모놀리식에서 분산형으로: 애플리케이션의 진화가 ADC에 미치는 영향

Greg Maudsley제품 마케팅 수석 이사 | F5

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애플리케이션은 디지털 생산성을 이끄는 엔진이자, 원시 처리 능력을 일상을 더 편리하게 만드는 유용한 도구로 바꾸는 핵심 동력으로서 업무, 여행, 엔터테인먼트, 산업을 혁신해 왔습니다. 이러한 소프트웨어 프로그램은 음식 배달 주문을 돕는 앱부터 우주에서 위성을 유도하고, 조립 라인을 가동하며, 이 블로그를 작성하는 데 사용된 워드 프로세싱 기능을 제공하는 프로그램에 이르기까지 다양합니다.

애플리케이션은 시간이 흐르면서 크게 발전해 왔습니다. 특정 연산 작업을 위해 설계된 기본적인 프로그램에서 출발해, 이제는 AI를 기반으로 하고 분산 환경 전반의 입력을 활용하는 역동적인 최신 앱으로 진화했습니다. 최근 몇 년간 애플리케이션이 어떻게 발전해 왔는지 살펴보면, 컴퓨팅이 변화하는 사용자 요구와 비즈니스 요건, 기술 혁신에 적응하며 디지털 세상을 형성해 온 방식을 이해할 수 있습니다. 하지만 앱이 더욱 복잡하고 긴밀하게 연결되며 개인화되고 접근성과 지능이 향상됨에 따라 애플리케이션의 공격 표면도 확대되어, 앱이 악의적인 위협과 악용에 노출될 위험이 커졌습니다. 간단히 말해, 공격 표면이 확대되면서 사이버 범죄자가 노릴 수 있는 영역도 넓어졌으며, 이들 역시 최신의 강력한 사이버 방어 체계를 뚫기 위해 끊임없이 수법을 혁신해 왔습니다.

애플리케이션이 물리적 데이터 센터의 모놀리식 앱에서 오늘날의 고도로 분산된 AI 앱으로 발전함에 따라, 고성능 앱 보안과 앱 전송 기능을 단일 플랫폼에 통합한 차세대 ADC가 필요합니다.

갈수록 복잡해지고 확대되는 위협 환경은 일관된 앱 및 API 제공과 보안을 지원하는 플랫폼의 부재로 인해 더욱 복잡해지고 있습니다. 애플리케이션 딜리버리 컨트롤러(ADC)는 앱 제공 기능을 지원하는 스택에서 핵심적인 역할을 해왔지만, 이제 오늘날의 환경에서 변화하는 요구 사항을 충족하도록 발전해야 합니다. 이러한 요인들이 맞물리면서 앱 보안과 애플리케이션 제공 서비스를 결합해 다양한 IT 에코시스템 전반에서 더욱 완벽한 보호와 더 간편하고 통합된 관리를 제공하는 새롭고 포괄적인 전략에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

1940년대의 초기 애플리케이션부터 살펴보며 우리가 어떻게 지금에 이르렀는지 알아보겠습니다.

애플리케이션 1.0: 모놀리식 및 3계층 애플리케이션

1940년대와 1950년대의 초기 컴퓨터에는 오늘날 우리가 이해하는 형태의 애플리케이션이 사실상 사용되지 않았습니다. 당시에는 주로 기계어와 천공 카드를 사용해 프로그래밍했습니다. 최초의 애플리케이션, 즉 ‘애플리케이션 1.0’이라 할 수 있는 형태는 1960년대와 1970년대의 중앙집중식 메인프레임 컴퓨터와 함께 발전했습니다. 이러한 컴퓨터에서는 급여, 재고 관리, 기본적인 데이터 처리 등의 작업을 수행하도록 설계된 모놀리식 애플리케이션이 구동되었습니다. 이 초기 애플리케이션은 단일 코드베이스로 구성되었으며, 격리된 데이터 센터나 기업 사무실 내에서 작동하는 매우 크고 단일한 코드 블록이었습니다. 높은 성벽과 해자로 보호되는 외딴 언덕 위의 성을 떠올려 보세요. 작업자들은 FORTRAN이나 COBOL 같은 컴퓨터 언어를 사용해 중앙집중식 컴퓨팅 리소스에 접근하기 위해 그곳으로 향했습니다.

모놀리식 애플리케이션 모델은 3계층 애플리케이션의 등장으로 한 단계 발전했습니다. 3계층 애플리케이션은 컴퓨팅 리소스를 서로 구분되면서도 상호 연결된 애플리케이션으로 구성된 세 가지 기능 계층으로 나눴습니다. 프레젠테이션 계층, 즉 사용자 인터페이스는 업무 생산성 소프트웨어(반가워요, WordStar)와 같은 데스크톱 애플리케이션이 담당했으며, 비즈니스 로직 계층에는 사용자 요청을 처리하고 연산을 수행하는 애플리케이션 서버가 포함되었습니다. 데이터 계층, 즉 데이터베이스는 데이터를 저장하고 관리했습니다.

