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| 제목 | 2025 클라우드 트렌드 : 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼 | ||
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| 등록일 | 2025-10-13 | 조회수 | 402 |
마이크로소프트 / 김대우 이사
예측 7: 2025년까지 G2000 기업의 55%가
멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼(Multicloud Data Logistic Platforms)을 도입해,
비용 최적화, 벤더 종속성 감소, 거버넌스 향상을 위해
하이퍼스케일러 간 활발한 데이터 마이그레이션을 추진할 것
- IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions
2025년, 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼은 기업 IT의 게임체인저
시작하기 전에, 먼저 왜 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼에 대한 관심이 높아지고 있는지 몇 가지 질문드립니다.- 흩어져 있는 데이터셋들의 위치, 속성, 담당자, 사용여부, 연관 정보를 검색하기 위해 체계적으로 메타데이터가 관리되고 있나요?
- 각 부서와 계열사에서 AI/ML 또는 의사결정 목적으로 어떤 종류의 데이터를 수집/유지/파기하고 있는지 전사적으로 파악하고 있나요?
- 데이터셋에 주민등록번호나 SSN과 같은 민감한 개인 식별 정보(PII)가 포함되어 있다면, 이런 데이터 식별 및 보호 조치는 체계적으로 관리되고 있나요?
- 다른 나라 지사나 서비스에서 수집한 데이터는, 각 국가별 데이터법 및 규제 기준(예: GDPR, CCPA 등)을 준수하도록 분류 및 보호되고 있나요?
- 산재된 데이터에 대해 누가(사내 임직원 포함), 언제 접근했는지 감사 기록(로그)과 추적이 용이한가요?
- 멀티클라우드에 분산된 데이터 리소스를 통합적으로 조회하고, 즉시 활용 가능한 데이터 플랫폼이 존재하나요?
질문을 보고 등에 땀이 나는 분도 계실 것 같네요. 차근차근 질문을 고민해 보시면 데이터 물류 플랫폼이란 무엇이고, 멀티클라우드에서 왜 데이터 물류 플랫폼이 중요한지 감이 오실 겁니다.
이미지 출처: https://talal.zone/
이미 다가온 멀티클라우드 물류 플랫폼 시대
시간이 많지 않습니다. 글로벌 2000대 기업의 55%가 올해, 2025년까지 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼을 도입할 것이라는 전망입니다. 이는 비용 최적화, 벤더 종속성 해결, 그리고 데이터 거버넌스 강화라는 핵심 목표를 달성하기 위한 기업들의 전략적 움직임입니다. 네! 바로 올해 2025년까지이고, 몇 년 안에 거의 모든 기업이 이런 데이터 물류 플랫폼을 도입할 것으로 예상됩니다.멀티클라우드, 더 이상 선택이 아닌 필수
지난 기고글 - “트렌드 #5. 멀티클라우드는 선택이 아닌 필수”에서 왜 멀티클라우드가 필수인지 소개해 드렸습니다.오늘날 대부분의 IT 조직들은 데이터 보호와 비즈니스 연속성을 위해 클라우드 서비스를 적극적으로 활용하고 있습니다. 여러 리서치에 따르면, 90%가 넘는 기업이 이미 중요 데이터를 클라우드에 보관하고 있다는 결과가 나오고 있습니다.
이제 단일 클라우드 환경을 넘어, 다양한 목적과 업무 특성에 맞춘 ‘멀티클라우드’ 전략이 새로운 표준이 되고 있습니다.
멀티클라우드를 도입하는 이유는 다양합니다. 한 곳에만 데이터를 저장할 경우 벤더 락인(Lock-in) 문제가 발생해, 기술 도입의 유연성이 크게 떨어질 수 있습니다. 또한, 각 클라우드 사업자가 제공하는 특화 서비스의 다양성도 무시할 수 없습니다. 예를 들어, 어떤 클라우드는 AI/ML 분석에 강점을 가질 수 있고, 다른 서비스는 데이터베이스나 IoT 지원에 더 뛰어난 기능을 제공할 수 있습니다. 여기에 최근 사이버 보안 위협이 점차 정교해지면서, 중요 데이터의 분산 관리와 다중 보안 계층 도입 역시 주요한 전략적 선택이 되고 있습니다.
