성능 중심의 선택, 베어메탈 클라우드의 존재 이유와 활용 전략

“성능이 최우선일 때” 베어메탈 클라우드가 존재하는 이유

“성능이 최우선일 때” 베어메탈 클라우드가 존재하는 이유

 

• 베어메탈 클라우드 개요
  • 가상머신 및 하이퍼바이저 없이 물리 서버 자원 전체를 전용으로 제공
  • 퍼블릭 클라우드의 유연성과 온프레미스의 고성능·제어권을 동시에 추구하는 구조
  • 성능 오버헤드가 없는 컴퓨팅 환경으로 AI, HPC(고성능 컴퓨팅), 특수 아키텍처 워크로드에 최적화
• 주요 사용 사례
  • AI/ML 모델 훈련
    • 고성능 GPU 자원을 필요로 하며, 가상화 오버헤드가 없는 환경에서 훈련 효율성 제고
  • 고성능 컴퓨팅(HPC)
    • 과학 시뮬레이션, 대규모 데이터 모델링, 연구분석 등 지연에 민감한 워크로드에 적합
  • 특수 아키텍처 기반 워크로드
    • ARM, IBM Z 등 비표준 프로세서 기반 애플리케이션 테스트 및 운영 환경 제공
  • 규제 산업 환경
    • 금융, 정부, 의료 등 규제 요구에 맞춘 전용 서버 환경 제공으로 컴플라이언스 충족
• 주요 베어메탈 클라우드 공급자
  • AWS EC2 베어메탈 인스턴스: 기존 AWS 사용자에게 전환 용이, 통제권은 다소 제한적
  • Azure 베어메탈 인프라: 다양한 구성 제공, 다만 지역적 이용 제약 존재
  • 디지털오션 베어메탈 GPU: 중소기업 대상 GPU 기반 AI 워크로드 지원
  • IBM 클라우드: Z 메인프레임, 리눅스원 등 고유 아키텍처 지원이 강점
  • 피닉스NAP, 랙스페이스, 벌처 등: 유연한 API 제공, 다양한 가격대, 지역적 범위 차이 있음
• 베어메탈 클라우드의 한계
  • 비용 부담: 가상 인스턴스보다 높은 가격, 일반 워크로드에는 비효율적일 수 있음
  • 애플리케이션 이동성 제약: VM 전용으로 설계된 앱은 이식에 기술적 작업 필요
  • 유연성 부족: 자원 확장이 물리 하드웨어 범위로 제한, 자동 스케일링 기능 미흡
  • 지리적 한계: 일부 공급자는 글로벌 커버리지가 부족해 지연 이슈 유발 가능성 존재
• 결론
  • 베어메탈 클라우드는 성능이 우선되는 특정한 목적 하에 전략적으로 사용되어야 함
  • 클라우드 유연성을 포기하더라도 하드웨어 통제권과 최대 성능 확보가 필요할 경우 적합
  • 조직의 워크로드 특성, 보안 규제, 비용 구조 등을 종합 고려해 채택 여부를 결정해야 함