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멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 현대 비즈니스를 위한 결정적 가이드

대부분의 비즈니스에 이상적인 클라우드 솔루션은 퍼블릭이든 프라이빗이든 단일 클라우드를 배포하는 것이 아닙니다. 대신 두 개 이상의 클라우드 솔루션을 설정하는 것이 올바른 선택입니다.

여러 클라우드를 배포할 때 비즈니스에는 두 가지 옵션이 있습니다. 하이브리드 클라우드를 설정하거나 멀티 클라우드 전략을 선택하는 것입니다. 비슷해 보이지만, 이 배포 유형들은 클라우드 이동을 계획할 때 의사 결정자가 알아야 할 차이점이 있습니다.

이 기사는 멀티 클라우드와 하이브리드 클라우드의 주요 차이점을 설명합니다. 두 클라우드 컴퓨팅 전략에 대해 배우고, 이 배포 모델 중 선택할 때 고려해야 할 요소가 무엇인지 확인하세요.

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 현대 비즈니스를 위한 결정적 가이드

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 정의

멀티와 하이브리드 클라우드는 비슷하지만, 이 클라우드 배포 모델은 고유한 정의를 가지며 서로 다른 비즈니스 요구를 해결합니다.

멀티 클라우드(Multi-Cloud)

멀티 클라우드 전략에서 기업은 서로 다른 공급자로부터 동일한 유형의 여러 클라우드 서비스를 사용합니다. 여러 벤더와 파트너십을 맺음으로써 기업은:

대부분의 멀티 클라우드 설정에는 Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP), Bare Metal Cloud(BMC), Microsoft Azure, IBM 같은 퍼블릭 클라우드 공급자의 조합이 포함됩니다. 멀티 클라우드 설정의 모든 클라우드는 특정 워크로드를 처리하므로, 일반적으로 인프라 간 워크로드 통합은 없습니다.

하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)

하이브리드 클라우드 환경에서 기업은 퍼블릭 클라우드를 프라이빗 클라우드나 온프레미스 데이터 센터와 결합합니다. 가장 인기 있는 하이브리드 전략은 앱 코드를 인하우스 설정(데이터 센터 또는 프라이빗 클라우드)에서 실행하고 트래픽이 많을 때 퍼블릭 인프라로 클라우드 버스팅하는 것입니다.

하이브리드 배포는 일반적이며, 두 가지 가장 일반적인 시나리오는 다음과 같습니다:

멀티 클라우드 전략과 달리, 하이브리드 설정은 서로 다른 클라우드 플랫폼 간의 깊은 오케스트레이션에 의존합니다. 목표는 별도 시스템이 통신하고 동일한 IT 워크로드를 처리하는 통합된 환경을 만드는 것입니다.

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 현대 비즈니스를 위한 결정적 가이드

멀티 클라우드에 하이브리드 클라우드가 포함될 수 있나요?

하이브리드 클라우드는 멀티 클라우드 아키텍처의 일부가 될 수 있습니다. 대부분의 경우, 이 시나리오는 기업이 하나 이상의 퍼블릭 클라우드 오퍼링을 추가하여 하이브리드 환경을 확장할 때 발생합니다. 이때 설정은 기존의 하이브리드화에도 불구하고 멀티 클라우드 배포가 됩니다. 기업은 이미 배포된 멀티 클라우드에 하이브리드 시스템을 추가하는 경우는 드뭅니다.

하이브리드 시스템이 멀티 클라우드 환경의 부분 집합이 될 수 있지만, 멀티 클라우드는 하이브리드 설정의 부분 집합이 될 수 없습니다. 하이브리드 환경은 모든 개별 클라우드가 통신해야 하는데, 이는 멀티 클라우드의 작동 방식이 아닙니다.

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 개요

하이브리드와 멀티 클라우드 전략은 두 모델 모두 채택 기업이 다음을 할 수 있게 한다는 점에서 공통점이 많습니다:

아래 표는 멀티와 하이브리드 클라우드의 주요 차이점을 설명하여 사용 사례에 맞는 올바른 옵션을 선택하는 데 도움을 줍니다.

이 표는 가로로 스크롤 가능합니다.

