온라인과 오프라인에서 우리가 하는 거의 모든 일은 클라우드에 의해 구동됩니다. 동네 슈퍼마켓에서 식료품을 사든, 좋아하는 TV 프로그램을 스트리밍하든, 이메일을 열든, 우리는 클라우드를 사용하고 있습니다. 클라우드 에코시스템의 연산 능력, 스토리지 기능, 비교할 수 없는 편의성은 놀라운 속도로 클라우드 채택을 촉진하고 있습니다. 오늘날 전 세계 기업 데이터의 50%가 클라우드에 저장되어 있으며, 1경 4천 780억 달러의 수익을 창출하고 있습니다. 생성됨 올해에만
클라우드 컴퓨팅이 점점 더 보편화되면서 경쟁도 치열해지고 있으며, 주요 3개 공급업체인 AWS(Amazon Web Services), GCP(Google Cloud Platform), Microsoft Azure가 더 큰 파이를 차지하기 위해 경쟁하고 있습니다. AWS 가 34%로 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있지만, 가장 근접한 경쟁자들이 빠르게 성장하고 있습니다. 따라서 더 많은 시장을 확보하기 위해 전략적인 제품 개선이 필요했습니다.
초창기에는 주로 서비스형 인프라(IaaS)의 형태로 존재하여 사용자가 복잡하고 값비싼 기술을 유지 관리해야 하는 번거로움 없이 표면적으로 무한한 하드웨어 리소스에 쉽게 액세스할 수 있었습니다. 그 이후로 주요 클라우드 제공업체는 하드웨어 제공업체만큼이나 소프트웨어 솔루션 제공업체가 되어 클라우드 내에서 실행되는 폐쇄형 애플리케이션 솔루션을 점점 더 많이 출시하면서 IaaS 제품보다 SaaS(Software as a Service) 제품을 우선시하고 있습니다. 제공되는 다양한 SaaS 솔루션은 지나치게 광범위한 기술 요구 사항을 충족하며, 이 삼위일체는 각각 고유한 맞춤형 구현을 통해 서로 경쟁하고 있습니다.
여기까지 온 방법
역사적으로 정보는 상당히 불투명했지만, 주요 플랫폼 간의 기본 하드웨어는 인텔, AMD, 엔비디아가 제공하는 제품으로 인해 대체로 동질적인 상태를 유지해 왔습니다. 이로 인해 비용 기반 차별화가 주요 수익 전략으로 남아 스팟 및 선점형 인스턴스와 같은 혁신을 주도했습니다. 그러나 공급업체들은 성장을 촉진할 새로운 방법이 필요했고, 맞춤형 플랫폼별 소프트웨어를 번들로 묶어 출시하는 것은 경쟁을 위한 흥미로운 경로를 제공했습니다.
이제 고객은 특정 클라우드 제공업체에 종속된 유사한 소프트웨어 솔루션 또는 종속되지 않은 타사 소프트웨어 솔루션 중 하나를 선택해야 합니다.
다양한 NoSQL 데이터베이스 제품
종속의 전통적인 위험
표면적으로는 이미 인프라와 청구가 준비되어 있으므로 기존 GCP 고객이 Bigtable을 선택하는 것이 합리적입니다. Bigtable을 사용하면 익숙한 통합 환경을 이용할 수 있습니다. 하지만 이는 클라우드 종속의 숨겨진 비용을 가립니다. 이러한 단점 중 상당수는 대부분의 사용자에게 익숙한 것입니다:
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- 성능: 단순함을 추구하다 보면 성능과 기능의 우수성을 간과하기 쉽습니다.
- 가격: 단일 클라우드 공급업체에 종속되면 더 이상 비용 절감을 위해 경쟁 인프라를 활용할 수 없습니다.
- 품질: 클라우드 제공업체는 규모가 크고 수십 개의 SaaS 제품을 제공합니다. 일반적으로 클라우드 전용 제품 하우스에 비해 단일 제품에 많은 개발 리소스를 투입할 수 없습니다.
- 단일 장애 지점: 단일 공급업체에 지나치게 의존하면 클라우드 인프라 및 소프트웨어의 가용성에 문제가 발생할 경우 엄청난 위험에 노출될 수 있습니다.
그러나 업계 트렌드는 다시 차별화된 하드웨어로 돌아서고 있으며, 단일 공급업체와 협력할 경우 새로운 성능 리스크가 발생하고 있습니다: 바로 차세대 실리콘입니다.
우리가 가는 곳
Apple의 M1 칩이 출시되면서 실리콘의 새로운 패러다임이 열렸습니다. Apple은 ARM 아키텍처를 사용하여 고객이 필요로 하는 부분에 정확히 부합하는 완벽한 맞춤형 실리콘을 설계하고 제작했습니다:
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- 놀라운 와트당 성능 = 탁월한 배터리 수명
- 비디오 인코더/디코더 엔진 = 크리에이터는 제작에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
- 특수 목적에 맞게 설계된 ML 엔진 = 인공지능(AI) 경험 가속화
이 기능은 Apple 실리콘에 특화된 기능으로, M 시리즈는 Apple 제품에서만 사용할 수 있습니다. 특정 워크로드에서 탁월한 성능을 발휘하도록 설계된 특수 컴퓨팅 엔진의 시대에 접어들었습니다.
