최근 몇 년간 IT 시장에서 가장 주목받았던 기술은 ‘서버 가상화’ 다. 처음에는 단순히 이종 환경의 손쉬운 구현 정도였던 가상화 기술들이 성능이 높아지면서 실질적인 시스템 통합에 기여하게 되고, 이제는 클라우드 컴퓨팅의 기반 기술로 꾸준히 주목받고 있다. 또한 이를 실제로 도입하여 기존의 구형 시스템들을 통합하는 사례도 늘어나고 있다.

현재 이 서버 가상화를 가장 적극적으로 활용하는 곳은 ‘시스템 통합’ 이다. 현재 사용하고 있는 구형 시스템에서의 모든 소프트웨어적인 환경을 그대로 유지하면서, 적게는 수 대에서 많게는 수십 대 이상의 구형 서버를 한 대의 신형 서버로 통합할 수 있게 된 것이다. 많은 서버 업체들이 새로운 서버를 발표하면서 구형 시스템의 통합 예상 수를 언급하는 것도, 이미 시장에서 검증된 수요가 있기 때문이다.

하지만 만족스런 서버 가상화와 통합화를 위해서는 통합하고자 하는 서버의 워크로드와 함께, 통합시킬 새로운 시스템에 대한 고려가 뒤따라야 한다. 최근 시스템들이 가지는 멀티 코어, 멀티 프로세서의 특성은 언제나 성능과 효율의 향상을 담보하지 않기 때문이다. 특히 코어와 스레드 수가 많아질수록 시스템의 특성은 극단적으로 가는 경우가 많다.

■  가상화가 가져 오는 효율 향상의 이면

가상화 기술이 제시하는 가장 큰 장점은 시스템 활용의 ‘효율’ 과 ‘편리함’ 이다. 실제 서버들의 시스템 자원 활용도가 극도로 낮은 건 이미 잘 알려져 있는 사실이며, 이는 서버를 도입할 때 성능의 기준을 ‘최대 부하 상태’ 로 두기 때문이다. 하지만 실제로 서버가 최대 부하 상태에 있는 경우는 거의 없고, 자연히 효율은 낮아지게 된다.

이런 활용도가 낮은 서버들을 한 대의 강력한 신형 서버로 통합할 경우 물리적인 서버 수를 줄이는 데서 오는 전력 사용량과 상면 면적, 자원 활용도 면에서 다양한 이득을 얻을 수 있다. 여기에는 신형 서버가 가지는 전체 성능이 예전 구형 서버 대비 수 배에 달할 정도로 성능이 보강되었다는 점이 전제된다.

또한 편리함 측면에서는, 물리적인 서버의 증설에 비해 가상 머신의 추가 구성이 관리와 가용성 측면에서 더 뛰어나다는 장점이 있다. 물리적인 서버의 증설을 위해서는 공간과 전력 공급, 각종 연결 문제의 고려가 필요하며, 시스템의 설치와 구성에 드는 비용과 수고도 만만치 않다. 하지만 가상 머신의 추가 구성은 레퍼런스 이미지의 복사와 연결만으로 끝나는 경우가 많으며, 리던던시 구성 또한 비교적 간편하고 경제적으로 구현 가능하다.

▲ 가상화 기술은 환경의 벽을 허물고 있다.

가상화 기술을 사용한 시스템 통합은 가상화 기술이 가진 자원 할당의 유연함에 기인한다. 가상화를 사용할 경우 하나의 리소스 풀을 여러 대의 가상 머신이 공유하는 형태로 사용이 가능하며, 기존 시스템의 사용 패턴을 정확히 예측할 수 있다면 시스템 효율을 극대화하면서 성능에 대한 문제 없이 성공적인 시스템 통합을 이루어 낼 수 있다.

일반적으로 가상화를 통한 시스템 통합을 고려해야 될 시스템 유형은 크게 두 가지다. 먼저, 기존에 싱글 스레드 기준으로 구성된 시스템이 있는데, 이 경우 최근의 멀티 코어 프로세서를 탑재한 시스템에 가상화 통합을 추진할 경우, 성능을 보장할 수 있는 가상화 시스템 통합 비율은 최대 ‘코어 수’ 까지가 된다.

