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정의에서 사례까지··· '클라우드옵스' 안내서

클라우드 활용을 늘려감에 따라 클라우드 전략 또한 고도화하려는 기업이 늘고 있다. 성능을 최적화하고 관리 비용을 효율화하며 혁신을 도모할 수 있게 해주는 ‘클라우드옵스’에 대한 관심이 증가하는 이유다.  소프트웨어 제품의 개발에 관여한 적 있다면 ‘데브옵스’라는 말에 익숙할 것이다. 소프트웨어 개발과 IT 운영을 결합한 일련의 관행인 데브옵스는, 개발 수명 주기를 단축하고 지속 배포 및 고품질 제품을 공급하는 것을 목표로 한다. 클라우드 운영과 연관된 개념인 ‘클라우드옵스(CloudOps)’는 기업들이 애플리케이션 개발과 워크로드를 클라우드로 점점 더 이전하면서, 그리고 클라우드 비용이 한층 복잡해지면서 출현했다. 클라우드옵스가 무엇이고, 조직에게 어떤 혜택을 줄 수 있는지, 그리고 기업 내에서 클라우드옵스를 구현할 때 유념해야 할 점은 무엇인지 살펴본다. 클라우드옵스란?  클라우드옵스는 클라우드 환경에서 실행되는 IT 서비스와 워크로드의 전달, 최적화 및 성능을 관리하는 운영 관행이다. 기업이 멀티클라우드, 하이브리드 클라우드, 또는 프라이빗 클라우드 전략을 운영함에 있어 클라우드옵스는 클라우드 기반 프로세스를 위한 절차 및 모범 관행을 확립하기 위해 구현된다. 이는 데브옵스에 의한 애플리케이션의 개발 및 배포와 비슷한 성격을 가진다. 클라우드 운영을 위한 다층 프레임워크  컨설팅 기업 캡제미니 아메리카스(Capgemini Americas)의 부사장이자 클라우드 우수성 센터의 책임자인 제이슨 해치는 “기업이 자사 클라우드 생태계의 측면들을 전반적으로 관리하는 데 도움을 주는 여러 계층으로 된 프레임워크가 클라우드옵스(Holistic CloudOp)의 큰 그림이다”라고 설명했다. 프레임워크 계층 중 하나는 거버넌스 계층(governance layer)이다. 여기에는 클라우드 비용을 제어하고 예산을 관리하는, 핀옵스(FinOps)라고도 알려진 재무 업무 등의 활동을 포함한다. 해치는 “거버넌스 계층에는 무엇이 어떻게 클라우...

클라우드옵스 데브옵스 클라우드 최적화 멀티클라우드

2022.05.26

클라우드 활용을 늘려감에 따라 클라우드 전략 또한 고도화하려는 기업이 늘고 있다. 성능을 최적화하고 관리 비용을 효율화하며 혁신을 도모할 수 있게 해주는 ‘클라우드옵스’에 대한 관심이 증가하는 이유다.  소프트웨어 제품의 개발에 관여한 적 있다면 ‘데브옵스’라는 말에 익숙할 것이다. 소프트웨어 개발과 IT 운영을 결합한 일련의 관행인 데브옵스는, 개발 수명 주기를 단축하고 지속 배포 및 고품질 제품을 공급하는 것을 목표로 한다. 클라우드 운영과 연관된 개념인 ‘클라우드옵스(CloudOps)’는 기업들이 애플리케이션 개발과 워크로드를 클라우드로 점점 더 이전하면서, 그리고 클라우드 비용이 한층 복잡해지면서 출현했다. 클라우드옵스가 무엇이고, 조직에게 어떤 혜택을 줄 수 있는지, 그리고 기업 내에서 클라우드옵스를 구현할 때 유념해야 할 점은 무엇인지 살펴본다. 클라우드옵스란?  클라우드옵스는 클라우드 환경에서 실행되는 IT 서비스와 워크로드의 전달, 최적화 및 성능을 관리하는 운영 관행이다. 기업이 멀티클라우드, 하이브리드 클라우드, 또는 프라이빗 클라우드 전략을 운영함에 있어 클라우드옵스는 클라우드 기반 프로세스를 위한 절차 및 모범 관행을 확립하기 위해 구현된다. 이는 데브옵스에 의한 애플리케이션의 개발 및 배포와 비슷한 성격을 가진다. 클라우드 운영을 위한 다층 프레임워크  컨설팅 기업 캡제미니 아메리카스(Capgemini Americas)의 부사장이자 클라우드 우수성 센터의 책임자인 제이슨 해치는 “기업이 자사 클라우드 생태계의 측면들을 전반적으로 관리하는 데 도움을 주는 여러 계층으로 된 프레임워크가 클라우드옵스(Holistic CloudOp)의 큰 그림이다”라고 설명했다. 프레임워크 계층 중 하나는 거버넌스 계층(governance layer)이다. 여기에는 클라우드 비용을 제어하고 예산을 관리하는, 핀옵스(FinOps)라고도 알려진 재무 업무 등의 활동을 포함한다. 해치는 “거버넌스 계층에는 무엇이 어떻게 클라우...

2022.05.26

블로그 | '거버넌스'와 '클라우드옵스'에 주목··· 클라우드 컴퓨팅 예측 2가지

매년 12월이면 필자의 받은 편지함에는 홍보회사에서 보내온 메일이 한가득이다. 모두 클라이언트에서 내놓은 내년 전망을 홍보하는 메일이다. “내년에도 클라우드 보안은 CIO의 우선순위 목록에 있을 것”이라는 메일을 몇 통이나 받았는지 모른다. 너무도 당연해서 말할 필요도 없는 것들이다. 그런 면에서 2022년 클라우드 예측의 많은 수가 똑같이 바보 같다.   하지만 현실 세계에서는 이렇게 평범한 예측은 아무런 도움이 되지 않는다. 가치 있는 예측은 클라우드 컴퓨팅의 세부적인 측면에 초점을 맞춘다. 기업이 운영이나 개발, 거버넌스, 보안 등등 구체적인 기술을 구현하면서 IT 책임자는 어떤 변화가 일어날지, 해당 기술의 잠재력은 어느 정도인지 알아야만 한다. 필자의 클라우드 컴퓨팅에 대한 예측이 극히 좁은 영역에 중점을 두고자 하는 이유이다. 필자의 2022년 클라우드 예측은 거버넌스와 클라우드옵스에 관한 것이다. 거버넌스 멀티클라우드의 부상과 클라우드 복잡성 문제를 키우는 변화가 2022년에도 계속될 것이다. 거버넌스는 과도하게 복잡해진 클라우드 플랫폼을 통제해야 하는 기업의 중점 사항이 될 것이다. 그렇다고 거버넌스 전반이 집중 조명을 받지는 않을 것이다. 좀 더 우선순위가 높은 문제이자 이미 많은 기업이 직면해 있는 문제에 중점을 두게 될 것인데, 바로 비용 거버넌스이다. 재무 운영, 즉 핀옵스(FinOps)와 연관되기 때문이다. 2021년 대부분 대기업에서 클라우드 비용은 통제를 벗어났다. 클라우드 서비스 업체가 가격을 올린 것도 아니었다. 하지만 클라우드 서비스를 사용하는 직원이 책임을 지지 않았다. 다수의 비용 거버넌스 솔루션이 누가 언제 어디서 왜 어떻게 클라우드 서비스를 소비하는지 지켜보는 일을 훌륭하게 해낼 수 있다. 이들 툴은 훌륭한 보고서와 대시보드도 제공한다. 하지만 안타깝게도 핵심적인 문제를 처리하지 못하는데, 바로 동적인 반응과 대응 기능이다. 예를 들어 쓸모 있는 시간을 넘어서 실행되고 있는 클라우드 서비스나 적절한...

멀티클라우드 복잡성 거버넌스 핀옵스 클라우드옵스 추상화 2022년 전망

2021.12.21

매년 12월이면 필자의 받은 편지함에는 홍보회사에서 보내온 메일이 한가득이다. 모두 클라이언트에서 내놓은 내년 전망을 홍보하는 메일이다. “내년에도 클라우드 보안은 CIO의 우선순위 목록에 있을 것”이라는 메일을 몇 통이나 받았는지 모른다. 너무도 당연해서 말할 필요도 없는 것들이다. 그런 면에서 2022년 클라우드 예측의 많은 수가 똑같이 바보 같다.   하지만 현실 세계에서는 이렇게 평범한 예측은 아무런 도움이 되지 않는다. 가치 있는 예측은 클라우드 컴퓨팅의 세부적인 측면에 초점을 맞춘다. 기업이 운영이나 개발, 거버넌스, 보안 등등 구체적인 기술을 구현하면서 IT 책임자는 어떤 변화가 일어날지, 해당 기술의 잠재력은 어느 정도인지 알아야만 한다. 필자의 클라우드 컴퓨팅에 대한 예측이 극히 좁은 영역에 중점을 두고자 하는 이유이다. 필자의 2022년 클라우드 예측은 거버넌스와 클라우드옵스에 관한 것이다. 거버넌스 멀티클라우드의 부상과 클라우드 복잡성 문제를 키우는 변화가 2022년에도 계속될 것이다. 거버넌스는 과도하게 복잡해진 클라우드 플랫폼을 통제해야 하는 기업의 중점 사항이 될 것이다. 그렇다고 거버넌스 전반이 집중 조명을 받지는 않을 것이다. 좀 더 우선순위가 높은 문제이자 이미 많은 기업이 직면해 있는 문제에 중점을 두게 될 것인데, 바로 비용 거버넌스이다. 재무 운영, 즉 핀옵스(FinOps)와 연관되기 때문이다. 2021년 대부분 대기업에서 클라우드 비용은 통제를 벗어났다. 클라우드 서비스 업체가 가격을 올린 것도 아니었다. 하지만 클라우드 서비스를 사용하는 직원이 책임을 지지 않았다. 다수의 비용 거버넌스 솔루션이 누가 언제 어디서 왜 어떻게 클라우드 서비스를 소비하는지 지켜보는 일을 훌륭하게 해낼 수 있다. 이들 툴은 훌륭한 보고서와 대시보드도 제공한다. 하지만 안타깝게도 핵심적인 문제를 처리하지 못하는데, 바로 동적인 반응과 대응 기능이다. 예를 들어 쓸모 있는 시간을 넘어서 실행되고 있는 클라우드 서비스나 적절한...

