클라우드 지속가능성은 흥미로운 주제이다. 모두가 중요하다는 데는 동의하지만, 구체적인 내용을 논의하고 싶어 하는 사람은 없다. 모두 AI와 AI의 무한한 가능성 같은 반짝이는 주제에 더 관심을 둔다. 클라우드의 지속가능성은 철 지난 이야기로 여겨진다. 하지만 문제를 무시한다고 해서 문제가 사라지지는 않는다.

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올해는 AI 칩 부족으로 인해 AI의 성장이 제한됐다. 하지만 칩 문제가 해결되면 AI 때문에 전력 수요가 공급을 앞지르면서 지속가능성 위기를 가속화할 것이다. 다행히도 우리는 아직 그 티핑 포인트에 도달하지 않았다.

잘못된 관점과 잘못된 해법

생성형 AI의 등장으로 컴퓨팅 수요가 폭증하면서 클라우드의 지속가능성에 대한 논의가 빈번해지고 있지만, 전력 및 서버 효율성과 같은 데이터센터 주제에 집중하는 경향이 있다. 사실 전력 생산 및 소비는 개선 가능성이 가장 큰 영역은 아니다.

필자에게 석탄으로 구동되는 데이터센터를 보여 주면, 이 데이터센터의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 방법을 보여줄 수 있다. 간단하다. 기술을 어떻게 구동하는지가 중요한 것이 아니라 애초에 기술을 사용하는 방법과 이유가 중요하다. 즉, 기술 구성을 재평가해 자원을 최적화할 수 있는 영역을 찾으면 지속 가능한 방식으로 전력을 소비할 수 있다.

물론, 데이터센터 효율성은 중요하다. 관련 기술의 발전으로 데이터센터는 향상된 냉각 시스템, 에너지 효율적인 하드웨어, 재생 에너지원을 통해 전력 사용량을 줄일 수 있게 됐다. 이런 노력에도 불구하고 데이터센터의 에너지 발자국을 줄이는 데만 집중하는 것만으로는 클라우드 컴퓨팅이 직면한 지속가능성 문제를 완전히 해결할 수 없다. 오히려 핵심 문제를 외면하는 경우가 많다.

보다 총체적인 접근 방식은 클라우드 아키텍처의 구조와 최적화 방식을 검토하는 것이다. 클라우드 시스템의 아키텍처는 운영 효율성과 자원 활용도를 결정한다. 지속가능성을 우선시하는 클라우드 시스템을 구축함으로써 기업은 자원 사용을 최적화하고 낭비를 줄일 수 있다. 얼마나 낭비될까? 개인적으로 관찰한 바에 따르면, 필요한 것보다 500% 이상 많은 자원이 사용되는데, 대부분 전력 소비에서 비롯된다.

효율적인 클라우드 아키텍처에는 서버 가상화, 워크로드 최적화, 동적 자원 할당 등 여러 가지 전략이 포함된다. 이런 전략은 컴퓨팅 자원이 필요한 만큼만 사용되도록 하여 유휴 용량과 에너지 낭비를 줄인다.

AI 기술도 클라우드 컴퓨팅의 효율성을 높이는 데 사용할 수 있다. AI는 사용 패턴을 예측하고 자원 확장을 자동화해 워크로드 배분을 최적화할 수 있다. AI 기반 분석은 성능 저하 없이 비효율적인 부분과 에너지 절약이 필요한 잠재적 영역을 파악하는 데 도움이 된다.

모듈식 유연한 설계 원칙을 클라우드 아키텍처에 통합하면 지속가능성을 크게 향상시킬 수 있다. 모듈식 아키텍처는 구성 요소를 독립적으로 확장하고 업데이트할 수 있으므로 불필요한 에너지 소비를 초래하는 오버프로비저닝을 최소화하는 데 도움이 된다. 유연한 아키텍처는 수요에 맞게 자원을 재할당해 다양한 워크로드에 동적으로 조정할 수 있으므로 초과 용량을 효과적으로 줄일 수 있다.

아무것도 하지 않을 때의 비용

이처럼 개선의 여지가 큰데 클라우드 컴퓨팅의 아키텍처가 외면받는 이유는 무엇일까? 단순하게 말하면, 많은 비효율적인 아키텍처가 원래 온프레미스에 있다가 퍼블릭 클라우드 서비스 업체로 이전됐다. 이들 아키텍처가 현재 클라우드에서 너무 많은 CPU를 소비하고 너무 많은 스토리지를 필요로 하는 비효율적인 아키텍처가 됐다.

아키텍처 문제는 까다롭고 많은 사람이 특정 기술 스택을 위한 더 나은 방법을 찾는 데 많은 시간을 할애해야 한다. 리프트 앤 시프트 문제를 해결하는 데 드는 비용과 위험을 피하기 위해 아예 포기하는 것이 더 쉬울 정도이다. 차라리 이런 시스템을 클라우드에서 운영하는 데 그냥 돈을 쓰고 막대한 양의 전력 낭비는 신경 쓰지 않으려 한다. 그러면서 클라우드 서비스 업체가 일부 재생 에너지를 사용하면, 스스로 '클라우드 지속가능성'을 축하하기도 한다.

여기서 한 가지 생각해 볼 것이 있다: 무언가를 고치기 위해 비용을 지불해야 한다면, 이는 실수가 있었다는 뜻이다. 많은 사람들이 이를 인정하는 데 따른 잠재적 반발의 위험 때문에 어려움을 겪는다. 시스템 수정의 이점이 시스템 채택을 촉진해야 하지만, 이런 아이디어를 실행에 옮기는 것은 여전히 어려운 과제다.

클라우드 아키텍처를 통한 지속가능성 개선은 더 강력한 해결책이 나오기 전까지는 무시하거나 회피할 것이다. 핀옵스 도구는 이제 지속가능성 기회를 모니터링하고 문제를 발견하는 데 점점 더 능숙해지고 있다. 이런 도구는 필요 이상으로 높은 탄소 발자국을 초래한 잘못된 리프트 앤 시프트 결정을 마침내 밝혀낼 수도 있다.

AI에 대한 지속 불가능한 수요가 곧 다가올 것이다. 이제 클라우드의 지속가능성에 대한 가짜 관심을 멈추고 진짜 관심을 가져야 할 것이다.
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David Linthicum editor@itworld.co.kr
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