멀티클라우드 환경에서 워크로드 최적화

By Nicholas Holian, Worldwide Field CTO at Nutanix

June 11, 2025 5:02 pm |

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이전 글에서 멀티클라우드 아키텍처를 정의하고 , 멀티클라우드가 업무 효율성을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지, 그리고 원활한 전환을 위한 단계를 설명했습니다. 이번 글에서는 진정한 멀티클라우드로 나아가는 전반적인 여정과 목표 달성 후 나아갈 수 있는 모범 사례 및 도구를 살펴보겠습니다.

멀티클라우드 전환을 결정하셨습니다. 이제 필요한 단계 를 알았으니 , 현대적인 멀티클라우드 아키텍처로의 전환 과정과 최종 목표를 통해 비즈니스 가치를 어떻게 확보할 수 있는지 분석해 보겠습니다.

최적화 모범 사례와 워크로드 자동화, 성능 모니터링, AI 기반 의사 결정 등의 도구를 활용하면 지속적으로 성능을 조정하고, 비용을 관리하며, 유연성을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 워크로드의 잠재력을 최대한 활용하고, 구현 단계에서 효율적이고 탄력적인 운영으로 전환할 수 있습니다.

멀티클라우드 여정: 숨겨진 가치의 원천

멀티클라우드 아키텍처로의 전환은 장기적인 여정입니다. 이는 단순한 기술 이전이 아니라, 운영과 전략 측면에서 큰 보상을 가져다주는 변화의 여정으로 바라보아야 합니다.

도구 및 프로세스 통합

온프레미스, 코로케이션, 그리고 다수의 퍼블릭 클라우드 환경을 진정한 멀티클라우드 환경으로 통합하면, 기존의 분산된 클라우드 환경을 운영하기 위해 필요했던 중복된 관리 도구와 프로세스를 줄일 수 있습니다. 이로 인해 운영이 간소화되고, 복잡성이 낮아지며, 문제 해결도 보다 효율적으로 이루어집니다.

데이터와 애플리케이션에 대한 가시성 확보

워크로드와 데이터를 멀티클라우드 플랫폼 전반에 걸쳐 마이그레이션할 때, 통합된 모니터링 및 관리 솔루션은 최적의 가시성과 제어력을 제공합니다. 조직 내 데이터의 위치와 가치에 대해 보다 정밀하게 파악할 수 있게 되면, IT 팀은 중복되거나 불필요한 데이터를 식별하고 제거하여 비용, 리스크, 컴플라이언스 측면에서 최적화할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

우수한 보안성

마이그레이션 계획 수립 과정은 보안 프로토콜과 도구를 강화하고 표준화할 수 있는 이상적인 시점입니다. 공통된 보안 도구와 일관된 거버넌스 모델을 도입하면, 분산된 정책을 줄이고 전체 시스템에 대한 통제력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

또한, 통합된 보안 접근 방식을 갖추면 보안 이슈 발생 시 문제 해결이 쉬워지고, 대응 속도도 최적화할 수 있습니다.

비용 최적화

데이터와 애플리케이션에 대한 가시성이 향상되면, 중복되었거나 저활용되었거나 과도하게 할당된 리소스를 쉽게 식별할 수 있습니다. 환경을 통합하고 표준화함으로써, 자원 활용도를 극대화하고 운영을 간소화하여 비용을 절감하고, 예산을 필요한 영역에 재배분할 수 있습니다.

또한, 워크로드를 클라우드 간에 유연하게 이동할 수 있는 능력은 특정 클라우드에서 제공되는 재정적 혜택이나 인센티브를 신속히 활용할 수 있도록 해줍니다.

운영 효율성

멀티클라우드로의 전환은 고유한 도전 과제를 수반하지만, 궁극적으로는 보다 현대적이고 효율적인 인프라로 이동하는 과정입니다. 이를 통해 배포를 간소화하고, 모니터링 및 유지 관리를 단순화하며, 관리 부담을 줄일 수 있는 다양한 도구에 접근할 수 있습니다. 결과적으로 조직은 더욱 빠르고 안정적인 운영을 실현하고, 비즈니스 목표 달성을 앞당길 수 있게 됩니다.

