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클라우드 기반 데이터 보관 환경에서 객체 스토리지(Object Storage)는 백업의 핵심 기술로 자리 잡았다.AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage(GCS)를 포함한 주요 클라우드 서비스들은 모두 객체 스토리지를 기반으로 백업, 장기 보관, 복구 환경을 구성하도록 설계돼 있다.이번 글에서는 객체 스토리지 백업을 최적화하는 핵심 요소인 버전관리(Versioning), 라이프사이클 정책(Lifecycle Policy), 아카이빙(Archiving) 전략을 체계적으로 정리한다. 1. 객체 스토리지가 백업에 최적화된 이유1) 변경 단위 저장 구조객체 스토리지는 파일 단위의 불변 객체 저장 방식을 사용한다.데이터 변경 시 전체 파일을 다시 쓰는 것이 아니라 새 ..

멀티클라우드를 활용하는 기업이 늘어나면서, 서로 다른 클라우드 간에 데이터를 안정적으로 이동시키는 데이터 마이그레이션(Data Migration)은 핵심 과제가 되었다. AWS, Azure, GCP처럼 구조가 다른 서비스를 함께 사용할 때는 전송 속도, 데이터 무결성, 비용, 자동화 워크플로우 등 많은 요소가 복합적으로 작용한다.본 글에서는 멀티클라우드 환경에서 데이터 이동 자동화 전략과 실패를 막기 위한 실무형 체크리스트를 상세히 정리한다.1. 멀티클라우드 Data Migration이 필요한 이유멀티클라우드를 도입한 기업들은 다음과 같은 이유로 데이터 이동을 반복적으로 수행한다.● 비용 최적화저장 비용이 더 저렴한 클라우드로 장기 데이터를 옮기거나, 백업 데이터를 아카이빙 스토리지로 이동하는 경우가 많..

클라우드 네이티브 환경이 보편화되면서, 애플리케이션의 인프라 구조는 전통적인 가상머신(VM) 중심에서 컨테이너와 쿠버네티스 기반의 동적·분산형 아키텍처로 전환되었습니다. 이 변화는 개발 효율성을 크게 높였지만, 동시에 기존의 백업 전략으로는 대응하기 어려운 새로운 데이터 보호 과제를 만들어냈습니다. 이번 글에서는 쿠버네티스 환경을 포함한 클라우드 네이티브 백업 전략을 기술적으로 깊이 있게 분석하고, 실무에서 활용할 수 있는 접근법을 제시합니다.1. 클라우드 네이티브 환경의 특성과 백업의 어려움컨테이너 기반 시스템은 기본적으로 Ephemeral(휘발성) 구조입니다. 즉, 애플리케이션 인스턴스가 자동 확장되거나 삭제될 때 데이터가 함께 사라질 수 있습니다. 또한 마이크로서비스 구조에서는 데이터가 여러 서비스..