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IT인프라 운영에서 '뜨는 5가지 vs. 지는 4가지'

2020.01.28 Peter Wayner  |  CIO

IT의 세계는 언제나 변화한다. 새로운 툴과 전략이 끊임없이 쏟아지며 기존의 것에 도전한다. 쇠퇴하는 기술은 승리하는 기술에 밀려 컴퓨팅 역사의 저편으로 사라진다. 그런가 하면, 역사가 반복되기도 한다. 경쟁에서 밀려난 기술이 과거의 인기를 회복하는 경우다.  
 

ⓒDreamstime


IT인프라와 개발자 운영도 마찬가지지만, 다른 기술 영역만큼 변화가 심하지는 않다. 코딩을 제작/관리하고 시스템을 안정적으로 유지하는 일을 맡은 팀은 원래 신중한 편이다. 실험과 변화는 연구개발 부서의 예민한 기질을 가진 혁신자의 몫이다. 원활한 운영에 전적으로 의존하는 회사에서는 IT인프라와 운영을 안정적으로 유지하는 것이 더 중요하다. 

하지만, 백오피스의 과중한 서버 및 네트워크 운영을 변혁하기 위해 최근 여러 새로운 전략과 툴이 출현하였다. 이들은 새로운 혁신을 반영하기도 하고, 순수한 경제 차원과 정치 현실에 근거하기도 한다. 안정성을 희생하지 않으면서 보안과 속도를 강화하려고 의도된 것들이다.   

뜨는 IT: 멀티 클라우드 
코드를 서버 룸에서 클라우드로 이전하는 것의 장점은 오랫동안 알려져 있다. 다른 사람이 관리하는 기기를 임대한다면 불규칙적으로 증가하고 감소하는 컴퓨테이션 및 워크로드에 이상적이다. 신뢰와 보안에 대한 문제가 없지는 않지만, 클라우드 사업자는 규모의 경제로 가능해진 전용 팀을 배치해 이 문제를 신중하게 처리해왔다. 

하나의 클라우드가 좋은 생각이라면 2개 이상의 클라우드는 어떠할까? 여러 클라우드를 지원하는 일은 번거롭기는 하지만 개발자가 코드를 세심하게 작성한다면, 특정 업체에 종속되는 위험을 없앨 수 있다. 또한 여러 클라우드 환경에서 소프트웨어를 운영해본다면 가장 저렴한 사업자를 파악할 기회가 있어 경제적으로도 유리하다. 

지는 IT: 동적 웹사이트 
월드 와이드 웹(WWW)은 처음에는 정적 파일로 구성되었다. 웹 서버는 URL을 수취하고 모두에게 똑같은 파일을 내보냈다. 이러한 단순한 메커니즘은 신속히 인기를 잃었다. 웹 개발자는 이용자가 특정 URL을 방문할 때 볼 수 있는 것을 커스터마이징 할 수 있음을 알게 되었다. 그러자 웹 페이지는 더 이상 모두에게 똑같을 필요가 없어졌다. 이용자는 개인화를 좋아했다. 광고주는 표적 광고의 유연성을 좋아했다. 기업들은 동적 웹을 제시할 기회를 좋아했다. 따라서 커스텀 페이지를 생성할 수 있는 정교한 프레임워크가 출현하였다. 

이러한 시각이 최근 변화했다. 개발자와 기업이, 온갖 선택지가 있더라도, 대다수 웹 페이지가 결국 모든 사람에게 거의 동일하게 제시된다는 것을 알게 된 것이다. 스마트한 서버 로직을 만드는 데 드는 비용은 그만한 가치가 있는가? 차라리 콘텐츠 배포 네트워크(CDN)를 이용해 그냥 신속하게 동일한 페이지를 모두에게 보내는 것이 낫지 않을까? 이제, 최첨단 웹 개발 툴은 웹사이트를 정적 웹페이지 폴더로 미리 정리해서 정적 파일을 서비스하는 속도와 동적 콘텐츠 관리 시스템의 유연성을 동시에 제공한다. 완전히 정적인 웹 페이지를 내보내는 것이 아니다. 자바스크립트나 AJAX 호출을 통해 커스텀 데이터를 수집할 수 있기 때문이다.  

뜨는 IT : 온프레미스 클라우드 
영업 차원에서, 클라우드 사업자는 데이터와 코드를 언제든지 이전할 있는 자유를 강조해왔다. 데이터와 코드를 이들에게 넘겨주면 이들이 모든 것을 알아서 할 것이다. 코드가 호스팅 되는 지리적 위치를 이야기해주기는 하지만, 모든 것이 무난히 돌아가기만 한다면 클라우드에서 임대한 기계에 무슨 일이 벌어지고 있는지 굳이 알 필요가 없다. 

그러나 이에 신경을 쓰는 회사가 없지 않다. 이들은 LED를 볼 수 있고, 팬 돌아가는 소리를 들을 수 있는 곳에서 자신의 데이터를 보관하고 싶어 한다. 이는 아무래도 더 안전하다는 인상을 줄 것이고, 일부 회사는 데이터를 대부분의 경우보다 더 높은 수준에서 보호해야 한다. 해법은 무엇인가? 클라우드 회사의 소프트웨어와 툴을 회사의 로컬 머신에서 운영하는 것이다. 인스턴스를 프로비저닝할 때 마치 클라우드처럼 느껴지지만, 기계는 회사 내에 있다. 이는 머신의 물리적 제어라는 안심의 감정과 클라우드의 가상 인스턴스의 유연성을 조합한다. 게다가, 이 접근법은 때에 따라 더 저렴하기도 하다. 하드웨어를 설치하고 관리하는 추가 비용을 관리할 수 있다면 그러하다. 

지는 IT: AI 만능주의  
몇 년 전 인공지능(AI) 분야가 폭발적으로 성장할 때 모두가 서둘러서 인공지능을 무언가에, 아니 모든 것에 적용하려고 했다. 발견할 수 있는 모든 데이터 세트를 수집하다 보니 데이터베이스는 거대해졌다. AI에 있어 정보의 증가는 훈련 기회의 증가를 의미하고, 따라서 더 현명하고 더 정확한 결과가 기대되었다. 

이러한 과도함은 우려의 목소리를 낳았다. AI를 이용하기 위해 필요한 거대한 양의 정보를 수집하면서 프라이버시에 위협이 될 수 있다는 생각도 있고, 축적된 정보가 일관성이 없고 편향적이어서, AI가 이러한 편향성을 학습할 명확한 가능성을 우려하는 사람도 있다. 그런가 하면 AI가 너무 강력해져서 결정 과정의 너무 많은 부분을 지배하는 것을 꺼리는 사람도 있다. 이제 AI 개발자는 AI의 응용 외의 대답을 내놓아야 한다. 위험을 평가해야 하고, AI 응용의 필요성을 고민해야 한다. 또한 ‘설명 가능한 AI’에 대한 요구도 높아지고 있다. 

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