인공 지능(AI)이 널리 보급됨에 따라 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략은 데이터 중심 세계에서 조직이 성공하는 데 중요한 요소가 되었습니다. AI는 사회 각계각층을 재편하고 있으며 전례 없는 기회와 도전을 가져오고 있습니다. 이러한 과제를 해결하고 기회를 포착하려면 조직은 변화하는 상황에 적응하고 다양한 클라우드 서비스 공급자를 최대한 활용할 수 있는 유연한 접근 방식을 채택해야 합니다.
1. 하이브리드 및 멀티클라우드 전략의 장점
1. 위험 감소: 조직은 다양한 클라우드 서비스 제공업체의 전문 지식과 리소스를 활용하여 특정 서비스 중단이나 가격 변동의 위험을 줄이고 워크로드에 대한 최적의 성능과 효율성을 보장할 수 있습니다.
2. 데이터 현지화: 비즈니스에 중요한 애플리케이션을 최종 사용자 가까이에 배치하면 데이터 전송 지연을 줄이고 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
3. 공급업체 종속 방지: 여러 클라우드 제공업체에 워크로드를 분산함으로써 조직은 단일 공급업체에 종속되는 것을 방지하여 클라우드 공급업체와의 협상 영향력을 높이고 더 나은 견적 및 조건을 얻을 수 있는 기회를 높일 수 있습니다.
4. 규정 준수 및 데이터 주권: 하이브리드 클라우드 아키텍처를 통해 조직은 민감한 데이터를 제어하는 동시에 클라우드의 이점을 활용하여 GDPR 또는 HIPAA와 같은 데이터 보호 규정을 준수할 수 있습니다. 또한 멀티 클라우드 전략을 통해 조직은 필요에 따라 데이터 주권을 다른 지역에서 운영할 수 있습니다.
2. 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략 활용의 과제
하이브리드 및 멀티클라우드 전략은 많은 이점을 제공하는 동시에 새로운 과제도 야기합니다. 가장 큰 과제 중 하나는 특히 여러 클라우드와 지역에 분산된 AI 워크로드에서 데이터 액세스 대기 시간입니다. 또한 데이터 이동 및 동기화는 복잡해지고 시간이 많이 걸리며, 네트워크 대기 시간, 데이터 전송 비용, 데이터 일관성 문제로 인해 AI 워크플로의 성능과 효율성이 저하될 수 있습니다.
3. 과제 해결을 위한 모범 사례
이러한 문제를 해결하기 위해 조직은 다음 모범 사례를 채택할 수 있습니다.
1. 플랫폼에 구애받지 않는 접근 방식을 취하세요. 컨테이너화 및 기능 컴퓨팅과 같은 기술을 채택하면 다양한 클라우드 환경에서 애플리케이션 이식성과 상호 운용성을 향상할 수 있습니다. 인프라에서 애플리케이션을 분리하는 이러한 접근 방식을 통해 여러 클라우드에 걸쳐 원활하게 마이그레이션하고 배포할 수 있습니다.
2. 데이터 액세스 계층 배포: 컴퓨팅과 스토리지 사이에 통합 데이터 액세스 계층을 배포하면 여러 클라우드와 지역에서 통합되고 효율적인 데이터 액세스를 위한 인터페이스를 제공할 수 있으므로 데이터 이동을 최소화하고 데이터 현지화를 최적화하여 성능을 향상할 수 있습니다.
3. 포괄적인 보안 및 규정 준수 프레임워크 구현: 각 클라우드 공급자의 고유한 요구 사항과 정책을 고려하여 포괄적인 보안 및 규정 준수 프레임워크를 구현하는 것이 중요합니다. 여기에는 클라우드 기반 보안 서비스 활용, 암호화 및 액세스 제어 메커니즘 구현, 규정 준수 위반 방지를 위한 지속적인 모니터링 및 감사가 포함될 수 있습니다.
4. 멀티 클라우드 비용 관리 도구 활용: 멀티 클라우드 비용 관리 도구를 활용하면 조직이 다양한 클라우드 제공업체의 숨겨진 비용과 유휴 리소스를 모니터링하고 최적화하여 가시성과 비용 제어를 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 선도그룹짜는 방법
많은 조직이 AI 이니셔티브를 추진하기 위해 하이브리드 및 멀티 클라우드 전략을 성공적으로 채택했습니다. 예를 들어, Walmart Global Technology는 최근 여러 클라우드에 기계 학습 플랫폼을 배포하고 AI 솔루션을 최적화하는 방법에 대한 경험을 공유했습니다. 그들은 공급업체 종속, 높은 라이센스 비용, 가용성 및 안정성 문제, 사용자 정의 문제와 같은 과제를 강조했습니다. 그들은 이러한 과제를 해결하기 위해 멀티 클라우드 전략을 채택하기로 결정했습니다.
또 다른 예는 최근 데이터 인프라 컨퍼런스에서 멀티 클라우드 사례를 공유한 Uber의 엔지니어링 팀입니다. Uber의 데이터 스토리지 발전에 대한 이야기를 들려주고, 두 클라우드 제공업체를 통해 멀티 클라우드 데이터 레이크를 구축하여 AI 프로젝트를 어떻게 추진할 수 있는지 보여줍니다. 그들은 여러 클라우드 환경에서 원활한 통합과 성능을 보장하기 위해 통합 데이터 조정 및 캐싱의 중요성을 강조했습니다.
결론: AI 시대의 하이브리드 및 멀티클라우드 환경 탐색
AI가 가져온 변화에 직면한 조직은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에 적응하기 위한 유연한 접근 방식을 채택해야 합니다. 모범 사례를 채택하고, 데이터 액세스 계층을 배포하고, 보안 우선 순위를 지정하고, 비용 관리를 최적화함으로써 조직은 다양한 클라우드 제공업체를 활용하고 AI 혁명에서 성공할 수 있습니다. 향후 기사에서는 클라우드 컴퓨팅, AI, 멀티 클라우드 투자, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경의 문제를 효과적으로 해결하는 방법과 같은 주제를 더 자세히 살펴볼 것입니다.
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