비교 항목 멀티 클라우드 하이브리드 클라우드
아키텍처 여러 퍼블릭 클라우드 포함 (프라이빗 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 온프레미스 데이터 센터도 포함 가능) 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드 또는 온프레미스 데이터 센터(또는 둘 다) 포함
클라우드 간 워크로드 서로 다른 클라우드가 서로 다른 작업 처리, 데이터와 프로세스가 일반적으로 사일로에서 작동 구성 요소가 단일 IT 솔루션을 실행하기 위해 협력, 데이터와 프로세스가 교차
민감한 데이터 저장 설계에 따라 온프레미스 또는 클라우드에 중요 데이터 상주 가능 민감한 데이터는 프라이빗 클라우드 또는 인하우스 서버에 상주
보안 책임 퍼블릭 클라우드 공급자가 클라우드 컴퓨팅 보안 담당 인하우스 팀이 프라이빗 클라우드와 데이터 센터의 데이터 보호 책임, 공급자가 퍼블릭 클라우드 보안 처리
규제 대상 데이터 저장 시 이점 모든 데이터가 법적 요구 사항에 따라 지리적 위치에 상주하도록 보장 가능 팀이 민감한 데이터를 높은 보안의 프라이빗 클라우드나 데이터 센터에 보관
벤더 락인 여러 클라우드 공급자와 분리된 워크로드로 공급자 변경 쉽고 빠름 환경 간 높은 통합 수준으로 공급자 변경 어려움
클라우드 마이그레이션 여러 클라우드로 마이그레이션 시 시간 많이 소요되고 어려움 대부분 워크로드가 온프레미스에서 계속 실행되어 마이그레이션 과정 더 짧고 덜 까다로움
가용성 한 공급자 장애 시 워크로드가 다른 벤더로 이동 가능, 사용자 위치 기반 개별 퍼블릭 클라우드 설정으로 지연 방지 퍼블릭 클라우드 이슈로 클라우드 버스팅이 안 되면 최종 사용자 문제 경험 가능
비용 퍼블릭 클라우드가 프라이빗 클라우드나 데이터 센터보다 저렴하지만, 각 플랫폼에서 과다 지출 주의 필요 과다 지출 위험 적지만, 인력 및 유지보수 비용 더 많이 고려해야 함

다음 섹션에서는 하이브리드와 멀티 클라우드 환경 간의 각 주요 차이점에 대한 더 자세한 분석을 제공합니다.

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 현대 비즈니스를 위한 결정적 가이드

아키텍처(Architecture)

하이브리드 클라우드 아키텍처는 항상 최소 하나의 프라이빗 클라우드 또는 온프레미스 시스템과 하나의 퍼블릭 클라우드로 구성됩니다. 인프라는 다음을 공유합니다:

높은 수준의 상호 연결성은 퍼블릭 환경을 프라이빗 클라우드의 확장으로 만듭니다.

멀티 클라우드에는 단일 IdM 시스템, 통합된 LMA 스택, 통합된 네트워크가 없습니다. 아키텍처는 대신 클라우드 간 통신 없이 동일한 유형의 두 개 이상의 클라우드 조합에 의존합니다.

하이브리드와 멀티 클라우드 간의 또 다른 아키텍처적 차이점은 민감한 데이터의 위치입니다. 하이브리드 클라우드는 온프레미스 서버나 프라이빗 클라우드를 사용하여 중요한 데이터를 저장합니다. 퍼블릭 클라우드에는 중요한 기록이 없습니다. 멀티 클라우드 설정에서는 모든 데이터가 퍼블릭 클라우드에 상주할 수 있습니다. 컴퓨팅 리소스를 공급하는 클라우드이거나 전용 클라우드일 수 있습니다.

보안(Security)

하이브리드 클라우드는 조직에 대부분의 데이터와 프로세스에 대한 직접적인 제어권을 제공합니다. 보안 팀이 일을 잘 수행하면 데이터 유출 위험은 최소화됩니다. 회사는 다음과 같은 조치로 온프레미스 환경을 안전하게 유지하기 위한 구성과 프로토콜을 선택합니다:

인하우스 팀은 퍼블릭 클라우드에서 실행되는 데이터에 대한 통제력이 적습니다. 공급자가 인프라 보호와 대부분의 클라우드 보안 위협 및 위험 처리를 담당하므로, 평판 좋은 벤더와만 파트너십을 맺으세요.

멀티 클라우드의 보안 프로토콜은 각 시스템의 아키텍처에 따라 다릅니다. 설정이 여러 퍼블릭 클라우드에 의존한다면 공급자의 보안 수준이 더욱 중요합니다. 관리자는 각 퍼블릭 클라우드 오퍼링의 구성과 IAM 정책을 명확히 이해해야 합니다.

멀티 클라우드 설정에 프라이빗 클라우드나 데이터 센터가 포함되면 인하우스 팀이 환경을 안전하게 유지하기 위한 더 많은 직접적인 책임을 가집니다.

규제 대상 데이터 저장(Storing Regulation-Bound Data)

멀티 클라우드 아키텍처에 프라이빗 클라우드가 포함되지 않으면, 회사는 PCI, HIPAA, GDPR 같은 규정을 퍼블릭 클라우드 스토리지가 충족하는지 확인해야 합니다. 주요 공급자는 대부분 데이터 저장을 법적으로 적합한 위치에서 할 수 있게 해주는 가용성 영역과 리전을 제공합니다.

하이브리드 클라우드는 데이터나 비즈니스 로직에 높은 규제 표준이 있는 모든 회사에 적합한 선택입니다. 이 배포 모델은 회사가 데이터를 엄격하게 통제된 환경에 저장할 수 있게 합니다. 하지만 이러한 시스템의 보안은 인하우스 팀의 역량에 달려 있다는 점을 기억하세요. 퍼블릭 클라우드 공급자가 개별 사용자 회사보다 더 많은 사이버 보안 리소스를 보유하는 경우가 많으므로, 하이브리드 설정에서도 데이터를 클라우드에 보관하는 것이 때로는 더 나은 옵션일 수 있습니다.

