AI를 활용하여 클라우드 관리하는 6가지 방법

2023년 6월 14일

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이 글은 nuvento에서 발행한 “Leveraging AI for Efficient Cloud management” 글을 바탕으로 내용을 읽기 쉽게 의역 및 축약, 내용 수정이 있음을 알려드립니다. (참고: 원문)

지속적인 클라우드 컴퓨팅의 성장과 최근 인공지능(AI)까지 가장 필수적인 기술로 떠오르면서 미래를 선도해 나가고 있는데요. 예를 들면 Siri, Google Home, Alexa와 같은 디지털 어시스턴트는 클라우드와 인공지능을 완벽하게 융합된 형태로 우리의 일상적인 삶을 개선하고 있죠.

이제 클라우드는 단순한 온디맨드 스토리지 및 컴퓨팅 리소스 제공자 그 이상이며, 인공지능은 클라우드 솔루션을 보다 효율적으로 만들어줍니다. 인공지능의 발전은 기업의 업무 방식에서 혁신적인 변화를 가져오고 있고, 업무 최적화, 데이터 분석, 클라우드 사용자 경험 개선 등에 대한 통찰력을 제공하고 있습니다.

그런데 클라우드가 비효율적이라는 생각해보셨나요?

2025년까지 세계의 데이터의 절반(100 Zettabyte)이 클라우드에 저장될 것으로 예측합니다. 기업들은 빠르게 클라우드를 채택하고 있고, 이는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 모델로 이루어져있죠.

클라우드 도입은 기업의 혁신을 주도할 수 있지만, 독자적인 문제점도 가지고 있습니다. 클라우드 관리(82%), 보안(83%) 및 거버넌스(79%)은 가장 중요한 문제점으로 대두되는데요. The Flexera 2022 State of the Cloud Report에 따르면 거의 30%의 클라우드 예산이 낭비되고 있는 것도 큰 문제입니다.

클라우드 도입 초기 단계에서는 쉽게 제어할 수 있지만, 기업 전체에 클라우드로 적용하면서 부터는 비효율성이 발생하기 시작합니다. 예를 들면 예약 인스턴스 또는 절감 계획과 같은 용량 관리, 가시성 및 클라우드 사용 모니터링, 프로비저닝 및 사용되지 않은 데이터와 같은 리소스 낭비도 포함될 수 있습니다.

DevOps는 기한 및 출시의 높은 요구 때문에 워크로드를 예측하기 어려울 수 있으며, 리소스의 과다 프로비저닝을 초래할 수도 있죠. 이러한 문제를 해결하는 데 인공지능이 도움이 될 수 있지만 인공지능은 거대한 컴퓨팅 파워, 인재, 대량의 데이터셋 액세스 및 리소스가 필요하기 때문에, 작은 기업들의 경우에는 감당하기 어려운 것이 현실입니다.

이런 점에서 클라우드 컴퓨팅은 모든 사람들에게 인공지능을 더욱 접근 가능하게 만들어주는데요. 인공지능과 클라우드는 서로를 공생하는 관계라 할 수 있습니다.

그럼 인공지능을 클라우드 관리에 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

인공지능을 활용하면 클라우드 비효율성이 관리 가능해집니다

인공지능은 지능적으로 리소스 프로비저닝, 클라우드 비용 절감 및 성능 최적화를 통해 클라우드 비효율성을 관리할 수 있습니다. 자동화는 인간의 오류를 방지하는 가장 좋은 방법 중 하나이자, 인공지능이 클라우드에 미치는 영향을 이론적으로 설명할 수 있습니다.

Kubernetes와 같은 클라우드 네이티브 솔루션은 철저한 규칙을 가지고 있기 때문에 자동화에 이상적인데요. 클라우드 자동화는 클라우드 워크로드를 프로비저닝, 스케일링, 관리 및 모니터링하는 데 꼭 필요한 도구입니다. 그리고 인공지능은 자동화를 위해 아래와 같은 작업을 할 수 있습니다.

