1921년에 광산 내 구리 매장량이 점점 부족해짐에 따라 Takeuchi는 사업 방향을 제조업으로 전환하여 Komatsu Ltd.(ibm.com 외부 링크)를 설립했습니다. 그 이후로 기술이 극적으로 발전했다는 것은 말할 필요도 없습니다. 그러나 Komatsu는 처음부터 최신 기술을 구현하여 운영을 개선하고 팀의 역량을 강화하는 데 전념해 왔습니다. 오늘날 이러한 노력은 퍼블릭 클라우드 전략으로 확장되었습니다.

다른 많은 IT 조직과 마찬가지로 Komatsu의 인프라팀도 과거에는 성능 문제를 해결하기 위해 서로 다른 모니터링 도구, 사용자 불만 사항, 수동 개입 등에 의존했습니다. 이 팀에는 오버 프로비저닝 사례를 식별하는 데 필요한 가시성이 부족했습니다. 팀이 비즈니스에 영향을 미치는 사용 사례를 해결하는 데에는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 이로 인해 팀은 끝이 없는 과도한 업무의 순환 고리에 빠지게 되었고, 전략적 이니셔티브를 추진하는 데에는 더 많은 시간을 투자할 수 없게 되었습니다.

또한, 팀에서는 리소스 의사 결정을 내리기 전에 그 영향을 안정적으로 평가할 방법이 없었습니다. 팀이 할 수 있는 일은 리소스를 할당한 이후에 그 영향을 모니터링하는 것뿐이었습니다. 퍼블릭 클라우드로 초점을 전환하고 온프레미스 워크로드를 모두 Microsoft Azure로 마이그레이션하기 시작하면서, 팀은 이러한 수동 접근 방식을 지속할 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 성능 문제를 사전에 방지하고, 낭비를 줄이고, 사용자 불만 사항을 해결하는 데 소요되는 시간을 최소화할 수 있어야 했습니다. 그래서 IBM® Turbonomic® 하이브리드 클라우드 비용 최적화 솔루션으로 전환했습니다.

팀은 Turbonomic을 구현한 후 마침내 과도한 업무의 순환 고리를 끊을 수 있었습니다. “IBM Turbonomic은 성능 저하를 방지하기 위해 사전 예방적인 접근 방식을 제공합니다. 이를 통해 실제로 문제가 진정한 문제가 되기 전에 이를 감지할 수 있었습니다”라고 Komatsu의 인프라 아키텍트인 Matthew Koozer는 설명합니다. 이제 Komatsu의 팀은 Turbonomic의 풀 스택 가시성으로 무장하여 잠재적인 성능 위험을 신속하게 평가하고, 리소스를 재할당하여 다른 기술 스택 계층의 성능 저하 없이 위험을 제거할 수 있는 최적의 방법을 파악할 수 있게 되었습니다.

풀 스택 가시성은 비용을 절감하면서도 성능을 지속적으로 보장하려는 Komatsu의 여정의 시작에 불과했습니다. 다음 단계는 Turbonomic의 AI 기반 리소스 권장 사항을 구현하는 것이었습니다. 팀은 이러한 권장 사항을 수동으로 실행하는 것부터 시작했습니다. 팀은 Turbonomic의 단지 권장 사항이 기술 스택의 한 계층을 강화하는 단기적인 수정이 아니라는 것을 곧 알게 되었습니다. "Turbonomic은 스토리지 관점, 즉 퍼블릭 클라우드 서비스 내에서 특정 스토리지 솔루션에 대한 IOPS를 기반으로 의사 결정을 내리는 방법을 보여줄 뿐만 아니라 데이터베이스 관점의 DTU 활용도와, 문제가 메모리나 CPU 소비와 관련이 있는지도 고려해 판단합니다"라고 Koozer는 설명합니다. Komatsu의 전체 기술 스택을 고려했기 때문에 팀은 이러한 리소스 권장 사항을 통해 전체 환경에서 성능을 향상할 수 있었습니다. 얼마 지나지 않아 팀은 자동화를 탐색할 준비를 마쳤습니다.

