클라우드 용어정리 한 판.
챗GPT와 함께 작업한 글
지난 10년간 IT 산업 분야에서 가장 지속적으로 매년 성장해온 영역을 꼽으로가 한다면 단연코 클라우드 산업이다. 2000년대 초반에는 클라우딩 컴퓨팅의 초기 단계로 2006년에 아마존 AWS가 시작되며 본격적인 확장을 시작했다. 이후 2010년대에 여러 기업들의 클라우드 솔루션 도입 과정에 큰 폭의 확장이 이루어졌다. 특히 2020년대 코로나19는 비대면 서비스들의 급부상으로 크게 커지면서 더욱 시장이 커졌다. 클라우드 산업 보고서를 발행하는 플렉세라(Flexera)에 따르면, 2020년에 퍼블릭 클라우드인 아마존 AWS는 29%, 마이크로소프트 애저(Azure)는 47%, 구글 클라우드는 43%나 성장했다. 그만큼 이 기간 동안 여러 기업들이 비용 효율화와 비대면 서비스 강화를 위해 클라우드를 적극 도입한 것이다.
세계적인 IT 컨설팅 기관 가트너는 전 세계 퍼블릭 클라우드 산업의 규모를 2019년 2,062달러, 2020년 2,575억 달러, 2021년 4,109억 달러, 2022년은 작년 대비 20% 증가한 약 4,947억 달러, 2023년에도 작년 대비 무려 21.7% 증가한 6000억 달러(약 7200조원) 규모 시장으로 추산하고 있다. 15년이 훌쩍 넘은 IT 산업이 여전히 연평균 20% 이상 성장하고 있다. 그렇게 클라우드 산업의 성장 속에 기술 또한 다양한 방향으로 진화, 발전하고 있다. 그런만큼 클라우드를 이해하기 위해서는 이 산업에서 사용되는 주요 용어에 대한 이해가 필요하다. 다양한 클라우드 기술 용어와 서비스, 사업에 사용되는 키워드를 손쉽고 구체적 사례와 비유를 들어 필수적인 기초 용어 10가지와 추가적으로 알고 있으면 좋을 10가지로, 총 20가지 용어에 대해 설명한다.
▣ 기초 용어
1. 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing): 데이터 저장, 처리, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 인터넷을 통해 온디맨드(요청에 따라)로 제공하는 기술을 말한다. 이 기술은 사용자가 컴퓨팅 리소스를 자신의 컴퓨터나 데이터 센터에 직접 설치하고 유지 관리하는 대신, 클라우드 서비스 제공업체의 데이터 센터에서 해당 서비스를 사용하게 한다.
클라우드 컴퓨팅의 주요 장점으로는 비용 절감, 확장성, 유연성, 효율성 등이 있다. 예를 들어, 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 기업은 자체적인 데이터 센터를 유지 관리하는 데 드는 비용을 줄일 수 있다. 또한, 클라우드는 사용자가 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 즉시 확장하거나 축소할 수 있는 확장성을 제공한다.
클라우드 컴퓨팅을 비유하자면, 이는 전기 공급과 같다. 우리는 전기를 직접 생산하지 않고, 전력 회사로부터 필요한 만큼의 전기를 구입한다. 마찬가지로, 클라우드 컴퓨팅은 사용자가 컴퓨팅 리소스를 직접 만들지 않고, 클라우드 서비스 제공업체로부터 필요한 만큼의 컴퓨팅 서비스를 구입하게 한다.
이같은 클라우드 컴퓨팅은 주로 SaaS(소프트웨어-서비스로), PaaS(플랫폼-서비스로), IaaS(인프라-서비스로)의 세 가지 모델로 제공된다. SaaS는 사용자가 인터넷을 통해 애플리케이션을 사용할 수 있게 해주는 서비스를, PaaS는 애플리케이션 개발과 배포를 위한 플랫폼과 도구를, IaaS는 기본적인 컴퓨팅 인프라(서버, 스토리지, 네트워크 등)를 제공하는 서비스를 말한다.
