망치를 가지고 있으면 모든 것이 못처럼 보인다

Source: Dev.to

소개

빠르게 진화하는 기술 세계에서 우리는 조직(경영진부터 설계자와 엔지니어까지)이 적절한 설계 없이 최신 기술 트렌드를 급히 도입하거나 비즈니스 요구 사항을 제대로 이해하지 못하는 경우를 자주 목격합니다.

적절한 설계를 하지 못했을 때의 결과는 인적 자원부터 컴퓨팅 자원까지 자원의 낭비, 과도하게 복잡한 아키텍처, 혹은 자원의 미활용이 됩니다.
이 블로그 포스트에서는 일반적인 아키텍처 결정들을 살펴보고 함정을 피하기 위한 권장 사항을 제시하겠습니다.
몇 가지 예시를 살펴보겠습니다.

Source: …

모든 것을 퍼블릭 클라우드로 이동하기

예시

기업이 “클라우드 네이티브”가 되기 위해 모든 워크로드를 하이퍼스케일러로 완전 리프트‑앤‑시프트 해야 한다고 요구합니다. 여기에는 레거시 ERP 시스템, 메인프레임, 지연 시간에 민감한 트레이딩 애플리케이션이 포함됩니다.

오해된 점

• 일부 워크로드는 엄격한 지연 시간, 데이터 거주지, 또는 라이선스 제약이 있었습니다.
• 애플리케이션은 긴밀하게 결합돼 있었고, 상태를 유지하며 수직 확장을 염두에 두고 설계되었습니다.
• 비용 모델은 인프라 절감 효과 외에는 분석되지 않았습니다.

나타난 문제점

• 데이터 전송 요금, 과다한 인스턴스, 항상 켜져 있는 리소스로 인해 총소유비용(TCO)이 증가했습니다.
• 저지연 시스템의 성능이 저하되었습니다.
• 탄력성이나 복원력 이점을 얻지 못한 채 운영 복잡성이 증가했습니다.
• 선택적으로 현대화(하이브리드 또는 정당화된 경우 리팩터링)할 기회를 놓쳤습니다.

모든 아키텍처에 Kubernetes 사용하기

예시

한 팀이 작은 내부 도구, 배치 작업, 간단한 API 등을 포함한 모든 애플리케이션을 공유 Kubernetes 플랫폼에 배포합니다.

오해된 점

• Kubernetes는 오케스트레이션 플랫폼이며, 무료 추상화 레이어가 아닙니다.
• 많은 워크로드가 컨테이너 오케스트레이션, 자동 스케일링 또는 자체 복구를 필요로 하지 않았습니다.
• 조직은 클러스터 관리와 보안에 대한 운영 성숙도가 부족했습니다.

발생한 문제들

• 개발자들의 인지 부하가 증가했습니다 (YAML, Helm, 네트워킹, 인그레스, RBAC).
• 플랫폼 팀이 간단한 변경에 대한 병목이 되었습니다.
• 보안 설정 오류 (과도하게 권한이 부여된 서비스 계정, 노출된 서비스).
• 보다 간단한 배포 모델(VM 또는 관리형 PaaS)과 비교해 배포 속도가 느려졌습니다.

모든 솔루션에 서버리스 사용

예시

아키텍트는 모든 새로운 서비스가 Functions‑as‑a‑Service를 사용해 구현되어야 한다고 요구했습니다.

오해된 점

• 서버리스는 이벤트 기반, 무상태, 급증하는 워크로드에 강점이 있지만, 장기 실행이나 대화형 프로세스에는 적합하지 않습니다.
• 콜드 스타트, 실행 제한, 상태 관리의 트레이드오프가 무시되었습니다.
• 가시성 및 디버깅이 전통적인 서비스와 크게 다릅니다.

발생한 문제

• 사용자 API에 영향을 주는 지연 시간 급증.
• 함수들에 걸쳐 복잡한 오케스트레이션 로직이 분산되어 유지보수가 어려워졌습니다.
• 컨테이너나 VM에 비해 지속적인 워크로드에서 비용이 더 높아졌습니다.
• 로그가 분산되고 실행 경로가 분산돼 문제 해결이 어려워졌습니다.