현재 Koozer의 팀은 리소스 권장 사항에 대한 자동화와 수동 실행을 결합하고 있습니다. 이들은 주로 Azure에서 Turbonomic의 자동화된 리소스 작업을 활용하여 서버, 스토리지 및 데이터베이스를 최적화합니다. Turbonomic은 실시간으로 리소스를 재할당할 위치와 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다. 그런 다음 팀에 미리 지정된 시간 블록이 배정되며, 이 기간에 비즈니스에 미치는 영향을 최소화하면서 해당 작업이 실행됩니다. 리소스 작업 자동화를 통해 조기에 성공을 거둔 이후 이제 Turbonomic을 사용하여 IT 팀이 전혀 관여하지 않고도 조직의 매우 많은 부분에 대해 리소스 작업을 자동으로 실행하고 있습니다.

Koozer의 팀은 환경을 종합적으로 파악한 후 오버 프로비저닝된 수많은 워크로드를 파악하고 이를 적절한 규모로 조정하기 위한 명확한 계획을 개발했습니다. 과거에는 애플리케이션 소유자가 크기를 조정하려는 노력에 저항했지만, Koozer의 팀은 Turbonomic을 통해 애플리케이션 소유자에게 오버 프로비저닝된 워크로드의 크기를 효과적으로 적절한 규모로 조정할 수 있음을 보여주는 데 필요한 데이터를 확보할 수 있었습니다. “메모리가 적거나 CPU가 낮은 구성으로 전환하여, 성능 저하 없이 Azure 환경 전반에서 낭비를 크게 줄일 수 있었습니다”라고 Koozer는 설명합니다. 이를 통해 팀은 비용을 최소화하는 동시에 성능을 개선할 수 있었습니다. 게다가 팀은 이제 일정 기간의 사용량 활용도를 확인하고 지속적으로 리소스 할당을 재평가할 수 있습니다. 예약 인스턴스는 이러한 전환에서 중요한 역할을 했습니다.

Koozer의 팀은 Turbonomic의 도움을 받아 예약 인스턴스를 구현했습니다. 이를 통해 팀은 평균적으로 서버 실행률을 33% 이상 절감할 수 있었습니다. 경우에 따라 서버의 서비스를 중지할 수 있었습니다. 팀은 사용자 불만 사항에 대응하고 성능 문제를 해결하는 데 소요되는 시간도 줄였습니다. 실제로 사용자 불만 사항이 연간 약 10~12건으로 줄었습니다. 전체 클라우드 지출 또한 절감했습니다. 본 문서가 발행되는 시점에 달성한 누적 절감액은 미화 650,000달러를 초과했습니다.

Komatsu는 한 세기가 넘는 기간에 품질과 신뢰성을 위해 최선을 다하는 선도적인 제조업체였습니다. 기술 혁신과 직원 개발은 Komatsu의 사명의 주요 기둥이었습니다. 최근 몇 년 동안 Komatsu의 IT 조직은 퍼블릭 클라우드 채택을 확대했으며 그 여정에서 자동화가 중요한 역할을 했습니다. 자동화는 Komatsu가 재정적, 환경적 관점에서 낭비를 줄이는 데 도움이 되었으며 Komatsu가 IT 조직이 전략과 혁신에 집중할 여력을 확보하도록 도왔습니다.

1921년에 설립되었으며 일본 도쿄에 본사를 두고 있는 Komatsu(ibm.com 외부링크)는 건설, 광업, 산림, 에너지 및 제조 산업에 필수적인 장비, 기술 및 서비스를 제공합니다. Komatsu는 전 세계 고객에게 서비스를 제공하며 "제조 및 기술 혁신을 통해 가치를 창출하여 사람, 기업, 지구가 함께 번영하는 지속 가능한 미래를 만드는 것"을 목적으로 한다고 말합니다.