2015년 IT 메가트렌드 TOP 10

휴 요시다 HDS CTO가 지난해보다 좀 더 명확해진 양상의 2015년 IT 10대 전망을 발표했다. 특히 IT 부서에서 변화를 주도적으로 이끌어나가려면 IDC에서 제시한 ‘3세대 플랫폼’ 즉 모빌리티, 클라우드, 소셜 및 빅데이터 등 메가 트렌드의 기반이 되는 인프라를 갖추어야 할 것이라고 정의했다.

데이터 폭증 가져올 사물인터넷

모빌리티, 클라우드, 소셜, 빅데이터의 4가지 거시적인 트랜드가 지속 가능한 비즈니스 성장을 위한 기반이 되면서, IT와 비즈니스 간에 더욱 긴밀한 협력이 필요할 것으로 보인다. IT 부서는 이제 데이터센터 인프라를 관리하는 역할에서 더 나아가 아키텍트이자 비즈니스 서비스를 위한 중개인(Broker)으로서 다양한 수요에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 따라서 2015년은 비즈니스를 위한 이니셔티브에 투자되는 IT 예산이 더 늘어날 것이며, 비즈니스 부서에서 IT 지출에 많은 부분을 관여 하게 될 것이다. IT 부서에서 비즈니스 성과에 집중하기 위해서는 인프라의 통합 및 오케스트레이션, 자동화가 이루어져야 한다.

즉, 서버, 스토리지, 네트워크를 DIY 방식으로 조립하여 애플리케이션 플랫폼을 마련하는 대신 각각의 요소에 대한 관리를 전체적으로 오케스트레이션하고 OS와 애플리케이션 스택을 통합하는 것을 의미한다. 뿐만 아니라 비즈니스 정의 I T ( B u s i n e s s Defined IT) 패러다임이 확산될수록 인프라 공급업체들은 인프라 이상의 가치를 공급해야 한다. CIO들이 비즈니스 성과에 집중할 수 있도록 전체 라인업에 대한 오케스트레이션과 자동화, 통합을 지원해야 한다. 공급사에서 고객과의 파트너십을 바탕으로 인프라에 대한 책임과 위험까지도 함께 할 때 비로소 IT를 통한 혁신이 가능해질 것이다.

컨버지드·하이퍼 컨버지드 솔루션 확산

비즈니스 정의 IT를 이루는 핵심 요소는 시스템과 애플리케이션 스택이 통합된 컨버지드 솔루션이다. 컨버지드 솔루션은 HDS의 포트폴리오 중 가장 빠르게 성장하는 분야이기도 하다. 2015년은 초기 비용 절감, 인프라와 소프트웨어의 긴밀한 통합, 하이퍼바이저의 자유로운 활용 등 강력한 장점들로 인해 컨버지드 및 하이퍼 컨버지드 솔루션의 확산이 더욱 빨라지는 한 해가 될 것으로 전망된다.

특히 SMB를 비롯해 원격 지사 및 로컬 지원 부서들과 엔터프라이즈 시스템을 유연하게 통합하는 합리적인 가격과 패키징의 컨버지드솔루션이 등장함으로써 통합 시스템 구축의 진입 장벽이 낮아질 것이다. 또한 상용 서버의 스케일 아웃 노드와 내장형 스토리지로 구성된 하이퍼 컨버지드 솔루션의 경우 웹서버 및 맵리듀스 분석 등의 스케일 아웃 애플리케이션 비용을 대폭 절감시킬 수 있을 것이다.

관리 자동화

2015년은 관리 자동화 툴에 대한 투자가 눈에 띄게 늘어날 것으로 전망된다. 모니터링, 경보, 근본원인 분석 및 자동 교정 기능 등이 포함된 관리 자동화는 통합 인프라 상에서 각각의 요소에 대한 관리 소프트웨어를 별도로 구동시키거나 서로 연동시킬 필요 없이 오케스트레이션 레이어에서 구현된다.

다양한 Best Practice를 보유한 애플리케이션을 다루는 IT 벤더들은 앞으로 템플릿의 형태로 자동화를 지원할 것이다. 인프라 공급업체들의 경우 서버·스토리지·네트워크 통합 솔루션을 통해 보다 쉽게 Best Practice를 제공할 수 있으며, 동시에 기존의 인프라 및 OS, 애플리케이션과 통합을 원하는 고객들을 위해 각 요소의 관리 소프트웨어에 API를 적용하도록 해야 할 것이다.

