1. 가상화 기술의 발전과 VMware 라이선스 정책 변화에 따른 기업의 위기

많은 기업들이 IT 인프라 효율성을 위해 가상화 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 가상화 기술의 선두주자는, 가상화 기술 발전의 핵심인 하이퍼바이저(Hypervisor) 기술을 바탕으로 성장한 대표적인 기업 VMware입니다. 시장조사기관 IDC 최신 연구(IDC info Brief Study)에 따르면 애플리케이션 68%가 여전히 가상머신(VM)을 사용 중이며, 이들 중 77%가 VMware 기반에서 운영되고 있습니다.

가상화 기술은 단일 논리 리소스로 제공되는 서버, 네트워크, 스토리지 등의 물리적 자원을 여러개의 가상 리소스로 나누어 효율적으로 사용하는 기술입니다. 가상화 기술은 2000년대 초반, 하드웨어에 직접 설치되는 베어메탈 하이퍼바이저(Bare Metal Hypervisor, Type 1)와 OS 위에 설치되는 호스트 기반 하이퍼바이저(Type 2)의 등장으로 급격히 발전했습니다.

2010년대 들어서는 컴퓨팅 자원과 스토리지, 네트워크를 통합한 하이퍼컨버지드 인프라(HCI, Hyper-Converged Infrastructure)가 부상하였고, Docker와 같은 컨테이너 서비스와 Kubernetes와 같은 오케스트레이션 자동화 솔루션의 등장을 통해 경량화된 클라우드 네이티브 아키텍처로 발전하였습니다.

그러나 VMware가 2023년 11월 Broadcom(브로드컴)에 인수된 이후, 라이선스 정책이 대폭 변화하면서 기업들이 위기를 맞게 되었습니다. 기존 CPU 단위의 영구 라이선스가 코어 단위의 구독제로 변경되고, 제품군이 두 가지로 축소되면서 기업의 부담이 크게 증가하였습니다. 이 과정에서 기업이 부담해야 하는 구매 및 유지보수 비용은 이전 대비 최소 1.5배에서 최대 10배까지 증가했고, 제품군 축소로 인해 불필요한 기능까지 추가로 구매해야 하는 상황이 발생하였습니다.

VMware의 라이선스 정책 변화로 인해 비용 부담과 벤더 종속성 문제로 고민하는 기업들이 늘어나면서 VMware 대체 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 가상화 기술은 현재 온프레미스(On-Premise) 환경에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있으며, 대부분의 기업들이 P2V(Physical to Virtual)를 통해 가상화 인프라 기반으로 서비스 운영을 수행하고 있습니다. 이에 따라 소규모 이상의 VMware 사용자 기업들은 비용 절감과 벤더 종속성 탈피를 목표로 서버 가상화, HCI, IaaS 분야의 다양한 대체 솔루션 및 전환 전략을 적극적으로 모색하고 있습니다.

2. VMware 대체 솔루션 비교 분석

그렇다면 VMware를 대체 할 수 있는 솔루션으로는 어떤 것들이 있을지 알아보겠습니다. VMware 솔루션은 크게 서버가상화, HCI(하이퍼컨버지드인프라),프라이빗 클라우드(Private Cloud) 및 클라우드 네이티브 솔루션으로 구분할 수 있습니다.

서버 가상화는 중소기업이나 학교 등 소규모 환경에서 주로 사용되는 방식으로, 기존 VMware의 vSphere Standard나 Essential Plus를 활용합니다. SAN과 같은 공유 스토리지에 가상 머신(VM)을 저장하여 소규모 노드 구성으로 서버 자원을 효율적으로 활용하는 것이 특징입니다.

프라이빗 클라우드(Private Cloud) 및 클라우드 네이티브 솔루션을 구축 시 VCF(VMware Cloud Foundation) 과 VMware vRealize Suite 솔루션이 필요합니다.

VMware를 대체 가능한 각 유형별 솔루션을 살펴보면 서버 가상화를 위한 상용 솔루션으로는 Microsoft의 Hyper-V, Nutanix의 AHV, Citrix XenServer 등이 있으며, 오픈소스 솔루션으로는 Proxmox VE와 Harvester가 대표적이다.

여기에 스토리지 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 SDS(Software Defined Storage) 기술을 결합한 HCI(Hyper-Converged Infrastructure) 솔루션의 경우, 상용 제품으로는 Nutanix AHV와 Hyper-V 기반의 Azure Stack HCI(Azure Local)가 있습니다. 오픈소스 기반으로는 Proxmox와 Ceph의 조합 또는 SUSE 리눅스 기반의 Harvester와 Longhorn 솔루션의 조합이 대표적입니다.