2021.12.21

칼럼|클라우드옵스 도구가 갖춰야 하는 기능 6가지

클라우드옵스 기술은 설계하는 일보다 정의하는 일이 훨씬 쉽다. 살펴봐야 할 6가지 사항을 소개한다.  클라우드옵스가 정확히 무엇인지 여전히 정의 중이며, 그것의 핵심 문제를 해결하는 데 필요한 기술도 마찬가지다.  이때 다른 모든 클라우드 컴퓨팅 환경과 마찬가지로, AI옵스를 비롯한 클라우드옵스 솔루션의 핵심 구성요소를 검토해보는 작업이 도움이 된다. 어떤 기술이 어떤 가치를 가져올 수 있는지 정의하는 작업도 마찬가지로 도움이 된다. 클라우드옵스 도구가 제공해야 하는 6가지 기능을 정리했다.     첫째, 추가 분석과 작업 수행을 위해 패턴 파악이 필요하다면 규모와 상관없이 많은 시스템으로부터 데이터를 수집하고 관찰할 수 있어야 한다. 이 작업을 수행하기 위해서는 커넥터나 에이전트를 활용해 관리하고 있는 시스템과 통신하는 기능, 데이터를 안정적인 방식으로 일부 중앙 집중화된 클라우드옵스 시스템에 다시 가져오는 기능 등을 포함해 몇 가지 구성요소가 필요하다. 둘째, 대량의 시스템 데이터(노이즈)를 유의미한 방식으로 연계시켜야 한다. 여기에는 데이터의 출처 등 패턴을 밝혀내는 작업 그리고 데이터를 심층 분석하기 전에 그룹화하는 작업이 포함된다.  셋째, 패턴을 분석해 문제와 근본 원인을 밝혀야 한다. AI옵스 또는 일반적인 클라우드옵스 도구는 바로 이 지점에서 비용을 절감해 가치를 창출한다. 이 툴은 데이터를 취합하고 연계한 다음 네트워킹 장치 고장 등 현재의 문제를 파악할 수 있는 패턴을 판단해야 한다. 나아가 발생 가능한 문제를 예측해야 한다. 이처럼 예방에 주안점을 둔 클라우드옵스는 문제 발생을 사전에 막을 수 있다. 가령, I/O 오류가 발생하고 있는 클라우드 스토리지 시스템을 식별할 수 있으며, 이런 오류는 장애가 임박했음을 나타낸다.  넷째, 관찰 결과를 운영팀과 공유한다. 뿐만 아니라, 프로세스를 자동화해 문제에 자동 대응하고 바로잡아야 한다. 하나는 무언가 잘못되었음을 알려주는 것이며...

클라우드옵스 클라우드 컴퓨팅 AI옵스

2021.06.30

클라우드옵스 기술은 설계하는 일보다 정의하는 일이 훨씬 쉽다. 살펴봐야 할 6가지 사항을 소개한다.  클라우드옵스가 정확히 무엇인지 여전히 정의 중이며, 그것의 핵심 문제를 해결하는 데 필요한 기술도 마찬가지다.  이때 다른 모든 클라우드 컴퓨팅 환경과 마찬가지로, AI옵스를 비롯한 클라우드옵스 솔루션의 핵심 구성요소를 검토해보는 작업이 도움이 된다. 어떤 기술이 어떤 가치를 가져올 수 있는지 정의하는 작업도 마찬가지로 도움이 된다. 클라우드옵스 도구가 제공해야 하는 6가지 기능을 정리했다.     첫째, 추가 분석과 작업 수행을 위해 패턴 파악이 필요하다면 규모와 상관없이 많은 시스템으로부터 데이터를 수집하고 관찰할 수 있어야 한다. 이 작업을 수행하기 위해서는 커넥터나 에이전트를 활용해 관리하고 있는 시스템과 통신하는 기능, 데이터를 안정적인 방식으로 일부 중앙 집중화된 클라우드옵스 시스템에 다시 가져오는 기능 등을 포함해 몇 가지 구성요소가 필요하다. 둘째, 대량의 시스템 데이터(노이즈)를 유의미한 방식으로 연계시켜야 한다. 여기에는 데이터의 출처 등 패턴을 밝혀내는 작업 그리고 데이터를 심층 분석하기 전에 그룹화하는 작업이 포함된다.  셋째, 패턴을 분석해 문제와 근본 원인을 밝혀야 한다. AI옵스 또는 일반적인 클라우드옵스 도구는 바로 이 지점에서 비용을 절감해 가치를 창출한다. 이 툴은 데이터를 취합하고 연계한 다음 네트워킹 장치 고장 등 현재의 문제를 파악할 수 있는 패턴을 판단해야 한다. 나아가 발생 가능한 문제를 예측해야 한다. 이처럼 예방에 주안점을 둔 클라우드옵스는 문제 발생을 사전에 막을 수 있다. 가령, I/O 오류가 발생하고 있는 클라우드 스토리지 시스템을 식별할 수 있으며, 이런 오류는 장애가 임박했음을 나타낸다.  넷째, 관찰 결과를 운영팀과 공유한다. 뿐만 아니라, 프로세스를 자동화해 문제에 자동 대응하고 바로잡아야 한다. 하나는 무언가 잘못되었음을 알려주는 것이며...

2021.06.30

블로그 | 클라우드 네이티브 옵스 도구가 멀티클라우드 환경에 적합할까?

몇몇 하이퍼 스케일러 기업들이 멀티 클라우드 운영 도구를 본격적으로 출시하고 있다. 이 그럴듯하게 들리는 도구를 덜컥 선택하기에 앞서 신중한 검토가 필요하다.  AI옵스(AIops)를 비롯해 클라우드옵스(cloudops)를 표방한 도구들이 잇달아 등장하고 있다. 기본적인 배치 옵션은 3가지다. 논-네이티브 도구 유형의 온디맨드 타입, 호스트형 온프레미스 타입, 클라우드 서비스 기업이 제공하는 호스트형 클라우드 네이티브 타입이다. 어느 유형을 선택해야 할까? 온디맨드, 논-네이티브 범주에는 호스팅 서비스에서 동작하는 AIops 도구 다수가 포함된다. 퍼블릭 클라우드에서 동작하는 도구도 일부 있다. 선택지가 다양해 상대적으로 선호되는 모델이다. 만약 모니터링하거나 제어해야 할 온프레미스 시스템이 많다면, 온프레미스 호스팅 타입이 적절할 수 있다. 이 유형에서는 데이터가 공개된 인터넷을 통해 중앙의 호스팅 서비스로 이동할 필요가 없어지기 때문이다. 한편 때로는 ops 도구가 두 위치 모두에서 실행되는 것이 합리적일 수 있다. 일부 도구는 이러한 배치를 지원하는 기능을 갖췄다. 완성도 높은 도구의 경우 배치된 위치에 따라 특성을 타지 않기도 한다.  클라우드 네이티브 도구는 특정 클라우드 서비스 공급자가 공급하는 것이 일반적이다. 자체 네이티브 클라우드 서비스를 모니터링하고 제어하기 위해 고안된 것이 대부분이지만, 다른 클라우드의 서비스를 모니터링하고 제어할 수 있기도 한다. 멀티 클라우드 구성이 증가하고 있다는 점에서 적절한 진화라고 할 수 있다. 단 향후 클라우드 구조가 더 복잡해질 수 있기 때문에 향후 요구 사항을 해결할 수 있을지를 꼼꼼히 고려해야 한다.  현 시점에서는 네이티브 도구가 바람직할 수 있다. 대부분의 기업은 여러 클라우드 브랜드를 이용할 때 80/20 규칙을 설정하곤 한다. 전체 애플리케이션과 데이터의 80%를 한 클라우드에 배치하고 나머지 20%를 다른 클라우드에 배치하는 식이다. 마이크로소프트에 80%, AW...

클라우드옵스 AI옵슨 멀티 클라우드 인프라 운영

2021.06.23

몇몇 하이퍼 스케일러 기업들이 멀티 클라우드 운영 도구를 본격적으로 출시하고 있다. 이 그럴듯하게 들리는 도구를 덜컥 선택하기에 앞서 신중한 검토가 필요하다.  AI옵스(AIops)를 비롯해 클라우드옵스(cloudops)를 표방한 도구들이 잇달아 등장하고 있다. 기본적인 배치 옵션은 3가지다. 논-네이티브 도구 유형의 온디맨드 타입, 호스트형 온프레미스 타입, 클라우드 서비스 기업이 제공하는 호스트형 클라우드 네이티브 타입이다. 어느 유형을 선택해야 할까? 온디맨드, 논-네이티브 범주에는 호스팅 서비스에서 동작하는 AIops 도구 다수가 포함된다. 퍼블릭 클라우드에서 동작하는 도구도 일부 있다. 선택지가 다양해 상대적으로 선호되는 모델이다. 만약 모니터링하거나 제어해야 할 온프레미스 시스템이 많다면, 온프레미스 호스팅 타입이 적절할 수 있다. 이 유형에서는 데이터가 공개된 인터넷을 통해 중앙의 호스팅 서비스로 이동할 필요가 없어지기 때문이다. 한편 때로는 ops 도구가 두 위치 모두에서 실행되는 것이 합리적일 수 있다. 일부 도구는 이러한 배치를 지원하는 기능을 갖췄다. 완성도 높은 도구의 경우 배치된 위치에 따라 특성을 타지 않기도 한다.  클라우드 네이티브 도구는 특정 클라우드 서비스 공급자가 공급하는 것이 일반적이다. 자체 네이티브 클라우드 서비스를 모니터링하고 제어하기 위해 고안된 것이 대부분이지만, 다른 클라우드의 서비스를 모니터링하고 제어할 수 있기도 한다. 멀티 클라우드 구성이 증가하고 있다는 점에서 적절한 진화라고 할 수 있다. 단 향후 클라우드 구조가 더 복잡해질 수 있기 때문에 향후 요구 사항을 해결할 수 있을지를 꼼꼼히 고려해야 한다.  현 시점에서는 네이티브 도구가 바람직할 수 있다. 대부분의 기업은 여러 클라우드 브랜드를 이용할 때 80/20 규칙을 설정하곤 한다. 전체 애플리케이션과 데이터의 80%를 한 클라우드에 배치하고 나머지 20%를 다른 클라우드에 배치하는 식이다. 마이크로소프트에 80%, AW...

