Covid19가 만든 퍼블릭 클라우드 붐

2021-09-10 이은정

오늘부터 18세~49세 코로나 백신접종이 시작되었다. 모더나나 화이자로 접종된다고 한다. 통상백신 개발에는 10.71년이 소요된다는데 모더나, 화이자, 아스트라제네카는 평균 11.3개월이 걸렸다. 여기에는 전세계가 코로나19 유전체 서열정보를 공유하고 개발단계마다 산학연 네트워크가 힘을 발휘한 덕분이기도 하지만 모더나의 경우, AWS의 머신러닝 클라우드를 활용하여 백신의 구조를 예측하고 다양한 시뮬레이션이 가능했던 것도 중요한 팩터로 꼽히고 있다.1) 6년전 모더나는 퍼블릭 클라우드에 메신저 리보핵산(mRNA) 연구개발 플랫폼을 구축하였는데 이는 COVIDv19 백신개발에 엄청난 베네핏을 제공하였다. 모더나의 연구원들은 실험실로 출근하는 게 아니라 이 연구개발 플랫폼으로 로그인하여 클릭만으로 全자동화된 실험을 돌리고 데이터를 수집할 수 있었다.2) 임상실험 측면에서도 모든 임상데이터가 AWS에 저장되어 있어 Amazon Redshift(Analytics Tool)로 분석하여 최적화 할 수 있었다. 또한, 모더나는 백신개발과 동시에 제조 및 공급 체인망을 구축하여 5달 걸리던 제조공정을 2달로 줄여 백신 승인 즉시 30개국 이상에 즉각 배포할 수 있었다.

팬데믹이 클라우드 전환 가속화

코로나19가 전세계로 확산되기 전에도 이미 다양한 산업에서 클라우드로 순조롭게 전환이 진행되고 있었지만 팬데믹을 겪으며 클라우드 도입이 예상치 못했던 속도로 가속화되었다.
플렉세라(Flexera)의 조사에 따르면 기업은 코로나19 때문에 계획보다 클라우드 사용을 더 많이 확대한 것으로 나타났다.

[그림1] 코로나19로 인한 클라우드 사용량 증가 (출처 : 플렉세라)

기술산업 시장조사업체 역시 클라우드 지출증가라는 주제에 대해서는 만장일치다. 포레스터는 2021년 퍼블릭 클라우드 인프라 시장 전망을 28%성장에서 팬데믹으로 인해 35% 성장으로 상향 조정했다. 유럽IDC의 소프트웨어 및 인프라 부문 선임 프로그램 디렉터 칼라 아렌드는 “클라우드 투자는 2020년에 가속화됐으며, 성공적인 투자효과를 거둔 기업은 투자 수준을 유지하며 20% 정도 추가로 증가할 것이다”라고 했다.⁵⁾
영국 소매업체 세인즈버리(Sainsbury)의 그룹 CIO 필 조던은 “2020년, 직원들이 마이크로소프트365 같은 클라우드 툴에 대해 ‘3개월만에 3년 동안의 채택’을 했다. 전략은 변경되지 않았지만 실질적으로 변한 것은 채택과 채택에 대한 장벽이었다”고 말했다. 세인즈버리는 클라우드 서비스의 유연성을 활용해 전자상거래 운영을 확장하고 변동적인 수요를 맞출 수 있었다.³⁾
혈액암 자선단체 앤서니놀란(Anthony Nolan)의 최고 디지털 및 정보 책임자 대니 아티아스의 경우, 기증자 CRM과 고성능 DNA 시퀀싱 애플리케이션 같은 핵심 시스템을 자체 데이터센터에서 마이크로소프트 애저와 구글 클라우드 인프라로 이전하려는 계획을 이미 상당히 진행 중이었지만 팬데믹이 닥치자 이전 전략은 초대형 캠페인으로 발전했다. 그는 “작년에 우리의 전략을 가속화했다. 2020년 애저 지출은 2019년의 3배 수준이며, 인프라와 플랫폼의 총비용은 40% 낮추면서 클라우드 전략의 가치를 입증했다”라고 말했다.⁴⁾

[그림2] 코로나19로 인한 각 분야 디지털 수용 현황 (출처 : 2021 Tech. Trend)

