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클라우드 네이티브와 OpenShift: 현재와 미래

일일 보고서 2024년 07월 18일
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목차

  1. 요약
  2. 클라우드 네이티브 기술의 현황과 미래
  3. Red Hat OpenShift의 업데이트 및 주요 기능
  4. AI/ML을 위한 클라우드 솔루션
  5. 클라우드 컨테이너 관리 솔루션
  6. 애플리케이션 배포 가속화를 위한 클라우드 네이티브 기술
  7. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 클라우드 네이티브 기술과 Red Hat OpenShift 플랫폼의 현재 상태와 주요 트렌드를 분석합니다. 기업들이 클라우드 네이티브 기술을 도입하여 애플리케이션을 효율적으로 배포 및 관리하는 사례와, Red Hat OpenShift의 AI/ML 지원 기능을 통해 지능형 애플리케이션을 개발하는 방법을 다룹니다. 주요 결과로는 클라우드 네이티브 기술이 기업 혁신을 가속화하며, Red Hat OpenShift가 강력한 컨테이너 관리와 멀티 클라우드 환경을 효과적으로 지원한다는 점입니다. 또한, Run:ai와의 통합을 통해 AI 리소스 관리와 AI 모델 서빙 확장성을 제공하며, 데이터베이스 및 분석 워크로드의 클라우드 네이티브 배포가 중요하게 다뤄졌습니다.

2. 클라우드 네이티브 기술의 현황과 미래

  • 2-1. 클라우드 네이티브 도입 현황

  • 기업 IT 전문가 중 80%가 향후 5년 동안 신규 애플리케이션을 클라우드 네이티브 플랫폼에 구축할 계획입니다. 특히, 유연성 있는 하이브리드 클라우드 환경을 선호하며, 응답자의 86%는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 모두에서 클라우드 네이티브를 실행 중이라고 응답했습니다. 이 설문조사는 쿠버네티스 환경에서 데이터 서비스를 4년 이상 직접 관리한 경험이 있는 527명의 IT 전문가를 대상으로 진행되었습니다.

  • 2-2. 쿠버네티스를 활용한 애플리케이션 관리

  • 절반 이상의 기업(58%)이 가상머신(VM) 워크로드 중 일부를 쿠버네티스로 마이그레이션할 계획이며, 65%는 향후 2년 이내에 VM 워크로드를 마이그레이션할 계획이라고 답했습니다. 거의 모든 응답자(98%)가 클라우드 네이티브 플랫폼에서 데이터 집약적인 워크로드를 실행하고 있으며, 데이터베이스(72%), 분석(67%), AI/ML 워크로드(54%)와 같은 중요한 애플리케이션이 쿠버네티스에 구축되어 있음이 확인되었습니다.

  • 2-3. 클라우드 네이티브 기술의 주요 트렌드와 우선순위

  • 클라우드 네이티브 기술은 빠른 애플리케이션 배포 속도와 기업 혁신을 촉진하는 데 기여하고 있습니다. 주목할 만한 트렌드로는 최신 가상화 기술, 클라우드 네이티브 데이터베이스(DB), 쿠버네티스를 통한 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 도입, 플랫폼 엔지니어링의 부상 등이 있습니다. 응답자의 96%가 애플리케이션의 확장성과 유연성을 높이기 위해 플랫폼 엔지니어링 팀을 보유하고 있다고 응답했으며, 이들은 교육(63%), 컨설턴트(60%), 숙련된 엔지니어 채용(52%)에 투자할 계획이 있다고 밝혔습니다.

3. Red Hat OpenShift의 업데이트 및 주요 기능

  • 3-1. Red Hat OpenShift AI 및 ML 지원

  • Red Hat OpenShift는 AI 및 ML 기능을 강화하여 기업들이 지능형 애플리케이션을 더 쉽게 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 특히, 엣지 애플리케이션에 대한 빠른 인사이트 제공을 목표로 하며, 기존의 전통적인 애플리케이션과 가상화된 환경에서 원활하게 작동할 수 있도록 설계되었습니다. 최신 버전의 OpenShift에서는 다양한 워크로드를 연결하여 일관된 관리 및 배포 경험을 제공하여, AI 혁신을 활용한 애플리케이션에도 적용할 수 있습니다.

