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클라우드 마이그레이션 '5가지 성공 요인 vs. 5가지 실패 원인'

2019.12.04 Andy Patrizio  |  InfoWorld


클라우드로 마이그레이션하면 DBA, 보안 운영 담당자, 서비스 데스크 엔지니어, 기타 소프트웨어 전문 인력을 모두 없앨 수 있다고 생각하면 안 된다. 여기에 더해 다른 많은 엔터프라이즈처럼 하이브리드 클라우드를 운영하는 경우, 내부에 유지하는 물리적 자산에 대한 하드웨어 지원이 여전히 필요할 것이다.

클라우드 마이그레이션 성공 요인 1: ‘에이스팀’ 동원, 협력사에도 동일하게 요구
클라우드 서비스에 대한 수요가 공급을 초과하면서, 필요한 일을 처리할 전문 인력이 크게 부족한 실정이다. 그린바움은 인적자원이 없어 프로젝트가 지연되는 사례가 매우 많다고 지적했다.

그린바움은 “고객사가 에이스팀을 동원하고, 시스템 통합업체에도 에이스팀을 동원할 것을 요구하는 프로젝트들이 성공했다. 최고의 인재들을 동원해야 한다. 그렇지 않으면 좋지 않은 결과가 나올 위험이 있다”라고 말했다.

클라우드 마이그레이션 성공 요인 2: 클라우드로 옮길 대상을 신중히 선택
여전히 가장 많이 하는 실수 중 하나는 적합하지 않은 경우가 있음에도 불구하고 모든 것을 클라우드로 옮기는 것이다. 크로포트는 기준처럼 사용되는 대부분 현업의 업무용 앱은 클라우드로 옮기고, 고유한 앱은 내부에 유지해야 한다고 강조했다.

그는 “비즈니스 차별화 요소가 아니라면 옮기기를 고려한다. 이메일과 캘린더, ERP, HCM이 여기에 해당된다. 핵심 백오피스 기능을 제공하는 앱은 매우 중요하고 필요하다. 그러나 경쟁자와 차별화 요소인가? 아니다. 이런 것들을 클라우드로 옮기는 것이 좋다”라고 말했다.

클라우드 마이그레이션 성공 요인 3: 혁신과 차별화
어차피 클라우드에 맞게 앱을 ‘리팩터링’ 해야 하기 때문에, 새로운 방법론과 디자인 도입 기회가 있는지 고려한다. 가능한 많은 온프레미스 앱을 클라우드 네이티브 디자인으로 재설계한다. 필요에 따라 축소하거나 확장할 수 있는 탄력적인 앱을 구현하기 위해서다.

도커에서 실행하고, 쿠버네티스에서 관리할 수 있도록 앱을 컨테이너화한다. 유수 클라우드 공급업체는 모두 온프레미스와 클라우드에서 쿠버네티스를 지원할 수 있는 서비스를 제공한다.

만은 “근본적으로 다른 클라우드의 특성을 이용해 (단순한 복제가 아닌)혁신한 기업이 가장 큰 성공을 거뒀다. 과거와는 다른 새로운 프로토타입을 전달하고, 고객이 기대하지 못한 수준의 서비스를 구현하며, 새로운 시장에 새로운 애플리케이션을 새로운 방법으로 활용하고 있는 기업이다”라고 말했다.

클라우드 마이그레이션 성공 요인 4: 일관된 전략을 수립해 이행
클라우드에 전략적으로 접근하기 위해서는 예산, 조직 구조, 프로세스, 기술력, 보안, 데이터 통합 등을 다시 생각해야 한다. 기술은 작은 부분에 불과하며, 일관된 전략이 빠르게 실마리를 풀 수 있는 핵심이다.

마이그레이션에 성공하려면 포트폴리오를 잘 결정해야 한다. 온프레미스에 유지할 부분, 마이그레이션할 부분, 유지해야 할 플랫폼, 버릴 플랫폼, 클라우드 혜택이 실현되도록 애플리케이션을 리팩터링하는 방법 등을 세심히 고려해야 한다.

공통된 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스 플랫폼을 표준화하면 복잡성과 관리 및 운영 비용을 줄일 수 있다.

단순성을 유지하면 마이그레이션이 지나치게 복잡해지는 것, 처리할 수 있는 것 이상을 추구하는 문제를 피할 수 있다. 프로젝트 범위가 너무 광범위하거나, 시간이나 예산이 지나치게 부족할 경우 문제가 발생한다. 모든 것을 한 번에 하려 하면 안 된다.

프로젝트를 단계로 나눠, 한 번에 하나씩 처리한다. 데브옵스 같이 반복해 적용할 수 있는 방법을 도입한다. 하나의 단계가 작동하도록 만든 후, 다음 단계를 시작한다.

클라우드 마이그레이션 성공 요인 5: 새로운 데이터 모델 고려
클라우드 마이그레이션은 완전히 새로운 데이터 모델을 도입하는 기회가 될 수 있다. 데이터를 클라우드로 옮기면, 데이터 모델을 훨씬 더 광범위한 모델로 확대할 수 있다. 예를 들어, 고객에 더 중심을 두는 모델을 도입하면 여러 수많은 소스에서 더 많은 데이터를 가져올 수 있다.

기존의 온프레미스 데이터는 이름과 주소 같이 고객이 입력하는 데이터가 될 것이다. 그러나 새 클라우드 데이터는 소셜 미디어, IoT 장치, 기타 소스에서 수집한 데이터가 될 수 있다. 또 완전히 다른 데이터 분석 플랫폼으로 마이그레이션할 수도 있다.

아마존 레딧은 포스트그레SQL(PostgreSQL)과 호환되지만, 구글 빅쿼리는 일반적인 SQL이나 포스트그레SQL과는 다른 종류를 사용한다. 스노우플레이크는 다양한 반정형(Semi-structured) 데이터 형식을 지원한다.

그린바움은 “원칙적으로 비즈니스 방식을 변화시키는 것이다. 따라서 데이터에 요구되는 것이 다르다. 데이터 품질의 변화는 다른 것과 마찬가지로 정치적인 결정이다. 데이터를 클라우드에 집어넣는 단순한 문제가 아니고, 변화 관리에 대한 문제기 때문이다”라고 설명했다. ciokr@idg.co.kr

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