분산 하이브리드 인프라(DHI)
클라우드 시장의 새로운 패러다임
2025년 9월, 글로벌 IT 리서치 기관 Gartner가 발표한 '분산 하이브리드 인프라(DHI) 매직 쿼드런트' 리포트가 업계의 주목을 받고 있다. 클라우드 시장이 "클라우드 우선"에서 "인프라 유연성"으로 전환하는 과도기에 접어들면서, DHI가 차세대 핵심 인프라로 부상하고 있기 때문이다.
1. DHI란?
1.1. DHI의 개념
분산 하이브리드 인프라(Distributed Hybrid Infrastructure, DHI)는 기업이 온프레미스 데이터센터, 퍼블릭 클라우드, 엣지 컴퓨팅 환경을 하나의 통합된 플랫폼에서 관리할 수 있도록 하는 차세대 인프라 아키텍처다.
1.2. DHI의 핵심 목적
DHI를 이해하기 위해 대기업 커피 프랜차이즈가 전 세계 매장을 운영하는 상황을 가정해보자.
전통적인 방식(기존 하이브리드 클라우드): 본사에서 각 매장으로 일일이 전화해서 "오늘 판매량은?", "재고는 얼마나 남았어?" 하고 묻는 식이다. 매장마다 서로 다른 관리 방식을 쓰고, 본사는 단순히 각 매장과 연결만 되어 있을 뿐이다.
DHI 방식: 모든 매장이 본사와 동일한 POS 시스템, 재고 관리 프로그램을 설치해서 사용한다. 본사는 하나의 대시보드에서 전 세계 모든 매장 상황을 실시간으로 보고, 정책 하나만 바꾸면 모든 매장에 동시 적용된다. 심지어 인터넷이 끊긴 산속 매장도 기본 운영은 계속 가능하다.
DHI는 이 원리를 IT 인프라에 적용한다. 통합 제어 계층(Unified Control Plane)이 핵심인데, 이는 리모컨 하나로 집 안의 모든 스마트 기기(TV, 에어컨, 조명)를 제어하는 것과 같다. 서울 본사 데이터센터든, AWS 클라우드든, 부산 공장 서버든, 모두 같은 언어로 소통하고 같은 방식으로 관리된다.
핵심적인 작동 메커니즘은 다음과 같다:
클라우드 소프트웨어의 로컬 복제: AWS나 Azure가 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 관리 소프트웨어, AI 도구, 보안 시스템을 각 기업의 로컬 데이터센터에 설치한다. 넷플릭스 앱을 스마트폰에 다운로드해서 오프라인으로 쓰는 것처럼, 클라우드의 "기능"을 로컬로 가져온다. 직원들은 어느 위치에서든 퍼블릭 클라우드와 똑같은 방식으로 일할 수 있다.
정책 자동 배포: 보안 규칙이나 접근 권한을 중앙에서 한 번만 설정하면, 자동으로 모든 위치에 적용된다.
지능형 워크로드 배치: 시스템이 자동으로 "이 작업은 어디서 처리하면 가장 효율적일까?"를 판단한다. 실시간 처리가 필요한 공장 센서 데이터는 공장 내 서버에서 처리하고, 복잡한 장기 분석은 클라우드로 보낸다. 배달 앱이 가장 가까운 라이더를 자동 배정하는 것과 비슷하다.
1.3. 기존 하이브리드 클라우드와의 개념적 차이점
하이브리드 클라우드와 DHI는 비슷해 보이지만 범위와 철학이 다르다. 하이브리드 클라우드는 주로 중앙 데이터센터(온프레미스)와 퍼블릭 클라우드 두 곳을 연결하는 개념이지만, DHI의 'Distributed(분산)'는 지리적으로 흩어진 수십~수백 개 위치를 포괄한다는 의미다. 본사 데이터센터, AWS 같은 클라우드뿐 아니라 전국 각지의 공장·매장·병원·원격 사무실 같은 엣지 환경까지 모두 포함한다. 더 중요한 차이는, 하이브리드 클라우드가 두 환경을 "연결"하는 데 초점을 맞췄다면, DHI는 수백 개 분산 환경을 하나의 시스템처럼 통합 관리한다는 점이다. 예를 들어 하이브리드 클라우드는 "서울 본사와 AWS를 VPN으로 연결"하는 수준이지만, DHI는 "전국 500개 매장 + 본사 + AWS를 단일 콘솔에서 관리하고, 정책 하나를 바꾸면 모든 위치에 자동 적용"되는 수준이다. 즉, DHI는 하이브리드 클라우드를 대규모 분산 환경으로 확장하고, 관리 방식을 한 단계 진화시킨 개념이다.
