을 찾아야 합니다. │쿠버네티스의 핵심 아키텍처 앞서 살펴본 4가지 이슈를 해결하기 위해 쿠버네티스는 아래와 같은 네 가지 핵심 아키텍처로 구성되어 있습니다. ① 선언적 구성 기반의 배포 환경 쿠버네티스는 동작을 지시하는 개념보다는 원하는 상태를 선언하는 개념을 주로 사용합니다. 즉 사용자가 설정한 원하는 상태(Desired State)와 현재의 상태(Current State)가 일치하는지를 지속적으로 체크하면서 업데이트합니다. 결과적으로 ‘이렇게 되어야 해!’ 라는 선언적 방식으로 명령을 주면 쿠버네티스는 이를 해석하여 컨테이너들을 자동으로 관리하게 됩니다. ② 기능 단위의 분산 쿠버네티스에서는 각각의 기능들이 모두 독립적인 컴포넌트로 분산되어 있습니다. 앞으로 후술할 쿠버네티스 ‘APIserver’를 통해 내부 컴포넌트들을 컨트롤 하고 있습니다. ③ 클라스터 단위의 중앙 제어 쿠버네티스는 가용할 수 있는 리소스를 클러스터 > 노드 > 파드 단위로 추상화 하여 관리합니다. 각각의 클러스터를 통해 노드를 관리하고 노드 안의 컨테이너를 효율적으로 관리할 수 있습니다. ④ API 기반의 네트워킹 쿠버네티스의 구성 요소들은 오직 ‘APIserver’를 통해서만 상호 접근이 가능한 구조를 가지고 있습니다. 마스터 노드의 ‘Kubectl’라는 컴포넌트를 거쳐 실행되는 모든 명령은 이 API 서버를 거쳐 수행되며, 워커 노드에 포함된 ‘Kubelet’, ‘Kube-proxy’ 역시 API 서버를 통해 상호작용하게 되어 있습니다. │쿠버네티스의 오케스트레이션 기능 컨테이너 오케스트레이션의 핵심은 컨테이너의 프로비저닝, 배포, 네트워킹, 확장 가용성, 라이프사이클 관리, 상태 모니터링 일체를 자동화하는 데 있습니다. 쿠버네티스가 제공하는 오케스트레이션 기능은 위의 컨테이너 관리 이슈에 대한 적절한 해결책을 제공합니다. 이미지 출처 ⓒ https://kubernetes.io/ko ① 오토스케일링 (Auto-Scaling) 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 가장 작은 컴퓨팅 단위를 파드(Pod)라고 부르는데요. 쿠버네티스는 각 클러스터 안에 있는 노드의 CPU와 메모리 자원에 대한 할당을 Pod를 통해 자동으로 조정합니다. 만약 부하가 증가하여 리소스를 과하게 점유하고 있다면 자동으로 파드 복제본이 실행되어 가용성을 확보할 수 있습니다. ② 스케줄링 (Scheduling) 컨테이너를 일정한 알고리즘에 기초하여 구체적으로 어떤 노드에서 움직이게 할지 배치하는 것을 스케줄링이라고 합니다. ‘Kube Scheduler’라는 컴포넌트를 통해 클러스터 내에 실행할 파드를 노드에 스케줄링 할 수 있습니다. ③ 오토 힐링 (Auto-Healing) 쿠버네티스는 사용자가 지정한 컨테이너의 상태를 지속적으로 관찰하여 비정상적인 상태를 감지하면 컨테이너를 재시작하고 스케줄링을 빠르게 재시작 할 수 있습니다. 사용자의 선언적 상태에 따라 응답하지 않은 컨테이너를 새롭게 구동 시킬 수 있습니다. ④ 분산 부하 (Load-Balancing) 하나의 서비스에 여러 개의 컨테이너가 구동 시, 서비스에 들어오는 요청을 컨테이너들 사이에 균등하게 분배하여 부하를 분산시킵니다. 이를 통해 급증하는 서비스 요청에 대해 효율적인 대응이 가능합니다. │쿠버네티스의 구성요소 쿠버네티스는 총 네 가지의 구성요소로 이루어져 있습니다. 이미지 출처 ⓒ https://kubernetes.io/ko ① 클러스터 (Cluster) CNCF 재단에 따르면 클러스터는 공통의 목표를 위해 작동하는 애플리케이션의 그룹이라고 정의하고 있습니다. 쉽게 표현하면, 클러스터는 컨테이너를 통해 실행되는 여러 서비스들의 집합이라고 할 수 있겠는데요. 클러스터의 구성 목적은 애플리케이션의 효율적인 관리에 그 목적이 있습니다. 일반적으로 컨트롤 타워 역할을 하는 마스터 노드와 컨테이너가 실행되는 워커 노드로 구성되어 있습니다. ② 마스터 노드 (Master Nodes) 마스터 노드는 클러스터 전체를 관리하는 컨트롤 타워의 역할을 합니다. 대규모의 컨테이너 관리를 위해 각 워커 노드들의 리소스 사용률을 고려하여 컨테이너 배치와 모니터링이 필요한데요. 클러스터 내에서 이 역할을 수행하는 노드를 마스터 노드라고 부릅니다. ③ 워커 노드 (Worker Nodes) 워커 노드는 마스터 노드의 컨트롤을 받아 실제 컨테이너를 실행하고 쿠버네티스 실행 환경을 관리합니다. ‘Kubelet’이라는 노드 컴포넌트를 통해 파드의 실행을 직접 관리하며 APIserver와 통신하게 됩니다. 하나의 노드는 일반적으로 여러 개의 파드로 구성됩니다. 마스터 노드를 통해 파드에 대한 스케줄링을 자동으로 처리할 수 있습니다. ④ 파드 (Pod) 쿠버네티스에서 생성하고 관리할 수 있는 가장 작은 컴퓨팅 단위입니다. 위의 그림과 같이 하나의 파드 안에 다수의 컨테이너 혹은 단일 컨테이너로 구성될 수 있는데요. 쿠버네티스는 파드를 통해 컨테이너가 동일한 리소스 및 로컬 네트워크를 공유하게 합니다. 위와 같은 방식으로 컨테이너를 그룹화하면 분산된 환경에서도 동일한 하드웨어를 공유하는 것처럼 컨테이너를 서로 통신할 수 있도록 만듭니다. 파드의 사용 목적은 단순합니다. 일반적으로 서로 다른 컨테이너들이 각기 다른 기능들을 수행하며 하나의 완전한 애플리케이션으로 이루어 지게 되는데요. 이 때, 파드를 통해 각 컨테이너들의 내부 통신이 가능하게 하고 모든 컨테이너에 동일한 환경을 제공해 줄 수 있습니다. 요약하면 파드는 컨테이너가 제공하는 모든 기능을 활용하는 동시에 프로세스가 함께 실행되는 것처럼 보이게 하는 역할을 합니다. │쿠버네티스의 주요 컴포넌트 쿠버네티스의 주요 컴포턴트를 컨트롤 플레인 컴포넌트와 노드 컴포넌트로 나눠서 살펴보겠습니다. ① 컨트롤 플레인 컴포넌트 (Control Plane Components) 마스터 노드의 컨테이너, 워커 노드의 관리는 컨트롤 플레인 컴포넌트를 통해 이루어집니다. 컨트롤 플레인 컴포넌트는 클러스터 전체의 워크로드 리소스 등 주요 구성 요소들을 배포하고 제어하는 역할을 합니다. * Kube-APIserver API서버 라는 이름에서 말해주듯이 쿠버네티스의 컴포넌트와 사용자와의 접점 역할을 맡고 있습니다. 쿠버네티스에서 클러스터의 모든 구성 요소들은 오직 API서버를 통해서만 상호 접근이 가능하도록 설계되어 있습니다. 쿠버네티스의 중앙관리자라는 표현이 어울릴지 모르겠지만, 파드의 생성부터 스케줄링, etcd와의 통신까지 쿠버네티스의 모든 동작 과정에 API서버는 쿠버네티스의 중심에 있습니다. * etcd etcd는 클러스터 안의 각 구성요소에 대한 정보가 키-값 형태로 저장된 자체적인 데이터베이스입니다. 현재 클러스터에 있는 컴포넌트가 몇 개인지, 각각의 파드들이 어떤 노드에 붙어 있는지, 어떤 컨테이너를 들고 있는지에 대한 모든 정보가 etcd에 저장됩니다. 중요한 점은 etcd가 다운된다면 클러스터는 제대로 동작하지 못하게 되므로 자체적인 백업 스케줄링은 쿠버네티스 관리에 필수 요소라고 할 수 있습니다. * kube-controller-manager 컨트롤러 매니저는 클러스터 내에 작업 중인 다양한 리소스들을 모니터링하며 사용자가 설정한 원하는 상태(Desired State)와 현재의 상태(Current State)가 일치하도록 관리하는 작업을 합니다. 