수년 동안 클라우드 솔루션은 조직이 운영을 간소화하고 확장성을 높이며 비용을 절감하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 엔터프라이즈 클라우드 투자는 분산되어 있으며, 종종 일관된 조직 전체 접근 방식이 부족합니다. 사실, 조직 전반의 다양한 팀이 자체 클라우드 프로젝트를 시작하여 퍼블릭 및 하이브리드에서 멀티 클라우드 및 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 다양한 클라우드 전략과 공급업체를 채택하는 것은 드문 일이 아닙니다.
Microsoft의 Azure Edge 제품 관리 부문 부사장인 베르나르도 칼다스는 이 접근 방식의 문제점은 “이러한 클라우드 시스템에서 작업하는 시스템의 방대한 집합과 분산된 팀으로 이어져 혁신의 속도를 따라가기 어렵게 만든다”고 말합니다. 단편화된 클라우드 환경은 IT의 골치 아픈 문제일 뿐만 아니라 기술적, 조직적 반향을 일으킵니다.
복잡한 멀티 클라우드 배포로 인해 IT 팀이 보안 패치 적용, 규제 요구 사항 충족, 비용 관리, 데이터 분석을 위한 데이터 액세스와 같은 미션 크리티컬 작업을 수행하기 어려울 수 있습니다. 이러한 유형의 환경을 구성하고 보호하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸리는 작업입니다. 그리고 임시 클라우드 배포는 일회성 파일럿이 확장되거나 기존 제품과 결합될 준비가 되면 종종 시스템 비호환성으로 끝납니다.
공통된 IT 운영 및 애플리케이션 개발 플랫폼이 없다면 팀은 배운 교훈을 공유하거나 중요한 리소스를 모을 수 없으며, 이로 인해 점점 더 고립되는 경향이 있습니다. “사람들은 데이터로 더 많은 것을 하기를 원하지만, 데이터가 이러한 서로 다른 시스템에 갇혀 고립되어 있다면 통찰력을 얻기 위해 데이터를 활용하고 진행을 가속화하는 것이 정말 어려울 수 있습니다.”라고 Caldas는 말합니다.
그러나 변화의 속도가 빨라지면서 많은 조직이 새로운 적응형 클라우드 방식을 채택하고 있습니다. 이 방식은 복잡한 클라우드 환경의 관리를 간소화하는 동시에 변화하는 소비자 수요와 시장 변동에 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다.
성공을 위한 적응형 전략
과거의 단편화된 클라우드 환경에서 벗어나 적응형 클라우드 접근 방식은 방대한 시스템, 분산된 사일로, 분산된 사이트를 단일 운영, 개발, 보안, 애플리케이션 및 데이터 모델로 통합합니다. 이 통합된 접근 방식은 조직이 하이브리드, 멀티 클라우드, 엣지 및 IoT에서 클라우드 네이티브 기술, Linux와 같은 오픈 소스 소프트웨어 및 AI에서 가치를 얻을 수 있도록 지원합니다.
AMD의 소프트웨어 엔지니어링 책임자인 데이비드 하먼은 “많은 레거시 소프트웨어가 있고, 대부분 프로덕션 환경을 변경하고 싶어하지 않습니다.”라고 말합니다. “아무도 코드를 변경하고 싶어하지 않습니다. 따라서 CTO와 개발자는 모든 하드웨어 변경 사항을 실제로 활용하고 싶어하지만, 가능하다면 코드 기반에는 아무것도 하지 않으려 합니다. 그 변경은 매우 매우 비용이 많이 들기 때문입니다.”
적응형 클라우드 접근 방식은 단일 제어 평면에 통합된 환경에 대한 불가지론적 접근 방식을 취함으로써 이러한 과제에 답합니다. 하이퍼스케일 데이터 센터 외부에서 실행되는 환경을 포함하여 분산된 컴퓨팅 환경을 원활하게 수집함으로써 제어 평면은 수천 개의 자산에 대한 가시성을 높이고 보안 시행을 간소화하며 관리를 더 쉽게 할 수 있습니다.
적응형 클라우드 접근 방식은 분산된 시스템과 리소스의 통합 관리를 가능하게 하여 감독 및 제어를 개선합니다. 적응형 접근 방식은 또한 조직이 리소스를 과도하게 프로비저닝하거나 과소 프로비저닝할 위험 없이 비즈니스의 변동하는 수요를 충족할 수 있도록 하므로 확장성을 만듭니다.
적응형 클라우드 접근 방식을 도입하는 데는 명확한 비즈니스 이점도 있습니다. 예를 들어, 공장의 생산 역량을 가속화하기 위해 자동화 시스템을 구축하는 운영 기술 팀을 생각해 보세요. 단편화되고 분산된 환경에서 시스템은 종종 통신하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 적응형 클라우드 환경에서는 공장의 자동화 시스템을 조직의 고객 관계 관리 시스템에 쉽게 연결하여 영업 팀에 공급-수요 변동에 대한 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다.
