‘전문 프라이빗 클라우드’가 뜬다··· ‘5개년 계획이 필요’

초기의 프라이빗 클라우드는 클라우드와는 전혀 달랐다. 필요에 따라 또는 자동으로 확장할 수 없었고 셀프 프로비저닝도 불가능했다. 분명히 이것은 ‘마케팅 상의 아키텍처’였고 대부분 기업은 이를 피했다. 물론 오늘날에도 여전히 사용되고 있는 오픈소스 오픈스택과 같은 다른 프라이빗 클라우드가 있었다. 오픈스택은 그동안 많이 발전했지만, 당시에는 설치 프로젝트보다는 엔지니어링 프로젝트에 가까웠다.

프라이빗 클라우드를 위한 새로운 기회

프라이빗 클라우드는 범용 솔루션에서 전문 구현 솔루션, 특히 AI를 위한 솔루션으로 변신하고 있다. 이런 진화는 AI에 대한 투자가 급증하면서 기업이 전용 인프라를 찾으면서 이뤄진 것이다. 전용 인프라는 데이터센터에서 실행되고 사전 구성된 AI 생태계를 제공한다.

전문 프라이빗 클라우드(Specialized private clouds)는 AI에 초점을 맞춘 구현을 넘어 여러 부문의 다양한 기업 요구사항을 해결하면서 훨씬 더 발전했다:

• 고성능 컴퓨팅(HPC) 클라우드는 집약적인 연산 작업을 지원한다.
• 개발자 클라우드는 통합 CI/CD 도구로 소프트웨어 개발을 간소화한다.
• 데이터베이스 클라우드는 데이터 관리 워크로드를 최적화한다.
• 재해 복구 클라우드는 비즈니스 연속성을 보장한다.
• 엣지 클라우드는 IoT 및 실시간 처리 요구 사항을 처리한다.
• 규정 준수 및 보안 클라우드는 특정 규제 요건을 해결한다.

프라이빗 클라우드는 특정 산업에 초점을 맞춘다. 금융 서비스 부문은 고속 트랜잰셕 및 규정 준수를 위해 설계된 클라우드의 이점을 누리고, 멀티미디어 클라우드는 콘텐츠 전송 및 스트리밍 서비스를 최적화한다. 이런 전문 클라우드는 목적에 맞게 구축된 인프라, 최적화된 성능, 산업별 기능을 제공해 대상 애플리케이션에 고유한 이점을 제공한다. 하지만 AI 프라이빗 클라우드와 마찬가지로 유연성, 비용, 기술 정체의 위험과 관련해 유사한 문제에 직면하는 경우가 많으므로 기업은 전문 프라이빗 클라우드 솔루션을 도입하기 전에 특정 요구사항을 신중하게 평가하는 것이 중요하다.

AI 프라이빗 클라우드를 살펴보면, 대부분 기업은 자체 기술 묶음을 하나로 엮어 AI/ML 솔루션을 만드는 방법을 모른다. AI 프라이빗 클라우드는 필요한 개발 도구로 모든 것을 사전 구성된 상태로 제공한다. GPU 클러스터를 최적화하도록 설계되고 프로세스를 간소화하는 MLOps 파이프라인도 갖추고 있다. 그러나 이를 일련의 퍼블릭 클라우드 서비스로 소비하는 대신 한 무더기의 상자가 탑재 창고에 나타나고 기업은 이를 데이터센터 랙에 설치한다. 언뜻 보기에는 AI 이니셔티브에 깊이 뛰어들고 싶어하는 기업에 완벽한 솔루션을 제공한다. 하지만, 이 유망한 프레임워크에는 몇 가지 과제가 있다.

장단점을 주의 깊게 살펴보기

한편으로, 이런 전문 클라우드는 AI와 머신러닝을 위해 특별히 설계된 기능을 제공해 데이터 주권과 보안을 강화하는 데 탁월하다. 또한 지연시간 단축은 특정 애플리케이션에 상당한 이점이 될 수 있으므로 기업은 실시간 데이터 처리를 활용할 수 있다.