주요 컨트롤러로는 파드 복제를 유지해 주는 레플리카셋(ReplicaSet), 앱 배포를 세밀하게 관리할 수 있는 디플로이먼트(Deployment) 등으로 구성되어 있으며, 하나의 패키징 된 형태를 가지고 있습니다. * Kube-Scheduler 스케줄러는 각 파드들이 어떤 노드에서 작업을 수행할지 결정해 주는 역할을 맡고 있습니다. 비유하자면 작업 장소를 선택해 주는 의사 결정만 담당하고 있으며 실질적인 배치 작업은 아래 설명할 Kubelet이 담당하고 있습니다. ② 노드 컴포넌트 (Node Components) 노드 컴포넌트는 노드에서 작동하는 파드들을 관리하기 컴포넌트입니다. 워커 노드뿐 아니라 마스터 노드에서도 존재합니다. * Kubelet Kebelet은 클러스터의 모든 노드에서 실행되는 에이전트입니다. 파드의 실행을 직접적으로 관리한다고 볼 수 있는데요. 컨테이너디(Containerd), 크라이오(CRI-O) 같은 컨테이너 런타임과도 통신이 가능하며 노드 내에 구동 중인 컨테이너에 대한 라이프사이클을 관리합니다. 본래 쿠버네티스에서는 컨테이너 생성과 실행을 위한 런타임 엔진으로 도커(Docker)를 지원해왔으나, 2022년 2월 기준으로 완전히 중단되었습니다. 물론 런타임 엔진에서 도커가 제외된다는 것이 클러스터에서 도커 자체를 사용하지 못하게 된다는 뜻은 아닙니다. * Kube-proxy Kube-proxy는 노드에서 구동되는 쿠버네티스 네트워크 프록시입니다. 쿠버네티스에서 서비스라고 불리는 내부/외부 트래픽을 어느 파드로 전달할 것인지에 대한 규칙을 생성하고 관리하는 역할을 합니다. 。。。。。。。。。。。。 쿠버네티스의 주요 오케스트레이션 기능과 쿠버네티스의 주요 구성 요소 및 컴포넌트들을 살펴보았는데요. 쿠버네티스만이 컨테이너의 관리 복잡성을 해결할 수 있는 유일한 오픈소스는 아닙니다. 아파치 소프트웨어 재단에서 개발한 ‘아파치 메소스(Apache Mesos)’, 도커에서 개발한 ‘도커 스웜(Docker Swarm)’ 등의 컨테이너 관리 오픈소스도 있지만 2024년 현재 쿠버네티스는 독점적인 위치를 차지하고 있습니다. 무엇보다 3대 퍼블릭 클라우드사인 AWS, Azure, GCP 모두 매니지드 쿠버네티스 플랫폼을 제공하고 있습니다. 국내 퍼블릭 클라우드인 kt cloud, 네이버클라우드, NHN클라우드, 가비아, 카카오클라우드, 삼성클라우드플랫폼 등 모두 각 클라우드 환경에 최적화된 쿠버네티스 서비스를 제공하고 있죠. 또한, RedHat은 쿠버네티스 기반의 오픈시프트(OpenShift)를 통해 CaaS(Container as a Service) 시장의 선점을 노리고 있습니다. 스타트업과 대기업을 가리지 않고 기업에서 운영하는 컨테이너 기반의 애플리케이션이 복잡화됨에 따라 컨테이너 오케스트레이션 관리 도구인 쿠버네티스는 이제 기업 IT 운영전략의 핵심 요소가 되었습니다. 제니우스 쿠버네티스 모니터링 화면 예시 브레인즈컴퍼니의 제니우스(Zenius) 역시 컨테이너 모니터링뿐 아니라 쿠버네티스에 대한 모니터링을 환경을 제공하고 있습니다. 멀티 클러스터 환경에서의 모든 클러스터에 대한 모니터링뿐 아니라 Object Meta 정보를 제공하며 다양한 임계치 기반의 이벤트 감시 설정으로 선제적 장애 대응이 가능합니다. 📚참고 자료 쿠버네티스 공식 문서: Kubernetes Components 쿠버네티스 공식 문서: Options for Highly Available Topology 쿠버네티스 공식 문서: Container runtimes 2024.02.05
기술이야기 가트너부터 딜로이트까지, 2024 IT트렌드 총정리 기술이야기 가트너부터 딜로이트까지, 2024 IT트렌드 총정리 지난해는 AI를 중심으로 IT 전 분야에서 혁신적인 변화가 있었고, 올 2024년에는 변화의 속도가 더 빨라질 것으로 예상됩니다. 따라서 이와 같은 빠른 변화를에 얼마나 잘 대처하는지가 점점 더 중요해지고 있는데요. 변화를 더 자세하고 빠르게 파악하기 위해서 가트너, 딜로이트, 포레스터 리서치가 발표한 2024 IT 트렌드의 핵심 내용을 모아봤습니다. 。。。。。。。。。。。。 가트너, AI가 가져올 구체적인 변화에 주목하다 가트너는 AI TRiSM부터 Machine Customers까지 총 10개의 주제로 2024년 IT 트렌드를 정리했습니다. 특히 AI와 클라우드를 통한 산업에서의 구체적인 변화에 주목했는데요. 자세한 내용을 살펴보겠습니다. [1] AI TRiSM: AI의 신뢰, 위험 및 보안 관리 AI TRiSM(AI Trust, Risk, and Security Management)은 인공지능 시스템의 신뢰성, 위험, 보안을 관리하는 프레임워크입니다. AI가 윤리적이고 공정하며 투명해야 함을 의미하며, 잠재적 위험을 식별하고 완화하는 데 중점을 둡니다. 보안 관리는 AI 시스템을 사이버 공격과 데이터 유출로부터 보호합니다. AI TRiSM은 의료·금융·자율주행 차량 등, 다양한 분야에서 AI의 안전하고 책임 있는 사용을 보장하는 데 필수적입니다. 이를 통해서 AI 기술의 지속 가능한 발전과 사회적 신뢰를 유지할 수 있습니다. [2] CTEM: 지속적인 위협 노출 관리 Continuous Threat Exposure Management(CTEM)은 사이버 보안 분야에서 조직의 지속적인 위협 노출을 관리하는 전략입니다. 이 방법론은 실시간 모니터링, 자동화된 위험 평가, 적응적 대응 전략을 포함하며 장기적으로 비즈니스의 연속성을 보장하는데 기여합니다. 예를 들어 금융 서비스 회사는 네트워크와 시스템을 지속적으로 스캔하여 취약점을 탐지하고, 감지된 위협에 대해 우선순위를 매겨 신속하게 대응해야 합니다. 또한 소프트웨어 개발 회사는 개발 중인 소프트웨어와 인프라를 모니터링하여 보안 취약점을 조기에 발견하고, 자동화된 도구를 사용해 코드의 취약점을 수정해야 합니다. [3] Sustainable Technology: 지속 가능한 기술 지속 가능한 기술은 환경 영향을 줄이고 지속 가능성을 촉진하는 혁신 및 관행을 포함합니다. IIoT(산업용 사물 인터넷) 센서와 AI를 사용하여 공급망 작업을 최적화하고, 탄소 배출을 줄이며 전반적인 장비 효율성을 향상시키는 산업이 좋은 예입니다. 또한 자급자족 LED 조명, 전기 교통, 태양 에너지, 탄소 포집 및 저장 기술 등의 지속 가능한 기술과 관행도 포함됩니다. 가트너는 또한 지속 가능한 기술이 위험 감소, 운영 효율성 향상, 경쟁 우위 획득, 인재 유치, 환경 및 사회적 책임 강화와 같은 비즈니스 이점을 제공한다고 강조합니다. [4] Platform Engineering: 플랫폼 엔지니어링 플랫폼 엔지니어링은 개발자와 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 도구, 기능 및 프로세스 세트를 제공하는 방식입니다. 사용자의 생산성을 높이고 부담을 줄이는데 중점을 둡니다. 플랫폼 엔지니어링은 사용자의 특정 요구와 비즈니스 요구에 맞게 플랫폼을 수정합니다. 전담 제품 팀은 재사용 가능한 도구와 적절한 기능을 제공하며, 사용자 친화적인 인터페이스 솔루션을 제공합니다. 