SDDC (r1)

가상화 계층은 SDDC의 물리적 인프라를 추상화하여 소프트웨어로 정의된 리소스 풀을 생성하는 기반이다. 이 계층은 전통적인 하드웨어에 직접 종속된 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 기능을 분리하고, 이를 소프트웨어로 제어 가능한 가상 엔티티로 전환한다. 핵심 목표는 인프라 리소스를 표준화된 서비스 형태로 유연하게 제공하는 것이다.

컴퓨팅 가상화는 하이퍼바이저 기술을 통해 단일 물리적 서버를 여러 독립적인 가상 머신으로 분할한다. 각 가상 머신은 자체 운영 체제와 애플리케이션을 실행하며, CPU와 메모리 리소스를 필요에 따라 동적으로 할당받는다. 스토리지 가상화는 이기종 저장 장치들의 물리적 스토리지를 단일 통합 풀로 추상화한다. 이를 통해 관리자는 논리적 스토리지 볼륨을 생성하고, 성능 계층을 설정하며, 스냅샷이나 복제와 같은 고급 데이터 서비스를 정책에 따라 제공할 수 있다.

네트워크 가상화는 물리적 네트워크 스위치, 라우터, 방화벽, 로드 밸런서의 기능을 소프트웨어로 재현한다. 이를 통해 가상 네트워크, 가상 스위치, 분산 방화벽과 같은 논리적 구성 요소를 생성하고, 물리적 토폴로지와 무관하게 가상 머신 간의 연결성과 보안 정책을 정의할 수 있다. 세 가지 가상화 계층은 상호 연동되어 작동한다.

이러한 계층화된 접근 방식은 인프라 프로비저닝 시간을 크게 단축시키고, 하드웨어 종속성을 제거하여 리소스 활용도를 극대화한다. 결과적으로 애플리케이션 요구사항에 맞춰 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 리소스를 신속하게 조합하고 배포할 수 있는 민첩성을 제공한다.

이 계층은 가상화된 모든 자원을 통합적으로 관리하고, 사전 정의된 정책에 따라 워크로드의 배포, 구성, 운영을 자동화하는 소프트웨어 스택으로 구성된다. 핵심은 단일 관리 콘솔을 통해 통합된 가시성과 제어 기능을 제공하는 관리 플랫폼이다. 이 플랫폼은 물리적 하드웨어의 세부 사항을 추상화하고, 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 자원을 논리적 풀(pool)로 통합하여 관리한다.

주요 기능은 오케스트레이션과 자동화에 있다. 오케스트레이션 엔진은 애플리케이션 또는 서비스의 전체 수명 주기를 관리하는 워크플로를 실행한다. 예를 들어, 개발자가 필요로 하는 가상 머신의 프로비저닝 요청이 들어오면, 오케스트레이션 소프트웨어는 저장된 템플릿(블루프린트)을 바탕으로 적절한 컴퓨트 호스트를 선택하고, 필요한 스토리지를 할당하며, 네트워크 보안 정책을 자동으로 구성하여 완전한 서비스를 배포한다[1]. 이 모든 과정은 관리자의 직접적인 개입 없이 수행된다.

이러한 관리 소프트웨어는 종종 정책 기반 관리 모델을 채택한다. 관리자는 성능, 가용성, 보안에 관한 비즈니스 정책(예: "금융 데이터는 항상 고성능 스토리지에 저장한다" 또는 "중요 애플리케이션은 다중 사이트에 분산 배치한다")을 정의하기만 하면, 시스템이 해당 정책을 준수하도록 인프라를 지속적으로 모니터링하고 조정한다. 주요 솔루션으로는 VMware vRealize Suite, Microsoft System Center와 Windows Admin Center 조합, 오픈소스 기반의 OpenStack 등이 있다.

SDDC의 자동화는 인프라 리소스의 프로비저닝, 구성, 관리, 모니터링에 필요한 수동 작업을 최소화하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 운영 팀은 반복적이고 시간 소모적인 작업에서 벗어나 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있습니다. 자동화는 일반적으로 API와 스크립트를 통해 구현되며, 인프라스트럭처 as 코드 개념을 적용하여 인프라의 생명주기를 코드로 관리합니다.

