가상화에서 배울 수 있는 확장성의 교훈

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

가상화가 본격적으로 확산되기 시작하면서 그 성공을 측정하기 위한 다양한 지표가 제안되었습니다. 통합 비율, 관리자 대 가상 머신 비율, 프로비저닝 소요 시간, 가상화된 서버의 비율은 가상화 프로젝트의 성공을 측정하고 평가하는 데 가장 일반적으로 사용된 지표였습니다.

오늘날 DevOps가 본격적으로 부상하기 시작하면서, 그 성공을 측정하기 위한 유사한 지표들이 제안되는 모습을 지켜보고 있습니다. 출시 소요 시간, 평균 복구 시간, 변경 리드 타임, 배포 빈도는 DevOps를 정의하는 CAMS(문화, 자동화, 측정, 공유)에서 ‘M’에 초점을 맞출 때 흔히 거론되는 대표적인 측정 지표입니다.

이러한 지표는 유용하고 필요하지만, 그에 못지않게 중요하면서도 좀처럼 논의되지 않는 DevOps의 이점, 즉 활용 사례가 하나 있습니다. 바로 운영 확장성입니다.

이는 SDN이 운영화를 통해 ‘네트워크 내부에서’ 해결하려는 문제와 같습니다. 즉, 모바일 및 웹 애플리케이션의 급속한 성장에 힘입어 기업이 기대하고 실제로 경험하는 성장 속도에 맞출 수 있도록 기술을 통해 팀의 운영 규모를 확장하는 것입니다. 이는 데이터 증가로 인해 IT 비용(전송, 처리 및 저장 비용)은 크게 늘지만 매출은 소폭 증가하는 데 그치는 전형적인 ‘30/30/3’ 문제입니다. 이 문제를 해결하려면 우리가 통제할 수 있는 방정식의 한 요소, 즉 높아지는 IT 비용에 집중해야 합니다. 그러니 이를 SDN이라고 부르고 싶다면 그렇게 하십시오. 네트워크를 위한 DevOps라고 부르고 싶다면 그렇게 하십시오. SDDC라고 부른들 어떻겠습니까. 원한다면 클라우드라고 불러도 됩니다. 이 모든 개념에는 공통된 전제가 있습니다. 신속한 운영 규모 확장이 성장에 매우 중요하다는 것입니다.

단순히 하드웨어와 소프트웨어 리소스만의 문제가 아니라, 이러한 리소스를 프로비저닝하고 관리하는 방식도 중요합니다. 즉, 애플리케이션을 배포하고 제공하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 리소스 집합을 관리하는 데 드는 노력을 줄여야 합니다.

바로 이 지점에서 ‘자동화(Automation)’의 ‘A’가 성장 방정식을 바꾸는 데 필요한 IT 비용을 절감하고, 더 큰 비즈니스 성장을 뒷받침할 수 있도록 확장성을 확보하는 데 효과적으로 기여합니다.

하지만 우리에게 필요한 것은 자동화를 피상적으로 바라보는 관점만이 아닙니다. 자동화(스크립트와 오케스트레이션을 사용해 프로비저닝 및 관리와 서비스 및 앱 배포에 필요한 운영 프로세스를 추진하는 것)도 중요하지만, ‘코드형 인프라’가 수행하는 핵심적인 역할도 잊어서는 안 됩니다.

그 방법 중 하나는 과거를 되짚어보며, 인프라를 ‘코드로’ 취급한 덕분에 컴퓨팅 리소스 관리의 확장성을 크게 높일 수 있었던 가상화의 성공 사례를 살펴보는 것입니다.

알아요, 알아요. 엄밀히 말하면 코드는 아니었습니다. 스크립트나 구성 파일도 아니었고, ‘코드’처럼 보이는 것도 아니었으니까요. 하지만 중앙화된 ‘골든 이미지’ 저장소를 사용해 서버를 신속하게 프로비저닝하고 구성했다는 점에서는 이를 ‘코드처럼’ 취급했습니다. 웹 서버, 앱 서버, 데이터 서버 등 다양한 종류의 서버를 사전 정의된 ‘이미지’로 표준화함으로써 운영자가 규모를 확장할 수 있었습니다.

