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브레인즈컴퍼니 ‘2023 소프트웨어대전’ 참가
클라우드(Cloud) 관리와 AWS가 뭔가요?
이운형
2023.11.16
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[행사] 브레인즈컴퍼니 전략사업본부 ‘happy 호프데이’
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 추세
이기도 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 Manager
는 AWS 클라우드 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 주죠.
EMS Manager
는 온프레미스 환경에서 수집한 정보를 취합 후 스토리지에 저장해 줘요.
Web UI
에서는 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?
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이운형
Technical Consulting팀
Technical Consulting팀에서 제품구축과 유지보수 업무를 수행하고 있습니다.
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하이브리드 클라우드 환경에서 쿠버네티스를 어떻게 관리해야 할까?
하이브리드 클라우드 환경에서 쿠버네티스를 어떻게 관리해야 할까?
하이브리드 클라우드는 보안, 비용, 성능, 규제 요건에 따라 워크로드를 유연하게 배치할 수 있는 현실적인 운영 모델입니다. 모든 시스템을 퍼블릭 클라우드로 이전하기 어려운 조직은 온프레미스와 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드를 함께 활용하며 각 환경의 장점을 조합하고 있습니다. 이러한 환경에서 쿠버네티스는 컨테이너화된 애플리케이션을 여러 인프라 위에서 일관되게 실행할 수 있도록 돕는 핵심 기반입니다. 하지만 쿠버네티스를 도입했다고 해서 하이브리드 클라우드의 운영 복잡성이 자동으로 해결되는 것은 아닙니다. 오히려 클러스터가 여러 환경에 분산될수록 관리 기준은 달라지고, 운영 데이터는 흩어지며, 워크로드 배치 판단은 더 복잡해집니다. 따라서 하이브리드 클라우드 환경에서 쿠버네티스를 효과적으로 관리하려면 단일 클러스터를 안정적으로 운영하는 수준을 넘어, 분산된 클러스터와 워크로드를 하나의 운영 체계 안에서 바라보는 관점이 필요합니다. 이번 글에서는 이를 위한 핵심 관리 방향을 운영 표준화, 통합 가시성, 워크로드 배치 전략의 세 가지로 나누어 살펴보겠습니다. [1] 클러스터가 늘어날수록 운영 기준은 더 명확해야 합니다 쿠버네티스는 애플리케이션 실행 방식을 표준화하는 데 유용한 기술입니다. 컨테이너 기반 애플리케이션을 배포하고 확장하며, 장애가 발생한 Pod를 재시작하는 등 운영 자동화의 기반을 제공합니다. 그러나 쿠버네티스가 조직의 운영 방식, 보안 정책, 배포 기준, 모니터링 체계까지 자동으로 표준화해주지는 않습니다. 하이브리드 클라우드 환경에서는 이 차이가 더 크게 나타납니다. 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드에 각각 클러스터가 구성되면 환경별 목적과 제약이 달라집니다. 개발, 테스트, 운영, 재해복구, 보안, 고객사, 리전 단위로 클러스터가 나뉘면서 버전, 설정, 접근 권한, 배포 방식, 네트워크 정책이 조금씩 달라질 수 있습니다. 이처럼 클러스터가 늘어나며 관리 기준이 분산되는 현상을 흔히 ‘클러스터 스프롤’이라고 볼 수 있습니다. 처음에는 환경 분리와 유연한 운영을 위해 클러스터를 나누지만, 시간이 지나면 각 클러스터가 서로 다른 방식으로 운영되고 설정과 정책이 제각각 누적될 수 있습니다. 이 상태에서는 장애 대응, 보안 점검, 컴플라이언스 대응 모두 복잡해집니다. 하이브리드 환경에서 클러스터 스프롤을 줄이려면 다음 기준을 일관되게 관리해야 합니다. 