클라우드로 이전하는 것은 IT 조직이 내리는 가장 중요한 결정 중 하나입니다. 성공적인 클라우드 마이그레이션 전략은 비즈니스의 확장, 혁신 및 경쟁력 확보를 위한 기반을 마련합니다. 하지만 클라우드 마이그레이션 프로젝트는 기반이 제대로 마련되지 않아 종종 지연되거나, 기대 이하의 성과를 내거나, 결국 조직이 애플리케이션을 온프레미스로 다시 이전해야 하는 상황에 처하곤 합니다.
성공적인 마이그레이션과 실망스러운 마이그레이션의 차이는 마이그레이션 프로세스의 모든 단계에서 준비, 가시성 및 올바른 데이터에 달려 있습니다. 이 여덟 가지 모범 사례는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform 또는 하이브리드 클라우드 환경으로 마이그레이션하든 관계없이 클라우드 마이그레이션을 계획, 실행 및 최적화하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
클라우드 마이그레이션에 데이터 기반이 필요한 이유
성공적인 클라우드 마이그레이션 전략조차도 복잡하게 얽혀 있는 애플리케이션을 풀어내는 데 어려움을 겪고 있으며, 원래 컴퓨팅 환경에 대한 가시성이 전반적으로 부족합니다. 클라우드 비용에 대한 끝없는 논의는 말할 것도 없습니다.
이니셔티브를 시작하기 전에 기준선을 만들고 전환 후에 수집된 동일한 지표와 비교함으로써 위험을 이해하고 완화할 수 있는 일종의 보험 장치를 마련할 수 있습니다. 또한 클라우드 배포가 성공적이었는지 평가할 수 있는 명확한 기준이 마련될 것입니다.
1. 클라우드 마이그레이션을 계획하세요
효과적인 클라우드 마이그레이션 계획은 현재 상황을 파악하는 것에서 시작됩니다. 머신 데이터는 서버, 애플리케이션 및 지원 기술에 대한 포괄적인 인벤토리를 제공합니다. 이는 마이크로서비스, 애플리케이션 및 사용자 간의 연결을 보여주며, 전체 스택 가시성을 확보할 수 있도록 맞춤형 대시보드를 통해 핵심 지표를 상관 분석하고 시각화할 수 있게 해줍니다.
이 세부 정보는 클라우드 마이그레이션 계획에 직접적으로 반영되어 향후 작업의 실제 규모를 평가하는 데 도움이 됩니다. 도메인별 머신 데이터 분석은 마이그레이션이 완료된 후 평가할 수 있는 의미 있는 지표와 임계값을 생성하여, 해당 이니셔티브가 목표를 달성하고 있는지, 누락된 부분이 없는지 확인합니다.
환경에서 매일 생성되는 데이터에 주의를 기울이세요. 여기에는 현재 클라우드 인프라의 종속성, 위험 및 복잡성을 고려한 현실적인 마이그레이션 계획을 수립하는 데 필요한 단서가 포함되어 있습니다.
2. 애플리케이션 성능 모니터링
CPU, 디스크, 네트워크 및 스토리지와 같은 하위 수준 리소스를 모니터링하면 기본 시스템의 상태에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 하지만 이는 애플리케이션의 응답성이나 오류 상태에 대한 정보는 제공하지 않습니다. 둘 다 필요합니다.
마이그레이션을 시작하기 전에 현재 인프라 구성에서 애플리케이션 성능 데이터를 수집하고 검토하세요. 그런 다음 워크로드가 클라우드 환경으로 이전된 후 나타나는 결과와 비교해 보세요. 시스템 수준 리소스 모니터링과 애플리케이션 성능 모니터링을 결합하면 새로운 환경에서 과잉 또는 부족 프로비저닝을 신속하게 식별하고 문제가 사용자에게 도달하기 전에 수정할 수 있습니다.
하이브리드 클라우드 또는 멀티 클라우드 환경에서도 이러한 가시성은 매우 중요합니다. 이러한 환경에서는 워크로드가 여러 클라우드 제공업체에 분산될 수 있고 성능 기준선이 크게 다를 수 있기 때문입니다.
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3. 클라우드 보안 검증
애플리케이션과 그 데이터를 안전하게 보호하는 것은 언제나 중요한 책임입니다. 클라우드로 마이그레이션할 때 발생할 수 있는 모든 문제나 소홀히 여겨질 수 있는 사항 중에서 보안은 가장 중요한 요소입니다.
클라우드로 이전하기 전, 이전하는 동안, 그리고 이전 후 정보 처리 환경을 보호하는 데 있어 머신 데이터는 중요한 역할을 합니다. 구체적으로, 이 시스템의 분석 및 머신러닝 기능은 대량의 원시 로그 데이터를 신속하게 처리하여 잠재적인 취약점을 찾아낼 수 있습니다. 로그 분석을 위한 인공지능에 대해 자세히 알아보려면 가이드를 참조하세요.
적절한 인사이트를 통해 피싱, 데이터 유출, 서비스 거부 공격과 같은 기존 보안 위반 사항과 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 환경 전반의 보안 허점을 파악할 수 있습니다. 마이그레이션 전에 이러한 문제를 해결하면 새로운 클라우드 플랫폼으로 보안 부채를 가져가지 않게 됩니다.
