좋은 하이브리드 클라우드는 여러 클라우드를 쓰는 환경이 아니라, 업무의 특성에 따라 가장 적합한 위치를 선택할 수 있는 환경이다.

한동안 기업의 클라우드 전략은 비교적 단순했다. 기존 데이터센터에서 운영하던 시스템을 퍼블릭 클라우드로 이전하면 비용을 절감하고, 필요한 자원을 빠르게 확보하며, 운영 효율도 높일 수 있다는 기대가 컸다. 이에 따라 많은 기업이 ‘클라우드 퍼스트’를 선언하고 가능한 많은 업무를 퍼블릭 클라우드로 이동시켰다.

하지만 실제 운영 경험이 쌓이면서 기업의 질문도 달라지고 있다.

“클라우드를 사용할 것인가?”가 아니라 “어떤 업무를 어떤 클라우드에 배치할 것인가?”가 더 중요한 질문이 된 것이다.

최근 일부 기업이 퍼블릭 클라우드의 워크로드를 자체 데이터센터나 코로케이션 환경으로 다시 옮기는 ‘클라우드 리패트리에이션’을 검토하는 것도 이러한 변화의 일부다. 그렇다고 기업들이 퍼블릭 클라우드를 포기하고 과거의 데이터센터로 돌아가고 있다는 의미는 아니다. 비용, 성능, 규제, 보안, 데이터 통제권을 고려해 일부 업무를 더 적합한 위치로 재배치하는 움직임으로 보는 것이 정확하다.

이제 기업의 클라우드 전략은 ‘클라우드 퍼스트’에서 ‘워크로드 퍼스트’로 전환되고 있다.

그림 1. 퍼블릭·프라이빗·엣지는 경쟁 관계가 아니라 업무 특성에 따른 역할 분담이다.

모든 업무에 적합한 하나의 클라우드는 없다

퍼블릭 클라우드는 여전히 매우 강력한 선택지다. 서비스를 빠르게 출시해야 하거나 이용량의 변동이 큰 업무, 글로벌 사용자를 대상으로 하는 서비스, 다양한 관리형 플랫폼과 AI 서비스를 활용해야 하는 프로젝트에는 퍼블릭 클라우드가 효과적이다.

개발 초기 단계에서는 필요한 만큼 자원을 즉시 확보하고, 실험이 끝나면 자원을 줄일 수 있다. 글로벌 리전과 풍부한 플랫폼 서비스를 활용할 수 있다는 것도 퍼블릭 클라우드의 중요한 장점이다.

반면, 사용량이 일정하고 장기간 운영되는 시스템은 이야기가 달라질 수 있다. 대규모 데이터베이스, ERP, 가상 데스크톱, 기업 내부 업무 시스템처럼 자원 사용량이 비교적 안정적인 워크로드는 퍼블릭 클라우드의 종량제 구조가 오히려 장기적인 비용 부담으로 이어질 수 있다.

가상머신 비용만 비교해서는 전체 비용을 정확하게 파악하기도 어렵다. 데이터 전송, NAT Gateway, 로드밸런서, 모니터링, API 호출, 스토리지 성능과 백업 등 여러 항목이 더해지면 예상했던 비용과 실제 청구 비용 사이에 차이가 발생할 수 있기 때문이다.

따라서 중요한 것은 퍼블릭과 프라이빗 중 어느 하나를 선택하는 것이 아니라, 업무의 특성과 비용 구조를 분석해 적합한 환경을 선택하는 것이다.

데이터와 AI가 워크로드 배치를 바꾸고 있다

생성형 AI의 확산은 워크로드 배치 전략을 더욱 복잡하게 만들고 있다.

기업이 AI를 활용하려면 내부 문서, 고객 정보, 연구개발 자료, 생산 데이터, 설계 정보와 직원들의 업무 경험을 AI 모델 또는 검색증강생성(RAG) 시스템과 연결해야 한다. 그러나 이러한 데이터를 외부 AI 서비스로 전송할 경우 데이터 저장 위치와 처리 과정, 모델 학습에 사용될 가능성, 접근 권한과 규제 준수 문제를 함께 검토해야 한다.