1. 24x7 모니터링

엔지니어가 정확도를 잃지 않고 클라우드를 시계열로 모니터링하는 것은 어렵거나 거의 불가능합니다.

그러나 AI 알고리즘을 사용하면 클라우드를 정확하고 효율적으로 24x7 모니터링하고 분석할 수 있습니다. 이 방법으로 클라우드는 실시간으로 사용량을 측정하고 최적의 용량에서 작동함을 보장할 수 있습니다.

2. 클라우드 리소스의 자동 스케일링

클라우드 환경은 항상 변하고 요구 사항의 변화는 예측하기 어렵습니다. 인간이 이러한 변경에 대응하는 것은 어려울 수 있지만, 인공지능은 즉시 변화를 파악하고 대응할 수 있습니다. 인공지능은 모든 리소스를 모니터링하고 분석하여 실시간으로 자원을 프로비저닝하고 조정할 수 있습니다.

인공지능의 도움으로 필요에 따라 새로운 인스턴스를 생성하거나 인스턴스를 제거하는 것도 가능합니다.

3. 클라우드 낭비 줄이기

클라우드 컴퓨팅의 가장 큰 문제점 중 일부는 초과 프로비저닝, 사용이 없거나 연결이 없는 인스턴스 및 리소스가 계정에 포함되지 않은 그림자와 같은 IT 프로젝트입니다. 이러한 “좀비” 인스턴스 및 인프라는 여전히 활성화되어 청구되는데요.

인공지능의 도움으로 클라우드 환경을 자동화하면 이를 모니터링하고 분석하고 적절한 조치를 취하여 클라우드 낭비를 방지하고 대규모 클라우드 청구를 피할 수 있습니다.

4. EBS 관리

EBS 또는 전자 블록 스토리지를 수동으로 관리하는 것은 매우 복잡합니다. 사용하지 않는 볼륨이 있거나 필요한 것보다 더 높은 성능으로 비용을 지불할 수도 있습니다. 인공지능은 사용되지 않는 EBS를 식별하고 사용률 추세를 예측할 수 있기 때문에 볼륨을 자동으로 병합하거나 분리함으로써 최적의 디스크 활용률을 보장하는데 도움이 됩니다.

5. 예측 지능 및 예측

인공지능을 사용하는 가장 큰 이점 중 하나는 클라우드의 과거 데이터와 동작을 분석하여 트래픽 증가나 인프라 성장에 대한 요구 사항을 예측할 수 있다는 것입니다. 머신 러닝 모델은 대용량 데이터셋에서 학습하고 요구 사항을 정확하게 예측이 가능합니다.

6. 인프라 자동화

IT 인프라는 구성 파일에서 정의되며, 배포 중에 이와 일치하는 구성으로 자동 시작되어 환경을 유지합니다. 운영 환경을 최적으로 유지하기 위해 소스 코드처럼 처리, 관리, 개발, 테스트 및 버전 관리해야 합니다.

코드형 인프라(IaC)를 자동화함으로써, 자동화 프로세스는 공통 구성 요소(가상 머신 또는 VPN)를 정의하고 이러한 구성 요소에 응용 프로그램 구성 요소와 서비스를 로드하고 최적의 운영 환경을 생성하기 위해 이를 조합할 수 있습니다.

AI를 클라우드 관리에 사용할 때 장점

데이터, 보안, 비용 또는 성능 관련 문제가 있을 경우, 인공지능은 사용자가 정의하는 최적의 클라우드 사용 지표를 최적화하는 데에도 도움이 됩니다. 많은 기업이 멀티 클라우드 환경을 사용하고 있는데요. 적절한 AI 모델을 사용하면 리소스를 통합하여 클라우드 성능을 최적화할 수 있습니다.

