[지디넷코리아]스토리지 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 방법론을 살펴 본다. 이는 향후 ‘용량계획(capacity-planning)’ 업무를 원활히 하는 데도 중요하다.

지난 수년간 많은 고객들이 필자에게 골치아픈 문제를 문의하곤 했다. 계속 늘어만 가는 저장공간을 계속 구매해야 하느냐는 것이었다. 기존의 스토리지 증가 추세에 따라 시스템을 개발한다면 그 예측은 크게 빗나갈 것이 분명했다. 스토리지 시스템들은 균형속에서도 급격히 성장하는 고약한 경향을 갖고 있다. 즉 정규화된 성장 곡선을 따르다가도 별안간 폭발적으로 성장하는 것이다. 이러한 급격한 증가의 원인을 추적해 보면 보다 정확하게 수요를 예측해 용량 계획을 원활히 세울 수 있다.

필자는 지난 프로젝트 기록을 검토할 때마다 새로운 사실들을 깨닫곤 한다. 이 기록들은 스토리지 장비 활용에 대한 많은 정보를 담고 있지만 불행하게도 전형적인 데이터 분석 오류를 보여준다. 바로 성장률을 시간이라는 단일 축을 기준으로 표시한다는 점이다. 이는 실시간 표본에 집합적 수치를 적용했기 때문인데, 물론 장기적으로는 표본과 집합적 수치가 들어 맞겠지만 특정 순간들에는 큰 차이가 발생하게 된다.

이처럼 예측과 실제 수요가 큰 차이를 보일 때 필자의 고객들은 문제를 겪었다. 예를 들어 지난 10년간의 데이터를 기반으로 향후 4년간 스토리지 수요가 매년 20%씩 증가할 것이라고 예상했다고 가정하자. 불행하게도 그 고객은 2년이 채 지나지 않아 기존 저장장치를 100% 확장해야 하는 상황에 부딪혔다. 그는 타당한 근거에 기반해 수요를 예측했지만 제 때에 이를 만족시킬 수 없었다. 필자와 그는 함께 추가의 스토로지 장비를 최대한 빨리 도입하면서 그 원인에 대한 데이터를 수집했다.

스토리지 수요가 폭증하는 원인
이 경우 필자는 고객의 기업이 6년마다 ERP 솔루션을 교체한다는 사실을 간과했다. 지난 30년간 그 회사는 매 3년~4년마다 새로운 경영 시스템을 도입해 왔다. 스토리지 팀은 기존 ‘구형 시스템’의 개발 채널을 유지하면서 ‘신형 시스템’의 개발 환경을 동시에 운영했다. 이 때문에 새로운 경영 시스템이 도입될 때마다 스토리지 수요가 두배로 뛰었다.

필자는 지난 기록들을 더 깊이 분석해 고객들의 스토리지 확장 사이클 대부분에 이와 비슷한 사건이 있음을 발견했다. 정상적인 데이터 성장(파일, 데이터, 이메일)은 (특히 사용자를 제외하면) 비교적 선형적인 성장을 하지만, 대부분의 기업들은 사업 사이클에 의존적인 프로젝트 때문에 매우 급격한 확장 필요성이 주기적으로 나타낸 것이다. 주로 다음과 같은 것들이다.


이밖에도 많은 기업들이 주기적이지만 비교적 예측이 어려운 활성 데이터베이스의 증가에 곤란을 겪어 왔다. 이것은 종종 데이터베이스는 코딩 오류에서 비롯되기도 했다. 필자가 겪은 것도, 단 한 경우를 제외하면 예측 패턴에 들어맞지 않았다. 그러나 코딩 오류에 따른 데이터 증가는 예측해 대처할 수가 있다. 24시간 내에 50% 이상 폭증하기 때문이다. 이런 사례 중 절반은 결국 데이터베이스를 원래 크기로 되돌리지 못했다.

경험으로 얻은 합리적인 추정 방정식
그렇다면 정확한 스토리지 수요를 예측하기 위해서는 적어도 지난 10년간의 데이터를 필요로 하는 것일까? 이런 정보 없이 예측하거나 혹은 참조할 시간이 충분치 않다면 어떻게 해야 할까? 다행스럽게도 필자는 그동안 수집한 데이터로 부터 이와 같은 물음에 대한 몇가지 해답을 발견했다.

각 개발 채널은 무조건 4배로 확장하고 이메일 시스템은 3배로 증가시켜라. 그리고 비 IT 데이터베이스는 매년 100%씩 성장한다고 가정하라. 비 데이터베이스 저장공간의 경우 회사가 인수되거나 다른 회사를 인수하지 않는 이상 급격히 변화하지 않는다. 기업이 인수에 휘말릴 경우 경영진이 파일을 제거하기 때문에 용량이 급격히 줄어들거나, 사람들이 문서를 만들어 폭발적으로 용량이 증가한다.

보다 큰 문제는 개발 채널의 증가를 관리하는 것이다. 회사의 개발 방법론과 스토리지 요구에 따라 1~3년 사이에 6개 버전의 라이브 데이터를 관리할 수도 있다(개발, QA, 라이브가 동시에 운영되는 2개 시스템에서 관리되므로) 각 채널은 저장 공간에 있어서 현재보다 최소한 2배 이상을 요구한다. 신속한 복사나 복구를 원한다면 최대 용량의 1/4 크기에서 운영하는 것이 안전하다.

이메일, 소형 데이터베이스, 파일 등 나머지 저장 요소들은 대부분의 기업에서 문제가 그리 많지 않다. 이메일은 비교적 예측가능하며 파일도 마찬가지다. 그림자 ERP를 구성하는 소형 데이터베이스는 일반적으로 IT 관리자의 영향력 하에 존재하기 때문에 개발자들이 이를 통제할 수 있다. 만약 그렇지 못한다면 적절한 데이터베이스 제어 도구를 도입하라고 친절히 통보해, 다른 상황에서 사용할 수 있는 다소 정치적인 자산을 IT 팀에게 부여할 수도 있다.

용량 확장보다 소중한 '쉬어가기'
스토리지 확장 계획에 있어 정기적으로 잠시 휴식을 갖는 것은 즉각적으로 대처하지 않아도 된다는 장점이 있다. 즉 스토리지 확장 수요 발생 시점을 예측할 수만 있다면 급하게 구매하는 대신 2~4년에 걸쳐 계획을 변경할 수 있는 것이다. 스토리지를 통합하는 경우 초과 용량에 대한 비용을 내년 예산에 추가하라. 이는 비용발생을 미루는 동시에 담당자가 명확한 향후 계획을 갖고 있음을 의사결정권자들에게 보여줄 수 있다.

최근 새로운 아카이브나 백업, 스토리지 솔루션을 도입했다면 진행 과정을 뒤돌아 보며 휴식점을 찾는 것도 좋다. 이는 미래에 대한 소중한 통찰력을 제공한다. 불가피하게 ‘급작스러운’ 수요가 발생한다면 기존 자원을 활용해 그 수요를 충족시킬 수 있는 계획을 침착하게 세울 수도 있다. 이와 같은 방식은 골칫거리를 제거할 뿐만 아니라 사후 대응이 아닌 사전 예방 방식의 IT 인프라 관리법으로 진화하는 길이기도 하다. @