정책 기반 관리는 사전에 정의된 규칙에 따라 시스템이 자동으로 의사결정을 내리고 조치를 취하는 방식을 의미합니다. 예를 들어, 성능 정책은 가상 머신이 특정 CPU 또는 메모리 사용률 임계값에 도달하면 자동으로 리소스를 할당하거나 재배치할 수 있습니다. 보안 정책은 새로운 워크로드가 배포될 때 특정 방화벽 규칙을 자동으로 적용하거나, 규정 준수 정책은 데이터가 지정된 스토리지 티어에 저장되도록 보장합니다.

자동화와 정책 기반 관리는 밀접하게 연동되어 작동합니다. 관리자는 원하는 상태를 정책으로 정의하면, 오케스트레이션 소프트웨어가 해당 정책을 준수하도록 인프라를 자동으로 구성하고 지속적으로 관리합니다. 이 접근 방식은 운영의 일관성을 높이고, 인간의 실수를 줄이며, 대규모 환경에서도 통제력을 유지할 수 있게 합니다.

SDDC는 물리적 하드웨어의 제약에서 벗어나 소프트웨어를 통해 모든 인프라를 정의하고 제어합니다. 이로 인해 기존 데이터 센터에 비해 운영 효율성이 크게 향상됩니다. 관리자는 통합된 관리 플랫폼을 통해 분산된 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 자원을 중앙에서 일관되게 모니터링하고 프로비저닝할 수 있습니다. 수동으로 이루어지던 복잡한 하드웨어 구성 작업이 소프트웨어 기반의 자동화된 워크플로우로 대체되어, 인프라 배포 및 변경에 소요되는 시간을 극적으로 단축시킵니다.

민첩성 향상은 SDDC의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 애플리케이션 또는 비즈니스 부서의 요구에 따라 필요한 인프라 자원을 실시간으로 신속하게 할당하고 조정할 수 있습니다. 이는 가상 머신 템플릿, 정책 기반 자동화, API를 통한 프로그래밍 가능한 제어를 통해 가능해집니다. 예를 들어, 개발팀이 새로운 테스트 환경을 필요로 할 때, 기존에는 주문부터 설치까지 수주일이 걸렸다면 SDDC 환경에서는 몇 분 내에 소프트웨어적으로 환경을 구성하고 제공할 수 있습니다.

이러한 효율성과 민첩성은 결국 비즈니스 대응 속도를 가속화합니다. 시장 변화나 새로운 기회에 맞춰 IT 인프라를 빠르게 재구성할 수 있어, 디지털 트랜스포메이션을 위한 핵심 기반이 됩니다. 운영팀의 업무 부담이 줄어들고, 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 수동 작업이 감소하며, IT 역량은 더 높은 가치의 전략적 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

SDDC의 도입은 자본 지출과 운영 지출의 구조적 변화를 통해 비용 최적화를 실현합니다. 기존의 물리적 데이터 센터는 서버, 스토리지, 네트워크 장비 구매에 상당한 초기 투자와 장기적인 유지보수 비용이 발생합니다. SDDC는 하드웨어 리소스를 가상화 및 풀링하여 통합 관리함으로써 하드웨어 구매 주기를 늘리고, 장비의 평균 활용률을 극대화합니다. 이는 과도한 용량 계획으로 인한 낭비를 줄이고, 필요에 따라 리소스를 유연하게 할당할 수 있게 합니다.

운영 측면에서의 비용 절감은 더욱 두드러집니다. 자동화된 프로비저닝과 정책 기반 관리는 수동 작업을 대폭 줄여 인력 운영 비용과 human error로 인한 장애 복구 비용을 절감합니다. 또한, 소프트웨어 정의 방식은 벤더 종속성을 낮추고, 상용 하드웨어를 사용할 수 있는 유연성을 제공하여 장비 구매 단가를 낮추는 효과가 있습니다.

다양한 구축 모델은 비용 구조에 따라 선택의 폭을 넓힙니다. 온프레미스 모델은 장기적이고 예측 가능한 워크로드에 적합한 반면, 퍼블릭 클라우드 기반 SDDC 서비스는 사용한 만큼만 지불하는 OPEX 모델로 초기 투자 없이 빠르게 시작할 수 있습니다. 하이브리드 모델은 비용 민감도와 성능 요구사항에 따라 워크로드를 최적의 환경에 배치함으로써 전체적인 비용 효율성을 달성합니다.