벤더 락인(Vendor Lock-In)

멀티 클라우드는 비즈니스가 단일 공급자와의 계약에 락인되는 것을 방지합니다. 서로 다른 워크로드를 처리하는 여러 퍼블릭 클라우드 환경 덕분에 벤더 변경이 쉽고 빠릅니다. 회사는 다음을 기반으로 벤더를 변경할 수 있는 민첩성을 가집니다:

락인 부재는 시장 변화에 신속하게 대응하려는 모든 회사에 필수적입니다.

하이브리드 설정에서는 기업이 사용 사례에 완전히 맞도록 협력하는 맞춤형 환경을 만듭니다. 온프레미스 시스템과 퍼블릭 클라우드 간의 높은 통합 수준으로 인해 상당한 다운타임 없이 새로운 벤더로 이동하기가 어렵습니다.

클라우드 마이그레이션(Cloud Migration)

데이터와 앱을 클라우드로 이동하는 것은 리소스 집약적인 작업입니다. 멀티 클라우드 배포는 회사가 여러 클라우드로 마이그레이션해야 하므로, 마이그레이션에 오랜 시간이 걸리고 경험이 부족한 팀에게는 어려울 수 있습니다.

팀이 클라우드로 완전히 마이그레이션할 준비가 되지 않았다고 느끼면 하이브리드 전략 채택이 좋은 옵션입니다. 대부분의 데이터와 워크로드가 온프레미스 시스템에서 계속 실행될 수 있으므로 마이그레이션 시간이 훨씬 짧고 덜 까다롭습니다.

가용성(Availability)

고가용성은 멀티 클라우드의 주요 이점 중 하나입니다. 기업은 신뢰할 수 있는 클라우드 백업과 대체 대기 시스템을 설정할 수 있습니다. 한 공급자에게 일시적인 문제가 발생하면 워크로드가 다른 클라우드로 이동하고 최종 사용자는 문제를 경험하지 않습니다.

하이브리드 설정에서는 대부분의 워크로드가 온프레미스나 프라이빗 클라우드에서 발생하므로 가용성 유지가 인하우스 팀에 달려 있습니다. 그러나 앱이 트래픽 급증을 경험하고 퍼블릭 클라우드 장애로 버스팅이 차단되면 하이브리드 시스템에 문제가 생길 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 다운타임을 피하는 것은 하이브리드 클라우드 채택의 가장 일반적인 과제 중 하나입니다.

멀티 클라우드의 또 다른 가용성 관련 이점은 회사가 사용자 위치 기반으로 개별 퍼블릭 클라우드를 설정할 수 있다는 것입니다. 각 주요 사용자 그룹 근처에 클라우드를 설정하면 지연을 방지합니다. 하이브리드 클라우드는 멀티 클라우드로 진화하지 않고는 이 이점을 제공할 수 없습니다.

비용(Costs)

하이브리드와 멀티 클라우드 모두 비용 측면에서 장단점이 있습니다.

멀티 클라우드 설정에서는 비즈니스가 일반적으로 데이터 센터나 인하우스 프라이빗 클라우드 비용을 지불하지 않습니다. 하지만 팀은 클라우드 컴퓨팅 비용을 항상 인지하여 과다 지출을 방지해야 합니다.

프라이빗 클라우드가 있는 하이브리드 솔루션은 시스템에 단일 퍼블릭 클라우드만 있으므로 과다 지출 위험이 그렇게 높지 않습니다. 그러나 프라이빗 클라우드를 생성하려는 비즈니스는 그 복잡한 환경을 개발하고 관리할 직원을 고용해야 합니다.

레거시 데이터 센터와 퍼블릭 클라우드를 결합한 하이브리드 솔루션이 가장 비싼 옵션입니다. 직원과 퍼블릭 클라우드 비용 외에도 장비 및 유지보수 비용을 고려해야 합니다.

멀티 클라우드와 하이브리드 클라우드 중 선택하는 방법

하이브리드와 멀티 클라우드 환경 중 선택은 여러 요인에 달려 있습니다. 올바른 배포 전략을 결정할 때 고려해야 할 다섯 가지 주요 요소는 다음과 같습니다:

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 현대 비즈니스를 위한 결정적 가이드

멀티 클라우드 vs 하이브리드 클라우드: 가장 일반적인 사용 사례

다음은 기업이 멀티 클라우드를 배포하기로 결정하는 가장 일반적인 시나리오와 사용 사례입니다:

다음은 하이브리드 클라우드가 멀티 클라우드 배포보다 더 나은 선택일 수 있는 몇 가지 사용 사례입니다:

두 배포 모델을 언제, 어떻게 사용할지 이해하기

비슷해 보이지만, 하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드는 서로 다른 사용 사례에 더 적합한 두 가지 독특한 배포 유형입니다. 두 설정 모두 클라우드 컴퓨팅을 통해 효율성을 개선하지만, 의사 결정자는 최상의 결과를 얻기 위해 모델 간의 차이점을 알아야 합니다.

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