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| 제목 | 2025 클라우드 트렌드 : 클라우드 아키텍처 혁신의 시대 | ||
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| 등록일 | 2025-06-23 | 조회수 | 248 |
마이크로소프트 / 김대우 이사
2027년까지 60% 이상의 기업이 클라우드 아키텍처의 최대 50%를 현대화하여
인프라와 비용 효율성을 촉진하고, 비즈니스 및 기술 혁신을 가능하게 할 것이다.
- IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions
기업 클라우드 현대화, 효율성과 혁신의 필수 조건
2027년까지 60% 이상의 기업이 클라우드 아키텍처의 최대 50%를 현대화할 것으로 전망되고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 유행이 아니라, 인프라와 비용 효율성을 극대화하고, 비즈니스 및 기술 혁신의 토대를 마련하기 위한 강력한 움직임입니다.
이미 전체 대부분의 기업이 클라우드 아키텍처 현대화에 투자하고 있으며, 혁신적인 IT 실현을 위한 준비에 박차를 가하고 있습니다.
그렇다면 왜 이런 클라우드 현대화가 다음 클라우드 트렌드로 떠오르고 있을까요?
국내 클라우드 현대화 동향과 전망
IDC는 2025년 클라우드 시장 전망에서 "생성형 AI 시대에 들어서며 기업의 신기술 활용을 위한 필수적인 기반 환경으로 클라우드가 인식됨에 따라 클라우드 시장은 성장에 탄력을 받을 전망"이라고 분석했습니다. 특히 제조업이나 금융업과 같은 보수적인 산업 내 클라우드 도입을 지원하기 위한 규제 완화로 인해 클라우드 기반의 디지털 역량 강화를 위한 기업들의 움직임이 산업 전반에 걸쳐 확대될 것으로 예측됩니다.
변화하는 기업의 클라우드 적용 목표
과거 기업의 클라우드 도입은 주로 온프레미스 인프라스트럭처를 클라우드 환경으로 이전하는 것에 초점을 맞추고 있었습니다. 그러나 최근 디지털 전환이 가속화되고, 비즈니스 모델 역시 복잡해지면서 클라우드 적용의 전략적 목적 역시 근본적으로 변화하고 있습니다.
특히, AI 및 데이터 중심 기술이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 주목받으면서, 클라우드는 이제 더 이상 단순한 IT 인프라의 기반 정도가 아니라, 기업의 서비스를 한 단계 높일 수 있는 초석으로 새롭게 자리 잡고 있으며, 이러한 자연스러운 변화에 맞춰 다양한 클라우드 서비스와 공급자를 병행 활용하는 멀티 클라우드 전략, 그리고 API 및 오픈소스를 기반으로 한 개방형 아키텍처, AI 모델의 개발·배포·운영 전반에 걸친 자동화 체계 구축이 다음 클라우드 도입 트렌드로 자연스럽게 옮겨가고 있습니다. 멀리 볼 필요도 없이 아래와 같은 다양한 성공사례들을 살펴볼 수 있습니다.
Google Cloud가 정리하여 공개한 실세계 생성형 AI 활용 사례 321건: [1/6] 분야
멀티클라우드 전략의 확산
전 세계 기업 중 98%가 멀티클라우드를 채택하고 있으며, 31%의 기업은 4개 이상의 클라우드 서비스를 활용하고 있습니다.
멀티클라우드 전략을 추진하게 된 가장 중요한 요인은 '데이터 주권(40%)'과 '비용 최적화(40%)'였으며, 한국 응답자들은 '비용 최적화(39%)'와 함께 '벤더 영향(39%)'을 가장 중요한 요인으로 꼽았습니다.
[이미지 : ZDNet]
2025년, 이런 멀티클라우드 요구에 의해 기업들은 단순한 기존 인프라 이전을 넘어서, 신속한 신기술 도입과 유연한 확장성 확보, AIOps를 활용한 AI 서비스의 고도화 및 운영 효율성 제고 등, 본질적으로 비즈니스 혁신을 위한 현대화된 클라우드 전략을 모색하는 상황입니다.
[이미지 : Microsoft research]
하이브리드 및 개방형 클라우드는 대세
2025년 5월 현재, 챗GPT와 같은 대형 언어모델(LLM) 기반 서비스는 디지털 기반 정보 접근 환경을 압도하는 영향력을 행사하고 있으며, 트렌드는 지속적으로 우상향 중입니다.