2. SaaS (Software as a Service): 클라우드 컴퓨팅의 한 형태로, 사용자가 인터넷을 통해 애플리케이션을 사용할 수 있게 하는 서비스 모델이다. 이러한 애플리케이션은 클라우드 서비스 제공업체가 호스팅하며, 사용자는 웹 브라우저를 통해 액세스한다. SaaS 모델에서, 클라우드 서비스 제공업체는 애플리케이션의 실행과 관련된 모든 작업을 담당한다. 이에는 애플리케이션의 호스팅, 관리, 보안, 업데이트 및 업그레이드 등이 포함된다. 사용자는 이 애플리케이션을 사용하기만 하며, 그에 따른 비용을 지불한다. 비용은 보통 사용한 만큼, 또는 월별 또는 연간 구독 기준으로 청구된다.
SaaS의 대표적인 예시로는 Google Apps(예: Gmail, Google Docs, Google Sheets 등), Microsoft Office 365, Zoom, Slack 등이 있다. 이러한 서비스를 사용할 때, 사용자는 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하거나 관리할 필요 없이 인터넷을 통해 바로 액세스할 수 있다.
SaaS를 비유하자면, 이는 마치 레스토랑에서 음식을 주문하는 것과 비슷하다. 레스토랑에서는 요리사가 음식을 만들고 서비스 직원이 음식을 서빙한다. 고객은 요리하는 과정이나 재료 관리를 걱정할 필요 없이, 주문한 음식을 즐기기만 하면 된다. 여기서 레스토랑은 SaaS 제공업체를, 요리사와 서비스 직원은 클라우드 기반의 애플리케이션 관리를, 그리고 고객은 사용자를 상징한다.
3. PaaS (Platform as a Service): 클라우드 컴퓨팅의 한 형태로, 사용자가 애플리케이션을 개발, 실행, 관리할 수 있는 플랫폼과 환경을 제공하는 서비스 모델이다. PaaS는 개발자에게 인프라(서버, 스토리지, 네트워크 등) 관리의 부담을 덜어주고, 그들이 애플리케이션 개발에 집중하게 해준다. 이는 클라우드 서비스 제공업체가 하드웨어와 운영체제를 관리하고, 사용자는 이 플랫폼 위에 자신의 애플리케이션과 데이터를 배치하는 방식으로 이루어진다.
PaaS의 대표적인 예로는 Google App Engine, Microsoft Azure, Heroku 등이 있다. 이러한 플랫폼을 이용하면, 개발자는 자신의 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 필요한 여러 가지 도구와 서비스를 쉽게 이용할 수 있다.
PaaS를 비유하자면, 이는 마치 집을 짓는데 필요한 토지와 기본 구조물(기초, 벽, 지붕 등)을 제공하는 것과 비슷하다. 여기서 토지와 기본 구조물은 PaaS 제공업체가 제공하는 플랫폼을, 집을 지으려는 사람은 애플리케이션 개발자를, 그리고 집은 개발자가 만드는 애플리케이션을 상징한다. 개발자는 집의 구조물을 걱정할 필요 없이, 자신이 원하는 대로 내부 공간을 꾸미고 설계하는데 집중할 수 있다.
4. IaaS (Infrastructure as a Service): 클라우드 컴퓨팅의 한 형태로, 기본 컴퓨팅 인프라(서버, 스토리지, 네트워크 등)를 온디맨드 방식으로 제공하는 서비스 모델이다, IaaS는 클라우드 서비스 제공업체가 물리적인 하드웨어를 관리하고, 사용자가 가상화된 환경에서 자신의 애플리케이션을 실행하는 방식으로 작동된다. 이 서비스 모델에서 사용자는 필요에 따라 스케일을 조정할 수 있으며, 사용한 만큼의 비용만 지불하게 된다.
IaaS의 대표적인 예로는 Amazon Web Services (AWS)의 EC2, Google Cloud Platform의 Compute Engine, Microsoft Azure의 Virtual Machines 등이 있다. 이러한 서비스들은 사용자에게 원하는 만큼의 컴퓨팅 리소스를 제공하며, 사용자는 이 리소스 위에 자신의 운영체제, 미들웨어, 데이터, 애플리케이션 등을 배치하고 관리한다.
IaaS를 비유하자면, 이는 임대주택 또는 아파트와 같다. 건물의 소유주(클라우드 서비스 제공업체)가 건물의 구조와 관련 시설(전기, 수도 등)을 관리하고, 임차인(사용자)은 자신이 임차한 공간 내에서 가구 배치나 내부 장식 등을 자유롭게 결정한다. 이때 건물은 IaaS 제공업체가 제공하는 기본 인프라를, 임차인은 사용자를, 그리고 가구와 내부 장식은 사용자의 애플리케이션과 데이터를 상징한다.
