저자: 비즈니스 개발 부문 선임 이사 릭 무어(Rick Moore), 엔터프라이즈 부문 이사 릭 갈리에타(Rick Galietta)

최근 IT 업계 리더들은 데이터 기반 조직에서 확실한 이익을 창출해야 한다는 압박에 직면하고 있습니다. 이러한 압박은 기업 전반의 매우 복잡한 데이터 및 분석 스택에서 비롯되는 경우가 많습니다.

IT 업계의 정통한 리더들은 자신들의 가장 큰 과제가 다음과 같다는 것을 알고 있습니다.

시시각각 변하는 데이터 규제 환경
끝없이 늘어나는 엔드포인트, 애플리케이션, 서비스 공급자(SP) 및 사용자의 폭발적 증가
가장 데이터 의존도가 높은 사업 부문에서 성과를 가져와야 할 필요성

이러한 문제로 인해 클라우드 서비스 공급업체, 사용자, 파트너, 레거시 애플리케이션 간에 복잡성이 필요 이상으로 커지고 조직이 혼란스러워지는 경우가 많습니다.

이 시나리오에 인공 지능(AI) 애플리케이션을 현재의 IT 솔루션에 통합해야 한다는 내부 압력이 더해집니다. 또한 IT는 고밀도 워크로드와 고성능 컴퓨팅을 처리하는 고유한 환경을 필요로 하기 때문에 추가적인 과제를 제시합니다. 이러한 복잡성으로 인해 효과적인 IT 예산 관리를 위한 경로가 ‌명확하지 않습니다.

이 문서는 데이터 인프라, 하이브리드 IT 모델, IT 재무 관리 솔루션을 재구성하기 위한 전반적인 관점과 고려 사항을 제공합니다. AI 및 하이브리드 클라우드의 배포를 가능하게 하는 명확한 전략을 수립하려면 자본 지출(CapEx)과 운영 지출(OpEx)을 관리하기 위한 더욱 유연하고 포괄적인 계획이 필요합니다.

AI 기반 데이터 아키텍처의 모범 사례

자본 지출, 즉 CapEx는 자산을 취득하는 데 필요한 일회성 투자를 의미합니다. 운영 지출, 즉 OpEx는 비즈니스 운영을 위해 지속적으로 지출하는 비용입니다.

수년 동안 IT 리더들은 클라우드 컴퓨팅 렌즈를 통해 CapEx와 OpEx를 검토했고, CapEx를 서버 및 하드웨어 구매로 정의하면서 OpEx를 용량 구매에 연결하고 필요에 따라 확장 또는 축소하는 것으로 보았습니다.

451 Research에 따르면 '2024년에 예산을 늘리는 조직 5곳 중 거의 3곳(53%)이 예산을 생성형 AI에 지출할 계획'¹이라고 합니다. 따라서 알고리즘, 학습 모델, 생성형 AI 애플리케이션이 기업에서 더 많은 주목을 받으면서 IT 리더는 보다 혁신적인 방식으로 CapEx와 OpEx를 정의하고 관리하며 예산을 책정할 것입니다.

한 가지 모범 사례는 OpEx를 도구로 간주하여 기업이 수요에 따라 확장 또는 축소할 수 있는 유연성을 제공하는 것입니다. OpEx는 하이브리드 클라우드 환경을 관리하기 위해 사내 리소스를 고용하거나 의존하는 대신 핵심 역량에 집중함으로써 하이브리드 IT를 활용할 수 있는 선견지명을 가진 기업에게 경쟁 우위를 제공합니다.

반대로 기업은 AI 및 고성능 컴퓨팅에 대한 전략이 발전하고 일상적인 워크플로에 통합됨에 따라 적합한 하드웨어에 투자해야 합니다. CapEx 예산과 투자에 대한 이러한 관심이 사내의 숙련된 IT 경영진의 지휘 하에 유지된다면 기업에 더 큰 도움이 될 것입니다.

이를 통해 CapEx와 OpEx의 최신 사용 사례를 더 자세히 살펴보겠습니다.

CapEx 및 OpEx의 결합 모델을 활용하여 최적의 하이브리드 IT 환경 개발

CapEx와 OpEx의 관점에서 IT 현대화를 살펴보면, 두 가지 모두에서 장점을 찾아볼 수 있습니다. 궁극적으로 CapEx/OpEx 하이브리드 투자 모델의 진정한 강점은 하이브리드 IT 환경을 구축하는 데 있습니다.

CapEx의 최신 사용 사례는 다음과 같습니다.

레거시, 프라이빗 클라우드/온프레미스 데이터 센터의 리소스 풀링
하드웨어 재생
엔터프라이즈 소프트웨어 투자
지적 재산에 대한 특허 및 독점 사용권

AI의 등장으로 기업은 레거시 데이터 센터에 관한 어려운 CapEx 결정을 내려야 했고, 감가상각 일정은 혼란에 빠졌습니다. AI 워크로드를 위해 설계된 새로운 반도체가 출시될 때마다 레거시 서버는 AI 반도체가 제공하는 늘어난 용량을 처리하지 못해 가치가 급락할 수 있습니다.

IT는 빠르게 진화하는 전력 밀도 요구 사항과 이러한 전력 요구 사항을 냉각하기 위한 냉각 요구 사항을 따라가는 것이 점점 더 지속 불가능해지고 있습니다.

새로운 IT 현대화의 흥미로운 점은 OpEx가 기업 내 AI 애플리케이션에 대한 세심하고 신중한 평가를 제공한다는 것입니다. 예를 들어, 현명하고 책임 있는 예산을 갖춘 조직은 코로케이션을 온프레미스와 같은 레거시 아키텍처와 클라우드 컴퓨팅과 같은 OpEx의 유연한 아키텍처 사이의 가교로 사용하고 있습니다. 다시 말하지만, 생성형 AI 및 추론 모델을 지원하며 빠르게 진화하는 GPU 아키텍처를 따라잡는 것은 대부분의 기업에게 어려운 일입니다.