클러스터별 Kubernetes 버전과 구성 현황 Namespace, Label, Annotation 등 리소스 식별 기준 RBAC, 네트워크 정책, Secret 관리 기준 배포·변경 이력 관리 방식 클러스터별 모니터링과 알림 정책 따라서 하이브리드 쿠버네티스 관리의 첫 번째 핵심은 클러스터를 많이 운영하는 것이 아니라, 늘어난 클러스터를 일관된 기준으로 관리하는 것입니다. 쿠버네티스가 실행 환경의 표준화를 제공한다면, 운영 조직은 그 위에서 운영 거버넌스를 별도로 설계해야 합니다. [2] 모니터링은 개별 지표보다 서비스 흐름을 보여줘야 합니다 하이브리드 클라우드 환경에서 쿠버네티스 모니터링은 CPU, 메모리, Pod 상태를 확인하는 수준으로는 충분하지 않습니다. 클러스터가 여러 환경에 분산되어 있고, 애플리케이션은 네트워크, 스토리지, 인증, 외부 API, 내부 시스템과 복잡하게 연결되어 있기 때문입니다. 운영자가 마주하는 문제는 데이터가 없다는 것이 아닙니다. 각 클러스터와 도구에서는 이미 수많은 메트릭, 로그, 이벤트, 알림이 발생합니다. 문제는 이 데이터들이 환경별·도구별로 흩어져 있어 하나의 서비스 흐름으로 연결되지 않는다는 점입니다. 예를 들어 특정 서비스의 응답 속도가 느려졌을 때 원인은 애플리케이션 코드가 아닐 수 있습니다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 사이의 네트워크 지연, 내부 인증 시스템의 응답 지연, 스토리지 I/O 병목, 특정 노드의 리소스 압박이 서비스 장애처럼 나타날 수 있습니다. 반대로 일부 Pod가 재시작되더라도 실제 사용자 서비스에는 영향이 없을 수도 있습니다. 운영자가 장애 원인과 영향 범위를 빠르게 파악하려면 다음 데이터를 함께 연결해서 봐야 합니다. 클러스터 상태: API Server, 노드 상태, 스케줄링 상태 워크로드 상태: Pod 재시작, Replica 불일치, 배포 실패 네트워크 상태: 서비스 연결성, DNS, Ingress, 지연 시간 스토리지 상태: PVC, I/O 지연, 마운트 오류 보안 이벤트: 권한 변경, Secret 접근, Audit Log 애플리케이션 지표: 응답 시간, 오류율, 처리량 하이브리드 환경에서는 장애가 발생한 위치보다 장애가 전파되는 경로가 더 중요합니다. 클러스터 상태가 정상이어도 네트워크 경계나 인증 연계 구간에서 서비스 지연이 발생할 수 있고, 특정 리소스 이상이 실제 사용자에게는 영향을 주지 않을 수도 있습니다. 따라서 하이브리드 환경의 모니터링은 더 많은 데이터를 수집하는 방향보다, 흩어진 운영 데이터를 서비스 맥락으로 연결하는 방향으로 설계되어야 합니다. 쿠버네티스 모니터링의 핵심은 데이터를 많이 모으는 것이 아니라, 운영자가 빠르게 판단할 수 있는 맥락을 제공하는 것입니다. [3] 워크로드 배치는 배포 가능성보다 운영 적합성을 기준으로 해야 합니다 하이브리드 클라우드에서 쿠버네티스의 장점은 워크로드를 여러 환경에 배포할 수 있다는 점입니다. 그러나 효과적인 관리는 “배포할 수 있는가”가 아니라 “어디에 배치하는 것이 적합한가”를 판단하는 데서 시작됩니다. 모든 워크로드가 퍼블릭 클라우드에 적합한 것은 아닙니다. 민감 데이터와 내부 시스템 연계가 중요한 업무는 온프레미스나 프라이빗 클라우드가 더 적합할 수 있습니다. 반대로 트래픽 변동이 크거나 단기간에 자원을 빠르게 확장해야 하는 서비스는 퍼블릭 클라우드가 유리할 수 있습니다. 워크로드 배치 기준은 단순한 인프라 위치가 아니라 다음 요소를 함께 고려해야 합니다. 보안·규제: 민감 데이터와 내부망 연계 여부 성능·지연: 내부 시스템과의 거리, 사용자 접점 위치 확장성: 수요 변동성과 단기 자원 확보 필요성 비용: 퍼블릭 클라우드 사용량과 온프레미스 자원 활용률 데이터 위치: 대용량 데이터 이동 비용과 지연 특수 자원: GPU, 고성능 스토리지, 네트워크 대역폭 필요성 최근에는 AI/ML 워크로드를 쿠버네티스에서 운영하려는 흐름이 커지면서 이 판단이 더 복잡해지고 있습니다. 학습 워크로드는 장시간 고가 자원을 점유하고, 추론 워크로드는 응답 지연 시간과 처리량이 중요합니다. GPU, 대용량 스토리지, 네트워크 대역폭, 모델 서빙 지연 시간까지 관리 대상에 포함됩니다. 