여기서 규모란 말 그대로 엄청난 규모를 뜻합니다. 여러 수치가 거론되고 있지만, 이미 2011년에도 관리자 대 가상 서버 비율이 1:350인 조직을 어렵지 않게 찾아볼 수 있었습니다. 일부는 1:500에서 1:1000 이상이라고 주장한 반면, 조직 규모의 한계로 인해 1:100이나 1:150에 그친 곳도 있었습니다. 여러 IT 벤치마크 보고서의 데이터를 분석한 2012년 보고서에 따르면, 관리자 대 서버 비율은 물리 서버의 경우 1:50~75, 가상 서버의 경우 1:185~450이었습니다.

확장성 측면에서 보면 놀라운 일입니다. 일반적으로 수반되는 IT 비용 증가 없이도 성장을 가능하게 해주기 때문입니다.

이제 모든 규모의 기업에서 엔지니어 대 디바이스 비율의 중앙값이 약 1:36이라는 점을 생각해 보세요. 이 사실 자체만으로도 흥미롭지 않나요? 기업이 성장해도 이 비율은 달라지지 않는 것으로 보입니다. 이는 그다지 바람직하지 않으며 30/30/3 문제를 가중할 뿐입니다.

하지만 어떤 방식으로든 이 비율을 바꿔 엔지니어 한 명이 담당하는 장치 수를 두 배로 늘리기만 해도 성장에 드는 비용을 줄이는 동시에 전체 네트워크를 더 효과적으로 확장할 수 있습니다. 그러려면 가상화의 성공 방식을 본떠야 합니다. 반드시 가상화를 사용해야 한다는 뜻은 아닙니다. 관리자 한 명이 놀라울 정도로 많은 서버를 관리할 수 있게 해 준 개념, 즉 코드형 인프라와 자동화를 활용해야 한다는 뜻입니다.

스위치와 로드 밸런서, 그리고 조직에서 애플리케이션을 제공하고 보호하기 위해 사용하는 것으로 알려진 20여 가지의 기타 L4-7 애플리케이션 서비스에 대해 골든 이미지를 단순히 만들 수 없는 이유는 각 구성이 고유하기 때문입니다. 구성은 애플리케이션 중심이므로, 소프트웨어(가상) 방식으로 전환하여 이러한 서비스 중 어느 것에든 골든 기본 이미지를 배포할 수는 있지만, 여전히 누군가는 구성을 수행해야 합니다. 게다가 간단한 구성도 아닙니다.

Exchange용 앱 서비스를 구성하시나요? 필요한 가용성, 성능 및 보안을 확보하려면 80개가 넘는 다양한 개체를 생성하고 구성한 후 올바르게 연결해야 합니다.

바로 이 지점에서 ‘네트워크 내’ 작업에 시간과 그에 따른 비용이 발생합니다.

바로 이 부분에서 확장성을 확보해야 합니다. 인프라를 ‘코드처럼’ 다뤄야 하는 지점입니다.

이것이 바로 템플릿화가 DevOps의 자동화(Automation)를 뜻하는 ‘A’ 구성 요소에 포함되는 이유입니다. 템플릿화를 통해 네트워크 운영팀(보안 운영팀도 마찬가지)은 공통 구성을 중앙 저장소에서 관리할 수 있는 ‘코드’로 취급할 수 있습니다. 템플릿은 애플리케이션 서비스를 프로비저닝하고 구성하는 데 사용되는 ‘골든 이미지’가 됩니다. 이러한 접근 방식은 가상 머신 프로비저닝과 유사한 자동화 및 오케스트레이션을 가능하게 하며, 조직이 비즈니스 성장을 뒷받침하는 데 필요한 운영 확장성의 기반을 제공합니다.

DevOps, SDN, SDDC, 심지어 클라우드도 단순히 출시 기간을 단축하거나 운영 비용을 절감하기 위한 것만은 아닙니다. 이들은 비즈니스 성장을 저해하는 대신 뒷받침하는 효율적인 확장의 핵심이기도 합니다. 데이터 센터 전반(컴퓨팅, 네트워크, 보안, 스토리지)에서 늘어나는 리소스를 관리하기 위해 운영자나 엔지니어를 계속 추가하는 데 드는 비용은 확장을 통해 얻는 성장을 잠식하게 됩니다. 자동화를 활용해 더 효율적으로 확장하고 인프라를 코드로 취급하는 것은 비즈니스가 원하는 성장을 지원하는 데 필요한 확장 규모를 관리하는 한 가지 방법이 될 수 있습니다.

작성자 소개

Lori Mac Vittie수석 엔지니어 겸 최고 에반젤리스트 | F5

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.

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