SDDC는 물리적 하드웨어에 대한 의존도를 낮추고 소프트웨어 정의 리소스 풀을 활용함으로써 전통적인 인프라보다 훨씬 뛰어난 확장성을 제공한다. 사용자는 애플리케이션 수요에 따라 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 리소스를 실시간으로, 그리고 거의 무제한에 가깝게 확장하거나 축소할 수 있다. 이는 주문형 프로비저닝과 자동화된 리소스 관리 덕분에 가능하다. 예를 들어, 판매 시즌에 트래픽이 급증하는 웹 서버의 경우, 관리자는 수동으로 서버를 추가 설치할 필요 없이 정책에 따라 가상 머신 인스턴스를 자동으로 추가하여 수요를 처리할 수 있다.

유연성 측면에서 SDDC는 하드웨어와 소프트웨어의 강력한 디커플링(분리)을 실현한다. 이는 특정 벤더의 전용 장비에 종속되지 않고, 상용 x86 서버를 기반으로 한 표준화된 하드웨어 위에 소프트웨어 계층을 자유롭게 배치할 수 있음을 의미한다. 결과적으로 기업은 다양한 가상화 플랫폼, 클라우드 서비스, 그리고 애플리케이션 프레임워크를 선택하고 조합할 수 있는 자유를 얻는다. 개발팀은 필요에 따라 리눅스 또는 윈도우 기반의 다양한 개발/테스트 환경을 몇 분 안에 구성할 수 있으며, 이는 DevOps 문화와 빠른 애플리케이션 출시 주기를 지원하는 핵심 기반이 된다.

이러한 확장성과 유연성은 결국 비즈니스 민첩성을 직접적으로 향상시킨다. 새로운 서비스를 시장에 출시하는 데 걸리는 시간이 기존 인프라 대비 크게 단축된다. 또한, 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경으로의 원활한 확장이 용이해지며, 워크로드의 특성(예: 보안이 중요한 업무는 온프레미스, 확장성이 중요한 업무는 퍼블릭 클라우드)에 따라 최적의 인프라에 유연하게 배치하는 것이 가능해진다.

온프레미스 구축 모델은 조직이 자체 데이터 센터 내에 SDDC 인프라를 물리적으로 설치하고 운영하는 방식을 의미한다. 이 모델에서는 하이퍼바이저, 소프트웨어 정의 스토리지, 소프트웨어 정의 네트워킹을 구성하는 모든 하드웨어와 소프트웨어를 조직이 직접 소유하고 관리한다. 전통적인 데이터 센터의 물리적 제어와 보안 수준을 유지하면서, 소프트웨어 정의 기술을 통해 가상화된 리소스 풀과 자동화된 운영의 이점을 얻는 것이 핵심 목표이다.

이 모델의 주요 장점은 데이터와 워크로드에 대한 완전한 통제권을 보유한다는 점이다. 이는 특정 산업의 엄격한 데이터 주권 법규나 지연 시간이 매우 중요한 애플리케이션을 운영하는 조직에 필수적일 수 있다. 또한, 장기적으로 볼 때 대규모이고 안정적인 워크로드를 운영할 경우, 반복적인 클라우드 사용 비용보다 자본 지출이 더 경제적일 수 있다. 그러나 초기 투자 비용이 크고, 하드웨어 조달, 설치, 유지보수, 업그레이드에 필요한 전문 인력과 시간이 필요하다는 부담이 따른다.

일반적인 온프레미스 SDDC 구축은 검증된 통합 시스템을 기반으로 이루어진다. 주요 접근 방식은 다음과 같다.

이 모델은 하이브리드 클라우드 전략의 기반이 되기도 한다. 온프레미스 SDDC를 구축한 후, 관리 및 오케스트레이션 도구를 사용해 퍼블릭 클라우드 리소스와 연결하여 워크로드를 유연하게 분배할 수 있다.