이러한 추세는 이제 머신 러닝(ML) 워크로드에 놀라운 성능을 제공하는 새로운 Tensor 실리콘 라인으로 구동되는 Google의 소비자 휴대폰에서도 계속되었습니다. 또한 올해 인텔, 엔비디아, AMD는 특정 워크로드에서 탁월한 성능을 발휘하도록 맞춤 설계된 특수 AV1 인코딩 엔진을 탑재한 GPU를 출시했습니다. 이러한 하드웨어 효율성은 이러한 제품에서만 이용할 수 있습니다.
이러한 패턴은 클라우드 생태계에서도 빠르게 가속화되고 있습니다. AWS는 이미 2세대 머신 러닝에 특화된 가상 머신인 트레이니움. 그리고 구글 클라우드 넥스트 2022에서 구글은 새로운 가상 머신 제품군을 공개했습니다: 퍼블릭 클라우드에서 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에서 실행되는 최초의 가상 머신으로 불리는 C3와 구글이 개발한 맞춤형 인프라 처리 장치(IPU)인 E2000이 바로 그것입니다. 공동 설계 인텔과 함께. 이 칩은 GCP에서만 사용할 수 있으며 워크로드 최적화 인프라라고 부르는 최신 릴리스입니다.
GCP는 또한 하이퍼디스크를 도입하여 놀라운 스토리지 성능을 제공하는 등 컴퓨팅 엔진을 뛰어넘는 특수 하드웨어를 도입하는 데 앞장서고 있습니다. 이러한 트렌드가 어디로 향할지 예언자가 될 필요는 없습니다. 클라우드 제공업체들은 다양한 워크로드 요구 사항을 겨냥한 특수 하드웨어를 계속해서 빠르게 개발할 것입니다.
결론은 분명합니다. 애플리케이션의 성능을 극대화하려면 적합한 작업에 적합한 리소스를 활용해야 한다는 것입니다. 이 새로운 패러다임은 기존 애플리케이션의 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 올바른 인스턴스 세트에 액세스할 수 있는 경우에만 가능합니다. 이미 AWS DynamoDB에 전념하고 있는 경우, GCP의 새로운 하이퍼디스크 스토리지 기술을 활용할 수 없습니다. 마찬가지로, GCP에 완전히 종속되어 있는 경우 AWS의 Trainium 인스턴스를 사용할 수 없습니다. 향후 몇 년 동안 특정 클라우드 에코시스템에 종속된 기업은 중요한 성능 향상을 놓치게 되고, 궁극적으로 제품의 약화로 인해 비즈니스 수익과 기회를 잃게 될 것입니다.
새로운 패러다임에 대응하는 방법
클라우드 종속은 그 어느 때보다 위험합니다. 비즈니스가 과도한 위험에 노출되는 것을 방지하려면 다음과 같은 두 가지 전략을 실행하는 것이 좋습니다:
Kubernetes
Kubernetes(K8s)는 선도적인 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. 업계 전반의 데브옵스 팀이 선호하는 이 플랫폼은 자체 컴퓨팅을 가져와 애플리케이션 부하를 수용하기 위해 노드와 포드(하나 이상의 컨테이너)를 쉽게 확장/축소할 수 있습니다. Kubernetes는 100% 클라우드에 구애받지 않으므로 어떤 클라우드 제공업체에서든 원하는 컴퓨팅을 사용할 수 있으므로 요구 사항에 가장 적합한 컴퓨팅과 하드웨어에 액세스할 수 있습니다.
기본 사항을 알려주는 수천 개의 온라인 무료 및 유료 리소스를 통해 그 어느 때보다 쉽게 Kube를 시작할 수 있습니다. 또한 다음을 통해 인증을 받을 수도 있습니다. CKA 및 CKAD 프로그램을 통해 클라우드 네이티브 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 모든 지식을 습득할 수 있습니다.
클라우드에 구애받지 않는 소프트웨어/SaaS
Kubernetes가 설정되었으면 다음 단계는 그 위에 최적의 소프트웨어 스택을 배포하는 것입니다. 대부분의 소프트웨어 스택은 이미 기본적으로 Kubernetes를 지원하며 Docker 컨테이너가 준비되어 있을 가능성이 높습니다. 그렇지 않다면 특정 클라우드 에코시스템의 사슬에서 벗어날 수 있는 적절한 대체 솔루션이 분명히 있습니다.
카우치베이스는 멀티 클라우드 전략을 지원합니다.
함께 카우치베이스 자율 운영자를 사용하면 모든 컴퓨팅에서 실행되는 시장을 선도하는 NoSQL 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 단 몇 주 만에 Autonomous Operator로 Couchbase 프로덕션을 준비할 수 있습니다.
Couchbase의 메모리 우선 아키텍처는 놀라운 성능을 구현합니다. 최근 MongoDB 및 DataStax에 대한 타사 벤치마크에서 Couchbase는 5,000만 개의 레코드로 구성된 20개 노드 클러스터에서 10ms 미만의 지연 시간으로 초당 거의 10만 건에 달하는 처리량을 기록하며 경쟁사를 크게 앞질렀습니다. 여기에서 보고서를 읽어보세요.
지금 무료로 Couchbase를 직접 사용해 보세요. 시험판.
