클라우드 컴퓨팅: 두 판 사이의 차이
기술노트
(IT 용어 정리 - 클라우드 컴퓨팅 추가) |
편집 요약 없음 |
||
| 1번째 줄: | 1번째 줄: | ||
== 개요 == | == 개요 == | ||
클라우드 컴퓨팅( | '''클라우드 컴퓨팅'''(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크, 소프트웨어 등)을 필요에 따라 즉시 제공하는 기술입니다. 사용자는 직접 하드웨어를 구매하거나 관리하지 않고도 원하는 자원을 사용할 수 있으며, 일반적으로 사용량 기반의 종량제(pay-as-you-go) 모델을 따릅니다. 이러한 방식은 기업이 초기 인프라 투자 비용을 줄이고, 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 도와줍니다. ([위키백과, 우리 모두의 백과사전][1]) | ||
=== 초기 개념 === | |||
클라우드 컴퓨팅의 개념은 1960년대 메인프레임 컴퓨터의 타임셰어링(time-sharing) 시스템에서 시작되었습니다. 이후 1990년대에는 네트워크를 통한 분산 컴퓨팅 개념이 발전하였고, 2000년대 중반부터 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등의 상용 클라우드 서비스가 등장하면서 본격적인 클라우드 컴퓨팅 시대가 열렸습니다. ([Wikipedia][2]) | |||
== 주요 개념 == | |||
* '''가상화(Virtualization)''': 물리적인 하드웨어 자원을 논리적으로 분리하여 여러 개의 가상 머신으로 활용하는 기술로, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기반 기술입니다. | |||
* '''멀티테넌시(Multi-tenancy)''': 하나의 물리적 인프라를 여러 사용자가 공유하되, 각 사용자의 데이터와 애플리케이션은 분리하여 보안과 프라이버시를 유지하는 구조입니다. | |||
* '''자동화(Automation)''': 자원의 프로비저닝, 스케일링, 모니터링 등을 자동으로 수행하여 운영 효율성을 높입니다. | |||
== 서비스 모델 == | == 서비스 모델 == | ||
=== 서비스형 인프라스트럭처 (IaaS) === | === 서비스형 인프라스트럭처 (IaaS) === | ||
사용자가 가상 서버, 스토리지, 네트워크 등의 인프라 자원을 필요에 따라 사용할 수 있는 모델입니다. 예: AWS EC2, Microsoft Azure Virtual Machines | |||
=== 서비스형 플랫폼 (PaaS) === | === 서비스형 플랫폼 (PaaS) === | ||
애플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼을 제공하는 모델로, 개발자는 인프라 관리 없이 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다. 예: Google App Engine, Heroku | |||
=== 서비스형 소프트웨어 (SaaS) === | === 서비스형 소프트웨어 (SaaS) === | ||
인터넷을 통해 소프트웨어를 서비스 형태로 제공하는 모델로, 사용자는 설치 없이 브라우저 등을 통해 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 예: Gmail, Microsoft Office 365 | |||
=== 서버리스 컴퓨팅 === | === 서버리스 컴퓨팅 === | ||
개발자가 서버를 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있는 모델로, 이벤트 기반으로 자동 확장되며 비용 효율성이 높습니다. 예: AWS Lambda, Azure Functions | |||
== 배치 모델 == | == 배치 모델 == | ||
=== | === 공개형 클라우드 (Public Cloud) === | ||
=== | 다수의 사용자가 공유하는 클라우드 환경으로, 일반적으로 클라우드 서비스 제공자가 운영합니다. 예: AWS, Google Cloud | ||
=== 혼합형 클라우드 === | |||
=== 폐쇄형 클라우드 (Private Cloud) === | |||