2. DHI의 비즈니스 임팩트
2.1. 실제 적용 사례
사례 1: Coles (호주 소매 대기업) - 1,000개 매장의 통합 AI 인프라
호주 최대 슈퍼마켓 체인 중 하나인 Coles는 Microsoft Azure Stack HCI와 Azure Kubernetes Service를 활용한 DHI 환경을 구축했다. 이를 통해 1,000개 이상 매장에서 실시간 고객 데이터 분석, 재고 관리 최적화, 개인화된 프로모션 제공, 동선 분석을 수행한다.
기존에는 매장에서 클라우드까지 데이터를 전송하면 지연이 발생하고 네트워크 비용이 급증했다. 하지만 단순히 각 매장에 독립적인 엣지 서버를 두는 것도 문제였다. 1,000개 매장의 AI 모델을 개별 업데이트하고, 각각 다른 방식으로 관리하는 것은 불가능에 가까웠다.
DHI 환경은 세 가지 방식으로 이 문제를 해결했다. 첫째, 통합 관리 플랫폼을 통해 1,000개 매장의 엣지 서버를 마치 하나의 시스템처럼 제어한다. 중앙에서 새로운 AI 모델을 배포하면 모든 매장에 자동으로 업데이트되고, 보안 정책 하나를 바꾸면 전국 매장에 동시 적용된다. 둘째, 지능형 데이터 동기화로 각 매장은 중요한 데이터만 선별하여 클라우드로 전송한다. 실시간 분석은 매장 내에서, 그 외의 분석은 클라우드에서 수행하는 식으로 자동 분산된다. 셋째, 표준화된 운영 방식으로 매장 담당자가 별도 기술 지식 없이도 시스템을 사용할 수 있다. 모든 매장이 동일한 인터페이스와 절차를 쓰기 때문이다.
이 덕분에 매장별 재고 회전율 15% 개선, 고객 체류 시간 12% 증가, 중앙 클라우드 전송 데이터량 60% 감소로 연간 네트워크 비용 수백만 달러 절감 등의 효과가 나타났다. 만약 엣지 컴퓨팅만 사용했다면 1,000개 매장을 개별 관리해야 했고, 클라우드만 사용했다면 네트워크 비용과 지연 문제를 해결할 수 없었다. DHI를 통해 양쪽의 장점을 결합하여 "대규모로 분산된 엣지를 하나의 시스템처럼 관리"할 수 있게 한 모범적 사례이다.
사례 2: Emirates Global Aluminum (EGA) - 제조 현장 디지털화
중동 최대 알루미늄 생산업체인 EGA는 제련 공장에서 DHI 플랫폼을 배포하여 AI/ML 기반 예측 유지보수와 실시간 품질 관리 시스템을 구축했다.
알루미늄 제련 공정은 수천 개의 센서에서 초당 대량의 데이터가 생성된다. 이 데이터를 클라우드로 전송하면 실시간 의사결정이 불가능하고, 공장이 위치한 지역의 데이터 주권 규제도 위반하게 된다. EGA는 민감한 제조 데이터를 국경 내에 보관하면서도 클라우드급 분석 능력이 필요했다.