멀티클라우드 환경 구현을 통해 유연성, 복원력, 관리 능력 강화

멀티클라우드 아키텍처가 구축되고 나면, 진정한 이점이 드러나기 시작합니다. 이 시점을 지속적이고 발전적인 개선의 기회로 인식하는 조직이 가장 큰 성공을 거두는 경향이 있습니다.

이 단계에서 기대할 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다:

복원력 및 비즈니스 연속성: 워크로드를 필요에 따라 다양한 클라우드 플랫폼에 분산 배치하기가 용이하므로, 단일 플랫폼의 가용성이나 장애에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 이는 다운타임이나 서비스 중단의 위험을 완화하고, 재해 복구 기능도 제공할 수 있습니다.
공급업체 선택 및 비용 최적화: 멀티클라우드를 활용하면 경쟁력 있는 가격을 비교하고, 각 워크로드에 가장 비용 효율적인 서비스를 선택할 수 있습니다. 또한 특정 공급업체에 종속되는 위험(Vendor Lock-in)을 줄일 수 있습니다.
대규모 성능: 지능적인 워크로드 배치를 통해 애플리케이션을 사용자나 데이터에 더 가까운 위치에 배치함으로써 지연 시간을 줄이고, 원하는 성능이나 하드웨어 환경이 갖춰진 플랫폼을 선택할 수 있는 기회를 제공합니다.
규정 준수 및 보안 적응성: 지역 및 업종별 규제 요건을 충족하기 위해, 관련 인증을 보유한 적절한 클라우드 제공업체나 데이터 센터 위치를 선택할 수 있습니다.
진정한 민첩성과 미래 지향적인 전략: 다양한 클라우드 제공업체의 최신 기술을 활용함으로써, 비즈니스 요구에 최적화된 솔루션을 구축하고 변화하는 시장 상황이나 요구에 유연하게 대응할 수 있습니다.

다양한 클라우드 환경에서 이러한 이점을 장기적으로 실현하고 유지하려면, 전략적인 최적화가 중요하며 자동화 및 성능 모니터링과 같은 도구가 필요합니다.

최적화의 핵심인 자동화 및 성능 모니터링

자동화

오늘날의 데이터 중심 비즈니스 환경에서 자동화 및 성능 모니터링은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 이는 멀티클라우드 성공의 기본입니다.

자동화 프레임워크는 비즈니스 정책, 비용 한계치, 성능 요구사항에 따라 워크로드를 오케스트레이션하고 적시에 적절한 클라우드에 배치할 수 있습니다. 이를 통해 일관되지 않은 리소스 할당, 확장 문제, 중단으로 인한 예기치 않은 다운타임과 같은 일반적인 최적화 문제를 방지할 수 있습니다.

이러한 지능형 자동화는 각 워크로드의 진정한 운영 요구사항(단순한 희망 사항이 아닌)을 명확히 정의했을 때 가능해집니다. 사전에 제약 조건, 임계값, 유연성 등을 더 구체적으로 정의할수록 자동화를 통해 얻을 수 있는 가치는 더욱 커집니다.

모니터링

모든 IT 인프라의 가장 큰 과제 중 하나는 모니터링입니다. 멀티클라우드 아키텍처가 없는 조직은 클라우드 네이티브 대시보드, 타사 도구, 사용자 지정 스크립트의 조합에 의존해야 합니다. 이러한 서로 다른 시스템은 종종 동일한 것을 측정하지 않으므로, 실행 가능하지 않은 많은 사실이 포함된 사일로화된 메트릭과 보고서를 얻을 수 있습니다.

단일 창 콘솔을 통해 멀티클라우드를 관리하는 모니터링 시스템 설계는 모든 워크로드와 데이터의 위치에 관계없이 메트릭과 성능에 대한 가시성을 제공합니다. 통합 모니터링은 여러 환경의 성능을 벤치마킹하고, 비용을 추적하고, AI를 통해 실행 가능한 알림과 인사이트를 얻을 수 있는 데이터를 제공합니다.

이 통합 보기는 현재 상황, 발생 이유, 다음에 해야 할 일을 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 클라우드 제공업체가 더 나은 성능의 머신 클래스를 출시하거나 일시적으로 가격을 대폭 인하하는 경우, 이러한 변경 사항을 활용하여 그에 따라 워크로드를 전환할 수 있습니다.

