멀티 클라우드를 도입하면 시스템 가용성이 비약적으로 높아질 줄 알았는데, 막상 뚜껑을 열어보니 운영팀의 업무량만 기하급수적으로 늘어나고 있지는 않나요? AWS의 EC2를 관리하던 방식과 GCP의 Compute Engine을 관리하는 방식이 미묘하게 다르고, 각기 다른 콘솔과 명령어 세트에 익숙해져야 하는 상황은 개발자들의 인지 부하를 한계치까지 밀어붙입니다. 이제는 단순히 여러 클라우드를 ‘사용’하는 단계를 넘어, 산재한 자원을 어떻게 ‘단일 운영 체계’ 안으로 끌어들일 것인가를 고민해야 할 때예요.
클라우드 사일로(Silo)가 비즈니스 속도를 늦추는 이유
많은 기업이 특정 벤더에 종속되는 ‘벤더 락인(Vendor Lock-in)’을 피하기 위해 멀티 클라우드 전략을 선택합니다. 하지만 전략적인 준비 없이 AWS와 GCP를 병행하기 시작하면 클라우드 사일로 현상에 직면하게 돼요.
- 운영 복잡도의 가중: AWS의 CloudWatch와 GCP의 Cloud Monitoring을 따로 체크해야 하므로 장애 대응 시간이 늦어집니다.
- 보안 거버넌스의 부재: 클라우드마다 IAM 정책 구조가 달라 보안 구멍이 생기기 쉽고, 일관된 정책 적용이 어려워요.
- 비용 가시성 저하: 전체 인프라 비용을 합산해서 보기 위해 엑셀 노가다를 반복하는 팀이 여전히 많습니다.
이러한 문제를 해결하려면 ‘각 클라우드를 개별적으로 관리한다’는 생각을 버리고, 그 위에 추상화된 운영 계층(Control Plane)을 설계하는 것이 핵심이에요. 💡
통합 IAM: 복잡한 권한 체계를 하나로 묶는 ‘Identity Fabric’
가장 먼저 해결해야 할 과제는 ‘누가 어디에 접근할 수 있는가’를 통합하는 것입니다. AWS의 IAM Role과 GCP의 Service Account를 개별적으로 관리하는 대신, Identity Fabric 개념을 도입해야 합니다.
워크로드 아이덴티티 연동 (Workload Identity Federation)
AWS에서 실행되는 애플리케이션이 GCP의 BigQuery 데이터에 접근해야 한다고 가정해 볼게요. 과거에는 GCP의 서비스 계정 키(JSON 파일)를 생성해 AWS Secret Manager에 저장해두고 사용했죠. 하지만 이는 키 유출의 위험이 큽니다.
이제는 OIDC(OpenID Connect)를 기반으로 한 워크로드 아이덴티티 연동을 사용하세요. AWS의 자격 증명을 GCP가 신뢰하도록 설정하면, 별도의 비밀키 없이도 안전하게 클라우드 간 통신이 가능해집니다.
통합 권한 가시성 확보
Okta나 Azure AD(Entra ID) 같은 중앙 집중형 IDP를 활용해 모든 개발자의 클라우드 접근 권한을 한곳에서 관리하는 것이 좋아요. “A 개발자가 퇴사하면 모든 클라우드의 권한이 즉시 회수되는가?”라는 질문에 자신 있게 “예”라고 답할 수 있는 환경을 만드는 것이 보안의 첫걸음입니다. 🔒
네트워크 추상화: 서비스 메쉬로 구현하는 클라우드 간 가교
AWS와 GCP에 분산된 서비스들이 서로 통신할 때, 공용 인터넷을 통하게 되면 보안과 레이턴시 문제가 발생합니다. 이를 위해 Service Mesh를 활용한 네트워크 추상화가 필요해요.
- 동일한 서비스 탐색(Service Discovery): 서비스 메쉬(예: Istio, Linkerd)를 클러스터 간에 연결하면, 개발자는 해당 서비스가 AWS에 있는지 GCP에 있는지 신경 쓰지 않고 서비스 이름만으로 호출할 수 있습니다.
- mTLS를 통한 보안 통신: 클라우드 경계를 넘나드는 모든 트래픽을 상호 TLS로 암호화하여 데이터 탈취 위험을 원천 봉쇄합니다.
- 트래픽 미러링 및 카나리 배포: AWS의 실운영 트래픽을 GCP의 스테이징 환경으로 복사해 성능 테스트를 수행하는 등 고도화된 운영이 가능해져요.
Tip: 클라우드 간 트래픽이 많다면 AWS Direct Connect와 GCP Interconnect를 Equinix 같은 중립 IDC에서 연동하는 ‘Cloud Exchange’ 구성을 고려해 보세요. 공용 인터넷보다 훨씬 안정적이고 장기적으로는 전송 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 중력(Data Gravity) 제어와 지능형 배치
멀티 클라우드 운영에서 가장 까다로운 부분은 데이터입니다. 데이터는 한곳에 쌓일수록 그 무게(Gravity) 때문에 주변 애플리케이션을 끌어당기는 성질이 있어요.