하지만 현실에서 기업들이 실제로 한 클라우드에서 다른 클라우드로 데이터를 옮기는 작업은 쉽지 않습니다. 여러 리서치에 따르면, 클라우드 간 데이터 마이그레이션을 실행한 경험이 있는 조직은 전체의 10% 미만에 불과합니다. 왜 이런 현상이 나타나는 걸까요?
클라우드 데이터 마이그레이션 난제
가장 큰 이유 중 하나는 바로 데이터 이그레스(내보내기) 비용입니다. (글로벌 CSP는 2025년 5월 현재 무료)
대부분의 CSP는 데이터를 데이터센터로 가져올 경우 전송 비용이 무료이지만, 데이터센터 외부로 전달하거나, 다른 CSP의 데이터센터로 이동할 때, 상당량의 전송 요금을 부과합니다. 특히 대용량 데이터를 다루는 기업일수록 이 부담은 더욱 커질 수밖에 없습니다.
뿐만 아니라, 해당 CSP의 저장소에 맞춰 데이터 포맷 변환, 애플리케이션 연동, 접근 제어 등 마이그레이션 전체 과정에서 요구되는 기술적 복잡도 역시 매우 큰 장벽으로 작용합니다.
또한, 수백 테라 이상의 대용량 데이터를 이동할 때는 순수한 기술적 문제를 넘어 물류적 한계까지 고려해야 합니다. 네트워크로 전송할 경우, 막대한 전송 시간과 지연이 발생할 수 있습니다.
결국 “멀티클라우드 활용”이라는 업계의 요구는 높아지고 있지만, 데이터 자체를 자유롭게 움직일 수 있는 환경을 실제로 구현하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 데이터 마이그레이션을 계획하고 실행하는 과정에서 조직은 비용과 기술적 한계, 그리고 시스템 전환에 따른 리스크에 직면하기 때문입니다.
데이터 물류의 중요성 - 사일로 해소와 AI 준비태세까지
디지털 전환이 가속화되는 오늘날, 기업에게 데이터는 핵심 자산입니다. 대부분의 기업들이 데이터를 충분히 활용하기는커녕, 필요할 때 원하는 데이터를 찾거나 연결하기조차 쉽지 않은 현실에 놓여 있습니다. 바로 데이터가 “사일로(Silo)”에 갇혀 있기 때문입니다.IDC의 조사 결과를 보면, 한 기업이 평균 6.4개의 데이터 사일로를 갖고 있다고 합니다. 여기서 데이터 사일로란, 부서나 팀, 혹은 특정 애플리케이션이나 시스템에 데이터가 고립되어 다른 구성원이나 플랫폼에서 쉽게 접근할 수 없는 상태를 의미합니다. 담당 직원의 퇴사나 부서 통폐합만 생각해 봐도 어렵지 않게 예측 가능합니다.
우리는 아니겠지… 싶겠지만 막상 조직 내부를 들여다보면, 데이터가 각 부서나 시스템별로 분리, 고립되어 “사일로”로 남아 있는 상황을 직면하시게 될 겁니다.
이처럼 계열사/부서별/서비스별/팀별로 흩어진 데이터는 조직 전체의 자산이 아닌, 특정 조직에만 한정된, 죽어버린, 관리도 어려운, 만약 주민등록번호와 같은 PII라도 포함되어 있다면 시한폭탄과 같은 데이터로 전락하기 쉽습니다.
결국, 데이터 기반 의사결정이 어려워지고, AI와 같은 혁신적인 기술에 적용하기도 어려워집니다.
또한, 데이터 사일로 저장소를 유지·운영하는 데 드는 비용 역시 무시할 수 없습니다. 머신러닝 트레이닝을 위해 외주 업체로부터 태깅된 데이터를 구매했는데, 나중에 확인하니 바로 옆팀에서 같은 데이터를 6개월 전에 수집한 것과 같은 웃픈 상황(실화)입니다.
실제로 현업에서 데이터 사일로로 인해 발생하는 비용은 이루 말할 수 없습니다. 한쪽 부서에서 이미 수집한 데이터가 다른 부서에선 존재조차 모른 채 중복 수집되거나, 데이터 오류, 불일치로 인해 AI 모델이나 의사결정 신뢰성에 금이 갈 수도 있습니다.
