개요
오늘날 모든 기업에서 민첩성은 디지털 혁신을 향한 여정의 핵심 단계로 남아 있습니다. 하이브리드 또는 퍼블릭 클라우드 환경에 배포하든 관계없이, 클라우드 스토리지와 클라우드 컴퓨팅을 분리하면 조직에 일관된 데이터 요구 사항을 수용하고 가변적이거나 예측하지 못한 요구 사항을 충족할 수 있는 유연성이 제공됩니다. 분리가 유연성과 비즈니스 가치를 극대화하는 방법을 알아보세요.
클라우드 컴퓨팅 및 클라우드 스토리지 분리의 힘
분리가 유연성과 비즈니스 가치를 극대화하는 이유
데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 클라우드를 사용하는 것은 당연시되고 있습니다. 그러나 기업이 클라우드 투자를 최적화하고 변하기 쉬운 비즈니스, 시장 및 고객 요구에 민첩하게 대응하는 애널리틱스 인프라를 구축하려고 함에 따라 다른 많은 질문이 떠오르고 있습니다.
기업이 클라우드 솔루션을 평가할 때 내려야 하는 주요 결정 중 하나는 클라우드 컴퓨팅과 스토리지를 분리할지 여부입니다. 모든 조직은 여러 소스에서 스트리밍되고 많은 애플리케이션에서 활용되는 방대한 양의 데이터를 관리할 수 있는 가장 비용 효율적이고 성능이 뛰어난 방법을 찾고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 스토리지에서 분리하지 않으면 기업은 두 가지를 동시에 확장해야 합니다. 스토리지로 스트리밍되는 데이터의 가치나 컴퓨팅 노드에서 분석되는 데이터의 가치를 알지 못하면, 컴퓨팅 또는 스토리지 용량을 늘리는 것이 추가 비용을 들일 가치가 있는지 기업에서는 알기 어려울 수 있습니다. 또한 기업이 하이브리드 환경에 배포하는 경우 클라우드 및 온-프레미스 스토리지와 컴퓨팅을 모두 확장하면 빨리 복잡해질 수 있으며, 비즈니스에 귀중한 인력과 리소스가 낭비될 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장함으로써 기업은 보다 집중적이고 비용 효율적인 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 분리에는 자체적인 문제가 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지는 독립적인 경우에도 여전히 함께 작동해야 합니다. 데이터 및 객체 스토어 간의 통신 연결을 끊으면 불필요한 데이터 이동 및 복제가 발생하고 대기 시간이 길어질 수 있습니다.
이러한 기능을 분리하는 것에 대한 복잡성과 이러한 문제를 극복하는 방법에 대해 잘 이해하기 위해 먼저 딜레마 자체의 역사를 알아보겠습니다.
컴퓨팅 및 스토리지의 간략한 역사
클라우드는 클라우드 스토리지에서 클라우드 컴퓨팅을 분리하는 것이 데이터 관리에 이상적인지에 대한 질문에 새로운 차원을 추가했지만 이 논쟁은 실제로 수십 년 동안 존재해 왔습니다.
소프트웨어 시스템 개발자인 Adam Storm이 설명했듯이, 역사적으로 컴퓨팅 및 스토리지는 원래 항공 및 은행과 같은 산업에서 트랜잭션 처리를 위해 설계된 데이터베이스 시스템과 밀접하게 결합되었습니다. 이러한 시스템에서는 트랜잭션 데이터의 지속성과 무결성을 보장하기 위해 짧은 대기 시간이 가장 중요했습니다. 특히 컴퓨팅 초기의 네트워크 속도를 고려할 때 스토리지를 가능한 한 가깝게 유지하는 것은 대기 시간을 줄이는 데 중요한 부분이었습니다.
그 후 수십 년 동안 조직은 단순한 트랜잭션 처리 이상으로 데이터베이스를 활용했습니다. 비즈니스 및 정부 리더가 통찰력을 창출하는 데이터의 가치를 깨닫게 되자, 데이터 웨어하우스는 시스템 전반에 걸쳐 방대한 양의 정보를 저장하기 위해 등장했습니다. 기업은 또한 통찰력을 발견하는 빈번하고 복잡한 분석 쿼리를 실행하기 시작하여 스토리지와 컴퓨팅 모두에 짧은 대기 시간과 낮은 비용을 중요한 우선 순위로 설정했습니다.
