생성 AI가 프라이빗 클라우드 르네상스를 이끌고 있습니까?

Compiled丨Noah

Produced | 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto)

또 다른 기술 혁명의 시기에 많은 기업들이 전략적 선택에 직면하고 있습니다. 퍼블릭 클라우드로 돌아갈 것인가, 아니면 프라이빗 클라우드로 돌아갈 것인가? AI 기술의 급속한 발전으로 인해 이러한 결정은 더욱 시급해졌습니다.

Forrester의 2023년 인프라 클라우드 설문조사에 따르면, 설문조사에 참여한 약 1,300명의 엔터프라이즈 클라우드 의사 결정자 중 약 79%가 자신의 조직에서 프라이빗 클라우드를 구현하고 있다고 답했습니다. 또한 IDC는 관리형 프라이빗 클라우드를 포함한 전용 프라이빗 클라우드 서비스에 대한 전 세계 지출이 2024년에 204억 달러에 달하고 2027년에는 두 배 이상 증가할 것으로 예측합니다.

2024년 이전에 IDC 데이터에 따르면 하드웨어, 소프트웨어, 지원 서비스를 포함한 글로벌 기업 프라이빗 클라우드 인프라 지출은 518억 달러에 달하고 2027년에는 664억 달러로 증가할 것으로 나타났습니다. 그러나 퍼블릭 클라우드 제공업체는 여전히 과소평가할 수 없는 존재입니다. AWS, 마이크로소프트, 구글 등 3대 거대 기업을 포함한 퍼블릭 클라우드는 2024년 8,157억 달러를 흡수할 것으로 예상된다.

우리는 이것이 기술의 귀환일 뿐만 아니라 비용 관리, 데이터 보안 및 기업 자율성에 대한 심오한 반성이라고 믿습니다. 이러한 프라이빗 클라우드 르네상스 추세 뒤에 숨겨진 알려지지 않은 진실은 무엇인지 함께 살펴보겠습니다.

1. AI의 주도적 역할

AI가 프라이빗 클라우드의 부활을 주도하여 단순히 하드웨어를 구입하여 데이터 센터에 배치하는 것보다 그 가치가 훨씬 더 크다는 것은 부인할 수 없습니다. 실제로, 퍼블릭 클라우드 제공업체가 오픈 소스 프라이빗 클라우드 시스템이나 현재 엔터프라이즈 하드웨어 공급업체가 제공할 수 있는 것보다 훨씬 뛰어난 기능을 제공함에 따라 프라이빗 클라우드는 이전에 인기가 감소했습니다.

AI 워크로드가 더욱 널리 보급되고 복잡해짐에 따라 많은 조직에서 클라우드 전략을 재평가하고 있습니다. 오늘날 엔터프라이즈 설계자들 사이의 합의는 하이브리드 클라우드 아키텍처로 기울고 있습니다.

이러한 추세를 이끄는 주요 요인은 클라우드 및 AI 기술과 관련된 비용 상승을 제어해야 할 필요성이 증가하고 있다는 것입니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체는 온프레미스 배포보다 비용이 더 많이 든다는 사실이 드러났고, 결국 CIO가 이를 깨달았습니다. CFO는 원래 계획보다 약 2.5배 더 높은 클라우드 리소스 비용에 대한 설명을 요청하기 위해 문을 두드렸습니다.

이러한 변화의 핵심은 Dell APEX 및 HPE GreenLake(현재 생성 AI 지원 탑재)와 같은 프라이빗 클라우드 플랫폼입니다. 실제로 대부분의 온프레미스 시스템은 선언만 하면 프라이빗 클라우드 시장에 진입할 수 있습니다. 이러한 '프라이빗 클라우드 백화' 현상은 클라우드 컴퓨팅 초기 단계의 상당 부분을 차지했으나 시장이 성숙해지면서 대부분 사라졌습니다. 그러나 다시 나타날 수 있습니다.

2. 잘못된 보안 감각

이러한 플랫폼은 AI 워크로드를 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 성능, 심지어 GPU도 제공하며 필요한 유연성도 제공합니다. 또한 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 엄격하게 통제하지만 이러한 보안은 종종 실제보다 더 많이 인식됩니다. 많은 경우 퍼블릭 클라우드 제공업체는 자체 솔루션에 더 많은 투자를 했기 때문에 더 높은 수준의 보안을 제공할 수 있습니다.

AI의 부상으로 인해 데이터 보안, 특히 민간 기업 데이터가 실수로 공공 AI 모델에 통합될 수 있는 위험에 대한 우려가 높아졌습니다. 다시 말하지만, 이 우려는 현실보다는 인식에서 더 많이 비롯되지만 탐구할 가치가 있을 만큼 자주 듣는 우려입니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체가 실수로 기업 데이터에 액세스할 뿐만 아니라 해당 데이터를 사용하여 AI 모델을 교육하는 시나리오는 상상할 수 없습니다. 이것은 엄청난 규모의 스캔들이 될 것입니다. 그럼에도 불구하고 많은 기업에서는 프라이빗 클라우드를 통해 통제된 환경에서 소위 "민감한 데이터"를 보관할 수 있다는 점에서 매력적인 옵션이라고 생각합니다.

3. 과제 등장

프라이빗 클라우드에는 장점에도 불구하고 과제가 없지는 않습니다. 예를 들어 대규모 AI 작업에는 GPU 기반 서버와 같은 특수 하드웨어가 필요합니다. 이는 비용이 많이 들고 광범위한 전력 및 냉각 시스템이 필요할 수 있으며, 기업에서는 이로 인해 발생할 새로운 비용을 아직 완전히 이해하지 못하고 있습니다. 많은 경우 이는 퍼블릭 클라우드 제공업체에서 이러한 AI 워크로드를 실행하는 것보다 더 복잡합니다.

그러나 Equinix와 같은 회사가 제공하는 공동 위치 데이터 센터 내에 프라이빗 클라우드를 구축하는 등의 솔루션이 등장하고 있습니다. 이러한 데이터 센터는 이러한 인프라 요구 사항을 처리할 수 있는 특별한 장비를 갖추고 있으며 직접 구축하는 것보다 더 나은 선택이라고 생각합니다. 결국 데이터센터 사업에서 벗어나 더 나은 솔루션을 제공하기 위해 퍼블릭 클라우드 제공업체, 코로케이션 제공업체, 관리형 서비스 제공업체에 맡겨야 할 때가 올 것입니다.

그렇다면 프라이빗 클라우드는 기업에게 좋은 선택일까요? 물론 건축가가 항상 고려하는 옵션 중 하나입니다. 그것들에는 용도가 있으며, 비용 효율적이거나 비즈니스에 더 많은 가치를 제공한다면 AI의 개입 여부와 관계없이 사용해야 합니다.

내 추측으로는 AI 기술과 애플리케이션이 계속 발전함에 따라 클라우드 전략의 변화는 일부 프라이빗 클라우드 대안에 대한 선호도 증가를 반영할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 프라이빗 클라우드 솔루션의 밝은 미래를 잘 보여줍니다. AI 덕분에 프라이빗 클라우드 제품에 대한 관심이 줄어들던 엔터프라이즈 기술 공급업체가 이제 새로운 활력을 얻게 된 것 같습니다.

참조 링크: //m.sbmmt.com/link/5b61616b138596dfa7c219db523f73a6

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