멀티 클라우드 아키텍처

멀티 클라우드 아키텍처란?

멀티 클라우드 아키텍처 구현과 관련된 문제는 다음과 같습니다.

• 멀티 클라우드 환경은 다양한 툴과 API를 탐색하여 서비스가 원활하게 작동하는지 확인해야 하므로 관리가 어려울 수 있습니다.
• 다양한 클라우드 환경에서 서로 다른 규제 요건에 맞춰 일관된 보안 정책을 유지하기가 어려울 수 있습니다.
• 데이터 단편화, 비싼 전송 비용, 여러 플랫폼 간의 일관성 문제로 인해 효과적인 데이터 관리가 어려울 수 있습니다.
• 비용을 추적하고 다양한 클라우드 공급업체에서 비용을 최적화하는 방법을 찾기가 어려울 수 있습니다. 공급업체마다 가격 모델이 다르고 사용되지 않는 리소스에 과도한 비용을 지출할 위험이 있기 때문입니다.
• 클라우드 간 대기 시간 문제와 지속적인 네트워크 최적화의 필요성으로 인해 애플리케이션 성능을 유지하고 사용자 체감 만족도를 개선하는 것이 어렵습니다.
• 다양한 클라우드 플랫폼을 효과적으로 관리하려면 광범위한 기술이 필요하며, 이로 인해 지식 격차가 발생하고 IT 팀의 교육 비용이 증가할 수 있습니다.

멀티 클라우드 아키텍처는 다음과 같은 방식으로 비즈니스 민첩성을 개선합니다.

• 기업은 다양한 클라우드 공급업체에서 최고의 툴과 서비스를 자유롭게 선택하여 다양한 워크로드의 성능과 효율성을 높일 수 있습니다.
• 다양한 공급업체를 활용함으로써 기업은 하나의 공급업체에 대한 의존도를 낮추고 벤더 종속성을 피할 수 있습니다.
• 여러 클라우드 서비스를 사용하는 기업은 위험을 다각화하여 워크로드를 조정하고 복원력을 높일 수 있으며, 이는 가동 중지 시간을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
• 다양한 클라우드의 전문 서비스를 이용하면 새로운 제품을 개발하고 출시하는 속도가 빨라집니다.

특정 작업에 가장 저렴한 클라우드 서비스를 선택함으로써 기업은 비용을 더 효과적으로 관리할 수 있습니다.

멀티 클라우드 아키텍처의 주요 보안 고려 사항은 다음과 같습니다.

• 일관된 보안 정책 및 거버넌스: 모든 클라우드 환경에 대해 일관된 보안 정책을 만들고 중앙 집중식 거버넌스 프레임워크를 설정하여 이러한 정책을 감독하고 유지합니다.
• IAM(신원 및 액세스 관리): 사용자 역할과 권한을 감독하는 중앙 집중식 IAM 시스템을 구현하고 사용자와 장치를 지속적으로 검증하는 제로 트러스트 방식을 도입합니다.
• 데이터 암호화 및 보호: 데이터를 전송하는 동안과 모든 클라우드 서비스에 저장하는 동안에는 엔드 투 엔드 암호화를 사용해야 합니다. 무단 액세스와 잠재적 유출을 방지하기 위해 DLP(데이터 유출 방지) 툴을 추가합니다.
• 컴플라이언스 관리: 자동화된 모니터링 툴을 사용하여 지속적인 컴플라이언스 추적 및 보고를 통해 다양한 클라우드 공급업체의 규정 요건 준수를 감독합니다.
• 재난 복구 및 비즈니스 연속성: 여러 클라우드 서비스를 지원하여 데이터 가용성과 복원력을 보장하는 강력한 재난 복구 계획을 수립합니다. 실시간으로 상황을 파악하고 사고 발생 시 빠르게 대응하기 위한 비즈니스 연속성 전략을 구현합니다. 이를 통해 중단 시간을 줄이고 중단으로 인한 복구를 빠르게 해결할 수 있습니다.

이러한 요소는 보안을 강화하고 멀티 클라우드 환경에서 복원력을 구축하는 데 도움이 됩니다.