단일 조직이 독점적으로 사용하는 클라우드 환경으로, 보안과 제어가 중요한 경우에 사용됩니다. | |||
=== 클라우드 | |||
== | === 혼합형 클라우드 (Hybrid Cloud) === | ||
공개형과 폐쇄형 클라우드를 조합하여 사용하는 모델로, 유연성과 확장성을 동시에 제공합니다. | |||
=== 멀티 클라우드 (Multi-Cloud) === | |||
여러 클라우드 서비스를 동시에 사용하는 전략으로, 특정 공급자에 대한 종속을 줄이고 가용성을 높입니다. | |||
== 특징 == | |||
* '''주문형 셀프 서비스''': 사용자가 필요할 때 즉시 자원을 요청하고 사용할 수 있습니다. | |||
* '''광범위한 네트워크 접근''': 인터넷을 통해 다양한 디바이스에서 서비스에 접근할 수 있습니다. | |||
* '''자원 풀링''': 다수의 사용자가 자원을 공유하되, 각 사용자의 데이터는 분리되어 관리됩니다. | |||
* '''탄력성''': 수요에 따라 자원을 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다. | |||
* '''측정 서비스''': 사용량을 모니터링하고, 이에 따라 비용을 청구합니다. ([Wikipedia][3]) | |||
== 장점 == | == 장점 == | ||
* 초기 인프라 투자 비용 절감 | |||
* 빠른 서비스 배포 및 확장성 | |||
* 유지보수 및 운영 효율성 향상 | |||
* 글로벌 접근성 및 협업 용이성 | |||
== 제한 및 단점 == | == 제한 및 단점 == | ||
* 데이터 보안 및 프라이버시 우려 | |||
* 서비스 중단 시 업무 영향 | |||
* 공급자 종속성 및 벤더 락인(Vendor Lock-in) | |||
* 규제 및 컴플라이언스 이슈 | |||
== 최근 경향 == | == 최근 경향 == | ||
* '''클라우드 네이티브 컴퓨팅''': 컨테이너, 마이크로서비스, 서버리스 등을 활용하여 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발하는 접근 방식입니다. ([위키백과, 우리 모두의 백과사전][4]) | |||
* '''엣지 컴퓨팅''': 데이터 처리를 사용자 근처의 엣지 디바이스에서 수행하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높입니다. | |||
* '''AI 및 머신러닝 통합''': 클라우드 플랫폼에서 AI 및 머신러닝 서비스를 제공하여 데이터 분석과 예측 모델링을 지원합니다. | |||
== 클라우드 컴퓨팅 제공자 == | == 클라우드 컴퓨팅 제공자 == | ||
* Amazon Web Services (AWS) | |||
* Microsoft Azure | |||
* Google Cloud Platform (GCP) | |||
* IBM Cloud | |||
* Oracle Cloud | |||
2025년 5월 5일 (월) 13:27 기준 최신판
개요
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크, 소프트웨어 등)을 필요에 따라 즉시 제공하는 기술입니다. 사용자는 직접 하드웨어를 구매하거나 관리하지 않고도 원하는 자원을 사용할 수 있으며, 일반적으로 사용량 기반의 종량제(pay-as-you-go) 모델을 따릅니다. 이러한 방식은 기업이 초기 인프라 투자 비용을 줄이고, 핵심 비즈니스에 집중할 수 있도록 도와줍니다. ([위키백과, 우리 모두의 백과사전][1])
초기 개념
클라우드 컴퓨팅의 개념은 1960년대 메인프레임 컴퓨터의 타임셰어링(time-sharing) 시스템에서 시작되었습니다. 이후 1990년대에는 네트워크를 통한 분산 컴퓨팅 개념이 발전하였고, 2000년대 중반부터 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등의 상용 클라우드 서비스가 등장하면서 본격적인 클라우드 컴퓨팅 시대가 열렸습니다. ([Wikipedia][2])
주요 개념
- 가상화(Virtualization): 물리적인 하드웨어 자원을 논리적으로 분리하여 여러 개의 가상 머신으로 활용하는 기술로, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기반 기술입니다.