속도가 중요한 오늘날의 IT 업계에서 데이터 중심의 의사결정이나 AI 도입을 본격적으로 추진하기 위해서는, 이런 데이터 사일로 현상을 반드시 해결해야만 합니다.
이미지 출처: https://www.ptc.com/ko/blogs/plm/what-are-data-silos
규제 변화와 보안 위협, 클라우드 물류의 가속 요인
클라우드 환경이 급변하면서, 기업은 데이터 저장과 활용, 보호 방안도 새로운 패러다임이 요구되고 있습니다.
이미지: Best Practices for Cloud Security Compliance
데이터 관리와 관련된 국제 규제도 변화가 감지되고 있습니다. 대표적인 예가 2024년 유럽연합(EU)에서 발표한 EU Data Act(유럽연합 데이터법)입니다. 이 정책은 기업들이 특정 CSP에 종속되지 않고, 데이터를 자유롭게 다른 CSP나 On-premise로 이전할 수 있도록 데이터 이그레스 비용을 실질적으로 낮추는 내용을 담고 있습니다.그 결과, 클라우드 사업자 간의 경계가 점차 약해지면서 크로스 클라우드 데이터 마이그레이션, 즉 여러 클라우드 간 데이터 이동 장벽이 낮아지고 있습니다.
참고링크: “데이터 이그레스 비용 전면 무료” 클라우드 업계 파격 행보의 이유
멀티클라우드 데이터 관리 플랫폼
그러나, 이렇게 데이터가 자유롭게 이동할수록, 데이터 보안과 컴플라이언스 측면에서 새로운 문제가 발생합니다. 특히, 사이버 보안 위협이 갈수록 높아지면서, 데이터가 여러 CSP에 분산되어 있으면 그만큼 보호하기도 어려워집니다.
이미지 출처: Pixabay
즉, 여러 클라우드에 분산된 데이터를 동시에 보호하고, 문제가 발생할 경우 신속하게 복구할 수 있는 관리감독체계가 필요합니다. 바로, 멀티 클라우드 데이터 관리 플랫폼 구축입니다. 데이터 관리 플랫폼은 데이터가 어디에 저장되어 있든, 규제 변화와 보안 위협에 능동적으로 대응할 수 있어야 합니다.실시간으로 데이터 움직임을 모니터링하고, 규제와 컴플라이언스를 맞추며, 데이터 백업, 복구, 암호화 기능을 통합적으로 제공하는 플랫폼 도입이 업계의 화두로 떠오르고 있습니다.
앞으로 데이터 경쟁력은, 단순한 저장 능력을 넘어서 정책 변화에 신속히 적응하고, 예기치 못한 보안 위협에서 데이터를 안전하게 지켜낼 수 있는 통합 거버넌스 기능이 주요한 도입 팩터가 될 것으로 예상됩니다.
이미지: Microsoft Purview
데이터 물류 플랫폼 도입
데이터 물류 플랫폼은 단순한 도구가 아니라, 데이터가 생성되는 순간부터 파기되는 순간까지, 모든 흐름을 관리하고 최적화하는 운영 철학입니다.이 플랫폼 서비스는 기업의 데이터가 생성되고 저장되는 위치와 방식, 주권(sovereignty) 이슈, 라이프사이클 관리, 사이버 공격 이후의 신속한 복구 등 다양한 변수를 고려해야 합니다.
참고자료: Cloud Data Logistics and Protection - IDC
데이터 라이프사이클 관리 전략
AI 서비스 제작에 필수재인 “데이터”가, AI 비즈니스의 핵심 경쟁력이 되면서, 데이터의 수집부터 폐기까지 전 생애주기를 체계적으로 관리하는 데이터 라이프사이클 관리 전략이 기업의 성장과 직결되고 있습니다.최초 데이터 생성, 수집부터 저장, 활용, 보관, 폐기에 이르는 각 단계마다 정보의 가치와 위험요소가 다르기 때문에, 모든 주기에 걸쳐 데이터의 정합성, 효율성, 보안, 법적 준수, 비용 최적화 방안 등, 기업은 계속 고민이 늘어만 갑니다.
