AI 시대 클라우드는 프라이빗 클라우드로 구축해야합니다
AI 시대에는 프라이빗 클라우드 구축이 필수입니다.
데이터 보안과 유연성을 강화하며, AI 기술을 최적화하는 클라우드 전략을 알아보세요.
들어가며…
기업이 클라우드 인프라를 선택할 때 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드의 장단점을 종합적으로 고려해야 하며, 특히 보안과 비용 측면에서 균형을 맞춘 하이브리드 접근 방식이 주요 트렌드로 자리 잡고 있습니다.
기업들은 보안과 규제 준수, 비용 효율성, 멀티/하이브리드 클라우드 전략, 엣지 컴퓨팅 통합, AI 워크로드 최적화 등 다양한 이유로 프라이빗 클라우드를 선호하고 있습니다.
이는 특히 장기적인 비용 예측 가능성, 데이터 통제력 강화, 높은 성능 요구 등 실질적인 비즈니스 요구와 맞물려 프라이빗 클라우드가 각광받는 주요 배경이 되고 있습니다.
앞으로는 오픈소스와 클라우드 네이티브 기술이 중심이 되는 환경에서 벤더 종속성을 탈피하고, 자체 인프라 내재화를 통한 자율적 클라우드 관리 능력 강화가 중요해질 것입니다.
주요 Topic
AI 와 함께 클라우드의 주류가 되고 있는 프라이빗 클라우드 시장
- 프라이빗 클라우드의 재부상과 생성형 AI의 역할
생성형 AI의 부상으로 많은 기업이 프라이빗 클라우드를 다시 주목하고 있습니다. 특히 보안과 데이터 주권을 중시하는 대형 기업들은 데이터가 외부에 노출되지 않도록 프라이빗 클라우드를 선호하며 AI를 활용한 내부 시스템 강화를 추진하고 있습니다.
- 프라이빗 클라우드의 특화된 서비스 증가
프라이빗 클라우드는 단순한 데이터 저장소를 넘어서 고성능 컴퓨팅, 재해 복구, 엣지 컴퓨팅, 보안 클라우드 등 특정 용도에 맞춘 솔루션을 제공하고 있습니다. 이는 AI, IoT, 보안 요구가 다양한 산업별 특화된 클라우드를 제공함으로써 유연성과 비용 효율성을 높이려는 목적입니다.
- 하이브리드 및 멀티 클라우드의 확산
많은 기업들이 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드를 병행하는 하이브리드 클라우드 전략을 도입하여 데이터 주권을 유지하면서도 퍼블릭 클라우드의 탄력성을 활용하고 있습니다. 프라이빗 클라우드 내에서는 자체 AI와 거대 언어 모델(LLM) 훈련이 이루어지며, 퍼블릭 클라우드에서 필요 시 확장성을 얻을 수 있습니다.
- 벤더 종속성 문제와 오픈소스 대안
클라우드 도입 시 특정 벤더에 종속되는 ‘락인’ 문제를 피하기 위해 오픈소스 기반의 클라우드 솔루션을 도입하는 기업들이 늘고 있습니다. 대표적으로 오픈스택과 같은 오픈소스 솔루션은 벤더 종속을 피하면서도 클라우드 환경에서 자율성을 제공하여 중대형 기업들의 주목을 받고 있습니다.
- 프라이빗 클라우드 도입 시 초기 비용과 운영 부담
프라이빗 클라우드는 초기 하드웨어 및 소프트웨어 라이선스 투자 비용이 높고, 운영 및 유지보수를 위한 인력 부담도 큽니다. 이에 따라 일부 기업들은 비용 문제를 해결하기 위해 클라우드 네이티브 기술 및 컨테이너를 활용하여 확장성과 운영 효율을 높이고자 합니다.
내 안의 클라우드 기업 내 클라우드 구축이 가능해진 이유는?