DHI는 마치 "공장 안에 미니 클라우드를 설치하는 것"과 같다. 구체적으로 다음과 같이 작동한다. 첫째, 온프레미스에 클라우드 네이티브 플랫폼 구축: EGA는 공장 내 서버에 Azure나 AWS에서 쓰는 것과 동일한 AI 개발 도구, 데이터 분석 플랫폼, 자동화 시스템을 설치했다. 개발자들은 퍼블릭 클라우드에서 작업하던 것과 똑같은 방식으로 공장 시스템을 다룰 수 있다. 마치 카카오톡을 스마트폰에서 쓰든 PC에서 쓰든 사용법이 같은 것처럼, 어디서든 동일한 경험을 제공한다. 둘째, 하이브리드 워크로드 분산: 실시간 결함 검사는 공장 내 서버에서, 품질 분석은 클라우드에서 수행한다. DHI 플랫폼이 자동으로 "이 작업은 여기서, 저 작업은 저기서" 판단하고 배치한다. 공장 담당자가 일일이 지정할 필요가 없다. 셋째, 통합 업데이트 및 관리: AI 모델을 개선하면 클라우드에서 개발하고 테스트한 뒤, 버튼 하나로 공장 시스템에 배포한다. 전통적인 방식이라면 엔지니어가 공장에 직접 가서 서버를 만지작거려야 하지만, DHI는 원격에서 자동으로 처리한다.
EGA의 디지털 플랫폼 책임자는 "비용 효율성, AI 응답 시간, 비즈니스 민첩성 측면에서 높은 향상이 이루어졌다"고 밝혔으며, 설비 다운타임(가동 중단 시간) 30% 감소, 불량률 18% 감소, 연간 데이터 전송 비용 약 50만 달러 절감 효과가 확인되었다.
사례 3: Carnival Corporation (세계 최대 크루즈 기업) - 해상 엣지 환경 통합
세계 최대 크루즈 운영사인 Carnival은 100척 이상의 선박에 DHI 플랫폼을 배포하여 승객 서비스, 선박 운영, 안전 시스템을 통합 관리한다.
크루즈선은 바다 위의 "움직이는 도시"다. 수천 명의 승객이 Wi-Fi를 쓰고, 수백 개의 센서가 엔진과 항해 데이터를 생성하며, 레스토랑·카지노·극장이 실시간으로 운영된다. 하지만 공해상에서는 위성 인터넷만 쓸 수 있어 속도가 느리고 비용이 비싸다. 또한 각 선박을 개별 관리하면 100척의 시스템을 따로 업데이트하고 모니터링해야 한다.
위와 같은 환경에서 DHI의 핵심 역할은 다음과 같다. 첫째, 연결 끊김 대응 능력이 필수적이다. 선박이 항구에서 멀어지면 인터넷 연결이 불안정하지만, DHI 덕분에 선내 시스템은 계속 작동한다. 승객 예약, 식사 주문, 엔터테인먼트 서비스가 중단 없이 제공되고, 항구에 도착하면 자동으로 데이터를 본사 클라우드와 동기화한다. 둘째, 100척의 함대를 하나의 시스템처럼 관리한다. 본사는 단일 대시보드에서 전 세계 모든 선박의 상태를 보고, 새로운 승객 앱이나 보안 업데이트를 한 번에 배포한다. 셋째, 엣지-클라우드 하이브리드 분석으로 선박 안전 모니터링은 실시간으로 선내에서, 장기 연료 효율 최적화는 본사 클라우드에서 수행한다.
전통적인 하이브리드 클라우드로는 각 선박을 독립 시스템으로 관리해야 했고, 연결 끊김 시 서비스 중단이 불가피했다. DHI는 "100개의 분산된 엣지 환경(선박)을 통합하면서도 각자 독립적으로 작동"할 수 있게 만들었다. 이는 단순히 온프레미스와 클라우드를 연결하는 수준을 넘어, 대규모 분산 환경의 복잡성을 해결한 사례다.
2.2. 시장 규모 및 성장 전망
DHI와 밀접하게 관련된 분산 클라우드 시장은 2021년 54억 달러에서 2028년 112억 달러로 성장할 전망이며, 연평균 성장률(CAGR)은 12%에 달한다. 더 넓은 의미의 퍼블릭 클라우드 시장은 2025년 7,234억 달러를 기록할 것으로 예상되며, 이 중 하이브리드 및 분산 인프라에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. Gartner는 2027년까지 90%의 조직이 하이브리드 클라우드 접근 방식을 채택할 것으로 전망한다.
3. 기술 도입의 한계점 및 해결 방안
3.1. 높은 초기 구축 비용과 인력 부족
DHI 플랫폼은 하드웨어·소프트웨어 라이선스·전문 인력 등 상당한 초기 투자를 요구한다. 특히 현대적인 애플리케이션 배포 기술(작은 단위로 나눠 관리하는 방식)과 여러 클라우드를 동시에 다루는 기술에 능숙한 인력이 부족한 것이 문제다.