  • 3-2. OpenShift 4.16의 새로운 기능

  • Red Hat OpenShift 4.16에서는 가상화된 워크로드를 현대화하고 단순화하기 위한 새로운 기능들이 추가되었습니다. 예를 들어, 가상 머신(VM)과 컨테이너화된 애플리케이션, 서버리스 기능을 동시에 실행할 수 있는 가상화 마이그레이션 평가(Virtualization Migration Assessment)를 제공합니다. 또한, 엣지 환경에서 서비스 품질을 향상시키기 위해 단일 노드 OpenShift에서 이미지 기반 업데이트(IBU)를 도입하여 업데이트 소요 시간을 줄이고, 실패 시 롤백 기능을 통해 빠르게 서비스를 복구할 수 있습니다.

  • 3-3. OpenShift 기반의 멀티클라우드 환경 구성

  • 복잡한 컨테이너 기반 Kubernetes 환경에서의 보안 문제는 기업의 애플리케이션 개발 지연 원인이 됩니다. Red Hat OpenShift는 최신 버전에서 Red Hat Advanced Cluster Security Cloud Service를 통해 이러한 보안 문제를 해결하고, Red Hat 및 비-Rad Hat Kubernetes 플랫폼을 포함한 멀티클라우드 환경에서 워크로드 보안을 강화합니다. 이 서비스는 완전히 관리되는 Kubernetes 네이티브 보안 클라우드 서비스로, 클라우드 및 지리적 위치에 관계없이 더 쉽게 워크로드를 보호하고 확장할 수 있도록 지원합니다.

4. AI/ML을 위한 클라우드 솔루션

  • 4-1. AI/ML 리소스 관리 솔루션

  • Run:ai는 OpenShift와의 통합을 통해 효율적인 AI 리소스 관리를 가능하게 합니다. 이는 AI 리소스와 인프라스트럭처를 관리하기 위한 솔루션을 제공하여, 특히 Red Hat과의 협력을 통해 Kubernetes와 OpenShift를 기반으로 GPU 오케스트레이션을 수행합니다. Run:ai의 제품 마케팅 부사장 Sam Heywood는 OpenShift와의 협력이 AI 리소스 관리의 지속 가능성 문제를 해결하며, 분할 GPU를 활용하여 리소스의 효율성을 높이고 과도한 프로비저닝을 줄이는 데 기여한다고 설명했습니다.

  • 4-2. AI 모델 서빙 확장성

  • OpenShift와 통합된 Run:ai 솔루션은 AI 모델 서빙의 확장성을 제공합니다. 이는 Run:ai의 GPU 오케스트레이션과 OpenShift의 Kubernetes 오케스트레이션 플랫폼 간의 시너지를 통해 이루어지며, 기업의 AI 솔루션이 원활하고 효율적으로 작동하도록 지원합니다. 이 통합은 AI 인프라의 활용도를 최적화하고 데이터 과학자와 연구자들이 필요로 하는 도구를 효율적으로 제공함으로써 비용 절감과 AI 프로젝트 가속화에 기여합니다.

  • 4-3. 기업 내 AI 도입 사례와 도전과제

  • AI 기술의 기업 내 도입은 여러 도전과제를 동반합니다. 예를 들어, 많은 기업들이 Static 및 In-Motion 데이터 리소스를 관리하기 위한 솔루션이 필요합니다. Run:ai와 OpenShift의 통합 솔루션은 이러한 문제를 해결함으로써, 기업이 AI 인프라와 리소스를 효과적으로 관리하고 지속 가능한 방법으로 운영할 수 있도록 지원합니다. 이는 Run:ai와 OpenShift의 깊은 협력을 기반으로 하며, 이를 통해 필요한 전문가 지식과 공동 솔루션 제공이 가능합니다.