기업 내 클라우드 구축이 가능해진 이유는 무엇일까? 기업이 자체적으로 클라우드를 구축할 수 있게 된 배경에는 기술 발전과 함께 기업의 인프라 운영 역량 강화가 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 다음과 같은 몇 가지 이유로 인해 기업 내 클라우드 구축이 가능해졌습니다.
- 클라우드 네이티브 기술의 발전과 표준화
쿠버네티스(Kubernetes), 도커(Docker) 같은 컨테이너 오케스트레이션 및 가상화 기술이 발전하면서 기업들은 클라우드 네이티브 아키텍처를 자체적으로 구축하고 운영할 수 있게 되었습니다. 쿠버네티스는 애플리케이션 배포와 확장을 자동화하고, 장애 복구를 지원해 손쉽게 클라우드 환경을 구현하게 해주므로, 많은 기업이 이를 활용해 자체 클라우드를 구축할 수 있습니다. 이러한 오픈소스 기반의 기술 표준화는 클라우드 환경을 단순화하고 도입 비용을 낮추었습니다.
- IT 인프라의 비용 절감과 하드웨어 성능 향상
하드웨어 가격이 하락하고, 소형화와 성능이 개선되면서 기업이 자체 데이터 센터를 구축하는 부담이 감소했습니다. 고성능 스토리지, CPU, GPU와 같은 장비도 비교적 저렴하게 도입할 수 있어 기업 내부에서 고성능 인프라를 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한, NVMe SSD와 같은 빠른 스토리지 기술과 네트워크 속도 증가가 클라우드 인프라의 성능을 지원하면서 기업 내에서 퍼블릭 클라우드와 유사한 환경을 직접 구성할 수 있는 환경이 마련되었습니다.
- 오픈소스 솔루션의 성숙도
클라우드 인프라 운영에 필요한 핵심 기술들이 오픈소스로 제공되면서 기업들이 자유롭게 클라우드 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다. OpenStack, Ceph, Prometheus, Grafana 같은 오픈소스 솔루션은 클라우드 네이티브 인프라와 모니터링 환경을 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 기업들은 이를 통해 상용 솔루션을 사용하지 않고도 효율적인 자체 클라우드 환경을 구축할 수 있습니다.
- 자동화 및 인프라 관리 도구의 발전
인프라 자동화 및 관리 도구들이 발전하면서 클라우드 환경을 손쉽게 관리하고 운영할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, Ansible, Terraform, Chef, Puppet 같은 IaC(Infrastructure as Code) 도구를 통해 복잡한 클라우드 인프라를 코드로 정의하고, 자동화된 방식으로 설정, 배포 및 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해, 관리 및 유지보수 효율성이 높아지고, 클라우드 환경의 안정성과 일관성도 확보할 수 있습니다.
- 내부 IT 역량의 강화
많은 기업들이 클라우드 네이티브 환경을 운영할 수 있는 전문 인력을 보유하게 되었습니다. 클라우드 엔지니어링, DevOps, SRE(Site Reliability Engineering)와 같은 직무가 보편화되고, 클라우드 운영에 필요한 기술이 확산되면서 기업 내부에서도 효율적인 클라우드 환경을 자체적으로 운영할 수 있는 기술 역량이 확보되었습니다.
- 보안 및 규제 요건 충족을 위한 필요성
보안과 데이터 규제의 중요성이 커지면서 기업들은 데이터를 퍼블릭 클라우드에 전적으로 의존하지 않고, 필요한 데이터를 내부에서 관리하고 통제하는 클라우드 구축의 필요성을 느끼게 되었습니다. 이를 통해 데이터 유출을 방지하고, 데이터 보호 규정을 자체적으로 준수할 수 있는 환경을 만들 수 있습니다.
- 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 전략의 확대
많은 기업들이 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 클라우드 전략을 도입하고 있습니다. 이는 특정 워크로드는 자체 클라우드에서 관리하고, 나머지 워크로드는 퍼블릭 클라우드에 배치하는 방식으로 유연성을 확보하기 위한 전략입니다. 하이브리드와 멀티 클라우드 구성이 보편화되면서 기업들은 자체 클라우드 구축을 통해 클라우드 아키텍처의 분산과 유연성을 더욱 강화하고 있습니다.