3계층 애플리케이션은 모놀리식 앱보다 뛰어난 모듈성과 유연성을 제공했지만, 이 모델은 여전히 물리적 데이터 센터 인프라와 온프레미스 리소스에 의존했습니다. 의료, 은행, 정부 등 일부 산업에서는 레거시 시스템이 엄격한 규제 요건을 충족하고 미션 크리티컬 애플리케이션의 중단을 허용할 수 없기 때문에 모놀리식 및 3계층 애플리케이션이 여전히 일반적으로 사용됩니다.

애플리케이션 2.0: 클라우드, 마이크로서비스 및 컨테이너

1990년대 전자상거래의 부상과 함께 닷컴 시대가 열렸습니다. 애플리케이션 서비스 제공업체(ASP)는 월드 와이드 웹을 통해 클라우드와 유사한 웹 호스팅 서비스를 제공했으며, 기업은 자체 인프라를 구축하지 않고도 HTML 웹 애플리케이션을 출시할 수 있었습니다. 사용자는 전화 접속이나 광대역 연결만 있으면 어디서든 웹 앱을 이용할 수 있었습니다. 이러한 애플리케이션은 세 개의 계층으로 나뉘었습니다. 소비자는 가정용 컴퓨터의 인터넷 및 웹 브라우저 소프트웨어를 사용해 ASP 사이트에서 호스팅되는 웹 애플리케이션에 접속했고, ASP의 데이터베이스 서버는 구매 처리와 고객 데이터 저장을 담당했습니다. 웹 앱은 여전히 온라인 소매 분야에서 주도적인 위치를 차지하고 있으며, 웹 기반 전자상거래 비즈니스 운영을 발전시키는 데 핵심적인 역할을 해왔습니다.

2010년대 초반은 클라우드 혁신의 시대로, 많은 미래학자가 온프레미스 데이터 센터의 종말과 클라우드 기반 컴퓨팅의 부상을 예측했습니다. 모든 컴퓨팅을 클라우드로 이전해야 한다는 논의가 이어지는 가운데, 많은 앱이 클라우드 환경에서 실행되도록 현대화되거나 클라우드 자체에서 개발되었습니다. 바로 클라우드 네이티브 애플리케이션입니다.

이러한 클라우드 네이티브 앱은 클라우드의 확장성과 성능에 최적화되었으며, 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 처음부터 구축되어 앱 진화에 또 한 번의 패러다임 전환을 가져왔습니다. 마이크로서비스 기반 애플리케이션은 더 이상 독립된 단일 코드 블록이 아니라, 각각 하나의 기능을 수행하고 API를 통해 다른 마이크로서비스와 통신할 수 있는 소규모의 독립적으로 배포 가능한 마이크로서비스를 조합하여 구성되었습니다. 모듈식 마이크로서비스는 이식 가능한 컨테이너 내에서 애플리케이션으로 오케스트레이션되었습니다. 컨테이너는 자체적으로 완결된 형태로 다양한 환경에서 일관되게 작동할 수 있는 가상화된 컴퓨팅 인스턴스입니다. 마이크로서비스 기반 애플리케이션은 더 빠른 앱 개발, 향상된 확장성, 유연성 증대, 서비스 재사용성 등 모놀리식 또는 3계층 앱에 비해 많은 이점을 제공했습니다.

하지만 이러한 구성 요소 마이크로서비스는 퍼블릭 클라우드 라이브러리와 기타 원격 플랫폼에서 가져와 API 또는 다른 통신 메커니즘을 통해 전달됩니다. 이렇게 분산된 요소는 관리하기 어려웠으며, API가 노출되면서 애플리케이션의 공격 표면이 확대되어 데이터 전송 중 네트워크 침입과 서드파티 라이브러리의 잠재적 취약점에 노출될 가능성이 커졌습니다.

애플리케이션 3.0: 분산형 앱과 AI

오늘날 애플리케이션은 또 한 번의 패러다임 전환을 겪고 있습니다. 데이터 센터가 사라질 것이라는 전망은 크게 과장되었으며, 오늘날 많은 조직의 포트폴리오는 하이브리드 환경에서 실행되고 온프레미스, 엣지 및 클라우드 리소스를 활용하는 기존 앱과 최신 앱이 혼재되어 있습니다. 이로 인해 앱과 API가 어디에 있든 일관되게 제공하고 보호할 수 있는 통합 플랫폼의 필요성이 더욱 커지고 있습니다.