클라우드 기술은 현대 IT 산업 발전에 기여하는 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다. 특히 클라우드 네이티브 환경은 컨테이너, 마이크로서비스, K8s와 같은 혁신적 기술을 통해 애플리케이션 개발과 운영의 패러다임을 변화시켜 오고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어 기업의 디지털 전환(DT, Digital Transformation)과 비즈니스 민첩성을 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

최근 생성형AI의 개발·보급으로 데이터가 더욱 강조되는 시대에 접어들면서 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼은 데이터 처리와 분석의 효율성을 높이는 동시에 확장성과 안정성을 제공하는 필수적인 인프라로 부상하고 있습니다. K8s 기반의 데이터 플랫폼은 빅데이터와 AI/ML 워크로드를 지원하며, 기존 아키텍처보다 뛰어난 유연성과 자동화 기능으로 주목받고 있습니다.

클라우드 네이티브 시대로의 전환

클라우드 네이티브는 컨테이너, 쿠버네티스, 마이크로서비스, 불변 인프라 등을 활용해 클라우 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발하고 운영하는 접근법입니다. 전통적인 온프레미스 중심의 아키텍처와 달리 확장성, 탄력성, 자동화를 핵심으로 하며, CNCF(Cloud Native Computing Foundation)는 이를 "현대적 동적 환경(퍼블릭/프라이빗/하이브리드 클라우드)에서 확장 가능한 애플리케이션 구축을 가능하게 하는 기술"로 정의합니다.

클라우드 네이티브 시대는 IT 기술의 혁신적 전환을 통해 시작되었습니다. 2013년 도커가 등장하면서 컨테이너 기술은 대중화가 되었고, 애플리케이션의 이식성과 배포 속도, 환경 간 일관성을 획기적으로 개선하며 개발자와 기업들에게 새로운 가능성을 열어주었습니다. 이어서 2015년에 쿠버네티스가 오픈소스화되며 컨테이너 오케스트레이션의 표준으로 자리를 잡았고, 같은 해 CNCF가 설립되면서 클라우드 네이티브 생태계가 본격적으로 확장되었습니다. CNCF는 다양한 프로젝트와 기술을 지원하며 클라우드 네이티브 기술의 발전을 가속화하는 중심 역할을 수행했습니다.

2020년대에 들어서 클라우드 네이티브 기술은 더욱 진화하며 하이브리드 및 멀티클라우드 전략을 채택하는 기업들이 증가하고 있습니다. 이러한 전략은 단일 클라우드에 종속되지 않고 다양한 클라우드 환경을 통합적을 활용함으로써 유연성과 비즈니스 연속성을 강화합니다. 또한, AI와 머신러닝(ML) 기술이 클라우드 네이티브 플랫폼에 통합되면서 데이터 분석과 예측 모델링의 효율성이 크게 향상되고 있습니다. 서버리스 아키텍처도 주목받으며, 개발자들이 인프라 관리 부담 없이 이벤트 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 환경을 제공합니다. 이처럼 클라우드 네이티브 시대는 기술의 진화와 함께 기업의 디지털 전환을 가속화하며 새로운 혁신의 장을 열어가고 있습니다.

K8s 기반 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼 설계

쿠버네티스는 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼의 핵심 인프라로 자리잡으며, 데이터 처리와 분석을 위한 현대적이고 효율적인 환경을 제공합니다.

▶ K8s 기반 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼의 특징

▶ K8s 기반 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼의 구조 설계

효율적 운영을 위해 네임스페이스별로 인프라, 데이터 수집, 처리, 서비스 등 역할을 분리하고,  StatefulSet과 PV/PVC를 통해 상태 기반 워크로드의 안정성과 데이터 일관성을 보장합니다. 멀티 클러스터 및 멀티클라우드 환경도 지원하여, 장애 격리와 확장성을 강화할 수 있습니다.

데이터 파이프라인은 Airflow, Argo Workflows 등 워크플로우 엔진으로 자동화되며, KEDA, HPA 등 오토스케일러를 통해 부하에 따라 유연하게 확장됩니다. 네트워크 정책, RBAC, 시크릿 관리 등 다층 보안 설계가 적용되어 데이터와 서비스의 안전성을 확보합니다.

운영 효율성 측면에서는 Prometheus, Grafana 등 관제 도구를 통한 실시간 모니터링과, GitOps 기반 선언적 인프라 관리로 안정적이고 일관된 운영을 실현합니다. 이러한 구조적 설계는 데이터 플랫폼의 확장성과 유연성을 높이고, 변화하는 비즈니스 요구에 빠르게 대응할 수 있는 기반을 제공합니다.