2024.05.21 (화)

  • 흐림속초13.3℃
  • 맑음16.5℃
  • 맑음철원15.5℃
  • 구름많음동두천15.8℃
  • 흐림파주15.6℃
  • 흐림대관령7.5℃
  • 맑음춘천16.7℃
  • 맑음백령도12.6℃
  • 흐림북강릉13.3℃
  • 흐림강릉14.1℃
  • 흐림동해14.2℃
  • 맑음서울16.7℃
  • 안개인천14.9℃
  • 흐림원주18.1℃
  • 흐림울릉도13.7℃
  • 흐림수원15.4℃
  • 맑음영월15.0℃
  • 맑음충주16.2℃
  • 구름많음서산16.3℃
  • 흐림울진14.2℃
  • 맑음청주18.8℃
  • 맑음대전17.1℃
  • 구름조금추풍령14.3℃
  • 맑음안동15.3℃
  • 맑음상주16.7℃
  • 맑음포항15.1℃
  • 맑음군산15.8℃
  • 맑음대구15.9℃
  • 맑음전주17.0℃
  • 맑음울산14.5℃
  • 구름조금창원17.2℃
  • 맑음광주18.0℃
  • 구름조금부산17.0℃
  • 구름조금통영16.6℃
  • 맑음목포17.4℃
  • 구름조금여수18.4℃
  • 맑음흑산도16.2℃
  • 맑음완도16.7℃
  • 맑음고창
  • 맑음순천14.2℃
  • 구름많음홍성(예)16.1℃
  • 맑음15.3℃
  • 맑음제주18.4℃
  • 맑음고산17.6℃
  • 맑음성산17.9℃
  • 맑음서귀포17.9℃
  • 맑음진주14.6℃
  • 흐림강화14.3℃
  • 구름많음양평17.0℃
  • 구름많음이천17.1℃
  • 흐림인제13.7℃
  • 구름많음홍천16.8℃
  • 흐림태백10.4℃
  • 구름많음정선군14.5℃
  • 맑음제천14.0℃
  • 맑음보은15.3℃
  • 맑음천안15.6℃
  • 구름많음보령16.7℃
  • 맑음부여15.2℃
  • 맑음금산15.4℃
  • 맑음16.4℃
  • 흐림부안17.3℃
  • 맑음임실14.9℃
  • 맑음정읍15.4℃
  • 맑음남원15.9℃
  • 맑음장수12.6℃
  • 맑음고창군14.3℃
  • 맑음영광군15.8℃
  • 맑음김해시17.2℃
  • 맑음순창군16.5℃
  • 맑음북창원18.0℃
  • 맑음양산시18.0℃
  • 맑음보성군18.0℃
  • 구름많음강진군16.2℃
  • 구름많음장흥15.8℃
  • 구름조금해남15.4℃
  • 맑음고흥15.2℃
  • 맑음의령군15.5℃
  • 맑음함양군14.0℃
  • 맑음광양시19.0℃
  • 맑음진도군15.4℃
  • 구름조금봉화13.3℃
  • 맑음영주14.7℃
  • 맑음문경15.6℃
  • 흐림청송군14.2℃
  • 흐림영덕14.4℃
  • 맑음의성14.4℃
  • 맑음구미17.1℃
  • 구름많음영천15.5℃
  • 흐림경주시15.9℃
  • 맑음거창13.4℃
  • 맑음합천16.3℃
  • 맑음밀양18.5℃
  • 맑음산청15.0℃
  • 구름조금거제17.1℃
  • 구름조금남해16.8℃
  • 맑음17.8℃
기상청 제공
Business & Issue | 폭발적으로 증가하는 데이터, 계층화로 해법 찾자
  • 해당된 기사를 공유합니다

Business & Issue | 폭발적으로 증가하는 데이터, 계층화로 해법 찾자

   
 
