2015.05.08

2025년의 데이터센터 자동화 수준은? 전문가 2인의 갑론을박

Steve Hassell, Mark Monroe | CIO KR
에머슨 네트워크 파워가 실시한 ‘데이터센터 2025 (Data Center 2025)’ 연구조사에서 설문 참여자들 모두 데이터센터 관리 및 제어 분야에 있어서 앞으로 많은 진전이 있을 것이라는 점에는 동의했다. 그러나 발전이 얼마나 이뤄질지에 대해서는 의견이 엇갈렸다. 에머슨 네트워크 파워와 DLB 어소시에이츠의 두 전문가 의견을 통해 양쪽의 관점을 살펴 본다.

* 본 콘텐츠는 에머슨 네트워크 파워가 제공한 콘텐츠에 기반한 것이다. 두 전문가의 기고문은 CIO 코리아 편집부에 의해 일부 편집됐지만 벤더의 경향성이 남아있을 수 있다. 에머슨 네트워크 파워가 실시한 데이터센터 2025 설문 결과는 오른쪽의 표와 같다.






혁신적 데이터센터 관리 기술 출현한다
- 스티브 하셀, 에머슨 네트워크 파워 데이터센터 솔루션 부문 사장

최근 데이터센터 업계에서는 가용성을 유지하면서도 효율은 훨씬 끌어올려야 한다는 부담이 커지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 ‘관리 플랫폼’이 핵심 요소가 될 것이며, 2025년경에는 자가복구(self-healing) 및 자가최적화(self-optimizing) 데이터센터가 가능할 것으로 기대된다.

사실 자가복구 기능은 이미 존재한다고 볼 수 있다. ‘자가복구’라는 개념이 고장이 나거나 했을 때 애플리케이션의 가용성에는 아무런 영향 없이 스스로 대처할 수 있는 능력을 뜻할 경우다.

가상화 덕분에 많은 조직들이 가용성에 영향을 미치지 않고 데이터센터 내에서 로드 증대를 할 수 있게 됐다. 그러나 아쉬운 점은 그러한 변화의 영향을 파악해 이에 기반한 지원 시스템을 적용할 수 있도록, 전체 시스템을 살펴볼 수 있는 기능이 없다는 것이다.

DCIM이 보장하는 ‘싱글 포인터 방식(single pane of glass)’이 미래에 있어서 매우 중요한 요소가 될 것이라는 근거가 바로 이 때문이다.

이와 관련한 가장 큰 기술적 문제는 데이터센터가 마치 ‘바벨탑(Tower of Babel)’처럼 다양한 언어로 커뮤니케이션하고 있다는 점이다. 예컨대 최근까지도 전력 시스템에서 들어오는 데이터를 해석할 수 있는 방법이 없어서 서버에서 들어오는 데이터 즉, 서버 관점에서의 데이터를 해석했다. 결과적으로 관리자들은 폐쇄적인 환경에서 관리를 할 수 밖에 없었다.

하지만 이러한 문제는 새로운 데이터센터 기기 개발을 통해 개선되고 있다. 관리 시스템이 필요로 할 때 시스템 전반으로부터 수집한 데이터를 통합 및 해석할 수 있는 기기들이다. 뿐만 아니라 레드피쉬(Redfish) 같은 멀티벤더 이니셔티브를 통해 공통 통신 프로토콜이 생겨나고 있기 때문에 궁극적으로는 해석의 필요성이 줄어들 것으로 예상된다.

이와 관련해 감안할 부분이 있다. 데이터는 한꺼번에 같이 들어오기 때문에 관리 팀들 또한 같이 움직여야 한다는 것이다. 이는 통합 및 해석보다 더 큰 문제가 발생할 수 있다는 점을 시사한다. 이 기술의 잠재력에 대비해 관리 측면에서 전체론적 시각을 육성해야 할 이유다.

만약 이것이 가능하다면, 이를 위해 지금은 존재하지 않는 고급 최적화 알고리즘 기술이 개발된다면 업계는 자가최적화 문제를 잘 해결할 수 있을 것이다. 비록 복잡한 과제이긴 하지만 데이터를 사용하려는 시도를 통해 충분히 해결될 수 있는 것이기도 하다. 개인적으로는 데이터센터 업계가 관리 최적화를 위해 데이터를 사용하는 데에 있어 지연로 인한 업무 비효율화가 발생하지 않을 것으로 보고 있다.

