멀티클라우드 보안의 5가지 주요 위험 신호
모든 조직이 알아야 할 과제
현대 디지털 인프라 환경에서 멀티클라우드 환경은 점점 더 보편화되며 기업에 유연성, 확장성, 복원력을 제공하고 있습니다. 하지만 이러한 분산 아키텍처는 수많은 보안 및 네트워킹 과제도 야기합니다. 조직은 최고의 성능과 관리 편의성을 유지하면서 데이터, 애플리케이션, 리소스를 보호하기 위해 이러한 과제를 해결해야 합니다. 이 인포그래픽에서는 모든 조직이 알아야 할 멀티클라우드 보안의 5가지 주요 위험 신호를 살펴봅니다. 기업은 이러한 징후를 이해하고 파악함으로써 멀티클라우드 환경의 보안과 성능을 선제적으로 개선하고, 팀의 효율성을 높이며, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
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플래그 1
보안 정책 업데이트는 느리고 수작업으로 이루어지며 오류가 발생하기 쉽습니다.
- IDC 스포트라이트: 통합 보안 스택을 활용한 멀티클라우드 네트워킹 전략 도입 — 직원 수 10,000명 이상의 대기업 중 65.7%는 일반적으로 60~80개의 보안 도구를 사용합니다. 이는 여러 클라우드 환경의 특정 요구 사항을 해결하기 위해 전용 도구가 필요하기 때문이기도 합니다.
- SecOps 팀이 위협 차단에 집중할 수 있도록 사용자 경험을 간소화하는 도구가 필요합니다.
플래그 2
분산 네트워크의 성능과 보안을 분석하는 데 너무 오랜 시간이 걸립니다.
- 분산 환경에 적합한 도구를 선택하면 시스템 상태를 훨씬 더 쉽게 모니터링할 수 있습니다. F5 Distributed Cloud Services를 도입한 후, Ailos의 정보 보안 분석가 Daniel Devegili는 회사의 여러 환경을 관리하는 데 드는 시간이 75% 단축되었다고 밝혔습니다. 그는 “F5 Distributed Cloud Services를 도입하기 전에는 서로 다른 네 개의 플랫폼을 운영해야 했으며, 전체 환경을 종합적으로 파악하기 위해 각 대시보드에서 생성된 데이터의 연관성을 분석하는 작업을 수동으로 수행해야 했습니다.”라고 말합니다.
플래그 3
보안 통제와 가시성에 공백이 있습니다.
- 분산 환경에서 다양한 보안 및 성능 지표를 수집하기 위해 아무리 철저한 수동 프로세스를 사용하더라도 멀티클라우드 환경에 있는 모든 API 엔드포인트의 상태와 같은 핵심 정보를 파악하기 어려울 수 있습니다.
- Futuriom 멀티클라우드 네트워킹 및 NaaS 설문조사 보고서: “응답자의 59%는 데이터 센터, 엣지, 통신 환경 간 MCN 연결이 중요하다고 답했습니다
플래그 4
API 검색, 인벤토리 관리 및 보안을 자동화하지 않습니다.
- F5 Labs CTO실 보고서: 지속적인 API 확산 —조직의 API 의존도가 높아짐에 따라 API 수도 증가하고 있으며, 2031년에는 전체 API 수가 10억 개를 넘어설 것으로 예상됩니다.
- 단일 조직에서도 관리하고 보호해야 할 API 엔드포인트가 수백만 개에 달할 수 있습니다. 예를 들어 대규모 앱 마이그레이션을 앞두고 API 엔드포인트 보호 요구 사항을 평가하던 중, McGraw Hill은 자사에 1,800만 개가 넘는 엔드포인트가 있다는 사실을 발견했습니다.
- 이처럼 수가 방대한 경우, 우수한 보안 태세를 유지하려면 자동화가 필수적입니다.
플래그 5
멀티클라우드 네트워킹 비용이 급증하고 있습니다.
- F5 2024 애플리케이션 전략 현황 보고서 : 조직들은 멀티클라우드가 비용을 관리하고 우선순위가 높은 애플리케이션에 복원력을 제공하는 데 도움이 된다고 보고 있으며, 55%는 가장 비용이 적게 드는 옵션을 유연하게 선택할 수 있다는 점을 주요 이점으로 꼽았습니다.
- Futuriom 멀티클라우드 네트워킹 및 NaaS 설문조사 보고서 : “필요할 수 있는 클라우드 비용 관리의 구체적인 기능과 사용 사례를 자세히 파악하기 위해 질문했습니다.”
- “네트워크 경로 최적화 관리(58%)
- “클라우드 사용량 및 네트워크 비용 최적화(50%);
- “분석 및 가시성을 활용해 보안 서비스를 통합하여 비용 절감(46%)”
- 적절한 멀티클라우드 보안 전략과 도구를 선택하면 멀티클라우드의 비용 절감 효과를 더 쉽게 실현할 수 있습니다. 더 많은 조직이 AI 기반 도구와 이에 수반되는 모델 학습 및 추론 워크로드를 도입함에 따라 이는 특히 중요해지고 있습니다.
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