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데이터 활용을 위한 클라우드 스토리지 전략

관리자

데이터 저장에 특화된 STaaS 도입 필요 [자료제공=씨게이트]


전 세계 다양한 조직에서 데이터양이 매일 증가하고 있다. IDC에 따르면, 전 세계의 전체 데이터가 2025년까지 175ZB 규모로 증가할 것으로 예상된다. 씨게이트(Seagate)의 “Rethink Data” 보고서에서도 향후 2년 동안 엔터프라이즈 데이터가 연간 42.2%씩 증가할 것으로 예상했다.


이러한 데이터의 대폭 성장에 대응하기 위해 기업들은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 구축을 서두르고 있다. 이처럼 많은 조직이 비용을 절감하기 위해 워크로드를 클라우드로 이동하고 있지만, 더이상 이러한 전제가 스토리지 시나리오에 적용되지 않을 수 있다. 그 이유는 데이터 저장, 읽기, 쓰기 및 이동 비용이 상당하기 때문에 비용 초과 및 예상치 못한 비용이 발생할 수 있기 때문이다.


이러한 예상치 못한 비용은 비즈니스에 문제가 되며, Hyperion Research가 발표한 독립 보고서에 따르면 스토리지 시스템 구입과 관련된 최우선 검토 기준은 총소유비용(TCO)인 것으로 나타났다. 비즈니스 리더들은 스토리지의 TCO를 통제하고 싶어 한다. 많은 IT 리더들은 시간이 지나도 비용이 일정할 것이라는 생각으로 클라우드 공급자와 계약을 체결한다. 하지만 데이터 분석과 같은 새로운 방식으로 데이터를 활용해야 할 때 비용이 통제할 수 없을 정도로 급증할 수 있다.


또한, 다양한 이해 관계자들이 데이터를 사용할 새로운 목적을 발견하게 되면, 그에 따른 데이터 비용이 추가적으로 증가한다. 이러한 추가적인 사용을 위해서는 더 많은 애플리케이션이 더 많은 데이터에 액세스해야 하므로 새로운 액세스 비용이 발생하게 된다. 이 보고서에서는 데이터 스토리지 비용과 관련한 당면 과제와 IT 의사 결정자(ITDM)들이 최신 STaaS(storage-as-a-service) 전략을 통해 이러한 과제들을 해결할 수 있는 방법들을 살펴본다.


 

데이터뿐 아니라 데이터 비용 통제 역시 필수


데이터는 비즈니스 전략에 필수적이다. IT 및 비즈니스 리더들은 레거시 데이터에서 가치를 추출하고 새로운 데이터를 원활하게 생성, 저장, 이동 및 분석하여 통찰력을 발견하며 새로운 수익원을 창출해야 한다. 그러나 데이터 스토리지의 측면에서 TCO는 까다로운 문제다.


조직이 워크로드 및 스토리지를 위해 클라우드로 전환하기 시작했을 때, IT 리더들은 최근과 같이 데이터가 대규모로 증가하고 데이터의 새로운 용도가 나타날 것이라고 상상하지 못했다. 이로 인해 많은 기업들이 효율적인 비용으로 데이터를 저장 관리할 수 있는 방법을 고민하고 있다. 대안으로 제시된 클라우드의 경우 스토리지 비용은 매 순간마다 누적되며 API 설치 및 데이터 전송으로 인한 추가 요금으로 인해 비용 예측을 어렵게 만들어 비용 초과가 빈번하게 발생한다.


클라우드 스토리지의 TCO는 다음과 같은 여러 요소에 의해 영향을 받을 수 있다.

 • 전체 스토리지 비용

 • 읽기 액세스 비용

 • 쓰기 액세스 비용

 • 운영비 나열 및 생성

 • 더 높은 티어의 검색 비용으로 아카이브

 • 지원 비용


여러 클라우드 스토리지 서비스에서 이러한 요소는 예측이 매우 어렵다. 예측이 가능한 유일한 요소는 데이터의 양과 스토리지 비용이 증가할 것이라는 점이다. IT 리더들은 미래에 어떤 새로운 애플리케이션이 배포될지 예측할 수 없으며 비즈니스 이해 관계자들이 이렇게 저장된 데이터를 어떤 새로운 방식으로 사용하게 될지도 정확하게 평가할 수 없다. 향후의 읽기/쓰기 액세스 요구 사항 및 패턴도 예측하기 어렵다.


