클라우드 선택, 비용, 컴플라이언스 탐색: 기업을 위한 장기 전략

워크로드를 클라우드로 이동하기로 결정하는 것은 점점 더 복잡해지고 있으며, 현대 기업이 장기적 영향을 신중하게 저울질하도록 강요합니다. 클라우드 채택이 종종 기본값으로 여겨지지만, 많은 애플리케이션은 본질적으로 클라우드 호환되지 않으며 결코 그렇지 않을 수 있습니다. 미션 크리티컬 워크로드의 경우 전용 온프레미스 가상 환경이 요구하는 안정성과 제어를 제공할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼은 공유 리소스에서 번성하지만, 모든 엔터프라이즈 애플리케이션이 그 모델을 염두에 두고 설계된 것은 아닙니다. 올바른 클라우드 전략 선택은 애플리케이션의 크기, 중요성, 미래 필요에 달려 있습니다. 엔터프라이즈 IT 리더는 또한 확장 가능하고 탄력적인 제공을 위한 새로운 표준으로 마이크로서비스를 계획해야 합니다.

비용은 모든 클라우드 결정의 결정적 요소입니다. 최근 451 Research 결과에 따르면 퍼블릭 클라우드 지출 곡선은 일반적으로 개발자나 사용자가 새로운 애플리케이션을 실험할 때 낮게 시작하여 감독 없이 사용량이 증가함에 따라 에스컬레이션하는 패턴을 따릅니다. 반면 기존 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션하는 것은 일반적으로 선행 비용(시간, 구독료, 라이선스)을 수반하지만 시간이 지남에 따라 더 경제적이 될 수 있습니다. 연구는 마이그레이션 후 응답자의 53%가 비용 관리를 주요 고통 포인트로 식별했으며, 그 뒤를 보안 우려가 바짝 따랐음을 강조했습니다. 또한 몇몇 기업이 초기 클라우드 시험 후 워크로드를 다시 인하우스로 가져오는 주목할 만한 추세를 드러냈으며, 클라우드 기반 애플리케이션에 대한 강력한 거버넌스와 명확한 정책의 중요성을 강조했습니다.

컴플라이언스는 클라우드 채택으로 재편되었습니다. 온프레미스 환경에서는 워크로드가 상주하는 위치를 추적하기가 더 쉬웠지만, 클라우드의 동적 특성(오프사이트 공급업체와 지리적으로 분산된 데이터 센터와 결합)은 지속적인 컴플라이언스를 복잡하게 만듭니다. 멀티 클라우드 배포가 일반화됨에 따라 조직은 가시성을 복원하고 선제적 위험 관리를 가능하게 하는 도구가 필요합니다. 포괄적인 모니터링 솔루션은 IT 팀이 컴플라이언스를 유지하고, 이상을 탐지하며, 다양한 클라우드 환경에서 거버넌스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 모든 배포의 기반에는 이를 구동하는 서버가 있습니다. HPE와 IBM은 최근 상당한 성능 향상을 약속하는 AI 지향 서버 플랫폼을 발표했습니다. HPE의 새로운 모델은 전작의 3배 처리량을 제공하며 고성능 컴퓨팅과 딥러닝 워크로드를 겨냥합니다. IBM은 300개 이상의 컨소시엄 회원이 AI 기반 제품과 서비스를 개발하고 있다고 보고하여 AI 인프라의 급속한 발전을 시사합니다. 이러한 발전은 클라우드와 엣지 환경이 얼마나 빠르게 진화하고 있는지, IT 리더의 지속적인 적응을 요구하는지를 강조합니다.