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클라우드 환경과 온프레미스 구축: 서비스 구축 방식 비교 및 생성형 AI 도입 관점

일일 보고서 2024년 06월 24일
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목차

  1. 요약
  2. 클라우드 환경과 온프레미스 환경의 비교
  3. 클라우드 서비스 비용 구조 분석
  4. 주요 클라우드 서비스 제공업체 비교
  5. 생성형 AI 도입 시 고려 사항
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 클라우드 환경과 온프레미스 환경에서의 서비스 구축을 비교하고, 생성형 AI 도입에 적합한 인프라 선택을 논의합니다. 클라우드 환경은 확장성, 유연성, 초기 비용 절감, 빠른 배포, 최신 기술 통합 등의 장점을 가지고 있으나, 장기적으로 운영 비용 증가 및 데이터 보안 문제를 고려해야 합니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 및 국내 클라우드 제공업체인 네이버 클라우드와 KT 클라우드가 분석에 포함되어 있습니다. 또한, 프라이빗 클라우드와 하이브리드 클라우드 접근 방식의 장점과 고려 사항도 다루어집니다. 클라우드 비용 구조와 최적화 전략 역시 중요한 논점입니다.

2. 클라우드 환경과 온프레미스 환경의 비교

  • 2-1. 확장성 및 유연성

  • 클라우드 환경에서는 서비스 수요 증가에 따라 빠르고 유연하게 확장이 가능합니다. 예를 들어, 오라클은 스페인 클라우드 지역에 투자를 통해 AI와 클라우드 컴퓨팅 수요를 충족시키고 있으며, AWS는 대만을 포함한 여러 국가에 클라우드 인프라 투자를 지속적으로 확장하고 있습니다.

  • 2-2. 초기 비용 절감

  • 초기 구축 비용 절감에서 클라우드 환경이 유리합니다. 클라우드 서비스 제공업체는 대규모 데이터 센터를 운영하며, 고객은 초기 하드웨어 비용을 부담하지 않고 서비스 비용만 지불하면 되기 때문입니다. AWS와 오라클의 클라우드 인프라 투자 사례는 이러한 초기 비용 절감의 장점을 보여줍니다.

  • 2-3. 빠른 배포

  • 클라우드 환경에서는 새로운 서비스를 빠르게 배포할 수 있습니다. AWS와 오라클 등의 클라우드 서비스는 고객이 데이터를 빠르게 이전하고 새로운 서비스 배포를 원활하게 수행할 수 있도록 다양한 도구와 인프라를 제공합니다.

  • 2-4. 최신 기술 통합

  • 클라우드 환경에서는 최신 기술을 쉽게 통합하고 사용할 수 있습니다. 오라클과 AWS는 AI와 클라우드 기술을 발전시키기 위해 대규모 투자를 하고 있으며, 이를 통해 최신 기술을 제공하고 있습니다.

  • 2-5. 운영 비용 증가

  • 클라우드 환경에서는 장기적으로 운영 비용이 증가할 수 있습니다. 서비스 사용량에 따라 비용이 증가하며, 이는 시간을 두고 높은 총소유비용(TCO)으로 이어질 수 있습니다. 특히 데이터 저장 비용과 고성능 컴퓨팅 자원 사용 시 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

  • 2-6. 데이터 보안 및 주권

  • 클라우드 환경에서는 데이터 보안과 주권 문제가 중요합니다. 오라클은 유럽 연합의 디지털 운영 탄력법(DORA) 및 유럽 아웃소싱 가이드라인과 같은 규정을 준수하여 데이터 보안을 강화하고 있습니다.

3. 클라우드 서비스 비용 구조 분석

  • 3-1. 온프레미스와 클라우드 환경의 비용 비교

  • 온프레미스 환경에서의 비용은 초기 인프라 구축과 하드웨어 구매, 유지보수 등 높은 초기 투자 비용이 필요합니다. 반면, 클라우드 환경에서는 초기 비용이 낮고 필요에 따라 리소스를 조정할 수 있어 탄력적인 비용 구조를 제공합니다. 삼성SDS의 클라우드 사업은 전년 대비 61.8% 성장하여 상대적으로 클라우드가 비용 효율적임을 시사합니다.

  • 3-2. 장기 사용 시 비용 증가 요인

  • 클라우드 환경에서는 사용량에 따라 비용이 증가할 수 있으며, 특히 데이터 전송 비용과 스토리지 비용이 중요한 요인입니다. 삼성SDS의 경우 2024년 클라우드 매출이 2조 4,335억원으로 추정되며, 이는 전년 대비 29.4% 증가한 수치로 장기적으로 클라우드 비용이 증가할 수 있음을 보여줍니다.