- 멀티테넌시(Multi-tenancy): 하나의 물리적 인프라를 여러 사용자가 공유하되, 각 사용자의 데이터와 애플리케이션은 분리하여 보안과 프라이버시를 유지하는 구조입니다.
- 자동화(Automation): 자원의 프로비저닝, 스케일링, 모니터링 등을 자동으로 수행하여 운영 효율성을 높입니다.
서비스 모델
서비스형 인프라스트럭처 (IaaS)
사용자가 가상 서버, 스토리지, 네트워크 등의 인프라 자원을 필요에 따라 사용할 수 있는 모델입니다. 예: AWS EC2, Microsoft Azure Virtual Machines
서비스형 플랫폼 (PaaS)
애플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼을 제공하는 모델로, 개발자는 인프라 관리 없이 애플리케이션 개발에 집중할 수 있습니다. 예: Google App Engine, Heroku
서비스형 소프트웨어 (SaaS)
인터넷을 통해 소프트웨어를 서비스 형태로 제공하는 모델로, 사용자는 설치 없이 브라우저 등을 통해 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 예: Gmail, Microsoft Office 365
서버리스 컴퓨팅
개발자가 서버를 관리하지 않고도 코드를 실행할 수 있는 모델로, 이벤트 기반으로 자동 확장되며 비용 효율성이 높습니다. 예: AWS Lambda, Azure Functions
배치 모델
공개형 클라우드 (Public Cloud)
다수의 사용자가 공유하는 클라우드 환경으로, 일반적으로 클라우드 서비스 제공자가 운영합니다. 예: AWS, Google Cloud
폐쇄형 클라우드 (Private Cloud)
단일 조직이 독점적으로 사용하는 클라우드 환경으로, 보안과 제어가 중요한 경우에 사용됩니다.
혼합형 클라우드 (Hybrid Cloud)
공개형과 폐쇄형 클라우드를 조합하여 사용하는 모델로, 유연성과 확장성을 동시에 제공합니다.
멀티 클라우드 (Multi-Cloud)
여러 클라우드 서비스를 동시에 사용하는 전략으로, 특정 공급자에 대한 종속을 줄이고 가용성을 높입니다.
특징
- 주문형 셀프 서비스: 사용자가 필요할 때 즉시 자원을 요청하고 사용할 수 있습니다.
- 광범위한 네트워크 접근: 인터넷을 통해 다양한 디바이스에서 서비스에 접근할 수 있습니다.
- 자원 풀링: 다수의 사용자가 자원을 공유하되, 각 사용자의 데이터는 분리되어 관리됩니다.
- 탄력성: 수요에 따라 자원을 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.
- 측정 서비스: 사용량을 모니터링하고, 이에 따라 비용을 청구합니다. ([Wikipedia][3])
장점
- 초기 인프라 투자 비용 절감
- 빠른 서비스 배포 및 확장성
- 유지보수 및 운영 효율성 향상
- 글로벌 접근성 및 협업 용이성
제한 및 단점
- 데이터 보안 및 프라이버시 우려
- 서비스 중단 시 업무 영향
- 공급자 종속성 및 벤더 락인(Vendor Lock-in)
- 규제 및 컴플라이언스 이슈
최근 경향
- 클라우드 네이티브 컴퓨팅: 컨테이너, 마이크로서비스, 서버리스 등을 활용하여 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션을 개발하는 접근 방식입니다. ([위키백과, 우리 모두의 백과사전][4])
- 엣지 컴퓨팅: 데이터 처리를 사용자 근처의 엣지 디바이스에서 수행하여 지연 시간을 줄이고 효율성을 높입니다.
- AI 및 머신러닝 통합: 클라우드 플랫폼에서 AI 및 머신러닝 서비스를 제공하여 데이터 분석과 예측 모델링을 지원합니다.
클라우드 컴퓨팅 제공자
- Amazon Web Services (AWS)
- Microsoft Azure
- Google Cloud Platform (GCP)
- IBM Cloud
- Oracle Cloud