다른 한 가지는, 멀티 스레드 기반으로 구성된 시스템이 특정 시점에만 풀 로드가 걸리고, 나머지 대부분의 시간에는 유휴 상태가 되는 경우다. 이 경우 시스템 통합은 크게 두 가지 방법을 사용할 수 있는데, 첫 번째 방법은 풀 로드 시간대가 겹치지 않는 시스템들을 통합하여 구성하는 것이다. 또한 기존 시스템 성능 수준으로 새로운 시스템의 코어 수를 할당하여 여러 대를 올리는 방법이 있다.

풀 로드 시간대가 겹치지 않는 시스템들을 통합하여 구성할 경우, 통합 이후 물리적인 시스템 수의 감소로 인한 상면 비용이나 에너지 비용 등의 절감 이외에도, 실질적인 시스템의 업그레이드 효과까지 얻을 수 있다. 다른 시스템이 유휴 상태일 때 가용 가능한 최대한의 자원을 끌어 사용할 수 있으며, 대개의 경우 가용 자원을 모두 사용하면 기존 시스템 대비 수 배의 처리 성능 향상을 기대할 수 있기 때문이다.

한편, 기존의 성능을 유지하면서 멀티스레드 기반 시스템들을 통합할 경우, 기존 시스템 대비 새로운 시스템의 프로세서 성능 비율을 계산해 적당한 수준의 코어 할당을 통해 구현 가능하다. 이런 방법을 사용하는 경우는 주로 시스템 부하가 지속적으로 유지되는 경우에 해당되며, 싱글 스레드 시스템의 가상화 통합과도 비슷한 방법이라 생각하면 된다.

▲ 가상화를 통한 시스템 통합은 퍼즐 맞추기와 비슷하다.

하지만 가상화를 통한 시스템 통합에 고려해야 될 점은 상당히 많다. 서버의 성능이 단순히 프로세서의 성능만으로 구성되는 것도 아니고, 실제 어플리케이션의 성능이 어느 부분에 영향을 미치는가도 충분히 고려해야 하기 때문이다. 이런 점을 무시한 상태에서 단순히 막연한 장점만을 바라보고 시스템 통합을 추진한다면 프로젝트가 실패로 끝나는 경우도 많다.

가상화를 사용한 시스템 통합에서 명심해야 할 점은 ‘시스템 자원의 유한함’ 이다. 가상화의 장점이 ‘유연한 자원 활용’ 임을 생각할 때 다소 역설적으로 여겨질 수도 있지만, 시스템 자원의 유한함에 근거한 정확한 자원 활용 계획이 없다면 예상만큼의 효율을 얻을 수 없다. 이 ‘자원’ 의 개념에는 프로세서 뿐 아니라, 리소스 풀에 속하는 스토리지와 네트워크까지도 포함된다.

시스템 자원 배분에 있어, 기존 시스템의 부하 패턴을 정확히 파악하고 목표를 설정하는 것은 아주 중요하다. 가상화가 시스템 여러 대를 성능 저하를 최소화하면서 통합할 수 있게 해 주지만, 없는 것을 만들어 내는 것은 아니기 때문이다. 가상화를 통한 시스템 통합에서 시스템 자원 배분은 퍼즐 맞추기처럼 서로의 영역을 보장하면서, 최대한 빈 틈이 없이 조합하는 게 중요하다.

이 빈 틈에는 단순히 코어 수만이 해당되는 게 아니라, ‘사용 시간’ 까지 고려할 필요가 있다. 예를 들어, ‘16코어 시스템에 기존 4코어 기반의 가상 머신을 몇 대까지 올릴 수 있는가’ 라는 문제에 대한 답은 꼭 4대가 나오지 않는다. 시스템 로드 패턴을 잘 알고 있다면 부하가 겹치지 않도록 시스템을 배치해 성능 저하를 최소화하면서 수십 대 이상도 가능하기 때문이다.