5. 퍼블릭 클라우드 (Public Cloud): 클라우드 컴퓨팅의 한 형태로 클라우드 서비스 제공업체가 인터넷을 통해 제공하는 클라우드 환경을 가리킨다. 예를 들어, 아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 마이크로소프트의 애저(Azure)와 같은 서비스들이 퍼블릭 클라우드를 제공하는 대표적인 업체들이다. 이들 업체는 사용자들이 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석, 인공지능 등의 컴퓨팅 서비스를 인터넷을 통해 사용할 수 있게 한다.
퍼블릭 클라우드를 이용하면 사용자는 필요한 리소스를 즉시 사용할 수 있고, 사용한 만큼만 비용을 지불하게 된다. 이는 새로운 프로젝트를 빠르게 시작하거나, 워크로드를 즉시 확장하는 데 유용하다. 그러나 퍼블릭 클라우드의 단점은, 데이터 보안과 개인정보 보호 등의 이슈를 염두에 둬야 한다는 것이다.
간단한 비유로, 퍼블릭 클라우드는 마치 아파트나 공유 사무실과 같다. 여러 사람들이 같은 건물을 사용하며, 각자가 필요한 공간만큼을 사용하고 그에 따른 비용을 지불하는 것이다. 여기서 건물은 클라우드 제공 업체를, 사람들은 클라우드 서비스 사용자를, 그리고 공간은 클라우드 리소스를 상징한다.
6. 프라이빗 클라우드(Private Cloud): 특정 조직이나 기업이 독점적으로 사용하는 클라우드 컴퓨팅 환경을 의미한다. 이는 해당 조직의 내부 네트워크를 통해 제공되거나, 특정 서드파티가 호스팅하는 경우도 있다.
프라이빗 클라우드의 주요 특징은 해당 조직만이 자원을 사용하고, 그러한 자원에 대한 전체적인 통제를 갖는다는 점이다. 이를 통해 보안, 데이터 관리 및 준수 요건에 대한 더 높은 수준의 컨트롤을 가능하게 한다.
프라이빗 클라우드의 예시로는 기업이 자체 데이터센터에 구축한 클라우드 환경이 있다. 이 경우, 기업은 자체 데이터센터의 하드웨어를 사용해 클라우드 환경을 구축하고, 이를 직접 관리한다. 이렇게 하면 데이터 보안과 개인 정보 보호 등의 요구 사항을 직접 관리할 수 있어, 보안이 중요한 곳에서 주로 사용된다.
비유하자면, 프라이빗 클라우드는 개인 집과 같다. 집의 주인만이 그 집을 사용하고, 필요에 따라 어떤 가구를 어디에 둘지, 어떤 색으로 벽을 칠할지 등을 결정할 수 있다. 여기서 집은 프라이빗 클라우드를, 집의 주인은 클라우드 서비스 사용자를, 그리고 가구와 벽의 색은 클라우드 리소스를 상징한다.
7. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud): 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 그리고 때때로는 온프레미스 인프라(기업이 자체적으로 보유하고 관리하는 IT 시스템)를 결합한 클라우드 컴퓨팅 환경을 말한다. 이 세 가지 환경 사이에는 데이터와 애플리케이션을 원활하게 이동하고 관리할 수 있는 기술이 적용되어 있다.
하이브리드 클라우드는 각기 다른 요구사항을 가진 작업을 가장 적절한 환경에서 처리하도록 해주는 유연성을 제공한다. 예를 들어, 기업은 민감한 데이터를 보호하기 위해 프라이빗 클라우드나 온프레미스 인프라에서 처리하고, 대규모 컴퓨팅 작업이 필요한 경우에는 퍼블릭 클라우드의 광범위한 리소스를 활용할 수 있다.
