하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드에서 AI와 빅데이터를 기반으로 한 서비스를 개발하고 운영하는 플랫폼

라이트노벨 느낌이 나는 제목이죠.

상당수 기업이 비용 효율화와 서비스 유연화 두 마리 토끼를 잡기 위해 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드를 사용하고 있습니다. 자체 구축(On-premise) 서버와 퍼블릭 클라우드를 동시에 사용하는 하이브리드 클라우드는 사용량 변화가 크지 않은 서비스, 엄격한 규제를 준수하는 서비스, 보안을 최우선시 해야하는 서비스, 사설망에서만 운영해야 하는 서비스 등과 함께 인터넷 서비스를 운영하는 기업이 선택하는 아키텍처입니다. 퍼블릭 클라우드를 하나 이상 운용하는 멀티 클라우드는 클라우드 서비스 종속을 근원적으로 회피하고 서비스 가용성을 극한으로 꾀하고자 전략적으로 선택하는 아키텍처입니다.

하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드를 동시에 운용하기 위해서 갖춰야 할 요소 중 가장 중요하고 어려운 것은 인력 확보입니다. 자체구축 서버와 최소한 2가지 퍼블릭 클라우드 서비스를 운영한다면 3가지 인프라를 다룰 줄 아는 인력과 더불어 각 인프라에서 서비스를 구동할 응용 프로그램을 운영하는 인력이 필요합니다. 글로벌 기업이 아닌 이상 IT 인프라 세 가지 이상을 한번에 운영할 엄두를 내지 못하며 수지타산을 맞추기도 힘듭니다.

비용타당한 방법으로 IT 인프라 세 가지 이상을 운영하기 위해서는 오픈소스를 적극적으로 활용해야 합니다. 자체구축 서버와 퍼블릭 클라우드에서 각 인프라에 특화한 방법으로 보안성과 가용성을 충족한 후, 응용 프로그램은 오픈소스를 활용하여 공통분모를 만들어야 합니다. 더불어 도커 컨테이너 기반으로 응용 프로그램을 구축하면 최종 사용자를 대상으로 한 서비스가 상이한 인프라를 한번에 지원하게 됩니다. 보안성을 충족하는 도커 오케스트레이션 기반 구축은 자체 인력이 아닌 파트너사를 통해서도 얼마든지 구축과 유지보수가 가능하므로 기업은 IT 인력을 핵심역량에만 집중해도 안전합니다.

이러한 아키텍처는 AI와 빅데이터를 활용하는 서비스를 개발, 테스트, 운영하는 플랫폼을 기술 트렌드와 안정성을 감안하여 선별한 오픈소스 솔루션으로 구성합니다. 쿠버네티스, 오픈시프트를 기반으로 하는 도커 오케스트레이션을 토대로 하므로 서버 자원을 최대한 활용하며 서비스 가용성을 확보합니다. 큐를 포함한 데이터 추출/가공/적재(ETL) 모듈, 데이터 저장소 모듈, 데이터 분석/시각화 모듈, DevOps/MLOps를 표방하는 관리 모듈로 구성한 아키텍처는 AI와 빅데이터를 경쟁력 강화와 생존의 도구로 쓰고자 하는 기업에게 든든한 기반이 되어줄 것입니다.

Many companies are using hybrid cloud and multi-cloud to catch both cost-effectiveness and service flexibility. Hybrid cloud that operates both on-premise server and public cloud at the same time is the architecture that selected to provide Internet services, services that do not change significantly in usage, services that comply with strict compliance, services that prioritize security, and services that must be operated only on private networks. Multi-cloud that operates one or more public clouds is an architecture that is strategically selected to fundamentally avoid dependence on cloud services and to ensure service availability.

The most important and difficult of the elements that must be equipped to operate hybrid cloud and multi-cloud together is securing skilled manpower. If you operate an on-premise server and at least two public cloud services, you need a manpower who can handle the three infrastructures as well as a manpower who operates the application programs that will run the service on each infrastructure. Unless they are a global company, it is difficult to meet the budget that operate more than three IT infrastructures at once.

To operate more than three IT infrastructures in a cost-effective way, you must actively use open source. After satisfying security and availability in an on-premise server and public cloud in a way that is specialized for each infrastructure, the application must utilize open source to create a common denominator. In addition, if you build your application on the docker container, the services for end users will support various infrastructures at once. Docker orchestration infrastructure that satisfies security can be built and maintained by partners rather than by its own manpower, so it is safe for companies to focus their IT personnel only on core competencies.

This architecture consists of open source solutions selected in consideration of technology trends and stability for the platform that develops, tests, and operates services that utilize AI and big data. It is based on docker orchestration based on Kubernetes and OpenShift, so it makes the most of server resources and ensures service availability. The architecture consisting of data extraction/transformation/loading (ETL) modules including queues, data storage modules, data analysis/visualization modules, and management modules advocating DevOps/MLOps. It will be a solid foundation for a company that wants to use AI and big data as tools for enhancing competitiveness and survival.

 

※ 영어 첨삭 지도 환영합니다. I wish for you correcting my writing in English.