이번 서밋에서 강조된, 현재 오픈스택이 주로 활용되는 방향으로는 엔터프라이즈 빅데이터와 미디어 산업군을 위한 클라우드 환경, 통신 사업자들을 위한 NFV 등을 구현하기 위한 환경, 과학계에서 연구를 위한 인프라 활용 등이 꼽혔다. 또한 오픈스택을 활용하고 있는 산업군의 폭도 더욱 넓어져, 이제 오픈스택 사용자 중 IT 산업의 비중은 20% 정도에 그치며 대형 엔터프라이즈 환경에서의 오픈스택 도입 추세도 가속화되고, 구축 규모도 커지고 있는 것으로 소개되었다.
오픈스택 서밋 바르셀로나에서 진행된 세션 ‘Watcher, the Infrastructure Optimization Service for OpenStack: Plans for the O-release and Beyond’는 멀티태넌트 오픈스택 기반 클라우드 환경의 리소스 최적화 패키지인 ‘Watcher’를 소개하는 세션이었다. Watcher는 자동화된 형태로 오픈스택 기반 클라우드에서 부하에 따른 워크로드의 재배치를 수행하며, 기존 인프라에 유연하게 통합해 다양한 정책 기반의 최적화 수행을 통해 TCO 등의 비용 측면을 최적화한다.
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▲ 이번 발표의 연사는 인텔과 IBM, bcom 에서 나섰다
‘빅 텐트’의 한 부분이기도 한 오픈스택 워처(Watcher)는 멀티태넌트 오픈스택 기반 클라우드를 위한 유연하고 확장성있는 리소스 최적화 서비스로, 최적화 정책을 적용하기 위해 쉽게 기존 환경에 삽입해 활용할 수 있는 프레임워크를 제공하는 것이 특징이다. 그리고 이렇게 구성된 워처는 현재 클라우드 환경을 감사하고, 최적화 알고리즘과 권장되는 액션 플랜을 만들어 최적화를 수행할 수 있으며, 외부 분석 시스템과도 삽입 가능한 스코어링 엔진을 통한 연동이 가능한 것으로 소개되었다.
‘워처’는 VM 라이브 마이그레이션을 활용한 클라우드 환경 최적화와 함께, 서버 단위에서 전체 클라우드에 이르기까지 다양한 수준에서 다양한 목표로 최적화를 수행할 수 있으며, 유연한 플러그인 구조로 기존 환경에 적용할 수 있다. 최적화 정책은 프로세서 사용량이나 메모리, 에너지 사용량 등 다양한 정보를 기반으로 구성할 수 있다. 최적화 수행 또한 상황 확인 후 한 번, 혹은 타이머 형태로 실행하는 ‘싱글 모드’ 와, 지속적으로 자동 최적화를 수행하는 ‘지속(Continuous) 모드’를 갖추고 있다.
워처의 기능 수행을 위한 다른 오픈스택 프로젝트와의 상관관계 측면에서는, VM의 라이브 마이그레이션과 리사이즈를 위해 ‘노바(Nova)’와의 연결, 최적화를 위한 통계 정보 수집에 ‘실로미터(Ceilometer)’나 ‘모나스카(Monasca)’, 베어메탈 노드의 제어를 위한 ‘아이로닉(Ironic)’, 적절한 인증 수행을 위한 ‘키스톤(Keystone)’ 등이 꼽혔다. 그리고 이런 구성을 통해 인프라 전반을 모니터링하고 배치 구성을 최적화해, 오픈스택 환경의 TCO 최적화를 이룰 수 있게 한다고 설명했다.
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▲ 워처의 모델은 계측값을 받아 결정하고, 실시간 마이그레이션으로 조율하는 것으로 요약된다
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▲ 2015년 처음 논의된 이후 프로젝트가 빠르게 진행되어 왔다
워처는 실로미터나 모나스카에서 받은 정보를 클러스터 데이터 모델에 저장하고, 액션 플래너를 포함하는 디시전 엔진이 사용자의 정책 등을 반영해 최적화 방안을 수립, 액션 어플라이어를 통해 클라우드 인프라에 적용하는 기본 흐름을 가진다. 관리자 컨트롤은 CLI 혹은 호라이즌에 통합된 대시보드를 통해 제공되며, API를 통해 DB와 버스로 전달되어 디시전 엔진 등에 적용된다. 그리고 플래너와 어플라이어 간의 통신은 버스를 통하고, 어플라이어의 수행 결과는 DB에 모인다.
이 프로젝트는 2015년 벤쿠버 서밋에서 PoC 단계가 선보인바 있으며, 뉴턴 릴리즈에서 ‘빅 텐트’의 구성요소에 포함되었고, 스코어링 모듈과 그래프 모델, 스케일 테스트 등을 거쳐 소규모 상용 배포 환경에서 사용할 수 있을 정도의 수준을 갖추었다고 소개되었다. 또한 오픈스택 차기 버전 오카타(Ocata)에서 오픈스택 컴플라이언스를 만족시키고, 대규모 상용 환경에서의 활용이 가능할 수 있을 것으로 예상했다.
뉴턴 릴리즈 단계의 워처에서 포함된 특징으로는 자동화된 최적화 판단을 위한 스코어링 모듈과, 상시 최적화 수행을 위한 ‘액티브 모드’의 추가, 노바 알림을 통한 로컬 클러스터 상태 모델 업데이트 지원 등이 꼽혔다. 또한 최적화 이전에 효율을 확인할 수 있는 알림과, 사용자에 가치를 더할 수 있는 최적화 전략의 제공 등이 꼽혔다. 한편 인텔은 최근 30노드 규모의 클러스터에서 워처의 확장성 테스트를 수행했다고 덧붙였다.
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▲ 뉴턴 릴리즈에서는 초기 목표했던 특징의 대부분이 구현되어 있는 것으로 보인다
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▲ 차기 버전의 목표에서 눈에 띄는 것은 최적화 전략의 추가다
워처가 제공하는 중요한 특징 중 하나인 ‘최적화 전략’은 현재 다섯 가지 정도가 마련되어 있는 것으로 소개되었다. 포함된 전략으로는 프로세서, 메모리, 디스크 등 기본적인 리소스 사용량에 따른 조정, 프로세서와 메모리 사용량을 기반으로 워크로드 안정화를 위한 조정, 프로세서 사용률 기준 클러스터간 워크로드 밸런스를 맞추는 전략 등이 있다. 또한 에너지와 발열 측면에서의 최적화로 바깥 온도를 기반으로 하는 전략이나, 시스템 온도와 공기 흐름을 기반으로 하는 전략도 소개되었다.
한편 향후 오픈스택 오카타 릴리즈에서 워처의 개선 계획으로는 정교한 최적화를 위한 더 많고 정확한 정보 수집 측면의 정의, 워처 플래너의 향상된 액션 플랜 스토리지, 그래프 베이스의 클러스터 모델, 클라우드 최적화 향상을 위한 워크로드 성격 인식의 추가 등이 꼽혔다. 이와 함께 이벤트 기반의 활용을 위한 워처 안에서의 알람 활용과 추가적인 ‘최적화 전략’ 제공 등이 소개되었으며, 추가될 전략으로는 워크로드 성격에 따른 SLO 보장과 우선 순위 배정, 유연한 VM 확장 최적화 등이 꼽혔다.