통합 플랫폼은 서로 다른 시스템을 통합할 수 있을 뿐만 아니라 영업에서 엔지니어링에 이르기까지 다양한 기능의 직원을 연결할 수도 있습니다. 클라우드 기반 도구의 상호 연결된 웹을 공유함으로써 직원의 집단적 기술과 지식을 조직 전반의 이니셔티브에 적용할 수 있습니다. 오늘날의 리소스가 부족하고 인재가 부족한 비즈니스 환경에서 귀중한 자산입니다.
쿠버네티스와 마이크로서비스와 같은 클라우드 네이티브 기술을 사용하면 애플리케이션의 목적과 관계없이 다양한 환경에서 애플리케이션 개발을 가속화할 수도 있습니다. 예를 들어, IT 팀은 복잡한 재작성 없이 대규모 클라우드 플랫폼에서 온사이트 프로덕션으로 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 이러한 기능을 함께 사용하면 “혁신을 촉진하고 복잡성을 단순화하며 비즈니스 기회에 대응하는 능력을 향상시킵니다.”라고 칼다스는 말합니다.
AI 방정식
일상적인 프로세스를 자동화하는 것부터 운영을 최적화하는 것까지 AI는 기업의 업무 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 사실, AI 시장은 2024년에 1,840억 달러에 도달했습니다.—2023년의 500억 달러에서 무려 증가했으며, 2030년에는 8,260억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.
하지만 AI 애플리케이션과 모델은 고품질 출력을 생성하기 위해 고품질 데이터가 필요합니다. 데이터 세트가 분산된 환경 전반에 걸쳐 사일로에 갇혀 있을 때 이는 어려운 업적입니다. 다행히도 적응형 클라우드 접근 방식은 AI 이니셔티브를 위한 통합 데이터 플랫폼을 제공할 수 있습니다.
“적응형 클라우드 방식은 다양한 위치의 데이터를 회사에 더 유용한 방식으로 통합하고 AI 애플리케이션을 위한 견고한 기반을 만듭니다.”라고 Caldas는 말합니다. “이것은 회사의 AI 도구가 의사 결정을 위해 고품질 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하는 통합 데이터 플랫폼을 만듭니다.”
적응형 클라우드 접근 방식의 또 다른 이점은 Azure의 Microsoft Copilot과 같은 혁신적인 도구의 기능을 활용할 수 있다는 것입니다. Azure의 Copilot은 IT 팀이 앱과 인프라를 운영하고 문제를 해결하는 방식을 간소화하는 AI 동반자입니다. 대규모 언어 모델을 활용하여 조직의 데이터와 상호 작용함으로써 Copilot은 통합 관리 프레임워크 내에서 시스템을 더 깊이 탐색하고 지능적으로 평가할 수 있습니다.
예를 들어, 시스템 이상 현상의 근본 원인을 해결하는 작업을 상상해 보세요. 일반적으로 IT 팀은 수천 개의 로그를 걸러내고, 동료와 일련의 이메일을 교환하고, 답변을 위해 문서를 읽어야 합니다. 그러나 Azure의 Copilot은 예상치 못한 시스템 변경의 이상 현상 감지를 용이하게 하면서 동시에 신속한 해결을 위한 권장 사항을 제공하여 이러한 복잡성을 해소할 수 있습니다.
Caldas는 “이제 조직은 채팅 기능을 사용하여 시스템과 상호 작용하고, 환경에 대한 질문을 하고, 이기종 환경에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 실제 통찰력을 얻을 수 있습니다.”라고 말했습니다.
기술 미래를 위한 적응적 접근 방식
오늘날의 기술 환경은 복잡성이 증가할 뿐입니다. 더 많은 시스템, 더 많은 데이터, 더 많은 애플리케이션이 함께 거대한 확장형 인프라를 형성합니다. 그러나 시장 동향이든 고객 요구이든 변화에 적극적으로 대응하려면 조직 전체에서 더 큰 민첩성과 통합이 필요합니다. 답은 적응적 접근 방식입니다. IT 운영 및 관리, 애플리케이션, 데이터, 보안을 위한 통합 플랫폼은 단편화된 환경의 분산된 부분을 통합하여 IT 관리 및 애플리케이션 개발을 용이하게 할 뿐만 아니라 시장 출시 시간 단축에서 AI 효율성에 이르기까지 주요 비즈니스 이점을 제공할 수 있으며, 조직이 성공하기 위해 신속하게 움직여야 하는 시점에 이러한 이점을 제공합니다.
마이크로소프트 애저 그리고 (주)에스디에이치디(주) 여러분의 클라우드 여정의 그 순간을 만나 뵙겠습니다. 더 알아보기 Azure를 활용한 적응형 클라우드 접근 방식에 대해 알아보세요.
이 콘텐츠는 MIT Technology Review의 맞춤형 콘텐츠 부서인 Insights에서 제작했습니다. MIT Technology Review의 편집진이 작성한 것이 아닙니다.