하이브리드 클라우드를 비유하자면, 이는 마치 집과 사무실을 모두 사용하는 것과 비슷하다. 개인적인 일이나 중요한 문서는 집에서 처리하고(프라이빗 클라우드나 온프레미스), 큰 프로젝트나 회의는 사무실에서 진행하는 것(퍼블릭 클라우드)처럼, 하이브리드 클라우드는 여러 환경을 이용하여 작업의 성격에 따라 가장 적합한 곳에서 처리를 할 수 있게 한다. 이때 집과 사무실 사이에서 필요한 물건이나 문서를 쉽게 옮길 수 있어야 하며(데이터와 애플리케이션의 원활한 이동), 이를 가능하게 하는 것이 하이브리드 클라우드의 핵심 기술이다.
8. 멀티 클라우드(Multi-cloud): 두 개 이상의 클라우드 서비스 제공업체의 서비스를 동시에 이용하는 클라우드 컴퓨팅 전략을 말한다. 이 전략을 사용하는 기업은 자신의 비즈니스 요구에 따라 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) 등 여러 클라우드 서비스 제공업체의 서비스를 선택적으로 이용할 수 있다.
멀티 클라우드 전략의 주요 장점으로는 위험 분산, 비용 효율성, 그리고 유연성이 있다. 이 전략을 사용하면, 특정 클라우드 서비스 제공업체의 장애나 서비스 중단이 기업의 전반적인 운영에 심각한 영향을 미치는 것을 방지할 수 있다. 또한, 각 클라우드 제공업체의 서비스 중에서 가장 비용 효율적이고 성능이 좋은 서비스를 선택하여 사용할 수 있다.
멀티 클라우드를 비유하자면, 이는 여러 은행의 서비스를 동시에 이용하는 것과 비슷하다. 각 은행은 다른 이율, 서비스, 그리고 제품을 제공한다. 따라서 소비자는 자신의 금융 요구에 가장 잘 맞는 은행의 서비스를 선택하여 이용할 수 있다. 마찬가지로, 멀티 클라우드 전략을 사용하는 기업은 자신의 IT 요구에 가장 잘 맞는 클라우드 서비스를 선택하여 이용할 수 있다.
9. 클라우드 네이티브(Cloud Native): 클라우드 환경에서 가장 효과적으로 동작하는 애플리케이션을 개발하고 운영하기 위한 접근 방식을 말한다. 이 용어는 주로 마이크로서비스 아키텍처, 컨테이너화된 애플리케이션, 지속적인 통합과 지속적인 배포 (CI/CD), 그리고 데브옵스(DevOps)와 같은 기법들을 포함한다.
클라우드 네이티브 애플리케이션은 하나의 큰 모노리스(monolith) 형태가 아닌, 여러 개의 독립적인 마이크로서비스로 분할되어 개발되며, 각각의 서비스는 서로 다른 팀에 의해 독립적으로 개발, 테스트, 배포, 확장될 수 있다. 이러한 마이크로서비스는 컨테이너라는 기술을 사용해 패키징되며, 컨테이너는 애플리케이션과 그 실행 환경을 캡슐화하여 어떤 클라우드 환경에서도 동일하게 실행될 수 있게 해준다.
클라우드 네이티브를 비유하자면, 이는 블록 장난감을 사용하여 구조물을 만드는 것과 비슷하다. 각 블록(마이크로서비스)은 독립적으로 존재하며, 필요에 따라 다른 블록들과 조합하여 복잡한 구조물(애플리케이션)을 만들 수 있다. 이때 블록을 서로 연결하는 방법(컨테이너, CI/CD, DevOps)은 표준화되어 있어, 어떤 블록이든지 일관된 방식으로 조합할 수 있다.
10. 클라우드 마이그레이션 (Cloud migration): 기업이 자신의 데이터, 애플리케이션, IT 프로세스 등을 온프레미스(기업의 현장에 설치된) 인프라나 다른 클라우드 서비스 제공업체에서 클라우드 환경으로 이동하는 과정을 말한다. 이러한 이동은 데이터 센터 운영 비용을 절감하고, IT 시스템의 확장성과 유연성을 향상시키며, 비즈니스 연속성을 보장하는 등의 이점을 제공한다.
