단일 클라우드 제공자에 의존하는 시대는 지났습니다. 엔터프라이즈 환경에서는 가용성 확보와 비용 최적화, 그리고 벤더 락인(Vendor Lock-in) 방지를 위해 멀티 클라우드 전략을 필수적으로 채택하고 있습니다.
하지만 AWS와 Azure를 동시에 운영하는 것은 단순한 리소스 추가 이상의 복잡성을 야기합니다. 각기 다른 API, 인증 체계, 리소스 명명 규칙을 하나의 워크플로우로 통합해야 하기 때문입니다.
Terraform은 이러한 이종 환경을 제어하는 데 가장 강력한 도구입니다. 이 글에서는 코드 재사용성을 극대화하는 모듈화 설계와 안정적인 State 관리, 그리고 실제 운영 환경에서의 멀티 클라우드 통합 패턴을 심층 분석합니다.
멀티 클라우드 대응을 위한 디렉토리 구조 설계
성공적인 IaC(Infrastructure as Code)의 시작은 견고한 디렉토리 구조입니다. AWS와 Azure 리소스가 뒤섞인 평면적인 구조는 유지보수의 악몽이 됩니다.
가장 권장되는 패턴은 모듈(Modules)과 라이브(Live/Environments) 계층을 철저히 분리하는 것입니다. 모듈 계층에서는 클라우드별 리소스의 추상화를 담당하고, 라이브 계층에서는 이를 조합하여 실제 인프라를 배포합니다.
infrastructure/
├── modules/ # 재사용 가능한 모듈 (추상화 계층)
│ ├── aws/
│ │ ├── vpc/
│ │ └── eks/
│ └── azure/
│ ├── vnet/
│ └── aks/
└── live/ # 실제 배포 환경 (구현 계층)
├── prod/
│ ├── aws-main/
│ └── azure-dr/
└── stage/
├── aws-main/
└── azure-dr/이 구조의 핵심은 modules 폴더 내에서 클라우드 프로바이더별로 로직을 격리한다는 점입니다. AWS의 VPC와 Azure의 VNet은 네트워크라는 목적은 같지만 구성 요소가 완전히 다릅니다.
억지로 하나의 모듈로 통합하기보다, 각각의 전용 모듈을 만들고 상위 레벨에서 이를 오케스트레이션하는 것이 확장성 측면에서 유리합니다.
복수 공급자(Multiple Providers) 설정 패턴
Terraform의 강력함은 하나의 State 파일 내에서 여러 프로바이더를 동시에 제어할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 AWS Route53에서 Azure의 Public IP를 가리키는 DNS 레코드를 생성하는 등의 상호 운용이 가능해집니다.
다음은 AWS와 Azure 프로바이더를 동시에 설정하고 사용하는 실무 코드 예제입니다.
# versions.tf
terraform {
required_providers {
aws = {
source = "hashicorp/aws"
version = "~> 5.0"
}
azurerm = {
source = "hashicorp/azurerm"
version = "~> 3.0"
}
}
}
provider "aws" {
region = "ap-northeast-2"
alias = "seoul"
}
provider "azurerm" {
features {}
subscription_id = "xxxx-xxxx-xxxx"
}
# main.tf
resource "aws_s3_bucket" "data_lake" {
provider = aws.seoul
bucket = "my-multi-cloud-data-lake"
}
resource "azurerm_storage_account" "backup" {
name = "mymulticloudbackup"
resource_group_name = azurerm_resource_group.rg.name
location = azurerm_resource_group.rg.location
account_tier = "Standard"
account_replication_type = "LRS"
}동일한 클라우드 내에서 여러 리전(Region)을 다뤄야 하거나, 서로 다른 계정을 참조해야 할 때는
alias 메타 인수를 사용하여 프로바이더 인스턴스를 명확히 구분해야 합니다.
Terraform State 파일의 원격 관리 및 격리
멀티 클라우드 환경에서 가장 큰 위험 요소는 Blast Radius(폭발 반경)입니다. 하나의 거대한 tfstate 파일에 모든 클라우드 리소스를 담는 것은 매우 위험합니다.
State 파일이 손상되거나 락(Lock) 충돌이 발생할 경우, AWS와 Azure 인프라 전체가 마비될 수 있습니다. 따라서 환경(Prod, Stage)과 클라우드(AWS, Azure) 단위로 State 파일을 잘게 쪼개야 합니다.
Backend 구성 전략
- 저장소 이원화 지양: AWS용 State는 S3에, Azure용 State는 Blob Storage에 저장하는 방식은 관리 포인트를 늘립니다.
- 중앙 집중화: 운영 주체가 주로 사용하는 클라우드 한 곳(예: AWS S3 + DynamoDB)에 모든 State를 중앙 집중시켜 관리하는 것이 보안 감사와 접근 제어에 효율적입니다.
State 파일에는 데이터베이스 비밀번호나 액세스 키와 같은 민감 정보가 평문으로 저장될 수 있습니다. 반드시 S3 버킷의 서버 측 암호화(SSE)를 활성화하고, 접근 권한을 최소화하십시오.
Terraform vs Pulumi 기술 비교
최근 범용 프로그래밍 언어를 사용하는 Pulumi가 대두되고 있지만, 여전히 엔터프라이즈 표준으로 Terraform이 선호되는 이유는 명확합니다. 두 도구의 특성을 비교 분석했습니다.
| 비교 항목 | Terraform | Pulumi |
|---|---|---|
| 언어 방식 | HCL (독자적 DSL, 선언적) | Python, TS, Go 등 (범용 언어, 명령적) |
| 상태 관리 | State 파일 필수 (엄격한 관리 필요) | State 파일 필요 (Backend 서비스에 의존) |
| 커뮤니티/생태계 | 압도적인 Provider 및 모듈 보유 | 빠르게 성장 중이나 Terraform 대비 부족 |
| 진입 장벽 | 인프라 엔지니어에게 직관적 | 개발자에게 친숙, 운영자에겐 학습 곡선 존재 |
재해 복구(DR) 시나리오 적용
IaC를 통한 멀티 클라우드 관리의 최종 목표 중 하나는 완벽한 재해 복구(DR) 체계 구축입니다. AWS 서울 리전에 장애가 발생했을 때, 테라폼 코드의 변수(Variable) 수정만으로 Azure 리전에 즉시 대체 인프라를 배포할 수 있어야 합니다.
이를 위해서는 terraform.tfvars 파일을 환경별로 분리하여 관리하는 것이 중요합니다. 비상 상황 시 primary_cloud = "azure"와 같이 변수값을 변경하고 파이프라인을 실행함으로써, 수동 개입을 최소화한 DR 전환이 가능해집니다.
멀티 클라우드 인프라는 복잡하지만, 올바른 모듈화 전략과 State 관리 원칙을 준수한다면 그 어떤 환경보다 견고하고 유연한 시스템을 구축할 수 있습니다. 지금 바로 모놀리식(Monolithic) 구조의 테라폼 코드를 리팩토링하여 확장에 대비하십시오.
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