퍼블릭 클라우드의 약진

가파른 클라우드 전환 증가세는 온라인 수업과 재택근무로 촉발되었다. 전염성이 강한 코로나19 바이러스에 대응하기 위한 처방은 ‘거리두기’였고 많은 사람들이 모이는 학교, 회사는 폐쇄되고 온라인수업, 재택근무로 전환되었다. 평소 4~5만명이 접속 가능한 온라인 수업 시스템에 300만 명이 동시접속할 수 있게 해야 했는데 클라우드가 구원투수로 떠오른 것이다. 재택근무도 마찬가지다. 재택근무 시스템을 갖춘 회사는 손에 꼽을 정도였고 그마저도 최소 규모로 운영되던 시스템을 2~3주 안에 테스트까지 마쳐 오픈하려면 무한대로 확장 가능한 퍼블릭 클라우드 외에는 답이 없었다. 기존 데이터센터에서 프라이빗 클라우드나 하이브리드 클라우드를 운영하던 업체도 클라우드 버스트(Cloud Burst) 상황과 운영인력 리소스 감소를 이유로 퍼블릭 클라우드로 이관하는 추세이다.

[그림3] 조직 내 퍼블릭 클라우드 활용률 (출처 : 2021 클라우드 현황 보고서, 플렉세라)

퍼블릭 클라우드의 장점

① 글로벌 퍼블릭 클라우드 업체의 즉각적이고도 무한한 확장성

이렇듯 퍼블릭 클라우드를 활용하면 빠른 스케일업(Scale Up), 팬데믹 상황 종료후의 편리한 스케일다운(Scale Down)이 가능하다. 또한 글로벌 퍼블릭 클라우드 업체의 인프라와 글로벌 운영을 활용해 제품을 보다 광범위한 고객 분야, 지역 및 채널로 거의 즉각적으로 확장할 수 있다. 그러나 퍼블릭 클라우드가 가진 장점은 이러한 확장성만이 아니다.

② 머신러닝, 인공지능, 빅데이터 분석 장비 설치 없이 클라우드에서 필요한 만큼 사용

퍼블릭 클라우드는 매년 1,167개 이상의 신규 서비스가 새롭게 출시(최근 5년 평균)되는 반면, 프라이빗 클라우드는 약간의 기능 개선만 이루어지고 있다. AWS, Azure, Google 등의 CSP는 클릭 몇 번으로 콜센터를 구축하고 엣지 클라우드로 IoT 센서를 지원하며 AI, ML, IoT, Application modernization 등을 지원하는 데 반해 프라이빗 클라우드는 IaaS에 머물러 있다.
별도의 대용량 GPU를 구입하고 빅데이터 분석을 위한 인프라를 구축하지 않아도, 데이터 수집부터 저장, 분석(ML), 시각화, 개발에 Cloud Full Managed Service를 활용하여 빠르게 데이터를 분석할 수 있고 사용한 만큼 비용만 지불하면 된다. 사실 빅데이터 분석을 위한 인프라는 비용이 많이 들고 구축도 까다롭지만 연중 내내 사용하는 경우는 드물다.
게다가 클라우드 업체들은 누구나 ML, AI, 빅데이터 같은 고급 기술을 쉽게 활용할 수 있도록 기술 진입장벽을 낮추고 있다. AWS는 RDBMS인 오로라에 ML을 탑재해 바로 감성분석이 가능하도록 했다. 또 비즈니스 인텔리전스 툴에도 자연어 분석 기능을 넣어 대화 형태로 질문하면 바로 필요한 그래프가 그려지게 했다.⁶⁾
구글 클라우드도 최근 ‘커넥트 시트’를 출시해 엑셀 격인 구글시트에서 빅데이터 분석툴인 빅쿼리에 바로 접근해 데이터웨어하우스에 담긴 정보를 활용할 수 있게 했다. 또 자연어 처리(NLP)를 통해 페타바이트 용량의 데이터를 분석할 수 있게 해주는 ‘데이터QnA’, 직원 누구나 쉽게 데이터를 탐색하고 분석할 수 있게 해 주는 웹 기반 BI 플랫폼 ‘루커’도 제공하고 있다.⁷⁾