이 때문에 최근에는 데이터뿐 아니라 AI 모델, 컴퓨팅 인프라와 운영 정책에 대한 통제권까지 확보하려는 프라이빗 AI와 소버린 AI가 주목받고 있다. 소버린 AI는 단순히 서버를 국내 데이터센터에 설치하는 것만을 의미하지 않는다. 데이터가 어디에서 저장되고 처리되는지, 누가 인프라와 모델에 접근할 수 있는지, 어떤 법률과 정책이 적용되는지까지 관리할 수 있어야 한다.

AWS 역시 데이터 레지던시 요구사항과 클라우드의 유연성을 함께 고려해야 한다는 전제 아래 하이브리드 클라우드 설계 지침을 제공하고 있다. 이는 데이터 주권이 특정 프라이빗 클라우드 사업자만의 주장이 아니라, 글로벌 퍼블릭 클라우드 사업자도 대응해야 할 중요한 요구사항이 됐다는 의미다.

데이터와 기업 핵심 데이터를 분리하는 하이브리드 AI 활용 예시.

첫째는 비용의 예측 가능성이다. 단기간 사용하거나 수요 변화가 큰 업무에는 퍼블릭 클라우드가 적합하다. 반면 24시간 일정한 자원을 사용하고 대규모 데이터를 장기간 보관하는 업무는 프라이빗 클라우드 또는 데이터센터 기반 서비스가 유리할 수 있다.

둘째는 데이터 민감도와 규제다. 개인정보, 금융정보, 의료정보, 연구개발 자료와 핵심 영업정보처럼 외부 반출과 접근 통제가 중요한 데이터는 기업이 통제할 수 있는 프라이빗 또는 소버린 환경에 배치하는 것이 적합하다.

셋째는 지연시간이다. 스마트팩토리, 자율주행, 영상분석, 로봇과 의료장비처럼 즉각적인 판단이 필요한 업무는 데이터를 멀리 있는 중앙 클라우드로 전송한 뒤 결과를 기다리기 어렵다. 이런 업무는 데이터가 만들어지는 현장 가까이에서 처리하는 엣지 클라우드가 효과적이다.

넷째는 서비스의 확장성과 지역 범위다. 글로벌 고객을 대상으로 하거나 갑작스러운 접속 증가에 대응해야 하는 서비스는 퍼블릭 클라우드의 확장성과 글로벌 네트워크를 활용하는 것이 유리하다.

다섯째는 운영 통제권이다. 장애 대응 방식, 유지보수 일정, 보안 정책과 인프라 변경을 기업이 직접 통제해야 하는 핵심 시스템은 프라이빗 클라우드가 더 적합할 수 있다.

그림 3. 워크로드 배치는 데이터·지연시간·수요·기간·통제권을 순서대로 검토해 결정한다

정리하면 워크로드는 다음과 같이 구분할 수 있다.

• 퍼블릭 클라우드: 신규 서비스, 글로벌 서비스, 수요 변화가 큰 업무, 단기 프로젝트, 개발·테스트 및 다양한 관리형 서비스가 필요한 환경
• 프라이빗 클라우드: 핵심 데이터베이스, 장기 운영 시스템, 보안·규제 대상 업무, 일정한 사용량을 가진 서비스, 프라이빗 AI 및 로컬 LLM

엣지 클라우드: 제조·의료·유통 현장의 실시간 분석, 영상 및 센서 데이터 처리, 초저지연 서비스, 네트워크 단절에도 운영이 필요한 업무

Zadara는 퍼블릭 클라우드를 대체하기보다 보완한다

Zadara를 효과적으로 활용하는 방법은 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud와 같은 퍼블릭 클라우드를 모두 대체하는 것이 아니다. 각각의 장점을 살려 함께 사용하는 것이다.

예를 들어 고객이 접속하는 웹과 모바일 서비스는 퍼블릭 클라우드에서 운영하고, 고객정보와 핵심 데이터베이스는 국내 데이터센터에 구축된 Zadara 환경에서 관리할 수 있다. 외부 서비스의 확장성과 접근성은 퍼블릭 클라우드에서 확보하고, 중요한 데이터에 대한 통제권은 Zadara에서 확보하는 구조다.