이제 하이브리드 클라우드를 통해 조직이 어떻게 새로운 위험과 복잡한 클라우드 가격 구조에 적응할 수 있는지 살펴보겠습니다.

하이브리드 클라우드: OpEx가 IT 현대화에서 민첩성을 창출하는 방법

민첩한 공용 클라우드와 안전한 사설 클라우드 환경 모두에 대한 필요성은 규제가 엄격한 산업 부문에만 국한되지 않습니다. AI 덕분에 데이터 거버넌스 규정이 강화되며 기업이 특정 형태의 데이터를 보관할 수 있는 위치에 대한 제한이 더 커졌습니다. 여기에서는 하이브리드 클라우드의 장점과 복잡성 영역을 검토해 보겠습니다.

하이브리드 클라우드의 이점

IT 현대화 지원 아키텍처의 경쟁 우위
복잡한 과제를 위한 맞춤형 솔루션
가장 효율적인(비용 및 운영적 측면에서) 환경에서 워크로드를 수용하는 유연성
기업의 가장 민감한 워크로드에서 안정성과 보안을 유지하면서 확장 또는 축소할 수 있는 민첩성

하이브리드 클라우드의 복잡한 영역:

간소화된 워크로드 할당
환경 간 조정
데이터 사일로 개발
하이브리드 클라우드 환경의 복잡한 비용 구조를 관리하기 위한 전담 인력‌ 채용

의도를 가지고 수행하면, 하이브리드 클라우드는 글로벌 기업의 요구 사항이 발전함에 따라 기업이 시스템, 장치, 소프트웨어 및 서비스 간에 자금을 이동할 수 있는 여유를 확보할 수 있습니다.

IT 예산 편성 관점에서 Gartner와 같은 분석가 및 연구 그룹은 2024년에 IT 지출이 8% 증가할 것으로 예측 합니다. Gartner는 이러한 지출의 대부분이 IT 서비스 및 소프트웨어에 사용될 것으로 예상합니다.

IT 예산 시나리오를 계획하고, 예측하고, 테스트하고자 기업들은 코로케이션으로 전환해 최고의 하이브리드 클라우드를 활용할 수 있습니다.

데이터 센터 현대화 및 코로케이션

성공적인 IT 현대화의 경우, 현대의 IT 운영은 주요 비즈니스를 지원하는 기술 워크플로와 워크로드를 마스터하는 동시에 기타 비핵심적인 측면의 일상적인 관리는 전문가에게 맡깁니다. 이를 통해 기업은 CapEx 노출을 줄이는 동시에 OpEx를 전략적으로 사용할 수 있도록 리소스를 확보할 수 있습니다. 예시를 보겠습니다.

코로케이션 데이터 센터를 통한 공동 성장의 예시로 양조장 고객을 들 수 있습니다. 이 기업은 온프레미스 환경을 종료하고 클라우드로 이전하기로 결정했습니다. 다른 대규모 작업과 마찬가지로 복잡한 부분이 많았고 일부 데이터는 양조장의 제어하에 물리적 하드웨어에 남아 있어야 했습니다.

기업은 온프레미스/사설 클라우드와 공용 클라우드 간 전환을 용이하게 하기 위해 Digital Realty 데이터 센터를 사용하는 것이 최선의 선택이라고 결정했습니다. 예를 들어, 양조장에서 클라우드로 마이그레이션하면서 퍼블릭 클라우드 환경에 가장 적합한 워크로드를 파악하려고 했습니다. 코로케이션 데이터 센터 공간을 통해 일부 워크로드를 공용 클라우드에 배치하고 테스트를 마치면 워크로드를 양조장 소유 하드웨어로 되돌릴 수 있었습니다.

이를 통해 양조장은 잘못된 워크로드를 잘못된 환경으로 옮기는 데 드는 막대한 비용을 절감할 수 있었습니다. 또한 이 하나의 전략이 제공한 하이브리드 클라우드 민첩성 덕분에 시장에서 경쟁사보다 큰 우위를 점할 수 있었습니다.

민첩한 IT 전략을 실현하는 최적화된 방법론

오늘 문서에서는 데이터, 사이버 보안 및 상호 연결에 대한 제어를 유지하면서 하이브리드 클라우드 환경과 전 세계 여러 위치에 워크로드를 분산하는 동시에 CapEx와 OpEx 투자를 결합하는 방법을 살펴보았습니다.

이러한 모든 복잡한 부분을 통합하기 위해 Digital Realty는 퍼베이시브 데이터센터 아키텍처(PDx^®)를 제공합니다. 이는 수백 개의 프로덕션 배포 조합을 상호 연결되고 분산되며 민첩한 데이터 아키텍처로 코드화하는 최적화된 방법론입니다.

PDx^® Blueprint는 개인 워크숍, 데이터 아키텍쳐 디자인 가이드, 방법론을 제공하여 데이터에서 더 큰 힘을 발휘함으로써 조직에 민첩성을 제공하는 간소화된 데이터 환경을 구현할 수 있도록 합니다. 제목에 'workshop'을 포함하여 workshop@us.digitalrealty.com로 이메일을 보내 더 자세한 내용을 알아보세요.

^¹451 Research, 데이터 인사이트: 생성형 AI가 2024년 IT 지출 흑자 전환을 촉발할 수 있어(Data Insight: Generative AI may spark IT spending turnaround in 2024), 2023년 11월.

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