정말 Cloud가 정답인가?

기업에서 시스템을 구성하기 위해서는 그 기초에 IT Infra가 있어야 합니다. 그렇다면 IT Infra는 반드시 구매해야 할까요? 최근에 들어서는 Infra는 여러가지 형태로 이용할 수가 있습니다.

On-Premise : 서버자원을 기업에서 구매하여 도입하는 방식
IaaS : AWS, Azure에서 대표적으로 서비스하는 형태로 Infra에 대한 자원만 사용하는 방식
PaaS : 자주사용하는 기능을 플랫폼으로 만들어 그 플랫폼을 이용하는 방식 입니다. IaaS + 플랫폼이라고 이해하시면 됩니다.
SaaS : 어플리케이션까지 서비스하는 방식으로 클라우드에서 서비스를 받을 수 있다고 보시면 됩니다.

일반적인 기업에서 IT 시스템을 구축할 때 가장 고민하는 부분이 비용입니다. 그렇다면 Cloud가 정말 비용이 저렴한가? 최근 Selling을 하는 방식을 보게되면 그렇지 않습니다.
Cloud는 시스템의 목적에 따라 비용이 달라진다고 할 수 있습니다.

예를 들어 최근 D/T(Digital Transformation)인 공장 내 센서, PLC, DCS, 로봇 정보등 다양한 기기에서 정보를 수집하고 이를 기반으로 데이터를 분석하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 있습니다. 이러한 방식이라면 과연 클라우드에서 데이터를 모아 관리한다고 한다면 얼마나 많은 스토리지 비용이 발생할지? On-Premise와 비교해도 훨씬 높은 비용이 발생할 것 입니다. 비교하는 방식은 각 기업마다 다르겠지만 일반적으로 회계자산을 기준으로 검토할 것 입니다. AWS, Azure와 같이 비교하여도 클라우드가 더 비쌀겁니다. 여기에는 데이터 전송을 위한 회선 비용 증가도 당연히 추가된다고 볼 수 있습니다. 단, 정말 대용량으로 데이터를 쌓는다면 전제하에 그렇습니다.

그렇다면 가장 좋은 예는 무엇일까요? 가장 바람직한 영역은 제 개인적인 생각으로 채용시스템으로 보여집니다. 평소에는 채용시스템을 사용하지 않지만 정식채용 기간에는 사용자 폭주하기 때문에 IT 자원이 많이 필요합니다. 클라우드 시스템은 병렬확장이 가능한 구조이기 때문에 손쉽게 자원이 증가하여 순간적인으로 발생하는 데이터를 원활히 처리할 수 있습니다. 이와 같은 구조는 1년에 한달정도 사용하는 연말정산 시스템도 비슷하다고 할 수 있겠습니다.

클라우는 사용 목적, 용도에 따라서 최적의 시스템을 구성할 수 있고, 아닐 수 있습니다.
검토하는 담당자가 여러가지 관점에서 고민이 필요합니다.

정말 이렇게 단순하게만 검토해서 결론을 내릴 수는 없겠죠 클라우는 D/T에서 사용하는 AI, 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝과의 아주 밀접한 관련이 있습니다. 다음에는 이와 연계하여 고민해야 하는 부분을 말씀드리겠습니다.