모든 문제를 해결하기 위해 GenAI 사용

예시

회사는 명확히 정의된 사용 사례 없이 고객 지원, 코드 리뷰, 보안 분석, 의사결정 워크플로에 GenAI를 통합합니다.

오해된 점

• GenAI는 확률적 출력물을 생성하며, 결정론적 답변을 제공하지 않습니다.
• 데이터 품질, 컨텍스트 경계, 그리고 환각 위험이 과소평가되었습니다.
• 규제, 프라이버시, 지식재산권에 대한 영향이 평가되지 않았습니다.

발생한 문제들

• 부정확하거나 오해를 일으키는 응답이 권위 있게 제시됩니다.
• 프롬프트나 학습 피드백 루프를 통해 민감한 데이터가 유출됩니다.
• AI 출력이 검증 없이 신뢰될 경우 운영 위험이 증가합니다.
• 낮은 가치 시나리오에서 과도하게 사용되어 ROI가 불분명한 높은 비용이 발생합니다.

실용적인 권장 사항

• 기술이 아니라 비즈니스 동인부터 시작 – 성공 지표를 먼저 정의합니다: 비용 모델, 성능 요구사항, 규제 제약, 전달 속도, 운영 소유권. 기술은 이러한 입력을 따라야 하며, 앞서서는 안 됩니다.
• 제약 조건과 비목표를 명시적으로 문서화 – 지연 시간, 데이터 거주지, 라이선스, 팀 역량, 운영 성숙도 등을 초기에 포착해야 합니다. 많은 아키텍처 실패는 무시되거나 암묵적인 제약에서 비롯됩니다.
• 기술을 그 강점이 필수적인 곳에 적용
  • 퍼블릭 클라우드: 탄력성, 관리형 서비스, 글로벌 도달 범위를 우선시합니다 – 단순히 리프트‑앤‑시프트가 아니라.
  • 쿠버네티스: 오케스트레이션, 이식성, 확장성이 복잡성을 정당화할 때 사용합니다.
  • 서버리스: 이벤트‑드리븐 및 급증하는 워크로드에만 제한적으로 사용합니다.
  • GenAI: 확률적 출력이 허용되고 검증 가능한 경우에 적용합니다.
• 단순성을 기본으로 선호 – 더 간단한 아키텍처가 요구사항을 충족한다면 보통 올바른 선택입니다. 복잡성은 획득해야 하며, 가정해서는 안 됩니다.
• 가정을 지속적으로 검증 – 워크로드가 진화함에 따라 아키텍처 결정을 재검토합니다. 한때 정당화되던 것이 상황 변화에 따라 기술 부채가 될 수 있습니다.
• 결과 중심 아키텍처에 보상 – 설계자와 팀을 비즈니스 영향, 신뢰성, 비용 효율성으로 평가합니다 – 트렌디한 플랫폼 채택 여부가 아니라.

Summary

현대 아키텍처에서 반복되는 실패 패턴은 기술 선택이 잘못된 것이 아니라 문제를 이해하기 전에 도구에 조기에 몰입하는 것이다. 클라우드 플랫폼, Kubernetes, Serverless, 그리고 GenAI는 신중하게 적용될 때 강력하지만, 보편적인 기본값으로 취급될 때는 해를 끼친다. 설계자가 해결책부터 시작하면 비즈니스 결과보다 플랫폼 우아함을 최적화하게 된다.

저자 소개

Eyal Estrin은(는) 숙련된 클라우드 및 정보 보안 전문가입니다.

Eyal Estrin – 아키텍트, AWS Community Builder, 그리고 *Cloud Security Handbook*와 *Security for Cloud‑Native Applications*의 저자입니다. IT 업계에서 25 년 이상의 경력을 보유하고 있어 깊은 전문성을 제공합니다.

Eyal과 소셜 미디어에서 연결하기:

여기에 표현된 의견은 그의 개인적인 의견이며 고용주의 입장을 대변하지 않습니다.