Well-Architected Framework: 지속 가능성 필라

Last reviewed 2026-01-28 UTC

Google Cloud Well-Architected Framework의 지속 가능성 원칙에서는 에너지 효율적이고 탄소 배출량을 인식하는 Google Cloud워크로드를 설계, 빌드, 관리하기 위한 권장사항을 제공합니다.

이 문서의 대상에는 Google Cloud에서 워크로드를 설계, 빌드, 배포, 유지관리하는 의사결정권자, 설계자, 관리자, 개발자, 운영자가 포함됩니다.

아키텍처 및 운영 결정은 클라우드에서 워크로드로 인해 발생하는 에너지 사용량, 물 영향, 탄소 발자국에 큰 영향을 미칩니다. 소규모 웹사이트든 대규모 ML 모델이든 모든 워크로드는 에너지를 소비하고 탄소 배출 및 물 자원 집약도에 기여합니다. 지속 가능성을 클라우드 아키텍처 및 설계 프로세스에 통합하면 효율적이고 비용 효율적이며 환경적으로 지속 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다. 지속 가능한 아키텍처는 복원력이 있고 최적화되어 있어 효율성 향상, 비용 절감, 환경에 미치는 영향 감소라는 긍정적인 피드백 루프를 만듭니다.

설계 단계부터 지속 가능성 고려: 전반적인 비즈니스 성과

지속 가능성은 다른 핵심 비즈니스 목표와 상충되지 않습니다. 지속 가능성 관행은 다른 비즈니스 목표를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 탄소 배출량이 적은 리소스와 작업을 우선시하는 아키텍처를 선택하면 더 빠르고 저렴하며 안전한 시스템을 구축할 수 있습니다. 이러한 시스템은 설계에 의한 지속 가능성을 갖춘 것으로 간주되며, 지속 가능성을 위해 최적화하면 성능, 비용, 보안, 복원력, 사용자 환경에 전반적으로 긍정적인 결과가 나타납니다.

성능 최적화

성능에 최적화된 시스템은 기본적으로 리소스를 더 적게 사용합니다. 작업을 더 빠르게 완료하는 효율적인 애플리케이션에는 더 짧은 기간 동안 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 따라서 기본 하드웨어에서 소비하는 에너지의 킬로와트시 (kWh)가 적습니다. 최적화된 성능은 지연 시간을 줄이고 사용자 환경을 개선합니다. 비효율적인 프로세스를 기다리는 리소스에 시간과 에너지가 낭비되지 않습니다. 특수 하드웨어 (예: GPU 및 TPU)를 사용하고, 효율적인 알고리즘을 채택하고, 병렬 처리를 극대화하면 성능이 향상되고 클라우드 워크로드의 탄소 발자국이 줄어듭니다.

비용 최적화

클라우드 운영비는 리소스 사용량에 따라 달라집니다. 이러한 직접적인 상관관계로 인해 비용을 지속적으로 최적화하면 에너지 소비와 탄소 배출량도 줄일 수 있습니다. VM의 크기를 적절하게 조정하고, 적극적인 자동 확장 기능을 구현하고, 오래된 데이터를 보관처리하고, 유휴 리소스를 제거하면 리소스 사용량과 클라우드 비용이 줄어듭니다. 데이터 센터에서 워크로드를 실행하는 데 소비하는 에너지가 적기 때문에 시스템의 탄소 발자국도 줄일 수 있습니다.

보안 및 복원력

보안과 안정성은 지속 가능한 클라우드 환경을 위한 필수 요건입니다. 서비스 거부 (DoS) 공격이나 무단 데이터 유출의 영향을 받는 시스템과 같이 손상된 시스템은 리소스 소비를 크게 늘릴 수 있습니다. 이러한 사고로 인해 트래픽이 급증하고, 완화를 위해 제어할 수 없는 컴퓨팅 주기가 생성되며, 포렌식 분석, 정리, 데이터 복구를 위해 길고 고에너지 작업이 필요할 수 있습니다. 강력한 보안 조치를 통해 리소스 사용량이 불필요하게 급증하는 것을 방지하여 운영이 안정적이고 예측 가능하며 에너지 효율적으로 유지될 수 있습니다.

사용자 환경

효율성, 성능, 접근성, 데이터 최소 사용을 우선시하는 시스템은 최종 사용자의 에너지 사용량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 작은 모델을 로드하거나 더 적은 데이터를 처리하여 결과를 더 빠르게 제공하는 애플리케이션은 네트워크 기기와 최종 사용자 기기에서 소비되는 에너지를 줄이는 데 도움이 됩니다. 에너지 사용량 감소는 특히 대역폭이 제한적이거나 오래된 기기를 사용하는 사용자에게 유용합니다. 또한 지속 가능한 아키텍처는 지구에 미치는 피해를 최소화하고 사회적 책임이 있는 기술에 대한 약속을 보여줍니다.