끝으로 정리하자면, 이러한 문제들을 해결하고 자가최적화를 달성함으로써 미래의 데이터센터는 언제나 최적의 상태를 유지할 수 있을 것으로 기대한다. 결과적으로 운영 비용을 줄일 수 있고, 고장이 났을 경우 모든 사용자에게 투명한 방식으로 문제를 처리할 수 있을 것이다. 또 비즈니스적인 면에서도 우리의 가치를 더욱 높일 수 있을 뿐만 아니라 자원 사용 극대화를 통해 자본 비용을 줄일 수 있다.

다만, 전직 CIO로서 말할 수 있는 건, 아직은 이러한 일들이 그리 빠른 시일 내에 이루어지지는 않을 것 같다는 것이다.

변화에의 저항이 데이터센터 관리 분야 발전을 제한한다
- 마크 먼로, DLB 어소시에이츠 CTO

데이터센터 환경은 급변하고 있는 것은 사실이다. 그러나 관련 업계를 살펴보면, 특히 그 중심부에서는 위험 회피적이며 변화에 소극적인 모습을 볼 수 있다. 이 때문에 2025년경에는 선도기업들은 자가복구 시설을 갖추겠지만, 대다수의 코로케이션 및 엔터프라이즈 설비들은 지금의 모습과 별반 차이 없이 수동으로 운용될 것으로 전망된다.

개인적으로 ‘완전한 가시성(full visibility)’이란 운용 비용이나 서비스 신뢰도에 차이를 가져올 수 있는 모든 파라미터를 필요할 때면 언제든 관리자가 활용할 수 있는 것을 의미한다고 본다. 하지만 현재 업계에는 최적화에 필요한 파라미터 또는 파라미터 수집의 이상적인 횟수에 대해 특별히 정의된 바가 없다.

설령, 데이터에 대한 통합 뷰를 제공한다 하더라도 현재 대부분의 조직은 구조적으로 이를 이용할 수 없는 실정이다. 업계가 데이터센터 관리를 한층 더 높은 수준으로 끌어올리는데 있어 안고 있는 여러 문제점 가운데 사일로화 된 관리(management silo), 즉 소통부재가 주요 걸림돌이 될 것이라는 점에서는 나도 스티브 하셀 사장의 의견에 동의한다.

하지만 기업이나 기관 등 각 조직들이 이러한 단절, 소통부재(silo)를 없앨 수 있을지에 대해서는 다소 회의적으로 보고 있다. 이는 통합 데이터센터 환경 속에서 육성된 새로운 세대의 데이터센터 관리자들이 주요 데이터센터에서 리더 역할을 하고 있을 때만 가능할 것이다.

자가최적화 및 자가복구 기능을 갖추는 데에는 여러 기술적인 과제들이 따른다. 자가최적화는 데이터센터 시스템 구축에 높은 수준의 인텔리전스를 요구한다. 이유는 단 한가지 가변적 요소에 대해서만 최적화하기가 불가능하기 때문이다. 최적화는 종종 여러 경쟁적인 변수들에 대한 밸런싱과 우선순위화가 요구되는데, 이러한 작업은 현재 우리의 수준으로는 해결책 근처에도 못 갈 만큼 굉장히 복잡하다.

자가복구, 즉 시스템 고장 발생 시, 이를 인지 및 분리하고 바로잡는 능력은 어쩌면 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 복잡한 과제일 수 있다. 나는 자가복구 기능을 갖춘 데이터센터를 개발하는 것이 자가운전 기능의 자동차를 개발하는 것보다 기술적으로 훨씬 더 어렵다고 생각한다. 앞으로 10년 후면 스스로 운전하는 무인 자동차를 길에서 볼 수 있겠지만 일반적이지는 않을 것이다.

아직 해결해야 할 기술적 과제가 매우 많긴 하지만, 기술이 데이터센터 관리 부문 혁신을 저해하지는 않을 것 같다. 쉽진 않겠지만 결국에는 해결 가능한 문제들이라고 생각한다.

2025년까지 자가최적화 또는 자가복구 데이터센터를 볼 수 없다고 생각하는 이유는 데이터센터 관리자들이 이러한 시스템에 전적으로 의지할 수 있을 만큼 신뢰도가 높지 않을 것 같다는 생각에서다. 명심해야 할 것은 데이터센터 서비스 가용성 보장의 가장 기본적인 책임은 결국 ‘사람’이 져야 한다는 것이다. 기계에 대한 확신을 갖기 전에는 사람들은 절대로 자신들의 역할을 기계에 맡기지 않을 것이다.