2021.06.23

칼럼 | '클라우드옵스'가 100% 자동화될 수 있는가?

자동화가 발전하고 인간이 프로세스에서 물러나면서 몇 년 내에 거의 100%의 클라우드옵스 및 섹옵스 자동화를 이룰 수 있을 것이다. 여러 프로젝트를 진행하면서 눈에 띄는 동향이 있다. 바로 AI옵스나 보안 운영 플랫폼 같은 운영 툴을 이용해 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 배치를 선제적으로 운영하는 데 필요한 대부분을 자동화하는 것이다. 이는 일상적인 관리와 모니터링 작업부터 문제 해결을 위해 서버를 끄고 켜는 작업까지 모든 것을 자동화하는 것을 의미하며, 머신러닝이 주로 사용된다. 바로 AI옵스의 AI다.   아직 운영 인력을 재교육할 준비가 된 기업은 없지만, 원인 진단이나 자율 치유 프로세스, BCDR 영역은 확실히 발전하고 있다. 클라우드 운영 엔지니어의 일상을 채우는 다른 서비스도 사람에게 맡기는 것보다 더 안정적으로 만들기 위해 자동화할 수 있다. 우리는 현재 학습 능력이 있는 툴을 다루고 있으며, 이들 툴은 운영 경험을 쌓을수록 좋아질 것이고, 결국에는 사람보다 일을 더 잘할 수 있을 것이다. 클라우드옵스 자동화는 자율 주행과 비슷하다. 이 기술이 자동차를 운전할 수 있다는 것을, 아마도 사람보다 더 잘 운전할 수 있다는 것을 알지만, 여전히 두렵게 느껴진다. 클라우드옵스 자동화는 자동차 운전보다 훨씬 복잡하지만, 여러 문제 중 많은 수가 극복될 것이다. 결국에는 클라우드를 더 잘 운영할 수 있는 자동화된 프로세스가 구현될 것이고, 위험을 사전에 인지하는 보안 시스템은 날이 갈수록 좋아질 것이다. 그렇다면 우리는 클라우드옵스 자동화를 기꺼이 받아들일 수 있을까? 운전대에서 손을 놓을 수 있을까? 필자는 이들 기술이 폭넓게 채택되는 데 3~5년이 걸릴 것이라고 생각한다. 대기업이 워크로드의 20~30%를 퍼블릭 클라우드로 이전하는 데 10년이 걸렸다는 점을 고려하면, 생각보다 오래 걸릴 수도 있다. 클라우드옵스와 섹옵스 자동화의 결정적인 성공 요인은 전통적인 방식, 즉 사람보다 훨씬 나은 성과를 가져다주는 것이다....

클라우드옵스 섹옵스 AI옵스 자동화

2021.06.08

자동화가 발전하고 인간이 프로세스에서 물러나면서 몇 년 내에 거의 100%의 클라우드옵스 및 섹옵스 자동화를 이룰 수 있을 것이다. 여러 프로젝트를 진행하면서 눈에 띄는 동향이 있다. 바로 AI옵스나 보안 운영 플랫폼 같은 운영 툴을 이용해 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티클라우드 배치를 선제적으로 운영하는 데 필요한 대부분을 자동화하는 것이다. 이는 일상적인 관리와 모니터링 작업부터 문제 해결을 위해 서버를 끄고 켜는 작업까지 모든 것을 자동화하는 것을 의미하며, 머신러닝이 주로 사용된다. 바로 AI옵스의 AI다.   아직 운영 인력을 재교육할 준비가 된 기업은 없지만, 원인 진단이나 자율 치유 프로세스, BCDR 영역은 확실히 발전하고 있다. 클라우드 운영 엔지니어의 일상을 채우는 다른 서비스도 사람에게 맡기는 것보다 더 안정적으로 만들기 위해 자동화할 수 있다. 우리는 현재 학습 능력이 있는 툴을 다루고 있으며, 이들 툴은 운영 경험을 쌓을수록 좋아질 것이고, 결국에는 사람보다 일을 더 잘할 수 있을 것이다. 클라우드옵스 자동화는 자율 주행과 비슷하다. 이 기술이 자동차를 운전할 수 있다는 것을, 아마도 사람보다 더 잘 운전할 수 있다는 것을 알지만, 여전히 두렵게 느껴진다. 클라우드옵스 자동화는 자동차 운전보다 훨씬 복잡하지만, 여러 문제 중 많은 수가 극복될 것이다. 결국에는 클라우드를 더 잘 운영할 수 있는 자동화된 프로세스가 구현될 것이고, 위험을 사전에 인지하는 보안 시스템은 날이 갈수록 좋아질 것이다. 그렇다면 우리는 클라우드옵스 자동화를 기꺼이 받아들일 수 있을까? 운전대에서 손을 놓을 수 있을까? 필자는 이들 기술이 폭넓게 채택되는 데 3~5년이 걸릴 것이라고 생각한다. 대기업이 워크로드의 20~30%를 퍼블릭 클라우드로 이전하는 데 10년이 걸렸다는 점을 고려하면, 생각보다 오래 걸릴 수도 있다. 클라우드옵스와 섹옵스 자동화의 결정적인 성공 요인은 전통적인 방식, 즉 사람보다 훨씬 나은 성과를 가져다주는 것이다....

2021.06.08

칼럼|멀티클라우드에서 데브옵스를 구현하려면

멀티클라우드는 단순히 플랫폼을 추가적으로 배치하는 것 그 이상이다. 멀티클라우드를 통해 데브옵스를 효율화하는 것은 많은 이들이 생각하는 것보다 훨씬 까다롭다. 대부분의 기업들이 멀티클라우드로 전환하고 있다. 플렉세라의 최신 클라우드 현황 보고서에 따르면 기업의 92%는 멀티클라우드 전략을, 80%는 하이브리드 클라우드 전략을 채택하고 있다. 그다지 새로운 소식은 아니다.    정말 새로운 소식은 대부분의 기업들이 데브옵스 또는 데브섹옵스와 멀티클라우드를 함께 구현하려 하고 있으며, (이 과정에서) 매우 까다로운 난관을 마주한다는 점이다. 즉, 클라우드를 새로 도입하는 데 따르는 복잡성을 해결하면서 배치와 클라우드옵스를 고려해야 한다. 이는 잘못된 구성, 프로비저닝의 과잉 혹은 미달, 올바른 네이티브 서비스의 미사용 그리고 배치 후 해결해야 하는 보안 및 운영상의 이슈 등의 문제로 드러난다. 결론적으로, 개발자와 운영자가 고려해야 하는 부분이 너무 많아져서 큰 실수가 발생한다. 그렇다면 이 과정에서 어떻게 해야 높은 위험과 비용을 들이지 않고 데브옵스 및 멀티클라우드 문제를 해결할 수 있을까? 일반적인 가이드라인은 다음과 같다.  첫째, IaC(코드형 인프라, infrastructure as code)를 활용하는 방법이 있다. 이는 단일(Mololithic) 접근법에서 마이크로서비스처럼 좀더 세분화된 접근법으로, 그리고 가상머신을 사용하는 대신 클라우드 네이티브 패턴을 선택하는 쪽으로 전환하는 것을 의미한다.  IaC 활용의 핵심은 플랫폼의 구성과 애플리케이션 (및 해당 애플리케이션에 묶인 데이터)를 연동하는 것이다. 현재 개발자들은 컴퓨팅과 스토리지처럼 특정 플랫폼 내에서 필요한 것들을 알고 있다.  따라서 새로 도입하는 클라우드의 구성을 인프라 담당자가 아니라 개발자의 손에 맡길 수 있다. 개발자는 IaC를 통해 시스템 구성을 더욱 잘 정의할 수 있으며, 그 결과 시스템은 점점 최적화된다. 반면 여러...

멀티클라우드 데브옵스 데브섹옵스 클라우드옵스 퍼블릭 클라우드 IaC 공통서비스

2021.04.19

멀티클라우드는 단순히 플랫폼을 추가적으로 배치하는 것 그 이상이다. 멀티클라우드를 통해 데브옵스를 효율화하는 것은 많은 이들이 생각하는 것보다 훨씬 까다롭다. 대부분의 기업들이 멀티클라우드로 전환하고 있다. 플렉세라의 최신 클라우드 현황 보고서에 따르면 기업의 92%는 멀티클라우드 전략을, 80%는 하이브리드 클라우드 전략을 채택하고 있다. 그다지 새로운 소식은 아니다.    정말 새로운 소식은 대부분의 기업들이 데브옵스 또는 데브섹옵스와 멀티클라우드를 함께 구현하려 하고 있으며, (이 과정에서) 매우 까다로운 난관을 마주한다는 점이다. 즉, 클라우드를 새로 도입하는 데 따르는 복잡성을 해결하면서 배치와 클라우드옵스를 고려해야 한다. 이는 잘못된 구성, 프로비저닝의 과잉 혹은 미달, 올바른 네이티브 서비스의 미사용 그리고 배치 후 해결해야 하는 보안 및 운영상의 이슈 등의 문제로 드러난다. 결론적으로, 개발자와 운영자가 고려해야 하는 부분이 너무 많아져서 큰 실수가 발생한다. 그렇다면 이 과정에서 어떻게 해야 높은 위험과 비용을 들이지 않고 데브옵스 및 멀티클라우드 문제를 해결할 수 있을까? 일반적인 가이드라인은 다음과 같다.  첫째, IaC(코드형 인프라, infrastructure as code)를 활용하는 방법이 있다. 이는 단일(Mololithic) 접근법에서 마이크로서비스처럼 좀더 세분화된 접근법으로, 그리고 가상머신을 사용하는 대신 클라우드 네이티브 패턴을 선택하는 쪽으로 전환하는 것을 의미한다.  IaC 활용의 핵심은 플랫폼의 구성과 애플리케이션 (및 해당 애플리케이션에 묶인 데이터)를 연동하는 것이다. 현재 개발자들은 컴퓨팅과 스토리지처럼 특정 플랫폼 내에서 필요한 것들을 알고 있다.  따라서 새로 도입하는 클라우드의 구성을 인프라 담당자가 아니라 개발자의 손에 맡길 수 있다. 개발자는 IaC를 통해 시스템 구성을 더욱 잘 정의할 수 있으며, 그 결과 시스템은 점점 최적화된다. 반면 여러...