클라우드 마이그레이션은 여러 단계로 이루어지며, 이에는 평가 및 계획, 설계, 이전, 그리고 최적화 등의 단계가 포함된다.
a. 평가 및 계획: 이 단계에서는 마이그레이션의 목표와 요구사항을 파악하고, 이동할 애플리케이션과 데이터를 선정하며, 마이그레이션 전략을 수립한다.
b. 설계: 이 단계에서는 마이그레이션 계획을 바탕으로 클라우드 인프라를 설계하며, 애플리케이션과 데이터를 클라우드에 적합하게 수정하거나 재구성한다.
c. 이전: 이 단계에서는 실제로 애플리케이션과 데이터를 클라우드로 이전하며, 이전 과정에서 발생할 수 있는 문제를 해결한다.
d. 최적화: 마이그레이션이 완료된 후에는 클라우드 인프라와 애플리케이션의 성능을 모니터링하고, 필요에 따라 이를 최적화하여 비용 효율성과 성능을 향상시킨다.
클라우드 마이그레이션을 비유하자면, 이는 사무실 이전과 비슷하다. 이전을 결정하고, 새로운 사무실을 계획하고 설계하며, 기존 사무실의 가구와 장비를 이전하고, 이전 후에는 새로운 사무실을 최적화하는 과정이 필요하다. 마찬가지로, 클라우드 마이그레이션은 IT 시스템을 새로운 클라우드 환경으로 이전하고 최적화하는 과정이다.
▣ 심화 용어
11. 서버 가상화(Server Virtualization): 하나의 물리적 서버를 여러 개의 가상 서버로 분할하여 각각을 독립적으로 운영하는 기술을 의미한다. 이를 통해 서버의 자원을 효율적으로 활용하고 관리할 수 있게 된다. 이런 가상화를 가능하게 하는 소프트웨어를 가상화 소프트웨어 또는 가상 머신 모니터(VMM) 혹은 하이퍼바이저라고 부른다. 이 소프트웨어는 하드웨어와 가상 서버 사이에 위치하여 하드웨어 자원(CPU, 메모리, 스토리지 등)을 가상 서버에게 할당하고, 가상 서버의 운영을 관리한다.
가상화의 가장 큰 장점은 자원 사용의 효율성이다. 물리적 서버는 종종 자원을 전부 사용하지 않는 상황이 발생하는데, 이런 미사용 자원을 가상화를 통해 여러 가상 서버에 분배하여 이를 최대한 활용할 수 있게 된다. 또한 각각의 가상 서버는 서로 독립적으로 작동하므로 한 가상 서버에서 문제가 발생해도 다른 가상 서버에 영향을 주지 않는다.
서버 가상화를 비유하자면, 큰 사무실을 여러 개의 개인 사무실로 나누는 것과 비슷하다. 각 개인 사무실은 독립적으로 사용할 수 있으며, 필요에 따라 공간을 재배치하거나 확장할 수 있다.
12. 서버리스 컴퓨팅(Serverless Computing): 개발자가 서버 인프라의 관리에 신경 쓸 필요 없이 애플리케이션 코드를 실행할 수 있게 해주는 클라우드 컴퓨팅 모델을 말한다. 이 용어는 다소 오해의 소지가 있다. 실제로는 '서버가 없다'가 아니라, 사용자가 직접 서버를 관리하지 않아도 되는 것을 의미한다.
서버리스 컴퓨팅에서, 클라우드 제공업체가 서버 인프라를 완전히 관리하며, 개발자는 단순히 애플리케이션의 개발과 배포에만 집중할 수 있다. 애플리케이션의 스케일링, 운영, 유지보수 등은 클라우드 제공업체가 자동으로 처리한다. 주로 이벤트 주도 프로그래밍 모델에 기반하며, 특정 이벤트(예를 들어 HTTP 요청이나 파일 업로드 등)가 발생할 때 애플리케이션 코드(일반적으로 함수 또는 '람다'라고 불림)가 자동으로 실행된다. 사용자는 사용한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불하게 되므로, 효율적인 비용 관리도 가능하다.
예를 들어, 사용자가 웹사이트에서 사진을 업로드하면, 이 사진 업로드 이벤트는 서버리스 함수를 트리거하여 사진을 처리하고, 데이터베이스에 저장하는 코드를 실행하게 된다. 이 전체 과정은 서버리스 환경에서 자동으로 처리되며, 개발자는 이에 대한 관리나 조정을 거의 하지 않아도 된다. 서버리스 컴퓨팅의 대표적인 서비스로는 AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions 등이 있다.
