클라우드 확장성

클라우드 확장성이란?

클라우드 확장성은 유연하고 안정적인 데이터 인프라로, 데이터의 양, 애플리케이션 수, 위치 유형을 스케일업하거나 스케일다운하여 변화하는 비즈니스 수요 및 목표를 지원할 수 있습니다.

클라우드 확장성이 중요한 이유

클라우드 확장성은 통합 데이터 인프라를 제공함으로써 다음과 같은 여러 이점을 통해 레거시 데이터 스토리지의 한계를 극복합니다.

 효율적인 확장: 리소스가 변화하는 수요에 대응하여 빠르고 쉽게 할당 및 재할당됩니다.

 자체 복구: 자동 데이터 복제를 통해 모든 데이터의 미러링된 중복 사본이 여러 시스템과 위치에 저장되므로 한 디스크가 실패하더라도 애플리케이션은 계속 실행됩니다.

 부하 분산: 자동 부하 분산으로 워크로드가 시스템 전반으로 분산되어 전체적인 리소스의 안정성 및 가용성이 높아집니다.

 개방된 액세스: 다수의 전문화된 툴과 다양한 API가 동시에 같은 데이터에 액세스할 수 있습니다.

 다용도: 데이터가 같은 시스템 내에서 파일, 개체, 이벤트 스트림, 테이블 등으로 저장될 수 있습니다. 

클라우드 확장성의 이점

효율적인 확장 시스템(진정한 확장성)은 관련 데이터, 애플리케이션, 시스템, 위치의 수와 종류의 스케일업 및 스케일다운이 모두 가능합니다. 진정한 클라우드 확장성의 특징은 다음과 같습니다.

 유연성: 다양한 툴과 애플리케이션을 같은 시스템에서 사용하여 다양한 기능을 수행합니다.

 변동성: 다시 아키텍처할 필요 없이 변화하는 수요와 요건에 대응하여 용량을 확장하거나 축소합니다.

 안정성: 하드웨어 실패 또는 트래픽 급증 시에도 중단 없이 계속 작동합니다.

 효율성: 하나의 IT 팀이 다수의 프로젝트 및 시스템을 같은 기반의 데이터 구조로 지원할 수 있게 합니다.

 단순성: 높은 성능과 비용 효과적인 미래 보장형 시스템을 위해 워크로드 및 아키텍처를 간소화합니다. 

클라우드 확장성을 사용해야 하는 시기

대규모 시스템은 복잡성을 수반하며, 대규모 조직은 다양한 목적을 위해 여러 장소에 다수의 독립 시스템을 만드는 뚜렷한 경향이 있습니다. 사람들은 자연스럽게 눈앞의 문제에 집중하며, 그로 인해 다수의 문제가 연결되지 않은 여러 솔루션으로 이어집니다. 엔터프라이즈 시스템은 사일로화된 데이터와 낭비된 리소스로 인해 불필요하게 복잡해지고 번거로워집니다.

여러 위치에서 다수의 시스템을 포함하도록 조직의 규모를 확장하고 데이터의 양과 종류가 많아지기 시작하면 조직은 뒤로 물러나서 IT 인프라를 평가하여 현재 필요 사항에 대해 효과적이고 비용 효율적인 동시에 변경 사항에 적응 가능한 시스템을 갖추는 것이 좋습니다.

다음 변화는 규모의 스케일업이 될 수도 있지만, 기계 학습 또는 AI 등 새 비즈니스 과정이나 새 기술의 도입일 수도 있습니다. 효율적인 확장 시스템은 중단 시간 없이 근본적으로 아키텍처를 다시 만들지 않고도 이러한 변화에 원활하게 적응할 수 있습니다. 

클라우드 확장성 달성 방법

데이터는 모든 엔터프라이즈 과정을 관통하는 공통 요소로, 모든 것을 서로 연결하여 통합하고 조직하는 원칙입니다. 일반적이고 균일한 데이터 레이어를 확장 가능한 시스템의 백본으로 만들면 엣지 투 클라우드로 운영이 통합 및 간소화됩니다.

진정한 확장성을 갖춘 시스템, 즉 단지 데이터만 더 많이 보관하는 데 그치지 않고 다양한 데이터 유형, 애플리케이션, 위치, 하드웨어, 사용자를 지원할 수 있는 시스템의 빌드는 개별 프로젝트를 넘어 조직 전체에 도달하는 종합 데이터 전략에서부터 시작됩니다. 데이터 사일로를 제거하면 데이터를 다수의 그룹에서 사용할 수 있게 되며 데이터를 재사용할 수 있게 하면 데이터 낭비를 제거하는 데 도움이 됩니다.