해결 방안: 단계적 도입 전략이 필요하다. 전체 인프라를 한 번에 전환하는 대신, 특정 워크로드(예: AI/ML 프로젝트, 엣지 컴퓨팅)부터 파일럿으로 시작하여 경험을 축적한다. 또한 벤더가 대신 관리해주는 서비스를 활용하면 전문 인력 부족 문제를 완화할 수 있다. AWS Outposts, Azure Stack HCI 같은 솔루션은 하드웨어 유지보수부터 소프트웨어 업데이트까지 벤더가 관리해준다. 교육 투자도 중요하다. 기존 인프라 팀을 대상으로 현대적인 인프라 관리 기술 교육을 제공하여 내부 역량을 키워야 한다.
3.2. 벤더 종속(Lock-in) 리스크
DHI 플랫폼은 주로 대형 클라우드 사업자(AWS, Microsoft, Google 등)가 제공하므로 특정 벤더의 기술 스택에 종속될 위험이 있다. 특히 VMware-Broadcom 사례처럼, 벤더가 가격 정책을 급격히 변경하거나 제품을 통폐합하면 고객이 막대한 비용 부담을 감수해야 한다.
2023년 Broadcom의 VMware 인수 이후 많은 고객이 라이선스 비용 폭등을 경험했다. AT&T는 1,050%, 영국의 한 대학은 1,250% 인상을 통보받았다. Broadcom은 영구 라이선스 판매를 중단하고 구독 기반 모델로 전환했으며, 168개 제품을 4개 번들로 통합했다. 또한 최소 72코어 라이선싱과 3년 약정을 강제하여 소규모 고객에게는 과도한 부담을 지웠다.
해결 방안: 현실적으로 완전한 벤더 독립은 어렵지만, 리스크를 줄이는 전략은 가능하다.
첫째, 계약 단계에서의 방어막 구축이 가장 실효성 있다. 계약서에 연간 가격 인상 상한선(예: 10% 이내), 데이터 이전권 보장, 특정 기능에 대한 지속 지원 조항을 명시한다. VMware 사태 이후 많은 기업이 이런 조항을 요구하고 있으며, 벤더들도 고객 이탈을 우려해 협상에 응하는 경우가 늘고 있다.
둘째, 부분적 멀티벤더 전략을 고려한다. 전체 시스템을 한 번에 옮기는 것은 비현실적이지만, 신규 프로젝트는 다른 플랫폼에서 시작하거나, 덜 중요한 워크로드부터 단계적으로 이전하는 방식이다. 예를 들어 핵심 시스템은 기존 VMware에 유지하되, 새로운 AI 프로젝트는 Nutanix나 Oracle에서 구축하는 식이다. Gartner가 2028년까지 55%의 기업이 VMware 대체를 검토할 것으로 전망한 것도 이러한 부분적 전환을 의미한다.
4. 향후 전망 및 산업 내 영향력
4.1. AI 인프라의 필수 플랫폼으로 부상
생성형 AI의 확산으로 DHI는 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 앞선 사례들에서 살펴보았듯이, 공장 불량품 실시간 검사와 같은 0.1초 내 판단이 필요한 AI 작업은 데이터를 먼 클라우드까지 보내면 1초 이상 걸려 실용성이 없다. 이 때문에 현장에서 즉시 처리하는 엣지 컴퓨팅이 활용되고 있는데, 여기서 DHI의 진가가 드러난다는 것이다. DHI는 수백 개 현장에 분산된 엣지 서버, 온프레미스 데이터센터, 클라우드를 하나의 시스템처럼 관리한다. 중앙에서 AI 모델을 한 번 업데이트하면 모든 환경에 자동 배포되고, 실시간 성능 모니터링과 즉각 대응이 가능하다. 제조 현장의 결함 검사, 병원의 의료 영상 분석, 자율주행차의 실시간 의사결정은 모두 "엣지의 빠른 실행"과 "클라우드 수준의 관리 편의성"을 동시에 요구하며, 이것이 바로 DHI의 핵심 가치다.