2021.04.19

블로그 | 멀티클라우드 프로젝트를 망치는 2가지 실수

어떻게 보면 멀티클라우드는 쉽다. 그저 하나 이상의 퍼블릭 클라우드를 배치하고 관리하면 된다. 하지만 안타깝게도 지금까지 그렇게 간단하지 않았다. 많은 기업이 멀티클라우드 아키텍처를 배치하면서 몇 가지 하지 않아도 될 실수가 계속 저질러지고 있기 때문이다. 약간만 이해한다면, 충분히 피할 수 있는 실수 두 가지를 소개한다.   클라우드옵스를 염두에 두지 않고 멀티클라우드를 설계하고 구축한다. 많은 기업이 이런 멀티클라우드 아키텍처를 장기적으로 어떻게 관리해야 하는지 명확한 이해없이 두세 곳, 때로는 그 이상의 퍼블릭 클라우드를 배치한다.  멀티클라우드 배치가 프로덕션 환경으로 옮겨질 때면 엄청난 수의 클라우드 서비스가 된다. 여러 퍼블릭 클라우드에서 리던던시를 위한 서비스를 이용하면서 생겨난 것들로, 클라우드옵스팀이 모두 처리하기에는 너무 많다. 클라우드옵스팀은 이 모든 서로 다른 클라우드 서비스를 운영하지도 못하고 운영해서도 안되며, 서비스 품질도 엉망이 된다. 보안과 거버넌스 관점에서도 이런 배치는 너무 위험한 방법이 아닐 수 없다.  이런 실수를 피하는 방법이 있다. 우선, 운영상 필요조건을 기꺼이 갖출 생각이 없다면, 멀티클라우드를 하지 않는 방법이 있다. 단일 클라우드 배치를 고수하는 것이 좋다. 물론 이렇게 하면 최고의 서비스만 골라 쓸 수 없고, 클라우드의 가치도 줄어든다. 올바른 접근법은 거의 모든 것을 자동화하고 추상화를 이용해 복잡성을 관리하는 것이다. 모든 것을 클라우드 네이티브로 선택한다. 여러 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 사용할 수 있는 툴이 가장 유용하다는 것을 잊지 말기 바란다. 한 클라우드에서 사용하는 인터페이스와 자동화를 멀티클라우드 환경의 다른 클라우드에서도 사용할 수도 있다. 더 이상 확실할 수 없는 선택 같지만, 멀티클라우드로 이전하는 많은 기업이 특정 퍼블릭 클라우드가 제공하는 네이티브 툴을 고수하고 있다. 특정 퍼블릭 클라우드를 위한 관리 및 모니터링 툴을 선호하는 기업은 각각의 퍼블릭 클...

멀티클라우드 클라우드옵스 자동화

2021.01.04

어떻게 보면 멀티클라우드는 쉽다. 그저 하나 이상의 퍼블릭 클라우드를 배치하고 관리하면 된다. 하지만 안타깝게도 지금까지 그렇게 간단하지 않았다. 많은 기업이 멀티클라우드 아키텍처를 배치하면서 몇 가지 하지 않아도 될 실수가 계속 저질러지고 있기 때문이다. 약간만 이해한다면, 충분히 피할 수 있는 실수 두 가지를 소개한다.   클라우드옵스를 염두에 두지 않고 멀티클라우드를 설계하고 구축한다. 많은 기업이 이런 멀티클라우드 아키텍처를 장기적으로 어떻게 관리해야 하는지 명확한 이해없이 두세 곳, 때로는 그 이상의 퍼블릭 클라우드를 배치한다.  멀티클라우드 배치가 프로덕션 환경으로 옮겨질 때면 엄청난 수의 클라우드 서비스가 된다. 여러 퍼블릭 클라우드에서 리던던시를 위한 서비스를 이용하면서 생겨난 것들로, 클라우드옵스팀이 모두 처리하기에는 너무 많다. 클라우드옵스팀은 이 모든 서로 다른 클라우드 서비스를 운영하지도 못하고 운영해서도 안되며, 서비스 품질도 엉망이 된다. 보안과 거버넌스 관점에서도 이런 배치는 너무 위험한 방법이 아닐 수 없다.  이런 실수를 피하는 방법이 있다. 우선, 운영상 필요조건을 기꺼이 갖출 생각이 없다면, 멀티클라우드를 하지 않는 방법이 있다. 단일 클라우드 배치를 고수하는 것이 좋다. 물론 이렇게 하면 최고의 서비스만 골라 쓸 수 없고, 클라우드의 가치도 줄어든다. 올바른 접근법은 거의 모든 것을 자동화하고 추상화를 이용해 복잡성을 관리하는 것이다. 모든 것을 클라우드 네이티브로 선택한다. 여러 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 사용할 수 있는 툴이 가장 유용하다는 것을 잊지 말기 바란다. 한 클라우드에서 사용하는 인터페이스와 자동화를 멀티클라우드 환경의 다른 클라우드에서도 사용할 수도 있다. 더 이상 확실할 수 없는 선택 같지만, 멀티클라우드로 이전하는 많은 기업이 특정 퍼블릭 클라우드가 제공하는 네이티브 툴을 고수하고 있다. 특정 퍼블릭 클라우드를 위한 관리 및 모니터링 툴을 선호하는 기업은 각각의 퍼블릭 클...

2021.01.04

칼럼 | '멀티클라우드' 프로젝트를 망치는 흔한 실수 2가지

멀티클라우드가 요즘 대세이긴 하지만 대부분의 클라우드는 복잡하고 분산 아키텍처라는 점을 기억해야 한다.    멀티클라우드는 쉬워야 한다. 하나 이상의 퍼블릭 클라우드를 배포하고 관리하는 것뿐이지만 안타깝게도 쉽지 않다. 점점 더 많은 기업이 멀티클라우드 아키텍처를 구현하는 가운데 피할 수 있는 실수가 계속 발생하고 있다. 약간의 이해만 있다면, 이를 피할 수 있을 것이다. 이 가운데 대표적인 2가지를 알아보기로 한다.  멀티클라우드를 설계하고 구축할 때 클라우드옵스(Cloudops)를 염두에 두지 않는다. 많은 기업이 멀티클라우드 아키텍처의 장기적인 관리 방법에 대한 명확한 이해 없이 2, 3개 또는 그 이상의 퍼블릭 클라우드를 구현하고 있다.  멀티클라우드 구축이 운영 환경으로 이동하면 스토리지나 컴퓨팅과 같은 중복 서비스와 함께 여러 퍼블릭 클라우드를 활용해 많은 수의 클라우드 서비스가 발생한다. 클라우드옵스 팀이 이를 감당하기에는 너무 벅차다. 이런 이기종 클라우드 서비스를 모두 제대로 운영할 수 없기 때문에 서비스 품질이 저하된다. 또한 보안 및 거버넌스 운영 측면에서 배포에 너무 많은 위험을 초래한다.  이를 피할 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 첫째, 운영상의 요구사항을 충족할 의사가 없다면 멀티클라우드를 수행해선 안 된다. 단일 클라우드 배포에만 집중한다. 이렇게 되면 모든 동급 최고의 서비스를 모두 활용할 수 없으며, 클라우드 사용 가치를 현저히 줄인다. 적절한 접근 방식은 거의 모든 것을 자동화하고 추상화(단일 창, SPoG)를 활용해 복잡성을 관리하고 여전히 동종 최고의 이점을 제공하는 것이다.  모든 것을 ‘클라우드 네이티브(cloud native)’로 선택한다. 퍼블릭 클라우드를 포괄하는 도구가 가장 유용하다는 점을 명심한다. 멀티클라우드에서 클라우드 간에 동일한 인터페이스와 자동화를 사용할 수 있다.  이는 당연한 선택인 것처럼 보이지만, 단일 클라우드에서 멀티클...

멀티 클라우드 실수 클라우드옵스 Cloudops 클라우드

2020.12.29

멀티클라우드가 요즘 대세이긴 하지만 대부분의 클라우드는 복잡하고 분산 아키텍처라는 점을 기억해야 한다.    멀티클라우드는 쉬워야 한다. 하나 이상의 퍼블릭 클라우드를 배포하고 관리하는 것뿐이지만 안타깝게도 쉽지 않다. 점점 더 많은 기업이 멀티클라우드 아키텍처를 구현하는 가운데 피할 수 있는 실수가 계속 발생하고 있다. 약간의 이해만 있다면, 이를 피할 수 있을 것이다. 이 가운데 대표적인 2가지를 알아보기로 한다.  멀티클라우드를 설계하고 구축할 때 클라우드옵스(Cloudops)를 염두에 두지 않는다. 많은 기업이 멀티클라우드 아키텍처의 장기적인 관리 방법에 대한 명확한 이해 없이 2, 3개 또는 그 이상의 퍼블릭 클라우드를 구현하고 있다.  멀티클라우드 구축이 운영 환경으로 이동하면 스토리지나 컴퓨팅과 같은 중복 서비스와 함께 여러 퍼블릭 클라우드를 활용해 많은 수의 클라우드 서비스가 발생한다. 클라우드옵스 팀이 이를 감당하기에는 너무 벅차다. 이런 이기종 클라우드 서비스를 모두 제대로 운영할 수 없기 때문에 서비스 품질이 저하된다. 또한 보안 및 거버넌스 운영 측면에서 배포에 너무 많은 위험을 초래한다.  이를 피할 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 첫째, 운영상의 요구사항을 충족할 의사가 없다면 멀티클라우드를 수행해선 안 된다. 단일 클라우드 배포에만 집중한다. 이렇게 되면 모든 동급 최고의 서비스를 모두 활용할 수 없으며, 클라우드 사용 가치를 현저히 줄인다. 적절한 접근 방식은 거의 모든 것을 자동화하고 추상화(단일 창, SPoG)를 활용해 복잡성을 관리하고 여전히 동종 최고의 이점을 제공하는 것이다.  모든 것을 ‘클라우드 네이티브(cloud native)’로 선택한다. 퍼블릭 클라우드를 포괄하는 도구가 가장 유용하다는 점을 명심한다. 멀티클라우드에서 클라우드 간에 동일한 인터페이스와 자동화를 사용할 수 있다.  이는 당연한 선택인 것처럼 보이지만, 단일 클라우드에서 멀티클...