13. 데브옵스(DevOps): 소프트웨어의 개발(Dev)과 운영(Ops)을 연계하는 방법론이며, 개발팀과 운영팀의 협업을 강조한다. 이 두 분야의 효율적인 협업과 통합을 위한 문화, 실천법, 도구 등을 의미한다. 데브옵스의 목표는 개발 및 운영 팀 간의 소통과 협업을 증진함으로써 더 빠른 소프트웨어 릴리즈와 서비스 제공, 이슈 해결, 기능 개선 등을 달성하는 것이다.
데브옵스의 주요 실천법에는 다음과 같은 것들이 포함된다.
a. 지속적인 통합(CI): 개발자들이 자주(일반적으로 하루에 한 번 이상) 코드를 공유 리포지토리에 병합하는 프로세스이다. 이를 통해 코드 변경 사항의 충돌을 최소화하고, 문제를 빠르게 발견하고 해결할 수 있다.
b. 지속적인 배포(CD): 개발된 소프트웨어를 자동으로 프로덕션 환경으로 배포하는 프로세스이다. 이를 통해 신규 버전의 애플리케이션을 사용자에게 빠르게 제공할 수 있다.
c. 자동화: 테스트, 배포, 모니터링 등과 같은 반복적인 작업을 자동화함으로써 시간을 절약하고 오류를 줄인다.
d. 협업과 공유: 개발자와 운영팀은 긴밀하게 협업하고 서로의 작업을 이해함으로써, 전체 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스를 개선한다.
데브옵스를 비유하자면, 이는 마치 레스토랑 운영에 비유할 수 있다. 레스토랑에서 셰프(개발자)와 웨이터(운영팀)는 서로 다른 역할을 하지만, 고객에게 최상의 음식과 서비스를 제공하기 위해선 긴밀한 협업이 필요하다. 이들 간의 원활한 소통과 협업, 그리고 효과적인 작업 프로세스는 레스토랑의 성공을 결정짓는 중요한 요소이다.
14. API(Application Programming Interface)와 SDK(Software Development Kit): 소프트웨어 개발에 사용되는 두 가지 중요한 도구이다. 이들은 비슷해 보일 수 있지만, 각각 다른 목적과 기능을 가지고 있다.
a. API: API는 애플리케이션 간의 상호 작용을 가능하게 하는 규약 또는 인터페이스이다. 이는 특정 소프트웨어나 서비스가 제공하는 기능을 사용할 수 있게 하는 메서드와 프로토콜 집합이다. 예를 들어, 소셜 미디어 사이트의 API를 사용하면 개발자는 해당 사이트의 기능(예: 게시물 공유, 댓글 작성 등)을 자신의 애플리케이션에서 직접 사용할 수 있다.
b. SDK: SDK는 특정 플랫폼 또는 프레임워크에서 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 도구와 라이브러리의 모음이다. SDK는 특정 언어로 쓰여진 API, 개발 환경(IDE), 디버깅 도구, 문서화, 코드 라이브러리 등을 포함할 수 있다. SDK를 사용하면 개발자는 특정 플랫폼에 적합하게 애플리케이션을 빠르고 효과적으로 개발할 수 있다.
비유를 들어 보면, API는 레스토랑의 메뉴와 같다. 메뉴는 레스토랑이 제공하는 음식(서비스)을 선택하고 주문하는 방법을 알려준다. 반면, SDK는 각종 레시피와 요리 도구가 있는 주방과 같다. 이를 사용하면 주방에서 요리(애플리케이션 개발)를 시작할 수 있으며, 레시피(라이브러리, 도구 등)를 따라 효과적으로 요리를 완성할 수 있다.
15. 컨테이너(Container): 애플리케이션과 그 애플리케이션이 실행되는 환경을 포함하는 경량화된 실행 단위를 말한다. 컨테이너는 애플리케이션의 코드, 런타임, 시스템 도구, 시스템 라이브러리 등 서버에서 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하고 있다.
