[e-비즈니스] 3. 클라우드 컴퓨팅

[학습내용]
1. 클라우드 컴퓨팅의 개념과 특징
2. 클라우드 컴퓨팅 서비스
3. 클라우드 컴퓨팅 배포 모델

[학습목표]
1. 클라우드 컴퓨팅이란 무엇인지 기존의 컴퓨팅 환경과 비교하여 설명할 수 있다
2. 클라우드 컴퓨팅의 특징인 자원의 공유, 광범위한 접속 환경, 빠른 탄력성, 서비스 용량의 측정, 주문형 셀프서비스의 의미를 설명할 수 있다
3. 클라우드 컴퓨팅을 서비스하기 위한 인프라스트럭처 (IaaS), 플랫폼 서비스 (PaaS), 소프트웨어 서비스 (SaaS)를 구분하고 서로 비교 설명할 수 있다
4. 클라우드 컴퓨팅 배포 모델인 공공 클라우드, 사설 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 하이브리드 클라우드를 구분하고자 서로 비교 설명할 수 있다.

 

1-1. 클라우드 컴퓨팅

• '클라우드 컴퓨팅'의 정의

: '클라우드 컴퓨팅'은 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 IT자원을 서비스로 제공하는 방식

→ 사용자는 인터넷에 연결된 서비스 제공자의 ‘클라우드 데이터 센터’에 접속한 후 소프트웨어, 스토리지, 서버, 네트워크 등 다양한 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고, 사용한 만큼 비용을 지불하게 됨

(예- 마이크로소프트: ‘오피스 온라인’이라는 이름으로 따로 소프트웨어를 설치하지 않아도, 웹 브라우저 상에서 기존의 워드작업을 언제 어디서나 실행할 수 있는 환경을 구축. 또한 작업을 마친 문서는 내 컴퓨터에 저장되지 않고 마이크로소프트사가 제공하는 ‘원드라이브’라는 가상 스토리지에 저장됨. → 소프트웨어와 스토리지가 클라우드 서비스로 제공되는 대표적인 예)

클라우드 컴퓨팅
- 가상화된 IT 자원을 기업이나 개인에게 필요에 따라 인터넷을 통하여 '서비스형태'로 제공하는 것
- 사용자에게 언제 어디서나 인터넷 접속만으로 사용자가 필요로 하는 컴퓨팅 환경을 제공하고 사용자는 사용한 컴퓨팅 자원에 대한 만큼 비용을 지불하는 주문형 IT 서비스 
- 가상화와 분산처리 기술을 기반으로 클라우드를 통해 사용자에게 소프트웨어, 플랫폼, 인프라 드의 IT 서비스를 제공함
*클라우드 컴퓨팅 서비스 도입으로 인해 IT 자원에 대한 인식이 '소유'에서 '임대'로 변화하고 있음 *

1-2. '클라우드 컴퓨팅'의 특징

1) 자원의 공유

: 클라우드 컴퓨팅 제공자는 컴퓨터 자원의 풀 (pool)을 형성하고, 다수의 고객들이 이를 공유하고 필요한 만큼 나누어 쓰게 됨.

이를 위해서 클라우드 서비스 제공업자는 수천, 수만 개의 서로 다른 범용 버서를 한자리에 모아 둔 물리적 장소인 ’데이터 센터‘를 운영함으로써, 규모의 경제를 통한 자원의 공유를 극대화시킬 수 있게 됨.