자동화된 프로세스 및 의사 결정을 위한 기초를 제공하며, 복잡한 상황에서도 디지털 개발을 가속화하게 하는 Be Informed 플랫폼이 좋은 예입니다. [5] AI-Augmented Development: AI 증강 개발 소프트웨어 개발 과정에서 AI를 활용하여 개발자의 작업을 돕고, 테스트 플랫폼과 문서 작성을 지원하는 것을 뜻합니다. GitHub Copilot, Replit GhostWriter, Amazon CodeWhisperer와 같은 AI 기반 코드 생성 서비스가 좋은 예입니다. 이러한 AI 기반 코딩 도우미를 사용하여 업무의 효율을 높일 수 있지만, AI가 오류를 발생시킬 수 있고 독창적인 코드를 생성할 수 없기에 개발자의 역할은 여전히 중요합니다. [6] Industry Cloud Platforms: 산업 클라우드 플랫폼 Industry Cloud Platforms은 특정 산업에 특화된 기능을 제공하는 클라우드 서비스입니다. SaaS(Software as a Service), PaaS(Platform as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service)를 결합하여 업계별 맞춤형 기능을 제공합니다. 구체적으로 네 가지의 서비스를 예로 들 수 있습니다. ◾ AWS for Healthcare AWS는 의료 산업에 특화된 클라우드 서비스를 제공하여 의료 데이터 관리, 환자 관리, 의료 연구 등을 지원합니다. ◾ Microsoft Cloud for Financial Services 금융 산업에 맞춤화된 클라우드 솔루션을 제공하여 은행업, 보험 업계에서 사용되고 있습니다. ◾ GCP for Retail Google은 소매 산업에 특화된 클라우드 서비스를 통해 고객 데이터 분석, 재고 관리, 전자상거래 솔루션 등을 지원합니다. ◾ IBM Cloud for Telecommunications 통신 산업에 최적화된 클라우드 서비스를 제공하여 네트워크 운영, 고객 서비스 향상, 신기술 적용 등을 지원합니다. 이러한 산업별 클라우드 플랫폼은 기업이 보다 효율적으로 운영하고 혁신을 가속화하는 데 도움을 줍니다. [7] Intelligent Applications: 지능형 애플리케이션 Intelligent Applications은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 활용하여 데이터를 분석하고, 사용자 행동을 예측하는 등의 기능을 제공합니다. 자동화된 의사결정, 사용자 맞춤형 경험 제공, 그리고 비즈니스 프로세스의 효율성 향상을 위해 설계되었습니다. 예를 들어 고객 서비스를 위한 AI 기반 챗봇, 데이터 분석을 통해 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 소매 애플리케이션, 또는 실시간 의료 데이터 분석을 제공하는 헬스케어 애플리케이션 등이 있습니다. Salesforce Einstein, Google Cloud AI, IBM Watson, Microsoft Azure AI가 지능형 애플리케이션에 해당합니다. [8] Democratized Generative AI: 민주화된 생성 AI Democratized Generative AI는 인공지능의 생성 능력을 널리 사용할 수 있게 하는 개념으로, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있는 AI 도구와 플랫폼을 의미합니다. 창작물 생성, 데이터 분석, 예측 모델링 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 구체적인 서비스나 회사로는 OpenAI의 GPT-, Google의 DeepMind, Adobe의 Sensei와 같은 플랫폼들이 이에 해당합니다. 이러한 도구들은 사용자가 복잡한 알고리즘을 직접 다루지 않고도 AI의 혜택을 누릴 수 있게 해줍니다. [9] Augmented Connected Workforce: 증강 연결된 노동력 기술을 활용하여 직원들의 작업 능력을 향상시키고 원격 협업을 강화하는 전략입니다. 가상 현실, 증강 현실, 인공지능 등을 포함하는 다양한 기술을 활용하여 직원들이 더 효율적이고 효과적으로 협업하고 작업할 수 있도록 지원합니다. Microsoft의 HoloLens와 같은 증강 현실 기기나 Slack, Microsoft Teams와 같은 협업 플랫폼이 좋은 예입니다. 이러한 기술들은 직원들이 시간과 장소의 제약 없이, 효과적으로 협업하고 작업할 수 있는 환경을 만들어줍니다. [10] Machine Customers: 기계 고객 기계나 소프트웨어가 독립적으로 결정을 내리고 트랜잭션을 수행하는 시나리오를 말합니다. 예를 들어 IoT(사물 인터넷) 기기나 자동화 시스템이 소비자 역할을 수행하여 자동으로 주문하거나, 서비스를 요청하는 것입니다. Amazone Dash의 예시 소모품의 사용량을 체크하여 필요할 때 자동으로 주문하는 Amazon의 Dash Service가 대표적인 예입니다. 이러한 기술은 자동화된 공급 체인 관리와 효율적인 재고 관리 등에 기여하며, 비즈니스와 소비자 모두에게 편리함을 제공합니다. 딜로이트, 6가지 트렌드에 주목하다 딜로이트(Deloitte)는 2024 IT 트렌드를 아래와 같은 여섯 개의 주제로 정리했습니다. [1] 공간 컴퓨팅과 메타버스 메타버스는 기업의 주요 도구로 자리 잡고 있으며, 공간 컴퓨팅 기술도 점점 더 중요한 역할을 할 예정입니다. 디지털 트윈, 5G, 클라우드, 엣지, AI 기술에 대한 투자가 이 변화를 주도하고 있습니다. [2] 생성형 AI 생성형 AI는 비즈니스를 개선하고 혁신을 촉진하는 강력한 도구로, 전략적 계획과 특정 비즈니스 요구에 초점을 맞추어 구현되고 있습니다. 기업은 이 기술을 통해 각 분야에서 높은 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 사용자의 시청 패턴과 선호도를 분석하여, 개인화된 추천 콘텐츠를 제공하는 Netflix와 Spotify가 가장 기본적이고 좋은 예입니다. [3] 새로운 컴퓨팅 방식의 도입 비즈니스는 기존 인프라를 더 효율적으로 활용하고, 최첨단 하드웨어를 추가하여 프로세스를 가속화하고 있습니다. 일부 기업은 이전 컴퓨팅을 넘어서 클라우드, 엣지, 양자 컴퓨팅 등 새로운 컴퓨팅 방식을 모색하고 있습니다. [4] 개발자 경험 강화(DevOps를 넘어 DevEx로) 기술 인재를 유치하고 유지하기 위해 회사들은 개발자 경험에 초점을 맞추고 있습니다. Github Copilot 같은 코드 자동 완성 및 분석 도구의 도입, 통합 개발 환경(IDE) 최적화, 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구 도입 등이 이에 해당합니다. 이러한 노력은 결국 최종 사용자의 경험을 향상시켜 비지니스 성과를 높여줄 예정입니다. [5] 합성 미디어 시대의 진실 방어 AI의 부상으로 인해 악의적인 딥페이크 콘텐츠가 증가함에 따라, 각 기업과 조직들은 유해 콘텐츠를 식별하고 잠재적 공격을 예측하기 위한 방법을 도입하고 있습니다. 