2편: AI 경쟁은 속도전, 클라우드 가는 길도 빨라야 한다

AI 인프라에서의 속도는 ‘얼마나 빨리 가느냐’가 아니라 

‘얼마나 정확하게 한 번에 끝내느냐(First-Time-Right)’입니다. 

데이터가 끊김 없이 흐를 수 있는 구조,
AI가 자유롭게 확장될 수 있는 인프라,
그리고 잠재적 리스크를 최소화하는 설계가 반드시 선행되어야 합니다.

수많은 기업이 서둘러 클라우드로 떠났다가 막대한 최적화 비용에 발목을 잡힙니다. 

하지만 글로벌 제조 기업 H사는 달랐습니다. 

실제 사용량을 정밀하게 사전 진단(Assessment)하여 최적의 아키텍처로 5년간 약 21억 원 이상의 비용 절감하며 기술 이전을 성공시켰습니다.

1. 시행착오 제로(Zero): 멈춤 없는 완벽한 출발

클라우드 전환의 첫 단계는 이관 대상을 확정하는 것입니다. 

H사는 체계적인 IT 거버넌스를 보유하고 있었음에도 불구하고, 

메가존클라우드 진단팀과 Hyper Mig 솔루션으로 인벤토리 확인 결과 기존 관리 대장과 큰 차이를 보였습니다. 

이러한 불일치는 수시로 변경되는 인프라 환경을 수동 프로세스가 따라가지 못하는 구조적 한계에서 기인합니다.

H사 놓칠 뻔한 ‘비즈니스 기회비용’ 3가지를 확보하다.

62대 미식별 서버와 139대 미사용 서버

• 문서상 591대였던 서버가 실제 653대로 확인되었습니다. 
• ‘미식별 서버’ 62대와 ‘폐기 대상’ 139대를 식별하여 불필요한 이관 비용을 사전에 차단했습니다.

24.7% 보이지 않는 DB 연결 관계

• 단순해 보였던 시스템 뒤에 1,009개의 복잡한 인터페이스가 숨어 있었습니다. 
• 연쇄 장애 위험이 있는 ‘DB간 직접 연결 구조’가 24.7%로 고위험 구조를 확인했습니다.

81% 과도한 리소스 할당

• 사용량(Usage) 분석 결과 과도하게 할당된 리소스가 확인되었습니다.  
• 서버 81%는 CPU 사용률 10% 미만으로  비용 낭비 구조를 진단했습니다.

2. 속도의 해법: 메가존클라우드의 ‘First-Time-Right’

메가존클라우드는 Hyper Mig(하이퍼마이그) 솔루션을 통해 명확한 데이터를 통해 

반복되는 시행착오 없이 계획된 대로 정확하게 이관하는 ‘First-Time-Right’를 실현합니다.

H사 사전 진단 데이터가 증명한 최적화 시나리오

구분	Before	After
운영 안정성	기술 지원 종료(EOS) 80%	최신 버전 현대화 59%
아키텍처	복잡한 모놀리식 구조	클라우드 표준 3-Tier 아키텍처
비용 효율화	고비용 DB Enterprise 97%	실속형 DB Standard 82%

메가존클라우드 Hyper Mig(하이퍼마이그) 솔루션

성공적인 이관1️⃣ Visibility : 숨겨진 연결을 밝히다

• 복잡하게 얽힌 애플리케이션과 인프라의 관계를 데이터로 시각화합니다. 
• ‘A를 옮기면 B도 같이 옮겨야 한다’는 연결 고리를 사전에 찾아냅니다. 

2️⃣ Weight Loss : 군더더기를 덜어내다

• 실제로 사용하지 않는 리소스와 데이터를 냉정하게 가려냅니다. 
• 불필요한 데이터까지 클라우드로 옮기는 것은 비용과 시간 낭비입니다. 

3️⃣Standardization : 기술로 표준을 만들다

• 휴먼 에러를 기술로 통제하여 사람의 숙련도에 따라 달라지는 결과를 통제합니다. 
• 불안정한 수작업을 기술로 대체하여 예측 가능한 결과를 만듭니다. 

📺 [영상] Hyper Mig 솔루션 자세히 보기

3. First-Time-Right : 확보된 기회비용, 이제 ‘혁신’에 재투자하십시오

사전 진단을 통해 H사는 실사용량이 미미한 81% 서버에 대해 과감한 Down-sizing을 단행하였고, 

이는 온프레미스 유지 대비 5년간 약 21억 원 이상의 비용 절감 효과로 이어졌습니다. 

클라우드 이관의 성패는 이관 실행 단계가 아닌 사전 진단(Assessment) 단계에서 결정됩니다. 

“서버가 몇 대인가?”를 넘어 “서버가 실제로 어떻게 일하고 있는가?”를 규명하는 검증된 표준 방법론만이 시행착오 없는 클라우드 전환을 보장합니다.

실제 사용량(Usage) 기반의 최적화(Right-Sizing) 성과

성공적인 이관을 위한 아키텍처 원칙은 명확합니다.

  “멈춰있는 문서(Excel)에 갇히지 말고, 
   실제 사용량(Usage) 기준으로 판단하십시오!”

사전 분석(Assessment)의 정확도를 높이는 것이 

결과적으로 비즈니스 기회비용을 최소화하고 가장 빠르게 클라우드에 안착하는 엔지니어링 전략입니다.

인프라의 고민을 끝낸 AI 기업에게 그 다음 과제는 그 위를 흐를 ‘데이터’입니다.

다음 3편에서는 실패 없는 DB 이관을 위한 ‘사전 정밀 진단’을 통해 AI 체질로 개선하는 전략을 공개합니다.

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[M&M 시리즈] AI-Powered Modernization 혁신 그 이상의 진화

• 1편 : 클라우드 외면은 곧 AI 포기! 당신의 기어은 미래를 포기하고 있는가?
• 2편 : AI 경쟁은 속도전, 클라우드 가는 길도 빨라야한다
• 3편 : 단순 이관은 ‘데이터 고립’을 낳는다, AI 성패를 가르는 ‘데이터 구조’를 진단하라
• 4편 : AI-Powered Modernization은 ‘완료’가 없는 ‘동사’다

✍️by 신정란, Specialty Service Unit

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