퍼블릭 클라우드 기반 SDDC는 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼과 같은 주요 클라우드 서비스 공급자의 인프라 위에 소프트웨어 정의 데이터 센터 기능을 구축하는 모델이다. 이 접근 방식은 물리적 데이터 센터를 소유하거나 운영할 필요 없이, 클라우드 공급자가 제공하는 거대한 규모의 컴퓨트, 스토리지, 네트워킹 리소스 풀을 기반으로 가상화, 관리, 오케스트레이션 소프트웨어 계층을 배포하여 완전한 SDDC 스택을 구성한다. 사용자는 필요한 소프트웨어 정의 기능을 클라우드 마켓플레이스를 통해 선택하거나, 직접 설치하여 클라우드 인프라를 자신의 소프트웨어 정의 환경으로 전환한다.

이 모델의 주요 특징은 탄력적인 확장성과 선사용(pay-as-you-go) 비용 구조에 있다. 인프라 자원은 API 호출을 통해 수분 내에 프로비저닝되거나 해제될 수 있어 수요 변동에 빠르게 대응할 수 있다. 또한, 데이터 센터 설계, 전력 및 냉각, 하드웨어 유지보수와 같은 물리적 운영 부담이 클라우드 공급자에게 전적으로 위임된다. 이는 조직이 자본 지출(CapEx)을 운영 지출(OpEx)로 전환하고, 인프라 관리보다 애플리케이션과 서비스 개발에 더 집중할 수 있게 한다.

그러나 퍼블릭 클라우드 기반 SDDC는 데이터 거버넌스, 지연 시간, 장기적 운영 비용 측면에서 고려사항이 있다. 규제가 엄격한 산업의 경우 데이터 상주 규정을 준수해야 하며, 온프레미스 시스템과의 통신 시 발생할 수 있는 대기 시간은 성능에 영향을 미칠 수 있다. 또한, 사용량이 많고 지속적인 경우 예상치 못한 비용 증가가 발생할 수 있어 비용 관리와 최적화가 중요한 운영 과제가 된다[2].

하이브리드 모델은 온프레미스 SDDC와 퍼블릭 클라우드 서비스를 결합하여 운영하는 방식이다. 이 모델은 기업이 중요한 워크로드나 규정 준수 요구사항이 있는 애플리케이션은 자체 데이터 센터에서 관리하면서, 확장성이 필요하거나 일시적인 부하를 처리하는 리소스는 클라우드를 활용할 수 있도록 한다. 두 환경 간의 통합과 연속성을 보장하는 하이브리드 클라우드 관리 플랫폼이 핵심 구성 요소로 작동한다.

이 모델의 주요 운영 방식은 다음과 같다.

하이브리드 모델을 성공적으로 구현하기 위해서는 두 환경을 연결하는 안정적인 네트워크(예: 사설망 연결 또는 VPN)와 통합된 ID 관리, 일관된 보안 및 규정 준수 정책이 필수적이다. 이 접근 방식은 기업에게 최대의 유연성을 제공하지만, 복잡한 아키텍처 관리와 크로스 플랫폼 운영 기술이 필요하다는 도전 과제도 동시에 존재한다.

VMware vSphere Suite는 SDDC 개념을 실현하는 데 가장 널리 사용되는 상용 소프트웨어 제품군 중 하나이다. 이 제품군은 가상화 플랫폼인 vSphere를 핵심으로 하며, 여기에 vCenter Server를 통한 중앙 집중식 관리, vSAN을 통한 소프트웨어 정의 스토리지, 그리고 NSX를 통한 소프트웨어 정의 네트워킹 기능을 통합하여 완전한 SDDC 스택을 제공한다.

주요 구성 요소는 다음과 같다.

이 제품군은 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹의 모든 인프라 계층을 소프트웨어로 추상화하고, vCenter Server와 통합된 관리 인터페이스를 통해 일관된 운영 체계를 제공한다. 이를 통해 기업은 기존의 하드웨어 중심 데이터센터 운영에서 벗어나, 워크로드의 빠른 프로비저닝, 정책 기반 자동화, 그리고 하드웨어 독립적인 인프라 관리가 가능한 SDDC 환경으로 전환할 수 있다. 또한 VMware Cloud Foundation은 이러한 핵심 구성 요소들을 통합 패키지로 제공하여 SDDC의 통합 구축과 운영을 더욱 단순화한다.