오늘날의 네트워크 및 스토리지 대역폭이 메모리 대역폭보다 빠르게 증가하고 있다는 점을 고려할 때, 더 많은 기업이 이러한 기능에 고유한 상황별 요구 사항이 있는 경우 스토리지 및 컴퓨팅을 함께 확장할 때 동반되는 문제를 인식하고 있습니다.
이상적인 균형 유지
데이터와 사용자 모두의 역동적이고 항상 진화하는 요구 사항을 충족하기 위해 기업은 원활한 통신 및 호환성을 제공하면서 스토리지와 컴퓨팅을 분리하는 아키텍처가 필요합니다. 이를 효과적으로 수행하려면 플랫폼에 엔진, 데이터 스토어 및 객체 스토어를 연결하는 고속 패브릭이 필요합니다. 이렇게 하면 데이터 및 컴퓨팅 노드가 함께 작동할 수 있지만 독립적으로도 작동할 수 있는 통합 계층이 생성됩니다.
데이터와 컴퓨팅은 함께 하나의 시스템으로 작동하여 데이터 이동 및 중복을 최소화하고 기업 전체에서 보다 쉽게 협업하고 데이터를 공유할 수 있도록 합니다. 동시에 이러한 기능을 독립적으로 유지하면 데이터가 기하급수적으로 증가할 수 있는 기반을 제공하고 동적 확장을 가능하게 합니다. 컴퓨팅에서 분리된 스토리지로 데이터 클러스터를 확장하는 것은 몇 초 밖에 걸리지 않지만 이러한 기능이 밀접하게 결합된 시스템에서는 몇 시간 또는 며칠이 소요됩니다.
분리가 비즈니스에 미치는 영향
블랙 프라이데이와 같이 트래픽이 많은 기간이나 분기 말과 같이 기업이 스토리지를 비교적 일정하게 유지하면서 컴퓨팅 기능을 확장해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이러한 기능을 독립적으로 확장하면 기업에서 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.
Micro Focus의 수직적 제품 마케팅 수석 이사인 Jeff Healey에 따르면 소매업체는 연중 피크 워크로드를 프로비저닝하는 대신 스토리지에서 컴퓨팅을 분리하여 컴퓨팅 비용을 약 66% 절감할 수 있습니다.
기업이 필요하지 않은 기간 동안 컴퓨팅 노드를 종료하여 "최대 절전 모드"로 전환할 수 있는 단기 프로젝트를 실행했을 때 절감할 수 있는 비용을 상상해 보십시오. 예를 들어 의료 장비 제조업체는 새 기기를 시장에 출시하기 전에 이런 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 고객 계정에서 소규모 시험을 실행함으로써 제조업체는 기기가 널리 출시되었을 때 최대의 신뢰성을 보장할 수 있습니다.
또는 수십만 고객에게 영향을 미치는 눈보라에 대응하는 통신 회사를 생각해 보세요. 스토리지와 컴퓨팅을 별도로 확장하면 회사는 컴퓨팅 노드와 분석 용량을 빠르게 늘릴 수 있습니다. 그런 다음 서비스 문제를 신속하고 정확하게 진단하고, 정전이 발생할 수 있는 고객을 예측하고 지원 담당자에게 연락하여 폭풍이 고객 이탈에 미치는 영향을 분석할 수 있습니다.
오늘날 모든 기업에서 민첩성은 디지털 혁신을 향한 여정의 중요한 단계로 남아 있습니다. 하이브리드 또는 퍼블릭 클라우드 환경에 배포하든 관계없이, 클라우드 컴퓨팅에서 클라우드 스토리지를 분리하면 조직에 일관된 데이터 요구 사항을 수용하고 가변적이거나 예측하지 못한 요구 사항을 충족할 수 있는 유연성이 제공됩니다. 분리가 유연성과 비즈니스 가치를 극대화하는 방법을 알아보세요.