2020.12.29

블로그|내년 클라우드 컴퓨팅 시장에 대한 뻔하지 않은 예측 3가지

클라우드 컴퓨팅 시장이 성장을 지속할 거라는 점은 확실하다. 하지만 남들이 주목하지 않는 의외의 측면 3가지를 예의주시해야 한다.  기업들은 매년 이맘때면 2021년 전망을 내놓으며 사람들의 주목을 끈다. 예컨대 “클라우드 컴퓨팅 시장은 계속 성장할 것”이라거나 “클라우드 보안에 대한 니즈가 확대될 것”이라는 류의 주장이 그것이다. 필자는 이런 주장을 접할 때면 식상함에 한숨을 쉬곤 한다.  이런 예측들은 도움이 전혀 되지 않는다.  클라우드 컴퓨팅 시장의 과거와 현재 동향으로부터 미래를 상당 부분 가늠해볼 수 있는 건 맞지만, 그외의 부분들은 예측하기가 훨씬 어렵다. 몇 가지 트렌드는 도래할 때까지는 예측하기 어려울 것이다. 독자들이 주목해야 할 3가지 동향을 정리했다.    1.인터클라우드 오케스트레이션 오늘날 주요 클라우드 기업 3곳은 더욱 깊은 수준에서 협업할 필요를 느끼지 못하고 있다. 대부분 자사 수익 창출을 위해 클라우드 서비스를 운영하는 탓에, 퍼블릭 클라우드 간 연결 통로를 만드는 일은 비즈니스적으로 손해이기 때문이다.  하지만 멀티클라우드를 이용하는 기업의 90% 이상은 인터클라우드 오케스트레이션에 대한 필요성을 느끼고 있다. 여러 퍼블릭 클라우드 서비스의 리소스를 결합하는 역량은 중요하다. 여러 클라우드에 걸쳐 있는 애플리케이션과 데이터베이스 API를 순차적으로 불러냄으로써 비즈니스상의 특정 문제들을 해결할 수 있다. 예컨대, 서로 다른 클라우드에 존재하는 두 시스템 사이의 공통된 프로세스에 기반해 인벤토리 재주문 포인트를 파악할 수 있다.  클라우드 관리 플랫폼이나 클라우드 서비스 브로커 등 새롭게 부상하는 기술을 통해 클라우드 간의 간극을 메우려는 시도들이 이뤄져온 바 있다. 하지만, 간극을 메우기엔 부족했다. 이 서비스들은 단지 리소스 관리 도구만 제공했을 뿐이어서 더 큰 인터클라우드 리소스를 아우르지도, 프로세스를 결합할 수도 없었다.  이...

클라우드 인터클라우드 오케스트레이션 멀티클라우드 클라우드옵스 클라우드컴퓨팅

2020.10.19

클라우드 컴퓨팅 시장이 성장을 지속할 거라는 점은 확실하다. 하지만 남들이 주목하지 않는 의외의 측면 3가지를 예의주시해야 한다.  기업들은 매년 이맘때면 2021년 전망을 내놓으며 사람들의 주목을 끈다. 예컨대 “클라우드 컴퓨팅 시장은 계속 성장할 것”이라거나 “클라우드 보안에 대한 니즈가 확대될 것”이라는 류의 주장이 그것이다. 필자는 이런 주장을 접할 때면 식상함에 한숨을 쉬곤 한다.  이런 예측들은 도움이 전혀 되지 않는다.  클라우드 컴퓨팅 시장의 과거와 현재 동향으로부터 미래를 상당 부분 가늠해볼 수 있는 건 맞지만, 그외의 부분들은 예측하기가 훨씬 어렵다. 몇 가지 트렌드는 도래할 때까지는 예측하기 어려울 것이다. 독자들이 주목해야 할 3가지 동향을 정리했다.    1.인터클라우드 오케스트레이션 오늘날 주요 클라우드 기업 3곳은 더욱 깊은 수준에서 협업할 필요를 느끼지 못하고 있다. 대부분 자사 수익 창출을 위해 클라우드 서비스를 운영하는 탓에, 퍼블릭 클라우드 간 연결 통로를 만드는 일은 비즈니스적으로 손해이기 때문이다.  하지만 멀티클라우드를 이용하는 기업의 90% 이상은 인터클라우드 오케스트레이션에 대한 필요성을 느끼고 있다. 여러 퍼블릭 클라우드 서비스의 리소스를 결합하는 역량은 중요하다. 여러 클라우드에 걸쳐 있는 애플리케이션과 데이터베이스 API를 순차적으로 불러냄으로써 비즈니스상의 특정 문제들을 해결할 수 있다. 예컨대, 서로 다른 클라우드에 존재하는 두 시스템 사이의 공통된 프로세스에 기반해 인벤토리 재주문 포인트를 파악할 수 있다.  클라우드 관리 플랫폼이나 클라우드 서비스 브로커 등 새롭게 부상하는 기술을 통해 클라우드 간의 간극을 메우려는 시도들이 이뤄져온 바 있다. 하지만, 간극을 메우기엔 부족했다. 이 서비스들은 단지 리소스 관리 도구만 제공했을 뿐이어서 더 큰 인터클라우드 리소스를 아우르지도, 프로세스를 결합할 수도 없었다.  이...

2020.10.19

블로그|꿰지 못하는 보배··· AI옵스에 압도당하지 않으려면?

AI옵스가 클라우드 컴퓨팅 운영의 지평을 새로 열고 있다. 하지만, AI옵스를 제대로 사용하려면 압도당하지 않는 게 우선이다.  인공지능과 머신러닝이 있으면 기술을 무한정 응용할 수 있을 것 같아 보인다. 이미 시중에는 인공지능 기반의 애널리틱스, 스마트 사물인터넷, 엣지 AI, 그리고 AI옵스 툴이 나와 있다.    AI옵스 툴은 본질적으로 스마트 자동화를 수행한다. 자가 복구나 선제적 유지보수는 물론 심지어 보안 및 거버넌스 시스템에 적용돼 침해가 발생할 경우 성능을 진단하는 등의 작업도 수행한다.  AI옵스는 디스커버리 역량도 갖추고 있다. 즉 지속적으로 데이터를 수집하고, 그 데이터를 활용해 지식 엔진(knowledge engine)을 트레이닝하는 이 과정에서 지식 베이스가 한층 풍부해질 수 있다. 관리 중인 시스템이 어떻게 동작하고 있는지 혹은 그 시스템의 향후 예상 동작과 관련해 정보가 많으면 이슈 예측과 선제적인 대응이 더욱 잘 이뤄질 수 있다.  AI옵스 자동화의 이점은 아래와 같다.   클라우드옵스를 위한 인력이 줄어들 수 있다. 사람이 수동으로 조치를 취해야 할 때만 알림을 보낸다. 이는 달리 말하면 운영 인력과 비용이 적게 든다는 것을 의미한다.    장애 티켓을 자동으로 생성하고 지원 운영 부서와 직접 소통함으로써, 수동 및 비자동 프로세스를 모두 없애 준다.    자동화 혹은 수동 메커니즘(자가 복구)을 통해 문제의 근본 원인을 발견해 수정해준다.  AI옵스 디스커버리의 이점은 아래와 같다.    데브옵스, 거버넌스 및 보안 운영 등 여타 엔터프라이즈 툴과 AI옵스를 통합해준다.    위에서 설명한 것처럼 운영팀이 선제적으로 대처할 수 있도록 동향을 파악해준다.    관리 중인 리소스에 있는 방대한 데이터를 검토하고, 유의미한 요약 자료를 제공해 자동화된...

AI옵스 클라우드컴퓨팅 엣지AI 사물인터넷 클라우드옵스 데브옵스

2020.09.28

AI옵스가 클라우드 컴퓨팅 운영의 지평을 새로 열고 있다. 하지만, AI옵스를 제대로 사용하려면 압도당하지 않는 게 우선이다.  인공지능과 머신러닝이 있으면 기술을 무한정 응용할 수 있을 것 같아 보인다. 이미 시중에는 인공지능 기반의 애널리틱스, 스마트 사물인터넷, 엣지 AI, 그리고 AI옵스 툴이 나와 있다.    AI옵스 툴은 본질적으로 스마트 자동화를 수행한다. 자가 복구나 선제적 유지보수는 물론 심지어 보안 및 거버넌스 시스템에 적용돼 침해가 발생할 경우 성능을 진단하는 등의 작업도 수행한다.  AI옵스는 디스커버리 역량도 갖추고 있다. 즉 지속적으로 데이터를 수집하고, 그 데이터를 활용해 지식 엔진(knowledge engine)을 트레이닝하는 이 과정에서 지식 베이스가 한층 풍부해질 수 있다. 관리 중인 시스템이 어떻게 동작하고 있는지 혹은 그 시스템의 향후 예상 동작과 관련해 정보가 많으면 이슈 예측과 선제적인 대응이 더욱 잘 이뤄질 수 있다.  AI옵스 자동화의 이점은 아래와 같다.   클라우드옵스를 위한 인력이 줄어들 수 있다. 사람이 수동으로 조치를 취해야 할 때만 알림을 보낸다. 이는 달리 말하면 운영 인력과 비용이 적게 든다는 것을 의미한다.    장애 티켓을 자동으로 생성하고 지원 운영 부서와 직접 소통함으로써, 수동 및 비자동 프로세스를 모두 없애 준다.    자동화 혹은 수동 메커니즘(자가 복구)을 통해 문제의 근본 원인을 발견해 수정해준다.  AI옵스 디스커버리의 이점은 아래와 같다.    데브옵스, 거버넌스 및 보안 운영 등 여타 엔터프라이즈 툴과 AI옵스를 통합해준다.    위에서 설명한 것처럼 운영팀이 선제적으로 대처할 수 있도록 동향을 파악해준다.    관리 중인 리소스에 있는 방대한 데이터를 검토하고, 유의미한 요약 자료를 제공해 자동화된...