최근 통계에 따르면, 글로벌 월간 사용자 수 기준으로 십수 년간 1위였던 위키피디아를 뛰어넘었으며, 검색 트래픽 등 다양한 정보 탐색 채널에서도 점유율을 확대하고 있습니다.
[이미지 : GWI]
이러한 변화는 기존의 정보 검색에서 대화형 AI 플랫폼으로 정보 접근 패러다임이 급격히 이동하고 있음을 보여주는 사례이고, 궁극적으로 기업과 개인 모두가 LLM 서비스를 중심으로 한 새로운 정보 생태계에 적응할 필요성을 시사하는 바입니다.
이러한 흐름에 발맞춰, 기업들도 LLM을 적극적으로 도입하여 다양한 비즈니스 영역에서 새로운 기회를 창출하고 있습니다.
예를 들어, 고객 지원 업무나 내부 지식 관리(Knowledge Base management), 마케팅 자동화 등 광범위한 분야에서 LLM이 적용되면서, 효율성과 혁신성이 동시에 극대화되고 있습니다. 실제로 성공 사례가 늘어남에 따라 점점 더 많은 기업이 LLM 도입에 동참하고 있으며, 이를 통한 비즈니스 확장과 경쟁력을 강화하고 있습니다.
사례:
- AI를 활용해 1만 5천 시간을 절약한 오메가 헬스케어 의료기업
- 골드만삭스의 IPO 제안서 초안 95%를 AI가 제작
국내에서도 적극적으로 AI를 빠르게 도입하고 있으며, 여러 산업에서 현재진행 중입니다.
마이크로소프트, 국내 AI 트랜스포메이션 사례 발표
LLM의 높은 활용도와 실질적인 성과는 앞으로 기업 경영 패러다임에 깊은 변화를 가져올 것으로 전망됩니다.
개방형 클라우드로 전환
그렇다면, 다시 오늘의 주제로 돌아가 혁신 기업들은 AI 기술을 빠르게 도입하기 위한 초석인 클라우드 인프라를 어떻게 진화시키고 있을까요?
클라우드 인프라스트럭처의 상당 부분을 AI 시대에 맞춰 전환 중인 기업들은 CSP와 전략적 관계도 재정비하고 있습니다. 여러 CSP와 개발부터 서비스 배포까지, 기술과 비즈니스 환경을 넘나들며, 개방형 표준과 개발에 바로 적용 가능한 API, 자유로운 클라우드 기반 AI 서비스 사용량 및 선택적 AI 서비스 계약, 데이터 이그레스(egress) 비용(현재 AWS, Azure GCP 등은 면제) 등 폐쇄성을 유발하는 제약에서 벗어난 “개방형 클라우드”로 이동하고 있습니다.
이러한 전략은 미래 클라우드 인프라 혁신의 핵심 동력이자, 기업 경쟁력의 근간이 되고 있습니다.
[Microsoft Azure AI Foundry - 기업에서 커스텀 가능한 API 수준의 즉시 사용 가능한 모델 리스트]
AIOps와 자동화, 지능화된 IT 운영의 진화
현대적인 클라우드 아키텍처는 정교해지는 애플리케이션 개발, 배포 및 유지 관리 분야에서 높은 비용이 발생합니다. 비록, 마이크로서비스 아키텍처나 Serverless 아키텍처가 이러한 난제를 일부 해결하지만, 지속적으로 높아지고 있는 AI 도입 난이도와 그에 맞춰 비례적으로 증가하는 운영비용은 여전히 기업의 난제입니다.
이러한 난제를 해결하기 위해 ‘AIOps(인공지능 기반 운영)’의 도입이 필수적입니다. AIOps를 통해 인프라, 애플리케이션, 네트워크, 리소스 사용(효율성, 에너지, 공급망)과 비용 등 IT 운영과 관련된 데이터를 실시간으로 분석할 수 있으며. AIOps를 적용해 클라우드 인프라 복잡성과 관리 비용을 크게 줄이고, 예측 기반 운영, 자원 최적화, 장애 대응 민첩성까지 실현할 수 있도록 도와줍니다.
놀랍게도, 이러한 전체 가이드를 여러 기업이 오픈소스로 Github에서 공개하고 있습니다.