결국 예상하는 대로 그렇게 되겠지만, 그 시기가 10년보다는 훨씬 더 많이 걸릴 것으로 본다. ciokr@idg.co.kr 



2015.05.08

2025년의 데이터센터 자동화 수준은? 전문가 2인의 갑론을박

Steve Hassell, Mark Monroe | CIO KR
에머슨 네트워크 파워가 실시한 ‘데이터센터 2025 (Data Center 2025)’ 연구조사에서 설문 참여자들 모두 데이터센터 관리 및 제어 분야에 있어서 앞으로 많은 진전이 있을 것이라는 점에는 동의했다. 그러나 발전이 얼마나 이뤄질지에 대해서는 의견이 엇갈렸다. 에머슨 네트워크 파워와 DLB 어소시에이츠의 두 전문가 의견을 통해 양쪽의 관점을 살펴 본다.

* 본 콘텐츠는 에머슨 네트워크 파워가 제공한 콘텐츠에 기반한 것이다. 두 전문가의 기고문은 CIO 코리아 편집부에 의해 일부 편집됐지만 벤더의 경향성이 남아있을 수 있다. 에머슨 네트워크 파워가 실시한 데이터센터 2025 설문 결과는 오른쪽의 표와 같다.






혁신적 데이터센터 관리 기술 출현한다
- 스티브 하셀, 에머슨 네트워크 파워 데이터센터 솔루션 부문 사장

최근 데이터센터 업계에서는 가용성을 유지하면서도 효율은 훨씬 끌어올려야 한다는 부담이 커지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 ‘관리 플랫폼’이 핵심 요소가 될 것이며, 2025년경에는 자가복구(self-healing) 및 자가최적화(self-optimizing) 데이터센터가 가능할 것으로 기대된다.

사실 자가복구 기능은 이미 존재한다고 볼 수 있다. ‘자가복구’라는 개념이 고장이 나거나 했을 때 애플리케이션의 가용성에는 아무런 영향 없이 스스로 대처할 수 있는 능력을 뜻할 경우다.

가상화 덕분에 많은 조직들이 가용성에 영향을 미치지 않고 데이터센터 내에서 로드 증대를 할 수 있게 됐다. 그러나 아쉬운 점은 그러한 변화의 영향을 파악해 이에 기반한 지원 시스템을 적용할 수 있도록, 전체 시스템을 살펴볼 수 있는 기능이 없다는 것이다.

DCIM이 보장하는 ‘싱글 포인터 방식(single pane of glass)’이 미래에 있어서 매우 중요한 요소가 될 것이라는 근거가 바로 이 때문이다.

이와 관련한 가장 큰 기술적 문제는 데이터센터가 마치 ‘바벨탑(Tower of Babel)’처럼 다양한 언어로 커뮤니케이션하고 있다는 점이다. 예컨대 최근까지도 전력 시스템에서 들어오는 데이터를 해석할 수 있는 방법이 없어서 서버에서 들어오는 데이터 즉, 서버 관점에서의 데이터를 해석했다. 결과적으로 관리자들은 폐쇄적인 환경에서 관리를 할 수 밖에 없었다.

하지만 이러한 문제는 새로운 데이터센터 기기 개발을 통해 개선되고 있다. 관리 시스템이 필요로 할 때 시스템 전반으로부터 수집한 데이터를 통합 및 해석할 수 있는 기기들이다. 뿐만 아니라 레드피쉬(Redfish) 같은 멀티벤더 이니셔티브를 통해 공통 통신 프로토콜이 생겨나고 있기 때문에 궁극적으로는 해석의 필요성이 줄어들 것으로 예상된다.

이와 관련해 감안할 부분이 있다. 데이터는 한꺼번에 같이 들어오기 때문에 관리 팀들 또한 같이 움직여야 한다는 것이다. 이는 통합 및 해석보다 더 큰 문제가 발생할 수 있다는 점을 시사한다. 이 기술의 잠재력에 대비해 관리 측면에서 전체론적 시각을 육성해야 할 이유다.

만약 이것이 가능하다면, 이를 위해 지금은 존재하지 않는 고급 최적화 알고리즘 기술이 개발된다면 업계는 자가최적화 문제를 잘 해결할 수 있을 것이다. 비록 복잡한 과제이긴 하지만 데이터를 사용하려는 시도를 통해 충분히 해결될 수 있는 것이기도 하다. 개인적으로는 데이터센터 업계가 관리 최적화를 위해 데이터를 사용하는 데에 있어 지연로 인한 업무 비효율화가 발생하지 않을 것으로 보고 있다.