• 필요한 기술: 흩어진 자원을 모아주는 그리드, 분산 컴퓨팅 기술/ 모아진 자원을 효과적으로 배분시켜 줄 수 있는 가상화 기술

- 그리드/ 분산 컴퓨팅 기술

: 높은 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 작업의 수행을 위해서 인터넷 상에 분산되어 있는 다양한 시스템과 자원들을 공유하여 가상의 슈퍼컴퓨터와 같이 활용하는 방식을 의미함

→ '클라우드 컴퓨팅' 과 비교
: 공, 다양한 자원을 연결하여 사용하는 점/ 차, 서비스 제공자의 대규모 데이터 센터에 범용 컴퓨터들이 집적되어 있다는 점

 

- 가상화 기술 (모아진 자원을 공유하기 위해서 사용)

: 하나의 서버에는 하나의 운영 체계를 설치해야 한다는 통상적인 방식과 달리 하나의 서버 위에 가상화 소프트웨어를 설치해 줌으로써, 하나의 물리적 서버 위에 2개 이상의 서로 다른 운영 체계를 설치하고 독립적으로 운영할 수 있게 됨

→ 여러 대의 가상 서버를 동적으로 할당, 생성, 소멸시킬 수 있는 기능을 할 수 있게 되고 필요한 사람이 돌아가며 리소스를 나누어 쓰게 됨으로써 컴퓨팅 자원의 효율성이 높아짐

 

2) 광범위한 네트워크를 통한 접속

: '클라우드'는 언제 어디에서든지 기기의 종류에 상관없이 인터넷을 통하여 접속이 가능함

→ 네트워크를 통해서 클라우드에 접속하여 사용자들은 가상화된 서버를 관리하기도 하며, 웹 기반의 다양한 서비스를 제공받기도 함     (가상화된 서버: 지역적 경계가 사라지고, 세계화)

→ 클라우드 환경을 외부에서 사용함에 따라, 접근 및 관리방식이 표준화되고 명확해야 함: 표준은 공개 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 (Open AI)를 통해 이루어짐

(예- 가상화된 서버를 외부에서 접속하기 위한 명령, 새로운 가상서버를 생성하는 명령, 데이터를 저장 장소에 넣고 빼는 명령, 가상 서버상의 여러 가지 애플리케이션을 시작하고 중지시키는 명령, 더 이상 필요하지 않는 서버 인스턴스를 제거하는 명령 등 다양한 원격조정을 위한 표준이 필요함 / + 다음에 언급할 프로그램 개발환경을 제공하는 플랫폼 서비스인 경우 개발자가 표준에 맞춰 애플리케이션을 개발하여야 하고 따라서 이런 표준을 제공하는 API 역할은 더욱 중요해짐

+ 사용자의 입장, 스마트폰과 태블릿, 랩탑 컴퓨터 등 다양한 클라이언트 기기들이 표준을 따르기만 하면 네트워크를 통해 쉽게 클라우드에 접속할 수 있고 원하는 서비스를 제공받게 됨)

 

3) 빠른 탄력성

: 사용자의 요구에 따라 컴퓨팅 자원 (가상 서버 인스턴스의 개수)이나 데이터 저장소의 크기를 빠른 시간 내에 확장, 축소할 수 있는 탄력성을 제공하게 됨

→ 사용자의 요구 사항의 벼화에 신속하게 대처하기 위해 (수초 내에 이루어짐), 대부분 서비스 공급자의 관여가 필요없이 자동으로 진행됨 + 실시간으로 측정되는 사용자별 서비스 용량은 자동적으로 컴퓨팅 자원을 확장, 축소, 배분, 그리고 최적화할 수 있게 함

+ '변화가 심한 수요에 대하여 적절하게 자동으로 부하를 서로 다른 서버나 스토리지로 분산시키는 작업이 매우 중요함' 

(예- 인터넷 쇼핑몰의 경우, 크리스마스나 명절 등에는 갑자기 고객이 늘고 많은 컴퓨팅 자원을 요구하게 되지만, 평균 수요는 이에 훨씬 못 미침

- 과거) 가장 고객이 몰리는 경우를 대비하여 대용량의 서버들을 구매하고 나머지 기간 동안 이들 서버 가동률은 매우 낮을 수밖에 없었음
- 현재) 가상 서버기술을 이용함에 따라 언제든지 원하는 만큼 서버 인스턴스 수를 늘렸다 줄이는 것이 가능해지고, 서비를 구매하는 데 들어가는 비용을 낭비할 필요가 없게 됨

 

4) 서비스 용량의 측정

: 사용자는 필요한 만큼만 컴퓨팅 자원을 사용하고, 사용량에 따라 요금을 지불하는 방식을 따르게 됨.

