클라우드 엔지니어는 고객사가 원하는 클라우드 환경을 구축, 운영하는 업무를 담당합니다. 저희 디딤365㈜는 클라우드, AI, 빅데이터 등 디지털 전환 매니지먼트 전문 기업으로 클라우드 서비스 제공사인 네이버클라우드, kt cloud 등 여러 업체의 서비스를 이용해 고객사에 최적화된 클라우드 시스템 환경을 구축하고 하루 24시간 365일 운영하고 있습니다. 클라우드 엔지니어의 근무 환경은 다른 직종과 비교해봤을 때 자유로운 편인 것 같아요. 서버나 관리 콘솔에 물리적으로 접근할 필요가 없고 원격근무가 가능하다는 점이 특징이죠. 물론 업체마다 차이가 있겠지만, 유연근무나 재택근무 등 다양한 근무 방식이 생겨나는 트렌드에 걸맞은 직업이라 생각합니다. 또, 전 세계 어디에서도 필요로 하는 인력인 것도 강점입니다. 최근에는 국내를 넘어 글로벌 시장을 꿈꾸는 분도 많은데요. 클라우드 운용 기술은 세계적으로 표준화되어 있기에 개인적 역량만 갖추고 있다면 구글, 아마존 등 글로벌 기업이나 해외 업체에 입사하는 것도 충분히 가능합니다.

기본적으로 서버, 클라우드 등에 대해 배울 수 있는 전공학과에 진학하는 것이 방법일 것입니다. 하지만 서버 엔지니어로 입사한 뒤 클라우드 엔지니어로 전환한 제 경우처럼, 정부에서 지원하는 교육과정을 수료하고 현장에서 경험을 쌓는다면 누구나 클라우드 엔지니어가 될 수 있습니다. 교육과정은 통상 6개월 단위로 운영되는 경우가 많은데 OS(운영체제), 미들웨어(양쪽에서 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 매개 소프트웨어), 클라우드 아키텍트(클라우드 컴퓨팅 환경 설계 및 조율) 등의 역량을 고루 배울 수 있어 큰 도움이 됩니다.
특히, 클라우드 엔지니어로 취업할 때 가장 중요한 것이 포트폴리오인데요. 더 많은 클라우드 환경을 직접 구축해보고 포트폴리오에 반영한다면 자신만의 경쟁력이 될 것입니다. 클라우드 엔지니어를 목표로 한다면 클라우드 제공사에서 지원하는 무료 바우처를 이용해서 실습을 해보고 블로그, 깃허브^GitHub(소스 코드 호스팅 및 협업 플랫폼) 등을 활용해 자신이 학습한 것을 기록해두는 노력을 지속하는 것이 중요합니다.

최근 AI 분야가 급격히 성장하면서 클라우드 서비스를 이용하는 비율이 높아지고 있습니다. AI를 활용할 때는 고가의 GPU(그래픽처리장치)나 NPU(신경망처리장치)를 사용하고 특정 기간 동안 집중적으로 사용한다는 특징이 있는데요. 직접 장비를 구입하는 것보다 사용한 만큼 비용을 지불하는 방식인 클라우드 서비스 환경이 경제적이고 효율적입니다.

더불어 클라우드 서비스의 보안 부분이 점차 강화되면서 보안에 민감한 헬스케어, 금융분야에서도 클라우드 서비스에 많은 관심을 보이고 있습니다. 앞으로 산업 전반에서 클라우드는 선택이 아닌 필수 요소가 될 것이고, 본격적으로 클라우드 서비스 이용이 확대된다면 사용자 편의성도 늘어날 것으로 기대하고 있습니다.

클라우드 서비스는 비용 경쟁력에서 기존의 방식에 크게 앞섭니다. 자체적으로 물리적인 공간이나 서버에 데이터를 보관해오던 온프레미스 방식은 유지, 보수 비용은 물론 인건비까지 소요되기 때문이죠. 물리적인 요소, 장애 요소, 문제 대응 등을 모두 서비스 업체에서 관리하기 때문에 유지비가 줄어들고, 고객사는 오직 소프트웨어 영역만 관리하면 된다는 편리함도 있습니다. 어디서나 자유롭게 데이터를 꺼내볼 수 있다는 장점에 반해 보안상 취약점이 단점으로 지적되었는데요. 사용자가 직접 내부망과 외부망을 나누어 구축한 뒤 중요 자료들을 내부망에만 보관할 수 있고, 웹 방화벽 등 다양한 보안 기능을 제공하면서 보안 능력 또한 온프레미스 환경에 뒤지지 않게 되었습니다. 이슈가 발생할 때 관리 업체가 빠르게 대처한다는 점도 장점이죠. 최근에는 클라우드 엔지니어의 활약 아래 보안 문제는 점차 개선되었고 보안에 민감한 은행권까지 클라우드 서비스를 이용할 정도로 안정화됐습니다.

