인프라 구축이 공급망 문제를 해결할 수 없는 이유

인프라 구축이 공급망 문제를 해결할 수 없는 이유

IT 업계에서 흔히 볼 수 있는 패턴이 있는데, 바로 솔루션이 어떤 모습인지 제대로 파악하기도 전에 인프라를 구매하는 것입니다. 만약 어떤 이유로든 해당 인프라를 구하기 어렵다면 어떻게 될까요?

갑자기 모든 사람들이 똑같은 질문을 던지기 시작했습니다. 얼마나 살 수 있으며, 얼마나 빨리 받을 수 있을까요?

이는 자연스러운 반응입니다. 시장에 불확실성이 생기면, 자원이 더욱 확보하기 어려워지기 전에 미리 확보하려는 본능이 작동합니다. 오늘날 기업들이 부품 부족, 인프라 비용 상승, AI 이니셔티브로 인한 수요 증가에 대응하면서 이러한 현상이 나타나고 있습니다.

하지만 인프라를 더 확충하는 것이 가장 안전한 대응책처럼 느껴질지 몰라도, 저는 그것이 가장 현명한 대응책이라고 생각하지 않습니다.

오늘날의 공급망 문제는 기존과는 다른 접근 방식을 요구합니다. 조직들은 당장 외부에서 더 많은 하드웨어를 조달하기보다는, 이미 보유하고 있는 자원을 어떻게 활용하고 있는지, 그리고 인프라 전략이 사업의 미래 방향과 일치하는지 먼저 내부적으로 살펴봐야 합니다.

이미 가지고 있는 것부터 시작하세요

IT 팀이 더 많은 인프라를 확보해야 한다는 압박에 직면할 때마다 제가 가장 먼저 드리는 조언은 간단합니다. 지금 가지고 있는 것을 다시 생각해 볼 수 있을까요?

• 데이터는 어디에 저장됩니까?
• 해당 파일에 어떻게 접근하고 있으며, 이동/복사/복제되고 있습니까?
• 오늘 사용 가능한 용량은 어느 정도입니까?
• 어떤 워크로드가 가장 많은 리소스를 소비하고 있습니까?
• 해당 워크로드가 마땅히 받아야 할 리소스를 제대로 할당받고 있습니까?
• 이 연습은 단순히 하드웨어에 관한 것만이 아닙니다. 데이터를 이해하는 것도 중요합니다. 어떤 데이터가 중요합니까? 어떤 데이터에는 거의 액세스하지 않습니까? 어떤 데이터가 미래에 더 가치 있어질 가능성이 있습니까?

목표는 단순히 스토리지 환경에 대한 규범적인 관점을 제시하는 것이 아닙니다. 데이터 센터 인프라는 의도적인 전략보다는 수년에 걸친 점진적인 결정의 결과물인 경우가 많습니다. 현재 환경을 전체적으로 살펴보고 무엇이 존재하며 어떻게 사용되고 있는지 파악함으로써, 현재 환경이 비즈니스의 미래 비전을 지원할 수 있는지 여부를 파악하고자 합니다. 생각보다 훨씬 더 많은 유연성이 존재한다는 사실을 발견하는 경우가 종종 있습니다.

AI가 기존의 통념을 바꾸고 있습니다

이 논의가 점점 더 중요해지는 이유 중 하나는 인공지능이 우리가 수년간 의존해 온 많은 가정들을 바꾸고 있기 때문입니다.

전통적으로 기업 데이터는 예측 가능한 수명 주기를 따랐습니다. 데이터는 생성되고, 일정 기간 동안 활발하게 사용되다가 결국 "콜드 데이터"가 되었습니다. 데이터가 오래되면 조직은 더 이상 자주 액세스될 가능성이 낮다고 판단하여 비용이 저렴한 스토리지로 데이터를 이동했습니다.

AI가 그러한 모델을 뒤흔들고 있습니다.

한때 기록 보관소에 고스란히 보관되어 있던 역사적 데이터가 분석, AI 학습 또는 검색 기반 애플리케이션에 갑자기 귀중한 자료가 될 수 있습니다. 활용도가 낮다고 여겨졌던 데이터가 다시금 중요해질 수 있는 것입니다.

이러한 변화는 인프라 계획에 영향을 미칩니다. 데이터가 영원히 한 곳에 보관될 것이라고 더 이상 가정할 수 없습니다. 비즈니스 요구사항이 변화함에 따라 데이터는 스토리지 계층, 클라우드 환경, AI 플랫폼 간에 이동해야 할 수도 있습니다.

문제는 단순히 현재 워크로드를 위한 인프라를 더 많이 구매하는 것이 아닙니다. 내일의 요구 사항에 적응할 수 있는 환경을 만드는 것입니다.

