개요
수많은 클라우드 공급업체가 수많은 제품과 가격 모델을 제공하기 때문에 고객의 요구 사항에 적합한 클라우드 업체를 선택하는 것은 힘든 일입니다. 많은 클라우드 기술이 시장에 빠르게 등장하고 있음에 따라 "클라우드 네이티브" 공급업체에 대한 기대는 특히 높습니다.
클라우드는 모든 엔터프라이즈 IT 접근법에 대한 전략적 투자입니다. 하지만 애널리틱스 인프라 설계와 관련된 만능 솔루션은 존재하지 않습니다. 기업 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 평가를 통해 찾을 때에는 다음의 기준에 따라 클라우드 업체를 평가하는 것이 좋습니다.
1. 실질적으로 비용을 절감할 수 있습니까?
많은 클라우드 업체가 내세우는 주요 장점은 낮은 선불 비용과 빠른 배포입니다. 하지만 클라우드 네이티브 솔루션은 모든 고객에 대해, 특히 엔터프라이즈 규모의 워크로드를 가진 고객에게는 저렴하지 않을 수도 있습니다. 클라우드 전용 공급업체는 성능과 동시성과 같은 문제를 해결하기 위해 더 큰 클러스터나 다중 클러스터 형태로 하드웨어를 확장하기 때문에, 이러한 프로세스는 하이퍼스케일 수준에서 비효율적이고 비용이 많이 소요됩니다.
선불 약정이 없고 시간 단위로 사용한 만큼 지불할 수 있는 소비량 가격 책정 모델에서 솔루션을 찾아보십시오. 사용하는 데이터 스토리지와 처리량에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 이 경우 몇 달이나 몇 년 동안 반드시 사용해야하는 장기 계약이 없습니다. 가동률, 용량 크기 또는 한계에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 또한 사용량을 투명하게 확인할 수 있어 부서별로 비용을 할당하고 임계값에 대해 경고를 보내도록 설정할 수 있습니다.
2. 배포 방법을 유연하게 선택할 수 있습니까?
2016년에 테라데이타 고객을 대상으로 실시한 설문조사에서 응답자의 90%는 2020년까지 온프레미스와 클라우드 모두를 배포하길 원한다라고 밝혔습니다. 이 예측은 정확했습니다. 다양한 옵션에 걸쳐 분석 워크로드를 실행하고 마이그레이션할 수 있는 유연성을 가지게 되면 엄청난 운영 상의 민첩성을 보유하게 됩니다. 또한 사업이 확장됨에 따라 워크로드의 실행 방법과 위치 조정이 가능해 고객의 아키텍처 결정이 가져올 위험을 제거할 수 있습니다. 유연성과 휴대성으로 인해 고객은 언제든지 이동할 수 있기 때문에 얽매이지 않는 자유를 얻게 됩니다.3. 컴퓨팅과 스토리지를 분리합니까?
클라우드 업체가 스토리지와 컴퓨팅 솔루션을 동시에 확장하는 솔루션을 제공하는 경우 문제에 봉착할 수 있습니다. 비용을 절감하면서 성능을 극대화할 수 있다는 생각으로 대용량 데이터를 관리하기 위해 이 방법을 선택하는 기업이 가끔 있습니다.
하지만 이러한 기능들은 상호 독립적으로 확장할 수 있어야 합니다. 데이터가 빠른 속도로 스트리밍되어 들어오는 경우 스토리지와 동일한 수준으로 컴퓨팅 노드를 확장해야 한다면 데이터가 가지는 가치를 알 수 없는 상황에서도 비용이 증가할 수 있습니다. 다른 경우에는, 저장되는 데이터의 양은 변하지 않지만, 수요로 인해 컴퓨팅 용량을 비즈니스 사용자의 요구사항을 기반으로 확장해야 할 수도 있습니다.
4. 유연하고 비용 효율적인 데이터 스토리지를 제공합니까?