소프트웨어 정의

2015년은 수많은 벤더에서 ‘소프트웨어 정의(Software Defined)’ 컨셉 제품을 출시하면서 관련 시장이 대폭 성장할 것으로 전망된다. ‘소프트웨어 정의’의 핵심은 IT 인프라의 간소화 및 자동화다. 이에 따라 신생 업체들이 저가의 상용 하드웨어에 소프트웨어를 적용해엔터프라이즈급이라며 시장에 내놓을 것이다. 분명한 것은 소프트웨어가 하드웨어의 기능을 강화할 수는 있지만 하드웨어 인프라 자체에 내재된 역량에 따라 성능이 달라진다는 사실이다.

소프트웨어 정의를 구현하는 기본적인 방식은 개방형 RESTful API 및 클라이언트를 통해 소프트웨어와 인프라 간 통신을 지원하는 것이다. 대표적인 사례로, VMware의 VVOL은 스토리지 시스템과 컨트롤 플레인 사이에 스토리지 API 형태의 추상 계층을 생성함으로써 IT관리자들이 VM단위로 스토리지를 관리할 수 있도록 한다. 이를 통해 확장성을 향상시키는 것은 물론 정책 기반의 스토리지 관리를 통해 혁신적인 관리 자동화를 실현할 수 있다.

스토리지 가상화의 새로운 국면을 예고하는 글로벌 가상화

스토리지 가상화는 아직까지 수직적 시장을 형성하고 있는 분야다. 스토리지 가상화 엔진은 뒷단에 이어진 이기종의 스토리지 시스템까지도 가상화 시키기 때문이다. 이제 새롭게 등장한 글로벌 가상화로 인해 여러 지역에 분산된 블록, 파일, 그리고 콘텐츠 스토리지까지모두 수평적인 가상화가 가능해질 것이다. 하나의 가상 스토리지 자원 풀을 제공하는 가상스토리지 머신을 통해 여러 개의 물리적인 스토리지 시스템을 지원하는 것이다. 이를 통해 개별 스토리지 시스템은 소프트웨어로 연결되어 가상 스토리지 이미지를 각각의 시스템에서 읽거나 쓸 수 있게 된다.

HDS의 스토리지 가상화 운영체제(SVOS)는 스토리지 하이퍼바이저와 같은 역할을 한다. 여러 곳에 분산된 Hitachi VSP G1000을 동기화 시킴으로써 특정 시스템에 중단이 일어나더라도 애플리케이션은 지속적으로 동작하므로 서비스 무중단, 데이터 무손실의 ZeroRTO·Zero RPO를 유지할 수 있다. 파일 스토리지의 경우 HNAS가 Global Name Space를 통해 이를 지원하며, 오브젝트 스토리지의 경우 HCP에서 Global Access Topology를 지원한다.

데이터 복구 및 복제 관리의 관심 증가

데이터센터 관리자들의 데이터 보호에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있다. 그동안 백업에 집중했던 데이터 보호 수요는 이제 백업 스토리지 비용 절감을 위해 디스크 기반 백업 및 중복제거로 옮겨갈 것으로 전망된다. 특히 2015년은 RTO 및 RPO 단축에 대한 관심과데이터 보호에 드는 비용의 절감에 대한 수요가 높아지는 한 해가 될 것이다.

복구 시간 단축을 위한 기술로는 씬 카피(Thin copy) 기술을 통한 스냅 및 클론 사용의 확대, 비정형 데이터의 백업을 제외한 복제만을 지원하는 오브젝트 스토리지, 중앙 저장소를 통한 파일 동기화 및 공유 등이 있다. 또한 한 쪽의 스토리지가 중단되더라도 가상 볼륨을 통해 애플리케이션 서비스를 유지시키는 액티브/액티브 스토리지 컨트롤러도 복구 시간 단축에 효과적이다.