특히 2024년은 미국 대통령 선거 등 중요한 이벤트가 많기에 중요한 이슈로 떠오를 예정입니다. [6] 기술적 부채에서 기술적 웰니스로 각 회사와 조직은 기존 코어 시스템, 인프라, 데이터, 애플리케이션을 포함한 노후화된 시스템을 현대화해야 합니다. 이를 위해 정기적인 점검과 예방적 관리에 중점을 두는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 포레스터 리서치, 생성형 AI와 디지털 혁신에 주목하다 포레스터 리서치에 따르면 전 세계 기술 분야에 대한 투자는 5.3% 증가할 것으로 예상됩니다. 이 중 금융 서비스와 헬스케어가 가장 빠른 성장세를 보일 것이고, 클라우드 컴퓨팅을 포함한 IT 서비스와 소프트웨어 분야는 2027년까지 가장 높은 비중을 차지할 예정입니다. 또한 기업이 위험을 줄이고 경쟁력을 확보하기 위해선 생성형 AI, 그리고 녹색 및 디지털 혁신 등에 주목해야 합니다. 생성형 AI 생성형 AI는 2024년에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 대형 컨설팅 회사들은 생성형 AI에 큰 규모의 투자를 할 것이며, 해당 기업들은 경쟁력을 높이기 위해 AWS, Microsoft Azure, GCP 등과 파트너십을 맺을 것으로 예상됩니다. 이제 각 기업이 생성형 AI를 활용하여 실질적인 이윤을 추구하기 시작할 것이기 때문에, 2024년을 '의도적 AI 시대(era of intentional AI)의 원년'이라고도 말할 수 있습니다. 녹색 및 디지털 혁신 데이터 센터의 에너지 효율을 높이기 위한 노력이 진전을 보이고 있습니다. 2030년까지 데이터 센터를 탄소 중립으로 만들겠다는 약속이 강화되고 있습니다. 이는 지속 가능하고 환경친화적인 기술로의 전환의 시작을 뜻합니다. 기술 리더들의 도전 기술 분야의 리더들이 인재를 발굴하고 비즈니스 전략과 기술을 조화시키는데 어려움을 겪을 것으로 예상됩니다. 또한 AI와 관련된 기술의 수요가 빠르게 증가할 것이기에, 관련된 기술과 경험을 기르는 것도 매우 중요해지고 있습니다. 마지막으로 포레스터는 기업들의 경쟁력 유지와 성장 촉진을 위해 위와 같은 트렌드를 빠르게 받아들여야 한다고 강조했습니다. 매튜 구아리니 포레스터 리서치 부사장은, "전체 기술 전략을 핵심까지 현대화하고 조직과 운영을 크게 향상시켜야 성과를 얻을 수 있다"라고 말했습니다. 。。。。。。。。。。。。 가트너, 포레스터 리서치, 딜로이트가 전망한 2024 IT 트렌드를 살펴봤습니다. 트렌드를 아는 것에서 그치는 것이 아니라 발 빠르게 대응하는 것이 가장 중요합니다. 브레인즈컴퍼니는 트렌드에 빠르고 효과적으로 대응할 수 있도록, 제니우스(Zenius)를 통해 쿠버네티스(Kubernetes)를 비롯한 프라이빗/퍼블릭/하이브리드 클라우드 환경, 온-프레미스 환경 모두를 완벽하게 관리할 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 또한 브레인즈컴퍼니의 자회사인 에이프리카는 AI 비즈니스를 위한 쿠버네티스 기반의 AI 개발 통합 플랫폼 솔루션과, 멀티 클라우드 통합 관리 플랫폼(CMP) 솔루션을 제공하고 있습니다(🔍에이프리카 솔루션 자세히 보기). 힘차게 시작한 2024년, 올 한 해는 또 얼마나 큰 변화가 있을까요? 이 글을 읽으시는 모두가 변화에 앞서가서 성공 스토리를 만들 수 있기를 기원합니다. 2024.01.19
기술이야기 클라우드 전환과 하이브리드 클라우드가 성공하려면? 기술이야기 클라우드 전환과 하이브리드 클라우드가 성공하려면? 정부와 공공기관, 그리고 금융권과 대기업 등 모든 분야에서 클라우드 전환이 가속화되고 있습니다. 이에 따라서 가트너(Gartner)는 2018년 약 2.1조 원이었던 국내 클라우드 시장 규모가 2024년에는 약 '6조 원'에 이를 것으로 내다봤습니다. 。。。。。。。。。。。。 1. 클라우드 전환 단계 ▪초창기: 소규모 Workload가 시범적으로 전환되는 시기 ▪과도기: 인프라, 네이티브 앱 등 주요 Workload가 전환되는 시기 ▪정착기: 모든 Workload가 클라우드에서 개발/구축되는 시기 클라우드 전환은 크게 세 단계로 나누어서 진행됩니다. 대부분의 기업과 기관이 현재 '클라우드 전환 과도기'에 접어든 가운데, 몇 가지 작지 않은 이슈로 인한 어려움을 겪고 있습니다. 2. 클라우드 송환? 클라우드에서 On-Premise로 복귀?! IDC는 최근, "향후 2년 내 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 또는 비 클라우드 환경으로의 이전을 계획하고 있는 기업의 비중이 70%가 넘는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 더욱 심화될 전망이다"라고 발표했습니다. '클라우드 송환(Cloud Repatriation)'이라고도 부를 수 있는 이 같은 현상은, 주로 클라우드의 높은 비용·성능 문제·보안 및 규제·공급자 Lock-in 등이 주요 원인으로 지적되고 있습니다. 이와 같은 클라우드 전환 과도기에서의 어려움을 극복하고 효율성을 높이기 위해, '하이브리드 클라우드'로의 전환이 새로운 트렌드로 자리 잡았습니다. 3. 유연하게 활용한다! ‘하이브리드 클라우드’로의 전환 트렌드 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)는 퍼블릭·프라이빗 클라우드와 대형 IDC 센터와 같은, 온프레미스(On-Premise) 환경을 조합하여 사용하는 것을 말합니다. ⓒ디지털 서비스 이용 지원 시스템 현재 87% 이상의 기업이 2가지 이상의 멀티 클라우드를 사용하며, 72% 이상은 하이브리드 클라우드를 사용하는 것으로 나타났습니다. 하이브리드 클라우드의 장점 ▪다양한 환경을 조합하여 유연하게 리소스를 확장하거나 축소 가능 ▪민감정보를 프라이빗 클라우드에 유지하여 보안성 강화 ▪서로 다른 클라우드 환경의 장점의 조합 및 활용 가능 하이브리드 클라우드는 위와 같은 분명한 장점이 있기에, 계속해서 많은 기업과 기관이 사용할 것으로 예상됩니다. 하지만 하이브리드 클라우드도 반드시 극복해야 할 한계와 문제점이 있습니다. 하이브리드 클라우드의 한계는 크게 세 가지로 나눠볼 수 있는데요. 4. 하이브리드 클라우드의 세 가지 한계, 그리고 극복 방안 관리의 복잡성 Complexity On-Premise, 하이브리드 클라우드, 퍼블릭 클라우드 등은 모두 서로 다른 인프라 구성과 특성을 보유하고 있습니다. 따라서 다양한 CSP와 Legacy 시스템 등을 종합적으로 관제하기 위한 모니터링 기술이 필요합니다. 정책의 분산화 Decentralization 각 CSP의 독자적인 기술과 운영환경에 따라, 기업의 IT 인프라 관리 정책이 분산화될 우려가 있습니다. 따라서 서로 다른 API 환경에 대응할 수 있는 중립적인 모니터링 접근 방식이 필요합니다. 서비스 품질 이슈 Quality 이기종 환경에서의 실시간 성능 모니터링 부재로, 서비스 품질 및 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 실시간 상태 및 성능 지표 모니터링을 통한 최적의 프로비저닝 역량 확보가 중요합니다. 