③ 클라우드 보안은 클라우드 아키텍처별로 달라

클라우드 보안은 온프레미스 컴퓨팅에서의 보안과는 완전히 다르다. 퍼블릭 Iaas 위에서 또는 PaaS 기반으로 배포되는 애플리케이션의 경우 온프레미스와 달리 개발, 통합, 빌드, 테스트, 패키징, 배포, 운영 과정이 모두 데브옵스 기반으로 자동화되기 때문에 클라우드 기술을 아주 잘 이해하고 있어야 한다. 예를 들어 컨테이너 보안을 하기 위해서는 컨테이너 기술에 대한 이해가 필수이며 컨테이너 기술을 이해하기 위해서는 개발프로세스에 대한 이해가 필요하다. 또한 테스트를 위한 인프라를 갖추는 과정에서 IaC(Infrastructure as Code)가 활용되는데, 이는 인프라 구성을 위한 환경을 코드 형태로 작성하여 필요한 컴퓨팅 환경을 유연하게 제공한다는 장점이 있지만 이 IaC 코드는 해커들의 주요 타겟이 될 수 있어 일반 애플리케이션 코드보다 더 높은 수준으로 보호되어야 한다. AWS는 코드 파이프라인을 이용하여 데브섹옵스를 구현하고 있고 IaC로는 AWS 클라우드포메이션(CloudFormation)을 활용한다. 또한 AWS 람다(Lambda) 함수가 스토리지에 저장된 템플릿을 분석한다. 마이크로소프트 애저(Azure)의 경우에도 개발자가 GitHub에서 커밋하면 자동으로 코드에 대한 보안검증이 이뤄진다. 검증을 통과하면 애저 파이프라인에서 컨테이너 이미지가 만들어져 애저 쿠버네티스를 통해 배포되고 애저 보안센터(Azure Security Center)는 이미지의 취약점 및 컴플라이언스 여부를 검증한다. 배포 후에는 애저 모니터가 보안로그를 수집한다. 이렇듯 최근에는 CSP에서 제공하는 보안서비스를 많이 활용하는 추세이다.

④ 빠르고 혁신적인 클라우드 네이티브 컴퓨팅에 필요한 도구 구비

기존의 레거시 어플리케이션 인프라를 데이터센터에서 클라우드로 이전하는 정도가 아니라 클라우드의 이점을 최대로 이용할 수 있도록 애플리케이션을 구축하고 실행하는 방식으로 기업의 클라우드 전략이 진화하고 있다. 개발자 생산성, 비즈니스 민첩성, 확장성, 가용성 및 비용 절감 효과를 높이기 위한 전략이라 할 수 있다.⁸⁾ 이를 위해서는 마이크로 서비스 아키텍처, 컨테이너, 쿠버네티스와 같은 컨테이너, 데브섹옵스, 지속적인 통합 및 지속적인 전달(CI/CD)을 위한 자동화된 파이프라인 등이 필요한데, 퍼블릭 클라우드를 사용하면 CSP가 제공하는 이러한 혁신적인 도구와 기능을 활용할 수 있는 것이다.

[포스트 코로나 시대의 디지털 기업을 위한 클라우드 네이티브] 참고 ☞

⑤ 서비스와 데이터 복원력 향상 및 가동중지 시간, 사이버침해 최소화

퍼블릭 클라우드는 자동화된 임베디드 보안 프로세스 및 데브섹옵스(DevSecOps)를 통해 플랫폼 무결성을 개선할 수 있다. 퍼블릭 클라우드의 데브섹옵스 플랫폼은 일관된 기술 스택을 지속적으로 업그레이드함으로써 기술 위험을 줄인다. 2030년까지 기업은 시스템 가동 중지 시간 및 사이버 보안 침해로 약 6,500억 달러의 손실을 초래할 것이라고 한다. 퍼블릭 클라우드를 이용한 탄력적인 아키텍쳐를 통해 가동중지 시간을 약 57% 줄일 수 있으며 침해 대응 비용을 26% 절감할 수 있다고 한다.