또한 프로세서를 거의 사용하지 않으면서 스토리지와 네트워크를 집중적으로 사용해야 하는 파일 서버 호스트 서비스 등을 가상 머신으로 구축한 경우, 프로세서 사용률을 기준으로 가상 머신을 배치하면 네트워크에서 오버로드가 걸려 낮은 효율이 나오는 경우가 흔히 있다. 스토리지의 경우 SAN을 사용한 단일 리소스 풀을 구축할 경우 이런 사태를 줄일 수 있지만, 네트워크는 사용량의 예측을 통한 분산을 정확히 하지 않으면 효율을 얻을 수 없는 경우가 많다.

▲ 기본적으로 프로세서 자원 할당은 ‘코어’ 단위다.

가상화로 통합하고자 하는 시스템에 대한 ‘특성’도 생각할 필요가 있다. 같은 피크 성능을 가지는 시스템이라 하더라도, 프로세서의 코어 수와 개별 코어의 성능 면에서 모두 제각각인 경우가 흔하며, 이는 최근 시스템들의 극단적인 멀티 코어 추세로 가면서 분명 고려해야 할 필요가 생겼다. 전체 성능을 코어 수로 나누는 ‘단위 성능’ 은 시스템의 활용 방법을 결정하기 때문이다.

일반적인 가상화 하이퍼바이저는 호스트 시스템의 프로세서를 코어 단위로 각 가상 머신에 할당할 수 있다. 덕분에 호스트 시스템의 가상 머신 수용성은 코어가 많을수록 커진다는 게 일반적인 인식이다. 하지만 꼭 그렇지만도 않은 게, 하이퍼바이저에서 특정 코어를 지정해 할당할 수 없는 경우에는 상황에 따라 여러 대의 가상 머신이 같은 코어를 공유할 수도 있기 때문이다.

또한 싱글 스레드 시스템을 통합할 경우, 실제 시스템 성능은 프로세서 전체의 성능이 아니라 개별 코어 성능에 영향을 받게 된다. 하이퍼바이저에서 할당 가능한 최소 자원 단위가 ‘코어’ 기 때문이다. 각 하이퍼바이저가 일정 성능을 보장받으려면 사용하는 코어 수가 호스트 시스템에 장착된 물리적인 코어 수를 넘지 않는 것이 좋으며, 이 경우 싱글 스레드 가상 머신의 성능은 코어 단위 성능이 된다.

이런 점을 생각해야 되는 이유는, 최근 서버용 프로세서들이 멀티코어 구성에서 분명한 특성들을 가지고 있기 때문이다. 멀티 스레드 환경에서는 비슷한 성능을 보이더라도 코어 구성이 다르다면, 싱글 스레드 환경에서 동작해야 하는 어플리케이션이나 가상 머신의 성능과, 이를 수용 가능한 용량에는 편차가 있을 수 밖에 없다.

이 때, 꼭 어떤 구성이 좋다는 ‘정답’ 은 존재하지 않는다. 물론 코어당 성능이 높으면서 많은 코어를 가지고 있다면 금상첨화지만, 현실적으로 이를 모두 갖추기는 힘들기 때문이다. 하지만 일반적으로 소수의 고성능 코어는 고성능이 필요한 적은 수의 가상 머신을 돌릴 때 유리하고, 다소 떨어지는 코어당 성능이라도 다수가 있다면 다량의 가상 머신이나 멀티 스레드 구성이 고려된 가상 머신들의 수용에서 더 유리한 면이 있다.

■ 프로세서 특성에 따라 달라지는 가상화 성능

최근 x86 계열 서버 시장에서도 가상화를 통한 통합에 대한 요구가 늘어 가고 있으며, 실제로 이를 활용하는 사례도 늘고 있다. 이를 반영해 최근 인텔(Intel)과 AMD가 발표한 서버용 신형 프로세서들에서도 가상화 기술에 대한 배려가 있으며, 더 나아가 가상화 성능과 시스템 통합 비율이 세일즈 포인트로 부각되고 있다.

일반적으로 지금까지 프로세서 시장에서는 동 세대의 프로세서라면 그 구성과 성능이 엇비슷한 것이 일반적이었다. 하지만 이번 세대에 와서 두 회사의 신형 프로세서들은 최대 성능은 비슷하지만 그 성격은 상반된 모습을 가지고 있다. 인텔은 단위 코어 성능 개선을 통한 성능 향상을, AMD는 더 많은 코어 탑재를 통한 성능 향상을 보여 주고 있는 것이다.