결국 하이브리드 클라우드의 세 가지 한계를 극복할 수 있는 '성공적인 모니터링 전략'이 필요합니다. 5. 하이브리드 클라우드 환경에서의 성공적인 모니터링 전략 앞서 살펴본 것처럼 하이브리드 클라우드의 효율을 높이고 한계를 극복하기 위해선, 성공적인 클라우드 & On-Premise 통합 모니터링이 필요합니다. 통합 모니터링을 통해서 다양한 관리 Point를 단일화하고, 일관된 IT 정책을 적용하며, 다양한 관점별 View를 통한 데이터 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 각 환경에 대한 실시간 성능 지표 모니터링과 신속한 장애 감지 및 원인 분석을 통해, 높은 서비스 품질을 유지할 수 있습니다. 주요 Point에 대해서 자세히 살펴본다면 다음과 같습니다. l 단일 Framework 기반의 통합 모니터링 환경 구성 성공적인 모니터링을 위해서는 Public/Private 클라우드와 On-Premise를 아우르는 단일 Framework 기반의 통합 모니터링 환경을 구성해야 합니다. 다양한 환경에 대한 통합 모니터링 시스템을 구축하여, 대시보드와 토폴로지 맵 등을 통해 분산된 IT 리소스와 서비스 정보를 한눈에 볼 수 있어야 하는 것이죠. l 퍼블릭 클라우드 모니터링: 통합 관리 및 운영 가시성 확보 제니우스(Zenius)의 클라우드 서비스 맵 이용 중인 클라우드 서비스 전체 및 개별 단위의 주요 지표 상세 모니터링으로, 가시성을 확보해야 합니다. 이를 통해서 다양한 서비스의 주요 지표를 관리, 이용 서비스 간의 연관관계 관리, 과금(Billing) 관리, 즉각적인 장애 관리를 할 수 있습니다. l 프라이빗 클라우드 모니터링: 개별적인 구성 환경을 고려한 모니터링 각 기업과 공공기관 개별적인 클라우드 구성 환경을 고려하여, 클라우드 인프라 자원을 관리하고 활용도를 높이기 위한 모니터링 전략도 필요합니다. 위의 설명처럼 쿠버네티스(Kubernetes), 컨테이너(Container), SDN 등 프라이빗 클라우드 환경을 구성하는 요소를 다각적으로 관리하여 IT 인프라 자원의 활용도를 향상시켜야 합니다. l MSA 기반 애플리케이션 모니터링 IDC에 따르면 2025년에 출시되는 앱의 90% 이상이 '클라우드 네이티브'로 구현될 전망이라고 합니다. 클라우드 네이티브의 핵심은 'MSA(Micro Service Architecture)' 방법론으로의 전환입니다. 애플리케이션을 효과적으로 실행·배포·활용하기 위한 핵심요소는 'Container'이죠. 따라서 MSA 환경에서의 성공적인 애플리케이션 관리를 위해서는 실시간 모니터링, 분산 시스템 관제, 서비스 수요 변화 대응 이 세 가지가 가장 중요합니다. 위 도표에 정리된 것처럼 컨테이너 기반의 마이크로 서비스 모니터링, 복잡화된 시스템 간 트랜잭션 분석 및 가시화, 오토스케일링 자동 대응을 통한 관제 연속성 확보 전략을 구축한다면 성공적으로 MSA 기반의 애플리케이션 모니터링을 할 수 있습니다. l 레거시 환경 모니터링 마지막으로 On-premise로 자체 보유하고 있는 레거시 장비와 프라이빗 클라우드 장비가 있는 전산실의 성공적인 모니터링을 위해서는, 먼저 On-premise 환경을 고려한 최적의 포인트 솔루션과 통합 플랫폼 기반 모니터링이 확보되어야 합니다. 또한 안정적인 On-Premise 환경 운영을 위해 전산실 부대설비(UPS, 항온 항습기 등), 환경감시(온/습도, 누수 등)에 대한 레거시 환경 맞춤형 관리가 가능해야 합니다. 물리/가상 자원 간의 그룹화 관리 기능, 다양한 자원 간의 이벤트 연관 설정 및 분석 기능도 성공적인 레거시 환경 모니터링을 위한 필수조건입니다. 6. 성공적인 모니터링 솔루션 선택 기준은? 클라우드 전환기, 하이브리드 클라우드 환경에서 성공적인 모니터링을 위한 루션 선택 기준은 1) 기술력이 있는지 2) 검증된 솔루션인지 3) 믿을 수 있는 기업인지 이렇게 세 가지로 정리할 수 있습니다. 하나, 기술력이 있는 솔루션인가? 클라우드와 레거시 통합을 위한 프레임워크 기반의 솔루션인지, 그리고 여러 환경에 존재하는 IT 자원을 통합적으로 가시화할 수 있는지, 변화에 쉽게 대응할 수 있는 사용자 맞춤 설계형 대시보드를 제공하는지를 꼭 살펴봐야 합니다. 브레인즈컴퍼니 제니우스(Zenius)의 퍼블릭 클라우드 서비스 관제 예시 또한 AI 기술을 통해 장애를 사전에 예방하는 제니우스(Zenius) 처럼, 서비스 장애로 인한 손실을 방지하기 위한 사전 장애 감지 및 대응도 지원하는지 꼭 살펴봐야 합니다. 업무 효율과 편의성을 높이기 위한 오토스케일링 자동 대응, 장애/이벤트 오토리커버리 등 운영 자동화 기능도 필수 요소입니다. 둘, 검증된 솔루션인가? 클라우드 서비스 보안인증(CSAP), 마켓플레이스 등록 등 클라우드 환경에서의 성능 검증 절차 등 거친 솔루션인지도 중요하게 살펴봐야 합니다. 또한 다수의 공공기관 및 다양한 산업군에서 사용되고 있는지도 중요한 판단 기준입니다. 셋, 믿을 수 있는 기업의 솔루션인가? 마지막으로 모니터링 서비스를 개발 및 운영한 업력, 재무 상태 안정성, 전문 인력 보유 등으로 지속적인 지원이 가능한 기업의 솔루션인지를 검토해 봐야 합니다. 。。。。。。。。。。。。 브레인즈컴퍼니는 전통적인 IT 인프라 모니터링 시장에서의 경험을 바탕으로, 하이브리드 환경에서의 성공적인 모니터링을 수행하고 있습니다. 이제 필수가 된 클라우드 전환, 제대로 된 솔루션 선택을 통해 성공적으로 진행하시기 바랍니다! 2024.01.18
기술이야기 테라폼(Terraform)의 모든 것, 그리고 AWS EC2 생성하기 기술이야기 테라폼(Terraform)의 모든 것, 그리고 AWS EC2 생성하기 클라우드 환경이 도래하면서 CSP(Cloud Service Provider)에서는 콘솔을 통해 클라우드 자원에 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 하지만 서비스를 운영하며 발생하는 다양한 이슈를 콘솔에서 전부 관리하기에는 무리가 있습니다. 반복적인 작업과 휴먼에러가 발생하기 때문이죠. 이러한 문제를 한 번에 해결할 수 있는 방법이 바로 IaC(Infrastructure as Code)입니다. 인프라를 코드로 관리하는 컨셉으로, 효율적인 데브옵스와 클라우드 자동화 구축을 위해 ‘꼭’ 필요한 기술로 각광받고 있죠. 그중에서도 ‘테라폼(Terraform)’은 가장 강력한 IaC 도구로 꼽힙니다. “테라폼(Terraform)이란?” 테라폼은 하시코프(Hashicorp) 사에서 Go 언어로 개발한 오픈소스 IaC 도구입니다. 테라폼에서는 HCL(Hashicorp Configuration Language, 하시코프 설정 언어)을 사용해 클라우드 리소스를 선언합니다. *쉽게 설명한다면 코드로서 클라우드 인프라 서버를 더 효율적으로 구축하고, 운영할 수 있는 오픈소스 소프트웨어죠. 따라서 이번 시간에는 테라폼의 기본동작방식, 특장점, 명령어의 종류, 구체적인 활용 예시에 대해서 살펴보겠습니다. 。。。。。。。。。。。。 