멀티 클라우드에서 온프레미스까지 통합된 데이터 액세스

클라우드 컴퓨팅의 등장은 디지털 환경에 지각 변동을 일으켰습니다. 이 새로운 기술의 등장으로 새롭고, 더 유연하고, 회복성이 뛰어나고, 확장 가능한 컴퓨팅 아키텍처가 가능해졌습니다.

COVID-19가 도래하기 전에 클라우드 마이그레이션은 한창 진행 중이었지만, 팬데믹으로 인해 전환이 가속화되었고 클라우드 컴퓨팅이 필수적이 되었습니다. 클라우드 아키텍처의 유연성 덕분에 조직은 다양한 환경에 컴퓨팅 프로세스와 데이터 스토리지를 분산하고, 해당 컴퓨팅 요구 사항에 가장 적합한 플랫폼을 혼합하여 매치할 수 있습니다. 여기에는 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 하이브리드 클라우드 리소스에 걸친 아키텍처와 멀티 클라우드 구성에서 여러 퍼블릭 클라우드에 걸쳐 컴퓨팅 작업과 데이터를 균형 있게 조정하는 설계가 포함됩니다. 오늘날 조직의 80%가 하이브리드 클라우드 접근 방식을 배포하고 89%가 멀티 클라우드를 사용합니다.

클라우드 컴퓨팅의 이러한 도매적 채택은 사고방식을 바꾸었습니다. 아키텍처는 보편적 연결성과 즉각적인 확장성의 고유한 기능을 활용하도록 설계되었습니다. 애플리케이션은 더 이상 단일 머신에서 실행되는 모놀리식 프로그램으로 빌드할 필요가 없으며, 오히려 미리 정해진 결과를 달성하기 위해 서로 다른 서버와 클라우드에서 독립적으로 실행되는 코드 모음으로 빌드해야 합니다. 컴퓨팅에 대한 이러한 보다 세분화된 접근 방식은 훨씬 더 역동적인 환경을 만들어 혁신을 위한 새로운 기회를 창출했습니다.

왜 전략적 하이브리드 멀티 클라우드인가?

하이브리드 멀티 클라우드 전략에서 멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드 또는 둘 다를 채택하면 데이터 관리를 최적화할 수 있는 기회를 포함하여 많은 이점이 있습니다. 하이브리드 멀티 클라우드는 조직이 위험과 비용을 줄이는 동시에 성과와 규정 준수를 개선하는 데 도움이 됩니다.

증가된 회복력으로 위험 감소

모든 시스템에 대한 가장 중요한 위험 중 하나는 다운될 가능성입니다. 시스템 복원성은 고객과 이해 관계자에게 적절한 서비스를 제공하는 데 가장 중요합니다. 하이브리드 멀티 클라우드 전략은 컴퓨팅 작업을 전환하고 데이터베이스의 중복 사본을 유지 관리하여 더 큰 중복성을 제공하기 위한 더 많은 옵션을 제공합니다. 한 클라우드나 서버에 문제가 발생하면 항상 새로운 플랫폼이 준비되어 있습니다.

데이터 주권을 통해 규정 준수 위험 감소

데이터 주권은 국가가 자국 국경 내에서 수집된 데이터에 대한 규칙을 설정할 권리가 있음을 규정합니다. 고유한 규칙으로 여러 국가에 걸쳐 데이터를 관리하면서 이러한 규정을 준수하는 것은 어렵습니다. 일부 국가에서는 자국 영토 내에서 수집된 데이터를 자국 국경 내의 서버에 저장하도록 요구합니다. 하이브리드 멀티 클라우드 아키텍처를 사용하면 조직이 데이터를 자국 국경 내에 보관하는 동시에 전 세계 애플리케이션에서 액세스할 수 있습니다.