미래 대비: AI 기반 최적화 및 새로운 기술에 대비하기

AI와 기타 첨단 기술의 발전으로 워크로드 최적화는 빠르게 진화하고 있습니다. 멀티클라우드 인프라는 새로운 도구와 서비스를 민첩하게 수용할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 비용 절감, 성능 향상, 혁신 촉진 등의 이점을 가져다주는 기술 발전을 유연하게 활용할 수 있습니다.

예를 들어, AI 추론(AI inferencing)의 경우를 살펴보면 초기에는 GPU가 필수였지만, 요즘은 가지치기(pruning), 양자화(quantization), 증류(distillation), 전문가 혼합(MoE) 기술 덕분에 최적화되고 조정된 대형 언어 모델이 최신 CPU나 다른 가속기에서도 충분히 잘 작동합니다. 만약 GPU나 특정 GPU에서만 워크로드를 실행하도록 요구사항을 제한한다면, 오히려 가능성을 좁히고 성능을 제약하게 될 수 있습니다.

멀티클라우드 인프라는 다양한 클라우드 플랫폼에서 가장 적합한 도구를 선택할 수 있는 기회를 제공함으로써, 옵션의 제약이나 비용 상승을 피할 수 있도록 도와줍니다. 이는 워크로드가 무엇을 달성해야 하는지에 집중할 수 있게 해주며, 어떻게 달성할 것인지에 지나치게 얽매이지 않도록 해줍니다.

이러한 예시는 자동화, AI, 그리고 멀티클라우드의 민첩성이 어떻게 함께 작동하여 경쟁력을 유지하도록 도와줄 수 있는지를 잘 보여줍니다.

가장 큰 장벽 극복하기: 변화에 대한 거부감

멀티클라우드로 전환하고 워크로드를 최적화하는 데 있어 가장 큰 장애물은 기술적 문제가 아닙니다. 바로 사람입니다. 사람들은 레거시 시스템과 기존 업무 방식에 얽매여 있습니다. 사람들은 특정 도구와 프로세스를 중심으로 경력과 전문성을 쌓아 왔기 때문에 익숙한 것을 보호하는 것은 자연스러운 성향일 수 있습니다.

하지만 안타깝게도 세상이 빠르게 변화하는 가운데 기존의 전략을 고수하는 조직은 규제 의무와 고객의 기대치가 결국 변화를 강요할 때 당황할 수 있습니다.

성공의 열쇠는 지속적인 개선의 마음가짐입니다. 변화하는 상황에 열린 자세로 적응할 수 있어야 하며, 원래 계획이 최선의 계획이라고 생각하지 마세요. 기술과 비즈니스 요구사항은 여정 내내 변화할 것입니다.

최상의 결과를 달성하기 위해 도중에 과정을 수정할 수 있는 유연성을 조직에 부여하고 직원들이 다양하고 다차원적인 커리어 경로를 개발하도록 장려하세요. 업스킬링과 교차 교육은 직원의 미래 경력 성공의 핵심이 될 것입니다.

멀티클라우드 최적화 및 지속적인 적응

멀티클라우드로의 여정은 조직에게 새로운 발견과 배움의 시간이 될 수 있습니다. 목적지에 도달하는 것은 새로운 시작이자 운영을 지속적으로 개선하고 최적화할 수 있는 기회입니다.

목적지만큼이나 여정을 중요하게 여기는 조직은 투자에서 최대한의 가치를 창출할 수 있습니다. 도구 통합, 통합 모니터링, 지능형 자동화, 워크로드 설계 및 배치에 대한 미래 지향적인 접근 방식을 통해 멀티클라우드의 모든 가능성을 실현할 수 있습니다: 민첩성, 복원력, 성능 및 비용 관리. 위치에 구애받지 않는 개방적인 접근 방식과 유연한 워크로드 배치를 통해 최적화된 비즈니스 성과를 창출할 수 있습니다.

하지만 진정한 차별화 요소는 아키텍처 자체가 아닙니다. 유연성을 중시하고 최적화를 더 빠르고, 더 스마트하게 개선할 수 있는 지속적인 기회로 여기는 사고방식입니다.