무어의 법칙은 21세기 기술과 관련해 가장 많이 인용되는 관찰 중 하나입니다. 잘 모르거나 다시 확인할 필요가 있는 분들을 위해 설명하자면, 무어의 법칙은 집적 회로의 트랜지스터 수가 약 2년마다 두 배로 늘어난다는 관찰을 뜻합니다. 쉽게 말해, 흔히 컴퓨팅 성능이 2년마다 두 배로 향상된다는 의미로 표현됩니다.
좀 더 비기술적인 관점에서 보면, 무어의 법칙은 초기 [스타워즈 또는 스타트렉]의 특수 효과와 오늘날의 특수 효과 간 차이에서 분명히 드러납니다. 과거에는 처리하는 데 수년이 걸렸던 작업이 이제는 몇 주, 심지어 몇 시간이면 끝납니다. 오늘날의 오리건 트레일이 우리 대부분이 어린 시절 즐겼던 픽셀 그래픽 버전과는 매우 다르게 보일 수밖에 없는 이유입니다.
무어의 법칙이 비즈니스에 중요한 이유는 언제나 애플리케이션에 미치는 영향에 있었습니다. 애플리케이션의 규모와 속도는 사용 가능한 컴퓨팅 성능과 밀접하게 연관되어 있습니다. 가용 성능이 두 배가 되면 속도가 빨라지고 용량(규모)이 커집니다. 이 두 가지 역량은 기업이 애플리케이션 자산을 활용하는 데 핵심적인 역할을 해왔으며, 지금도 마찬가지입니다.
과거에는 무어의 법칙으로 인해 비즈니스 성장 속도가 기술 변화의 속도에 제약을 받았습니다. 확장 전략과 같은 대응 방안은 기업이 이러한 한계를 극복하는 데 도움이 되었지만, 한계를 완전히 없애지는 못했습니다. 결국 주어진 컴퓨팅 자원으로 할 수 있는 일에는 한계가 있기 때문입니다.
어느 정도 나이가 있다면 CPU 전쟁을 기억할 것입니다. 당시 Intel과 AMD는 자사의 CPU가 경쟁사 제품보다 더 빠르고 우수하다는 점을 소비자에게 각인시키기 위해 막대한 비용을 쏟아부었습니다. 새로운 CPU는 오늘날의 iThings 못지않은 화려한 홍보와 들뜬 기대 속에서 세상에 공개되었습니다.
오늘날에는 하드웨어에 열성적인 일부 팬들만이 컴퓨팅 성능의 발전을 알아차립니다. 광고도, 징글도, 노래도, 떠들썩한 홍보도 없습니다. 새로운 아키텍처와 운영 모델 덕분에 기업이 무어의 법칙보다 더 빠르게 움직일 수 있게 되었기 때문입니다.
컨테이너와 클라우드의 성능, 그리고 현대 네트워크의 안정성과 속도를 활용하면 데이터 처리 역량을 높이고 더 빠르게 의사 결정을 내리기 위해 컴퓨팅 성능이 두 배가 될 때까지 2년을 기다릴 필요가 없습니다. 필요한 만큼 많은 노드에 처리를 분산함으로써 지금 당장 컴퓨팅 성능을 두 배 또는 세 배로 높일 수 있습니다. 실제로 머신 러닝을 실시간으로 활용하여 기업이 내일이 아닌 오늘 의사 결정을 내리는 데 필요한 분석과 인사이트를 제공할 수 있습니다.
이러한 역량은 전례가 없습니다. 과거에는 분석에 몇 시간, 길게는 며칠이 걸렸습니다. 오늘날에는 동일한 분석 결과를 몇 초 만에 얻을 수 있습니다. 현재 머신 러닝은 실시간 위협 분석, 사용자 행동 분석 및 행동 기반 DDoS 탐지에 활용되고 있습니다. 또한 얼굴 인식을 수행하고 생체 인식 보안을 활용하는 데도 사용됩니다. 무어의 법칙에 계속 얽매여 있었다면 불가능했을 방식으로 머신 러닝을 활용하고 있는 것입니다.
이는 다행스러운 일입니다. 물리학자들이 이미 무어의 법칙이 곧 한계에 이를 것이라고 예측했기 때문입니다. 이론물리학자 미치오 카쿠는 2022년이면 무어의 법칙이 더 이상 유효하지 않을 것이라고 말합니다. 트랜지스터 집적도를 높일 수 있는 한계에 도달하고, 그에 따라 컴퓨팅 성능을 두 배로 높이는 능력도 한계에 이를 것이라는 뜻입니다. 하지만 컴퓨팅 성능을 순식간에 두 배, 세 배 또는 네 배로 높일 수 있는 현대적인 아키텍처와 알고리즘, 분산 시스템은 여전히 존재할 것입니다.