유연성은 위험을 줄입니다

한 클라우드 공급업체에서 다른 공급업체로 워크로드를 빠르게 전환할 수 있는 기능은 한 공급업체가 데이터와 애플리케이션에 대해 너무 많은 영향력을 행사할 가능성을 방지합니다. 온프레미스에서 클라우드로 또는 한 공급업체에서 다른 공급업체로 데이터와 컴퓨팅 작업을 쉽게 이동할 수 있는 유연성을 통해 조직은 프로세스를 최적화하고 각 플랫폼의 장점을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 레거시 애플리케이션의 일부를 리팩토링하여 클라우드 기능을 활용하면서 레거시 데이터를 온프레미스에 보관하기 위해 클라우드에서 실행할 수 있습니다.

성능

많은 애플리케이션의 경우, 월가의 재무 데이터, 정교한 보안 애플리케이션, 최첨단 고객 경험과 같이 최적의 비즈니스 결과를 보장하는 데 속도가 중요합니다. 데이터 요구 사항을 예상하고 수요가 많은 데이터를 컴퓨팅 작업을 실행하는 서버에 더 가깝게 배치하면 앱 지연 시간이 줄어듭니다. 하이브리드 멀티 클라우드 전략은 데이터를 컴퓨팅 엔진 및/또는 최종 사용자에게 더 가까이 가져오기 위해 데이터를 어떻게, 어디에 스테이징할 수 있는지에 대한 선택의 폭을 넓혀줍니다. 애플리케이션은 필요할 때마다 네트워크 중심에서 데이터를 검색할 필요가 없습니다. 하이브리드 멀티 클라우드 전략을 사용하면 새로운 리소스에 액세스하고 애플리케이션을 확장하는 데 더 많은 유연성이 있습니다. 데이터를 사용자에게 더 가깝게 이동하면 데이터에 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.

하이브리드 멀티 클라우드 과제

하이브리드 멀티 클라우드 전략은 애플리케이션 설계와 아키텍처를 크게 변경할 수 있게 했습니다. Kubernetes와 같은 표준화된 Docker 컨테이너와 오케스트레이터는 애플리케이션 코드가 인프라와 독립적으로 실행될 수 있도록 하는 추상화 계층을 표준화했습니다. 이 기술을 사용하면 애플리케이션의 모든 부분을 모든 클라우드 환경에서 실행할 수 있습니다. 데이터는 훨씬 더 복잡하고 끊임없이 변화하므로 이러한 유형의 접근 방식이 훨씬 더 복잡해집니다.

데이터는 끊임없이 변화하고 훨씬 덜 모바일합니다. 데이터를 복제하고 미러링할 수 있지만, 데이터 사본이 많을수록 일관성을 유지하고 어떤 데이터 세트가 가장 유효한지 아는 것이 더 어려워집니다. 이러한 과제는 클라우드 확산으로 인해 더욱 심화됩니다.

클라우드 스프롤

새로운 클라우드 또는 SaaS 애플리케이션을 프로비저닝하는 것이 쉬워지면서 클라우드 스프롤이 발생했습니다. 섀도우 IT로 인해 승인되지 않은 SaaS 애플리케이션에서 검사되지 않은 데이터 저장소가 늘어나 연결되지 않고 사일로화된 데이터베이스가 생겨났습니다. 이러한 추세로 인해 복잡성이 커져 조직 전체에서 데이터를 분석하기 어려워졌습니다.

클라우드가 가능하게 한 효율성과 비용 절감은 클라우드 확산으로 인해 무효화되고 있습니다. 적절한 거버넌스 없이 새로운 앱이나 클라우드를 프로비저닝하는 것이 쉬워 중복, 비효율성 및 사용되지 않는 리소스가 발생하고 있습니다. 하이브리드 멀티 클라우드 전략은 조직의 전체 클라우드 부지를 보고 관리하는 능력을 제한하여 비용 초과로 이어집니다.

분열된 거버넌스

여러 클라우드 전략에 걸쳐 균일한 거버넌스가 부족하면 보안 및 액세스에 영향을 미칩니다. 하이브리드 여러 클라우드에서 액세스를 관리하려면 고유한 액세스 규칙과 정책을 유지해야 합니다. 각 클라우드에는 고유한 미묘한 제어가 있으므로 이는 복잡합니다. 정보 기술 전문가는 적절한 보안 및 거버넌스를 유지하기 위해 각 클라우드의 특성을 이해해야 합니다. 균일한 거버넌스가 부족하면 권한이 있는 사용자에게 필요한 데이터 액세스를 지원할 만큼 세부적인 액세스 규칙을 관리하기 어렵습니다. IT 부서는 이러한 과제를 단순화하기 위해 더 광범위하고 제한적인 액세스 규칙에 의존합니다.