Nutanix는 하이퍼컨버지드 인프라를 기반으로 한 SDDC 플랫폼인 Nutanix Enterprise Cloud를 제공한다. 이 플랫폼은 컴퓨팅, 스토리지, 가상화, 네트워킹을 통합한 단일 소프트웨어 솔루션으로, 기존의 복잡한 3계층 아키텍처를 대체한다. Nutanix의 핵심 소프트웨어인 AHV는 자체 개발한 하이퍼바이저로, 라이선스 비용 없이 제공되어 전체적인 비용 절감에 기여한다.

Nutanix Enterprise Cloud의 아키텍처는 분산 스토리지 구조를 채택한다. 각 서버 노드에 로컬로 연결된 SSD와 HDD가 소프트웨어 정의 스토리지 풀을 구성하며, 모든 노드가 스토리지 컨트롤러 역할을 수행한다. 이는 중앙 집중식 스토리지 어레이에 대한 의존성을 제거하고 선형적인 확장성을 가능하게 한다. 관리는 Nutanix Prism이라는 단일 관리 인터페이스를 통해 이루어지며, 인프라의 프로비저닝, 모니터링, 문제 해결 작업을 간소화한다.

주요 구성 요소와 특징은 다음과 같다.

이 플랫루션은 퍼블릭 클라우드와 유사한 운영 경험을 온프레미스에 제공한다는 목표를 지닌다. 사용자는 애플리케이션 중심으로 인프라를 관리하고, 원클릭 운영을 통해 복잡한 작업을 자동화할 수 있다. 또한 Nutanix Xi Cloud Services와의 통합을 통해 하이브리드 클라우드 운영을 지원한다.

Microsoft Azure Stack HCI는 마이크로소프트가 제공하는 하이퍼컨버지드 인프라 솔루션으로, SDDC 원칙을 구현하기 위한 통합 플랫폼이다. 이 솔루션은 표준 x86 서버 하드웨어에 하이퍼-V 가상화, 소프트웨어 정의 스토리지, 그리고 소프트웨어 정의 네트워킹 기술을 결합하여 구축된다. 핵심 목표는 온프레미스 데이터센터를 확장 가능한 Azure 클라우드 서비스의 일부로 만드는 것이며, 이를 통해 단일 관리 도구인 Azure Arc를 사용해 하이브리드 환경을 통합 관리할 수 있다.

주요 구성 요소로는 Windows Server를 기반으로 한 Azure Stack HCI 운영 체제와 Azure 서비스 연결을 위한 소프트웨어가 포함된다. 이 플랫폼은 다음과 같은 핵심 기능을 제공한다.

* 통합 하이퍼컨버지드 스택: 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 기능이 하나의 통합 소프트웨어 스택으로 패키징되어 제공된다.

* Azure 하이브리드 서비스: 온프레미스 인프라에서 Azure Backup, Azure Monitor, Azure Security Center 등의 클라우드 서비스를 직접 활용할 수 있다.

* 유연한 구매 모델: 기존 라이선스 구매 방식과 함께 Azure 구독 기반의 종량제 모델도 지원한다.

이 솔루션은 VMware vSphere 기반의 전통적인 SDDC와 차별화된 접근 방식을 취한다. 마이크로소프트 생태계에 최적화되어 있으며, Active Directory, SQL Server, Windows 가상 데스크톱과 같은 Microsoft 워크로드를 운영하는 환경에 특히 적합하다. 또한, 컨테이너 기반 애플리케이션을 지원하기 위해 Azure Kubernetes Service를 클러스터에 배포하여 운영할 수 있는 기능도 포함하고 있다.

기존 물리적 서버, 스토리지 어레이, 네트워크 스위치로 구성된 전통적인 인프라스트럭크는 SDDC 도입 시 가장 큰 과제 중 하나가 된다. 이러한 레거시 시스템은 종종 벤더 종속적이고 수동 운영에 의존하며, SDDC가 추구하는 소프트웨어 정의의 유연성과 자동화와 상충되는 요소를 가지고 있다. 따라서 성공적인 통합을 위해서는 기존 인프라의 구성, 워크로드 특성, 인터페이스와 API 호환성을 철저히 평가하는 것이 첫 단계이다.