이렇게 패키징하면, 애플리케이션이 항상 동일한 환경에서 일관되게 실행될 수 있다. 이는 개발, 테스트, 프로덕션 환경에서의 차이로 인해 발생할 수 있는 "나의 기계에서는 잘 동작했는데..."라는 문제를 해결한다. 즉, 애플리케이션이 어디서 실행되든지 그 동작이 일관되게 보장된다. 또한, 컨테이너는 가상화 기술에 비해 훨씬 가볍고 빠르게 실행된다. 이는 각 컨테이너가 전체 운영체제를 가상화하는 대신, 커널을 공유하면서 독립적으로 실행되기 때문이다. 컨테이너를 관리하는 데 가장 널리 사용되는 플랫폼은 Docker이다. Docker는 컨테이너를 쉽게 생성, 배포, 실행할 수 있는 도구를 제공하며, 다양한 클라우드 환경과 통합되어 작동한다.
컨테이너를 비유하면, 컨테이너는 '배송 상자'와 비슷하다. 상자 안에는 상품뿐만 아니라 상품을 보호하고, 안전하게 이동시키기 위한 포장재도 포함되어 있다. 이 상자는 어디서든 열 수 있고, 상자 안의 내용물은 어디서든 동일하게 보호받는다. 이와 같이, 컨테이너는 애플리케이션과 그 실행 환경을 '포장'하여 어디서든 일관되게 실행할 수 있게 해준다.
16. 로드 밸런싱(Load Balancing): 네트워크 트래픽이나 컴퓨팅 작업을 여러 서버나 네트워크 경로에 분산시키는 프로세스이다. 로드 밸런싱의 주요 목표는 효율성을 최적화하고 시스템의 성능을 높이는 것이다. 로드 밸런서는 수신된 요청을 여러 서버에 분산시킴으로써, 단일 서버에 부하가 집중되는 것을 방지하고, 서버의 가용성과 응답 시간을 개선한다. 만약 한 서버가 다운되거나 성능 문제를 겪는다면, 로드 밸런서는 다른 서버로 트래픽을 재분배할 수 있다. 이를 통해 서비스 중단 시간을 최소화하고, 사용자에게 안정적인 서비스를 제공할 수 있다.
로드 밸런싱을 통해 시스템의 확장성을 향상시킬 수도 있다. 예를 들어, 웹 사이트의 트래픽이 증가할 경우 추가 서버를 배치하고, 이들 서버에 트래픽을 분산시킴으로써, 높은 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있다.
로드 밸런싱을 비유하자면, 이는 슈퍼마켓의 계산대에서 직원들이 고객들의 구매를 처리하는 것과 비슷하다. 만약 한 계산대에서 줄이 길어지면, 직원은 다른 계산대에서 고객을 받아서 고객들이 더 빨리 계산을 마칠 수 있게 한다. 이와 마찬가지로, 로드 밸런서는 서버로의 요청을 효과적으로 분산시킴으로써, 사용자의 요청을 더 빨리 처리하고 서비스의 성능을 최적화한다.
17. 스케일 업(Scale Up), 스케일 다운(Scale Down): 컴퓨팅 리소스의 용량을 조정하는 방법을 가리키는 용어이다 스케일 업은 시스템의 처리능력을 향상시키기 위해 하드웨어의 성능을 높이는 것을 말한다. 예를 들어, 더 강력한 CPU, 더 많은 RAM, 더 큰 하드 드라이브 등을 추가하는 것이다. 이 방법은 일반적으로 비용이 많이 들며, 업그레이드의 한계에 도달하면 추가적인 성능 향상이 어렵다.
스케일 다운은 시스템의 처리능력을 줄이기 위해 하드웨어의 성능을 낮추는 것을 말한다. 이는 예를 들어, 시스템의 트래픽이나 워크로드가 줄어들어 더 이상 현재의 컴퓨팅 리소스가 필요하지 않을 때, 비용을 절약하기 위해 실행 중인 서버의 수를 줄이거나, 서버의 사양을 낮추는 것을 포함할 수 있다.
스케일 업과 스케일 다운은 비즈니스의 요구사항에 따라 컴퓨팅 리소스를 유연하게 조정하는 데 중요한 역할을 한다. 이는 특히 클라우드 컴퓨팅 환경에서 중요하며, 클라우드 서비스 제공자들은 이러한 요구사항을 충족시키기 위한 다양한 도구와 서비스를 제공한다.