서로의 성능 향상을 위한 방법론이 달라지면, 프로세서가 최적의 성능을 낼 수 있는 환경도 달라지게 되며, 이를 제대로 이해하지 못한다면 제대로 된 투자 대비 효과를 얻어낼 수 없다. 프로세서의 특성이 비슷할 때는 어떤 프로세서를 사용하든지 비슷한 방법론을 적용하는 게 가능했지만, 서로의 특성이 완전히 상반될 경우에는 사용 방법도 이에 맞춰야 할 필요가 있다.

▲ 테스트 시스템 사양 구성

테스트에 사용된 서버들은 이 ‘상반된 특징’ 을 잘 상징한다. 2소켓 플랫폼 수준에서 표준 구성으로 자리잡은 쿼드 코어 프로세서의 형식을 가지는 인텔 제온 5500 시리즈와, 다중 코어 탑재를 통해 멀티 스레드 성능의 극대화를 추구한 AMD 옵테론 6100 시리즈가 이번 테스트에 동원되었다. 두 시스템 모두 듀얼 프로세서를 장착해 구성한 상태지만, 코어 수는 두 배 차이를 보인다.

메모리 구성에서는 두 시스템의 메모리 컨트롤러 차이가 반영되었다. 제온 5500 시리즈는 트리플 채널 DDR3 메모리 컨트롤러가 사용되며, 메모리는 2GB DDR3-1066 모듈을 각 프로세서당 3개씩 장착했다. 반면 옵테론 6100 시리즈는 쿼드 채널 메모리 컨트롤러로, 제 성능을 발휘하기 위해서는 프로세서당 네 개의 메모리 모듈이 필요하고, 이를 반영해 1GB DDR3-1333 모듈을 프로세서당 4개씩 사용했다.

테스트는 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 가상화를 적용한 상태와 적용하지 않은 상태에서의 연산 성능 차이, 그리고, 실제 가상화를 적용한 상태에서, 동시에 풀 로드를 가할 경우 가상 머신이 증가하면서 보이는 전체 성능과 개별 가상 머신의 성능 추이를 확인했다. 가상 머신에 할당되는 코어 수는 임의로 4개를 할당했으며, 한 시스템 당 가상 머신은 최대 6개를 올렸다.

사용한 운영체제와 가상화 하이퍼바이저는 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(Redhat Enterprise Linux) 5.5 와 여기에 포함된 KVM을 사용했고, 각 가상 머신은 KVM i686 모드에서 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 5.5를 사용해 테스트를 진행했다. 테스트 툴은 Phoronix Test Suite의 md-gromacs 슈트를 사용했다.

▲ MD-gromacs DPPC Test, 단위는 GFlops, 수치는 높을수록 좋다.

지금까지 가상화를 사용함에 있어 가장 문제시되었던 건 ‘성능’ 문제였다. 아무래도 가상화를 위한 레이어를 하나 더 거쳐야 하는 만큼, 유연한 자원 할당이라는 장점이 있음에도 성능이 중시되는 부분에서는 섣불리 적용하기 쉽지 않았던 면이 있다. 특히 완전한 에뮬레이션 모드로 가상 머신을 구동할 경우에는 큰 폭의 성능 저하를 경험하는 경우도 있다.

하지만 최근의 프로세서와 플랫폼들은 각종 가상화 하이퍼바이저를 위한 가상화 지원 기술을 가지고 있다. 하이퍼바이저들이 이 기술을 지원할 경우, 가상 머신이 프로세서나 플랫폼에서의 각 장치에 직접 접근이 가능하도록 하여 성능 저하를 최소화할 수 있다. 이 덕분에 최근 가상 머신에서의 성능은 가상화하지 않은 상황에서의 성능과 큰 차이를 보이지 않는다.