결국 하이브리드 클라우드 환경에서 워크로드 배치는 기술적 가능성보다 운영 적합성으로 판단해야 합니다. 쿠버네티스가 어디서든 애플리케이션을 실행할 수 있는 기반을 제공한다면, 운영 조직은 어떤 워크로드를 어떤 환경에 배치해야 안정성과 비용 효율을 함께 확보할 수 있는지 판단할 수 있어야 합니다. 하이브리드 클라우드 시대의 쿠버네티스 관리는 단일 클러스터를 안정적으로 운영하는 수준을 넘어섭니다. 분산된 클러스터를 개별적으로 관리하면 정책은 흩어지고, 운영 데이터는 단절되며, 장애 대응은 느려질 수밖에 없습니다. 따라서 앞으로의 쿠버네티스 관리는 세 가지 관점에서 달라져야 합니다. 첫째, 여러 클러스터를 일관된 기준으로 관리하기 위한 운영 거버넌스가 필요합니다. 둘째, 모니터링은 흩어진 데이터를 서비스 맥락으로 연결하는 방향으로 확장되어야 합니다. 셋째, 워크로드 배치는 기술적 가능성이 아니라 보안, 성능, 비용, 데이터 위치, 자원 활용률을 고려한 운영 적합성으로 판단해야 합니다. 결국 하이브리드 쿠버네티스 관리의 핵심은 일관성과 가시성입니다. 쿠버네티스가 실행 환경의 표준화를 제공한다면, 운영 조직은 그 위에서 정책, 관측, 배치 기준을 표준화해야 합니다. 그래야 하이브리드 클라우드의 유연성을 유지하면서도 운영 안정성, 보안, 비용 효율성을 함께 확보할 수 있습니다. FAQ Q1. 하이브리드 클라우드 환경에서 쿠버네티스 클러스터가 늘어나면 가장 먼저 생기는 문제는 무엇인가요? 가장 먼저 나타나는 문제는 운영 기준의 파편화입니다. 클러스터가 개발, 운영, 보안, 리전, 고객사 단위로 늘어나면 버전, 권한, 배포 방식, 네트워크 정책, 모니터링 기준이 조금씩 달라질 수 있습니다. 이 상태가 지속되면 장애 대응이나 보안 점검 시 같은 기준으로 판단하기 어려워지고, 클러스터 스프롤이 운영 리스크로 이어질 수 있습니다. Q2. 하이브리드 Kubernetes 환경에서 ‘통합 모니터링’은 단순히 여러 클러스터를 한 화면에 모아보는 것인가요? 그렇지 않습니다. 여러 클러스터의 지표를 한 화면에 모아보는 것은 출발점일 뿐입니다. 실제로 중요한 것은 클러스터, 워크로드, 네트워크, 스토리지, 보안 이벤트, 애플리케이션 지표를 서비스 흐름과 연결해 보는 것입니다. 그래야 특정 지표 이상이 실제 서비스 장애로 이어지는지, 또는 어떤 구간에서 병목이 발생하는지 판단할 수 있습니다. Q3. 클러스터 상태가 정상인데도 사용자가 장애를 경험할 수 있나요? 가능합니다. Kubernetes 리소스 상태가 정상으로 보이더라도 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 간 네트워크 지연, 인증 시스템 응답 지연, 외부 API 장애, 스토리지 I/O 병목 등으로 서비스 품질이 저하될 수 있습니다. 하이브리드 환경에서는 클러스터 정상 여부보다 서비스 영향도와 의존성 흐름을 함께 확인하는 것이 중요합니다. Q4. 워크로드를 온프레미스에 둘지 퍼블릭 클라우드에 둘지는 어떤 기준으로 판단해야 하나요? 단순히 비용이나 확장성만으로 결정하기보다는 보안, 규제, 데이터 위치, 내부 시스템 연계, 지연 시간, 운영 편의성, 자원 활용률을 함께 고려해야 합니다. 예를 들어 민감 데이터나 내부 시스템 연계가 중요한 워크로드는 온프레미스나 프라이빗 클라우드가 적합할 수 있고, 트래픽 변동이 크거나 단기 확장이 필요한 서비스는 퍼블릭 클라우드가 유리할 수 있습니다. Q5. AI/ML 워크로드가 Kubernetes 관리 전략에 영향을 주는 이유는 무엇인가요? AI/ML 워크로드는 일반적인 애플리케이션보다 자원 요구사항이 복잡합니다. GPU, 고성능 스토리지, 네트워크 대역폭, 모델 서빙 지연 시간, 추론 처리량 등을 함께 고려해야 합니다. 특히 GPU 같은 고가 자원은 단순히 할당 여부가 아니라 실제 활용률과 대기 시간까지 관리해야 하므로, 하이브리드 Kubernetes 환경에서는 워크로드 배치와 모니터링 기준이 더 정교해져야 합니다.
2026.06.30
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