애플리케이션 현대화 과제

클라우드의 효율성에 대한 약속은 레거시 애플리케이션을 현대화할 때 항상 기대에 부응하지 못합니다. 레거시 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션하는 것은 항상 클라우드 아키텍처와 호환되지 않아 전체 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션하는 기능이 제한되고 현대화가 방해받습니다. 일부 데이터는 클라우드에 있고 다른 데이터는 온프레미스에 남아 있는 경우 이 데이터에 동시에 효율적으로 액세스하는 것은 간단하지 않으며 개별 API 호출이 필요합니다. 업계의 많은 사람들은 일부 레거시 데이터와 애플리케이션이 클라우드에 도달하지 못하고 영원히 온프레미스에 남을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이 사실은 이러한 이전 애플리케이션과 데이터베이스를 성공적인 하이브리드 멀티 클라우드 전략에 통합하기 위한 새로운 전략을 필요로 합니다.

클라우드 확산으로 인해 데이터가 클라우드 전체에 분산되고 레거시 앱과 데이터베이스에 데이터가 갇히면서 하이브리드 멀티 클라우드 아키텍처에서 데이터에 액세스하는 것이 항상 최적인 것은 아닙니다. 페더레이션 쿼리와 가상화된 액세스 계층은 이러한 과제 중 일부를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

솔루션: 페더레이션 쿼리 및 데이터 제품

페더레이션 쿼리를 사용하면 단일 쿼리로 여러 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 여러 복잡한 쿼리를 작성하고 결과를 병합하여 단일 데이터 세트를 만들 필요가 없습니다. 단일 SQL 쿼리를 작성하기만 하면 여러 데이터베이스의 데이터를 마치 단일 데이터베이스인 것처럼 추출할 수 있습니다. 클라우드 확산으로 인해 다양한 클라우드 데이터 저장소와 SaaS 플랫폼에 고립된 데이터는 이러한 데이터 사일로에서 액세스하고 결합할 수 있어 조직 전체에서 더 큰 데이터 액세스와 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.

연합 쿼리가 실행되면 데이터가 가상 데이터베이스에 공급됩니다. 이 가상화 계층은 컴퓨팅 계층과 데이터베이스 구조의 복잡성을 실제 데이터에서 분리합니다. 이 계층은 통합된 거버넌스 규칙과 액세스 프로토콜 세트를 구현할 수 있는 단일 액세스 지점 역할을 하여 온프레미스 또는 여러 클라우드에 저장된 데이터에 대한 가시성과 관리를 향상시킵니다. 복잡성이 낮으면 세분화된 액세스 규칙을 적용할 수 있습니다. 이 계층은 다양한 클라우드 프로토콜과 제어에서 데이터를 추상화하여 여러 클라우드에서 데이터 관리를 간소화합니다. 모든 상황에 맞는 액세스 규칙과 거버넌스에 의존하는 대신, 데이터를 중심으로 액세스를 관리할 수 있습니다. 시스템 정책의 제한은 더 이상 사용자가 액세스할 수 있는 데이터와 액세스할 수 없는 데이터를 정의하지 않습니다.

이 연합 데이터 계층은 또한 데이터 제품의 기반을 제공합니다. 이 프로세스는 데이터 제품 생산자와 도메인 관리자의 더 큰 제어를 제공하는 추가 제어 계층을 구현하는 새롭고 더 나은 모델을 제공합니다.

하이브리드 멀티 클라우드에서 쿼리 최적화

연합 쿼리는 데이터 액세스와 클라우드 데이터 아키텍처를 최적화할 수 있는 여러 기회를 제공합니다. 앱에서 쉽게 액세스할 수 있도록 데이터를 단일 위치에 저장할 필요가 더 이상 없는 경우 데이터를 저장할 위치를 결정할 때 다른 요소를 고려할 수 있습니다. 클라우드 비용과 낭비가 통제 불능이 되면서 이러한 유연성은 Fin-Ops 전략에 중요한 자산이 될 수 있습니다.