또한 애플리케이션은 점점 더 복잡해지고 있으며, 클라우드 기반 마이크로서비스뿐만 아니라 실시간 데이터 흐름과 새로운 형태의 입력에도 의존합니다. 일반적인 여행 웹사이트 애플리케이션을 생각해 보십시오. 선택한 여행지에 관한 매력적인 사진과 콘텐츠 외에도 호텔 객실, 항공편, 렌터카를 예약할 수 있는 API 기반 실시간 엔진, 실시간 일기예보 링크, 대화형 지도 기능이 제공됩니다. 이러한 최신 애플리케이션은 상호 연결성이 높고 여러 소스에서 데이터를 가져오며 동적으로 작동합니다. 또한 하이브리드 클라우드와 분산 환경의 데이터를 활용하여 풍부한 고객 경험을 제공합니다.

이미 고도로 통합된 이러한 애플리케이션에 AI가 추가되면 복잡성과 공격 표면은 더욱 커집니다. 상호 연결된 네트워크와 기기의 데이터를 활용하는 AI 기반 서비스에는 추천 엔진이나 챗봇이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 여행 웹사이트는 실시간 사용자 프로필과 예측 분석을 기반으로 개인 맞춤형 여행지와 활동을 추천하거나, 동적 가격 책정 알고리즘을 모니터링하는 기능을 제공할 수 있습니다.

AI 애플리케이션은 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 트래픽 패턴을 사용하므로, 엔터프라이즈 데이터 저장소와 AI 팩토리에 호스팅된 AI 모델에 대규모 요청을 빈번하게 보냅니다. AI 워크로드는 일반적으로 퍼블릭 클라우드, 엣지 디바이스, 하이브리드 시스템을 비롯한 분산 인프라에 배포되며, 이로 인해 애플리케이션이 데이터 보안 및 개인정보 보호 위험, AI 모델에 대한 적대적 공격, 인프라 취약성에 노출됩니다. 이러한 과제로 인해 최신 AI 앱과 워크로드가 어디에 배포되든 지원할 수 있도록, API가 풍부한 애플리케이션을 위한 포괄적인 보안을 고성능 트래픽 관리 및 앱 제공 서비스와 통합하여 제공해야 할 필요성이 커지고 있습니다.

애플리케이션의 진화: 향상된 기능, 증가하는 복잡성

애플리케이션의 역사는 여러 면에서 컴퓨팅 자체의 역사이기도 합니다. 1940년대의 기초적인 수학 연산 해결에서 출발해, 오늘날에는 수많은 원격 시스템에서 전달되는 입력을 바탕으로 작동하고 AI로 구동되는 복잡하고 역동적인 앱으로 발전했습니다. 애플리케이션의 역사는 컴퓨팅 하드웨어의 접근성이 높아지고 보편화되어 온 과정에도 반영되어 있습니다. 애플리케이션은 전문가만 다룰 수 있었던 방 크기의 메인프레임 컴퓨터에서 개인 용도와 엔터테인먼트를 위한 그래픽 인터페이스 기반의 데스크톱 컴퓨터와 노트북으로, 그리고 어디서나 이용할 수 있고 터치스크린과 음성 명령으로 조작할 수 있는 웹 및 모바일 앱 기반의 모바일 기기로 그 영역을 넓혀 왔습니다.

하지만 갈수록 지능화되고 역동적으로 변화하는 이러한 애플리케이션은 광범위한 보안 위험에 노출될 수 있는 네트워크와 연결에 의존하므로, 지속적으로 발전하는 보안 완화 조치와 분산 환경에 최적화된 ADC가 필요합니다. 분산 환경 전반에서 운영되는 기존 앱, 최신 앱, AI 기반 앱으로 구성된 새로운 환경을 더욱 효과적으로 관리하려면 핵심 애플리케이션 전송 기능과 보안 기능을 통합해야 합니다. 당사는 ADC가 이를 관리하는 데 적합한 기술이라고 생각합니다. 그러나 이러한 역할을 수행하려면 ADC도 발전하여 오늘날의 단절된 디지털 생태계와 관련된 운영 복잡성과 위험을 줄이는 데 기여해야 합니다.

자세한 내용은 이 시리즈의 이전 블로그 게시물인 “진화하는 애플리케이션 인프라의 요구 사항을 충족하기 위한 ADC의 재구상,”을 읽어보세요. 또한 애플리케이션 아키텍처의 변화에 따라 애플리케이션 보안이 어떻게 발전해 왔으며, 왜 이로 인해 새로운 ADC 시대가 필요한지 알아보려면 다음 블로그도 기대해 주세요.

ADC 3.0 블로그 논의를 계속 살펴보세요: 애플리케이션 보안의 진화: 차세대 ADC를 향하여

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