인디오슬롯 | 홀덤페이지는 오랫동안 수많은 회의에 참석하면서 아무도 대답할 수 없는 질문을 던지곤 했다. “이 클라우드 아키텍처의 효율성을 어떻게 측정하고 있으며, 이를 개선하기 위해 어떤 조치를 하고 있는가?” 회의 참석자들의 멍한 표정을 보면 “북극곰을 어디에 보관할 것인가?”라고 질문한 것처럼 보일 것이다. 하지만 이 질문은 우리가 생각하는 것보다 더 중요한 질문이다.

효율성이란 시간, 노력, 에너지, 비용 등 가능한 최소한의 자원을 사용해 원하는 결과를 달성하는 것이다. 이는 기계, 시스템 또는 프로세스가 불필요한 낭비 없이 입력을 출력으로 얼마나 잘 변환하는지를 반영한다. 엔지니어링에서는 기계의 가치 있는 작업과 소비된 총 에너지의 비율을 의미할 수 있다.

인디오슬롯 | 홀덤페이지 효율성은 낭비를 최소화하고 생산성을 극대화하는 것과 같은 운영 및 조직 측면도 포함한다. 이는 투자 수익률, 처리량, 자원 활용률과 같은 지표를 사용해 정량화한다.

효율성은 자원 소비와 관계없이 목표를 달성하거나 목적을 달성하는 데 초점을 맞추는 효과성과는 다르다. 시스템은 목표를 달성했지만, 필요 이상의 자원을 사용하는 경우 효율적이지는 않지만 효과적일 수는 있다. 문제는 많은 클라우드 아키텍처가 이 범주에 속한다는 것이다.

인디오슬롯 | 홀덤페이지 아키텍처의 효율성 측정
그렇다면 효율성 목표를 달성했는지 어떻게 측정해야 할까?

클라우드 컴퓨팅의 효율성은 단순히 비용을 절감하는 것뿐만 아니라 자원 활용을 극대화하고 성능을 개선하며 확장성을 보장하는 것이다. 효율성을 효과적으로 측정하려면 여러 요소가 융합된 아키텍처에 몇 가지 주요 지표와 프로세스를 통합해야 한다.

자원 활용률 지표는 클라우드 인프라가 할당된 자원을 얼마나 잘 사용하고 있는지 추적한다. 활용률이 높으면 리소스를 효율적으로 사용하고 있다는 뜻이고, 활용률이 낮으면 프로비저닝이 과도하게 이루어지거나 자산이 제대로 사용되지 않고 있다는 뜻이 될 수 있다. CPU, 메모리, 스토리지 사용률을 실시간으로 모니터링하는 도구는 유용한 인사이트를 제공할 수 있다.
비용 효율성 지표는 클라우드 자원의 비용과 해당 자원에서 파생되는 가치를 비교한다. 여기에는 지출 비율을 추적하고, 예산과 비교하고, 비용 효율적인 할당 전략을 분석하는 것이 포함된다. 핀옵스 프랙티스는 여기서 클라우드 지출에 대한 가시성과 제어 기능을 제공한다.
지연 시간, 처리량, 오류율과 같은 성능 지표는 중요한 지표이다. 융합 아키텍처는 이런 지표를 지속적으로 모니터링해 애플리케이션과 서비스가 원하는 성능 파라미터 내에서 작동하는지 확인해야 한다.
확장성 지표는 클라우드 컴퓨팅의 특징이다. 확장 작업의 시간과 효율성을 측정하면 아키텍처가 성능 저하나 과도한 비용 없이 다양한 워크로드를 처리할 수 있는지 확인할 수 있다.

클라우드 아키텍처가 효율성을 달성하는 방법
아키텍처의 각 구성 요소의 효율성을 측정할 수는 있지만, 이는 절반의 이야기일 뿐이라는 점을 잊지 말자. 시스템에는 10개에서 1,000개의 구성 요소가 있을 수 있다. 이런 구성 요소가 함께 모여 융합 아키텍처를 구성하면 효율성을 측정하고 보장하는 데 여러 가지 이점을 제공한다.

컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 자원을 결합해 중앙집중식 관리를 용이하게 한다. 통합 뷰를 통해 더 간단한 모니터링과 최적화가 가능해 서로 다른 시스템 관리의 복잡성을 줄여준다.
통합 접근 방식을 통해 실시간 수요에 따라 자원을 동적으로 배포할 수 있다. 이를 통해 유휴 자원을 줄이고 활용도를 높여 효율성을 높일 수 있다.
내장된 자동화 도구는 확장, 프로비저닝, 로드밸런싱과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 데 도움이 된다. 이런 도구는 자원 할당을 실시간으로 조정해 수작업 없이 최적의 성능을 보장할 수 있다.
내장된 고급 모니터링 도구와 분석 플랫폼은 자원 사용량, 비용 패턴, 성능 지표에 대한 상세한 인사이트를 제공한다. 이를 통해 클라우드 자원을 지속적으로 최적화하고 선제적으로 관리할 수 있다.

즉, 효율성 지표에 대한 가시성을 확보하고 이런 구성 요소를 결합해 효율성을 높일 수 있다면, 1+1=4 유형의 시나리오를 만들 수 있다. 예를 들어, I/O 측면에서 효율성이 낮은 스토리지 시스템이 있다. 이런 스토리지를 캐싱 미들웨어 시스템과 결합하면, 구축 및 운영에 필요한 비용 대비 결합된 사용으로 얻을 수 있는 성능의 측면에서 효율적인 아키텍처를 구현할 수 있다.

반대로 서버리스 컴퓨팅과 서버리스 데이터베이스와 같이 매우 효율적인 두 가지 구성 요소가 있다. 그러나 이 두 가지를 결합해 시스템을 구성하면 더 효율적일 수 있다. 이런 일은 항상 일어난다. 클라우드 컴퓨팅 아키텍처가 최고의 구성 요소만 활용하고도 통합 시스템으로 배포될 때 실패하는 경우가 너무 많다. 아키텍트가 이처럼 융합된 아키텍처의 효율성을 고려하지 않았기 때문이다.

이렇게 효율성을 구현하는 과정은 보기만큼 복잡하지 않다. 스토리지, 컴퓨팅, 데이터베이스와 같은 구성 요소를 선택할 때 효율성을 고려하고 효율성 측면에서 함께 작동하는 방식을 검토하기만 하면 된다.

효율성은 특히 AI 시스템을 구축할 때 중요한데, 클라우드 및 AI 시스템 아키텍처는 클라우드 서비스 업체가 AI 시스템을 구축하는 데 필요하다고 생각하는 모든 것을 쇼핑 목록에 넣는다. 이렇게 하면 결국 구축 및 운영 비용이 너무 많이 들어 실패하기 쉽다. 효율성을 전혀 고려하지 않았기 때문이다.
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