[솔루션 가이드] 클라우드플레어, 클라우드 연결성으로 복잡한 멀티 클라우드 구조 해소
자동화된 배포, AI 통합, 객체 스토리지 최적화 등으로 속도·보안·비용 절감 실현

개발자들은 점점 더 복잡해지는 클라우드 인프라 환경 속에서 빠른 개발과 안정적인 배포를 동시에 달성해야 하는 과제에 직면하고 있다. 스택 오버플로(Stack Overflow)의 조사에 따르면, 전체 개발자의 55%가 AI를 가장 큰 우선순위로 꼽았으며, 기업의 약 45%가 AI에 대한 기술 투자를 계획 중이라고 응답했다. 그러나 실제 환경에서는 GPU 자원 부족, 레거시 시스템, 복잡한 멀티 클라우드 설정, 데이터 전송비용 증가 등의 현실적인 장벽으로 인해 개발자는 전체 개발 시간 중 약 60%를 비개발 작업에 소모하고 있다.

이러한 상황에서 클라우드 연결성을 강화하고, 코드 작성 이후 배포·운영·최적화까지 자동화할 수 있는 통합형 인프라가 절실히 요구되고 있다. 특히 클라우드 벤더별 제약과 보안 정책의 차이, 트래픽 송신 비용 문제는 글로벌 서비스를 지향하는 기업에게 주요한 장애 요소로 작용하고 있다. 이에 따라, 일관된 정책과 성능 보장을 기반으로 클라우드 간 연결성과 가시성을 제공하는 아키텍처가 차세대 개발 플랫폼의 기준이 되고 있다.

클라우드플레어의 ‘클라우드 연결성’ 플랫폼 구조 및 기술적 특성

클라우드플레어는 이러한 문제를 해결하기 위해 '클라우드 연결성(Connectivity Cloud)' 개념을 중심으로, 코드 작성부터 배포, 보안, 데이터 저장, AI 실행까지 통합하는 플랫폼 전략을 공개했다. 이 플랫폼은 기존 클라우드 서비스와 달리, 전 세계 310개 이상 도시에서 작동하는 분산형 글로벌 에지 네트워크를 기반으로 하며, 개발자와 보안 운영자가 하나의 제어계층에서 모든 작업을 실행할 수 있게 지원한다.

클라우드플레어의 클라우드 연결성 구조

기술적으로 클라우드플레어의 플랫폼은 다음과 같은 특징을 갖는다:

① 개발 중심의 서버리스 컴퓨팅 환경 : 클라우드플레어 워커스(Cloudflare Workers)는 서버를 직접 관리하지 않고도 글로벌 인프라 상에서 코드를 배포할 수 있는 서버리스 런타임이다. V8 자바스크립트 엔진 기반으로 초고속 초기화가 가능하며, 네트워크 지연을 줄이고 사용자의 위치와 가까운 곳에서 애플리케이션을 실행할 수 있다.

② AI 통합 도구 : 워커스 AI는 사전 학습된 AI 모델을 API 형태로 제공해, 개발자는 별도의 ML 인프라 없이도 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 번역 등의 기능을 애플리케이션에 손쉽게 추가할 수 있다. AI Gateway는 프롬프트 트래픽을 모니터링하고, 호출 횟수 제한 및 보안 정책을 적용해 AI 기반 서비스의 운영 비용과 리스크를 제어할 수 있다.

② 효율적인 객체 스토리지 구조 : R2는 아마존 S3와 호환되면서도 송신료가 없는 객체 스토리지로, 캐시 프록시 기능(Cache Reserve)과 연계돼 CDN 캐시 누락률을 줄이고, 데이터 전송 비용을 최대 80%까지 절감할 수 있다. 이는 대용량 파일 처리 및 정적 자산 배포에 적합하다.

③ 보안 기능 기본 탑재 : 클라우드플레어의 제로트러스트 서비스는 사용자 인증, 접근 제어, 애플리케이션 보안 정책 적용 등을 플랫폼 내에서 기본 제공한다. DDoS 방어, WAF, API 게이트웨이, TLS 암호화 전송 등 보안 기능이 클라우드 인프라에 통합되어 관리된다.

④ 네트워크 및 애플리케이션 가시성 확보 : 로그 및 분석 도구를 통해 사용자는 실시간 트래픽 흐름, 공격 탐지 내역, 데이터 전송 경로를 시각화할 수 있다. 이는 복잡한 네트워크를 운영하는 기업이 서비스 상태를 파악하고 즉시 대응할 수 있도록 지원한다.

실제 산업 도입 효과 및 주요 사례

클라우드플레어의 클라우드 연결성 플랫폼은 다양한 산업 분야에서 도입되어 실질적인 효과를 보여주고 있다. 멕시코의 대표적인 온라인 베팅 기업인 칼리엔테닷엠엑스(Caliente.mx)는 서버리스 애플리케이션과 에지 기반 데이터 저장소를 통해 서비스 반응 속도를 개선하고 유지보수 비용을 절감했다.

컨테이너 플랫폼 도커(Docker)는 R2 및 캐시 리저브(Cache Reserve)를 활용해 S3 송신량을 66% 절감했으며, 캐시 적중률도 97%에서 99%로 개선해 트래픽 비용과 로딩 속도 모두를 개선했다. AI 서비스 기업 스틱AI(SticAI)는 워커스 AI 및 벡터라이즈(Vectorize) 도구를 활용해 2000개 이상의 프롬프트 데이터를 초저지연 환경에서 처리하며, 고속 응답 기반 사용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다.

이 외에도 다양한 전자상거래, 미디어, 금융 기업들이 클라우드플레어를 통해 데이터 전송 경로 간소화, API 응답 최적화, 글로벌 레이턴시 감소 등의 효과를 보고 있다. 이들은 별도의 인프라 구축 없이 글로벌 확장성과 규제 준수 요건까지 충족할 수 있는 점을 가장 큰 이점으로 꼽는다.

클라우드플레어는 클라우드 연결성 인프라를 지속 확장하며, 데이터 주권 규제 대응, 통합 개발자 도구 제공, AI 특화형 인프라 최적화에 초점을 맞춘 미래 전략을 제시하고 있다. 특히 다양한 산업군에서 발생하는 프라이버시·보안 요구를 반영해 제로 트러스트 아키텍처와 분산형 데이터 처리 기술을 강화할 계획이다.

향후 출시 예정인 데이터 레이크 분석 기능, 분산형 키 관리, 에지 머신러닝 기능 고도화 등을 통해, 기업은 단일 플랫폼 내에서 복잡한 멀티 클라우드 연동 없이 모든 서비스 요소를 구현할 수 있게 된다. 클라우드플레어는 이를 통해 서버리스 컴퓨팅, 데이터 분석, AI 개발, 보안 운영을 단일 제어 계층에서 통합 제공하는 '개발자 중심 플랫폼'으로 자리매김하고자 한다.

유은정 기자 judy6956@etnews.com

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