5. 클라우드 컨테이너 관리 솔루션

  • 5-1. 가장 인기 있는 클라우드 컨테이너 관리 도구

  • 최근 몇 년간 기업들이 클라우드 네이티브 기술을 빠르게 도입하면서, 컨테이너화된 애플리케이션을 원활히 관리할 수 있는 도구들에 대한 수요가 급증하고 있습니다. KDnuggets의 기사 'The Top 8 Cloud Container Management Solutions of 2024'에 따르면, Google Cloud Run은 컨테이너화된 애플리케이션을 빠르고 안전하게 배포할 수 있는 플랫폼으로, 구글의 강력한 클라우드 인프라를 사용하여 서버리스 상태에서 컨테이너를 실행할 수 있도록 합니다. 이에 따라 데이터 마이그레이션, CI/CD 파이프라인, API 개발 및 호스팅, SAP 직원 증강 조치 구현 등 다양한 목적에 사용되고 있습니다.

  • 5-2. Google Cloud Run 및 Red Hat OpenShift의 비교

  • Google Cloud Run은 완전 관리형 플랫폼으로, 개발자가 인프라 관리에 신경 쓰지 않고도 컨테이너화된 애플리케이션을 배포할 수 있게 합니다. 반면, 레드햇 오픈시프트는 하이브리드 클라우드 전반에서 AI 지원 애플리케이션을 대규모로 생성하고 제공할 수 있는 개방형 하이브리드 AI 및 머신러닝 플랫폼입니다. 레드햇 오픈시프트 AI 2.9는 엣지에서의 모델 서빙, 여러 모델 서버를 사용한 예측형 및 생성형 AI 지원 등 다양한 기능을 제공합니다.

  • 5-3. 컨테이너화의 이점과 도전 과제

  • 컨테이너화된 애플리케이션을 사용하면 유연성과 확장성이 향상되며, 일관된 운영 환경을 제공할 수 있습니다. 그러나 기업은 AI 모델을 실험 단계에서 프로덕션 단계로 전환하는 과정에서 하드웨어 비용 증가, 데이터 프라이버시 문제 등 많은 어려움에 직면합니다. 또한, SaaS 기반 모델 및 데이터 공유에 대한 신뢰 부족 등도 주요 도전 과제 중 하나로 꼽히고 있습니다. 레드햇 오픈시프트 AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 가속기를 자유롭게 사용할 수 있는 기능을 제공하며, 최신 AI/ML 혁신에 대한 액세스와 AI 중심의 광범위한 파트너 에코시스템 지원을 통해 기업의 생산성 향상과 혁신을 돕고 있습니다.

6. 애플리케이션 배포 가속화를 위한 클라우드 네이티브 기술

  • 6-1. 분석 및 데이터베이스 애플리케이션의 클라우드 네이티브 배포

  • 퓨어스토리지(purestorage)는 디멘셔널 리서치(Dimensional Research)와 공동으로 실시한 설문조사 결과를 발표했습니다. 이번 조사에 따르면, 527명의 IT 전문가 중 80%가 향후 5년 동안 신규 애플리케이션을 클라우드 네이티브 플랫폼에 구축할 것이라고 답했습니다. 클라우드 네이티브 데이터베이스와 분석 애플리케이션은 클라우드 네이티브 환경에서 특히 중요하게 다뤄지고 있으며, 응답자의 72%가 데이터베이스(DB), 67%가 분석 워크로드를 클라우드 네이티브 플랫폼에서 실행하고 있음을 확인했습니다. 이들은 대규모 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 가상 머신(VM) 기반의 워크로드를 클라우드 네이티브 플랫폼으로 마이그레이션하고 있습니다.