또한, AIOps는 애플리케이션과 워크로드, 데이터 요구사항이 변화하거나 새로운 보안 위협과 복원력 요구가 등장하거나, 법률과 규제가 빠르게 변화해도 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 마련해 줍니다.
이렇게, 분산 컴퓨팅 환경, 프라이빗/퍼블릭 클라우드, 기존 전통 시스템 등 다양한 환경 간 경계를 허물고, 유연하게 워크로드와 데이터를 오갈 수 있습니다.
자동화 기술의 비즈니스 임팩트
글로벌 기업들의 자동화 투자 성공 사례들이 주목받고 있습니다:
아마존은 Kiva 로봇 시스템을 도입하여 물류 창고의 자동화를 실현했습니다. 이로 인해 주문 처리 속도가 50% 빨라졌고, 운영 비용도 20% 줄어드는 성과를 거두었습니다.
테슬라는 생산 공정에 AI 기반 로봇 생산 시스템을 적용해 생산 속도를 30% 높였을 뿐만 아니라, 불량률도 낮추고 제품의 전반적인 품질을 향상했습니다.
[이미지 출처: roboticstomorrow]
마이크로소프트는 Power Automate 기술을 도입해 업무 프로세스를 자동화함으로써 업무 처리 속도를 40% 향상했고, 운영 비용도 25% 절감하는 효과를 얻었습니다.
월마트는 AI 챗봇을 통해 고객 서비스 업무를 자동화하여 고객 응대 시간을 30% 단축하였고, 동시에 재고 관리 과정에서 발생하는 오류도 20% 줄였습니다.
이처럼 각 기업은 첨단 기술을 다양한 분야에 적용하여 효율성과 품질을 동시에 높이고 있으며, 경쟁력을 강화하고 있습니다.
AI 도입에 따른 에너지 효율성과 인스턴스 최적화
2025년, AI 워크로드 증가로, 모든 CSP는 가용성을 높이기 위해 글로벌 데이터센터 신규 착공과 기존 센터 확장을 속속 발표하고 있습니다.
[AI power: Expanding data center capacity to meet growing demand]
클라우드 애플리케이션 아키텍처는 지속적으로 현대화되고 있으며, 특히 AI 워크로드의 급성장에 따라 다양한 CSP가 제공하는 공유 또는 전용 인스턴스 아키텍처의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
AI 워크로드의 높은 이식성과 민첩성을 확보하는 동시에, SaaS 서비스와의 데이터 연계·관리가 필수적인 시대가 되고 있습니다.
[AI architecture design 가이드 - Microsoft]
더불어, 급증한 AI 배치에 따른 컴퓨팅 자원의 에너지 효율성 문제도 새로운 화두로 부상하고 있습니다. 높은 집적도의 GPU 수요가 증가하면서 많은 기업이 클라우드로 이동하고 있지만, 동시에 클라우드와 전통 데이터센터 모두에서 에너지 사용과 효율성, 친환경 인프라로의 전환에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있습니다.동시에 급증한 AI 배치에 따른 컴퓨팅 자원의 에너지 효율성 문제도 새로운 화두로 부상하고 있습니다.
에너지 효율성 개선 사례
글로벌 선두 주자들은 이미 전투모드입니다. NVIDIA Grace Hopper Superchip은 에너지 소비와 성능을 획기적으로 개선하여 다양한 분야에서 그린 IT를 현실화하고 있습니다.
Sustainable Strides: How AI and Accelerated Computing Are Driving Energy Efficiency
2025년 현재, 구글과 마이크로소프트는 100% 친환경 에너지를 활용하는 데이터센터를 운영 중이며, 머신러닝을 통해 냉각 비용을 절감하는 방안을 연구하고 있습니다. 구글은 AI를 활용해 냉각 전력소비를 평균 40% 감축했고, 마이크로소프트는 무수냉각을 도입해 전력 사용량을 개선했습니다.
MS "2025년까지 모든 데이터센터서 100% 재생에너지 사용할 것"
DeepMind AI reduces energy used for cooling Google data centers by 40%
그렇다면, 국내 상황은 어떤가요? 국내 기업들의 그린 IT 노력도 주목할 만합니다:
네이버는 서버 운영 과정에서 발생하는 폐열을 재활용하는 시스템을 구축했습니다. 이를 통해 건물의 냉방과 난방 효방 효율을 극대화하여 에너지 사용을 줄이고 친환경적인 운영 환경을 만들고 있습니다.