2020.09.28

칼럼ㅣ클라우드옵스부터 보안까지··· 팬데믹이 가르쳐 준 3가지

전 세계가 코로나19 위기를 극복 중이다. 어느 시점이 되면 모든 상황이 거의 정상화될 것이다. 하지만 위기를 기회로 삼은 기업도 일부 있었다. 이러한 기업들의 십중팔구가 클라우드를 활용하여 팬데믹 기간 동안 요구됐던 디지털 전환을 성공적으로 이뤄냈다.  이번 코로나19 사태로 많은 기업이 힘겹게 교훈을 배웠다. 개인적인 견해로는 앞으로 더 많은 위기가 닥칠 것이라고 본다. 기업들은 지난 4개월 동안 클라우드 컴퓨팅의 이점과 문제점에 관해 그 어느 때보다도 많이 알게 됐다. 그중 필자가 보기에 가장 일관되게 나타난 교훈 3가지를 살펴본다.    ‘클라우드옵스(Cloudops)’가 생각보다 더 중요하다  많은 기업이 클라우드 운영을 구축 이후에 고려해야 할 사항이라고 여겨왔다. 물론 대부분의 IT 조직이 클라우드옵스를 일부 고려하기도 했다. 하지만 적은 예산 및 전반적인 이해 부족으로 클라우드옵스와 관련한 베스트 프랙티스와 기술 사용이 제한돼 온 것은 사실이다. 그리고 팬데믹 기간 동안 기업들은 그 대가를 치르게 됐다.  광범위하게 분산된 원격 인력의 퍼블릭 클라우드 사용 및 클라우드 시스템 액세스 증가로 적절한 운영 툴과 관리 인력의 필요성이 커졌다. ‘자가 복구(self-healing)’는 클라우드옵스 확장에 필수적인 요소다. 그러나 기업들은 자가 복구 프로세스를 자동화하는 툴 그리고 이를 설정할 인력이 부족했다.  엔터프라이즈 API 전략이 당장 필요하다  빠르게 변화하는 시대에서 데이터 통합은 필수가 됐다. 게다가 기업은 데이터가 연결된 서비스를 공유해야 한다. 이 2가지 문제는 보안 및 관리 편의성을 갖춘 API를 활용해 해결될 수 있다. 일부 시스템은 SaaS 업체가 제공하는 것처럼 API를 가지고 있다. 그러나 클라우드 기반 사용자 맞춤 애플리케이션의 대부분은 시스템 데이터 및 서비스에 대한 액세스를 제공하는 API가 존재하지 않는다. 따라서 팬데믹으로 인해 전환이 필요할 때 ...

코로나19 코로나바이러스 팬데믹 클라우드 디지털 전환 클라우드옵스 엔터프라이즈 API 클라우드 보안 원격근무 재택근무 원격인력 자가복구 데이터 통합 Saas VPN

2020.07.01

전 세계가 코로나19 위기를 극복 중이다. 어느 시점이 되면 모든 상황이 거의 정상화될 것이다. 하지만 위기를 기회로 삼은 기업도 일부 있었다. 이러한 기업들의 십중팔구가 클라우드를 활용하여 팬데믹 기간 동안 요구됐던 디지털 전환을 성공적으로 이뤄냈다.  이번 코로나19 사태로 많은 기업이 힘겹게 교훈을 배웠다. 개인적인 견해로는 앞으로 더 많은 위기가 닥칠 것이라고 본다. 기업들은 지난 4개월 동안 클라우드 컴퓨팅의 이점과 문제점에 관해 그 어느 때보다도 많이 알게 됐다. 그중 필자가 보기에 가장 일관되게 나타난 교훈 3가지를 살펴본다.    ‘클라우드옵스(Cloudops)’가 생각보다 더 중요하다  많은 기업이 클라우드 운영을 구축 이후에 고려해야 할 사항이라고 여겨왔다. 물론 대부분의 IT 조직이 클라우드옵스를 일부 고려하기도 했다. 하지만 적은 예산 및 전반적인 이해 부족으로 클라우드옵스와 관련한 베스트 프랙티스와 기술 사용이 제한돼 온 것은 사실이다. 그리고 팬데믹 기간 동안 기업들은 그 대가를 치르게 됐다.  광범위하게 분산된 원격 인력의 퍼블릭 클라우드 사용 및 클라우드 시스템 액세스 증가로 적절한 운영 툴과 관리 인력의 필요성이 커졌다. ‘자가 복구(self-healing)’는 클라우드옵스 확장에 필수적인 요소다. 그러나 기업들은 자가 복구 프로세스를 자동화하는 툴 그리고 이를 설정할 인력이 부족했다.  엔터프라이즈 API 전략이 당장 필요하다  빠르게 변화하는 시대에서 데이터 통합은 필수가 됐다. 게다가 기업은 데이터가 연결된 서비스를 공유해야 한다. 이 2가지 문제는 보안 및 관리 편의성을 갖춘 API를 활용해 해결될 수 있다. 일부 시스템은 SaaS 업체가 제공하는 것처럼 API를 가지고 있다. 그러나 클라우드 기반 사용자 맞춤 애플리케이션의 대부분은 시스템 데이터 및 서비스에 대한 액세스를 제공하는 API가 존재하지 않는다. 따라서 팬데믹으로 인해 전환이 필요할 때 ...

2020.07.01

블로그 | 코로나19 이후 클라우드에 대한 실용적인 접근 방법

코로나19 팬데믹으로 클라우드 사용이 폭증했다는 것은 잘 알려진 사실이며, 이제는 관련 데이터도 드러나기 시작했다. 가장 최근에는 플렉세라(Flexera)가 750명의 기업 임원을 대상으로 설문조사를 실시했는데, 절반 이상인 59%의 응답자가 자사의 클라우드 사용률이 팬데믹 이전의 계획보다 증가할 것이라고 답했다.   필자는 항상 이런 설문조사 보고서를 세세하게 살펴보는데, 후원 업체가 원하는 것이 반영되기 때문이다. 하지만 이번 데이터를 살펴보면, 그리고 클라우드 서비스 및 기술 업계의 매출 실적과 사용량 데이터를 함께 보면, 단순히 트렌드 이상임을 확실히 알 수 있다. 필자가 클라우드 컴퓨팅 가속 페달을 밟고 있는 이들 기업에 하고 싶은 조언은 클라우드 기반 서비스의 전격적인 도입에 맞춰 좀 더 실용적인 계획이 세우라는 것이다. 중점을 두어야 할 영역은 보안, 거버넌스, 클라우드옵스, 데이터베이스, 클라우드 기반 개발 기술이다. 더 많은 애플리케이션과 데이터를 초대형 클라우드 서비스나 MSP(Managed Service Provider)로 보내기 전에 이 다섯 가지 모두를 정확하게 이해해야 한다. 지금까지 이들 문제를 정확하게 파악하지 못했다면, 추가 마이그레이션 이전에라도 반드시 해야 한다. 실용주의는 종종 패닉의 첫 희생양이 되곤 한다. 지난 몇 년 동안 클라우드 기반 자원에 관심도 두지 않았던 기업이 적지 않다. 클라우드의 보안과 컴플라이언스에 대한 의심도 여전하다. 그런데 이런 기업이 갑자기 클라우드 컴퓨팅에 “올인”하겠다고 선언하고 일군의 IT 부서에 워크로드와 데이터를 퍼블릭 클라우드로 “가능한 빨리” 이전하라고 지시한다. 클라우드 컴퓨팅 지지자로서, 필자는 이런 움직임이 올바른 방향으로 가는 단계라는 데는 동의한다. 하지만 IT 아키텍트로서는 클라우드 컴퓨팅을 이용하기 위한 충분한 준비없이 너무 급하게 이전하는 일의 위험성을 걱정하지 않을 수 없다. 전략적인 실수를 저지를 위험이 커질 수밖에 없다. 이는 클라우드로 이전하지 ...

코로나19 실용적 거버넌스 클라우드옵스

2020.06.04

코로나19 팬데믹으로 클라우드 사용이 폭증했다는 것은 잘 알려진 사실이며, 이제는 관련 데이터도 드러나기 시작했다. 가장 최근에는 플렉세라(Flexera)가 750명의 기업 임원을 대상으로 설문조사를 실시했는데, 절반 이상인 59%의 응답자가 자사의 클라우드 사용률이 팬데믹 이전의 계획보다 증가할 것이라고 답했다.   필자는 항상 이런 설문조사 보고서를 세세하게 살펴보는데, 후원 업체가 원하는 것이 반영되기 때문이다. 하지만 이번 데이터를 살펴보면, 그리고 클라우드 서비스 및 기술 업계의 매출 실적과 사용량 데이터를 함께 보면, 단순히 트렌드 이상임을 확실히 알 수 있다. 필자가 클라우드 컴퓨팅 가속 페달을 밟고 있는 이들 기업에 하고 싶은 조언은 클라우드 기반 서비스의 전격적인 도입에 맞춰 좀 더 실용적인 계획이 세우라는 것이다. 중점을 두어야 할 영역은 보안, 거버넌스, 클라우드옵스, 데이터베이스, 클라우드 기반 개발 기술이다. 더 많은 애플리케이션과 데이터를 초대형 클라우드 서비스나 MSP(Managed Service Provider)로 보내기 전에 이 다섯 가지 모두를 정확하게 이해해야 한다. 지금까지 이들 문제를 정확하게 파악하지 못했다면, 추가 마이그레이션 이전에라도 반드시 해야 한다. 실용주의는 종종 패닉의 첫 희생양이 되곤 한다. 지난 몇 년 동안 클라우드 기반 자원에 관심도 두지 않았던 기업이 적지 않다. 클라우드의 보안과 컴플라이언스에 대한 의심도 여전하다. 그런데 이런 기업이 갑자기 클라우드 컴퓨팅에 “올인”하겠다고 선언하고 일군의 IT 부서에 워크로드와 데이터를 퍼블릭 클라우드로 “가능한 빨리” 이전하라고 지시한다. 클라우드 컴퓨팅 지지자로서, 필자는 이런 움직임이 올바른 방향으로 가는 단계라는 데는 동의한다. 하지만 IT 아키텍트로서는 클라우드 컴퓨팅을 이용하기 위한 충분한 준비없이 너무 급하게 이전하는 일의 위험성을 걱정하지 않을 수 없다. 전략적인 실수를 저지를 위험이 커질 수밖에 없다. 이는 클라우드로 이전하지 ...