다음 단계는 통합 데이터 인프라를 채택하는 것입니다. 이는 단지 즉각적인 요구에 효율적일 뿐 아니라 새 제품 추가, 새 위치로 확장, 하드웨어 업그레이드 또는 교체, 새 툴과 과정 도입 등 성장을 이루고 변화에 적응하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. HPE Ezmeral Data Fabric 같은 통합 데이터 아키텍처는 여러 애플리케이션 및 조직 전반에 공통 데이터 레이어를 제공합니다. 

클라우드 확장성이 현대 IT 인프라에서 중요한 이유

클라우드 확장성은 대단히 중요합니다. 이는 가상화를 통해 달성될 수 있으며 비즈니스가 필요에 따라 리소스 및 성능을 확장하도록 지원합니다. 현대 IT 인프라에서 클라우드 확장성이 중요한 핵심 이유는 다음과 같습니다.

클라우드 확장성은 비즈니스가 수요에 따라 리소스를 스케일업하고 동적인 워크로드를 수용하도록 촉진합니다. 또한 수요가 적은 시간에는 리소스를 스케일다운하여 리소스 활용을 최적화합니다. 리소스의 동적 확장은 조직이 추가 비용을 피하고 사용한 리소스에 대해서만 지불하도록 지원합니다. 

확장형 클라우드 환경은 피크 시간대 및 워크로드 증가 시 리소스를 확장해 높은 성능을 제공하여 결과적으로 항상 가용성을 유지하고 서비스 와해를 최소화합니다. 클라우드 서비스 공급자는 여러 지역에 데이터 센터를 두고 있어 조직이 애플리케이션 및 서비스를 대상 고객과 가까운 곳에 구축할 수 있도록 지원합니다. 이로써 빠른 응답 시간, 짧은 대기 시간 액세스, 더 나은 사용자 환경을 보장합니다. 또한 새로운 제품 및 서비스 개발의 속도를 높이고 시장 출시 시간을 줄여서 비즈니스가 빠르게 혁신하고 개발 주기를 줄이도록 지원합니다.

클라우드의 확장성은 빠른 재난 복구 및 비즈니스 연속성을 보장합니다. 예를 들어 클라우드 공급자는 분산형 데이터 센터 및 자동화된 백업을 제공하고 복제 기술을 구현하여 데이터 이중화 및 복원력을 확보할 수 있습니다. 시스템 실패 또는 재난 등 예상하지 못한 시간에 비즈니스는 다른 지역에서 리소스를 스케일업하여 와해를 줄이고 운영을 지속할 수 있습니다. 조직은 리소스를 온디맨드로 확장하는 능력을 바탕으로 데이터를 분석하고 처리하여 유의미한 인사이트를 얻어 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

클라우드에서 확장성이란?

클라우드 컴퓨팅의 확장성은 비즈니스가 컴퓨팅 리소스를 요건에 따라 리소스를 스케일업 및 스케일다운하여 인프라 와해를 줄이도록 지원합니다.

  • 클라우드의 확장성 및 탄력성: 확장성은 클라우드가 수요에 따라 리소스를 늘리거나 줄여서 워크로드를 관리하는 능력으로 정의될 수 있습니다. 확장성에는 종적 확장성과 횡적 확장성이 있습니다. 종적 확장성은 현재 리소스를 강화하는 것이고 횡적 확장성은 리소스를 더 추가하여 부하를 분산시키는 것입니다. 

클라우드 탄력성은 확장성의 다음 단계로, 클라우드 환경이 리소스를 수요에 따라 자동으로 스케일업 및 스케일다운하도록 지원합니다. 이로써 온디맨드 리소스 할당을 보장하여 높은 성능을 제공하고 비용 효율성을 높입니다.

  • 종적 및 횡적 확장성: 횡적 확장성은 유사한 리소스를 추가하여 워크로드를 관리하는 것입니다. 예를 들어 애플리케이션이 전용 서버에서 실행되는 경우 워크로드가 증가합니다. 횡적 확장성은 서버를 더 추가하여 추가 부하를 분산시키는 것입니다. 부하 분산, 분산형 컴퓨팅, 클러스터링 등의 과정이 횡적 확장성을 달성하는 데 사용됩니다. 