하지만 이런 구성의 정적 특성에 따르는 단점도 있다. 많은 AI 프라이빗 클라우드는 기술적 유연성이 제한적이며, 기업의 요구사항 변화에 적응하지 못하면서 상당한 투자가 필요할 수 있다. 기업은 최신 AI 프레임워크나 도구를 지원하지 않을 수 있는 업체 솔루션에 종속되어 혁신과 성장을 저해할 수 있다.

프라이빗 AI 클라우드로 전환할 때 발생하는 비용 문제도 중요한 고려사항이다. 퍼블릭 클라우드 서비스 업체는 일반적으로 종량제 모델로 운영되지만, AI 전문 프라이빗 클라우드는 수백만 달러에 이르는 막대한 초기 투자가 필요하다. 하드웨어 인프라는 200만 달러에서 1,000만 달러까지 다양하며, 소프트웨어 라이선스는 연간 50만~200만 달러까지 지출해야 하는 경우가 많다. 또한 인력이나 유지보수 등의 운영 부담도 생긴다.

반면 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용하면 초기 인프라 투자가 필요 없고 수요에 따라 자원을 유연하게 확장할 수 있다. 퍼블릭 클라우드 환경의 새로운 기술과 가격 구조에 대한 빠른 적응력은 많은 기업에 상당한 이점을 제공한다.

5년 동안 프라이빗 클라우드가 퍼블릭 클라우드보다 운영 비용 면에서 유리한 경우가 많다는 점을 고려하면 더욱 복잡한 결정이 된다. 그러나 이런 시스템을 유지 관리하는 인력, 전력 비용 등을 포함한 전체 비용을 고려해야 한다. 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 옵션 간의 TCO를 비교할 때 이런 비용을 간과하는 경우가 많다.

전문 클라우드를 위한 5개년 계획

전략 계획에 관한 본질적인 질문을 던져보자. 기업이 전문 프라이빗 클라우드의 약속에 끌린다면, 성능 요구사항, 데이터 거버넌스 요구사항, AI 프로젝트의 장기적인 궤적을 신중하게 평가하는 것이 중요하다. 많은 기업이 향상된 제어 기능의 매력에 빠져들지만, AI 기술이 빠르게 발전하면서 금방 구식이 될 수 있는 정적 기술에 투자할 위험을 배제할 수 없다.

하이브리드 접근 방식이 가장 실용적인 솔루션인 경우가 많다. 기업은 강력한 데이터 거버넌스가 필요한 일관된 워크로드에는 전문 프라이빗 클라우드를 사용하고, 실험과 용량 초과에 대비해 퍼블릭 클라우드를 사용할 수 있다. 그런데 이는 생각보다 어려운 일이다.

궁극적으로 전문 프라이빗 클라우드, 특히 AI에 중점을 둔 클라우드는 특정 상황에서 점점 더 필수불가결한 존재가 되고 있다. 올바른 솔루션이라기보다는 사기에 가까웠던 과거의 프라이빗 클라우드보다는 훨씬 낫다. 하지만 기업은 장점과 단점, 특히 정적 기술 인프라와 관련된 잠재적인 제약과 비용을 비교 검토해야 한다.

일반적인 조언을 하자면, 이렇다. 향후 5년 동안 많은 변화를 계획하고 있고 기존 요구사항이 전혀 해결되지 않았다면 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 AI 개발, 배포 및 운영과 같은 작업에 가장 적합한 솔루션일 가능성이 높다. 향후 5년 이내에 큰 변화가 없을 것 같다면, 요구사항에 따라 AI 전문 프라이빗 클라우드 옵션이 정말 비용 효율적일 수 있다. 이 역시 “때에 따라 달라지는” 상황 중 하나다.

결론은 분명하다. AI 전문 클라우드의 역할이 중요하지만, 기업은 유연하게 대처해야 한다. 퍼블릭 클라우드 환경에서 소규모로 시작해 워크로드 패턴을 안정적으로 파악한 후에 점진적으로 확장하면 위험을 완화할 수 있다. 빠르게 변화하는 AI의 특성상 오늘날의 완벽한 클라우드 솔루션이 내일은 부적절해질 수 있으므로 적응력을 유지하는 것이 중요하다. 디지털 환경에서는 지속적인 변화만이 유일한 상수임을 기억하고 현명하게 선택해야 한다.
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