<인사이트> AI 시대의 효과적인 클라우드 전략? 멀티 클라우드! 💫

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 최근 몇 년간 클라우드 컴퓨팅은 단순한 IT 인프라의 하위 범주를 넘어 IT의 표준으로 자리 잡았습니다. 동시에 단일 클라우드에 의존하는 방식은 지속 가능하지 않다는 인식의 확산과 함께, 많은 기업들이 유연하고 확장 가능한 멀티 클라우드 전략을 채택해야 한다는 결론에 이르고 있습니다. 특히 생성형 AI(GenAI)의 폭발적 성장은 컴퓨팅 자원에 대한 요구를 근본적으로 바꿔놓았고, 이에 따라 서비스의 안정성(Stability)과 인프라 운영비의 효율성(Efficiency)을 극대화하기 위한 멀티 클라우드 전략은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이제 멀티 클라우드는 단순한 인프라 분산을 넘어 AI 시대의 핵심 데이터 전략으로 진화하고 있습니다.

안정성: 단일 실패 지점을 넘어선 회복 탄력성

멀티 클라우드 전략의 가장 기본적인 동인은 회복 탄력성(Resilience)과 리스크 완화입니다. AI 워크로드를 여러 클라우드 공급자에 분산하면 시스템 복원력이 높아집니다. 특정 공급자의 서비스 장애가 발생하더라도 다른 클라우드로 업무를 지속할 수 있어 가동 중단을 최소화하고, 동시에 공급자 종속(Vendor Lock-in) 위험을 줄입니다. 실제로 Stability AI는 분산 아키텍처로 99.999% 가용성을, Hugging Face는 99.99%의 모델 제공 가용성을 달성했습니다. 또한 멀티 클라우드는 데이터 주권과 규제 준수 측면에서도 강력한 방어 수단입니다.

효율성: AI 워크로드에 최적화된 'GPU 취사 선택'

멀티 클라우드의 두 번째 핵심 동인은 비용 최적화입니다. 여러 공급자와의 계약은 협상력을 높이고, AI 애플리케이션의 구성 요소별로 가장 비용 효율적인 옵션을 선택할 수 있게 합니다. Stability AI는 멀티 클라우드로 전체 인프라 비용을 32% 절감했고, Hugging Face는 65%의 비용 절감을 기록했습니다. 특히 생성형 AI의 등장으로 GPU 수요가 폭증하면서 주요 지역에서 GPU 부족 현상이 심화되었고, 특정 CSP의 GPU 비용이 높을 때 멀티 클라우드는 가장 비용 효율적이고 안정적인 인프라를 확보할 수 있는 자유를 제공합니다.

GPU 수급 압박과 멀티 클라우드의 역할

생성형 AI는 TensorFlow, PyTorch 같은 ML 프레임워크를 사용하고, 멀티 클라우드 환경에서는 Kubernetes(GKE, AKS, EKS) 같은 오케스트레이션을 통해 워크로드를 분산·관리합니다. GPU와 TPU 같은 특수 컴퓨팅 자원은 성능과 비용 면에서 최적의 공급자를 선택하는 전략이 무엇보다 중요합니다.

사례: GPU 공급자 다변화의 실전

Stability AI: AWS의 P4d(A100 GPU)를 주된 학습 플랫폼으로 사용하면서 Google의 TPU v4/v5e를 보조적으로 활용하고, Oracle Cloud의 베어메탈 GPU를 비용 효율적 자원으로 병행해 단일 클라우드보다 인프라 비용을 32% 절감.
엔씨소프트(NC AI): 자체 LLM인 ‘바르코(VARCO) LLM’ 학습에 Google Cloud TPU를 활용해 학습 시간을 단축하고 성능 대비 비용을 최적화.
액션파워(ActionPower): 국내 최초의 STT(음성인식 받아쓰기) 서비스인 '다글로(daglo)'와 '다글로 API'의 안정적인 운영을 위해 카카오클라우드 도입 후, GPU의 안정적인 수급으로 인한 탄탄한 인프라 기반 구축 및 기존 대비 인프라 운영비용 35% 절감

이처럼 기업들은 특정 CSP를 단일 구성으로 활용하면서도, 서비스 안정성, 비용 최적화와 같은 필요에 따라 타 클라우드를 통해 가장 적절한 컴퓨팅 자원을 선택하는 멀티 클라우드 전략을 구사합니다.

멀티 클라우드 마이그레이션의 리스크와 성공 전략
멀티 클라우드로의 전환은 필수적이지만 여러 리스크와 도전 과제가 수반됩니다.

⨀ 주요 리스크

전문성 및 인재 부족: 멀티 클라우드·하이브리드 운영을 담당할 전문 인력 확보의 어려움
상호 운용성 및 네트워킹 문제: 서로 다른 클라우드 간 통합, 데이터 이동성, 네트워크 연결성 확보가 복잡함.
비용 예측의 어려움: 공급자별 상이한 과금 모델로 비용 관리의 까다로움.
보안 및 거버넌스: 다중 공급자 환경에서 일관된 보안 정책과 데이터 거버넌스를 유지하기 어려움.

⨀ 성공 전략

이식성 확보와 컨테이너화:
워크로드를 Docker/OCI 규격 컨테이너로 패키징하고, Kubernetes(GKE/AKS/EKS)로 오케스트레이션해 포팅성과 장애 허용성을 확보.
자동화와 지능형 관리:
Terraform, Pulumi 같은 IaC로 리소스 프로비저닝을 자동화하고, AI 기반 비용관리 및 에이전틱(Agentic) 시스템으로 실시간 가용성·비용·성능을 분석해 워크로드를 동적으로 배치.
중앙 집중식 가시성과 거버넌스:
단일 관리 인터페이스를 통해 리소스를 검색·통제하고, CSPM, 통합 보안관리도구(Palo Alto Prisma, Microsoft Defender 등)로 규정 준수를 관리. 데이터 전송은 TLS로 암호화하고 저장 데이터는 고객 관리 키(CMK)로 보호.
네트워킹 최적화: AWS Direct Connect, Google Cloud Interconnect 등 직접 연결과 저지연 기술을 활용해 클라우드 간 지연을 줄이고, 보안 터널·피어링으로 안전한 통신을 구성합니다.

멀티 클라우드 : AI 생태계 구축의 캔버스

생성형 AI 시대의 멀티 클라우드는 단순한 분산 인프라를 넘어 비즈니스 자동화와 데이터 자산 관리의 중심이 됩니다. 기업은 멀티 클라우드를 통해 벤더 종속에서 벗어나 데이터 주권과 비용 효율을 확보하면서, 각 CSP의 장점들을 조합해 최적의 AI 인프라를 구축할 수 있습니다. 특히 GPU 공급난과 높은 비용이 AI 혁신의 병목이 되는 상황에서, 'Stability AI'나 'NC AI'처럼 여러 CSP의 A100 GPU, 베어메탈 GPU, TPU 등을 전략적으로 선택하는 것은 안정성과 비용 최적화를 동시에 달성하는 핵심입니다.

결론적으로 멀티 클라우드는 기업의 AI 이니셔티브에 경쟁 우위를 부여하는 유연하고 탄력적인 플랫폼입니다. 앞으로의 복잡성을 극복하려면 클라우드 운영 자체를 AI로 지능화하고 자동화하는 에이전틱 접근법을 채택하는 것이 미래 지향적 멀티 클라우드 전략의 핵심이 될 것입니다.

참고문헌 출처