더 유연한 클라우드 서비스 모델이 더 저렴한 이유

퍼블릭 클라우드 인프라는 기업의 애플리케이션 배포 및 관리 방식을 혁신하여 조직의 요구에 따라 빠르게 설정 및 확장할 수 있는 서비스를 제공합니다.

이 문서에서는 서버 활용도를 최적화하기 위한 빈 패킹의 중요성과 서버 인프라의 사용률과 비용 간의 중요한 관계에 대해 설명합니다.이를 통해 퍼블릭 클라우드 제공업체의 경제적 계산을 더 잘 이해하고 리소스 할당 트레이드오프에 대해 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.

클라우드 공급자의 경제성: 서버 활용도

서버 활용도는 클라우드 공급자의 비용 효율성에 영향을 미치는 중요한 측면입니다.높은 비율의 서버 리소스를 효율적으로 사용하면 고객에게 더 많은 가치를 창출하는 반면, 활용도가 낮으면 용량 낭비와 비용 증가로 이어집니다.따라서 효율적인 리소스 배분은 운영 비용과 수익에 직접적인 영향을 미치기 때문에 클라우드 공급자가 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.

제 경험상 클라우드 컴퓨팅 역사상 대부분의 기간 동안 서버 사용률은 평균 50% 미만이었습니다. 즉, 이미 비용을 지불한 리소스를 더 잘 활용하면 서버당 수익을 두 배로 늘릴 수 있습니다.오늘날 최고의 퍼블릭 클라우드 제공업체는 80% 이상의 활용도를 달성할 수 있지만 프라이빗 클라우드 구현에 있어서는 여전히 훨씬 낮은 편입니다.서버 자본 지출은 막대한 비용이므로 서버에 추가될 수 있는 모든 구독자 워크로드가 해당 서버의 수익성에 직접적인 영향을 미칩니다.

빈 패킹: 최적화된 자원 배분을 위한 기법

빈 패킹은 크기가 다양한 품목을 고정 크기 컨테이너 (빈) 에 정렬하여 필요한 빈 수를 최소화하여 자원 할당을 개선하는 데 사용되는 방법입니다.클라우드 인프라 측면에서는 서버 활용도를 극대화하는 방식으로 가상 머신, 컨테이너 또는 서버리스 기능을 물리적 서버에 할당하는 데 빈 패킹 비유가 적용됩니다.

클라우드 공급자는 빈 패킹 알고리즘을 사용하여 인프라의 워크로드 배치를 최적화하여 유휴 또는 활용도가 낮은 서버의 수를 줄일 수 있습니다.이는 운영 비용을 최소화할 뿐만 아니라 전력 소비와 발열도 적은 서버 수가 적기 때문에 에너지 효율성을 높일 수 있습니다.

공유 리소스 풀의 힘

대규모 공유 리소스 풀을 통해 클라우드 공급자는 규모의 경제를 활용하여 활용률을 높일 수 있습니다.공급업체는 여러 클라이언트의 리소스를 단일 공유 풀로 통합하여 인프라 전체에 워크로드를 보다 효과적으로 분산할 수 있습니다.이러한 접근 방식을 통해 사용 가능한 리소스를 효율적으로 사용할 수 있으므로 서버가 유휴 상태이거나 활용도가 낮은 경우가 줄어듭니다.

또한 공유 리소스 풀을 통해 공급자는 고객의 다양하고 변동하는 리소스 수요로부터 이익을 얻을 수 있습니다.이러한 수요의 변동성을 통해 공급업체는 리소스를 보다 효율적으로 할당할 수 있어 서버 활용도와 비용 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

저렴한 클라우드 서비스: 스팟 인스턴스 및 서버리스 컴퓨팅

빈 패킹 및 공유 리소스 풀을 통해 서버 활용도가 높아져 클라우드 공급자가 스팟 인스턴스 및 서버리스 컴퓨팅과 같은 저렴한 서비스를 제공할 수 있습니다.스팟 인스턴스는 제공업체 인프라의 여유 용량을 활용하므로 크게 할인된 비용으로 사용할 수 있는 임시 온디맨드 인스턴스입니다.

마찬가지로 서버리스 컴퓨팅을 사용하면 클라이언트가 서버를 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.이 모델에서는 클라우드 공급자가 수요에 따라 동적으로 리소스를 할당하고 실제 사용량에 대해서만 클라이언트에 요금을 청구합니다.스팟 인스턴스와 서버리스 컴퓨팅 인스턴스 모두 사용자가 명시적으로 예약하는 것이 아니라 클라우드 공급자 자동화에 의해 스케줄링되므로 클라우드 공급자는 모든 서버에서 사용 가능한 리소스를 사용하고 필요한 경우 인스턴스를 이동하여 런타임 시 사용률을 최적화할 수 있습니다.이러한 유형의 클라우드 컴퓨팅 모델은 워크로드 배치의 세부 사항에서 사용자를 추상화하므로 빈 패킹 및 공유 리소스 풀의 효율성 향상으로 이익을 얻을 수 있습니다. 결과적으로 제공업체 비용을 낮추고 가입자와 공유할 수 있습니다.

마이크로서비스 및 모놀리스

모놀리식 실행 파일을 사용할지 아니면 마이크로서비스로 분해할지를 평가할 때 사용률 및 빈 패킹 딜레마에 직접 부딪힙니다.마이크로서비스 구현은 분산 배포가 가능한 여러 개의 소규모 실행 가능 개체로 구성됩니다.이는 마이크로서비스 구현에 내재된 자동 크기 조정 개념과 결합되어 더 작은 컨테이너 인스턴스로 고립된 용량을 채울 수 있어 호스팅 노드의 활용도를 직접적으로 높일 수 있습니다.

반면 대규모 모놀리식 구현은 일반적으로 서버당 하나의 인스턴스이므로 오버프로비저닝해야 하므로 평균 사용률이 낮습니다.마이크로서비스/모놀리스 결정에는 다른 복잡한 요소가 많이 있지만, 마이크로서비스 변형은 빈패킹에 매우 적합하기 때문에 서버 사용률을 높이는 경향이 있습니다.

Illumio: 서비스 모델 전반의 클라우드 보안

기업이 퍼블릭 클라우드 인프라와 다양한 서비스 모델을 채택함에 따라 강력한 보안을 유지하는 것이 무엇보다 중요합니다.Illumio는 모든 대중에게 포괄적인 보안 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 클라우드 서비스 모델고객이 인프라 제어 (정적 리소스 할당) 와 저렴한 비용 (동적/추상화된 리소스) 간의 절충점에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

일루미오 제로 트러스트 세그멘테이션 (ZTS) 선택한 클라우드 서비스 모델에 관계없이 조직이 강력한 보안 태세를 유지할 수 있도록 지원하는 조정 가능한 보안 조치를 제공합니다.기업이 정적 리소스 할당이 포함된 기존의 IaaS (Infrastructure-as-a-Service) 접근 방식을 선택하든 스팟 인스턴스 또는 서버리스 컴퓨팅과 같은 비용을 절감하는 동적 서비스를 활용하기로 결정하든 Illumio ZTS는 네트워크를 통한 랜섬웨어 및 보안 침해의 확산을 막아 민감한 데이터와 애플리케이션을 보호합니다.

Illumio는 조직이 비용 효율성과 클라우드 보안 제어 간의 완벽한 균형을 찾도록 도와줍니다.자세히 알아보고 싶으신가요? 오늘 저희에게 연락하세요.

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