  • 3-3. 클라우드 비용 절감 전략

  • 클라우드 비용을 절감하기 위해 기업들은 미사용 리소스를 최적화하고, 예약 인스턴스를 활용하며, 데이터 전송량을 최소화하는 등 다양한 전략을 사용하고 있습니다. 삼성SDS는 효율적이고 안정적인 그래픽처리장치(GPU) 서버 운영과 같은 전략을 통해 클라우드 비용을 절감하는 노력을 하고 있습니다.

4. 주요 클라우드 서비스 제공업체 비교

  • 4-1. AWS

  • 아마존웹서비스(AWS)는 아시아의 클라우드 서비스 수요 증가에 대응하기 위해 대만 내 데이터 센터 구축에 향후 15년 동안 수십억 달러를 투자할 계획입니다. AWS는 전 세계 데이터 센터에서 컴퓨팅, 스토리지 및 기타 서비스를 제공하고 있으며, 수요 증가에 맞춰 세계 각지에서 클라우드 인프라 투자를 가속하고 있습니다. 예를 들어, 싱가포르 클라우드 서비스 확장에 90억 달러, 일본 클라우드 설비 구축에 150억 달러, 멕시코와 사우디아라비아 내 각각 50억 달러 이상을 향후 수년간 투자할 계획입니다. 인도의 데이터 센터 인프라 확장에 2030년까지 거의 130억 달러를 지출할 계획도 있습니다. 이러한 투자는 AWS가 아마존에서 가장 수익성이 큰 부문이라는 점을 반영하고 있습니다. 올해 1분기 실적에 따르면 이 부문의 순익은 전년 대비 17% 증가한 250억 달러에 달했습니다.

  • 4-2. Microsoft Azure

  • 마이크로소프트(MS)는 동남아시아에 대한 클라우드 서비스 투자 계획을 공개했습니다. MS는 데이터 센터 인프라 확장 및 성능 개선에 꾸준히 투자하고 있습니다.

  • 4-3. Google Cloud

  • 구글 클라우드는 말레이시아에 첫 번째 데이터 센터를 설립하는 데 20억 달러를 투자할 계획입니다. 구글 클라우드는 전 세계적으로 데이터 센터를 확장하고 있으며, 이는 AI 및 기타 클라우드 기반 서비스의 성능을 향상시키기 위한 전략입니다.

  • 4-4. 국내 클라우드 제공업체(네이버 클라우드, KT 클라우드, NHN 클라우드)

  • 국내 클라우드 제공업체로는 네이버 클라우드, KT 클라우드, NHN 클라우드가 있습니다. 이들 기업은 국내 시장에서의 수요를 충족시키기 위해 다양한 클라우드 서비스와 솔루션을 제공하고 있으며, 비용 절감, 안정성 및 성능 면에서 강점을 보이고 있습니다.

5. 생성형 AI 도입 시 고려 사항

  • 5-1. 온프레미스 구축의 장단점

  • 온프레미스 구축은 데이터의 보안과 통제를 철저히 유지할 수 있는 장점이 있습니다. 기업 내부에서 모든 데이터를 처리하므로 데이터 유출의 위험이 상대적으로 낮습니다. 또한, 맞춤형 환경을 구성할 수 있어 특정 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 그러나 초기 구축 비용과 유지 보수 비용이 높아 경제적 부담이 크며, 확장성이 제한적입니다. 이는 추가적인 하드웨어와 소프트웨어 구입이 필요하기 때문입니다.

  • 5-2. 클라우드 환경의 장단점

  • 클라우드 환경은 초기 구축 비용이 낮고 확장성이 뛰어나며, 필요에 따라 자원을 유연하게 조절할 수 있습니다. 주요 클라우드 제공업체들은 높은 가용성과 안정성을 제공합니다. 그러나 데이터가 외부 서버에 저장되므로 보안 문제가 발생할 수 있으며, 특히 민감한 데이터를 다루는 경우 데이터 주권 문제가 대두될 수 있습니다. 또한, 장기적으로 보면 운영 비용이 상승할 수 있습니다.