(전기, 가스, 수도 등 유틸리티를 사용하는 방식과 유사함 → ‘유틸리티 컴퓨팅’)

→ 클라유드 제공업자는 이를 위해, 사용자들이 이용한 저장 용령, 프로세싱 용량, 네트워크 대역폭 사용량 등을 정확히 측정할 필요가 생김

 

5) 주문형 셀프서비스

: 클라우드 제공업자는 사용자에게 아무런 요구를 하지 않으며 단지 가능한 서비스 항목들을 식당의 메뉴처럼 제시함. 사용자는 자신들의 필요에 따라 서비의 용량, 스토리지 용량, 네트워크 용량 등을 선택하고 이에 따라서 차등화된 서비스가 제공되는 셀프서비스 형식을 따름 → 클라우드 서비스 제공자는 사용자의 수요에 따른 탄력적인 대응이 필요함

[클라우드 컴퓨팅의 경제적 효과]
- 비즈니스 단기 변화에 신속대응
- 신규 투자 비용 절감
- 운영 구조 합리화 (회계처리 관점) = 고정자본비용 -> 운영비용

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2. 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델

= 클라우드 환경에서 제공되는 서비스는 , 많은 컴퓨터를 연결한 강력한 연산처리 기능 서비스, 원격으로 소프트웨어를 이용하는 서비스, 데이터를 저장해 주는 스토리지 서비스, 원격으로 소프트웨어를 이용하는 서비스, 데이터를 저장해 주는 스토리지 서비스, 소프트웨어 개발자가 애플리케이션을 만들 수 있는 장소를 제공하는 서비스 등 점차 다양해지고 있음

-> 이러한 서비스를 크게 'IaaS/ SaaS/ PaaS' 의 세가지 형태로 구분할 수 있음

 

[기업의 소프트웨어 관리 측면에서 ‘클라우드 서비스의 장점’]

2-1. 인프라스트럭처 서비스 (IaaS) - 가장 기본적인 서비스 모델

: 사용자가 필요로 하는 서버 등 컴퓨팅 능력, 데이터 저장공간, 파일보관 서비스 등의 기반구조를 제공함

-> 사용자는 더 이상 IT 인프라를 구매하거나 소유하지 않고, 클라우드 서비스 제공업체에게 빌려 쓰며 ‘상당한 비용절감 효과’를 누릴 수 있게 됨

= 사용자는 값비싼 서버를 구매, 설치할 필요 없이 클라우드 제공업체를 통해 자신이 필요로 하는 CPU 용량, 하드디스크 크기, 방화벽 설정 여부, 운영체제의 종류에 따라 가상 서버 인스턴스를 수분 내에 생성할 수 있음

→ 장점) 가상 서버 설치 후엔, 자신이 원하는 소프트웨어를 자유롭게 설치 및 조작할 수 있는 유연성 및 제어권을 가지게 된다는 점. (하지만, 서버운영에 대한 사전 지식이나 경험이 없다면 서버를 운영하는 복잡한 환경을 사요자가 직접 관리해야 하는 어려움이 따름)
→ 단점) 사용자는 각각의 가상 서버 인스턴스들을 사용한 시간, 데이터의 이동을 위해 제공받은 네트워크 서비스, 사용한 저장공간의 크기 등에 따라 차별화된 요금을 지불하게 됨

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[주요특징]
- 스토리지, 서버, 메모리 등 컴퓨팅 인프라 구축에 필요한 가상 하드웨어 자원을 제공
- 자체 인프라 구축에 부담을 느끼는 중소기업 고객이 주요 대상
- KT Cloud, Amazon EC2 & S3 가 대표적인 서비스임

2-2. 소프트웨어 서비스 (SaaS)