종적 확장성은 성능을 최적화하여 리소스의 용량을 확장하는 것입니다. 예를 들어 가상 시스템에 처리 능력이 더 필요한 경우 확장성은 외부 CPU 스토리지 또는 메모리를 해당 시스템에 추가할 수 있습니다.

  • 클라우드 확장성에 영향을 미치는 핵심 요소:

    - 클라우드 아키텍처는 워크로드를 여러 개로 나눠서 트래픽 급증을 관리하고 필요에 따라 리소스를 확장하기 위한 프로비저닝을 갖춰야 합니다.

    - 자동화된 서비스 프로비저닝 및 워크로드 관리는 동적 수요를 처리하고 최적의 리소스 활용을 보장합니다.

    - 실시간 모니터링을 활용하면 허점, 리소스 활용 패턴, 기타 확장성 문제를 추적할 수 있습니다.

    - 안정적인 인프라, 유연한 리소스 할당, 분산형 데이터 센터를 제공하는 클라우드 서비스 공급자를 선택하는 것이 중요합니다.

클라우드에서 확장성을 위해 설계하는 방법

클라우드 확장성을 설계할 때는 아래 고려 사항에 초점을 맞추는 것이 중요합니다.

확장성을 위한 아키텍처 고려 사항: 

  • 분산형 시스템: 분산형 시스템 아키텍처는 클라우드 확장성을 확보하는 데 필수입니다. 워크로드를 서버 간에 분리하면 잠재적인 방해와 실패가 줄어들고 병렬 처리가 촉진됩니다. 느슨하게 짝지어진 모듈형 구성 요소의 이점을 활용하기 위해 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 통해 개별 리소스를 확장할 수 있습니다. 또한 마이크로 서비스는 애플리케이션을 개별 서비스로 나누고 개별 확장을 활성화합니다. 
  • 부하 분산: 부하 분산 알고리즘은 트래픽 볼륨을 조정하여 액세스 가능한 리소스 전반에서 수신 요청을 전파합니다. 전 세계에 서비스를 제공하는 비즈니스의 경우, 글로벌 부하 분산을 통해 대기 시간이 더 짧은 가장 가까운 가용 리소스로 전달되어 원활한 사용자 경험을 보장합니다. 
  • 내결함성 및 이중화: 데이터 및 서비스 복제는 실패를 줄이고 빠른 복원(실패가 발생할 경우)을 보장하여 가동 중지 시간을 최소화하고 연속성을 지원합니다. 자동화된 장애 조치는 중복 리소스로 자동 전환을 지원합니다. 

확장성 패턴 및 기법

확장성 패턴 및 기술은 비즈니스가 증가하는 애플리케이션 수요를 충족하여 최적의 성능을 보장하도록 지원합니다. 

  • 스케일업 및 스케일아웃: 스케일업은 워크로드 관리에 스토리지 및 메모리를 추가하는 등 개별 리소스 용량의 증가를 가리킵니다. 스케일아웃은 워크로드를 서로 다른 리소스로 분리하기 위해 인스턴스나 서버 등 리소스 개수를 추가하는 것을 말하며 부하 분산 기술이 사용됩니다. 
  • 스테이트리스 및 스테이트풀 아키텍처: 스테이트리스 아키텍처에서는 클라이언트의 요구가 독립적이고 자체 충족적이며 이전 요청에 의존하지 않습니다. 세션 관련 정보는 서버에 저장되지 않습니다. 모든 요청은 여러 서버로 분산되어 공유 세션 스테이트가 필요하지 않습니다. 

스테이트풀 아키텍처에서는 세션 관련 정보가 서버에 저장되므로 동기화 및 네트워크 조율이 필요합니다. 스테이트풀 아키텍처는 세션 데이터에 의존하는 애플리케이션에서 필수이며 확장성 및 내결함성을 보장합니다. 

  • 캐싱 및 CDN(콘텐츠 딜리버리 네트워크): 캐싱은 클라이언트 위치와 가까운 위치에 데이터를 저장합니다. 비즈니스는 정적 콘텐츠를 캐싱하여 백엔드에서 부하를 최소화하고 성능을 개선할 수 있습니다. 

CDN은 사용자 위치에 따라 콘텐츠를 캐시하고 사용자에게 배포하는 분산형 서버 네트워크입니다. CDN의 이점으로는 확장성 향상, 콘텐츠 딜리버리 최적화, 더 낮은 네트워크 혼잡도, 사용자 환경 간소화 등이 있습니다.