- 데이터 복제 전략: 실시간 동기화가 필요한 데이터는 분산 데이터베이스(예: CockroachDB, TiDB)를 활용해 클라우드 간 일관성을 유지하세요.
- 스토리지 추상화: 특정 클라우드의 S3나 GCS에 종속되지 않도록 애플리케이션 레벨에서 추상화 레이어를 두거나, 멀티 클라우드를 지원하는 데이터 플랫폼을 활용하는 것이 유리합니다.
- 이그레스(Egress) 비용 최적화: GCP의 강력한 데이터 분석 툴을 쓰기 위해 AWS의 데이터를 무분별하게 옮기다 보면 배보다 배꼽이 더 큰 비용이 발생할 수 있어요. 꼭 필요한 요약 데이터만 전송하거나, 데이터 처리를 원천 클라우드에서 마친 후 결과값만 공유하는 지혜가 필요합니다. 💰
Crossplane: 인프라 오케스트레이션의 통합 모델
이제 Terraform을 넘어 Crossplane과 같은 도구에 주목해야 합니다. 테라폼이 선언적인 ‘코드’라면, Crossplane은 쿠버네티스 API를 통해 인프라를 ‘리소스’로 다룹니다.
왜 Crossplane인가요?
- Self-healing: 테라폼은 한 번 실행하고 끝이지만, Crossplane은 쿠버네티스 제어 루프를 통해 인프라 상태를 지속적으로 모니터링하고 설정이 틀어지면 자동으로 복구합니다.
- 플랫폼 추상화: 개발자에게 “AWS RDS를 생성해줄게”라고 말하는 대신 “우리 회사의 표준 데이터베이스 리소스를 생성해줄게”라고 제안할 수 있습니다. 내부적으로 그것이 AWS Aurora인지 GCP Cloud SQL인지는 인프라 팀이 정의한 정책에 따라 결정되죠.
이렇게 인프라를 추상화하면 개발자는 클라우드 벤더의 세부 사항을 몰라도 생산성을 유지할 수 있으며, 인프라 운영팀은 전체 자원을 일관된 방식으로 통제할 수 있게 됩니다.
실전 사례: 하이그로시 스타트업 A사의 운영 혁신
실제로 제가 컨설팅했던 한 스타트업은 서비스 초기 AWS만 사용하다가, AI 분석 기능을 강화하기 위해 GCP의 Vertex AI를 도입하며 멀티 클라우드 환경이 되었습니다. 초기에는 양쪽 콘솔을 오가며 설정 오류가 잦았고 배포 주기도 2주에서 한 달로 늘어났죠.
해결책은 ‘운영 플랫폼의 통합’이었습니다.
- 통합 대시보드 구축: Grafana를 통해 AWS와 GCP의 메트릭을 한 화면에서 시각화했습니다.
- GitOps 도입: ArgoCD를 활용해 AWS EKS와 GCP GKE로의 배포 프로세스를 단일 파이프라인으로 통합했습니다.
- 핀옵스(FinOps) 자동화: 클라우드별 사용량을 실시간 분석해 유휴 자원을 찾아내고, Spot Instance 활용 비중을 유동적으로 조절하는 자동화 스크립트를 적용했습니다.
그 결과, 운영 리소스는 30% 절감되었고 배포 실패율은 50% 이상 감소하는 놀라운 성과를 거둘 수 있었어요.
요약 및 마무리
멀티 클라우드는 더 이상 선택이 아닌 필수인 시대입니다. 하지만 준비되지 않은 확장은 독이 될 수 있어요.
- IAM 통합을 통해 보안 거버넌스를 확립하세요.
- 서비스 메쉬로 클라우드 간 네트워크 장벽을 허무세요.
- 데이터 중력을 고려해 비용 효율적인 아키텍처를 설계하세요.
- Crossplane과 같은 최신 도구로 인프라를 추상화하세요.
클라우드는 단순한 인프라가 아니라 비즈니스를 가속화하는 엔진이어야 합니다. 파편화된 환경을 하나로 묶는 통합 운영 전략을 통해, 여러분의 팀이 더 본질적인 가치인 ‘서비스 개발’에 집중할 수 있기를 바랍니다. 🚀
Summary
- 멀티 클라우드 운영의 핵심은 개별 관리가 아닌 ‘추상화된 통합 제어 계층’ 구축에 있음.
- OIDC 기반의 워크로드 아이덴티티 연동으로 클라우드 간 보안 경계를 통합해야 함.
- 네트워크 및 데이터 전송 비용(Egress)을 고려한 전략적 아키텍처 설계가 필수적임.
- Crossplane 등 쿠버네티스 네이티브 도구를 활용해 인프라 관리 방식을 현대화할 것을 권장함.