Cloud Computing
Cloud Computing
클라우드 컴퓨팅 개요
클라우딩 컴퓨팅의 정의 및 개념
- 클라우드 컴퓨팅은 클라우드(인터넷)을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 제공
클라우드 서비스 모델의 개요
- IaaS(Infrastructure as a Service)
- 가장 기본적인 범주, 클라우드를 통해 주문형 인프라 리소스를 제공
- PaaS(Platform as a Service)
- 클라우드를 통해 필요한 모든 리소스를 제공
- SaaS(Software as a Service)
- 전체적인 클라우드 기반 어플리케이션을 제공
- 클라우드 IaaS, PaaS, SaaS 차이
클라우딩 컴퓨팅의 이점과 한계
- 이점
- 비용 / 속도 / 뛰어난 확장성 / 생산성 / 성능 / 안정성 / 보안
- 한계
- 공급 업체 종속의 위험
- 기본 클라우드 인프라에 대한 낮은 제어 수준
- 데이터 개인 정보 보호 및 온라인 위협과 같은 보안 위험에 대한 우려
https://azure.microsoft.com/ko-kr/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-cloud-computing
https://cloud.google.com/learn/advantages-of-cloud-computing?hl=ko
클라우드 서비스 제공업체
클라우드 서비스 제공업체 정의
- CPS(클라우드 서비스 제공업체)
- 기업에서 네트워크를 통해 주문형으로 액세스할 수 있는 클라우드 기반 컴퓨팅 등의 확장 가능한 컴퓨터 리소스를 제공하는 제 3자 회사
클라우드 서비스 제공업체 비교
- AWS
- 모든 범주에서 사용자가 요구하는 기능을 제공
- AWS만 사용해도 전체 인프라 스트럭쳐를 통합 운영 가능
- Azure
- 윈도우 플랫폼에 강함
- Google Cloud
- 제공된 크레딧 안에서 자유로운 서비스 이용이 가능
- 데이터 분석과 머신 러닝에 강함
- 다양한 브라우저에 대한 호환성이 좋음
- AWS, Azure, Google Cloud 비교
https://www.apptunix.com/blog/aws-vs-azure-vs-google-cloud-platform/
클라우드 컴퓨팅 트렌드
서버리스 컴퓨팅 이점
- 서버리스 컴퓨팅이란?
- 사용량에 따라 백엔드를 제공하는 방법
- 서버리스 컴퓨팅의 이점
- 낮은 비용 / 간편한 확장성 / 간단한 백엔드 코드 / 시간 단축
- https://www.cloudflare.com/ko-kr/learning/serverless/why-use-serverless/
- AWS 서버리스 서비스
- https://aws.amazon.com/ko/serverless/
- Azure 서버리스 서비스
- https://azure.microsoft.com/ko-kr/solutions/serverless
엣지 컴퓨팅
- 엣지 컴퓨팅이란?
- 정보 저장 및 컴퓨팅 능력을 해당 정보를 생성하는 디바이스와, 이를 소비하는 사용자에게 더 가까이 제공하는 프로세스
- 중요성
- 기업이 원시 데이터를 보다 효율적으로 수집하고 분석할 수 있음
하이브리드 클라우드와 멀티 클라우드
- 하이브리드 클라우드란?
- 기업이 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드를 결합하여 하나의 인프라처럼 사용하는 클라우드 컴퓨팅 전략
- 멀티 클라우드란?
- 여러 퍼블릭 클라우드 서비스 공급자를 동시에 사용하는 클라우드 컴퓨팅 전략
→ 하이브리드 클라우드는 민감한 데이터와 어플리케이션을 보호하는 데 중점을 두고 일반적인 작업은 퍼블릭 클라우드에서 처리할 수 있는 반면, 멀티 클라우드는 벤더 종속성을 최소화하고 서비스 가용성과 비용 효율성을 높이기 위해 여러 클라우드 공급자를 동시에 사용하는데 의의를 둠.
https://www.samsungsds.com/kr/cloud-glossary/difference-hybrid-cloud-multi-cloud.html
클라우드 보안
클라우드 보안
- 클라우드 보인아리나?
- 클라우드 기반의 어플리케이션, 데이터, 인프라를 보호하기 위한 사이버 보안 조치의 모음.
- 클라우드 보안 작동 방식
- 데이터의 보호 보장, 규정 준수 지원 등에 대한 제어를 제공하기 위한 프로세스, 기술을 함께 구현하는 방법에 중점을 둠
- 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 일반적으로 공유 책임 모델을 따름
- 보안에 관해서는 제공업체와 고객 모두의 책임
클라우드 보안 솔루션 종류
- ID 및 액세스 관리(IAM)
- 데이터 손실 방지(DLP)
- 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM)
- 공개 키 인프라(PKI)
컨테이너와 오케스트레이션
컨테이너화
- 컨테이너화란?
- 어플리케이션의 코드를 모든 인프라에서 실행하는 데 필요한 모든 파일 및 라이브러리와 함께 제공하는 소프트웨어 배포 프로세스
- 컨테이너 오케스트레이션이란?