테라폼의 기본동작방식 테라폼은 Write, Plan, Apply 기본동작방식으로 이루어져 있는데요. Write 단계에서는 HCL 언어로 필요한 리소스를 선언하고, Plan 단계에서는 앞에서 선언된 리소스들이 생성 가능한지 테스트 및 예측 실행을 수행하며, Apply 단계에서는 선언된 리소스들을 CSP에 적용하는 과정을 거칩니다. *쉽게 설명한다면 Write 단계는 코드 기반으로 선언하고, Plan 단계는 코드 기반으로 검토하며, Apply 단계는 코드 기반으로 리소스를 생성하는 것이죠. 테라폼의 기본개념 테라폼의 주요 기본개념이자 구성요소입니다. 전부 필수적인 내용이지만 특히 Resource, Provider, State는 많이 쓰이는 중요 개념이며 하단 예시에도 나오니 꼭 기억해 두세요! 테라폼의 장점 테라폼은 다양한 장점들이 있는데요. 그중 가장 큰 장점은 자동화를 통해 코드 기반으로 서버 운영 및 관리가 가능한 점입니다. 초보자도 쉬운 코드 재사용을 통해, 효율적인 협업이 가능하고 생산성도 향상시킬 수 있죠. 또한 테라폼은 AWS, GCP(구글), Azure(MS), Naver Cloud(네이버클라우드) 등 다양한 환경에서 지원이 가능한데요. 즉 테라폼만으로도 멀티 클라우드 리소스들을 선언하고 코드로 관리할 수 있습니다. 테라폼의 명령어 테라폼에서 자주 쓰이는 명령어입니다. 그중에서도 코드를 통해 실행될 내용을 미리 확인하는 Plan, 코드 기반으로 리소스를 생성하는 Apply, 그리고 상태를 확인하는 State가 핵심 명령어로 많이 사용되고 있습니다. 테라폼의 활용예시 테라폼을 통해 많은 것을 할 수 있지만, 이번 시간에는 테라폼을 이용하여 AWS에 가장 중심이 되는 서비스인 EC2(AWS에서 제공하는 서버)를 생성해 보겠습니다. 또한 제니우스(Zenius) 모니터링까지 살펴봅시다! 우선 앞서 [테라폼의 기본동작방식]에서 설명했던 것처럼 테라폼은 Write, Plan, Apply 단계를 거치게 되는데요. 테라폼 명령어가 어떤 방식으로 쓰이고 반응하는지, 예시를 통해 확인해 볼까요? > Write 단계: Provider 및 Resource 선언하기 Writer 단계에서는 [테라폼의 기본개념]으로 언급된 *Provider, Resource를 코드 기반으로 선언한 부분을 확인할 수 있습니다. > Plan 단계: Terraform plan Plan 단계에서는 *Terraform plan을 통해 검증을 하게 되는데요. 위 사진 하단에 나와있듯 1개가 추가되고, 0개가 변하고 0개가 없어진다는 의미입니다. 이처럼 +을 통해 추가되는 인프라의 상세정보를 확인할 수 있습니다. > Apply 단계: Terraform apply Apply 단계에서는 앞서 구축 계획에 문제가 없다면 *Terraform apply를 통해 검증된 결과를 바탕으로 실제 인프라에 적용하는 단계입니다. apply 명령을 이용하여 리소스를 생성·수정·삭제하는 것이죠. > State로 확인해 보기 State list 명령어를 통해서도 확인해 보니, 1개의 인스턴스(instance, 클래스의 현재 생성된 오브젝트)가 확인 되네요. 앞서 State list 명령어를 통해 생성된 ‘부분’만 확인했다면, 이번에는 State show 명령어를 통해 어떻게 생성이 됐는지 ‘상세’하게 확인해 봅시다. State 명령어뿐만 아니라 State는 terraform.tfstate 파일로도 확인 가능해 인스턴스 Name 또한 비교해 보았습니다. 테라폼을 이용해 최종 목표였던 AWS에 EC2 인스턴스가 잘 생성이 되었는지 확인해 봐야겠죠? *빨간색 네모 박스에 표기되어 있는 것처럼 잘 생성 되었습니다. 여기서 다시 주목할 점은 AWS의 인스턴스를 생성하기 위해선, 여러 가지 절차를 거쳐야 하는데요. 테라폼을 이용하면 ‘코드’ 하나로 바로 생성이 가능하다는 점입니다. 코드 기반으로 서버운영 및 관리의 자동화라는 특장점 또한 다시 한번 상기해 볼 수 있겠죠? 이처럼 인프라 서버를 효율적으로 구축하는 테라폼을 이용하여, AWS에 EC2를 생성해 보았습니다. 하지만 ‘생성’만 중요한 게 아닌, 효율적인 클라우드 인프라 관리를 극대화하기 위해 ‘모니터링’하는 점도 매우 중요한데요. 테라폼처럼 매우 쉽고 효율적인 방법을 소개하겠습니다. 바로 AWS EC2 모니터링이 가능한 클라우드 서비스 모니터링 시스템인 제니우스-CMS(Zenius-CMS) 예시를 통해, 다양한 환경에서 인프라 모니터링을 어떻게 하고 있는지 살펴보겠습니다! Zenius에서 AWS 모니터링하기 Zenius-CMS는 API를 통해 AWS 계정 기반으로 자동 모니터링을 제공하고 있는데요. 테라폼을 통해 AWS에서 EC2가 코드 기반으로 쉽게 생성했던 것처럼, CMS도 간편한 AWS 모니터링 실행이 가능합니다. 위 사진처럼 EC2 클라우드 서버에 대한 성능도 모니터링이 가능하죠. 여기서 새로운 인스턴스를 추가하면, 이 또한 자동으로 모니터링이 됩니다. Zenius-CMS는 EC2뿐만 아니라 RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있는데요. AWS 콘솔에 접속하지 않고도, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이도 확인할 수 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 이번 시간에는 인프라 서버를 효율적으로 구축하는 테라폼에 대해 학습하고, AWS에 EC2를 생성해 보며 활용 예시까지 살펴보았습니다. 또한 제니우스-CMS(Zenius-CMS) 예시를 통해, AWS EC2 모니터링뿐만 아니라 다양한 환경에서 인프라 모니터링 방법을 알 수 있었는데요. 앞으로도 클라우드 환경에서의 인프라 관리뿐만 아니라, 다양한 환경에서의 모니터링이 가능한 제니우스 제품에 많은 관심 부탁드릴게요! 📚참고 자료 모두의 Terraform(테라폼) PART1 - 개념(230313) Terraform(테라폼)이란? 간단 사용기(220711) 테라폼(Terraform) 기초 튜토리얼(200314) 2024.01.11
기술이야기 클라우드 네이티브의 핵심! CNCF의 세 가지 핵심가치 기술이야기 클라우드 네이티브의 핵심! CNCF의 세 가지 핵심가치 최근 디지털 트랜스포매이션(Digital Transformation)이 IT 트렌드로 자리 잡았습니다. 기업과 조직은 빠르게 변화하는 환경에 대응하고 경쟁에서 앞서기 위해 '클라우드 네이티브 컴퓨팅' 기술을 채택하고 있는데요. 여기서 클라우드 네이티브 컴퓨팅 기술을 연구 및 발전시키고, 생태계를 촉진하는데 중추적인 역할을 하는 커뮤니티가 바로 'CNCF(Cloud Native Computing Foundation)'입니다. 현재 CNCF에서는 Google, Intel, Azure 등 700여 곳 이상의 회원사들이 활동에 참가하고 있습니다. 이번 시간에는 CNCF가 정확히 무엇이고, 추구하는 핵심가치와 주요 프로젝트에 대해 자세히 알아보겠습니다. 。。。。。。。。。。。。 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)란 CNCF는 2015년 12월에 리눅스 재단에 의해서 출범된 비영리 단체로, 네이티브 컴퓨팅 기술의 채택을 촉진하는 오픈소스 소프트웨어 재단입니다. CNCF는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 플랫폼에서 사용하며, 확장 가능한 애플리케이션을 개발하는데요. 