  • 5-3. 프라이빗 클라우드와 하이브리드 클라우드 접근 방식

  • 프라이빗 클라우드는 온프레미스 데이터 센터를 클라우드 환경으로 확장하여 보안과 통제를 유지하면서 클라우드의 유연성을 도입할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드 접근 방식은 공공 클라우드와 프라이빗 클라우드를 결합하여, 민감한 데이터는 프라이빗 클라우드에 두고 덜 민감한 데이터를 공공 클라우드에 저장함으로써 장점을 극대화할 수 있습니다. 이러한 방식은 비용 절감과 확장성, 보안의 균형을 맞출 수 있는 방법입니다.

  • 5-4. 주요 클라우드 제공업체의 AI 지원 기능 분석

  • AWS, Google Cloud, Microsoft Azure는 각기 다양한 AI 지원 기능을 제공합니다. AWS는 SageMaker 등을 통해 기계 학습 모델을 쉽게 구축, 학습, 배포할 수 있는 기능을 제공합니다. Google Cloud는 Vertex AI를 통해 통합된 AI 플랫폼을 제공하며, Azure는 Azure Machine Learning을 통해 데이터 과학자와 개발자가 협업할 수 있는 환경을 제공합니다. 각 업체는 고유한 특화 기능을 보유하고 있어, 선택 시에는 기업의 요구 사항에 맞춘 비교 검토가 필요합니다.

  • 5-5. 생성형 AI와 데이터 주권 문제 해결 방안

  • 생성형 AI 도입 시 데이터 주권 문제가 중요한 고려 사항이 됩니다. 데이터가 외국 서버에 저장될 경우 해당 국가의 법률에 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 프라이빗 클라우드나 하이브리드 클라우드를 사용하고, 데이터의 저장 위치를 명확히 하고 암호화 및 접근 제어를 강화하는 방안을 고려할 수 있습니다. 한국과 일본 간의 라인야후 사태나 알테쉬 사태 등에서 볼 수 있듯이 철저한 보안 관리와 법적 규제 준수가 필요합니다.

6. 결론

  • 클라우드 환경과 온프레미스 환경의 비교에서 클라우드가 생성형 AI 도입에 더 유리한 인프라로 평가됩니다. 확장성, 빠른 배포, 최신 기술 통합의 장점을 활용할 수 있지만, 데이터 보안과 주권 문제는 해결해야 할 과제입니다. AWS의 강력한 인프라, Microsoft Azure의 기업용 소프트웨어 통합, Google Cloud의 AI 특화 기술 등 주요 클라우드 제공업체의 고유 기능을 고려해 최적의 솔루션을 선택해야 합니다. 추가적으로 프라이빗 클라우드와 하이브리드 클라우드 접근 방식을 통해 보안 문제를 보완할 수 있습니다. 향후 연구는 클라우드 비용 최적화와 보안 강화 방안에 초점을 맞추어야 합니다. 네이버 클라우드와 KT 클라우드와 같은 국내 업체의 서비스도 유용한 대안이 될 수 있습니다.

7. 용어집

  • 7-1. AWS (Amazon Web Services) [클라우드 서비스 제공업체]

  • AWS는 풍부한 서비스와 높은 안정성을 제공하며, 다양한 고객층을 보유하고 있습니다. 특히 생성형 AI 모델 학습 및 배포를 위한 강력한 인프라와 툴킷을 지원합니다. 또한, 뛰어난 보안 모델을 제공하여 데이터 보호를 강화할 수 있습니다.

  • 7-2. Microsoft Azure [클라우드 서비스 제공업체]

  • Azure는 특히 기업용 소프트웨어와의 긴밀한 통합이 가능하며, Azure Machine Learning을 통해 강력한 AI 툴을 제공합니다. Microsoft 생태계 통합 및 워크로드 약정을 통해 비용 효율성을 높일 수 있습니다.

  • 7-3. Google Cloud [클라우드 서비스 제공업체]

  • Google Cloud는 데이터 분석과 AI에서 강점을 지니고 있으며, TPU 같은 고성능 하드웨어를 지원합니다. GCP의 플렉시블 CUDs는 유연한 비용 절감 및 고성능 AI 워크로드 실행에 유리합니다.

  • 7-4. 네이버 클라우드 [국내 클라우드 서비스 제공업체]

  • 네이버 클라우드는 가격 경쟁력과 네이버 생태계와의 우수한 연동성을 제공합니다. 이를 통해 국내 시장에서 강력한 적응력과 쉬운 기술 통합을 제공합니다.

  • 7-5. KT 클라우드 [국내 클라우드 서비스 제공업체]

  • KT 클라우드는 국내 통신사업자로서 강력한 인프라와 보안성을 제공합니다. 대규모 데이터 관리 및 신속한 고객 지원이 특징입니다.

8. 출처 문서