강민호 한국오라클 스토리지사업부장 minho.kang@oracle.com 2020년, 데이터 44배 증가 디지털 정보의 혜택은 매일 넘쳐난다. 이제 숨 쉬는 공기만큼이나 당연하게 여긴다. 하지만 이에 따라 IT 업계는 폭증하는 데이터 관리를 숙제로 안고 있다. IDC의 최근 발표에 따르면, 데이터 저장 요구량은 매년 41%씩 증가하고 있다. 이 같은 추세면 2020년에는 2009년에 비해 44배로 증가한다. 이에 따라 대용량 데이터의 저장, 검색 및 추출은 더욱 더 복잡해질 수밖에 없다. 이 모든 데이터들이 스토리지에 저장된다는 점을 고려할 때, 특별한 해법이 없다면, 전체 데이터센터에서의 스토리지 전력비용이 현재의 40%를 넘어 10년 후에는 75%를 차지하게 된다. 또한 주피터 그룹과 스토리지 IO 그룹이 공동으로 발표한 보고서에 따르면, 스토리지 시스템에는 매년 평균 25%의 관리비용이 증가하고 있는 것으로 나타나고 있어 앞으로 데이터센터 내에서 가장 큰 지출이 요구되는 요인이 될 것으로 내다보고 있다. 문제는 데이터의 가치나 속성과 무관하게 동일한 관리 비용이 요구된다는 것이다. 눈여겨봐야 할 재미있는 내용은, 80%에 달하는 데이터가 생성 90일 이후에는 전혀 사용되지 않아 재사용률은 낮아지고 있다는 것이다. 폭증하는 데이터의 최적화된 활용을 위해서는 스토리지 계층화가 필수적이다. 데이터의 성격과 용도, 중요도에 따라 저장되는 매체를 달리 하는 것이다. 이를 통해 기업의 스토리지 인프라는 복잡한 비즈니스 문제들을 적은 비용으로 빠른 시간 안에 효과적으로 해결할 수 있게 되며, 각종 법규와 규정에 효과적으로 대처할 수 있게 된다. 비즈니스 관건은 ‘데이터 관리’ 우선 기업들은 스토리지가 독립된 형태로 각각 관리되던 기존의 접근방식에서 탈피해 자동화되고 계층화된 피라미드형 스토리지 인프라를 갖추는 것이 중요하다. 데이터의 가치 분류에 따라 특정한 데이터가 지정된 스토리지 풀에 저장되어 관리되도록 지원하는 방식을 적용함으로써 기업들은 스토리지 인프라의 비용, 성능, 용량 및 기능 전반을 개선할 수 있게 되는 것이다. 일반적인 계층화 스토리지의 모델은 네 개의 계층으로 구분될 수 있다. 입출력이 잦은 데이터가 저장되는 티어(Tier) 0, 매출 관련 혹은 고객용 애플리케이션과 같은 미션 크리티컬 데이터가 저장되는 티어 1, 즉각적인 복구가 요구되지는 않지만 기업운영을 위해 필수적인 데이터가 저장되는 티어 2, 낮은 활용도를 가지며 장기간의 보관이 필요한 아카이브 데이터를 저장하는 티어 3이 그것이다. 이렇게 계층화된 스토리지 아키텍처를 최대한 활용하기 위해서 기업들은 데이터의 가치 중요도를 분류할 수 있어야 하며, 가장 적절한 계층에 저장해야 한다. 스토리지에 관한 이러한 접근법은 폭증하는 데이터를 효과적으로 비즈니스에 활용해 기업들의 서비스 수준을 높여준다. 또한 비즈니스 연속성을 개선하고 각종 법규와 규정에 대응할 수 있게 된다. 기업들은 체계적 인프라 관리를 통해 성능 향상을 경험하고, 중요한 데이터의 차별화된 관리를 통해 비즈니스 환경의 혼란을 줄일 수 있게 되는 것이다. 비즈니스 관건은 ‘데이터 관리’ 스토리지 계층화 환경의 경제적 혜택은 예상보다 훨씬 높다. Horizon Information Strategies에 따르면, 단일 계층의 스토리지 환경은 테라바이트당 1만5000달러에 이르는 운영비용이 들어간다. 이중 계층 스토리지는 8000달러, 4중 계층 스토리지 구조는 4000달러가 소요된다. 데이터의 상당 부분이 테이프 스토리지로 구성된 아카이브 데이터는 티어 3에 저장되면서 운영비용은 자연스럽게 줄어들게 되는 것이다. 이와 같이 체계적이고 자동화된 데이터 가치 분류와 분배의 접근방식은 스토리지 피라미드의 가장 큰 부분을 차지하는 하단에서 보다 적은 유지와 관리가 요구됨으로써 직원들이 미션 크리티컬 데이터를 관리하는데 소비하던 시간을 줄이고 비용을 절감하는 효과를 낳는 것이다. 오늘날 데이터센터는 폭증하는 데이터를 이기종 환경에서 그리드 기반의 가상화 인프라와 정책 기반의 자원 관리, 셀프서비스를 통한 용량 계획을 가능케 하는 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 변화를 요구받고 있다. CIO들은 이제 단순히 당장의 비용절감에만 주목할 것이 아니라 스토리지 솔루션이 장기적인 관점에서 데이터 폭증을 유연하게 관리할 수 있도록 안정적인 데이터 액세스, 효과적인 관리방법은 물론 운영비용과 에너지비용까지 모든 IT자원을 아울러 총체적인 고려를 해야만 한다. 계층화된 스토리지 관리는 클라우드 컴퓨팅으로의 IT 패러다임에서 기업들이 폭발적으로 증가하는 데이터 분량에 대응할 수 있도록 다양한 장점을 제공해 성장과 성능 그리고 수익성을 고민하는 CIO들에게 결정적 해법이 될 수 있을 것이다. 강민호 경영학 석사(MBA). 대학 졸업 후 9년 동안 대기업 기획실에 근무했다. 이후 스토리지텍, 썬, 오라클 등 IT 업계에서 11년 근무했다. 2010년부터 현재까지 오라클 스토리지 영업팀장으로 재직하고 있다.