예를 들어, 클라우드와 호환되지 않거나 클라우드에 저장하기에는 너무 민감한 데이터베이스가 있는 레거시 애플리케이션이 있는 경우 일부 애플리케이션 데이터는 클라우드에 저장하고 다른 데이터는 온프레미스에 유지하는 하이브리드 데이터베이스 전략을 배포할 수 있습니다. 페더레이션 쿼리를 사용하면 각 데이터베이스에 단일 SQL 쿼리를 사용하여 마치 하나의 데이터베이스인 것처럼 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 스토리지 및 대역폭 비용을 최적화할 수 있습니다.

민감한 데이터를 클라우드로 마이그레이션할 때 데이터베이스를 병렬로 실행하는 것도 유익할 수 있습니다. 레거시 애플리케이션을 마이그레이션하면 많은 이점이 있지만 프로세스는 위험할 수 있습니다. 이전 애플리케이션이 새 플랫폼에서 올바르게 실행되지 않거나 데이터가 손상될 가능성이 항상 있습니다. 많은 조직에서 데이터 손실 위험을 줄이기 위해 클라우드와 온프레미스에서 동일한 데이터베이스를 병렬로 실행합니다. 클라우드의 데이터에 문제가 발생하면 페더레이션 쿼리는 중단 없이 중복된 온프레미스 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.

쿼리 성능 최적화

페더레이션 쿼리 엔진은 프리미엄 커넥터를 통해 성능을 개선하고 리소스 활용도를 자동으로 최적화할 수 있습니다. 데이터베이스를 가상화 계층에 연결하는 잘 구축된 커넥터는 프로세스를 구성하고 가장 적합한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. 조건부 푸시 다운으로 알려진 커넥터는 데이터베이스의 컴퓨팅 리소스에서 특정 양의 데이터 랭글링을 수행하도록 지시할 수 있습니다. 필터링, 집계, 정렬 및 열 정리와 같은 작업은 데이터 세트를 가상화 계층으로 가져오기 전에 수행할 수 있습니다. 이 프로세스는 축소된 데이터 세트만 데이터베이스에서 추출되므로 대역폭 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 쿼리 시간을 줄이고 다운스트림의 계산 프로세스를 피합니다.

컨테이너로서의 데이터 제품

앞서 언급했듯이 Docker와 Kubernetes는 클라우드의 어느 곳에서나 애플리케이션 코드를 패키징하여 사용할 수 있도록 했습니다. 이러한 클라우드 네이티브 아키텍처는 쉽게 변경할 수 있기 때문에 훨씬 더 효율적이고 회복성이 뛰어나며 가치가 있습니다. 데이터 세계에서 가상화와 페더레이션 쿼리가 지원하는 데이터 제품은 데이터에 대한 유사한 추상화 계층으로 부상하고 있습니다. 데이터 제품은 다양한 BI 도구 또는 모델링 플랫폼에서 상호 교환 가능하도록 미리 패키징되어 설계되었습니다. 이들은 지속적으로 개선되고 있으며, 애플리케이션 개발자와 같은 데이터 제품 제작자는 피드백을 수집하고 통합하여 제품을 개선하고 있습니다.

하이브리드 멀티 클라우드 아키텍처의 등장은 애플리케이션 개발과 컴퓨팅 작업이 실행되는 방법과 장소에 상당한 영향을 미쳤습니다. 이러한 추세는 데이터의 끊임없이 변화하는 특성과 민감성으로 인해 데이터 관리에 동일한 수준의 영향을 미치지 못했습니다. 페더레이션 쿼리, 가상화, 데이터 중심 거버넌스 및 데이터 제품의 채택이 확대됨에 따라 이러한 유연성이 데이터 관리에 제공되어 데이터가 더 민첩하고 접근하기 쉬워졌습니다. 이러한 진화는 혁신과 의사 결정에 대한 더 큰 통찰력을 촉진하고 있습니다.