4. 규정 준수를 보장합니다
어떤 산업 분야에서 사업을 운영하든 규제 요건은 클라우드 마이그레이션의 현실적인 부분입니다. 기존 규칙은 지속적으로 업데이트되며, 새로운 규칙도 정기적으로 도입됩니다. 이러한 요건을 충족하지 못하면 민사상 처벌은 물론 형사 처벌까지 포함한 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
마이그레이션이 시작되기 전에 머신 데이터 기반 규정 준수 기준선을 설정해 두는 것이 이후에 불가피하게 발생하는 규제 감사에서 지속적인 규정 준수를 입증하는 가장 확실한 방법입니다. 이는 이전 전후의 보안 상태에 대한 문서화된 기록을 제공합니다.
클라우드 마이그레이션 서비스를 위해 어떤 클라우드 공급업체와 협력할지도 평가해야 합니다. 인프라를 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform으로 이전하든, 멀티 클라우드 환경을 활용하든 관계없이 향후 클라우드 공급업체와의 혼란이나 문제 발생을 방지하기 위해 규정 준수 요구 사항을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
5. 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하세요
온프레미스에서 클라우드 컴퓨팅으로 전환하는 과정에서 추적해야 할 주요 성과 지표(KPI)가 많이 있습니다. 자본 지출을 대폭 줄이고 그 대신 더 작고 예측 가능한 운영 비용으로 대체하는 방안에 매력을 느낄 수도 있습니다. 클라우드 기능이 제공하는 확장성과 유연성을 우선시할 수도 있습니다.
회사의 핵심 성과 지표가 무엇이든 간에, 그 지표가 실제로 광고된 잠재력을 제대로 발휘하고 있는지 확인하는 유일한 방법은 기술적 지표든 비즈니스 지향적 지표든 관계없이 KPI를 설정하고 정기적으로 평가하는 것입니다.
이상적으로는 이러한 KPI는 해당 계획을 시작하기 전에 마련되어 있어야 합니다. 그렇지 않으면 클라우드 솔루션이 전반적인 사용자 경험을 개선했는지 아니면 저하시켰는지 알 수 없습니다. KPI는 또한 클라우드 컴퓨팅 이니셔티브의 비용 효율성을 판단하는 데 도움이 될 수 있으며, 진행 중인 클라우드 마이그레이션에 대한 투자 확대를 정당화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
6. 벤치마킹 및 최적화
벤치마킹은 종종 “분석으로 인한 마비”로 치부되며, 일부는 이를 혐오하고 다른 일부는 이를 높이 평가합니다. 저희는 이를 높이 평가하는 쪽입니다. 집단 벤치마크는 오류의 상대적 긴급성을 평가하는 데 도움이 되는 증상 점검 역할을 함으로써 사건의 컨텍스트를 풍부하게 하고 문제 해결 속도를 높입니다. 벤치마크 컨텍스트와 같은 클라우드 네이티브 기능은 엔티티의 과거 기준선에서 감지된 이상 징후를 검증하고 우선순위를 지정하는 데에도 도움이 됩니다.
7. 모니터링 워크플로를 코드화합니다
디지털 자산에서 생성되는 머신 데이터와 스트리밍 신호는 고객, 이해관계자 및 사용자의 행동에 대한 귀중한 컨텍스트 정보를 전달합니다. 클라우드 기술 덕분에 이러한 정보를 관찰하고 활용할 수 있게 되어 경쟁력을 유지하는 데 필요한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Sumo Logic을 사용하면 다른 시스템의 데이터를 쉽게 가져와 모두 연결하고 비즈니스 프로세스를 전체적으로 파악할 수 있는 대시보드를 제공할 수 있습니다. 모니터링 워크플로를 선언적 구성 파일로 코드화하면 팀 구성원 간에 공유하고, 코드처럼 다루고, 편집, 검토 및 버전 관리를 할 수 있습니다. SAFe, 애자일, 애자일 릴리스 체인 또는 이와 유사한 방식을 도입하면 파이프라인을 거치는 시간을 단축할 수 있습니다.
8. 데이터 이동성 및 상호 운용성을 보장합니다
멀티 클라우드는 대부분의 기업에게 있어 운영상의 현실입니다. 기업들은 평균적으로 3개 이상의 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 솔루션을 혼합하여 워크로드를 실행하고 있으며, 여러 공급업체의 클라우드 기능을 활용하여 비용, 성능 및 복원력을 최적화하고 있습니다.
멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 마이그레이션을 계획하고 있다면 데이터 이동성과 상호 운용성을 처음부터 클라우드 마이그레이션 계획에 포함시켜야 합니다. 범용 데이터 수집 전략을 통해 여러 개의 서로 다른 마이그레이션 도구에 의존하지 않고도 클라우드 아키텍처 전체에서 데이터를 수집하고 실시간 분석으로 변환하여 엔드투엔드 가시성을 확보할 수 있습니다.
이는 특히 클라우드 플랫폼과 클라우드 제공업체를 평가할 때 매우 중요합니다. 데이터 계층에서의 벤더 종속은 워크로드를 이동하거나, 새로운 클라우드 서비스를 도입하거나, 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대응하는 능력을 제한합니다. 지금부터 이식성을 고려해 구축하면, 요구 사항이 변화하더라도 클라우드 환경을 유연하게 유지할 수 있습니다.
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