Cloud의 개념

#1 Cloud 기본 개념

1. Cloud Computing

• 공유구성이 가능한 컴퓨팅 리소스(네트워크, 서버, 스토리지, 애플리케이션 서비스)의 통합을 통해 어디서나 간편하게, 요청에 따라 네트워크를 통해 접근이 가능한 모델
• 인터넷 '너머'에 존재한는 클라우드 사업자의 컴퓨터에서 처리하는 서비스
• 기업 내에 구축한 시스템에서 처리가 아닌 클라우드 사업자의 데이터 센터 안의 시스템에서 처리
  • 금융 자산을 자신의 금고가 아닌 금융기관에 예치하는 것과 같음
• 특징
  • 주문현 셀프 서비스 : 개별 관리화면을 통해 서비스 이용
  • 광범위한 네트워크 접속 : 다양한 디바이스를 통해 서비스 접속
  • 리소스의 공유 : 여러 사용자가 공유
  • 신속한 확장성 : 스케일 업과 스케일 다운 가능 ( 스케일 : 처리능력 )
  • 측정 가능한 서비스 : 이용한 만큼 요금이 부가되는 종량제
• 장점 - 자체 시스템( 온프레미스 )과 비교
  • 경제성 : 사용하고자 하는 기간만 서비스로써 사용
  • 유연성 : 컴퓨팅 리소스를 필요할 때, 필요한 만큼 확장
  • 가용성 : 하드웨어에 장애가 발생하더라도 계속해서 서비스 사용 가능
  • 빠른 구축 속도 : 클라우드가 제공하는 하드/소프트웨어 이용

2. ?aaS ( as a Service )

• SaaS ( Software ) : 모든 부분을 제공받고 서비스에만 집중
• PaaS ( Platform ) : 도구와 서비스가 제공되고 애플리케이션을 운영은 사용자가 직접
• IaaS ( Infrastructure ) : 가상화 부분까지 제공받고 OS 부터는 모드 사용자가 설치하고 운영
  
  • Iaas의 대표적 서비스 : AWS ( Amazon Web Service ), Azure

Paas 제공 서비스

3. 이용 모델

• Public Cloud
  
  • 클라우드 사업자가 시스템을 구축, 인터넷망 등의 네트워크를 통해 특정 다수에게 서비스 제공
• Private Cloud
  • 클라우드 관련 기술이 활용된 자사 전용 환경 구축
• Comunity Cloud
  • 데이터 센터에서 공동 운용
• Hybrid Cloud
  • 위 3개의 Cloud 서비스들과 온프레미스 시스템을 연계

4. Cloud와 온프레미스 비교

• 클라우드 < 온프레미스
  • 대체적으로 온프레미스가 더 비쌈
  • 초기비용, 하드웨어와 소프트웨어 조달비용
  • 시설 관리비와 하드웨어 리스 비용 및 임대 비용, 회선비용
• 클라우드 > 온프레미스
  • 때에 따라 클라우드 비용이 더 비쌈
    • 5년 이상의 장기간에 걸쳐 시스템을 계속 사용하는 경우

 

#2 Cloud 서비스

1. 가상서버

• 물리적 서버의 CPU와 메모리, 스토리지 같은 하드웨어 자원을 소프트웨어로 논리적으로 나누어 사용
• 실제 서버와 마찬가지로, OS 및 애플리케이션을 동작
• 가상 CPU의 성능과 메모리 용량을 사용 용도와 시스템 규모에 맞게 선택
• LoadBalancer
  • 가상 서버를 이중화 또는 부하분산
  • 통신의 부하를 분산사여 대량의 접속에도 대응 가능하도록 시스템을 손쉽게 구축
  • Auto Scaling : 접속량 증가 시 서버 갯수를 자동으로 늘려준다.