⑥ 퍼블릭 클라우드의 자동화된 API 서비스로 agile한 PoC 개발 가능

글로벌 퍼블릭 클라우드 업체는 계속해서 표준화되고 자동화된 클라우드 플랫폼과 진화한 셀프서비스를 고객에게 제공한다. 따라서 자동화된 API 기반 서비스를 통해 비즈니스 아이디어를 프로토타입화하는 데 필요한 시간을 줄여 기업들이 빠르게 혁신할 수 있도록 지원한다. 네슬레의 경우 클라우드 네이티브 블록체인 솔루션을 사용하여 원산지부터 매장 선반까지 공급망 트랜잭션을 불변적이고 검증가능한 방식으로 저장함으로써 공급 투명성을 달성했다.

퍼블릭 클라우드 도입 사례

실제 1993년 설립하여 2020년 1년간에 걸친 클라우드 전환을 실행한 이투스교육의 문의선 CTO는 프라이빗 클라우드 구축도 고려했느냐는 질문에 “클라우드 전환의 첫번째 목적이 확장성(Scalability)의 확보였기에 퍼블릭 클라우드는 고려하지 않았습니다. 자유로운 스케일업, 스케일 아웃을 위해서는 퍼블릭 클라우드가 답이라고 생각했습니다.”라고 답했다.

대표적인 화상회의 솔루션 업체, 줌(Zoom)은 초기 폭발적인 수요을 충족하기 위해 퍼블릭 클라우드 인프라를 통해 매일 5천~6천 대의 서버 용량을 추가할 수 있었다. CEO 에릭 유안은 “당시 클라우드의 도움이 아니었다면, 줌의 데이터센터로는 전례 없는 트래픽에 맞추어 빠르게 확장할 수 없었다”라고 했다.⁹⁾

아마존의 알렉사(Alexa)와 같은 친숙한 가상 도우미를 위해 개발한 자연어 처리 기술을 활용하는 자동화된 콜센터 사례도 있다. 전국적으로 온라인 공공부문 서비스는 2021년 초에 막대한 웹 트래픽과 백신 스케줄링에 대한 수요가 급격히 증가하면서 국민 응대상의 문제가 발생했다. 미국 워싱턴주는 아마존이 개발하고 AWS 클라우드에 호스팅하는 웹 기반 모바일 가상 콜센터로 이루어진 옴니채널 시스템을 올 3월 채택하고 5만건 이상의 통화를 처리했다.

지난 2월 구글은 코로나 전염병 대응 클라우드 서비스 컬렉션의 일환으로 백신 스케줄링 시스템을 선보이며 발신자의 백신 자격을 결정할 수 있는 인공지능 가상 콜센터 에이전트를 포함하여 28개의 다른 언어와 방언으로 고객이 백신접종을 예약할 수 있게 하였다. 이 시스템은 온라인 등록 및 사전 심사, 구글 지도를 이용하여 위치 검색 및 예약 설정, 자동 알림 및 기타 알림을 발급한다. 그런 다음 체크인 프로세스를 가속하는 현장 의료팀을 위해 환자 식별과 같은 데이터를 수집한다. 이 덕분에 미국은 5월에 약 310만 명이 백신을 접종했다.

물류 및 운송기업 UPS는 팬데믹으로 인해 물동량이 급격하게 증가했지만, 클라우드 기반 데이터 처리, 인공지능 및 머신러닝 도구를 이용하여 최적화된 라우팅 소프트웨어를 설계하여 이에 대응할 수 있었다. UPS 운전자들은 전 세계에서 하루 2천만 개 이상의 패키지를 제공할 때 평균 120~125개의 상하차를 제공한다. 가능한 경로의 수는 거의 200개 자리로 하루에 10억 개의 데이터포인트를 처리할 수 있는 머신러닝 모델은 연간 최대 4억 달러까지 연비를 절약한다.

골드만삭스와 같은 경우는 소비자 금융으로 진출하기 위해 소비자 대출상품과 첫 신용카드를 애플 클라우드로 출시했다. 카드는 협업과 원활한 사용자 경험을 통해 6개월만에 수백만 명의 고객을 유치했으며 수요를 맞추기 위해 규모를 확장해야 했다. 이러한 모든 것들을 디지털로 대규모로 제공할 수 있었던 것은 클라우드 기술 덕분이다.