지금껏 다양한 기업에 서비스를 제공하면서, 중소기업은 대기업이나 공공기관에 비해 비용 문제에 있어 현실적인 고민이 깊다는 점을 알게 됐습니다. 또 사내에 네트워크나 서버 관련 전문인력이 없는 경우가 많았습니다. 전문성 강화 측면에서 중소기업이야말로 클라우드 서비스가 꼭 필요하다고 생각하게 됐습니다. 데이터 관리에 있어 비용적으로 저렴한 것은 물론, 상주인력이 없더라도 클라우드 서비스를 통해 관리하기에 물리적인 요소를 신경 쓰지 않고 안정적으로 회사 운영이 가능해진다는 메리트가 있는 것이죠.

AI는 현재 거의 모든 산업 분야에서 활용된다고 해도 과언이 아닐 텐데요. 클라우드 분야에도 문제 패턴 분석, 예측 및 대응 등에 AI가 기용될 것으로 보입니다. AI를 활용한다면 끊임없이 발생하는 보안 이슈와 기술적인 문제에 보다 효율적으로 대처할 수 있을 것입니다. 현재도 클라우드 서비스 제공사와 여러 솔루션 업체에서 AI를 이용한 기능 개발을 연구하고 있습니다.

서버리스 아키텍처는 서비스에서 필요한 서버 운영을 클라우드 서비스 제공사에서 관리합니다. 기업에서는 더이상 서버운영이나 확장에 신경쓸 필요가 없고, 개발자는 서버 관리 부담 없이 개발에만 집중할 수 있습니다. 반면 서버 관리를 클라우드 제공사에 일임하기에 서버 인프라 성능 최적화에 제약이 있을 수 있고, 디버깅(잘못된 부분을 찾아 고치는 것)과 모니터링이 복잡해질 수 있습니다. 무엇보다 특정 클라우드 서비스사의 규격에 맞춰 서버리스 아키텍처가 설정되기에 업체를 변경하기 어렵고, 변경하더라도 서비스 제약이 발생할수 있다는 점도 충분히 고려되어야 합니다. 이런 이유로 기존과는 다른 관리 방식과 모니터링 방식이 필요하고, 효율적인 서버리스 전환을 위한 전문가의 컨설팅과 관리가 반드시 필요합니다. 앞으로 클라우드는 서버리스 아키텍처로 계속 진화해 나갈 것 입니다. MSA와 같은 서버리스에 적합한 아키텍처를 검토하여 서버리스 환경을 최대한 활용할 수 있는 방법의 연구가 필요합니다.

글로벌 클라우드 기업과 국내 기업은 투자 규모나 선점도가 다르기에 글로벌 기업이 앞서나가면 국내 기업이 맞추는 형태로 흘러가고 있습니다. 다만 국내 클라우드 기업과 협업하는 공공기관, 기업 등의 만족도는 상당히 높은 편인데요. 국내 기업의 경우 돌발적으로 발생하는 이슈, 수정이나 요구사항 등에 보다 유동적으로 대처하게 됩니다. 저 또한 ‘코로나19 백신 사전 예약 10부제’ 시스템을 구축하고 운영하면서 급변하는 상황 속에 시시각각 대처해 나갔던 경험이 있습니다.

처음 커리어를 시작할 때만 해도 온프레미스 환경을 다루는 서버 엔지니어였습니다. 그런데 당시 시장의 흐름을 보니 클라우드 서버가 향후 서버 엔지니어 업종에서 주력이 될 것이란 생각이 들더군요. 이후 국비 교육과정을 수료하였고, 관련 업무 경험을 차근차근 쌓아나갔습니다. 저와 팀원들이 구축한 클라우드 서비스를 통해 대중이 편리하게 서비스를 이용하는 모습을 보며 큰 보람을 느낍니다. 서울시의 ‘따릉이’ 서비스를 구축하고 운영하는 동안 자전거를 타는 시민들만 봐도 뿌듯한 성취감이 들었죠. 자신이 맡은 일의 중요함을 느끼고 책임감을 기를 수 있기에 매력적인 직종이라 생각합니다.

끝으로 클라우드 엔지니어라면 평정심을 유지하며 문제상황에 대처하는 자세가 중요하다고 생각합니다. 클라우드 서비스 시스템을 구축하고 운영하는 업무의 과정에서 예상치 못한 많은 문제와 맞닥뜨리니까요. 가령 디도스^DDoS 공격의 타깃이 되는 것은 누구도 예측하기 어려운 상황이죠. 이런 과정을 헤쳐나가면서 기술력, 커뮤니케이션 역량 등 클라우드 운영의 핵심이 될 전문성을 기를 수 있을 것입니다.