이와 관련된 기술인 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메쉬 등의 발전을 촉진하여 이러한 기술 패턴을 누구나 이해하고 활용할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. ▲총 24개의 CNCF Platinum Members 이러한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 대중화하기 위해 Google Cloud, AWS, MS Azure, Cisco, IBM, Apple, Oracle, Red Hat, VMware, SAP 등 유수의 기업들이 플래티넘 회원사로 참여하여 뜻을 같이 하고 있습니다. CNCF의 세 가지 핵심 가치 CNCF의 핵심가치는 1) 클라우드 네이티브 기술의 촉진 2) 오픈소스 프로젝트 생태계 육성 3) 기술의 표준화 수립으로 정리할 수 있습니다. 이 세 가지 핵심 가치를 더 자세하게 살펴볼까요? CNCF 핵심가치1 : 클라우드 네이티브 기술의 촉진 CNCF는 현대적이고 미래 지향적인 '클라우드 네이티브 기술의 촉진'을 중요한 핵심 가치로 규정하고 있는데요. 이는 CNCF가 오늘날의 IT 생태계의 중심에 서서, 클라우드 네이티브 기술을 지속적으로 연구 및 개발하여 새로운 디지털 전환의 시대를 선도하고자 하는 의지가 담겨 있다고 볼 수 있습니다. CNCF는 기존 온 프레미스(On-Premise) 환경, 그리고 모놀리식(Monolithic)한 개발 환경에서 탈피한 컨테이너, 마이크로서비스, 서비스 메시, 서버리스 등. 보다 혁신적이고 미래지향적인 기술 영역을 보급하고 대중화하기 위한 노력과 지원을 아끼지 않습니다. ▲기존 모놀리식 아키텍처와 마이크로서비스 아키텍처 비교 또한 디지털 트랜스포메이션 과정에서 클라우드 환경으로의 전환이 더욱 효율적으로 이루어질 수 있도록, 클라우드 네이티브 기술과 기업들의 서비스 모델을 재구성하기 위한 방법들을 안내하고 있습니다. 이렇게 새로운 서비스 모델 구축을 통해 민첩성과 효율성을 강화하여, 빠르게 변화하는 IT서비스의 수요에 기민하게 대응하고 고객 요구에 부응할 수 있도록 지원합니다. 여기서 계속 언급되고 있는 '클라우드 네이티브'는 정확히 무엇을 뜻할까요? CNCF의 활동에 대한 이해도를 높이기 위해, 클라우드 네이티브의 의미를 짚어보겠습니다! 📑클라우드 네이티브(Cloud Native)란? 클라우드 네이티브는, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 현대적 애플리케이션을 구축·배포·관리할 때의 소프트웨어 접근 방식입니다. 기업과 조직은 고객의 요구를 충족하기 위해 신속하게 업데이트할 수 있는 확장성과 유연성, 그리고 복원력이 뛰어난 애플리케이션을 구축하고자 합니다. 이를 위해 클라우드 네이티브에서 사용되는 기술들은, IT 서비스에 영향을 미치지 않고 애플리케이션을 신속하게 변경합니다. 또한 리소스를 효율적으로 활용하여 빠르게 변화에 대응할 수 있도록 지원하고 있습니다. 위의 개념을 '클라우드 컴퓨팅'과 비교한다면 보다 더 쉽게 이해할 수 있는데요. 클라우드 컴퓨팅은, 클라우드 서비스 제공 업체가 단순히 리소스와 인프라를 클라우드 형태로 제공하는 방식입니다. 여기서 서비스 제공 방식은 기존 '모놀리식' 방식과 크게 다르지 않습니다. ▲클라우드 네이티브의 핵심요소 ⓒPivotal 클라우드 네이티브는 마이크로서비스 아키텍처(MSA)와 컨테이너를 기반으로, IT 서비스의 확장·변경 등에 대응이 용이한 환경입니다. 예를 들어 Ex1) 서비스 수요가 폭증하거나 장애가 생겼을 경우 Ex2) 자동적으로 애플리케이션을 확장하거나 장애가 발생했을 경우에는 대체 가능한 모델을 바로 적용하여 Fail-Over가 손쉽게 이루어질 수 있도록 합니다. CNCF에서는 위 그림과 같이 클라우드 네이티브의 핵심 요소를 마이크로서비스, 컨테이너, 애플리케이션의 개발·통합·배포의 의미를 내포하는 DevOps, CI/CD의 개발 방법론을 포함하여 설명하고 있습니다. CNCF 핵심가치2 : 오픈소스 프로젝트 생태계 육성 CNCF는 다양하고 혁신적인 '오픈소스 프로젝트'를 개발·공급·대중화하여, 클라우드 네이티브 생태계를 활성화하는데 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 클라우드 네이티브 컴퓨팅 환경을 구성하고 효율적으로 운영하기 위해, 다양한 오픈소스를 개발하고 있는데요. 누구나 이와 같은 기술들을 이용할 수 있도록 지원합니다. 가장 성공적인 프로젝트는 2018년 8월에 컨테이너 오케스레이션 플랫폼인 'Kubernetes' 프로젝트이며, 컨테이너 생성·실행·종료 등의 역할을 하는 'Containerd', 시스템 모니터링 및 경고 역할을 하는 'Prometheus' 그리고 여러 시스템의 트래픽을 균등하게 분배하여 로드밸런싱을 제공하는 'Envoy' 등이 있습니다. 이처럼 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위한 다양한 프로젝트를 실행하며 배포하고 있습니다. ▲CNCF 개발 완료된 프로젝트 이외에도 클라우드 네이티브 커뮤니티인 이벤트·웨비나·워크샵 등을 활성화하여, 온오프라인 영역에서 개발자들 간의 교류를 원활하게 합니다. 개발자들이 오픈소스 프로젝트를 효과적으로 활용할 수 있도록, 사용법에 대한 교육과 튜토리얼을 제공하기도 합니다. 이를 통해 많은 기업과 이용자들이 클라우드 네이티브 환경에 손쉽게 접근할 수 있도록 지원하고 있습니다. CNCF 핵심가치3 : 기술의 표준화 수립 CNCF는 클라우드 네이티브 관련 기술의 무분별한 확장과 사용으로 인한 혼란을 방지하고자, 기술의 표준화를 촉진하고 정책의 일관성을 확보하는 노력 또한 지속하고 있는데요. 기술의 안정성과 품질 확보를 위해 재단 자체적으로 테스트와 벤치마킹 등을 수행하고, Best Practice를 공유하여, 기술의 표준화와 성숙도를 유지합니다. 이 외에도 CNCF는 새로운 기술의 적용 가능성과 성숙도를 평가하고, 클라우드 관련 기술을 보유한 회원사 및 파트너와의 협력을 촉진합니다. 이처럼 다양한 형태로 클라우드 네이티브 생태계의 지속적인 발전을 지원하고 있습니다. 。。。。。。。。。。。。 이번 시간에는 CNCF의 정의와 핵심가치를 알아보았는데요. CNCF는 앞에서 소개해 드린 내용처럼, 클라우드 네이티브 생태계 활성화를 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 브레인즈컴퍼니 역시 클라우드 네이티브 모니터링을 위한 다양한 제품과 기능들을 속속 출시하고 있으니, 많은 관심 부탁드립니다. 다음 시간에는 [CNCF의 핵심 프로젝트] 주제로 돌아오겠습니다! 2023.12.27
