#5 모두가 하고 싶어하는 디지털 트랜스포메이션
앞서 디지털 트랜스포메이션 프레임워크(Framework)에 대해 설명하면서 여러 기능들 간에 연계성 때문에 전체 관점에 모델 설계가 필요합니다. 하지만 이러한 연계성을 고려할 때 단지 파워포인트(Powerpoint, 이하 PPT)에서 선만 연결하면 연계도는 것은 아닙니다. 여러 가지 솔루션을 도입하다 보면 기능적으로는 연결되는 것 같지만 실제 하려고 하면 구현하는 게 어려운 경우가 많습니다. 물론 돈과 시간을 투자하면 안 되는 건 없는 게 세상이지만 이러한 노력 또한 시간과 비용이 들어가기 때문에 사전에 연계성을 고려하면 더 좋을 것 같습니다.
여러 국내외 IT 솔루션(IT Solution, 이하 솔루션)을 접하다 보면 솔루션간에 궁합(연계성이 좋은 솔루션과 그 반대인 경우)이 있는 것 같습니다. 경쟁 구조에 있는 클라우드나 솔루션 업체들은 서로 연결할 때 외부로 데이터를 가져가는 것을 막는 것은 아니지만 편하게 연계할 수 있도록 하지는 않습니다. 그래서 사용하는 고객 관점에서는 도입 시점에서 부터 IT 솔루션 간에 연계(Interface)에 대해 많은 고민을 해야 됩니다.
2022년2월과 2024년 4월만 비교해도 생성형 AI가 전체에 끼치는 영향을 볼 수 있습니다.
주요 클라우드 업체들 간의 궁합
아마존 웹서비스(Amazon Web Service, 이하 AWS), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure, 이하 Azure), 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform, 이하 GCP) 3개의 해외 클라우드 업체가 글로벌/한국에서 1,2,3위를 다투고 있습니다. 오라클 클라우드 플랫폼(Oracle Colud Platform, 이하 OCP)은 조금 늦은 후발 주자인 것 같습니다. 국내 업체는 기존 네이버와 KT 그리고 기존에 호스팅 업체를 중심으로 클라우드 서비스를 많이 하고 있습니다. 마지막으로 중국 쪽 비즈니스 할 때 알리바바 클라우드가 있습니다.
국내 대부분의 고객(발주처)들은 솔루션을 선정할 때 많이 고려하는 부분은 업체에 락인(Lock-in) 되는 부분에 대해 걱정이 많습니다. 그래서 많은 기업들은 멀티 클라우드(Multi-Cloud)나 하이브리드 구조로 엔터프라이즈 아키텍처(Enterprise Architecture)를 구성하는 기업이 많습니다.. 하지만 도입 후 많은 난관에 부딪칩니다.
※ 멀티 클라우드 도입 난관
1. 데이터를 클라우드로 가져올 때는 무료이지만 클라우드 밖으로 가져갈 때는 비용을 받는다.
2. 이기종 클라우드 간에 실시간 또는 배치 데이터 처리는 생각보다 쉽지 않다.
3. 사용하는 데이터베이스 종류에 대한 클라우드에 대한 고려가 필요하다.
4. 이기종 클라우드 간에 데이터 구조에 대한 이해가 필요하다.
5. 이기종 클라우드의 통합 모니터링에 대한 방안이 필요하다.
6. 이기종 클라우드를 제어하기 위한 기술을 가진 엔지니어가 개별로 필요하다.
7. 이기종 클라우드 간에 인증 체계에 대한 고려가 필요하다.
8. 내부망과 클라우드망 간의 네트워크 전용망 또는 보안망에 대한 비용이 필요하다.
많은 난관이 있지만 이를 극복하고 사용할 만한 충분한 가치는 있습니다.
※ 멀티 클라우드 도입 장점
1. 특정 클라우드 서비스에 락인(Lock-in) 되지 않습니다.
2. 기업 기반 기술력 확보 및 클라우드 간에 이동하는 유연성이 확보됩니다.
3. 특정 클라우드의 서비스 기능이 비용 대비 성능비가 좋습니다.
4. 특정 클라우드만의 IaaS(인프라) / PaaS(플랫폼) / SaaS(소프트웨어) 각 영역별 특장점이 있습니다.
5. 특정 데이터베이스 종류별로 클라우드 간에 비용 차이가 있기에 효율적인 운영이 가능합니다.