엔터프라이즈 플래시 모듈 증가

포맷 블록에 대한 쓰기 작업 및 블록 포맷팅, 개별 페이지 복구, 쓰기 증폭, 웨어 레벨링(Wear leveling), 스페어 관리 등 플래시 기술에는 태생적인 한계가 존재한다. 따라서 엔터프라이즈 플래시 스토리지 모듈은 성능을 유지하고 내구성을 향상시키는 한편 플래시 용량을 증가시키기 위해 상당한 수준의 프로세싱 파워를 필요로 한다.

2015년은 상업용 PC에 맞춰 설계된 SSD를 대신해 엔터프라이즈 스토리지에 걸맞은 성능과 내구성, 용량을 지원하는 프로세싱 파워를 가진 엔터프라이즈 플래시 모듈이 성장할 것이다. TLC와 3DNAND 등 새로운 기술을 통해 플래시 드라이브의 용량이 확대되는 한편 이로 인해 증가하는 복잡성을 낮추고 이러한 기술의 내구성을 확보하기 위한 인텔리전스에 대한 수요가 높아질 것이다.

빅데이터와 사물인터넷

IDC는 빅데이터 시장이 2017년까지 연평균 27% 성장률을 유지하며 324억 달러 규모로 성장할 것으로 전망하고 있다. Wikibon의 경우 빅데이터 분석을 통해 실질적인 가치를 기대하는 기업들이 확산되어 2017년에는 534억 달러 규모의 시장이 형성될 것이라고 예측하고 있다.(그림 4 참조) 이러한 분석에서도 알 수 있듯 2015년은 SAP HANA 및 Hadoop 등 빅데이터 분석이 더욱 활성화 되는 한 해가 될 것이다.

현재의 빅데이터는 소셜 요소가 가미된 비즈니스 데이터가 주를 이루지만, 미래의 빅데이터는 기계 간 통신 위주의 사물인터넷(IoT,Internet of Things)에 집중되어 우리의 삶에 보다 직접적인 영향을 미칠 것이다. 따라서 2015년은 IoT 시대의 초석을 마련하기 위해IT 회사들과 사회적인 인프라 공급업체 간 파트너십이 더욱 확대되는 해가 될 것이다.

빅데이터 분석을 위한 데이터 레이크

스케일 업 엔터프라이즈 스토리지 및 컴퓨팅 시스템에 대한 수요가 지속적으로 높아지는 한편 비정형 데이터가 급증하고 여기에 내재된 빅데이터 분석의 가치가 늘어날수록 새로운 유형의 분산형 스케일 아웃 스토리지 및 컴퓨팅 시스템에 대한 수요가 생겨나고 있다.Pentaho의 James Dixon CTO는 이를 가리켜 ‘데이터 레이크(Data lake)’라고 명명했다.

데이터 레이크에는 방대한 양의 데이터가 보관되어 있으며, 데이터는 파일 및 웹 인터페이스를 통해 접근하기 쉽도록 되어 있을 것이다. 이러한 데이터는 업데이트가 되지 않으므로 데이터 보호를 위한 방식으로 백업대신 복제를 택하게 된다. 또한 오픈소스를 통해 라이선스 비용을 줄이고 컴퓨팅 시스템을 맵 리듀스 분석에 최적화시키게 된다. 특히 자동 계층화를 통해 성능을 높이고 장기 보관에 필요한 요건들을 지원할 수 있다.

이에 따라 장기 보관 시 대량의 전력이 소비되지 않는 콜드 스토리지가 테이프 및 광학 미디어 형태로 구축될 것이다.

하이브리드 클라우드 확산

프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드가 혼합된 하이브리드 클라우드 환경의 확대될 전망이다. Tech Pro Research와 같은 연구기관에서는 현재 기업의 70%가 하이브리드 클라우드를 이미 사용 중이거나 사용을 검토하고 있다고 발표했다. 특히 퍼블릭 클라우드 업체 간경쟁이 치열해 지며 WAN 대역폭 비용이 낮아지고, 프라이빗 클라우드의 방화벽 내에서 퍼블릭 클라우드로 메타 데이터를 이동시키거나 제어하는 것이 가능해짐에 따라 하이브리드 클라우드가 엔터프라이즈 워크로드에 적합한 비용 효율적인 플랫폼으로 떠오르고 있다.

Written by

Hu Yoshida

HDS CTO