끝으로 정리하자면, 이러한 문제들을 해결하고 자가최적화를 달성함으로써 미래의 데이터센터는 언제나 최적의 상태를 유지할 수 있을 것으로 기대한다. 결과적으로 운영 비용을 줄일 수 있고, 고장이 났을 경우 모든 사용자에게 투명한 방식으로 문제를 처리할 수 있을 것이다. 또 비즈니스적인 면에서도 우리의 가치를 더욱 높일 수 있을 뿐만 아니라 자원 사용 극대화를 통해 자본 비용을 줄일 수 있다.

다만, 전직 CIO로서 말할 수 있는 건, 아직은 이러한 일들이 그리 빠른 시일 내에 이루어지지는 않을 것 같다는 것이다.

변화에의 저항이 데이터센터 관리 분야 발전을 제한한다
- 마크 먼로, DLB 어소시에이츠 CTO

데이터센터 환경은 급변하고 있는 것은 사실이다. 그러나 관련 업계를 살펴보면, 특히 그 중심부에서는 위험 회피적이며 변화에 소극적인 모습을 볼 수 있다. 이 때문에 2025년경에는 선도기업들은 자가복구 시설을 갖추겠지만, 대다수의 코로케이션 및 엔터프라이즈 설비들은 지금의 모습과 별반 차이 없이 수동으로 운용될 것으로 전망된다.

개인적으로 ‘완전한 가시성(full visibility)’이란 운용 비용이나 서비스 신뢰도에 차이를 가져올 수 있는 모든 파라미터를 필요할 때면 언제든 관리자가 활용할 수 있는 것을 의미한다고 본다. 하지만 현재 업계에는 최적화에 필요한 파라미터 또는 파라미터 수집의 이상적인 횟수에 대해 특별히 정의된 바가 없다.

설령, 데이터에 대한 통합 뷰를 제공한다 하더라도 현재 대부분의 조직은 구조적으로 이를 이용할 수 없는 실정이다. 업계가 데이터센터 관리를 한층 더 높은 수준으로 끌어올리는데 있어 안고 있는 여러 문제점 가운데 사일로화 된 관리(management silo), 즉 소통부재가 주요 걸림돌이 될 것이라는 점에서는 나도 스티브 하셀 사장의 의견에 동의한다.

하지만 기업이나 기관 등 각 조직들이 이러한 단절, 소통부재(silo)를 없앨 수 있을지에 대해서는 다소 회의적으로 보고 있다. 이는 통합 데이터센터 환경 속에서 육성된 새로운 세대의 데이터센터 관리자들이 주요 데이터센터에서 리더 역할을 하고 있을 때만 가능할 것이다.

자가최적화 및 자가복구 기능을 갖추는 데에는 여러 기술적인 과제들이 따른다. 자가최적화는 데이터센터 시스템 구축에 높은 수준의 인텔리전스를 요구한다. 이유는 단 한가지 가변적 요소에 대해서만 최적화하기가 불가능하기 때문이다. 최적화는 종종 여러 경쟁적인 변수들에 대한 밸런싱과 우선순위화가 요구되는데, 이러한 작업은 현재 우리의 수준으로는 해결책 근처에도 못 갈 만큼 굉장히 복잡하다.

자가복구, 즉 시스템 고장 발생 시, 이를 인지 및 분리하고 바로잡는 능력은 어쩌면 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 복잡한 과제일 수 있다. 나는 자가복구 기능을 갖춘 데이터센터를 개발하는 것이 자가운전 기능의 자동차를 개발하는 것보다 기술적으로 훨씬 더 어렵다고 생각한다. 앞으로 10년 후면 스스로 운전하는 무인 자동차를 길에서 볼 수 있겠지만 일반적이지는 않을 것이다.

아직 해결해야 할 기술적 과제가 매우 많긴 하지만, 기술이 데이터센터 관리 부문 혁신을 저해하지는 않을 것 같다. 쉽진 않겠지만 결국에는 해결 가능한 문제들이라고 생각한다.

2025년까지 자가최적화 또는 자가복구 데이터센터를 볼 수 없다고 생각하는 이유는 데이터센터 관리자들이 이러한 시스템에 전적으로 의지할 수 있을 만큼 신뢰도가 높지 않을 것 같다는 생각에서다. 명심해야 할 것은 데이터센터 서비스 가용성 보장의 가장 기본적인 책임은 결국 ‘사람’이 져야 한다는 것이다. 기계에 대한 확신을 갖기 전에는 사람들은 절대로 자신들의 역할을 기계에 맡기지 않을 것이다.

결국 예상하는 대로 그렇게 되겠지만, 그 시기가 10년보다는 훨씬 더 많이 걸릴 것으로 본다. ciokr@idg.co.kr 

X