이는 빠른 성장과 지속적인 개선을 지원하는 문화를 구축하는 것으로 시작됩니다. IBM의 자동화 부문 수석 기술 영역 관리자인 제이슨 에릭슨(Jason Erickson)은 "저희는 스스로를 IBM 내의 스타트업이라고 생각합니다."라고 설명합니다.

IBM Technology Zone(TechZone)은 IBM의 모든 시장 진출 팀과 IBM 비즈니스 파트너 에코시스템이 실시간 데모 환경을 프로비저닝하고 사용자 지정할 수 있는 곳입니다. 클릭 몇 번으로 다양한 인프라와 소프트웨어 솔루션에 액세스할 수 있습니다.

"Tech Seller는 TechZone에 로그인하여 퍼블릭 클라우드에서 실행 중인 제품(예: IBM Cloud Pak for Data)의 인스턴스를 생성하고, 비즈니스 파트너는 온프레미스에서 실행 중인 다른 제품(예: IBM Cloud Pak for Business Automation)의 인스턴스를 생성하기 위해 로그인합니다. 여기에 500을 곱하세요. 그러면 TechZone에서 매일 일어나는 일을 알 수 있습니다."라고 에릭슨이 설명합니다. 사용자는 이러한 데모 환경에서 신제품을 직접 체험해 보고, 신제품이 사용자의 환경에서 어떻게 구현되고 비즈니스에 어떤 영향을 줄 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 환경은 교육과 탐험을 목적으로 하기 때문에 일시적입니다. 몇 시간에서 며칠까지만 지속됩니다.

에릭슨은 이렇게 이야기합니다. "지난 몇 년간 IBM과 비즈니스 파트너 에코시스템 전반에 걸쳐 운영을 획기적으로 확장하고 새로운 사용자를 확보해 왔습니다. "이를 위해서는 환경을 지원하기 위한 인프라를 빠르고 안전하게 구축해야 했죠." TechZone은 바로 이러한 이유로 IBM Turbonomic으로 눈을 돌렸습니다.

TechZone의 IT 환경은 매우 복잡하며 계속 변화하고 있습니다. 이 팀은 평균적으로 퍼블릭 클라우드에서 VM(가상 머신) 2,600개, 온프레미스에서 VM 14,000개, 포드 178,000개를 포함한 600개 클러스터에 분산된 274,000개의 컨테이너를 관리합니다.

"이번 주에는 12,000개의 VM을 실행하는 것으로 시작하여 주말에는 16,000개의 VM을 Azure, AWS, Red Hat OpenShift, Kubernetes 및 VMware를 포함하는 하이브리드 클라우드 환경에 분산 배치할 예정입니다."라고 에릭슨이 설명합니다. "저희는 매주 수요 변동 주기를 거칩니다. Turbonomic을 도입하기 전에는 환경 전체에서 실행 중인 VM의 수를 안정적으로 보여주는 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스가 없었습니다. 6~7개의 다른 인터페이스에 로그인하여 수동으로 데이터를 조합해야 했죠. 이제는 애플리케이션 계층부터 인프라까지 전체 환경에 대한 통합 보기가 실시간으로 업데이트됩니다."

완전한 가시성은 비용 절감을 위한 TechZone 여정의 첫 번째 단계이지만, 아직 시작에 불과합니다. 높은 성과를 올리는 사람들로 구성된 팀은 이러한 규모의 환경에 대한 최적의 리소스 할당을 일일이 직접 검토하고 설정할 수 없습니다. 지속해서 환경을 검토하여 리소스 할당을 개선할 기회를 파악하고 조치를 취하는 AI 및 분석 엔진이 필요합니다. "TechZone에 배포되는 모든 것을 저희가 직접 만들지는 않습니다. 저희 환경에서 실행되는 패턴을 IBM 커뮤니티가 만들 수 있도록 했죠. 9명으로 구성된 저희 팀이 모든 것을 일일이 검사할 수는 없습니다. 바로 이 부분에서 Turbonomic의 AI가 도움을 줄 수 있어요.”라는 것이 에릭슨의 설명입니다.

TechZone 팀은 Amazon Web Services(AWS) 및 VMware 환경과 Red Hat® OpenShift® (ibm.com 외부 링크)에 중점을 두고 최적화 작업을 시작했습니다. 첫 번째 단계는 Turbonomic의 AI 기반 리소스 권장 사항을 구현하는 것이었습니다. “예를 들어 AWS에는 즉시 구현할 수 있는 무중단 작업이 많았습니다. 스토리지 성능을 개선하면서 동시에 비용도 절감하기 위해 여러 조치를 취했습니다.”라고 에릭슨이 회상했습니다. 팀은 리소스 변경의 영향을 면밀히 모니터링하고 시간이 지남에 따라 최적화 작업을 계속했습니다. 권장 사항에 대한 신뢰가 높아지면서 팀은 자동화를 구현하기 시작했습니다.

현재 이 팀은 모든 AWS 볼륨 스케일링 작업과 컨테이너 포드 이동 작업을 자동화하고, 모든 환경에서 VM의 작업 크기를 조정하고 테스트 환경에서 VM의 작업 크기를 줄이는 작업을 수행하고 있습니다. 위험을 줄이고 성능을 보장하기 위한 작업을 자동화한 첫 4개월 동안 Turbonomic은 온프레미스 환경에서 175,000개 이상의 자동 리소스 작업을, AWS에서는 19,000개 이상의 자동 리소스 작업을 수행했습니다. 이 기간에 TechZone 팀은 퍼블릭 클라우드 환경 전반에 걸쳐 619,000달러의 비용 절감 효과를 달성했습니다.

지능형 자동화가 없었다면 이 정도 규모의 최적화 여정은 생각도 할 수 없었을 겁니다. TechZone과 같은 환경은 수동 개입만으로는 최적화할 수 없습니다. 전체 환경에 대한 스택 보기를 구축하고 Turbonomic의 AI 기반 리소스 권장 사항을 검토하기 시작한 후, TechZone 팀은 환경의 효율성을 안전하게 개선하는 동시에 우수한 최종 사용자 환경을 지속적으로 제공할 수 있습니다.

팀은 앞으로 자동화 도입을 확대할 계획입니다. "초기 사용 사례에서 명확한 결과를 확인할 수 있었습니다. 다음 단계에서는 Turbonomic에서 어떤 작업을 더 자동으로 수행할 수 있는지 살펴볼 계획입니다."라고 에릭슨은 설명합니다.

TechZone은 기술 '보여주기' 콘텐츠와 환경을 한 곳에서 함께 제공합니다. TechZone 사용자는 단 몇 번의 클릭만으로 인프라와 플랫폼 전반에 걸쳐 광범위한 라이브 환경을 찾고 예약할 수 있습니다.