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테넌트 5. 장기 통합 전략 수립
특히 컴퓨팅 리소스와 애플리케이션이 한 CSP에 배포되고 데이터 스토리지 리소스가 다른 CSP에 배포되는 경우 서로 다른 클라우드의 애플리케이션 간에 대량의 데이터를 이동할 때 주의해야 합니다. 이러한 상황은 복잡성과 지연 시간을 추가하여 인식된 이점을 상쇄할 수 있습니다. 한 클라우드에 데이터 레이크가 있지만 다른 CSP의 도구를 사용하여 기계 학습(ML) 또는 분석을 수행하려는 많은 고객과 대화합니다. 멀티클라우드 환경에서 워크로드를 배치할 위치를 결정하는 것은 조직이 직면하는 가장 중요하고 종종 가장 어려운 결정 중 하나입니다. 기술 요구 사항, 비즈니스 요구 사항 및 공급자 강점이라는 세 가지 중요한 차원을 통해 각 워크로드 배치 결정을 평가하는 것이 좋습니다.
컴퓨팅 성능, 데이터 운영, 응답 시간 요구 사항, 성장 요구 사항 등 각 워크로드의 필수 특성을 매핑하여 기술 평가를 시작합니다. 애플리케이션은 데이터 근처에 있을 때 자연스럽게 최상의 성능을 발휘합니다. 애플리케이션을 데이터 소스에서 멀리 이동하면 불필요한 기술적 장애물이 발생하고 성능이 저하됩니다.
비즈니스 결정은 공급자 요금, 데이터 레지던시 요구 사항 및 공급업체 계약을 고려해야 합니다. 각 워크로드 배치는 전체 조직의 운영, 보안 및 생산성에 영향을 미칩니다. 워크로드를 단독으로 살펴보면 최적이 아닌 결정이 내려집니다.
지침:
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실시간 액세스 대신 클라우드 간에 대량 데이터 전송을 구현합니다. 클라우드 간에 일정한 API 호출을 사용하는 대신 효율적인 대량 작업을 사용하여 정기적인 데이터 새로 고침을 예약합니다. 이 접근 방식은 비용을 절감하고 신뢰성을 개선하며 일관된 성능을 유지합니다. 예를 들어 클라우드 전반의 개별 트랜잭션을 쿼리하는 대신 요약된 일일 판매 데이터를 내보냅니다.
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워크로드 배치를 설계할 때는 데이터 중력을 고려하세요. 애플리케이션을 기본 데이터 소스에 가깝게 유지하여 성능을 유지하고 비용을 절감합니다. ML 모델, 분석 엔진 및 트랜잭션 처리 시스템은 모두 데이터에 대한 직접 액세스의 이점을 누릴 수 있습니다. 이러한 워크로드를 데이터에서 멀리 이동하면 불필요한 네트워크 지연 시간과 복잡성이 발생합니다.
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워크로드 결정을 독립적으로 검토하는 대신 전체 클라우드 전략의 컨텍스트 내에서 평가합니다. 각 배치 선택이 조직 전반의 운영 프로세스, 보안 제어 및 팀 역량에 미치는 영향을 고려합니다. 단일 워크로드에 최적으로 보이는 결정은 모니터링을 복잡하게 하거나 전체적으로 볼 때 보안 위험을 증가시킬 수 있습니다.
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다양한 유형의 데이터가 존재할 수 있는 위치를 지정하는 명확한 데이터 소유권 및 거버넌스 정책을 정의합니다. 클라우드 제공업체 전반의 데이터 배치에 대한 일관된 결정을 내리는 데이터 분류 프레임워크를 생성합니다.