멀티 클라우드 아키텍처의 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 의료: 멀티 클라우드 솔루션을 사용하는 의료 관련 기업 및 단체는 더 나은 보안과 로컬 데이터 레지던시를 지원하는 공급업체를 선택하여 HIPAA에 따라 민감한 환자 데이터를 저장할 수 있습니다.
• 금융 서비스: 멀티 클라우드 아키텍처는 금융 기관이 클라우드 전반에 애플리케이션을 분산하고 중단 시에도 높은 가용성과 빠른 복구를 제공하여 중요한 트랜잭션 서비스를 계속 지원함으로써 위험을 관리하는 데 도움이 됩니다.
• 소매: 소매업체는 멀티 클라우드 구성을 사용하여 계절적 수요에 따라 리소스를 조정하고, 쇼핑 성수기에는 트래픽 급증을 관리하며, 비수기에는 비용을 최소화할 수 있습니다.
• 미디어 및 엔터테인먼트: 다양한 공급업체 중에서 가장 뛰어난 CDN 서비스를 활용하는 미디어 기업은 여러 클라우드에 걸쳐 자료를 배포하여 전 세계 시청자에게 전달되는 속도와 대기 시간을 개선할 수 있습니다.
• 제조: 기계 학습과 빅 데이터 처리를 위한 전문 클라우드 서비스에 기반한 멀티 클라우드 아키텍처가 IoT 장치의 실시간 분석과 인사이트를 제공합니다.

• 비용 효율성: TCO(총 소유 비용)와 여러 클라우드 공급업체의 리소스 사용률을 분석하여 지출을 최적화하고 활용도가 낮은 리소스를 찾습니다.
• 성능 및 가용성: 서비스 수준 계약을 충족하기 위해 가동 시간과 중단 시간을 모니터링하고, 최종 사용자 만족을 보장하기 위해 애플리케이션 대기 시간과 응답 시간을 모니터링합니다.
• 확장성: 아키텍처가 수요에 따라 리소스를 빠르게 확장하거나 축소할 수 있어 사용량이 급증하는 시간대와 사용량이 적은 시간대 모두에서 안정적인 성능을 보장하는지 평가합니다.
• 보안 및 규정 준수: 보안 사고 대응 시간과 규정 준수를 추적합니다. 우수한 아키텍처는 사고를 줄이고 규정 준수 기준을 충족합니다.
• 사용자 만족도와 비즈니스 민첩성: 멀티 클라우드 접근 방식이 비즈니스 요구 사항과 혁신을 충족하는지 확인하기 위해 애플리케이션 성능과 속도에 대한 사용자 만족도를 측정합니다.

이러한 가이드라인은 멀티 클라우드 아키텍처 평가를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다.

멀티 클라우드 아키텍처의 향후 동향은 다음과 같습니다.

• AI와 자동화: AI 기반 툴은 클라우드 관리에서 더 많은 작업을 수행하여 성능을 개선하고 잠재적인 문제를 예측하며 예측 분석을 사용하여 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
• 엣지 컴퓨팅 통합: 멀티클라우드 설정에 엣지 컴퓨팅이 통합되어 분산 컴퓨팅 모델로 사용자와 더 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 한편 IoT 장치를 빠르게 처리할 수 있게 될 것입니다
• 제로 트러스트를 통한 통합 보안: 제로 트러스트 보안 모델과 자동화된 CSPM(클라우드 보안 태세 관리) 툴의 도입으로 클라우드 환경 전반에서 일관된 보안과 컴플라이언스를 유지할 수 있게 될 것입니다.
• Kubernetes 및 서버리스 도입: Kubernetes는 서로 다른 클라우드 환경 간에 쉽게 이동할 수 있는 컨테이너화된 애플리케이션을 실행하기 위한 최적의 선택이 될 것입니다.
• 지속 가능성과 친환경 클라우드: 기업이 멀티 클라우드 환경에서 환경 부하를 줄이기 위한 '친환경 클라우드' 전략을 도입함에 따라 클라우드 제공업체는 에너지 효율적인 운영을 우선시하고 있습니다.

이러한 추세로 인해 미래의 멀티 클라우드 아키텍처에서는 자동화, 보안, 이식성, 지속 가능성에 중점을 두게 될 것입니다.

HPE GreenLake와 OpsRamp가 멀티 클라우드 아키텍처를 개선하는 주요 방식은 다음과 같습니다.

• 유연한 소비와 통합: HPE GreenLake는 원활한 관리를 위해 온프레미스 인프라와 퍼블릭 클라우드 서비스를 통합하고 종량제 결제 전략을 제공합니다.
• OpsRamp는 AIOps를 사용하여 자동화된 인사이트와 문제 해결을 통해 다양한 클라우드에 걸쳐 성능과 보안에 대한 가시성을 제공합니다.
• 운영 효율성 및 성능 최적화: 이러한 솔루션은 운영 관리를 간소화하고 실시간 정보를 바탕으로 리소스 사용을 최적화하며 변화하는 회사 수요에 맞춰 올바른 용량 계획을 수립하는 데 도움이 됩니다.
• 보안 및 컴플라이언스: OpsRamp는 모니터링과 컴플라이언스 검사를 통합하고, HPE GreenLake는 환경 전반의 데이터를 보호하여 기업이 규정 요건을 충족하고 위험을 방지하도록 지원합니다.

이러한 사항은 HPE GreenLake와 OpsRamp가 멀티 클라우드의 유연성, 효율성, 성능, 보안을 어떻게 개선하는지 보여줍니다.