1편 : 클라우드 외면은 곧 AI 포기! 당신의 기업은 미래를 포기하고 있는가?
AI, 지금의 인프라로 시작해도 괜찮을까?
AI 도입은 단순히 AI 기능을 넣는 일이 아닙니다.
데이터가 끊김 없이 흐를 수 있는 구조,
AI가 자유롭게 확장될 수 있는 인프라,
그리고 잠재적 리스크를 최소화하는 설계가 반드시 선행되어야 합니다.
특히, AI 활용을 위해 데이터가 온프레미스보다는 클라우드에 있어야 더 빠르게 활용할 수 있으며,
Local LLM보다는 SaaS 형태가 더 효과적입니다. 클라우드 환경은 또한 다양한 LLM(대규모 언어 모델)을 유연하고 효과적으로 사용할 수 있는 기반을 제공합니다.
즉, AI를 안정적으로 구현하고 미래 변화에 대응할 수 있는 최적의 인프라 환경부터 명확히 정의하는 것이 첫 단계입니다.
현재 시스템이 AI 실행을 감당할 수 있는 구조와 환경을 갖추고 있는지부터 확인해야 하며,
이때 반드시 점검해야 하는 것이 바로 인프라 구성과 시스템 간의 연결 구조, 즉 ‘구조 진단‘ 입니다.
AI를 가로막는 첫 번째 장벽, ‘인프라’입니다.
McKinsey에 따르면, 포춘 500대 기업의 70%는 20년 이상 된 레거시 시스템을 여전히 운영 중이며,
이는 AI 도입에 필요한 민첩성과 확장성을 저해하는 대표적인 기술 부채로 작용합니다.
특히 생성형 AI 기반의 IT 현대화 전략은 기존에 수년이 걸리던 작업을
비용은 절반 이하로, 개발 속도는 40~50%까지 단축할 수 있는 실질적인 성과를 입증하고 있습니다.
하지만 이러한 혁신이 현실화 되기 위해서는 명확한 전제 조건이 필요합니다.
McKinsey는 AI 실행의 비가역적인 필수 조건으로 ‘클라우드 전환’을 명시하며,
수백 개의 생성형 AI 에이전트를 유기적으로 연결해 작동시키는 AI 오케스트레이션 구조는
온프레미스 환경에서는 구현이 불가능하다고 말합니다.
문제는 아직도 많은 기업들이 기술 부채가 있는지조차 인식하지 못한 채 AI 도입을 논의하고 있다는 점입니다.
AI 실행에 필요한 핵심 인프라 조건을 정확히 진단하지 않으면 클라우드로 옮겨도, AI는 멈춰 설 수밖에 없습니다.
※ 출처: McKinsey, ‘AI for IT modernization: Faster, cheaper, better’, 2024.12.2
AI 실행을 위한 인프라 비교 : 클라우드 vs 온프레미스
AI를 어디에서 실행할 것인가?
“클라우드냐, 온프레미스냐” 이 선택은 곧 확장성·유연성·데이터 활용성에서 경쟁력 차이로 이어집니다.
1️⃣확장성
온프레미스는 GPU나 스토리지를 증설하려면 수주에서 수개월이 걸리지만,
클라우드는 클릭 한 번으로 수백 대의 연산 환경을 수분 내에 확장할 수 있습니다.
AI 학습처럼 대규모 자원이 필요한 작업에서 이 속도 차이는 곧 경쟁력 차이로 이어집니다.
2️⃣유연성
온프레미스에서는 환경 변경이나 신기술 테스트를 위해 복잡한 사전 작업이 필요하지만,
클라우드는 테스트용 인프라를 몇 분 안에 생성하고, 실험 후 즉시 제거할 수 있어
AI 모델 실험과 개선 주기를 획기적으로 단축할 수 있습니다.
3️⃣데이터 활용
AI는 ‘좋은 데이터’ 없이는 제대로 작동할 수 없습니다.
온프레미스는 데이터가 부서나 시스템마다 흩어져 있어 통합이 어렵지만,
클라우드는 내부·외부 데이터를 빠르게 수집하고 연동해 AI의 데이터 기반 학습 환경을 제공합니다.
결국, AI 인프라 설계의 출발점은 ‘서버를 어디에 둘 것인가’가 아니라
어떤 환경이 AI를 더 빠르고 유연하게 실행할 수 있는가에서 시작해야 합니다.
그 해답이 바로 클라우드입니다.
단순 이전으로는 클라우드 전환이 완성되지 않습니다.
클라우드 위 AI, ‘미지의 인프라’ 위에선 건설될 수 없습니다.
AI 시대의 성공적인 도약은 ‘현재 시스템의 명확한 가시화’ 에서 시작됩니다.
많은 기업들이 클라우드로 옮기기만 하면 전환이 끝난다고 생각하지만,
정작 지금의 시스템이 어떻게 얽혀 있고, 데이터가 어디서 흘러나오며, 무엇에 의존하는지는
명확히 파악하지 못한 채 전환을 추진하는 경우가 대부분입니다.
단순 나열된 정보만으로는 클라우드 전환 전략을 설계할 수 없습니다.
- 시스템 간 의존성 파악 실패 → 전환 중 예기치 않은 장애 발생
- 데이터 흐름 단절 → 업무 중단 및 시스템 연계 오류
- 연계 구조 누락 → 잘못된 전환 우선순위 및 일정 지연
- 유휴·중복 자산 방치 → 비용 낭비 및 보안 리스크 증가
Hyper Mig: 구조를 ‘연결’하는 전략 도구
메가존클라우드의 클라우드 전환 경험과 기술 노하우를 집약한 Hyper Mig(하이퍼마이그)는 기업 내 인프라,
애플리케이션, 데이터베이스 간 연관 관계를 통합 분석하여 전략적 전환을 가능하게 합니다.
단순 인벤토리 수집을 넘어 클라우드 전환을 위한 구조 진단과 전략 수립의 기초 데이터를 생성하며,
클라우드 전략 수립에 필요한 ‘구조화된 인사이트’를 제공합니다.
- 서버·DB·앱·네트워크 에이전트 없이 수집(Agentless)
- 구성 요소 간 종속성(Dependency) 시각화
- 실제 트래픽 기반 구조 맵 생성
- 유휴·중복 자산 식별
Hyper Mig는 AI와 클라우드의 연결고리를 안정적으로 만드는 첫 번째 단계입니다.
AI 전략, 성공적인 마이그레이션이 그 시작입니다.
AI는 ‘기능’이 아니라,‘환경’ 위에 실행되는 전략입니다.
하지만 많은 기업들이 서버 수만 파악한 채 전환을 추진하다
예상치 못한 장애와 불필요한 비용 손실을 겪고 있습니다.
Hyper Mig는 시스템의 맥락과 흐름까지 분석해
AI 인프라로 향하는 전환 여정에 전략적 방향을 제시합니다.
AI를 제대로 실행하고 싶다면,
지금 Hyper Mig로 기반부터 고민할 때 입니다.
📍 [Hyper Mig 시리즈] AI·클라우드 전환 완전 정복
- 1편: 클라우드 외면은 곧 AI 포기! 당신의 기업은 미래를 포기하고 있는가?
- 2편: 클라우드 전환, AI 인프라 설계… 종속성을 모르면 실패한다.
- 3편: AI도, 클라우드도, 이제 ‘Hyper Mig’로 실행됩니다.
📧 Hyper Mig 문의 : hyper_mig@megazone.com
🎬Hyper Mig 유튜브 채널 : 바로가기
✍️by 신정란, Specialty Service Unit