단점은 무어의 법칙 덕분에 별다른 조치 없이도 컴퓨팅 성능을 두 배로 높일 수 있었다는 점입니다. 32비트 시스템에서 64비트 시스템으로 전환한 경우를 제외하면, 성능과 용량 향상을 실현하기 위해 무언가를 변경해야 했던 경우는 거의 없었습니다. 하지만 직접적인 개입이 필요한 시스템 기반의 대안적 접근 방식은 그렇지 않습니다. 때로는 애플리케이션을 리팩터링해야 합니다. 또 어떤 경우에는 새로운 배포 및 확장 모델이 필요합니다. 병렬화나 분산 처리의 이점을 활용하기 위해 시스템을 다시 작성해야 할 수도 있습니다. 어떤 경우든 더 나은 확장성과 속도를 실현하려면 대체로 변화와 노력이 필요합니다.
어차피 비즈니스가 무어의 법칙이 뒷받침할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 움직이고 있는 지금, 우리에게는 선택의 여지가 많지 않습니다. 보안부터 애플리케이션 제공, 운영에 이르기까지 모든 것을 계속해서 새롭게 구상해야 하는 이유입니다. 용량과 속도를 높이기 위해 무어의 법칙에 의존하는 방식에서 벗어나, 더 많은 데이터를 더 자주, 그 어느 때보다 빠르게 처리할 수 있도록 스스로 확장하는 시스템들의 체계에 의존해야 합니다.
기업이 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 것만으로는 충분하지 않기 때문입니다. 애초에 그러한 의사 결정이 필요해질 것임을 미리 예측할 수 있어야 합니다.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
Lori Mac Vittie의 다른 블로그 게시물관련 블로그 게시물
성평등을 향한 여정: 사이버 보안 분야에서 성공적인 커리어를 개척하는 방법에 관한 Jenn Gile과의 Q&A
F5의 ‘성평등을 향한 여정’ 시리즈 네 번째 Q&A에서는 Rachael Shah와 NGINX 제품 마케팅 책임자 Jenn Gile이 사이버 보안 직종에 대한 오해를 바로잡고, 사이버 보안 분야의 성별 격차를 해소하기 위한 조언과 그 이점에 대해 이야기합니다.
TLS 검사에서 피터 파커 원칙 다루기
“큰 힘에는 큰 책임이 따른다.” 볼테르와 처칠도 이와 비슷한 말을 남겼지만, 이 문구는 스파이더맨 코믹스에서 벤 삼촌의 말로 가장 널리 알려져 있습니다. 물론 이 문구가 문화적으로 널리 통용되는 이유 중 하나는 TLS 검사를 비롯해 수많은 상황과 주제에 적용할 수 있기 때문입니다.
Venafi와 F5를 통한 머신 아이덴티티 보호
‘머신 아이덴티티’란 간단히 말해 자동화된 프로세스가 자신의 신원을 식별할 수 있도록 하고, 다른 자동화 시스템과 프로세스가 관련 리소스에 적절한 수준의 접근 권한을 부여하도록 하는 방법을 의미합니다. 이 개념 자체는 새로운 것이 아닙니다. 비교적 새로운 점은 이를 구현해야 하는 규모입니다.
마이너와 미니언: 데이터 유출만이 비용을 초래하는 것은 아닙니다
물론 데이터 유출은 더 큰 비용을 초래할 수 있고(적어도 지금은), 실패 사실을 세상에 드러낼 수밖에 없게 합니다(통지 의무가 있으니까요). 하지만 보안을 단순히 데이터 노출 문제로만 봐서는 안 됩니다. 요즘은 데이터가...
내 클라우드에서 나가!
F5의 Jay Kelley가 전하는 최신 소식에는 Microsoft Office 365용 신규 ID 및 액세스 솔루션을 배포할 때 고려해야 할 사항이 정리되어 있습니다.
Shift(웹 앱) 보안 레터
웹 앱 보안을 개발 초기 단계로 앞당기세요. F5 블로그에서 DevOps 파이프라인 초기에 보안을 통합하여 취약점을 예방하고 시간을 절약하는 방법을 알아보세요.