카카오는 수냉식 데이터센터를 개발했습니다. 서버에서 발생하는 열을 물을 이용해 냉각하고 있습니다. 이 방식은 기존 공기 냉각 방식에 비해 물리적인 냉각 비용을 줄일 수 있으며, 데이터센터 운영 과정에서 발생하는 탄소 배출량도 함께 감소시키는 효과가 있습니다.
그린 IT, 지속가능한 미래를 여는 전략 기술
그린 클라우드의 환경적 효과
클라우드 컴퓨팅이 온프레미스보다 에너지 효율성을 93% 높이고, 온실가스 배출량을 98% 줄일 수 있다는 액센추어의 연구 결과가 있습니다. 클라우드 기반 시스템은 클라우드 공급자가 외부에서 시스템을 관리하며, 비용 및 지속 가능성 최적화에 대한 현대적 고려 사항을 채택해 서비스와 제품을 효율적으로 제공할 수 있습니다.
How moving onto the AWS cloud reduces carbon emissions
기술부채, 자동화, 데이터 중심 전환
클라우드 현대화를 시도하는 기업에게 다양한 추가 과제가 뒤따릅니다. 기술부채 해소, IT 현대화의 장애물 극복, 자동화 추진, 데이터 중심 전환 등이 중요한 과제입니다. 특히, 클라우드 현대화를 시도하는 기업에게 기술부채 해소는 중요한 과제입니다. 기술부채는 최적의 코드 품질보다 신속한 서비스 배포를 앞세운 결과로 발생하며, 기술에 대한 근본적인 이해 없이 블랙박스로만 사용하면서 발생하고, 장기적으로 유지보수 비용과 개발 효율성에 부정적 영향을 미칩니다.
하이브리드 및 멀티클라우드 인프라가 IT 서비스의 중심이 되면서 복잡성이 지속적으로 높아지고 있습니다. 이런 상황에서 클라우드 아키텍처 혁신은, 단순한 기술적 전환을 넘어 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI의 확산, AIOps를 통한 지능화된 운영, 에너지 효율성 개선, 기술부채 해결과 레거시 시스템 현대화 등 다각도의 접근이 필요한 시점입니다.
성공적인 클라우드 현대화를 위해서는 하이브리드 및 멀티클라우드 전략, 개방형 아키텍처 도입, 자동화 추진, 데이터 중심 전환 등을 통합적으로 고려해야 합니다. 이미 많은 기업들이 실질적인 성과를 거두고 있으며, 이러한 트렌드는 2025년 이후에도 지속적으로 확산될 것으로 전망됩니다.
이러한 상황에서 기업은 내부 부담을 줄이면서 혁신을 촉진할 수 있는 단순화, 자동화, 최적화 전략을 준비해야 할 것입니다.
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://discuss.pytorch.kr/t/google-cloud-ai-321-1-6-customer-agents/5897
- https://www.businessinsider.com/omega-healthcare-uipath-ai-document-processing-health-transactions-2025-6?utm_source=chatgpt.com
- https://finance.yahoo.com/news/goldman-sachs-ceo-says-ai-192852635.html
- 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://ai.azure.com/explore/models?tid=fde6d03c-b72c-4597-a1ea-fa4096d017a1
- https://en.wikipedia.org/wiki/AIOps
- https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/aiopslab-building-ai-agents-for-autonomous-clouds/
- https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/aiopslab-building-ai-agents-for-autonomous-clouds/
- https://github.com/microsoft/AIOpsLab/
- https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/ai-power-expanding-data-center-capacity-to-meet-growing-demand
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/
- https://sustainability.aboutamazon.com/carbon-reduction-aws.pdf
- https://www.techbrew.co.kr/news/?q=YToyOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjtzOjQ6InBhZ2UiO2k6NTt9&bmode=view&idx=164273839&t=board
- https://www.esgeconomy.com/news/articleView.html?idxno=6729
- https://blog.google/outreach-initiatives/environment/deepmind-ai-reduces-energy-used-for/
- https://www.kistep.re.kr/boardDownload.es?bid=0031&list_no=94190&seq=1
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