6. 특정 클라우드만의 제공되는 서비스가 있습니다.
7. 특정 SaaS 서비스는 특정 클라우드 서비스에만 제공되기에 연계성을 고려하여 선택하면 좋습니다.
8. 기업 아키텍처(Enterprise Architecture) 및 솔루션 아키텍처(Solution Architecture)의
베스트 프랙틱스(Best Practice) 활용이 가능하다.
주요 솔루션과 데이터베이스 간의 궁합
데이터베이스는 솔루션과 조금 더 깊은 관계가 있습니다. 특히 Oracle Database에 락인(Lock-in)되어 있는 솔루션은 많이 있고 주요 솔루션 벤더의 ERP는 자사 데이터베이스를 사용하는 경우가 많습니다. 하지만 SAP는 여러 데이터베이스를 활용할 수 있었으나 최근은 Hana 데이터베이스로 전환하라는 요구를 받고 있습니다.
※ ERP와 데이터베이스(Database) 관계
1. SAP ERP <=> SQP Hana Database
2. Oracle ERP <=> Oracle Database
3. Microsoft Dynamics ERP/CRM <=> SQL Database
4. Salesforce CRM <=> AWS Database, Oracle Database
대부분의 기업들에서 사용하는 많은 솔루션 중에 가장 많이 사용하는 ERP 사례지만 SCM, R&D 솔루션 등은 특정 데이터베이스를 요구하는 경우가 많습니다. 특히, 국내 CRM 솔루션과 쇼핑몰 솔루션, 개발 플랫폼 들은 오라클 데이터베이스에 종속적인 것 많습니다. 여러 데이터베이스 호환 솔루션을 만드는 데는 많은 비용을 소요되기에 이해가 가기도 합니다.
해외 글로벌 기업 간의 궁합
국내 클라우드 시장은 글로벌 벤더들의 전쟁터에 가깝습니다. 구독 경재로 바뀌면서 기업들이 인프라를 소유하는 형태에서 인프라 및 솔루션을 구독하는 형태로 비즈니스가 바뀌면서 이 시장을 점유하기 위해 글로벌 클라우드 업체들은 첨예하게 경쟁을 벌리고 있습니다.
※ 소프트웨어 / 플랫폼 / 데이터베이스 / 인프라 간의 경쟁 구도
1. Oracle DBMS <> Microsoft SQL DBMS <> AWS Aurura <> Google Big Query
2. Oracle Exadata <> AWS Redshift <> Microsoft DW <> Google Big Query
3. SAP ERP <> Oracle Application Suite <> Microsoft Dynamics ERP
4. Salesforcce CRM <> SAP CRM <> Microsoft Dynamics CRM
5. Microsoft Office 365 <> Google G Suite
6. Microsoft Teams <> Slack <> Zoom
7. Microsoft Project/Planner <> Atlassian Jira <> Atlassian Trello
8. Microsoft Git <> AWS Code Commit <> Atlassian Bitbucket
9. Microsoft Power BI <> Salesforce Tableu
10. Atlassian Confluence <> Microsoft Onenote/WIKI <> Notion
11. AWS Cloud <> Microsoft Azure <> Google GCP <> Oracle OCP
12. Microsot Azure AD <> AWS Directory <> Google Directory <> Oracle Directory
자사의 클라우드에 들어오면 모든 개발 생태계 (어플리케이션에 대한 개발에서 배포)를 내부에서 처리하고 여기서 발생한 모든 데이터를 분석계에서 처리하거나 AI나 머신러닝(ML)을 통해 비즈니스에서 도움이 되는 인사이트를 도출하는 것까지 클라우드 내부에서 처리하기를 바라고 있습니다.
- 2022년 2월 : 초안 작성
- 2024년 3월 : Cloud & Solution Image에 대한 AI, 생성형 AI 부분 추가 반영
#0 왜 디지털 전환을 해야 되나? https://brunch.co.kr/@df79991e83ed416/31
#2 디지털 트랜스포메이션은 뭐지? https://brunch.co.kr/@df79991e83ed416/3
#3 디지털 트랜스포메이션 추진할 때 뭐가 필요하지? https://brunch.co.kr/@df79991e83ed416/4
#4 디지털 트랜스포메이션 추진 구조 (프레임워크) https://brunch.co.kr/@df79991e83ed416/21
#5 IT 솔루션 간에도 궁합이 있다. https://brunch.co.kr/@df79991e83ed416/30
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