통합 접근 방식은 대체로 점진적 마이그레이션 전략을 따른다. 일반적으로 새로운 SDDC 플랫폼을 기존 환경과 병렬로 구축한 후, 중요도가 낮은 워크로드나 새로운 애플리케이션부터 단계적으로 이전한다. 이 과정에서 하이브리드 클라우드 모델이 일시적으로 형성될 수 있으며, 게이트웨이 솔루션을 활용해 양쪽 환경 간의 데이터 이동성과 네트워크 연결성을 보장해야 한다. 특히 FC-SAN 기반의 기존 스토리지 자산을 가상화된 환경에 공급하기 위해서는 스토리지 가상화 계층이나 특정 컨버터 장비의 도입이 필요할 수 있다.

네트워크 통합은 또 다른 핵심 영역이다. 기존의 물리적 네트워크 구획(VLAN)과 SDDC 내의 가상 네트워크(오버레이 네트워크)를 연결하고, 방화벽 정책, QoS 설정, 라우팅 테이블을 일관되게 관리해야 한다. 이를 위해 NSX와 같은 소프트웨어 정의 네트워킹 솔루션은 물리적 네트워크와의 통합을 위한 API와 플러그인을 제공한다.

통합 완료 후에도 일부 특수 목적의 물리적 장비(예: 고성능 컴퓨팅 장비 또는 레거시 시스템)는 별도로 운영될 수 있으며, SDDC 관리 포털에서 이들의 상태를 모니터링하는 통합 관리 체계를 구축하는 것이 바람직하다. 궁극적인 목표는 새로운 SDDC 환경이 기존 인프라의 가치를 흡수·확장하면서도 운영의 복잡성을 증가시키지 않는 것이다.

기존의 물리적 데이터 센터 인프라를 SDDC로 전환할 때, 누적된 기술 부채는 주요 장애물이 된다. 기술 부채는 단기적 편의를 위해 선택한 비효율적인 아키텍처, 상호 의존성이 높은 레거시 시스템, 수동 운영에 의존하는 프로세스 등이 시간이 지남에 따라 쌓여 발생한다. 이러한 부채는 마이그레이션의 복잡성을 증가시키고, 새로운 플랫폼의 이점을 완전히 실현하는 것을 방해한다.

성공적인 마이그레이션을 위해서는 단계적 전략이 필수적이다. 일반적으로 '리프트 앤 시프트'와 '리팩터링' 접근법이 병행된다. 먼저, 변경 없이 애플리케이션을 가상 환경으로 이전하여 초기 이전 속도를 높인다. 이후, 클라우드 네이티브 원칙에 맞춰 애플리케이션을 재구성하거나 마이크로서비스 아키텍처로 전환하는 작업을 점진적으로 수행한다. 이 과정에서 애플리케이션의 의존성을 매핑하고, 마이그레이션 우선순위를 비즈니스 중요도와 기술적 복잡성에 따라 결정하는 것이 중요하다.

마이그레이션 전략 수립 시 고려해야 할 핵심 요소는 다음과 같다.

궁극적인 목표는 단순한 인프라 이동을 넘어, 지속적 통합/배포(CI/CD) 파이프라인과 정책 기반 자동화가 가능한 운영 모델을 구축하는 것이다. 이를 통해 마이그레이션 과정 자체가 기존 기술 부채를 상쇄하고, 향후 유연성과 효율성을 보장하는 기반이 되도록 해야 한다.

SDDC 도입 시 보안은 물리적 인프라와 가상화된 소프트웨어 계층 모두에서 종합적으로 접근해야 하는 핵심 과제이다. 기존 물리적 데이터 센터의 보안 모델은 경계 방어에 중점을 두었지만, SDDC 환경에서는 다중 테넌트 가상 워크로드, 소프트웨어 정의 네트워크, 그리고 자동화된 오케스트레이션 흐름 내에서의 보안이 추가로 요구된다. 따라서 마이크로 세분화를 통한 워크로드 수준의 네트워크 보안 정책 적용, 가상 머신 이미지의 취약점 관리, 그리고 관리 평면에 대한 강화된 접근 제어가 필수적이다.

