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IT 결정권자 75%의 Cloud Repatriation 전환과 Observability 공백 해결
When you bring your data home, who is going to keep an eye on it?
AI 요약
Context
Cloud Provider의 과도한 Egress Fee와 AI 워크로드 확장에 따른 Data Sovereignty 요구 증가로 인한 On-premises 회귀 현상 발생. Managed Service 기반의 추상화된 모니터링 환경에서 벗어나 인프라 제어권을 확보하는 과정에서 Operational Burden이 급증하는 한계 직면.
Technical Solution
- AI 데이터 거버넌스 강화를 위한 Physical Location 제어 기반의 On-premises 아키텍처 전환
- Egress Fee 제거를 통한 데이터 전송 비용 최적화 및 물리적 데이터 배치 최적화
- Cloud-native Monitoring 툴(CloudWatch, Azure Monitor 등)의 의존성을 제거하고 Open Source 기반 Telemetry 스택 구축
- 서비스 가용성 확보를 위한 Disk Full 사전 감지 및 Alert Routing 체계 설계
- Incident Post-mortem 수행을 위한 Log Retention 정책 수립 및 인하우스 저장소 구성
- 인프라 변경 사항에 따른 Alert Threshold의 지속적 튜닝을 통한 Operational Overhead 관리
실천 포인트
- Cloud Repatriation 계획 시 Egress Fee 절감액 대비 Observability 스택 운영 비용(인건비, 시간) 산정 - Open Source 모니터링 툴 도입 전, 이를 유지보수하고 튜닝할 전담 인력(Platform Engineering) 확보 여부 검토 - AI 워크로드 도입 시 데이터 보안 및 규정 준수(Compliance)를 위한 물리적 데이터 격리 전략 수립 - 인하우스 모니터링 구축 시 Log Retention 기간과 Alert Routing 경로를 포함한 운영 표준 정의