기존 기업이 단순 데이터 저장만 중시하거나, 백업 및 아카이브만을 단순 반복하는 수준에 머물렀다면, 디지털 전환 시대에는 데이터 활용이 혁신의 열쇠이자 핵심 경쟁력이 되면서 단순 “안전한 저장”만으로는 경쟁 우위를 확보할 수 없는 시대가 되었습니다.
즉, 이러한 요구에 맞춰 데이터 물류 플랫폼은 데이터가 생성된 순간부터 폐기될 때까지, 다양한 규제 준수와 보안을 확보하면서 유연한 확장성까지 지원해야 합니다.
특히, 오늘날과 같이 데이터에 대한 디지털 주권, 개인정보보호, 컴플라이언스 이슈가 하루가 멀다 하고 부각되는 상황에서는 법규와 정책을 준수하는 통합 관리체계가 필수적인 요소입니다. 또한, 데이터 라이프사이클 주기의 각 단계에서 보안 위험과 불필요한 저장·운영 비용을 줄이기 위해, 접근제어(Access control), 암호화, 자동 삭제(Auto data purge) 정책 등의 기능이 점차 보편화되고 있습니다.
데이터가 기업의 혁신을 견인하는 시대에, 데이터 라이프사이클 관리의 전략적 접근은 선택이 아닌 생존의 필요충분조건이 되고 있습니다.
앞으로 수많은 데이터가 창출되는 환경에서, 효율적인 데이터 라이프사이클 관리가 기업 경쟁력의 가장 중요한 토대가 될 것입니다.
멀티클라우드 저장소 설계
이러한 흐름 속에, 기업의 IT 인프라는 멀티클라우드로 빠르게 확장되고 있습니다. 이 과정에서 저장소 설계 또한 점점 더 중요해지고 있습니다.
이미지: 분석 하이브리드 및 멀티 클라우드 패턴 - GCP
저장소 설계는 데이터가 온프레미스 환경과 다양한 클라우드 서비스 제공자(CSP) 사이를 어떻게 이동하고 저장되는지, 그 전체 흐름을 명확 구조화해야 합니다. 각 데이터가 어디에, 어떤 방식으로 보관되고 있는지 실시간으로 파악함으로써 전사 데이터의 신뢰성과 가용성을 높여야 하기 때문입니다.
Apache Atlas - 데이터 거버넌스 오픈소스
멀티클라우드와 온프레미스가 혼재하는 현대 데이터 환경(Modern data environment)에서는 데이터의 위치, 흐름, 그리고 보안 및 거버넌스를 일관적으로 관리하는 것이 중요합니다. 이때, 데이터 플랫폼 전략에 반드시 포함되어야 할 항목이 바로 “데이터 거버넌스”이며, 그 중심에는 대표적인 오픈소스 솔루션인 Apache Atlas가 있습니다.
이미지: Apache Atlas
CSP에 익숙하다면, AWS DataZone, Azure의 Purview, GCP의 Dataplex가 있습니다. 이러한 서비스의 근간이 되는 Atlas를 조금 더 살펴보면서 데이터 플랫폼 전략에 대해 알아보겠습니다.Apache Atlas란?
Apache Atlas는 복잡한 데이터 생태계 전반에 걸쳐 메타데이터를 효과적으로 관리하고, 데이터의 흐름 및 혈통(lineage)을 체계적으로 추적하는 기능을 제공하는, Apache 재단의 오픈소스 프로젝트입니다.다양한 시스템, 다양한 클라우드, 그리고 온프레미스 저장소에 흩어진 데이터를 하나로 묶는 일관된 메타데이터 관리 솔루션이 필요할 때 Atlas가 좋은 선택입니다.
실제로 Atlas를 활용하면 기업은 데이터 자산이 어디로부터 생성되었고 어떤 시스템에서 사용되어 어디로 흘러가는지 시각적으로 관리할 수 있습니다.
Atals의 체계적인 데이터 컨택스트 관리는 기업 내 독소인 데이터 사일로를 없애고, On-premise부터 멀티클라우드까지 다양한 환경을 넘나들며 데이터에 대한 신뢰성과 민첩성을 동시에 확보 가능합니다.
