AI로 복잡해진 인프라, 클라우드는 어디로 갈까?

하지만 모든 기업이 프라이빗 인프라를 직접 운영할 수 있는 것은 아닙니다. 특히 빠른 구축, 확장성, 글로벌 커버리지를 고려할 때 퍼블릭 클라우드는 여전히 기업 인프라 전략의 중심일 텐데요. 그래서 등장한 것이 ‘하이브리드 클라우드 전략’입니다. 

하이브리드 클라우드는 퍼블릭 중심의 구조에 프라이빗 요소를 더해, 데이터 규제나 AI 처리 환경 등에 유연하게 대응하기 위한 ‘확장형 전략’에 가깝습니다. Red Hat의 OpenShift가 바로 퍼블릭 클라우드와 온프레미스를 모두 지원하는 대표적인 플랫폼이라고 할 수 있고요, IBM, Dell, HPE도 하이브리드 AI 플랫폼 경쟁에 적극 나서고 있는 상황입니다.

하이브리드 전략의 핵심은 코로케이션(colocation)입니다. 기업이 자사 인프라를 외부 전문 시설에 두고, 고성능 네트워크로 퍼블릭 클라우드와 연결하는 방식인데요. 운영 민첩성, 글로벌 확장성, 예측 가능한 비용 구조 등을 모두 충족시킬 수 있다는 게 장점이죠. 

특히 하이브리드 클라우드는 데이터 주권 확보, 리소스 최적화, 내재된 보안이라는 점에서 AI 확장에 아주 적합하다고 평가받고 있어요. 많은 기업들이 AI에서 데이터를 활용하기 위해 sLLM을 구축하거나 내부 데이터 학습을 시도하고 있는 만큼, 중요한 자산인 데이터에 대한 보안을 강화하고 있거든요. 이처럼 민감한 데이터는 사내에 두고, 학습·추론은 클라우드에서 진행하는 방식이 규제 대응과 비용 절감에 효과적으로 여겨지고 있는 상황입니다.