실제로 MD-gromacs DPPC 테스트 결과를 비교하면, 이런 ‘발전상’ 을 잘 볼 수 있다. 싱글 스레드의 경우 약 80% 정도의 효율을 보여 주고 있지만, 시스템의 능력을 최대한 끌어 쓰는 멀티스레드 테스트의 경우 최대 95% 이상의 효율을 확인할 수 있다. 물론 이 결과는 타 하이퍼바이저를 사용할 경우 달라질 수 있지만, 하드웨어 지원이 있을 경우 비슷한 수준의 결과가 나올 것으로 예상된다.

▲ 가상 머신 구동 성능 테스트 – 싱글 스레드(R815), 단위는 GFlops, 수치는 높을수록 좋다.

▲ 가상 머신 구동 성능 테스트 – 싱글 스레드(R410), 단위는 GFlops, 수치는 높을수록 좋다.

하나의 물리적인 시스템에 가상 머신을 몇 대까지 올릴 수 있는지는 가상 머신 위에서 구동되는 어플리케이션과 부하량에 따라 결정된다. 또한 이 부하량은 단지 프로세서만이 아니라 메모리와 스토리지, 네트워크 등을 모두 고려해야 한다. 이 중 하나라도 과부하가 걸린다면 전체 시스템의 성능에서 손해를 볼 수밖에 없다.

다른 부분의 자원이 제대로 확보가 된다면, 마지막으로 남는 것은 역시 ‘프로세서’ 다. 그리고 이 경우, 일반적으로 가상 머신의 수는 프로세서가 가지고 있는 ‘코어 수’ 에 달려 있는 경우가 많다. 싱글 스레드 시스템을 통합할 경우에는 가상 머신에 몇 개의 코어를 할당하든지 실질적으로 하나의 코어만 사용하며, 몇 개의 가상 머신을 올리더라도 싱글 스레드에서는 결과값이 균일하게 나옴을 확인할 수 있다.

테스트한 시스템 모두 6 코어 이상을 갖추고 있는 시스템인 만큼, 싱글 스레드 기반의 가상 머신의 구동에는 6개까지 아무 문제가 없었다. 또한 각각의 머신이 보여주는 싱글 스레드 성능은 각 시스템이 가진 프로세서의 싱글 스레드 성능과도 연계되어 있어, 각 시스템에서 싱글 스레드 기반의 가상 머신을 올렸을 때의 상대적인 기대치도 짐작할 수 있다.

한편, 흥미로운 점은, 인텔 제온 5500 시리즈를 사용한 R410에 비해, 옵테론 6100 시리즈를 사용한 R815 쪽이 가상 머신이 늘어날수록 보이는 성능 저하가 적다는 점이다. R410의 경우 2 개의 가상 머신과 6개의 가상 머신이 구동될 경우 각 머신당 성능 차이가 비교적 뚜렷한 반면, R815의 경우 큰 차이가 없었다. 이는 시스템의 처리 용량을 간접적으로 보여 주는 면이기도 하다.

▲ 가상 머신 구동 성능 테스트 – 멀티 스레드(R815), 단위는 GFlops, 수치는 높을수록 좋다.

멀티스레드 기반 가상 머신을 구동했을 때는 흥미로운 결과를 볼 수 있다. 각 가상 머신이 4코어씩 할당되는 만큼, R410의 경우에는 가상 머신 2대 이상에서, R815의 경우는 4대 이상에서 프로세서 자원을 완전히 끌어 사용하게 된다. 또한 이 경우에는 물리적인 코어와 스레드 수가 많을수록 프로세서의 공유 상황에서 각 가상 머신들의 성능 영향이 최소화된다.

R410과 R815의 결과를 비교하면 이를 잘 확인할 수 있다. R815의 경우에는 필요 코어 수가 16코어가 넘어 가는 시점인 가상 머신 5개의 테스트부터 각 가상 머신의 성능이 떨어짐을 확인할 수 있다. 또한 그래프의 길이이자 수치의 합산으로 구할 수 있는 전체 처리량 역시 피크 성능에 비해 조금 떨어짐을 확인할 수 있다. 이는 두 개 이상의 가상 머신이 코어를 공유하여 생기는 효율 저하가 원인이다.