: 소프트웨어 자체를 다수의 사용자의 요청에 따라 제공하는 웹 기반의 애플리케이션 서비스

• [일반 사용자 측면] 오피스 온라인: 사용자는 웹상에서 워드, 엑셀, 파워포인트 등의 개인용 소프트웨어를 언제 어디서나 이용할 수 있음/ 구글도 ‘구글드라이브’를 통해 문서작업 및 저장서비스를 제공함

->  이러한 웹 기반 소프트웨어 서비스는 웹을 통해 제공되므로 직장, 집에서나 이동 중 휴대기기에서도 생산성을 발휘할 수 있음

-> 웹에서 작업하고 저장된 문서, 스프레드시트, 프리젠테이션 등을 클라우드에 저장함으로써, 여러 사용자가 동시 협업을 통하여 수정할 수 있고 항상 최신 버전을 유지할 수 있다

 

• [기업 측면] 클라우드 서비스 사용: 고객관계 관리_ CRM 시스템이나 전사적 자원관리_ERP 시스템과 같은 대규모 소프트웨어 애플리케이션들을 운영하기 위함

→ 고객관리 시스템 서비스를 제공하는 Salesforce.com)델 컴퓨터가 Salesforce.com의 고객으로서 제공받는 고객관리 시스템 화면을 보여줌/ 텔 컴퓨터는 자신의 고객정보들을 Salesforce.com이 제공하는 클라우드 저장소에 저장하고, 다양한 고객 분석과 관리에 관련한 애플리케이션을 웹 브라우저상에서 구동할 수 있음

→ 프로그램 패키지를 대량으로 구매, 개별 직원들의 컴퓨터에 설치할 필요가 없으니 초기 비용을 줄일 수 있음/ 프로그램 오류나 장애, 업그레이드 등에 대해 신경쓸 필요가 없으니 관리가 수월해짐

→ 모든 정보가 클라우드 서버에 저장되므로 언제 어디서든 인터넷을 통해 서비스를 사용할 수 있음 (소프트웨어를 직접 서비스 받음으로써, 사용자는 인프라스트럭처 서비스(IaaS)와 비교할 때 복잡한 서버 환경에 대한 전문지식 없이 손쉽게 원하는 애플리케이션을 웹 브라우저를 통해 사용하는 편리함이 주어짐 *반대로, 사용자의 서비스에 대한 유연성 및 제어권을 약해짐 *

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[주요특징]
- 소프트웨어나 애플리케이션을 엔드 유저 (End-User)에게 제공
- 사용자는 소프트웨어를 직접 구매해 자신의 단말기에 설치하는 대신 웹 접속을 통한 임대 형태로 사용
(예- Google Apps, Salesforce CRM 등이 대표적 서비스)

2-3. 플랫폼 서비스 (PaaS)

: 플랫폼 서비스는 인프라스트럭처 서비스 (IaaS)와 소프트웨어 서비스 (SaaS)의 중간 단계에 해당함

( 애플리케이션을 개발, 실행할 수 있는 플랫폼을 제공함 )

→  주 서비스 사용자= 애플리케이션 개발자들 )  애플리케이션을 개발, 실행할 수 있는 플랫폼을 클라우드를 통해 제공받게 되며 인프타스트럭처 서비스와 같이 서비의 운영체계 자체를 제어하지는 않음

(과거: 소프트웨어를 개발하기 위해서는 개발 프로그램이나 개발을 위한 서버 환경을 직접 구축하여야만 했음

→ 현재: 플랫폼 서비스를 이용하면 개발환경을 위한 투자 비용이 매우 저렴해질 뿐만 아니라, 재활용이 가능한 모듈이나 라이브러리를 이용하여 보다 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있음)