Apache Atlas와 데이터 보호 규제
Apache Atlas의 데이터 보호와 법적 준수는 중요한 개발 목표 중 하나입니다. 예를 들어, EU의 GDPR이나 미국 CCPA 등 데이터 규제가 날로 강화되는 현 상황에서, Atlas는 민감한 데이터의 위치 식별이나 누가 언제 어떤 데이터에 접근했는지 이력을 관리할 수도 있습니다.즉, 보안 정책과 거버넌스를 클라우드, 온프레미스, 멀티클라우드 환경 전반에서 일관성 있게 적용할 수 있습니다.
무엇보다 Apache Atlas의 가장 큰 강점은 확장성입니다. 오픈소스이기 때문에 기존 데이터 처리 플랫폼 및 다양한 도구(예: Apache Hive, Hadoop, Spark 등)와 자연스럽게 통합되며, 기업의 성장에 따라 거버넌스 체계를 규모에 맞춰 확장할 수 있습니다. 또한 API 서비스를 제공해 원한다면 다양한 기능에 대한 커스터마이징도 지원해, 각 기업만의 고유한 데이터 관리 UI나 로직도 개발할 수 있습니다.
이제 데이터가 기업의 핵심 자산이자 혁신의 초석이 되는 시대입니다. Apache Atlas를 통한 체계적인 메타데이터 관리와 데이터 거버넌스는 단순한 선택이 아니라 반드시 구축하고 유지해야 하는 핵심 플랫폼입니다.
물론, 위에서 언급한 CSP 서비스가 더욱 편리하고 쉬운 관리기능을 제공하니 CSP의 개별 서비스(AWS DataZone, Azure의 Purview, GCP의 Dataplex)를 먼저 검토해 보시는 것도 추천해 드립니다.
멀티클라우드와 데이터 플랫폼
멀티클라우드 환경이 주는 이점은 분명합니다. 단일 클라우드 환경에서 벗어나 각 클라우드 서비스의 장점만 뽑아 사용하고, 필요에 따라 워크로드를 유연하게 이동할 수 있습니다.이런 장점을 제대로 누리기 위해서는 데이터 보호, 보안, 그리고 거버넌스를 종합적으로 설계하는 데이터 플랫폼 체계가 선행되어야 합니다. 지역적으로 분산된 기업의 데이터가 물리적 경계를 자유롭게 넘나드는 가운데, 데이터 플랫폼은 해킹이나 데이터 유출, 규제 위반 등 각종 리스크로부터 데이터를 안전하게 보호하는 중요한 기반이 됩니다.
뿐만 아니라, 데이터 사일로를 줄이고 데이터 민첩성을 확보하는 것이 기업의 경쟁력입니다. 데이터 사일로를 줄이면 전사 차원의 통합 데이터 활용이 가능해지고, 기업이 필요로 하는, AI와 같은 핵심 서비스를 빠르게 도입 가능하며, 의사결정에 필요한 데이터 분석 업무도 빠르게 적용 가능합니다.
결국, 체계적인 데이터 플랫폼 전략과, 멀티클라우드 저장소 설계, 데이터 거버넌스 적용은 급변하는 디지털 환경에서 민첩성, 안정성, 효율성을 모두 갖추기 위한 필수 전략입니다.
참 고 문 헌
-
- https://www.marketresearch.com/IDC-v2477/IDC-FutureScape-Worldwide-Cloud-Predictions-38665932/
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-13-gartner-identifies-top-trends-shaping-the-future-of-cloud
- https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=IDC_P19652
- https://blog.qualys.com/product-tech/2024/11/14/best-practices-for-cloud-compliance
- https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/migrate/migrate-services-overview?view=migrate-classic
- https://www.lastweekinaws.com/blog/understanding-data-transfer-in-aws/
- https://learn.microsoft.com/ko-kr/purview/
- https://www.itworld.co.kr/article/3584184/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%9D%B4%EA%B7%B8%EB%A0%88%EC%8A%A4-%EB%B9%84%EC%9A%A9-%EC%A0%84%EB%A9%B4-%EB%AC%B4%EB%A3%8C-%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C-%EC%97%85%EA%B3%84.html
- https://cloud.google.com/architecture/hybrid-multicloud-patterns-and-practices/analytics-hybrid-multicloud-pattern?hl=ko
- https://aws.amazon.com/ko/datazone/
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