규정 준수 측면에서는 SDDC의 동적이고 유연한 특성이 기존의 정적 인프라를 기준으로 한 감사 요구사항과 충돌할 수 있다. 예를 들어, 특정 규정(예: GDPR, PCI DSS, HIPAA)은 데이터의 물리적 위치나 격리 수준에 대한 명확한 정의를 요구한다. SDDC 환경에서는 자동화된 워크로드 배치와 이동으로 인해 이러한 요건을 지속적으로 증명하기 어려울 수 있다. 따라서 정책 기반 관리 도구를 활용해 규정 준수 상태를 실시간으로 모니터링하고, 모든 구성 변경과 이벤트를 중앙에서 기록하는 포괄적인 감사 로그 체계를 구축해야 한다.

보안 및 규정 준수 운영을 효과적으로 수행하기 위해 다음 표와 같은 주요 고려 영역을 체계적으로 관리할 수 있다.

궁극적으로 SDDC의 보안은 단일 제품이 아닌, 가상화 계층, 관리 소프트웨어, 운영 프로세스가 통합된 체계를 통해 달성된다. 자동화된 보안 정책은 인프라의 민첩성과 확장성을 해치지 않으면서도 규정 준수 요구사항을 지속적으로 만족시킬 수 있는 기반을 제공한다.

SDDC의 초기 구현은 주로 가상 머신 중심이었으나, 클라우드 네이티브 아키텍처와 컨테이너 기술의 부상으로 진화가 이루어지고 있다. 현대의 애플리케이션은 마이크로서비스로 분해되고 쿠버네티스 같은 플랫폼 위에서 컨테이너 오케스트레이션을 통해 배포 및 관리된다. 이에 따라 SDDC는 단순한 가상화 인프라를 넘어, 이러한 클라우드 네이티브 워크로드를 효율적으로 지원하는 통합 플랫폼으로 변모하고 있다.

이러한 통합은 여러 수준에서 이루어진다. 첫째, SDDC의 가상화 계층(컴퓨팅 가상화, 스토리지 가상화, 네트워크 가상화) 위에 컨테이너 런타임을 직접 호스팅하는 모델이다. 예를 들어, VMware vSphere의 Tanzu는 vSphere 클러스터를 쿠버네티스가 관리할 수 있는 리소스 풀로 변환한다. 둘째, SDDC가 제공하는 네트워크 및 보안 정책(예: 마이크로 세분화)을 컨테이너 워크로드까지 확장하여 일관된 보안과 관리를 가능하게 한다.

결과적으로, SDDC와 클라우드 네이티브 기술의 융합은 개발자에게는 민첩한 애플리케이션 배포 환경을, 운영팀에게는 통합된 가시성과 제어력을 제공한다. 이는 하이브리드 클라우드 환경에서 전통적인 모놀리식 애플리케이션과 현대적인 마이크로서비스 애플리케이션이 동일한 인프라 위에서 공존할 수 있는 기반을 마련한다.

AIOps는 인공지능과 머신 러닝 기술을 IT 운영에 적용하여 SDDC 환경의 복잡성을 관리하고 운영 효율을 극대화하는 접근 방식이다. 전통적인 모니터링 도구가 규칙 기반 알림과 사후 대응에 의존했다면, AIOps는 대규모 운영 데이터를 실시간으로 분석하여 이상 징후를 사전에 탐지하고 근본 원인을 추론한다.

AIOps 플랫폼은 SDDC의 각 가상화 계층(컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 가상화)과 관리 플레인에서 생성되는 로그, 메트릭, 이벤트, 트레이스 데이터를 수집한다. 머신 러닝 알고리즘은 이 정형 및 비정형 데이터를 학습하여 정상적인 운영 패턴의 기준선을 수립한다. 이를 통해 미묘한 성능 저하, 리소스 경합, 또는 보안 위협을 조기에 식별하고, 단순한 경고가 아닌 실행 가능한 인사이트를 제공한다.

주요 적용 사례는 다음과 같다.

향후 SDDC는 AIOps와의 통합을 통해 완전한 자동화와 예측 정밀도를 목표로 발전할 것이다. 운영 팀은 반복적 문제 해결에서 벗어나 정책 정의와 전략적 계획에 더 집중할 수 있게 된다. 또한 자율적 데이터 센터 개념으로 진화하며, 시스템이 스스로 성능을 최적화하고 장애를 복구하는 자가 치유 기능을 갖추게 될 것이다[5].