최근 몇 년 동안 기업들은 더 저렴하고 유연한 옵션이 되기를 바라면서 하둡에 데이터를 저장하기로 결정했습니다. 하지만 많은 기업은 하둡이 정반대의 결과를 제공하는 사실을 확인하고 있습니다. 하둡은 온프레미스에서의 데이터 처리를 제한합니다. 또한 하둡을 사용하면 기업 시스템으로 데이터를 쉽게 전송하는 것은 가능하지만 필요시 데이터를 가져오는 것은 어렵습니다.
공급업체는 더 저렴하고 간편하게 모든 데이터를 활용할 수 있게 하는 자체 객체 스토리지를 제공해야 합니다. 자체 저장됨으로써 간편한 관리와 보다 뛰어난 성능을 제공하는 무한한 확장성을 갖춘 객체 스토리지를 찾으십시오.
5. 탄력적인 확장 옵션을 충분히 제공합니까?
클라우드 업체들은 탄력적인 확장이 가능하다고 주장하지만 고객에게 광범위한 확장 옵션을 제공하는지 반드시 확인하십시오. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 확대 및 축소 – 데이터를 재배포할 필요 없이 다시 시작하기만 하면 소규모에서 중간 또는 대규모 인스턴스로 전환하는 등 인스턴스 크기 변경 가능.
- 증대 및 감축 – 스토리지에 영향을 미치지 않고 데이터를 재분배할 필요 없이 컴퓨팅 인스턴스의 수 조정.
- 중지/시작 – 지출을 최적화하기 위해 일정 기간 동안 컴퓨팅 인스턴스를 끔으로써 핵심 작업을 중지하고 필요할 때 재시작.
6. 핵심 분석 생산 기능이 있습니까?
일부 회사의 경우 신제품 테스트와 개발에만 사용하는 클라우드 솔루션을 신속하게 설계할 수 있습니다. 하지만 핵심 분석 생산 기능이 없다면, 이 기업에게는 완전한 혁신을 이루기 위해 필요한 기반이 부족하게 됩니다. 전방위적인 보안과 함께 검증되고 제대로 된 분석 생산 기술 기반을 제공하는 핵심 기능을 확인하십시오.
7. 공급자와 도구를 효과적으로 통합할 수 있습니까?
기업은 오늘날의 혁신 속도에 보조를 맞추기 위해 다양한 데이터 타입, 도구와 함께 클라우드 플랫폼까지 지원해야 합니다. 다양한 접근법을 조화롭게 잘 통합하면 솔루션을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다.
데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 그리고 애널리틱스를 효과적으로 통합하는 통합 솔루션을 찾으십시오. 오픈 소스 에코시스템과 기업의 사용자가 API를 통해 플랫폼에 쉽게 연결할 수 있는지 확인하십시오. 이들은 하나의 깔끔한 인터페이스를 통해 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스에 액세스할 수 있어야 하고, 해당 플랫폼을 활용해 다운스트림 애플리케이션에 제공할 수 있는 강력한 애널리틱스를 실행할 수 있어야 합니다.
솔루션은 여러 클라우드도 지원해야 합니다. 클라우드 서비스와의 기본 통합을 통해 기업은 Amazon S3 및 Azure Blob과 같은 다른 소스에서 데이터를 가져와 결합할 수 있는 단일 환경에서 고급 분석을 실행할 수 있습니다.
유연하고 비용 효율적인 엔터프라이즈 규모의 애널리틱스 솔루션을 제공하기 위한 경쟁이 시작되었습니다. 하지만 클라우드 네이티브나 클라우드 전용 플랫폼으로 선택을 제한할 필요는 없으며 — 내가 무엇을 필요로 하고 미래에 무엇을 달성하고자 하는지 더 광범위하게 생각해야 합니다. 그런 다음 적합한 솔루션을 찾는 과정에서 절대 타협하지 마십시오.