2020.06.04

블로그 | AI옵스를 어디까지 신뢰할 수 있을까

IT 운영 관리에 인공지능을 도입하는 AI옵스(AIops)는 클라우드 운영을 의미하는 클라우드옵스에서 파생된 유행어다. 클라우드옵스 역시 모든 기술 유행어의 모태인 클라우드 컴퓨팅에서 유래한 말이다. AI옵스와 AI옵스 관련 도구라는 개념은 일반적으로 운영 도구의 성숙도를 말한다. 기존 운영 도구 공간의 대다수는 최소한 수 년 전까지는, 도구 안에 AI 엔진을 욱여넣는 형태였다. 목적에 맞게 설계된 AI옵스 도구를 개발하는 신생업체들은 이제 AI를 가지고 더욱 도약했다. AI옵스 도구를 선택할 때는 여러 업체를 살펴볼 가치가 있지만 선두 주자 업체는 달리 없다. 목표는 예나 지금이나 명확하다. 대다수의 AI옵스 도구에는 예전부터 데이터 수집 도구와 분석 도구가 포함되어 있었고, 여기에 AI를 추가해 관리하는 서비스에서 발생하는 문제를 외부화하기보다는 데이터에서 정보를 수집하고 메시지를 찾아내게 한다. 일부 사례에서는 사전에 프로그램된 루틴으로, 예를 들면 서버를 재시작하거나 서버를 해킹하는 IP 주소를 차단하는 등의 문제 해결을 시도하기도 한다. AI옵스와 관련 제품의 시대에 들어선 지는 불과 수 년밖에 안 됐지만, 일정 양의 패턴이 드러나기 시작했다. 일부는 좋고, 일부는 그렇지 않을 수도 있다. 두 가지를 모두 간단히 살펴보자. 현재 통용되고 있는 여러 인스턴스의 AI옵스 도구는 4, 5, 6세대 운영 도구다. 이들 도구 대부분이 퍼블릭 클라우드 운영을 염두에 두고 개발되었으며, 온프레미스 레거시 시스템과 퍼블릭 클라우드에서 운영되는 관리 애플리케이션, 서비스 간의 거리를 줄일 수 있다. AI옵스 도구는 관리, 모니터링 클라우드, 멀티클라우드, 레거시, 심지어 사물인터넷과 엣지 기반 시스템에도 활용될 수 있다. 복잡한 시스템 이질성을 보완하는 역량이야말로 운영 도구의 진정한 가치이며 클라우드/비 클라우드 시스템 이행에 있어 AI옵스가 중요한 이유다. 단점을 꼽자면 대다수 사용자가 AI옵스 도구 안의 AI 서브시스템의 장점을 취하기 어렵기 때문에...

클라우드옵스 AI옵스 운영도구

2020.02.18

IT 운영 관리에 인공지능을 도입하는 AI옵스(AIops)는 클라우드 운영을 의미하는 클라우드옵스에서 파생된 유행어다. 클라우드옵스 역시 모든 기술 유행어의 모태인 클라우드 컴퓨팅에서 유래한 말이다. AI옵스와 AI옵스 관련 도구라는 개념은 일반적으로 운영 도구의 성숙도를 말한다. 기존 운영 도구 공간의 대다수는 최소한 수 년 전까지는, 도구 안에 AI 엔진을 욱여넣는 형태였다. 목적에 맞게 설계된 AI옵스 도구를 개발하는 신생업체들은 이제 AI를 가지고 더욱 도약했다. AI옵스 도구를 선택할 때는 여러 업체를 살펴볼 가치가 있지만 선두 주자 업체는 달리 없다. 목표는 예나 지금이나 명확하다. 대다수의 AI옵스 도구에는 예전부터 데이터 수집 도구와 분석 도구가 포함되어 있었고, 여기에 AI를 추가해 관리하는 서비스에서 발생하는 문제를 외부화하기보다는 데이터에서 정보를 수집하고 메시지를 찾아내게 한다. 일부 사례에서는 사전에 프로그램된 루틴으로, 예를 들면 서버를 재시작하거나 서버를 해킹하는 IP 주소를 차단하는 등의 문제 해결을 시도하기도 한다. AI옵스와 관련 제품의 시대에 들어선 지는 불과 수 년밖에 안 됐지만, 일정 양의 패턴이 드러나기 시작했다. 일부는 좋고, 일부는 그렇지 않을 수도 있다. 두 가지를 모두 간단히 살펴보자. 현재 통용되고 있는 여러 인스턴스의 AI옵스 도구는 4, 5, 6세대 운영 도구다. 이들 도구 대부분이 퍼블릭 클라우드 운영을 염두에 두고 개발되었으며, 온프레미스 레거시 시스템과 퍼블릭 클라우드에서 운영되는 관리 애플리케이션, 서비스 간의 거리를 줄일 수 있다. AI옵스 도구는 관리, 모니터링 클라우드, 멀티클라우드, 레거시, 심지어 사물인터넷과 엣지 기반 시스템에도 활용될 수 있다. 복잡한 시스템 이질성을 보완하는 역량이야말로 운영 도구의 진정한 가치이며 클라우드/비 클라우드 시스템 이행에 있어 AI옵스가 중요한 이유다. 단점을 꼽자면 대다수 사용자가 AI옵스 도구 안의 AI 서브시스템의 장점을 취하기 어렵기 때문에...

2020.02.18

블로그 | 견딜 만한 보안 위험은 스펙트럼에 따라 다르다.

2018년 어느 날 새벽 5시, 전화벨이 울린다. 클라우드옵스팀의 보고이다. 수 기가바이트의 고객 데이터가 유출될 수 있는 잠재적인 침해가 일어났다. 이 사건 이후 클라우드 보안을 강화하는 데 힘을 쏟는다. 전년보다 4배나 많은 시간과 노력을 들인다. 이사회는 추가 툴과 인력에 흔쾌히 투자한다. “과도한 보안이란 없다”고 하지 않는가.   그런데 만약, 보안이 너무 과도하다면? 가속 페달을 밟아야 할 때와 속도가 너무 빠를 때를 어떻게 판단할 것인가? 이는 전적으로 클라우드 보안 스펙트럼의 어디에 있는지에 따라 달라진다. 모든 기업의 상황은 다르다. 각 기업은 서로 다른 데이터 세트를 저장하고 관리한다. 배치한 애플리케이션과 프로세스도 다르다. 헬스케어나 금융 등 특정 산업군의 기업은 끔찍한 컴플라이언스 규제를 받을 수도 있다. 요점은 단순하다. 모두의 보안 요구사항이 다르고, 보호해야 하는 데이터가 다르다. 따라서 모두가 보안 스펙트럼의 서로 다른 영역에 있다. 예를 들어, 서두에 예로 든 상황에서 침해가 일어난 기업이 자동차 타이어 제조업체라면, 지난 해보다 네 배나 많은 시간과 예산을 들이는 것은 과도하다고 할 수 있다. 즉 회사의 스펙트럼에 맞지 않는다. 물론 성급한 일반화의 위험이 있지만, 대부분 타이어 제조업체는 헬스케어 조직처럼 개인 식별 정보를 다루지는 않는다. 대부분 은행에 요구되는 것과 같은 엄격한 감사 조건을 지켜야 하는 것도 아니다.  게다가 데이터 자체도 아마 꽤 무해할 것이다. 타이어 제조회사의 고객 관련 데이터베이스 정보는 타이어 유통회사 정보일 것이고, 이는 웹사이트에서 쉽게 찾을 수 있는 데이터이다. 신용카드로 거래를 하지도 않을 것이기 때문에 그런 정보가 저장됐을 리도 없다. 클라우드 보안의 본질은 만능솔루션은 없다는 것이다. 클라우드 보안 아키텍트는 요구사항으로부터 솔루션을 만드는 것이지 다른 방법은 없다. 그리고 필자가 강조하는 것은 이들 클라우드 보안 접근법과 기술을 선택하는 데는 클라우드...

클라우드옵스 클라우드보안 스펙트럼

2020.01.16

2018년 어느 날 새벽 5시, 전화벨이 울린다. 클라우드옵스팀의 보고이다. 수 기가바이트의 고객 데이터가 유출될 수 있는 잠재적인 침해가 일어났다. 이 사건 이후 클라우드 보안을 강화하는 데 힘을 쏟는다. 전년보다 4배나 많은 시간과 노력을 들인다. 이사회는 추가 툴과 인력에 흔쾌히 투자한다. “과도한 보안이란 없다”고 하지 않는가.   그런데 만약, 보안이 너무 과도하다면? 가속 페달을 밟아야 할 때와 속도가 너무 빠를 때를 어떻게 판단할 것인가? 이는 전적으로 클라우드 보안 스펙트럼의 어디에 있는지에 따라 달라진다. 모든 기업의 상황은 다르다. 각 기업은 서로 다른 데이터 세트를 저장하고 관리한다. 배치한 애플리케이션과 프로세스도 다르다. 헬스케어나 금융 등 특정 산업군의 기업은 끔찍한 컴플라이언스 규제를 받을 수도 있다. 요점은 단순하다. 모두의 보안 요구사항이 다르고, 보호해야 하는 데이터가 다르다. 따라서 모두가 보안 스펙트럼의 서로 다른 영역에 있다. 예를 들어, 서두에 예로 든 상황에서 침해가 일어난 기업이 자동차 타이어 제조업체라면, 지난 해보다 네 배나 많은 시간과 예산을 들이는 것은 과도하다고 할 수 있다. 즉 회사의 스펙트럼에 맞지 않는다. 물론 성급한 일반화의 위험이 있지만, 대부분 타이어 제조업체는 헬스케어 조직처럼 개인 식별 정보를 다루지는 않는다. 대부분 은행에 요구되는 것과 같은 엄격한 감사 조건을 지켜야 하는 것도 아니다.  게다가 데이터 자체도 아마 꽤 무해할 것이다. 타이어 제조회사의 고객 관련 데이터베이스 정보는 타이어 유통회사 정보일 것이고, 이는 웹사이트에서 쉽게 찾을 수 있는 데이터이다. 신용카드로 거래를 하지도 않을 것이기 때문에 그런 정보가 저장됐을 리도 없다. 클라우드 보안의 본질은 만능솔루션은 없다는 것이다. 클라우드 보안 아키텍트는 요구사항으로부터 솔루션을 만드는 것이지 다른 방법은 없다. 그리고 필자가 강조하는 것은 이들 클라우드 보안 접근법과 기술을 선택하는 데는 클라우드...