확장형 클라우드 애플리케이션을 위한 데이터 관리 전략

클라우드 애플리케이션의 다음과 같은 데이터 관리 전략은 효과적인 데이터 분산, 고가용성, 성능, 내결함성을 지원합니다.

  • 분할 및 파티셔닝: 분할은 노드 또는 샤드 전반의 데이터를 분할하여 데이터베이스를 수평적으로 파티셔닝하는 것을 말합니다. 모든 샤드는 데이터 하위 세트를 포함하며, 모든 노드는 특정 샤드를 관리합니다. 이 전략은 병렬 처리를 지원하여 성능을 높이고 효과적인 데이터 분산을 실현합니다. 분할은 대규모 데이터에 사용되며 읽기/쓰기 처리량 수요가 높은 경우 사용됩니다.

파티셔닝은 목록, 해시, 범위 등 특정 기준에 따라 데이터베이스 테이블을 작고 관리 가능한 덩어리로 분할하는 것을 가리킵니다. 모든 파티션은 개별 스토리지 장치에 개별적으로 저장됩니다. 이는 경합을 줄이고 쿼리 성능을 개선하여 확장성을 높입니다.

  • 복제 및 일관성: 복제는 여러 노드에서 데이터의 사본을 다수 생성하여 고가용성을 제공합니다. 데이터는 노드 또는 지역 실패 이벤트의 복제된 노드를 통해 액세스할 수 있습니다. 복제 유형에는 동기 및 비동기가 있으며 이는 대기 시간 및 지속성 등의 매개 변수에서 서로 다릅니다.

비즈니스는 애플리케이션 요건에 따라 가장 적합한 지속성 모델을 선택해야 합니다. 이는 결과적 일관성과 확고한 일관성 등 두 가지 기법과 관련되어 있습니다. 결과적 일관성은 여러 복제 간의 일시적인 비일관성에 효과적입니다. 한편 강력한 일관성은 즉각적인 일관성을 보장합니다.

  • 데이터 확장성 옵션: 종적 확장성은 리소스를 단일 데이터베이스 서비스에서 스케일업하여 메모리, 스토리지, CPU를 개선합니다. 이로써 단일 서버에서 높은 워크로드를 처리할 수 있습니다. 횡적 확장성은 데이터베이스 노드, 서버 또는 인스턴스를 추가하여 트래픽이 높은 시간대에 워크로드를 분산시킵니다.

클라우드 확장성을 위한 툴 및 기술

클라우드 확장성을 위한 툴 및 기술은 유연성, 리소스 자동화, 최적화를 제공하여 비즈니스가 애플리케이션을 확장하도록 지원합니다. 

  • 가상화 및 컨테이너화: 가상화는 서버, 네트워크, 운영 체제 등 리소스의 가상 인스턴스를 전용 시스템에 생성하는 것을 가리킵니다. 이는 다수의 가상 시스템을 전용 서버에서 실행하여 효율적인 리소스 활용을 지원합니다. 또한 수요에 따라 리소스를 가상 시스템에 동적 할당하고 애플리케이션 간에 고립을 제공합니다. 

컨테이너화를 통해 애플리케이션 및 종속성을 가볍고 이동이 쉬운 컨테이너로 패킹할 수 있습니다. 이는 여러 컴퓨팅에서 쉽게 구축이 가능한 고립된 런타임 환경을 제공합니다.

  • 오케스트레이션 툴: Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션을 제어하도록 돕는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 툴입니다. 이는 자동 부하 분산, 리소스 활용에 따른 횡적 컨테이너 스캔 등 고급 기능을 제공합니다. Kubernetes는 복잡한 애플리케이션 아키텍처 관리를 간소화하여 확장성을 촉진합니다.
  • 자동 확장 및 부하 분산 서비스: 자동 확장은 애플리케이션에 할당된 리소스를 지정된 메트릭 또는 정책에 따라 조작합니다. 리소스를 스케일업하거나 스케일다운하여 다양한 수요를 충족함으로써 피크 시간대에 리소스 최적화 및 고성능을 실현합니다. 부하 분산은 여러 서버의 수신 네트워크 트래픽을 관리하여 워크로드를 피하고 최적의 리소스 활용을 지원합니다.
  • 서버리스 컴퓨팅: 서버리스 컴퓨팅은 서비스 관리 없는 코드 실행을 촉진합니다. 또한 기본 인프라를 격리하고 수신 요청에 따라 실행 환경을 확장하며 리소스를 동적으로 할당하여 섬세한 확장성을 실현합니다.