R815의 경우, 낮은 코어당 성능에도 불구하고 많은 코어를 가지고 있다는 장점을 여기서 잘 보여 준다. 일단 가상 머신 5개 이상에서 성능 저하가 크지 않으며, 비교적 가상 머신 간의 성능 편차도 적은 편이다. 이는 비슷한 총 처리 용량을 가지고 있다면 코어 수가 많을수록 많은 가상 머신이 주는 부하를 잘 버틸 수 있다는 것을 보여 준다. 이는 가상화를 통한 시스템 통합에서 서비스 품질 예측에 중요하게 작용한다.

▲ 가상 머신 구동 성능 테스트 – 멀티 스레드(R410), 단위는 GFlops, 수치는 높을수록 좋다.

R410에 사용된 프로세서는 엔트리급 제온 프로세서인 5506으로, 이 프로세서에는 제온 5500 시리즈 프로세서의 특징인 하이퍼스레딩 기술을 사용할 수 없다. 덕분에 R410은 전통적인 8코어 8스레드 구성을 가지며, 단위 코어 성능의 우세와 멀티 스레드 성능에서의 선전에도 불구하고 가상 머신의 로드 테스트에서는 상대적으로 우세를 보이지 못하고 있다.

두 대의 머신을 사용한 테스트에서 보여 주는 각 머신당 성능은 발군이며, R815가 보여 주는 4코어 가상 머신의 성능을 가볍게 뛰어 넘는다. 이는 제온 5500 시리즈의 코어당 성능이 옵테론 6100 시리즈에 비해 높다는 것을 의미한다. 또한 R410에 사용된 제온 5506의 클럭이 R815의 옵테론 6124HE에 비해 높은 점에도 기인한다.

하지만, R410에서 3대 이상의 가상 머신을 사용할 경우 각 시스템당 성능의 하락 폭은 R815에 비해 큰 편이며, 머신당 성능 차이 또한 가상 머신이 늘어날수록 커지는 편이다. 무엇보다 코어 수가 부족한 덕분에 각 머신들이 코어를 공유하는 데서 오는 효율 저하를 뚜렷이 볼 수 있으며, 덕분에 모든 머신의 처리량을 합친 총 처리량까지도 줄어드는 것을 확인할 수 있다.

■  성공적인 가상화 인프라를 위한 ‘고민’

이제 기업의 비즈니스는 IT를 빼고는 상상할 수 없게 되었고, 기업의 IT 인프라가 가지는 중요성 또한 나날이 커지고 있다. 또한 오늘날의 IT 인프라에서 성능 이상으로 중요하게 여겨지는 것이 효율성인 만큼, 최적의 비용으로 비즈니스에 필요한 수준의 서비스를 제공하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 정확한 계획이 필요하다.

성공적인 가상화 인프라로의 이전을 위한 계획은 단지 미래의 청사진만으로 이루어지지 않는다. 현재의 상황을 정확히 파악하고, 실현 가능한 목표를 청사진으로 제시하지 못하면 막상 이전이 이루어지고 나서도 목표했던 만큼의 결과를 얻지 못하는 경우가 흔하다. 그리고 다양한 기업의 현재 상황에 언제나 잘 부합하는 솔루션이란 없다.

가상화에 있어 실무에서 정말 중요한 것은 ‘시스템의 총 처리 용량’ 이다. 이를 늘리는 방법으로 가장 확실하고 간편한 방법은 많은 코어를 탑재하는 것이며, 대부분의 상황에서 많은 코어 수는 더 많은 처리 용량을 보장한다. 하지만 총 처리 용량이 비슷할 경우라도 일반적으로 코어 수가 많다면 시스템 허용 용량 이상의 가상 머신을 사용할 때도 최대한 시스템의 효율을 끌어낼 수 있고, 이는 실질적인 성능 차이로 이어진다.

그런 측면에서 x86 서버 시장을 대표하는 두 칩 메이커의 제품들은 각각의 성향이 확연하다. 특히 정해진 예산 조건에서 서버를 구매해야 될 때 어떠한 선택을 해야 될 지는 BMT 수치가 그 답을 제시한다. 이를 보면 서버에서도 가격대성능비가 엄연히 존재하는 셈인데, 특히 가상화 환경을 구축하고자 할 때에는 물리적인 코어 수에서 우위를 점한 옵테론 기반 R815가 더 발군의 성능을 보인다.