2020.01.16

블로그 | 머신러닝 운영은 클라우드옵스에 적합하지 않다

월요일 아침, 그리고 길고 긴 주말의 시스템 장애가 끝나고 클라우드 운영팀은 지난 주말에 일어난 일에 대해 토론했다. 머신러닝으로 동작하는 최첨단이자 새로운 인벤토리 관리 시스템과 관련된 여러 시스템이 주말 동안 문제를 일으켰다.   사후 결론은 다음과 같다. -    운영 데이터베이스에서 원시 데이터를 교육용 데이터베이스로 옮기는 배치 프로세스가 제대로 동작하지 않았으며, 자동 복구 프로세스도 마찬가지였다. 운영팀원 한 사람이 주말 동안 이 프로세스를 재기동하려고 애썼지만, 원인을 밝히지 못했다. 하지만 4건의 부분 업데이트가 이루어져 교육용 데이터베이스는 여전히 불안정한 상태이다. -    이로 인해 머신러닝 시스템의 지식 모델을 나쁜 데이터로 훈련을 시켰고, 지식 기반의 새 정보를 제거하고 모델을 재구축해야 한다. -    또한 가격이나 세금 데이터 같은 여러 외부 데이터 피드도 교육용 데이터베이스에 동시에 업데이트됐다. 비록 이들 프로세스는 제대로 동작했지만, 운영 데이터가 좋지 않은 상태였다는 것을 고려하면, 이들 역시 지식 데이터베이스에서 다시 삭제해야 한다. -    시스템은 이틀 동안 사용할 수 없었고, 업무 생산성, 고객 반응, 홍보 문제 등을 고려하면 이 회사는 400만 달러의 손실을 보았다.  2025년이 아니라 바로 오늘날의 이야기다. 기업은 ‘저렴하고 괜찮은’ 클라우드 기반 머신러닝 시스템을 점점 더 많이 사용하고 있으며, 이미 알려진 대로 머신러닝을 이용하는 시스템은 운영이 복잡하다. 운영팀은 난이도와 복잡성의 수준을 제대로 예측하지 못하며, 자신들이 제대로 훈련을 받지 못했고, 인력도 부족하고 자금도 부족하다는 사실을 알게 된다.  클라우드 운영팀이 클라우드 기반 데이터베이스와 클라우드 기반 스토리지, 클라우드 기반 컴퓨트를 쉽게 이전해 처리할 수 있다고 가정했다. 클라우드 기반 시스템이...

장애 인공지능 클라우드옵스

2019.08.27

월요일 아침, 그리고 길고 긴 주말의 시스템 장애가 끝나고 클라우드 운영팀은 지난 주말에 일어난 일에 대해 토론했다. 머신러닝으로 동작하는 최첨단이자 새로운 인벤토리 관리 시스템과 관련된 여러 시스템이 주말 동안 문제를 일으켰다.   사후 결론은 다음과 같다. -    운영 데이터베이스에서 원시 데이터를 교육용 데이터베이스로 옮기는 배치 프로세스가 제대로 동작하지 않았으며, 자동 복구 프로세스도 마찬가지였다. 운영팀원 한 사람이 주말 동안 이 프로세스를 재기동하려고 애썼지만, 원인을 밝히지 못했다. 하지만 4건의 부분 업데이트가 이루어져 교육용 데이터베이스는 여전히 불안정한 상태이다. -    이로 인해 머신러닝 시스템의 지식 모델을 나쁜 데이터로 훈련을 시켰고, 지식 기반의 새 정보를 제거하고 모델을 재구축해야 한다. -    또한 가격이나 세금 데이터 같은 여러 외부 데이터 피드도 교육용 데이터베이스에 동시에 업데이트됐다. 비록 이들 프로세스는 제대로 동작했지만, 운영 데이터가 좋지 않은 상태였다는 것을 고려하면, 이들 역시 지식 데이터베이스에서 다시 삭제해야 한다. -    시스템은 이틀 동안 사용할 수 없었고, 업무 생산성, 고객 반응, 홍보 문제 등을 고려하면 이 회사는 400만 달러의 손실을 보았다.  2025년이 아니라 바로 오늘날의 이야기다. 기업은 ‘저렴하고 괜찮은’ 클라우드 기반 머신러닝 시스템을 점점 더 많이 사용하고 있으며, 이미 알려진 대로 머신러닝을 이용하는 시스템은 운영이 복잡하다. 운영팀은 난이도와 복잡성의 수준을 제대로 예측하지 못하며, 자신들이 제대로 훈련을 받지 못했고, 인력도 부족하고 자금도 부족하다는 사실을 알게 된다.  클라우드 운영팀이 클라우드 기반 데이터베이스와 클라우드 기반 스토리지, 클라우드 기반 컴퓨트를 쉽게 이전해 처리할 수 있다고 가정했다. 클라우드 기반 시스템이...

2019.08.27

칼럼 | 클라우드 전문가와 까막눈을 구분하는 간단 자가 테스트

클라우드 컴퓨팅은 IT업계에서 이미 널리 알려진 화두가 됐지만, 정말 클라우드에 정통한 전문가는 몇 되지 않을 것이다. 대부분은 단순한 추종자이거나 겉핥기로만 알고 있을 뿐이다. 클라우드 컴퓨팅을 얼마나 알고 있는지 쉽게 진단할 수 있는 간단한 테스트를 통해 스스로 질문을 던져보자. 1. 서버리스(serverless)가 실제로 서버가 없음을 의미하지 않는다는 것을 알고 있다. +10점. 2. ‘클라우드 형성(cloud formation)’은 비구름의 집합이라고 생각한다. -5점 3. ‘클라우드 거버넌스(cloud governance)’는 AWS가 국가 법률을 준수하는 것을 의미한다. -5점 4. ‘신원 관리(identity management)’는 지갑이나 수첩에 대한 것이다. -5점 5. 퀴베르네시스(Kubernetes)는 신흥 종교가 아니라 컨테이너-오케이스트레이션 도구라는 것을 알고 있다. +15점 6. 클라우드옵스(cloudops)는 클라우드 컴퓨팅의 반대말이라고 생각한다. -5점 7. 20가지 AWS 서비스의 이름을 댈 수 있고, 이 서비스가 사용하는 API를 10개 이상 말할 수 있다. +20점 8. 오늘 ‘클라우드’라는 단어를 100번 넘게 말했다. -10점 결과를 진단해보자. • 45 점 = 클라우드 컴퓨팅을 잘 알고 있다. • 25~40 = 대략적으로는 알고 있다. • 1~20 = 본업에 충실하라. • 0~ -25 = 클라우드 지식이 부족하다는 사실을 들키지 않도록 주의할 것. • -30 = 클라우드 컴퓨팅을 전혀 모르는 사람. 아직도 필자는 클라우드 컴퓨팅을 전혀 모르면서도 클라우드 기술에 대한 중요한 결정을 내리는 사람들을 많이 만난다. 관련 분야의 종사자라면 간단한 테스트 결과에 따라 클라우드 지식을 보완해보는 것이 좋겠다. editor@itworld....

클라우드컴퓨팅 AWS 테스트 퀴베르네시스 클라우드옵스

2017.09.07

클라우드 컴퓨팅은 IT업계에서 이미 널리 알려진 화두가 됐지만, 정말 클라우드에 정통한 전문가는 몇 되지 않을 것이다. 대부분은 단순한 추종자이거나 겉핥기로만 알고 있을 뿐이다. 클라우드 컴퓨팅을 얼마나 알고 있는지 쉽게 진단할 수 있는 간단한 테스트를 통해 스스로 질문을 던져보자. 1. 서버리스(serverless)가 실제로 서버가 없음을 의미하지 않는다는 것을 알고 있다. +10점. 2. ‘클라우드 형성(cloud formation)’은 비구름의 집합이라고 생각한다. -5점 3. ‘클라우드 거버넌스(cloud governance)’는 AWS가 국가 법률을 준수하는 것을 의미한다. -5점 4. ‘신원 관리(identity management)’는 지갑이나 수첩에 대한 것이다. -5점 5. 퀴베르네시스(Kubernetes)는 신흥 종교가 아니라 컨테이너-오케이스트레이션 도구라는 것을 알고 있다. +15점 6. 클라우드옵스(cloudops)는 클라우드 컴퓨팅의 반대말이라고 생각한다. -5점 7. 20가지 AWS 서비스의 이름을 댈 수 있고, 이 서비스가 사용하는 API를 10개 이상 말할 수 있다. +20점 8. 오늘 ‘클라우드’라는 단어를 100번 넘게 말했다. -10점 결과를 진단해보자. • 45 점 = 클라우드 컴퓨팅을 잘 알고 있다. • 25~40 = 대략적으로는 알고 있다. • 1~20 = 본업에 충실하라. • 0~ -25 = 클라우드 지식이 부족하다는 사실을 들키지 않도록 주의할 것. • -30 = 클라우드 컴퓨팅을 전혀 모르는 사람. 아직도 필자는 클라우드 컴퓨팅을 전혀 모르면서도 클라우드 기술에 대한 중요한 결정을 내리는 사람들을 많이 만난다. 관련 분야의 종사자라면 간단한 테스트 결과에 따라 클라우드 지식을 보완해보는 것이 좋겠다. editor@itworld....

2017.09.07

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10.4.0.13