퍼블릭 클라우드 중심의 멀티 클라우드 대세

클라우드 전환을 시작할 때의 목표는 비즈니스 프로세스와 운영을 좀더 단순하고 간편하게 만들수 있을 것이라는 기대감이 컸고, 그에 따라 단일 클라우드 전략이 인기가 있던 것이 사실이다. 그러나 지난 1~2년간 기업은 ‘클라우드 운영모델은 그 기업의 비즈니스 전략과 현실 상황에 기초해야 하고 모든 것을 단일 클라우드 공급업체로부터 얻는 것은 불가능하며 단일 클라우드에 의존하는 것이 위험하다’는 것을 학습하게 되었다.
글로벌 클라우드 매니지드 서비스 업체 플렉세라가 최근 공개한 ‘2020 클라우드 현황 보고서’에 따르면 조사 대상 기업 750개 중 93%가 멀티 클라우드 전략을 고려하고 있는 것으로 나타났다.

많은 기업들이 퍼블릭 클라우드 중심으로 멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드를 활용하는 방식으로 전략을 수정하고 있다. 예전에는 프라이빗 클라우드 중심으로 하이브리드 클라우드를 구축하였으나 프라이빗 클라우드는 사실 레거시와 굉장히 유사하여 클라우드의 장점을 살리기 어렵다는 한계를 느낀 기업들이 퍼블릭 클라우드 중심으로 활용방식을 바꿔가고 있는 것이다.

멀티 클라우드는 사용 기업 입장에서 특정 업체와 기술에 종속되지 않을 수 있고, 업무 시스템 각각에 가장 잘 맞고 비용 효율적인 클라우드를 선택할 수 있다는 점에서 선호되고 있다. 또 클라우드 서비스에 오류가 발생하더라도 다른 쪽에서 이를 대체할 수 있어 안정적인 시스템 운영을 위해서도 필요성이 부각되고 있다. 또한 동종 최고의 best-of-breed 기능을 골라서 사용하면서 업무 성능을 최고로 끌어올릴 수 있다.
예를 들어, 글로벌 1위 퍼블릭 클라우드 업체 AWS는 기업들이 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 AI툴을 지속적으로 추가하고 있다. 개인화 추천, 매출수요 예측, 온라인 사기탐지, 엔터프라이즈 검색 같이 아마존닷컴의 AI역량을 그대로 상품화한 것이다. 구글 클라우드도 ‘커넥트 시트’를 출시해 엑셀격인 구글시트에서 빅데이터 분석툴인 빅쿼리에 바로 접근해 데이터웨어하우스에 담긴 정보를 활용할 수 있게 했다. 또, 자연어처리(NLP)를 통해 페타바이트 용량의 데이터를 분석할 수 있게 해 주는 ‘데이터QnA’, 조직 구성원 누구나 쉽게 데이터를 탐색하고 분석할 수 있게 해 주는 웹 기반 BI 플랫폼 ‘루커’도 제공하고 있다. 멀티 클라우드로 전략을 수립하면 애플리케이션별로 필요한 기능들을 브랜드별로 골라서 활용할 수 있는 것이다.

클라우드 매니지드 서비스(MSP) 시장의 확대

멀티 클라우드 모델이 여러 가지 장점이 있음에도 불구하고 단일 클라우드와 비교하여 사전에 고려해야 할 상대적 단점도 많다. 밑의 [표1]에서는 멀티 클라우드와 단일 클라우드의 장단점을 분석해 보았다.

[표1] 멀티 클라우드와 단일 클라우드 비교 (출처 : 2021년 클라우드 컴퓨팅의 주요 흐름과 과제)
	멀티 클라우드	단일 클라우드
위험도	위험 분산할 수 있다. 공급자에 Lock-in 되지 않는다.	복잡성이 감소한다.
비용	운영비용, 관리비용이 증가한다.	구매 시 볼륨 할인이 가능하다.
요구되는기술	크로스 플랫폼 개발/운영 기술이 요구된다.	단일 플랫폼에만 집중할 수 있다.
운영 Tool	멀티 클라우드 지원 Tool이 요구된다.	추가구매 비용 없이 플랫폼 전용 Tool로 가능하다.