Gartner는 2028년까지 70%의 워크로드가 클라우드 환경에서 실행될 것으로 전망하지만, 이 중 상당 부분은 DHI를 통한 분산 배치 형태가 될 것이다. Nutanix, Oracle, Google은 AI 연산에 특화된 고성능 칩(GPU) 지원, AI 모델 개발부터 배포·성능 모니터링까지 전 과정을 관리하는 도구를 DHI 플랫폼에 통합하고 있다. 향후 DHI 플랫폼은 AI 모델 학습부터 배포·모니터링까지 전 과정을 지원하는 통합 환경으로 진화할 것이다.
4.2. 데이터 주권과 규제 대응의 핵심 도구
유럽의 개인정보보호 규정(GDPR)을 비롯한 데이터 현지화 법규, 국가 안보 관련 규제가 강화되면서 데이터를 특정 국가나 지역 내에 보관해야 하는 요구가 늘어나고 있다. 예를 들어 독일 기업의 고객 정보는 독일 내 서버에만 저장해야 하고, 중국에서 수집된 데이터는 중국 밖으로 반출할 수 없다.
DHI는 이 문제를 독특한 방식으로 해결할 수 있다. 클라우드의 "소프트웨어"는 가져오되, "데이터"는 로컬에 남긴다. 마치 넷플릭스 영상을 다운로드해서 비행기 안에서 오프라인으로 보는 것처럼, AWS나 Azure의 관리 소프트웨어·AI 도구·보안 시스템을 독일 내 데이터센터에 설치한다. 데이터는 절대 국경을 넘지 않지만, 직원들은 퍼블릭 클라우드에서 쓰던 것과 똑같은 방식으로 일할 수 있다. 심지어 외부 인터넷과 완전히 차단된 환경(에어갭)에서도 클라우드급 기능이 작동한다. 정부 기관이나 국방 시설처럼 보안이 극도로 중요한 곳에서 DHI를 채택하는 이유다.
Gartner는 2029년까지 50% 이상의 다국적 기업이 디지털 주권 전략을 보유할 것으로 예측한다. 이는 2024년의 10% 미만에서 급증하는 수치다. Oracle, AWS, Microsoft, Google 모두 주권 클라우드 솔루션을 강화하고 있으며, 정부·금융·의료 산업에서 DHI 채택이 가속화될 것이다. 특히 유럽·중동·아시아 시장에서는 데이터 주권이 DHI 도입의 주요 동인이 되고 있다.
4.3. 지속가능성과 에너지 효율의 중요성 증대
데이터센터 에너지 소비에 대한 관심이 높아지면서 DHI 플랫폼도 지속가능성을 핵심 가치로 삼게 된다. 처리해야 할 작업(워크로드)을 최적 위치에 배치하여 불필요한 데이터 전송과 중복 처리를 줄이면 에너지 소비를 절감할 수 있다. 또한 재생에너지 비율이 높은 지역의 데이터센터를 우선 활용하는 등 환경 친화적 운영이 가능하다.
클라우드 제공업체와 사용자가 지속가능성 책임을 공유하는 추세다. DHI 플랫폼은 작업별 탄소 배출량을 추적하고, 에너지 효율이 높은 인프라로 자동 이전하는 기능을 제공하게 될 것이다. 이는 ESG(환경·사회·지배구조) 목표를 추구하는 기업들에게 DHI가 더욱 매력적인 선택지가 되도록 만든다.
4. 결론
DHI는 단순한 기술 트렌드가 아니라 디지털 인프라의 패러다임 전환을 나타낸다. 클라우드가 더 이상 "어디에 있느냐"가 아니라 "어떻게 작동하느냐"의 문제가 되면서, DHI는 기업들이 유연성·성능·규제 준수를 동시에 달성할 수 있는 핵심 도구로 자리잡고 있다. AI의 폭발적 성장, 강화되는 데이터 주권 요구가 맞물리면서 DHI에 대한 기업들의 관심도는 계속해 증가할 것으로 예상된다.
출처 : Gartner 분산 하이브리드 인프라 보고서, 전환 중인 시장 반영 -- 가상화 검토
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작성자: ITS 29기 김영훈