AI 는 프라이빗 클라우드(Private Cloud)로 구축해야 합니다.
AI 분야에서 퍼블릭 클라우드보다 프라이빗 클라우드가 더 적합하다고 평가되는 이유는 크게 다음과 같습니다.
- 데이터 주권과 보안
AI 모델 훈련에는 대규모 데이터가 필요하며, 특히 기업 내부의 민감한 데이터가 포함될 수 있습니다. 퍼블릭 클라우드에서는 외부에 데이터를 맡겨야 하므로, 기업 기밀 데이터나 개인 정보의 유출 우려가 존재합니다. 반면 프라이빗 클라우드는 데이터를 자사 서버에서 직접 관리하므로, 데이터 주권을 지키며 보안에 대한 통제력을 강화할 수 있습니다.
- 비용 효율성
AI 워크로드는 데이터 양이 많고 연산이 집중되기 때문에, 퍼블릭 클라우드의 종량제 요금 모델을 사용할 경우 비용이 급격히 상승할 수 있습니다. 프라이빗 클라우드는 초기 비용이 크지만, 장기적으로는 고정된 인프라를 통해 대규모 AI 모델 훈련과 같은 연속적인 작업에 적합하여 비용 절감 효과가 있습니다.
- 성능 최적화와 지연 시간 문제
프라이빗 클라우드는 필요에 맞게 인프라를 설계하여 AI 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 고성능 GPU나 전용 AI 하드웨어를 갖춘 서버를 통해 더 빠른 연산 속도를 제공할 수 있으며, 네트워크 지연 시간(latency)을 줄여 실시간 데이터 처리와 같은 작업에서 성능을 보장할 수 있습니다.
- 맞춤형 AI 환경 구축 가능
프라이빗 클라우드는 기업이 필요로 하는 맞춤형 AI 환경을 구성할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 머신러닝 파이프라인이나 MLOps 도구 등을 사전 구성하여 모델을 운영할 수 있으며, 필요에 따라 GPU 클러스터를 조정할 수 있어 다양한 AI 응용 분야에 유연하게 대응할 수 있습니다.
- 벤더 종속성(락인) 방지
퍼블릭 클라우드는 특정 벤더에 종속되기 쉬워, 해당 벤더의 기술 변화나 가격 정책에 영향을 받을 수 있습니다. 프라이빗 클라우드는 오픈소스 솔루션을 활용하거나 자체 관리할 수 있는 선택지를 제공하므로, 기업이 원하는 클라우드 환경을 자율적으로 구축하고 필요에 따라 기술을 업데이트하거나 확장할 수 있습니다.
이러한 점들을 종합해 보면, AI 프로젝트에서 민감한 데이터 보안, 비용 통제, 성능 최적화, 맞춤화된 환경이 중요한 경우 프라이빗 클라우드가 더 적합한 선택이 될 수 있습니다.
생성형 AI 에 프라이빗 클라우드가 주목 받는 이유는?
생성형 AI에 프라이빗 클라우드가 주목받는 이유는 다음과 같은 주요 요인들에 기인합니다.
- 데이터 보안과 프라이버시
생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 학습해야 하며, 종종 민감한 개인 정보나 기밀 데이터가 포함됩니다. 퍼블릭 클라우드에서는 데이터가 외부 서버에 저장되고 관리되므로, 보안과 프라이버시에 대한 우려가 큽니다. 프라이빗 클라우드는 데이터가 외부로 유출되지 않도록 자체 인프라 내에서 데이터를 보호할 수 있어, 보안과 데이터 주권을 중시하는 기업에 적합합니다.
- 비용 절감과 고정 비용 관리
생성형 AI의 학습에는 대규모 연산 능력과 지속적인 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 퍼블릭 클라우드에서는 사용량 기반으로 요금이 부과되므로, 장기간 대규모 AI 모델을 운영할 때 비용이 매우 커질 수 있습니다. 프라이빗 클라우드는 초기 구축비용은 높지만 고정 비용으로 자체 서버를 운영하므로 장기적으로는 비용을 절감할 수 있습니다.