예를 들어, 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 활용하는 애플리케이션은 데이터 환경을 변화시키는 강력한 요소다. AI와 ML을 활용하는 애플리케이션은 방대한 데이터를 필요로 하고, 앞으로 더 많은 데이터를 요구하며 새로운 사업부에도 도입될 것으로 예상된다. 데이터에 대한 다양한 요구 사항을 가진 많은 신규 사업자는 데이터에 액세스하고 이를 활용하기 위해 스토리지 비용이 증가하게 된다. 이에 기업들은 애플리케이션 및 비즈니스 요구 사항에 적합한 클라우드와 최상의 공급 업체를 선택하기 위해 노력한다.


CIO 및 기타 ITDM은 비용과 관련한 결정을 자주 내려야 하며, 그러한 결정은 높은 확률로 데이터 액세스 및 활용과 연관된다. 더욱이 IT 예산이 감소함에 따라 더 적은 리소스로 더 많은 것을 달성해야 하기도 한다. IT 예산을 기획할 때 데이터 스토리지는 동일하게 유지될 것으로 간주되므로, 고정 예산에서는 일반적으로 데이터 스토리지와 관련한 비용에 예산이 배정되지 않는다. 데이터는 가치가 나타날 때까지 잠재적인 투자 수익률(ROI)을 파악하는 것이 어렵기 때문에 CIO들도 데이터에 가치를 부여하는 것에 어려움을 겪고 있다.


그러나 데이터에서 ROI 또는 가치를 도출하기 위해서는 데이터에 액세스할 뿐만 아니라 비용 대비 효율적으로 저장할 수도 있어야 한다. 이러한 데이터 중심 환경에서 데이터 사용이 증가하고 데이터의 수집 및 분석을 위한 도구가 추가 데이터를 수용하기 위해 진화하면서 IT 리더에게는 데이터 사용 비용을 통제할 수 있는 스토리지 전략이 필요하게 됐다.


 조직의 IT 인프라에 사용되는 클라우드 유형

 

새로운 사고가 필요한 스토리지


스토리지가 만병통치약은 아니지만, 최근 기업들은 스토리지와 컴퓨팅용으로 별도의 클라우드를 사용하고 있다. 이는 각각의 용도가 다르며 관련 비용이 다르게 계산되기 때문이다. 그리고 이러한 스토리지 관리 방법이 미래에 대비한 전략을 세우는 데 더 효과적이다. 기업들이 현대적인 장기 스토리지 전략을 채택함에 따라, 스토리지와 관련하여 다음과 같은 필수 요소를 모색해야 한다.


데이터 주권

조직은 필요할 때 데이터를 처리 및 활용할 수 있는 역량을 갖춰야 한다. 데이터 주권은 필요에 따라 데이터를 배치하고 이동할 수 있고, 상황에 따라 비용 부담 없이 데이터를 공유할 수 있는 권한을 의미하기도 한다. 조직은 장기적인 계약에 종속되지 않아야 하고, 계획했던 것보다 더 많이 저장할 수도 있어야 한다. 데이터 주권이 필수적인 이유는 데이터 소스가 지속적으로 증가하고 있고, 컴퓨팅 기술의 발전에 의해 더 많은 활용처가 생기고 있으며, 향후 데이터로부터 새로운 가치를 도출할 수 있는 잠재력을 품고 있기 때문이다.


이동의 자유

데이터의 현재 위치 및 미래의 위치를 통제할 수 있어야 하며, 다른 위치로 입출력하기 쉬워야 한다. 이는 네트워크에서 사용 중인 데이터의 이동뿐만 아니라 기업이 일괄적으로 데이터를 ‘리프트 앤 시프트’해야 하는 경우 대량의 데이터에도 적용된다. 대량의 데이터를 원활하게 입출력할 수 있어야 한다.


BYOA(Bring Your Own Anything)

조직이 공급 업체가 제공하는 서비스만을 선택해야 한다면 유연성이 감소하거나 아예 사라진다. 기업은 최상의 솔루션을 선택하도록 지원하는 클라우드 공급 업체와 협력해야 한다.