또한 개발과 AI 모델 실험에는 퍼블릭 클라우드의 다양한 AI 서비스를 활용하고, 실제 운영 단계에서는 기업 데이터와 연결되는 추론 시스템을 Zadara의 GPU 기반 프라이빗 AI 환경에 배치할 수 있다. 공개 데이터와 범용 업무는 퍼블릭 AI를 사용하되, 기밀 문서와 고객 데이터를 사용하는 AI는 로컬 LLM으로 분리하는 방식이다.

사용량이 크게 변하는 서비스는 퍼블릭 클라우드에 두고, 사용량이 일정한 VM과 대규모 스토리지는 Zadara로 이동하는 비용 최적화도 가능하다. 이는 모든 시스템을 한 번에 이전하는 방식보다 위험이 낮고, 실제 사용량과 비용을 확인하면서 단계적으로 적용할 수 있다는 장점이 있다.

백업과 재해복구 환경을 서로 다른 클라우드에 분산하는 것도 하나의 방법이다. 퍼블릭 클라우드의 운영 데이터를 Zadara의 오브젝트 스토리지에 백업하거나, Zadara에서 운영하는 핵심 데이터를 별도 리전이나 퍼블릭 클라우드에 복제하면 특정 사업자나 데이터센터의 장애에 대한 의존도를 줄일 수 있다.

그림 4. 퍼블릭 클라우드·Zadara·엣지의 역할을 나눈 하이브리드 아키텍처 예시.

사례 출처: 첨부된 「Zadara 소개자료」. 수치와 표현은 외부 게시 전 원출처의 최신 상태를 재확인하는 것이 좋다.

익숙한 운영 경험을 유지하는 것도 중요하다

멀티클라우드와 하이브리드 클라우드의 가장 큰 어려움은 기술 자체보다 운영의 복잡성이다. 환경마다 관리 화면, API, 자동화 방식과 보안 정책이 다르면 운영 인력과 비용이 증가한다.

Zadara의 장점은 AWS와 유사한 인스턴스, VPC, 보안그룹, 로드밸런서, 오토스케일링 구조와 210개 이상의 AWS 호환 API를 제공한다는 점이다. 기존에 사용하던 AWS CLI, Terraform과 Ansible 등의 자동화 경험을 활용할 수 있기 때문에 퍼블릭 클라우드와 Zadara를 완전히 분리된 환경이 아닌 하나의 운영 전략 안에서 관리할 수 있다.

또한 Zadara는 기업 데이터센터, 코로케이션 시설과 서비스 제공자의 데이터센터에 구축할 수 있다. 기업은 필요한 위치에 프라이빗 클라우드를 구성하면서도 초기 대규모 장비 투자가 아니라 서비스형 인프라 방식으로 이용할 수 있다. 이는 퍼블릭 클라우드의 운영 편의성과 프라이빗 인프라의 통제권을 결합하려는 기업에 적합한 접근이다.

하이브리드 클라우드는 ‘중간 선택’이 아니다

하이브리드 클라우드는 퍼블릭과 프라이빗 사이에서 타협하는 구조가 아니다. 각 업무를 가장 적합한 위치에 배치하기 위한 적극적인 전략이다.

앞으로 기업의 클라우드 경쟁력은 얼마나 많은 시스템을 퍼블릭 클라우드로 이전했는지로 결정되지 않을 것이다. 어떤 데이터와 워크로드를 어디에 배치하고, 비용과 보안 및 성능을 어떻게 통제하고 있는지가 더 중요해질 것이다.

퍼블릭 클라우드는 빠른 혁신과 글로벌 확장을 담당하고, Zadara는 핵심 데이터와 안정적인 장기 워크로드, 프라이빗 AI와 엣지 환경을 담당할 수 있다. 두 환경을 연결하면 기업은 퍼블릭 클라우드의 민첩성을 유지하면서도 비용의 예측 가능성과 데이터 통제권을 확보할 수 있다.

결국 좋은 클라우드 전략은 하나의 클라우드를 선택하는 것이 아니다.

업무의 특성에 따라 가장 적합한 클라우드를 선택하고,
필요할 때 자유롭게 연결하고 이동할 수 있는 능력을 확보하는 것이다.

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