하이브리드 클라우드 데이터 마이그레이션 개선, 데이터 현대화로 시작

Gary Lyng
Vice President Product and Solutions Marketing

2023년 10월 4일

의미 있는 비용 절감 방법을 모색하는 것은 퍼블릭 클라우드에서 엔터프라이즈 아키텍처를 운영하는 기업의 최우선 과제입니다. IDCopens in a new tab에 따르면 클라우드 비용은 최근 몇 년 동안 급증했으며 IT 예산의 30% 이상을 차지합니다.

기업은 더 나은 레버리지와 비즈니스 유연성을 제공하기 위해 가격과 성능에 따라 클라우드 워크로드를 온프레미스에서 퍼블릭 클라우드로 전환하려고 했습니다. 그러나 데이터베이스 마이그레이션 비용이 마이그레이션당 수천 달러에 이르면서 예상했던 하이브리드 클라우드 비용 절감 효과는 물거품이 되었습니다.

일부 회사는 모든 워크로드를 "리프트 앤 시프트"하지 않기로 결정하고, 일부는 클라우드에서 더 높은 성능을 위해 최적화하고 일부는 온프레미스를 유지하기로 선택합니다. 결과적으로 클라우드 마이그레이션은 리팩토링을 수행하는 컨설팅 서비스를 이용하는 경우가 많으며, 이는 온프레미스 워크로드를 재설계하여 PaaS(Platform-as-a-Service) 모델에 맞게 최적화합니다.

일부 회사는 데이터베이스를 관리하는 데 시간, 도구 또는 기술과 함께 더 많은 사내 리소스가 필요하기 때문에 타사 서비스 공급업체를 활용합니다. 이러한 기업은 또한 개인 정보 보호 및 보안 관점에서 데이터가 업데이트되거나 적절하게 준수되는지 확인하는 것과 같은 다른 운영 문제에 직면해 있습니다.

그러나 대부분의 클라우드 마이그레이션에는 정교한 프로세스나 특별한 비용이 필요하지 않습니다. 데이터 마이그레이션을 최적화하는 가장 지속 가능하고 효과적인 방법은 클라우드 마이그레이션을 위한 중추 신경계인 더 나은 메타데이터에서 시작됩니다. 데이터 현대화의 한 형태인 이러한 기반을 통해 자동화와 셀프 서비스 마이그레이션의 조합으로 클라우드 운영 비용을 보다 효과적으로 억제할 수 있습니다. 조직이 클라우드 데이터 마이그레이션을 마스터하면 하이브리드 클라우드 계층화를 활용하여 워크로드 비용의 균형을 맞추고 성능을 개선할 수 있습니다.

기업이 하이브리드 클라우드 데이터 마이그레이션에서 우위를 점하기 위해 취해야 할 조치는 무엇입니까?

카탈로그 작성 프로세스 자동화

카탈로그 작성 프로세스를 자동화하면 검색 가능성을 가속화하고 인사이트 확보 시간을 단축하는 동시에 엄격한 규정 준수 표준을 충족할 수 있습니다. 프로세스가 완전히 자동화되어 있든 어느 정도의 DataOps 큐레이션과 관련되어 있든 결과는 포괄적이어야 합니다. 데이터 팀이 마지막으로 하고자 하는 일은 불완전한 데이터세트를 Snowflake, MongoDB, AWS, Azure 또는 GCP로 마이그레이션하는 것입니다.

자동화는 데이터 파이프라인 수준에서 시작하여 상당한 유연성을 제공할 수 있습니다. 적절하게 관리되는 데이터 파이프라인을 통해 기업은 온프레미스에서 하이브리드 클라우드에 이르기까지 워크로드가 필요한 모든 곳에서 데이터를 이동할 수 있습니다. 하이브리드 클라우드는 뛰어난 성능과 비즈니스 유연성을 제공할 수 있으며, 특히 수동 개입 없이 자동화할 수 있는 워크로드 및 데이터 유입을 전환할 수 있는 컨테이너를 통해 이점을 제공할 수 있습니다.

궁극적으로 자동화는 불필요한 클라우드 지출을 줄이고 조직이 스토리지 및 프로비저닝 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 하이브리드 클라우드는 데이터 팀이 가장 비용 효율적인 플랫폼에서 데이터 워크로드를 전환하고 실행할 수 있는 경우에만 상당한 가치를 제공할 수 있습니다. 데이터 카탈로그가 도움이 될 수 있습니다. 이 주제에 대해 자세히 알아보고 Hitachi Vantara의 솔루션을 보려면 이 사이트를 방문하십시오.