• 구글 앱 엔진: 구글앱을 개발자들이 바로 사용할 수 있는 개발환경을 이미 잘 알려진 파이썬과 자바 두 개의 프로그래밍 언어를 기반으로 제공함/ 또한, 구글의 로그인 서비스, 이메일 서비스, 지도 서비스 등 공유한 가능한 개발 모듈을 앱 엔진이 제공하는 플랫폼을 통해 손쉽게 자신의 애플리케이션에 통합 가능
• 윈도우의 Azure: 클라우드상에서 ''비주얼 스튜디오" 라고 불리는 소프트웨어 개발 도구와, '.NET' 프로그래밍 라이브러리, SQL 데이터베이스와 IIS 라 불리는 웹 서버 등을 하나의 개발환경 패키지 형태로 제공하고 있음. (-> 개발자들은 고가의 서버장비를 구매할 필요 없이, 웹 브라우저를 통해 Azure 클라우드에 접속하고, 아무런 어려움 없이 소프투웨어 개발을 할 수 있게 되었음

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[주요특징]
- 프로그램/ 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 툴이나 플레임워크 등을 제공
- 고가 장비나 개발 툴을 구매하지 않고도 소프트웨어 개발이 가능
(예- Google App Engine, Windows Azure, Facebook F8 등이 대표적 서비스임)

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3. 클라우드 딜리버리 모델 (컴퓨팅 배포 모델)

3-1. 공공 클라우드 (Public)

- 불특정 다수가 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원을 공유 사용 (논리적 분할)

(= 아마존, 구글, 애플, MS, Salesforce.com 과 같은 '대규모 클라우드 제공업체가 공유 가능한 컴퓨팅 자원을 일반 사용자에게 제공하는 클라우드 서비스 배포 형태를 말함 -> 국내에서의 KT, SKT, LG 등)

1) 장점

- 거대한 규모의 데이터 센터를 운영함으로써 가장 큰 규모의 경제 효과를 누릴 수 있음

- 인터넷에 접속하여 IT 자원을 쉽게 이용

- 적은 비용으로도 다양한 서비스 이용 

2) 단점

- 보안성이 낮음

- CSP 에 대한 의존도가 높음

 

3-2. 사설 클라우드 (Private Cloud)

- 특정 회사 전용의 클라우드를 구축하여 컴퓨팅 자원을 사용 (물리적 분할)

(= 기존의 내부 IT 운영의 효율성과 관련 자원의 활용도를 높이기 위해 가상화와 자원의 공유 등 클라우드 컴퓨팅의 핵심적 기술을 '내부적'으로 활용하는 것을 말함 -> 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 자신이 데이터 센터를 독자적으로 운영하여야 하기 떄문에 대부분 IT 자회사를 가진 대기업들이 활용함)

* 기업이 이미 대용량 서버와 네트워크 장비 등 IT 자원에 상당한 투자를 하였을 경우, 이를 포기할 수 없음 *

 

1) 장점

- 자원 독점으로 보안성이 높음

- 중요 시스템에 적용 가능

2) 단점

- 초기 투자비용이 많이 소요

- 확장이 떨어짐 

 

-> 금융 기업) 은행이나 투자 회사 등이 다루는 고객이나 기업의 정보는 대부분 외부로 노출되면 큰 파장을 가져올 수 있는 민감한 정보들이 많음, 따라서 많은 경우 공공 클라우드를 이용하기 보다는 '사설 클라우드를 선호하게 됨'. 

-> 사설 클라우드는 이와 같이 '보안 관리나 법적 규제와 상충되지 않은 장점이 있지만, 이를 위해서는 충분한 내부 사용자가 있어야만 자원의 공유가 효과적으로 이루어질 수 있으며, 규모의 경제 면에서는 공공 클라우드에 비해 비용 감소 효과는 줄어듦

 

3-3. 하이브리드 클라우드 (Hybrid Cloud)

- Private + Public 조합형으로 컴퓨팅 자원을 분산 이용

(= 공공 클라우드와 사설 클라우드의 조합을 의미하는데 기업 내 중요한 정보와 처리는 사설 클라우드를 운영하고, 그 외 백오피스 업무 등 상대적으로 중요하지 않는 정보와 처리는 공공 클라우드에 위탁하는 방식을 말함)

