그리고 규모는 속도로 이어집니다. 그리고 속도는 성공으로 이어집니다.
한 엔지니어가 변경 요청 하나를 처리하는 데 2시간이 걸린다고 가정해 보겠습니다. 또 다른 엔지니어는 같은 변경 요청을 1.5시간 만에 처리할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 두 사람이 함께 작업한다면 변경 요청 200건을 처리하는 데 얼마나 걸릴까요?
네, 정답은 당연히 맥주입니다.
아마 누구나 수학 시간에 분수 관계를 가르치기 위해 만들어진 악명 높은 ‘기차’나 ‘페인트칠’ 문장제를 (적잖은 두려움과 혐오감과 함께) 기억할 것입니다. 실제로 그게 문제의 의도였지만, 우리 중 많은 이들이 얻은 것은 페인트칠과 기차 여행에 대한 반감뿐이었죠. 그리고 수많은 밈도요. 밈을 빼놓을 수는 없죠.
요점은 이러한 유형의 정형화된 측정이 데이터 센터, 특히 네트워크에서 필수 요건으로 자리 잡고 있다는 것입니다. 예산은 한정되어 있고(그러게요. 말도 안 되죠?) Y만큼의 업무를 처리하기 위해 고용할 수 있는 엔지니어는 X명뿐이기 때문입니다. 빠르고 빈번한 릴리스 주기가 핵심인 애플리케이션 환경에서는 적시에 릴리스하기 위해 고용할 수 있는 ‘X’의 수가 제한적입니다.
이것이 바로 확장성이 네트워크에서 ‘데브옵스’, 즉 ‘넷옵스’를 추진하는 주요 동력인 이유입니다. DevOps의 운영 원칙을 네트워크에 적용하면, X와 Y의 관계가 기하급수적일 때에도(쉽게 말해, 심하게 불균형할 때에도) ‘X’명의 엔지니어가 예산 범위 내에서 제때 ‘Y’만큼의 업무를 수행하는 데 필요한 운영 확장성을 넷옵스를 통해 확보할 수 있다고 여겨집니다.
변경 요청 문제는 실제로 존재합니다. 한 네트워크 엔지니어는 애플리케이션용 로드 밸런서 엔드포인트를 생성하고, 이를 DNS에 추가하며, 액세스를 허용하는 방화벽 규칙을 만드는 것으로 정의되는 변경 요청이 계속 늘어나면서, 결국 가용 인력이 감당할 수 있는 수준을 넘어설 위기에 처하는 동시에 완료에 걸리는 시간도 증가하는 상황을 제시했습니다.
해답은 물론 자동화에 있었습니다. DevOps 원칙을 적용하고 셀프서비스 인터페이스를 제공함으로써 다른 엔지니어들이 요청을 제출할 수 있게 했으며, 해당 요청은 티켓 시스템에 기록된 후 다양한 네트워킹 및 애플리케이션 서비스 API를 통해 처리되었습니다.
이러한 자동화(전체 프로세스 자체도 자동화되므로 오케스트레이션도 포함)를 도입함으로써 기존 엔지니어들이 운영 규모를 확장할 수 있게 되었을 뿐만 아니라, 프로세스도 더 빨라졌습니다. 이전에는 변경 요청을 처리하는 데 최대 2시간이 걸렸지만, 이제는 단 5분이면 됩니다.
네, 잘못 읽으신 게 아닙니다. 최대 두 시간이 걸리던 일이 이제는 단 5분이면 됩니다.
이는 자동화와 오케스트레이션을 통해 확장할 수 있게 되면서 속도가 크게 향상된 것입니다. 야심 찬 ‘데이터 센터 전반’의 프로젝트는 아니지만, 엔지니어와 애플리케이션 소유자 모두가 자주 겪던 특정 문제를 해결합니다. 이 사례에서는 그 빈도가 무려 주당 최대 200회에 달했던 것으로 보입니다.
바로 이것이 네트워크 운영팀이 프로덕션 네트워크 내에서 자동화와 오케스트레이션에 접근해야 하는 방식입니다. 반복 가능하고 변경 검토 위원회에서 사소한 것으로 간주되는 작업(즉, 서비스 중단을 일으키지 않는다는 것이 입증되었으며 대부분의 엔지니어가 눈을 감고도 할 수 있는 작업)을 찾아내면, 확장성을 크게 높일 기회를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 부서와 애플리케이션 담당자 모두가 네트워크에서 반드시 달성해야 한다고 강조하는 속도를 확보할 수 있습니다.
중단 위험을 최소화하면서 자동화할 수 있는 작업을 찾아내면 엔지니어는 아직 자동화하기에 적합하지 않은 업무에 집중할 수 있습니다. 또한 단순하고 반복적인 작업에 과도한 시간을 들이지 않아도 되므로 다른 서비스도 더 빠르게 구현할 수 있습니다.
네트워크 자동화에 CPR 접근 방식, 즉 일관되고(consistent), 예측 가능하며(predictable), 반복 가능한(repeatable) 자동화를 적용하는 것이 얼마나 중요한지는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이를 통해 오류로 인한 중단 위험을 줄이면서 더 효율적으로 확장하고 제공 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 신뢰성과 안정성을 최우선으로 하면서도 민첩성을 추구하는 이른바 ‘모드 1’과 ‘모드 2’ 운영 모델의 결합입니다. 네트워크 자동화 및 오케스트레이션에 CPR 접근 방식을 적용하면, 조직은 수많은 다른 애플리케이션(평균 약 200개)을 지원하는 네트워크의 신뢰성을 저해할 위험을 크게 줄이면서 민첩성을 향상할 수 있습니다.
데이터 센터 네트워크는 레거시 기술과 신기술로 구성되며, 흔히 껌과 낚싯줄까지 동원하는 맥가이버식 기법으로 간신히 연결되어 있습니다. 이러한 네트워크는 거의 50년 동안 운영 환경에서 사용되어 온 애플리케이션(메인프레임은 여전히 존재합니다)과 아직 걸음마 단계에 불과한 기술(예: 컨테이너)로 구축된 최신 앱을 동시에 지원해야 합니다. 네트워크는 모든 애플리케이션을 안정적이고 안전하게 제공해야 합니다. 더 새롭고 화려한 애플리케이션에 필요한 속도와 빈도를 우선한다는 이유로 이러한 기준을 무시해서는 안 됩니다.
하지만 네트워크 운영팀은 중단을 일으키지 않고 변경 관리 담당자와 기타 승인권자들이 단순 확인 항목으로 간주하는 작업 및 서비스 제공 옵션을 식별한 뒤 최대한 자동화할 수 있다면, 두 가지 모두가 공존할 수 있는 균형을 이룰 수 있습니다.
결국 집을 칠하는 데 걸리는 시간을 계산할 때 우리가 즐겨 사용하는 공식은 작업자에게 수동 붓 대신 자동 페인트 롤러를 제공하면 크게 달라집니다.
네트워크를 바꾸는 데 너무 신경 쓰지 말고, 대신 방정식을 바꾸세요.
작성자 소개
Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
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