기업들이 클라우드 전략을 수정하면서 클라우드의 데이터 중력이 감소하는 현상이 계속되고 있다. 클라우드가 여러 매력에도 불구하고 예상치 못한 비용과 복잡성을 초래한다는 사실을 많은 기업이 깨닫고 있다.
역사적으로 클라우드는 확장성과 유연성이라는 약속을 내세우며 지지를 확보했다. 하지만 대부분의 기업은 마케팅 문구와는 전혀 다른 현실을 마주하게 됐다. 기업에 따라 지표가 달라지긴 하지만, 실제 애플리케이션을 운영하고 클라우드에 데이터를 저장하는 데 드는 비용은 예상보다 최소 2.5배 이상 높은 것으로 추정된다.
이전의 막강한 매력을 잃은 클라우드는 더 이상 데이터의 기본 목적지로 간주되지 않는다. 여러 설문조사 결과에 따르면 많은 조직의 응답자들은 운영의 상당 부분을 온프레미스 환경으로 되돌린 주요 이유로 예상보다 높은 비용을 지적했다.
AI가 한몫
이에 더해 생성형 AI 기술이 기업 영역에 채택되면서, 클라우드의 데이터 흡입력이 한층 더 줄어들고 있다. 여러 이유가 있다.
AI 애플리케이션은 지연 시간을 최소화하기 위해 방대한 양의 데이터를 처리하는 경우가 많다. 이러한 실시간 처리의 필요성으로 인해 기업들은 데이터가 생성되는 지점 근처에서 분석되는 엣지 컴퓨팅 솔루션으로 눈을 돌리고 있다. 데이터를 로컬에 유지함으로써 기업은 성능을 향상시키고 대규모 데이터 세트를 클라우드로 전송하는 데 드는 비용을 절감할 수 있다.
AI의 즉각적인 데이터 액세스 및 분석 요구 사항으로 인해 기업들은 클라우드 전략을 재고하고 있다. 일반적인 클라우드 환경에서는 IoT 장치나 실시간 분석에서 발생하는 대용량 데이터 스트림을 처리할 때 지연과 성능 병목 현상이 발생할 수 있다. 기업은 특정 워크로드를 온프레미스 또는 하이브리드 인프라로 다시 마이그레이션하여 신속한 응답 시간과 더 나은 사용자 경험을 보장함으로써 AI를 보다 효과적으로 활용할 수 있다.
AI가 리소스 할당을 최적화해 워크로드별로 적합한 위치를 제안할 수 있다. AI 기반 인사이트를 통해 조직은 사용 패턴, 운영 비용, 데이터 흐름을 좀더 적절하게 파악할 수 있다. 온프레미스 솔루션이 클라우드 스토리지보다 더 유리한 상황을 구체화할 수 있는 셈이다. 이러한 분석 능력은 정보에 입각한 데이터 관리 전략을 수립하는 데 도움이 되며, 궁극적으로 데이터 중력의 변화를 초래하게 된다.
증가하는 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제
많은 기업이 컴플라이언스와 민감한 정보 보호의 필요성을 고민하면서 데이터를 로컬 인프라 내에 보관하는 방법을 선택하고 있다. 조직이 클라우드 취약성과 관련된 위험을 완화하고 통제력을 강화할 수 있는 전략적인 움직임이기도 하다.
데이터 거버넌스 및 보안에 대한 필요성은 AI가 널리 보급됨에 따라 더욱 커지고 있다. 특히 컴플라이언스와 관련해 클라우드 환경과 관련된 위험성을 점점 더 많은 조직이 인식하고 있다. 민감한 데이터를 온프레미스에 유지하면 개인 정보나 기밀 정보를 다루는 AI 애플리케이션에서 종종 중요한 업계 표준을 보다 엄격하게 제어하고 준수할 수 있다.
이러한 요소의 융합은 클라우드 우선 전략에 대한 광범위한 재평가로 귀결된다. 또 클라우드 컴퓨팅의 장점과 기존 인프라의 신뢰성 간의 균형을 맞추는 하이브리드 모델로 이어진다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 다양한 워크로드에 맞게 맞춤화할 수 있어 규정 준수와 보안을 보장하면서 성능을 최적화할 수 있다.
데이터를 위한 최적의 장소
데이터를 담는 플랫폼은 다양하다. 데이터가 퍼블릭 클라우드에 있든 온프레미스에 있든 관계없이 접근성에 문제가 없어야 한다. 또 데이터 위치가 투명해야 한다. 데이터 저장 영역은 AI를 비롯한 주요 전략 애플리케이션에 대한 데이터 접근성에 영향을 미친다. 현재 온프레미스는 대부분의 데이터 세트와 대부분의 AI 솔루션에 비용 효율적인 플랫폼이다. 물론 일반론적 이야기할 때 그렇다.
확장성은 어떨까? 데이터 저장에 클라우드를 사용하는 대부분의 사람들은 데이터 증가 패턴을 이해하고 있으며 용량을 조정할 시간적 여유를 가진다. 또 데이터 부하가 급증하거나 감소하는 경우에는 클라우드가 더욱 요긴하다. 그러나 대부분의 기업은 관리할 수 없는 폭증을 경험하지 않으므로 클라우드의 확장성에는 대가가 따른다.
온프레미스 데이터 스토리지 시스템은 일반적으로 퍼블릭 클라우드 제공업체의 시스템보다 훨씬 저렴하며 안정성은 클라우드에 근접한다. 물론 클라우드를 사용할 때보다 손이 더 갈 수 있지만 대부분의 기업에는 이미 온프레미스 시스템을 다루는 직원이 있다.
데이터 중력이 온프레미스로 이동하면 얻을 수 있는 이점은 분명하다. 온프레미스 데이터 스토리지 시스템은 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅의 가치를 떨어뜨리는 것이 아니라 기업이 데이터 시스템에서 더 많은 가치를 창출할 수 있는 더 나은 대안을 제공할 뿐이다. 결국 가치 선택의 문제다.
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