- 맞춤형 인프라와 성능 최적화
생성형 AI는 고성능 컴퓨팅 자원, 특히 GPU나 AI 전용 프로세서와 같은 하드웨어 최적화가 필수적입니다. 프라이빗 클라우드를 통해 기업은 특정 AI 작업에 최적화된 맞춤형 인프라를 구축하여 성능을 극대화할 수 있습니다. 특히, 지연 시간과 데이터 처리 속도가 중요한 AI 모델 훈련과 실시간 응답 시스템에서는 프라이빗 클라우드가 더 유리합니다.
- 데이터 주권과 규제 준수
의료, 금융, 공공 부문과 같이 규제가 엄격한 산업에서는 데이터를 외부 클라우드에 보관하는 것이 불가능하거나 매우 제한적입니다. 프라이빗 클라우드를 통해 기업은 자체 데이터센터 내에서 생성형 AI 모델을 운영할 수 있어, 데이터 주권을 지키며 규제 요구 사항도 충족할 수 있습니다.
- 벤더 종속성(락인) 문제 해결
퍼블릭 클라우드에서는 특정 벤더의 기술과 생태계에 종속될 위험이 크지만, 프라이빗 클라우드는 오픈소스 툴이나 다양한 기술 스택을 자유롭게 조합할 수 있어 기술적으로 자율성을 유지할 수 있습니다. 특히 생성형 AI 분야에서 자율적인 기술 선택이 가능해지는 것은 최신 AI 기술과 오픈소스 AI 모델을 자유롭게 활용할 수 있다는 점에서 큰 이점입니다.
따라서, 생성형 AI에서 프라이빗 클라우드는 보안과 성능, 비용 측면에서 효율적이며, 데이터 주권과 규제 준수 요구를 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다.
퍼블릭 클라우드에서 오픈소스의 장점이 약화되는 이유는?
퍼블릭 클라우드에서 오픈소스의 장점이 약화되는 이유는 주로 벤더 종속성(락인), 비용 구조의 차이, 기술 자율성 감소와 같은 요소 때문입니다. 구체적인 이유는 다음과 같습니다.
- 벤더 종속성(락인) 문제
퍼블릭 클라우드 제공 업체들은 고객이 자사 서비스에 종속되도록 유도하는 다양한 클라우드 전용 툴과 서비스를 제공합니다. 사용자는 쉽게 사용할 수 있는 편리한 솔루션에 의존하게 되면서, 오픈소스 도구와 벤더 툴을 혼용하거나 이동하는 것이 어려워집니다. 이에 따라 특정 퍼블릭 클라우드의 환경에 종속되면서, 자유로운 오픈소스 활용의 장점이 줄어들게 됩니다.
- 비용 구조의 차이와 오픈소스 비용 효율성 약화
퍼블릭 클라우드는 기본적으로 종량제 요금 모델을 채택하고 있으며, 이는 오픈소스를 사용하는 경우에도 별다른 예외 없이 요금이 부과됩니다. 자체 인프라에서 오픈소스를 사용할 때의 저비용 또는 무료의 장점이 퍼블릭 클라우드에서는 줄어들며, 장기적인 운영 비용이 예상보다 높아질 수 있습니다. 오픈소스를 활용해도 퍼블릭 클라우드 자원을 계속 사용해야 하기 때문에 비용 절감 효과가 제한적입니다.
- 커스터마이징과 기술 자율성 제한
퍼블릭 클라우드에서 오픈소스를 사용하는 경우 퍼블릭 클라우드 업체의 API와 인터페이스를 통해서만 운영되기 때문에, 오픈소스를 원하는 방식으로 완벽히 커스터마이징하거나 새로운 기술과 쉽게 통합하는 데 제약이 생깁니다. 이는 퍼블릭 클라우드 환경에 최적화된 특정한 오픈소스 버전을 사용해야 하는 경우도 있어, 전체적인 기술 자율성이 약화됩니다.