 

   2. 스토리지

• 데이터 아카이브(보관) 및 백업(보호), 파일 서버, 재해 대책 등의 용도로 이용되는 대표적 서비스
• Amazon S3( Amazon Simple Storage Service )
  • 파일 단위로 저장/검색/삭제 하는 저장소
  • 다수의 데이터 센터에 데이터를 분산 저장하여 데이터의 손실 예방
  • 사용한 용량만큼 요금 부과
• Amazon S3 Glacier
  • 데이터 읽기에 많은 시간이 소요되기 때문에 빈번하게 읽을 필요가 없는 장기 보존용

 

   3. VPC ( Virtual Private Cloud)

• 가상네트워크를 만들어 개인 클라우드처럼 사용할 수 있는 서비스
• 송수신 정책을 설정하는 ' Security Group ( 보안그룹 )'이라는 기능을 설정
• 프라이빗 IP 주소가 할당된 네트워크에 가상 VPN 게이트웨이 제공

 

   4. Databases Service : RDS

• Amazon Aurora : AWS가 독자적으로 개발한 RDS
  • 최적화된 데이터베이스 엔진, 높은 성능과 가용성 등을 제공
• RDMS (Relational Database Management System : 관계형 데이터베이스 관리 시스템
• Amazon Redshift

 

   5. 클라우드 이전

• 리스트 앤 시프트
  • 현재 운영 중인 기존의 온프레미스 시스템을 클라우드 서비스로 이전
  • Lift : 기존 시스템을 변경하지 않고 그대로 클라우드로 옮기고
  • Shift : 수시로 클라우드에 최적화
• 이전하기 위한 4가지 접근 방법
  • 애플리케이션 단위의 시프트
  • 리프트 앤 시프트
  • 기존 IT 시스템과 클라우드 네이티브의 공존
  • 클라우드 네이티브 시프트

 

   6. 시스템 구축

• 온프메미스
  • 사용자의 요구사항에 따라 시스템 설계 후, 필요 제품과 서비스를 조달하여 구축
• 클라우드
  • 클라우드 서비스가 제공하는 표준화된 서비스를 조합
  • 이는 세세한 커스터 마이징보다 표준화된 시스템 구성을 채택

 

   7. 주요 관리 기능

• 구성관리, 성능관리, 운영관리, 멀티 클라우드 관리, 사용자 관리

 

#3 클라우드 서비스를 실현하는 기술 - 가상화

   1. 서버 가상화

• 하나의 물리적 서버 리소스에 여러 개의 서버 환경을 할당
• 물리 서버의 수가 줄어들기에 공간 절약과 비용 절감에 도움
• 하이퍼 바이저형
  • 하나의 물리 서버 하드웨어 위에 '하이퍼바이저'라는 가상화 소프트웨어를 동작
  • 그 위에 Linux와 Windows 같은 여러 게스트 OS를 가동
• 컨테이너 형
  • 하나의 OS 환경에서 애플리케이션의 실행 영역을 여러 개로 나누어 사용
  • 각각의 컨테이너는 다른 컨테이너에 영향을 주지 않아 별도 애플리케이션 실행
  • 서버 가상화는 하드웨어 환경 전체 / 컨테이너는 애플리케이션 실행 환경을 가상화
  • Docker : 대표적 컨테이너 타입 가상화 소프트웨어
  • Kubernetes : 운영 관리를 자동화하는 도구

 

   2. 스토리지 기술

• 블록 스토리지
  • 일정한 크기의 블록으로 나뉜 스토리지의 논리 볼륨을 블록 단위로 액세스 할 수 있는 스토리지
  • 서버와 스토리지가 데이터 교환 시 오버헤드가 적어 빠른 데이터 전송 가능
• 파일 스토리지
  • 파일을 그대로 읽고 쓸 수 있으며 공유 가능
• 오브젝트 스토리지
  • 데이터를 객체 단위로 처리, HTTP 기반의 REST 형식의 API
  • 쉽게 용량을 늘리고, 크기와 저장할 데이터의 수에 제한이 없다

 

   3. 네트워크 가상화

• VLAN
  • 하나의 물리적 네트워크를 여러 논리적인 네트워크로 분할
  • 네트워크 장비에 설정을 추가하여 분할 가능
• VPN
  • 가상으로 전용선과 같은 사설망을 연결
• NFV
  • 네트워크 기능을 소프트웨어로 구현하여 가상 서버 위에 구축

 

   4. 엣지컴퓨팅

• 일부 서버를 말단 디바이스에 가까운 영역에 분산 배치하여 일부 데이터를 처리
  • 기존 : 클라우드에 서버를 전부 배치하여 집중 처리 시 부하 및 네트워크 지연 등이 발생
  • 이후 : 실시간 데이터 처리와 높은 신뢰성