더 유연한 클라우드 서비스 모델이 더 저렴한 이유

퍼블릭 클라우드 인프라는 기업의 애플리케이션 배포 및 관리 방식을 혁신하여 조직의 필요에 따라 신속하게 설정하고 확장할 수 있는 서비스를 제공합니다.  

이 문서에서는 서버 사용률 최적화를 위한 빈 패킹의 중요성과 서버 인프라의 사용률과 비용 간의 중요한 관계를 강조합니다. 이를 통해 퍼블릭 클라우드 제공업체의 경제적 계산을 더 잘 이해하고 리소스 할당 트레이드오프에 대해 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.

클라우드 공급업체의 경제성: 서버 사용률

서버 사용률은 클라우드 공급업체의 비용 효율성에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 서버 리소스의 사용률이 높으면 고객에게 더 많은 가치를 창출하는 반면, 사용률이 낮으면 용량 낭비와 비용 증가로 이어집니다. 따라서 리소스를 효율적으로 할당하는 것은 클라우드 제공업체의 운영 비용과 수익률에 직접적인 영향을 미치기 때문에 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.  

제 경험상 클라우드 컴퓨팅의 역사에서 서버 사용률은 평균 50% 미만이었으며, 이는 이미 비용을 지불한 리소스를 더 잘 활용하면 서버당 수익을 두 배로 늘릴 수 있다는 의미입니다. 오늘날 최고의 퍼블릭 클라우드 제공업체는 80% 이상의 사용률을 달성할 수 있지만, 프라이빗 클라우드 구현의 경우 여전히 훨씬 낮은 수준입니다. 서버 자본 지출은 매몰 비용이므로 서버에 추가되는 모든 구독자 워크로드는 해당 서버의 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다.  

빈 패킹: 최적화된 리소스 할당을 위한 기술

빈 패킹은 다양한 크기의 품목을 고정된 크기의 용기(빈)에 배열하여 필요한 빈의 수를 최소화함으로써 자원 배분을 개선하는 데 사용되는 방법입니다. 클라우드 인프라의 맥락에서 빈 패킹 비유는 서버 활용도를 극대화하는 방식으로 가상 머신, 컨테이너 또는 서버리스 기능을 물리적 서버에 할당하는 데 적용됩니다.

클라우드 공급자는 빈 패킹 알고리즘을 사용하여 인프라의 워크로드 배치를 최적화하여 유휴 서버 또는 활용도가 낮은 서버의 수를 줄일 수 있습니다. 이는 운영 비용을 최소화할 뿐만 아니라 적은 수의 서버가 더 적은 전력을 소비하고 더 적은 열을 발생시키기 때문에 에너지 효율성도 높입니다.

공유 리소스 풀의 힘

대규모의 공유 리소스 풀을 통해 클라우드 공급자는 규모의 경제를 활용하여 더 나은 사용률을 달성할 수 있습니다. 여러 클라이언트의 리소스를 하나의 공유 풀로 통합함으로써 제공업체는 인프라 전반에 걸쳐 워크로드를 보다 효과적으로 분산할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 사용 가능한 리소스를 효율적으로 사용할 수 있으므로 유휴 서버나 활용도가 낮은 서버의 가능성을 줄일 수 있습니다.

또한 공유 리소스 풀을 통해 공급자는 고객의 다양하고 변동하는 리소스 수요를 활용할 수 있습니다. 이러한 수요의 가변성을 통해 공급자는 리소스를 보다 효율적으로 할당하여 서버 활용도와 비용 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

경제적인 클라우드 서비스: 스팟 인스턴스 및 서버리스 컴퓨팅

빈 패킹과 공유 리소스 풀을 통해 서버 활용도가 높아지면 클라우드 제공업체는 스팟 인스턴스 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 저렴한 서비스를 제공할 수 있습니다. 스팟 인스턴스는 공급업체 인프라의 여유 용량을 활용하므로 상당히 저렴한 비용으로 사용할 수 있는 임시 온디맨드 인스턴스입니다.  

마찬가지로 서버리스 컴퓨팅을 사용하면 클라이언트는 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 이 모델에서는 클라우드 공급자가 수요에 따라 리소스를 동적으로 할당하고 실제 사용량에 대해서만 고객에게 요금을 청구합니다. 스팟 인스턴스와 서버리스 컴퓨팅 인스턴스 모두 사용자가 명시적으로 예약하는 것이 아니라 클라우드 공급자의 자동화에 의해 예약되므로 클라우드 공급자는 서버에서 사용 가능한 모든 리소스를 사용할 수 있으며, 필요한 경우 인스턴스를 이동하여 런타임에 사용률을 최적화할 수 있습니다. 이러한 유형의 클라우드 컴퓨팅 모델은 워크로드 배치의 세부 사항에서 사용자를 추상화하므로 빈 패킹 및 공유 리소스 풀의 효율성 이점을 활용하여 구독자와 공유할 수 있는 공급자 비용을 절감할 수 있습니다.

마이크로서비스 및 모놀리스

모놀리식 실행 파일을 사용할지 아니면 마이크로서비스로 분해할지 평가할 때, 사용률과 빈 패킹 딜레마에 직접 부딪히게 됩니다. 마이크로서비스 구현은 분산 배포가 가능한 여러 개의 작은 실행 엔티티로 구성됩니다. 이는 마이크로서비스 구현에 내재된 자동 확장 개념과 결합되어 좌초된 용량을 더 작은 컨테이너 인스턴스로 채울 수 있어 호스팅 노드의 활용도를 직접적으로 높일 수 있다는 것을 의미합니다.

반면에 대규모 모놀리식 구현은 일반적으로 서버당 하나의 인스턴스이며, 오버프로비저닝이 필요하므로 평균 사용률이 낮을 수 있습니다. 마이크로서비스/모놀리스 결정에는 여러 가지 복잡한 측면이 있지만, 마이크로서비스 방식은 빈 패킹 친화적이기 때문에 서버 활용도가 더 높은 경향이 있습니다.  

Illumio: 서비스 모델 전반의 클라우드 보안

기업이 퍼블릭 클라우드 인프라와 다양한 서비스 모델을 도입함에 따라 강력한 보안을 유지하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. Illumio는 모든 인기 클라우드 서비스 모델을 위한 포괄적인 보안 솔루션을 제공하여 고객이 인프라 제어(정적 리소스 할당)와 저렴한 비용(동적/추상화된 리소스) 간의 절충점에 대해 현명한 결정을 내릴 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.

일루미오 제로 트러스트 세분화(ZTS)는 조직이 선택한 클라우드 서비스 모델에 관계없이 강력한 보안 태세를 유지할 수 있도록 적응형 보안 조치를 제공합니다. 기업이 정적 리소스 할당 방식의 기존 서비스형 인프라(IaaS) 접근 방식을 선택하든, 스팟 인스턴스나 서버리스 컴퓨팅과 같은 비용 절감형 동적 서비스를 활용하든, Illumio ZTS는 랜섬웨어의 확산과 네트워크를 통한 침해를 차단하여 중요한 데이터와 애플리케이션을 보호합니다.

Illumio는 조직이 비용 효율성과 클라우드 보안 제어 사이의 완벽한 균형을 찾을 수 있도록 도와드립니다. 자세히 알아보고 싶으신가요? 지금 바로 문의하세요.  

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