  • 6-2. 클라우드 네이티브 환경에서의 DevOps 역할

  • 클라우드 네이티브 환경에서 DevOps의 역할도 중요한 요소로 부상하고 있습니다. 설문조사 결과, 클라우드 네이티브 기술은 하이브리드 클라우드 환경에서 구축할 수 있는 유연성을 제공하고 있으며, 응답자의 86%가 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 모두에서 클라우드 네이티브를 실행 중이라고 답했습니다. 또한, 플랫폼 엔지니어링의 중요성이 강조되고 있으며, 응답자의 96%가 애플리케이션의 확장성과 유연성을 높이기 위해 이미 플랫폼 엔지니어링 팀을 보유하고 있다고 응답했습니다. 이를 지원하기 위해 교육(63%), 컨설턴트(60%), 숙련된 엔지니어 채용(52%)에 투자할 의향이 있다고 밝혔습니다.

  • 6-3. 성공적인 클라우드 네이티브 사례 연구

  • 설문조사에 따르면, 클라우드 네이티브 플랫폼 도입이 대규모 애플리케이션의 개념화, 개발, 배포 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 디멘셔널 리서치와 퓨어스토리지가 발표한 보고서는 클라우드 네이티브 기술이 기업 혁신을 촉진하고, 애플리케이션 배포 속도를 높이는 데 크게 기여하고 있음을 명확히 보여줍니다. 주요 성공 사례 중 하나로, 기업들은 클라우드 네이티브 플랫폼을 이용해 기존의 VM 워크로드를 쿠버네티스(Kubernetes) 환경으로 마이그레이션하고, 이를 통해 실시간 분석, AI/ML, DB와 같은 데이터 집약적인 워크로드를 효과적으로 관리하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 네이티브 기술이 기업의 비용을 절감하고 운영 간소화를 이루는 데 크게 기여하고 있음을 알 수 있습니다.

7. 결론

  • 이 리포트는 클라우드 네이티브 기술과 Red Hat OpenShift가 기업 혁신과 애플리케이션 배포 속도를 대폭 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 주요 발견 사항으로는 클라우드 네이티브 기술이 빠른 애플리케이션 배포와 유연성을 제공하며, AI/ML 워크로드를 지원하여 기업의 디지털 전환을 촉진하고 있다는 것입니다. 또한, Red Hat OpenShift는 멀티 클라우드 환경의 보안을 강화하고, 다양한 워크로드의 일관된 관리 및 배포를 지원하는 중요한 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. 리포트는 클라우드 네이티브와 AI 기술의 융합이 지속해서 발전할 것이며, 기업이 이에 적극적으로 참여함으로써 더 높은 효율성과 혁신을 이룰 수 있을 것임을 시사합니다. 이 기술들의 실질적인 적용 가능성도 명확히 나타나며, 클라우드 네이티브 환경에서 DevOps와 플랫폼 엔지니어링 팀의 역할이 더욱 중요해질 것입니다. 추가 연구에서는 클라우드 네이티브 도입의 한계와 이를 극복하기 위한 구체적인 전략이 필요하며, 향후 AI/ML 통합의 긴밀성을 고도화하는 방안을 모색해야 합니다.

8. 용어집

  • 8-1. Red Hat OpenShift [플랫폼]

  • Red Hat OpenShift는 기업이 하이브리드 클라우드 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션을 안전하게 배포·관리할 수 있는 엔터프라이즈급 쿠버네티스 플랫폼입니다. AI/ML 통합을 포함한 다양한 최신 기능을 통해 기업들이 혁신을 가속화하고, 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

  • 8-2. 클라우드 네이티브 [기술]

  • 클라우드 네이티브 기술은 애플리케이션을 클라우드 환경에 최적화하여 개발, 배포 및 운영하는 방식을 지칭합니다. 주요 특징으로는 서비스의 유연성, 확장성, 그리고 높은 자동화 수준이 있습니다. 쿠버네티스와 같은 오픈소스 도구가 이를 지원합니다.

  • 8-3. AI/ML [기술]

  • 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 예측과 최적화 문제를 해결하는 기술입니다. 클라우드 네이티브 플랫폼에서는 AI/ML 애플리케이션을 쉽게 배포하고 관리할 수 있는 환경을 제공합니다.

9. 출처 문서