* 평상시에는 사설 클라우드를 이용하다 성수기 온라인 쇼핑몰과 같이 한시적으로 공공 클라우드를 통해 서비스를 확장하는 모델도 사용되는데 -> 이런 경우를 '클라우드 버스팅'이라고 부름 *

 

- 사설 클라우드 성격의 '공공 클라우드' 인 '가상사설 클라우드'가 새로운 해법으로 대두되고 있음 -> 데이터 센터는 기업 외부 공공 클라우드로 존재하지만, 기업과 클라우드 제공업체 간에 가상사설 네트워크를 수립하여 마치 사설 클라우드와 같은 효과를 누릴 수 있음 (비싸지 않음, 공공 클라우드 비용에 VPN 접속에 대한 추가 요금만 지불하면 되기 때문에 많은 중소기업이 도입을 고려하고 있음)

 

1) 장점

- 보안 필요 영역은 Private 사용

- 그 외는 Public 사용

2) 단점

- 데이터, 업무 분산처리로 인한 동기화

 

3-4. Multi 클라우드 (Multi Cloud) & 커뮤니티 클라우드

• 멀티 클라우드

-  여러 업체의 클라우드를 구성하는 클라우드 환경

(예- 컴퓨팅 및 스토리지 서비스는 A사 서비스, 머신러닝 및 데이터 분석 기능은 B 사를 활용하고, 개발 및 테스트 환경을 C 사 서비스를 이용하는 경우)

- 여러 CSP 의 서비스 및 기술을 통합하여 비즈니스 요구에 맞게 최적화된 솔루션을 구축

1) 사용하는 이유

- 특정업체에 종속되지 않기 위해서

- Application reliability 를 높이기 위해서 (위험을 줄이기 위해서)

- 클라우드 업체 각각의 서비스 장점을 취하기 위해서 (예- GCP TensorFlow)

2) 고려사항

- 유연성을 높아졌으나 보안 강화 이슈

- Security as a Service (SECaaS) 등장

- 복잡성이 높아질수록 MSP 의 역할이 중요해짐

* 멀티클라우드 전략이 가능해진 것은 'Microservices 사용의 활성화 때문임 *

• 커뮤니티 클라우드

- '커뮤니티 클라우드'는 동일하거나 유사한 관심 업무, 공통의 법적 보안적 요구사항 등이 요구되는 기관들로 구성된 커뮤니티  기반의 클라우드

( -> 커뮤니티에 속한 사용자들 사이에 데이터의 상호 교환이 용이하고 공통된 애플리케이션의 활용 또한 용이함)

예) 아마존이 정부 기관 종사자들을 위한 시작한 '정부 클라우드' (Amazon Govenment Cloud)

+ 우리금융 그룹 계열사는 몇 가지 업무 (퇴직연금신탁)는 가상화를 통해서 하나의 시스템을 사용하고 있음

[MSP _ Managed Service Provider] 역할
- CSP_Cloud Service Provider = 클라우드 기반으로 IT 인프라 및 SW 서비스를 제공하는 사업자
   -> 국외) AWS, Azure, GCP/ 국내) KT 클라우드, 네이버 클라우드, NHN 클라우드

- MSP_Managed Service Provider= 클라우드 도입을 위한 컨설팅, 전환, 구축, 운영 서비스 등을 제공하는 사업자
  -> 메가존클라우드, 베스핀 글로벌, 삼성 SDS, LG CNS, GS 네오텍
  -> 클라우드 서비스 제공자 (CSP)의 서비스를 고객이 원하는 형태로 구축, 운영해주는 클라우드 관리 서비스 제공자
  -> 효율적이고 안정적으로 '데이터 분석, AI 활용, 블록체인 등'의 서비스를 제공

 

[클라우드 네이티브]

