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약 10년 전, 클라우드와 온프레미스 컴퓨팅 간의 논쟁이 격렬했습니다. 클라우드는 그 전투에서 손쉽게 승리했으며, 승패가 가까워지지도 않았습니다. 그러나 이제 사람들은 클라우드가 여전히 많은 상황에서 최선의 선택인지 다시 생각하고 있습니다.
또한: AI 추론 작업 덕분에 클라우드 네이티브 컴퓨팅이 폭발적으로 성장할 준비가 되어 있습니다.
온프레미스 컴퓨팅이 다시 좋아지기 시작하는 AI 시대에 오신 것을 환영합니다.
딜로이트(Deloitte)의 최근 분석에 따르면 현재 클라우드 서비스로 구성된 기존 인프라는 새로운 AI 요구에 부응할 준비가 되어 있지 않을 수 있다고 경고했습니다.
니콜라스 메리지(Nicholas Merizzi)가 이끄는 딜로이트 분석가 팀이 작성한 보고서는 "클라우드 우선 전략을 위해 구축된 인프라는 AI 경제성을 처리할 수 없습니다"라고 말했습니다.
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"인간 작업자를 위해 설계된 프로세스는 에이전트에게는 작동하지 않습니다. 경계 방어를 위해 구축된 보안 모델은 기계 속도로 작동하는 위협으로부터 보호하지 못합니다. 서비스 제공을 위해 구축된 IT 운영 모델은 비즈니스 혁신을 주도하지 않습니다."
Deloitte 분석가에 따르면 AI의 요구 사항을 충족하기 위해 기업은 주로 클라우드에서 클라우드와 온프레미스의 하이브리드 혼합으로 전환하는 것을 고려하고 있습니다. 기술 의사 결정자는 온프레미스 옵션을 두 번째, 세 번째로 검토하고 있습니다.
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Deloitte 팀이 설명했듯이 "클라우드 우선에서 전략적 하이브리드(탄력성을 위한 클라우드, 일관성을 위한 온프레미스, 즉각성을 위한 엣지)"로의 움직임이 진행 중입니다.
Deloitte 분석가들은 클라우드 기반 AI에서 발생하는 네 가지 주요 문제를 언급했습니다.
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딜로이트 팀은 클라우드와 온프레미스 딜레마에 대한 가장 좋은 솔루션은 두 가지를 모두 사용하는 것이라고 말했습니다. 그들은 다음으로 구성된 3단계 접근 방식을 권장합니다.
이 하이브리드 접근 방식은 많은 기업이 앞으로 나아갈 수 있는 최선의 방법으로 인식되고 있습니다. 최근 FedEx Services에서 소프트웨어 설계자로 근무한 Milankumar Rana는 AI용 클라우드에 올인하고 있지만 적절한 경우 두 가지 접근 방식을 모두 지원할 필요가 있다고 생각합니다.
그는 ZDNET에 "대규모 기계 학습 및 분석 인프라를 구축했으며 데이터 레이크, 분산 파이프라인, 스트리밍 분석, GPU 및 TPU 기반 AI 워크로드 등 거의 모든 기능을 클라우드에서 실행할 수 있음을 관찰했습니다"라고 말했습니다. "AWS, Azure, GCP 서비스는 매우 성숙해 있기 때문에 기업은 초기에 많은 비용을 지출하지 않고도 빠르게 성장할 수 있습니다."
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라나는 또한 고객에게 "데이터 주권, 규제 고려 사항 또는 매우 낮은 대기 시간으로 인해 클라우드의 유용성이 떨어지는 일부 워크로드를 온프레미스로 유지해야 한다"고 말했습니다. "지금 당장 일을 수행하는 가장 좋은 방법은 유연성과 새로운 아이디어를 위해 클라우드를 사용하면서 민감하거나 대기 시간에 민감한 애플리케이션을 온프레미스에 유지하는 하이브리드 전략을 사용하는 것입니다."
클라우드를 사용하든 온프레미스 시스템을 사용하든 기업은 항상 보안 및 모니터링에 대한 직접적인 책임을 져야 한다고 Rana는 말했습니다. "보안과 규정 준수는 모든 개인의 책임입니다. 클라우드 플랫폼에는 강력한 보안이 포함되어 있지만 암호화, 액세스 및 모니터링에 대한 규정을 준수해야 합니다."