클라우드로 마이그레이션할 때의 지속 가능성 가치

온프레미스 워크로드를 클라우드로 이전하면 조직의 환경 발자국을 줄일 수 있습니다. 클라우드 인프라로 전환하면 일반적인 온프레미스 배포에 비해 에너지 사용량과 관련 배출량을 1.4~2배 줄일 수 있습니다. 클라우드 데이터 센터는 높은 전력 사용 효율 (PUE)을 위해 설계된 최신 맞춤형 시설입니다. 오래된 온프레미스 데이터 센터는 고급 냉각 및 전력 분배 시스템에 대한 투자를 정당화하는 데 필요한 규모가 부족한 경우가 많습니다.

책임 공유 및 공통된 운명

Google Cloud의 공유 책임과 공통된 운명에서는 클라우드 워크로드의 보안이 Google과 고객 간에 공유되는 책임임을 설명합니다. 이 공동 책임 모델은 지속 가능성에도 적용됩니다.

Google은 데이터 센터, 인프라, 핵심 서비스의 에너지 효율성과 물 관리 등 지속 가능성을 Google Cloud책임집니다. Google은 재생 에너지, 기후 친화적인 냉각, 하드웨어 최적화에 지속적으로 투자합니다. Google의 지속 가능성 전략 및 진행 상황에 대한 자세한 내용은 Google 지속 가능성 2025 환경 보고서를 참고하세요.

고객은 클라우드 내에서 지속 가능성을 책임집니다. 즉, 에너지 효율을 높이도록 워크로드를 최적화해야 합니다. 예를 들어 리소스의 크기를 적절하게 조정하고, 0으로 확장되는 서버리스 서비스를 사용하고, 데이터 수명 주기를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

또한 Google은 공동 운명 모델을 옹호합니다. 지속 가능성은 단순히 작업 분담이 아니라 전체 생태계의 환경 발자국을 줄이기 위한 고객과 Google 간의 협력적 파트너십입니다.

비즈니스 영향에 AI 사용하기

Well-Architected 프레임워크의 지속 가능성 분야 (이 문서)에는 지속 가능한 AI 시스템을 설계하는 데 도움이 되는 안내가 포함되어 있습니다. 하지만 포괄적인 지속 가능성 전략은 AI 워크로드의 환경적 영향을 넘어섭니다. 이 전략에는 AI를 사용하여 운영을 최적화하고 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 방법이 포함되어야 합니다.

AI는 방대한 데이터 세트를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 지속 가능성을 위한 촉매제 역할을 합니다. 이를 통해 조직은 다음과 같은 영역에서 사후 대응 규정 준수에서 선제적 최적화로 전환할 수 있습니다.

  • 운영 효율성: 개선된 인벤토리 관리, 공급망 최적화, 지능형 에너지 관리를 통해 운영을 간소화합니다.
  • 투명성 및 위험: 세부적인 공급망 투명성, 규정 준수, 기후 위험 모델링을 위해 데이터를 사용합니다.
  • 가치 및 성장: 지속 가능한 금융 및 리커머스에서 새로운 수익원을 개발합니다.

Google은 데이터에서 유용한 정보를 도출하고 지속 가능한 미래를 위한 역량을 구축하는 데 도움이 되는 다음과 같은 제품과 기능을 제공합니다.

  • Google Earth AI: 전 지구적 규모의 지리 공간 데이터를 사용하여 환경 변화를 분석하고 공급망 영향을 모니터링합니다.
  • WeatherNext: 고급 날씨 예측 및 기후 위험 분석을 제공하여 기후 변동에 대한 복원력을 구축하는 데 도움을 줍니다.
  • Google 어스를 사용한 지리 공간 통계: 지리 공간 데이터를 사용하여 위치에 풍부한 컨텍스트 데이터를 추가하여 더 스마트한 사이트 선택, 리소스 계획, 운영을 지원합니다.
  • Google 지도 경로 최적화: 물류 및 배송 경로를 최적화하여 효율성을 높이고 연료 소비 및 운송 배출량을 줄입니다.

파트너 및 고객과의 공동작업

Google Cloud 와 TELUS는 워크로드를 Google의 탄소 중립 인프라로 이전하고 데이터 분석을 활용하여 운영을 최적화함으로써 클라우드 지속 가능성을 높이기 위해 파트너십을 맺었습니다. 이 협업은 실시간 데이터를 사용하여 캐나다 여러 지방 자치 단체에서 교통 체증과 탄소 배출량을 줄이는 스마트 시티 기술과 같은 이니셔티브를 통해 사회적 및 환경적 이점을 제공합니다. 이 공동작업에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 와 TELUS가 지속 가능성을 위해 협력을 참고하세요.

핵심 원칙

Well-Architected Framework의 지속 가능성 기본 요소에 있는 권장사항은 다음 핵심 원칙에 매핑됩니다.

참여자

저자: 브렛 태커베리 | 수석 설계자

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저탄소 리전 사용