- 클라우드 컴퓨팅 모델의 장점을 최대한 활용할 수 있는 애플리케이션을 개발하고 구축하며 실행하는 방법론
- 설계부터 '클라우드 환경에 맞게 애플리케이션의 아키텍처를 설계해 클라우드 환경에 대한 종속을 없애겠다는 것
- 방법론) 기술적 요소, 솔루션, 조직 문화 등이 포함됨 
* 2-25년에는 출시되는 앱의 90% 이상이 클라우드 네이티브로 구현 *

-> 클라우드 (Infra Foucs)
= 서버, 스토리지 등 인프라 자원의 고가용성, 유연성에 초점이 맞춰온 서비스형 인프라 중심의 클라우드 컴퓨팅
-> 클라우드 네이티브 (Application Focus)
= 실제 기업의 경쟁력을 책임지는 애플리케이션의 유연성, 확장성, 고가용성 등 효율과 효과를 높이는데 직접적 영향을 주는 설계, 개발, 배포, 운영하는 개념과 기술
'클라우드 컴퓨팅의 장점을 최대한 활용할 수 있는 정보 시스템의 분석, 설계, 구현 및 이를 실행하는 환경'

- 클라우드 네이티브 컴퓨팅 (3가지 기술 요소)
(1) MSA (Micro-Service Architecture)
  = 애플리케이션을 상호독립적인 최소 구성요소(모듈)로 분할
  = 독립적으로 기능함 (단독으로 실행가능하고 배포 가능함)
  = 비즈니스 기능 (서비스) 마다 애플리케이션 서버와 DB 서버를 분리하는 방식
  = 마이크로서비스 간의 연결은 API 를 이용함
  = 가장 간단한 예 -> 로그인 (인증서비스), 검색창의 자동완성 서비스 등
(2) Container
  = 마이크로서비스를 다양한 환경에서 독립적으로 실행 (HW/ OS 독립성)토록 해줌
  = 실행을 위한 모든 것 (libraries, config, files etc) 을 담고 관리함
  = 가볍고, 컴퓨팅 자원을 많이 소비하지 않고, 물리적으로 어디에 있는지 상관없음
  = 다양한 컴퓨터 환경에서 소프트웨어를 배포/ 실행하기 위한 방법
  = 신기술 혹은 향상된 프로세스를 구현하기 위해서 해당 모듈에만 빠르게 적용
(3) 데브옵스 (DevOps) 개발 방법
  = 개발(Dev)과 운영(Ops)가 가까이 합쳐져야 한다는 개념
  = 클라우드 네이티브를 지향하는 문화, 프로세스, 자동화 도구를 포괄하는 개념
  = Jira, Confluence 를 비롯한 다양한 지원도구가 활용됨
  = CI/ CD (Continuos Integration/ Continuous Deployment) -> 지속적으로 개발, 테스트, 통합, 배포

• Edge Computing <-> 클라우드

- 정의) 중앙 데이터 센터가 아닌, 데이터 생성 지점과 가까운 장소에서 데이터를 처리하고 분석하는 분산 컴퓨팅 아키텍처

 

- 기존 클라우드 컴퓨팅) 

: 모든 데이터 처리를 중앙 데이터 센터에서 수행하며, 인터넷을 통해 데이터를 전송하고 처리함- Edge 컴퓨팅) 데이터 전송 시간과 대역폭 제한으로 인해 지연시간과 높은 대기시간을 초래할 수 있음/ 이러한 문제를 해결하기 위해 '인터넷과 멀리 떨어진 곳에서 데이터를 처리하고 분석'함.=> 데이터 생성 지점과 가까운 곳에 있는 컴퓨팅 장치에서 데이터를 처리하므로 지연시간과 대기시간을 줄이고, 데이터 전송 대역폭을 절약할 수 있음 

 

예) 스마트 시티나 스마트 공장에서는 수많은 IoT 센서에서 수집한 데이터를 실시간으로 분석해야 함. 

-> 중앙 데이터 센터에서 처리하면 '지연시간이 발생'하므로, 이러한 데이터 처리를 지원하는 Edge Computing 이 필요함

 

 

 

 

 

 

 

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