과거의 해결책에 의존하지 마십시오

인프라 부족 현상이 발생하면 많은 조직은 자연스럽게 익숙한 해결책을 찾게 됩니다.

SSD 가격이 비싸지거나 구하기 어려워지면, 논의는 흔히 하드 드라이브로 옮겨갑니다. 새로운 기술에 제약이 생기면, 팀은 더 쉽게 구할 수 있는 기존 방식을 검토하기 시작합니다.

그러한 선택지를 고려하는 것 자체는 잘못된 것이 아닙니다. 문제는 익숙함이 주요 의사결정 요인이 될 때 발생합니다.

모든 인프라 관련 결정은 비즈니스 목표 및 미래 요구 사항이라는 더 넓은 맥락에서 평가되어야 합니다.

예를 들어, 대규모의 기존 스토리지를 추가하는 것은 단기적인 용량 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 조직이 AI 이니셔티브를 위해 데이터 센터 공간, 전력 및 냉각을 확보하려 한다면 어떨까요? 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 에너지 소비를 줄여야 한다면 어떨까요? 미래의 워크로드에 더 높은 데이터 이동성이 요구된다면 어떨까요?

하나의 문제를 해결하는 솔루션이 오히려 여러 가지 새로운 문제를 야기할 수도 있습니다.

그렇기 때문에 인프라 팀은 당장의 조달 문제만 생각할 것이 아니라 오늘날 내리는 결정이 장기적으로 미칠 영향까지 고려해야 합니다.

하드웨어 그 이상을 생각하십시오

공급망 불확실성 시기에 조직이 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 이러한 문제를 하드웨어 문제로 취급하는 것입니다.

그것보다 훨씬 더 광범위한 문제입니다.

스토리지 팀, 인프라 팀, 보안 팀, 애플리케이션 담당자 및 비즈니스 리더 모두가 중요한 역할을 담당합니다. 인프라 관련 결정은 보안 및 규정 준수부터 애플리케이션 성능 및 AI 도입 준비 상태에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칩니다.

해답은 기술적 결정에 대한 논의에서 비즈니스 우선순위에 대한 논의로 전환하는 데 있습니다.

목표가 효율성 증대, 보안 강화, 혁신 속도 향상 또는 AI 도입이든, 인프라 투자는 이러한 목표 달성을 지원해야 합니다. 조달 전에 이러한 우선순위를 고려하면 조달 과정을 가속화하고 이해관계자 간의 합의를 더욱 효과적으로 도출할 수 있습니다.

유연성 우선화

가상화부터 클라우드, 그리고 오늘날의 AI 기반 환경에 이르기까지 여러 기술 전환기를 거치면서 제가 배운 가장 중요한 교훈은 유연성이 중요하다는 것입니다.

기술은 변합니다. 기업의 우선순위도 변합니다. 데이터 요구사항도 변합니다.

성공하는 조직은 가장 큰 투자를 하는 조직인 경우가 거의 없습니다. 성공하는 조직은 다양한 선택지를 보존하는 조직입니다.

이는 모빌리티, 자동화 및 데이터 이동을 지원하는 기술과 아키텍처를 고려해야 한다는 것을 의미합니다. 또한 플랫폼이 현재 무엇을 하는지뿐만 아니라 미래의 요구 사항에 얼마나 쉽게 적응할 수 있는지를 평가해야 한다는 것을 의미합니다.

무엇보다 중요한 것은 현대화란 단순히 한 기술을 다른 기술로 대체하는 것이 아니라는 점을 인식하는 것입니다. 현대화란 비즈니스와 함께 발전할 수 있는 인프라 전략을 구축하는 것입니다.

공급망 위기에 대한 진정한 해결책

그렇다면 공급망 위기를 해결하기 위해 돈을 쓰는 것이 옳은 방법일까요?

제 대답은 '아니오'입니다.

추가적인 인프라 구축이 해결책의 일부가 될 수 있습니다. 하지만 환경, 데이터, 그리고 비즈니스 목표를 제대로 이해하지 못한 채 하드웨어를 더 구매하는 것은 원하는 결과를 가져다줄 가능성이 낮습니다.

더 나은 접근 방식은 가시성을 확보하는 것부터 시작하는 것입니다. 현재 상황을 파악하고, 비즈니스 목표가 무엇인지, 그리고 기존 환경에 어떤 기능이 있는지 이해하십시오. 그런 다음 기술이 목표 달성에 어떻게 도움이 될 수 있는지 평가하십시오.

공급망 제약은 결국 완화될 수 있지만, 적응의 필요성은 계속될 것입니다. 인프라, 데이터, 비즈니스 성과 간의 균형을 유지하는 전략적 관점을 가진 조직은 앞으로 닥칠 어떤 상황에도 더 잘 대비할 수 있을 것입니다.

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