클라우드 확장성 달성을 위한 성공 사례

클라우드 확장성을 위한 성공 사례를 구현함으로써 엔터프라이즈는 복원력, 유연성, 애플리케이션 확장 효율성을 달성할 수 있습니다. 몇 가지 성공 사례는 다음과 같습니다.

  • 처음부터 확장성 계획: 설계 단계에서 확장성에 중요한 고려 사항(유연성, 횡적 확장성, 내결함성)을 포함합니다. 섬세한 리소스 할당을 위해 애플리케이션은 분리된 모듈형 아키텍처를 보유해야 합니다.
  • 성능 모니터링 및 최적화: 성능 메트릭과 핵심 지표를 분석 및 모니터링하여 허점과 문제를 찾아냅니다. 다음으로 데이터베이스 쿼리를 개선하고 애플리케이션 구성을 미세 조정하며 캐싱 전략을 통합하여 애플리케이션 성능을 최적화합니다.
  • 수요 기반 확장 및 사용 패턴: 자동 확장은 수요에 따라 동적으로 리소스를 할당합니다. 예측 확장은 내역 데이터를 기반으로 자동 확장을 활용하는 데 도움이 되는 옵션입니다.
  • 확장성을 위한 지속적인 통합 및 구축(CI/CD): CI/CD 접근법은 기능과 개선 사항을 통합하도록 지원하여 더 빠른 반복 및 향상을 촉진합니다.

클라우드 확장성의 과제와 한계

기업은 클라우드 확장성과 관련된 과제와 한계를 극복해야 성공할 수 있습니다. 

  • 클라우드 확장으로 인한 비용: 워크로드 처리를 위해 추가 리소스를 프로비저닝하면 높은 비용이 발생할 수 있으며, 리소스가 적게 또는 과도하게 프로비저닝되는 경우 주로 그렇습니다. 데이터를 여러 서버로 전송하면 비용이 증가하며, 특히 횡적 확장 도중에는 더욱 그렇습니다. 
  • 잠재적인 성능 병목 현상: 여러 지리적 위치 간에 확장하면 응답 시간이 길어져 네트워크 대기 시간 및 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있습니다. 네트워크 대기 시간을 줄이려면 CDN 또는 엣지 컴퓨팅을 활용합니다. 종속성 또는 처리가 복잡한 애플리케이션으로 확장하는 것은 어렵습니다. 애플리케이션 아키텍처를 분석하고 초기 단계에 모든 허점을 해결해야 합니다. 
  • 보안 및 데이터 개인 정보 보호 고려 사항: 확장 시 보안 커뮤니케이션 프로토콜과 암호화를 사용하여 민감한 개인 정보를 보호합니다. 또한 개인 정보, 스토리지, 액세스 규정으로 규제를 준수하는 것이 중요합니다.

HPE와 클라우드 확장성

HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼은 안전한 확장형 클라우드 서비스를 위해 업계 최고 수준으로 복잡한 온프레미스 솔루션 중 하나입니다. HPE GreenLake는 비즈니스가 클라우드 운영을 위해 원본이나 위치와 무관하게 워크로드를 전환 및 고도화하고 애플리케이션을 엣지 투 클라우드로 최적화 및 보호하며 모든 데이터 형식에 대한 즉각적인 액세스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

HPE GreenLake Lighthouse는 다수의 클라우드 서비스를 복잡한 구성 없이 온디맨드로 이용 가능하도록 지원합니다. 안전한 클라우드 네이티브 인프라 덕분에 새 구성을 주문하거나 기다릴 필요가 없습니다. 어느 위치에서든 몇 분 만에 최적화된 클라우드 서비스를 실행할 수 있습니다.

HPE Ezmeral Data Fabric은 고도로 확장 가능하고 완전히 소프트웨어 정의된 솔루션으로, 엣지, 온프레미스, 클라우드 등 어디서든 데이터 스토리지, 데이터 관리, 데이터 모션을 제공합니다. 하드웨어에 구애받지 않는 솔루션으로서 시스템에서 활용 가능한 막대한 유연성을 제공합니다. 또한 데이터를 같은 관리 및 보안 하에 같은 시스템의 일부로서 파일, 개체, 이벤트 스트림, 테이블 등 다양한 형식으로 저장합니다. 이 통합의 이점은 시스템에 진정한 확장성을 부여합니다.