오케스트레이션

오케스트레이션은 엔터프라이즈의 다양한 데이터, 리소스 및 애플리케이션을 통합하여 비즈니스 니즈를 달성하는 것을 의미한다. 기업에는 통합 프로세스 또는 워크플로를 통해 자동화된 태스크를 정렬 및 조정할 수 있는 스토리지 기능이 필요하다. 오케스트레이션은 사용자가 원하는 곳에 데이터를 배치할 수 있는 명확하고 간소화된 체계를 제공한다.


이러한 필수 요소는 컴포저블(composable) 클라우드 환경에서만 적용할 수 있다. 컴포저블 클라우드는 엔터프라이즈의 정확한 기능, 비용 및 확장 요구 사항을 충족할 수 있도록 스토리지, 컴퓨팅 및 애플리케이션에 적합한 클라우드 솔루션을 결합하는 서비스 형태다. 기업들은 컴포저블 클라우드를 통해 조직, 애플리케이션 및 비즈니스 요구 사항에 적합한 클라우드 공급 업체를 선택할 수 있다. 즉, 기업들은 다양한 목적을 위해 각각 다른 클라우드를 전략적으로 사용할 수 있게 된다.


이제 조직은 독립적으로 작동하는 특수 스토리지 및 컴퓨팅 클라우드를 구축할 수 있으며, 여러 파트너와의 협력을 통해 최상의 옵션을 선택할 수 있다. 이는 한 클라우드에 데이터를 저장한 후 필요에 따라 다른 컴퓨팅 클라우드를 사용하여 스토리지 클라우드에 저장된 데이터를 활성화할 수 있다는 것을 의미한다.


컴포저블 클라우드 환경에서 비용 대비 가장 효율적인 스토리지 방식은 STaaS(Storage as a Service)다. STaaS 방식은 사용자의 예상을 벗어나지 않는 비용 안에서 서비스 모델을 구축할 수 있으며, 데이터 활용을 위한 컴퓨팅 및 그래픽처리장치(GPU) 서비스를 사용하기 위한 상호 연결을 제공할 수 있다. 이 모델은 비용 대비 효율성이 가장 높다.


 

스토리지용 데이터 중심 클라우드


최근 많은 기업이 스토리지 비용으로 인해 엑사바이트 규모의 데이터를 삭제하고 있다. 그렇기 때문에 데이터를 저장하기 위한 새로운 유형의 접근 방식이 필요하다. 이를 통해 페타바이트 규모로 증가하는 데이터에 맞춰 스토리지를 확장하고, 데이터 활용에 따른 경제성을 예측할 수 있다. 현대적인 클라우드 전략에는 전반적인 데이터 아키텍처와 호환되고, 예측할 수 없는 비용과 비용 초과 없이 자유롭게 저장하고, 옮길 수 있으며 비즈니스 및 IT 리더가 생성 및 유지하는 정보의 가치를 극대화할 수 있도록 지원하는 스토리지용 특수 클라우드가 필요하다.


현대적인 클라우드 스토리지 플랫폼은 단순하고 신뢰할 수 있으며 효율적이어야 한다. 단일 스토리지 계층 모델을 통해 단순한 경제성을 제공해야 한다. 데이터는 항상 증가하고 새로운 용도가 지속적으로 나타나므로, IT 리더들은 데이터 스토리지 비용 및 데이터 액세스 비용으로 얼마가 소요될지를 처음부터 알아야 한다. 다양한 방식으로 데이터에 거의 항상 액세스하고 이를 사용해야 하는 요즘, IT 리더들은 데이터를 클라우드에서 다른 곳으로 이동해야 할 때 송신 요금이 부과되지 않는 데이터 중심 클라우드를 찾아야 한다.


엔터프라이즈에서의 대규모 데이터 저장과 관련해서 아직까지 충족되지 않는 요구 사항이 많다. 그러나 스토리지의 미래는 데이터 저장에 특화된 클라우드 내의 STaaS다. 씨게이트 Lyve Cloud는 경제성을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 확장이 가능한 보안 스토리지 플랫폼이다. 단순하고 신뢰할 수 있으며 효율적이고, 비용 구조도 이해하기 쉽다. 편리한 상시 작동 스토리지 모델을 통해 사용 기간 동안 단일 가격으로 스토리지 용량을 제공한다.


씨게이트 Lyve Cloud


출처: CCTV뉴스(데이터 활용을 위한 클라우드 스토리지 전략)

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