- 클라우드 전용 서비스와의 호환성 문제
주요 퍼블릭 클라우드 업체들은 자사 클라우드 환경에 최적화된 클라우드 네이티브 서비스와 툴을 제공하며, 오픈소스 도구 대신 이 서비스를 사용하도록 권장합니다. 예를 들어, AWS, Azure, GCP는 자체적인 데이터베이스, 데이터 분석, AI 서비스 등을 제공하여 클라우드 네이티브 환경에서만 사용할 수 있는 이점을 홍보합니다. 그 결과, 오픈소스 도구와 퍼블릭 클라우드 전용 서비스 간에 호환성 문제가 발생하거나 운영상의 어려움이 커질 수 있습니다.
요약하면, 퍼블릭 클라우드는 오픈소스를 직접 제어하고 커스터마이징하는 자율성을 제한하며, 종량제 요금 체계와 퍼블릭 클라우드 전용 서비스로 인해 오픈소스의 장점이 약화될 수 있습니다.
퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 비교
다음은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드의 장점을 비교한 표입니다.
| 구분 | 퍼블릭 클라우드 | 프라이빗 클라우드 |
| 보안 | 기본적인 보안 제공, 다중 사용자 환경으로 보안 이슈 가능성 존재 | 독립된 인프라로 더 높은 보안성 제공, 데이터 및 접근 제어 강화 |
| 데이터 규제 준수 | 글로벌 데이터 센터 위치 선택 가능하지만 직접적 통제는 어려움 | 데이터 주권 관리 가능, 특정 규제 준수를 쉽게 할 수 있음 |
| 비용 | 초기 투자 비용 없음, 사용량 기반 요금으로 유연성 제공 | 장기적으로 고정된 비용으로 운영, 예측 가능한 비용 구조 |
| 성능 | 여러 사용자와 자원을 공유하여 성능 변동 가능 | 독립적 자원 운영으로 성능 최적화 및 안정적 운영 가능 |
| 유연성 및 통제권 | 클라우드 제공업체에 의존, 일부 설정 및 커스터마이징 제한 | 내부 인프라로 설정을 자유롭게 조정 가능, 통제권 극대화 |
| 하이브리드/엣지 통합 | 엣지 통합 시 퍼블릭 클라우드의 지연 시간이 문제될 수 있음 | 엣지 환경과의 통합이 용이, 로컬 데이터 처리로 지연 최소화 |
| AI/ML 워크로드 최적화 | 고성능 컴퓨팅 비용이 높아질 수 있음 | 자체 고성능 리소스 구축 가능, 데이터 제어를 통한 효율성 증대 |
| 벤더 종속성 | 특정 클라우드 벤더에 종속될 가능성 높음 | 인프라 직접 관리로 특정 벤더 종속성 줄임 |
| 내부 기술 역량 활용 | 벤더가 제공하는 서비스에 의존 | 내부 IT 기술 역량으로 최적화 가능, 사내 인프라 활용 가능 |
상기 표를 보면 프라이빗 클라우드는 보안과 성능, 데이터 규제 준수, 고정 비용, 그리고 통제권 측면에서 장점을 보유하고 있으며, 퍼블릭 클라우드는 초기 비용이 적고 유연성이 크다는 장점이 있습니다.
마무리하며…
기술 표준화, 자동화 도구의 발전, IT 인프라 비용 절감, 오픈소스 솔루션의 성숙, IT 역량 강화, 데이터 규제 준수 등으로 인해 기업들이 자사 내부에 자체 클라우드를 구축할 수 있게 되었습니다.
이러한 이유로 많은 기업이 퍼블릭 클라우드에 대한 의존을 줄이고, 프라이빗 및 하이브리드 클라우드 환경을 구축하는 경향이 강화되고 있습니다.
특히 생성형 AI에서 프라이빗 클라우드는 보안과 성능, 비용 측면에서 효율적이며, 데이터 주권과 규제 준수 요구를 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다.
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