기술이야기 클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요? 기술이야기 클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요? 오늘날 IT 인프라 운영환경은 매우 복잡해졌어요. 갑작스러운 환경 변화에 따라 신속한 대응도 필요한 시점이죠. 이러한 현상으로 많은 기업들이 온프레미스(On-premise) 환경에서 클라우드(Cloud) 환경으로 전환하는 추세이기도 해요. 클라우드 컴퓨팅 서비스 중에는 여러 벤더가 있는데요. 대표적으론 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP)가 있어요. 그중 ‘AWS’는 국내 클라우드 시장에서 3년 간 70% 내외의 시장점유율로, 1위를 차지했는데요(*클라우드 서비스 분야 실태조사(2022), 공정거래위원회) 이처럼 높은 점유율을 가진 1) AWS의 주요 서비스를 살펴보고 2) 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유는 무엇인지 3) AWS의 각종 서비스를 모니터링할 수 있는 제니우스(Zenius)도 함께 소개해 드릴게요! AWS(Amazon Web Services)란? AWS는 ‘Amazon Web Services’의 약어로, 아마존 닷컴이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 서비스의 집합이에요. AWS에서 제공하는 여러 가지 서비스를 이용하면, 기업 및 개인이 필요한 컴퓨팅 리소스를 유연하게 확장하고 관리할 수 있죠. AWS 주요 서비스는 다음과 같아요! AWS 주요 서비스 ▪Amazon VPC(Amazon Virtual Private Cloud) 격리된 네트워크 환경을 구성하게 해주는 서비스예요. AWS의 동일 계정이나, 서로 다른 계정 간에 격리된 네트워크를 연결할 수 있도록 다양한 옵션들을 제공해 줘요. ▪Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) AWS에서 가장 많이 사용되는 컴퓨팅 서비스예요. 가상 서버를 호스팅 할 때 사용하죠. 리눅스나 윈도우 환경 등 다양한 인스턴스 유형을 지원하고, 필요에 따라 성능을 조정할 수 있어요. 생성 가능한 인스턴스 타입은 리전 별 차이가 있으나, 100개~300개에 이를 정도로 방대하답니다. ▪AWS Lambda AWS에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼이에요. 여기서 ‘서버리스’란 개발자가 서버의 존재를 신경 쓸 필요가 없다는 뜻이에요. AWS에서는 서버 인프라에 대한 프로비저닝, 유지관리 등을 대신 처리해 주죠. 이처럼 개발자가 비즈니스 로직에 집중하여 코드를 실행하게 해줘요. ▪Amazon S3 AWS에서 제공하는 스토리지 서비스예요. S3는 파일시스템이 아닌 오브젝트 스토리지 서비스로, 모든 파일에 API를 통해 접근 가능해요. 무제한적인 확장성, 높은 가용성과 내구성을 제공하며 단일 파일을 최대 5TB까지 업로드할 수 있어요. ▪Amazon EBS(Amazon Elastic Block Store) EC2 인스턴스에 장착하여 사용할 수 있는 가상 저장 장치에요. EBS를 연결하여 파일을 저장하면, EC2 인스턴스와 관계없이 데이터를 영구적으로 보관 가능해요. 이 밖에도 AWS에서 제공하는 서비스는 매우 방대한대요. 아래 URL로 접속 시, 필요한 서비스 목록 확인이 가능하답니다! 🔍 더 많은 AWS 서비스가 궁금하다면? 온프레미스와 AWS의 차이 온프레미스 방식은, 클라우드 컴퓨팅 서비스가 나오기 전까지 기업에서 전통적으로 사용한 ‘일반적인 인프라 구축 방식’이에요. 온프레미스 환경에서 서버를 운영하면, 호스팅 서비스를 이용하거나 서버를 직접 구매 또는 임대하죠. 그다음 데이터 센터(IDC, Internet Data Center) 또는 기업 전산실에 설치하여 운영해요. 하지만 물리적인 서버를 직접 설치할 경우, 많은 시간과 비용이 소모되어 이를 위한 운영 공간과 인력이 필요할 수 있어요. 예시를 들어 볼게요. 대형 콘서트 예매, 대학교 수강신청, 입시 원서 접수 등 단기간에 트래픽이 급증했다가 감소되는 경우를 생각해 볼까요? 이때 ‘온프레미스 방식’으로 시스템을 구축한다면, 매우 많은 비용 낭비가 발생하게 될 거예요. 반면 AWS의 경우는 어떨까요? 인터넷이 연결된 어디에서든 쉽게 인프라를 구축하고, 사용한 만큼 비용을 지불할 수 있어요. 큰 이벤트를 처리한 후 생성된 리소스를 간편하게 삭제할 수 있죠. 이처럼 온프레미스 방식과 대비한다면, 남는 자원에 대한 비용 고민이 없어지겠죠? 하이브리드 클라우드 모니터링이 필요한 이유 이처럼 AWS는 매우 유연하고 확장성 있는 클라우드 서비스예요. 하지만 모든 서비스를 AWS를 이용해서 서비스하는 것은 한계가 있는데요. 이유는 다음과 같아요. ▪보안 및 규정 준수 민감한 데이터나 규정 준수가 필요한 업무의 경우, 사설 클라우드나 온프레미스 환경의 자체 데이터 센터를 통해 운영하려는 경향이 있어요. ▪비용 효율 AWS는 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에, 예측할 수 없는 트래픽 증가 등에 대응하기에 좋아요. 하지만 서비스에 따라 온프레미스 환경에서 운영하는 것이 비용 측면에서 더 효율적인 경우가 있죠. 이처럼 많은 기업이 AWS를 이용한 클라우드 서비스로 전환하는 추세지만, 당분간 온프레미스 방식과 결합한 하이브리드 클라우드 운영환경이 많은 편이에요. 그렇다면 이러한 하이브리드 클라우드 운영 환경을 모니터링할 수 있는 방법이 없을까요? 바로 ‘제니우스’를 활용한다면 가능해요! 제니우스를 이용한 하이브리드 클라우드 모니터링 구성도 제니우스 하이브리드 클라우드 모니터링 프로세스를 간략히 소개할게요! 우선 클라우드 환경 단계에서는 AWS 서비스를 이용하여 구축된 클라우드 환경 정보를 RestAPI 방식으로 수집해요. CMS Manager는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠. EMS Manager는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요. Web UI에서는 스토리지에 저장된 데이터를 이용하여, 사용자에게 모니터링 정보를 제공한답니다! 제니우스에서 AWS 모니터링하기 제니우스를 이용한 ‘하이브리드 클라우드 모니터링 구성’을 좀 더 자세히 살펴볼까요? ▪CMS > 모니터링 > 요약 : 위 그림은 AWS 통합 요약 페이지인데요. EC2, RDS, VPC 등 과금 현황까지 통합 모니터링할 수 있어요. ▪EMS > 토폴로지 > 클라우드 맵 : 리전 별 자동 구성형 클라우드 맵 페이지에서는, AWS 리전 별 이용하는 서비스와 연관관계를 클라우드 맵이 자동으로 구성해 줘요. ▪CMS > 클라우드서비스 > EC2 > 주요 성능 지표 : 주요 성능지표 모니터링 페이지에서는 AWS 콘솔에 접속하지 않고, AWS 주요 성능 지표에 대한 모니터링 추이를 확인할 수 있어요. ▪EMS > 오버뷰 : 오버뷰를 통한 온프레미스 + AWS 통합 모니터링 페이지에서는, AWS 모니터링 항목과 온프레미스 환경 모니터링 항목의 통합 현황판을 확인할 수 있어요. 이처럼 AWS와 온프레미스 환경은 물론, 더 다양한 환경의 인프라 모니터링을 위해 제니우스를 사용을 해보는 건 어떨까요? 2023.11.16

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