- 컨테이너를 자동으로 관리할 수 있는 소프트웨어 기술
- 컨테이너 기술 유형
- Docker
- 다양한 플랫폼에서 컨테이너식 어플리케이션을 빌드 및 배포할 수 있는 오픈 소스 컨테이너 런타임 기술
- Kubernetes
- 방대한 수의 마이크로서비스를 배포, 조정 및 관리하는 데 사용하는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 도구
- Docker
- Docker vs Kubernetes
- 개발자는 Docker를 사용하여 컨테이너 이미지를 생성 및 조작하고, Kubernetes를 사용하여 여러 마이크로서비스를 대규모로 관리함
https://aws.amazon.com/ko/compare/the-difference-between-kubernetes-and-docker/
클라우드 컨테이너
- 클라우드 컨테이너란?
- 어플리케이션 코드, 라이브러리 및 클라우드에서 실행하기 위해 필요한 기타 종속성이 포함된 소프트웨어 코드 패키지
- 클라우드 컨테이너의 이점?
- 컨테이너를 다양한 클라우드 서버 또는 인스턴스에 배포하고 관리 가능
- 배포 간소화 / 유연성 / 복원력 / 확장성
- 클라우드 컨테이너 사용 사례
- 마이크로서비스
- DevOps
https://aws.amazon.com/ko/what-is/cloud-containers/
Kubernets
- 쿠버네티스 개요
- 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼
- 쿠버네티스 역할
- 서비스 디스커버리와 로드 밸런싱
- 스토리지 오케스트레이션
- 자동화된 롤아웃과 롤백
- 자동화된 빈 패킹
- 자동화된 복구
- 시크릿과 구성관리
https://kubernetes.io/ko/docs/concepts/overview/
클라우드에서의 머신러닝과 AI
클라우드 서비스를 통한 머신러닝
- 클라우트 컴퓨팅을 활용한 머신러닝의 장점
- 머신러닝 모델 학습에 필요한 대규모의 컴퓨팅 자원을 유연하게 제공
- 머신러닝 모델의 개발과 배포를 간소화
- 머신러닝 모델의 확장성과 접근성을 향상
- 머신러닝 모델의 운영 비용 절감
AI 및 ML 서비스
- Vertex AI
- ML 모델과 AI 어플리케이션을 학습 및 배포하고 AI 기반 어플리케이션에서 사용할 대규모 언어모델(LLM)을 맞춤설정할 수 있게 해주는 ML 플랫폼
- SageMarker
- 모든 사용 사례에서 ML을 지원하는 다양한 도구를 한 곳에 결합한 완전관리형 서비스
클라우드 자동화 및 DevOps
클라우드 환경에서 자동화의 중요성
- 하이브리드 환경과 멀티클라우드 환경은 사용자 관리의 복잡성을 높이기 때문에 수동으로 리소스 및 어플리케이션을 효과적으로 유지관리, 추적, 확장, 보호하기가 거의 불가능 → 자동화를 통해 일관성, 확장성, 속도 향상 가능
DevOps 관행 및 도구
- DevOps란?
- 소프트웨어 배포의 속도와 품질을 높이기 위한 새로운 업무 방식
- IaC(Infrastructure as Code, 코드형 인프라)란?
- DevOps의 핵심 사례
- 모델을 배포할 때마다 동일한 환경을 생성
- CI/CD란?
- DevOps의 핵심 사례
- 지속적인 통합 및 배포를 의미, 소프트웨어 개발 라이프사이클을 간소화하고 가속화하는 것이 목표
- CI/CD 파이프라인이란?
- CI/CD 프로세스를 자동화함으로써 인적 오류를 최소화하고, 프로세스에 대한 일관성을 유지하는 것이 목표
Terraform vs Ansible
- Terraform과 Ansible은 모두 IaC를 프로비저닝 할 수 있으며, Ansible은 어플리케이션과 서비스도 가능
- Terraform은 원하는 상태를 정의하여 IT 인프라 구성을 유지하려 하는 선언적 프로그래밍 방식을 사용
- Ansible은 원하는 상태에 도달하는 단계를 정의하여 IT 인프라 구성을 유지하려고 하는 절차적 프로그래밍을 사용
https://www.redhat.com/ko/topics/automation/ansible-vs-terraform
클라우드 비용 관리
클라우드 비용 최적화 전략
- 클라우드 리소스의 규모 적정 조정
- 사용되지 않는 리소스 제거
- 데이터 전송 비용 절감
- 스팟 인스턴스 활용
https://www.akamai.com/ko/glossary/what-is-cloud-optimization
클라우드 비용 모니터링 및 관리 도구
- 클라우드 모니터링 툴
- Google Opreation
- Microsoft Azure Monitor
- Amazon CloudWatch
- NCI 및 NCM
https://www.nutanix.com/kr/info/cloud-monitoring#bestpractices
https://cloud.google.com/architecture/framework/cost-optimization/monitor?hl=ko
댓글남기기