AI를 클라우드 관리에 활용하는 몇 가지 방법에 대해 알아보았는데요. AI가 클라우드 관리에 작용하는 장점도 알아보겠습니다.

1. 비용 절감

Gartner에 따르면, 기업이 클라우드를 도입함에 있서 범할 수 있는 실수를 모르는 경우, 비용이 20~50% 증가한다고 합니다.

오토스케일링, 사용하지 않는 리소스 및 동적 프로비저닝은 클라우드 재정에 대한 어려움을 초래할 수 있으며 클라우드 예산을 초과할 수도 있습니다. 여기서 인공지능과 머신 러닝을 사용하면 지능적인 자동화로 낭비되거나 초과하는 비용을 예방할 수 있습니다.

예를 들어, AI Ops를 사용하여 개발 인스턴스의 전원을 주말에 끄도록 자동화할 수 있습니다. 또 다른 방법은 AWS Lambda와 같은 클라우드 전용 AI 도구를 사용하여 Amazon EC2 예약 인스턴스 구매 과정을 자동화할 수도 있습니다.

2. 데이터 관리

기업에서 생성된 데이터를 수집, 카탈로그화 및 관리하는 것은 큰 과제입니다. AI 도구는 데이터 처리의 특정 측면에서 사용할 수 있습니다. 데이터를 수집, 업데이트 및 관리되는 방식을 단순화하여 사용자에게 정확하고 실시간으로 제공할 가능합니다.

AI는 이상 감지 및 부정 행위 검출에도 도움이 됩니다. 특히 금융업, 마케팅, 보험, 고객 서비스 및 공급망 관리와 같은 산업 분야에 큰 도움이 될 수 있죠.

3. 생산성 향상

인공지능은 반복적인 작업을 자동화하는데도 큰 역할을 합니다. 클라우드 환경 내의 작업 부하를 최적화하여 생산성을 향상시키는 것이죠. 결국 클라우드의 미래는 인간 개입 없이 모니터링, 관리 및 자동 수정하는 인공지능의 역할로서 성장할 수 밖에 없습니다.

4. 보안 강화

클라우드 방어벽 침애 중 88%는 클라우드 제공업체가 아닌 휴먼 에러(Human Error) 때문이라는 사실 아셨나요? 클라우드 보안 문제 중 가장 중요한 것은 클라우드 인프라의 잘못된 구성, 무단 접근, 보안이 미약한 API, 계정, 서비스 또는 트래픽의 해킹 및 외부 데이터 공유 등이 있습니다.

AI는 24시간 365일 모니터링하여 보안 위험 요소와 궁극적으로 보안 취약점을 식별하고 적시에 경고를 주는 것이 가능하며 대응까지 할 수있습니다.

5. Compliance 규정 준수

AI를 사용하면 모든 클라우드 리소스가 PCI-DSS, GDPR, ISO 27001 및 HIPAA와 같은 규정 사항을 충족하는 적절한 보안 규정 설정으로 프로비저닝됩니다.

AI Ops를 사용하면 클라우드 제공 업체에서 실시간 구성 관리 데이터를 사용하여 비즈니스 리스크를 감소시키고 규정에서 요구하는 사항을 충족시킴으로써 기업의 컴플라이언스 준수를 보장할 수 있습니다.

예를 들면 규정 요구 사항을 충족시키지 못하면 프로비저닝자에게 즉각적인 경고를 발행하거나 시스템 종료와 같은 조치를 취할 수 있습니다.

요즘 들어 AI의 관심과 개발이 더 활발하게 이루어지고 있는데요. 클라우드 역시 그 여정에 필연적으로 함께할 수 밖에 없습니다. AI의 고도화를 통해 클라우드 역시 더 발전하고 있으니 계속해서 인사이트를 놓치지않는 것이 중요합니다.

CostClipper 역시 클라우드와 관련된 소식과 도움이 되는 인사이트를 개발자분들을 위해 지속적으로 소개드리도록 노력하겠습니다.

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