18. 콜드 스타트(Cold Start): 주로 서버리스 컴퓨팅 환경에서 사용되는 용어이다. 이 용어들은 함수나 애플리케이션의 실행 시점과 관련이 있다. 콜드 스타트는 처음으로 함수나 애플리케이션이 실행될 때의 상태를 말한다. 즉, 해당 함수나 애플리케이션이 이전에 실행되지 않았거나, 실행되었더라도 일정 시간 동안 비활성화된 상태였을 때를 의미한다. 이 경우, 처음으로 함수나 애플리케이션을 호출할 때, 해당 환경을 구성하고 초기화하는 데 시간이 소요된다. 이로 인해 콜드 스타트는 웜 스타트에 비해 실행 속도가 상대적으로 느릴 수 있다.
웜 스타트는 이미 실행된 함수나 애플리케이션이 재사용되거나, 일정 기간 동안 활성화된 상태에서 다시 호출될 때를 말한다. 즉, 함수나 애플리케이션이 이전에 실행되었으며, 일정 시간 동안 비활성화되지 않은 상태이다. 이 경우, 이미 실행된 함수나 애플리케이션의 상태가 유지되어 재사용될 수 있으므로 실행 속도가 빠르고 반응성이 높을 수 있다.
콜드 스타트와 웜 스타트는 서버리스 환경에서 자주 언급되는 개념으로, 특히 서버리스 함수(FaaS)에 적용된다. 이러한 함수들은 필요할 때마다 동적으로 활성화되며, 실행 시점에 따라 콜드 스타트 또는 웜 스타트가 발생할 수 있다. 이를 고려하여 애플리케이션의 성능 및 응답 시간을 최적화하는 것이 중요하다.
19. 오토 스케일링(Auto Scaling): 자동으로 컴퓨팅 리소스(예: 가상 서버, 컨테이너 인스턴스)의 수를 조정하여 애플리케이션의 수요에 맞게 확장 또는 축소하는 기능을 제공한다. 오토스케일링은 애플리케이션의 트래픽 또는 작업 부하가 증가하면 추가 리소스를 할당하고, 부하가 감소하면 리소스를 해제하여 비용을 절감하고 성능을 최적화한다. 이는 수동으로 리소스를 관리하는 것보다 효율적이고, 실시간으로 변하는 요구사항에 더 잘 대응할 수 있게 해준다.
비유를 들면, 오토스케일링은 교통 체증과 관련된 주차 공간 문제에 비유할 수 있다. 예를 들어, 한 지역에서 시간대에 따라 교통량이 크게 변동할 수 있다. 이때 주차장이 정적인 상태로 유지된다면, 교통량이 증가하면 주차장이 혼잡해지고, 교통량이 감소하면 주차장이 공석으로 남게 될 수 있다.
하지만 주차장에 오토스케일링을 적용한다면, 주차 공간을 실시간으로 조절할 수 있다. 교통량이 증가하면 추가 주차 공간을 자동으로 활성화하고, 교통량이 감소하면 주차 공간을 자동으로 축소하여 효율적으로 주차 공간을 관리할 수 있다. 이로써 사용자들은 필요한 주차 공간을 얻고, 낭비되는 자원을 줄일 수 있다.
오토스케일링은 클라우드 환경에서 자주 사용되며, 주로 클라우드 제공자들이 제공하는 서비스와 함께 사용된다. 이를 통해 애플리케이션은 트래픽의 변동에 유연하게 대응할 수 있으며, 사용자에게 항상 일관된 성능과 응답 시간을 제공할 수 있다.
20. 이렇게 클라우드에서 사용되는 주요, 심화 용어들을 살펴봤고 그 외에 참고하면 도움이 될 키워드를 한 줄 설명한다.
∙빅데이터: 대규모이고 다양한 형태의 데이터 세트를 분석하여 유용한 통찰력과 가치를 도출하는 데이터 처리 및 분석 기술과 방법.
∙클라우드 버스트: 클라우드 버스트는 기존의 프라이빗 클라우드나 온프레미스 인프라를 보완하기 위해, 예상치 못한 트래픽 증가나 리소스 부족 시에 퍼블릭 클라우드를 임시로 활용하는 전략
∙코스트 옵티마이제이션: 코스트 옵티마이제이션은 클라우드 리소스의 비용을 최적화하는 데 초점을 두고, 비용을 절감하고 효율성을 극대화하기 위한 방법과 프로세스를 적용하는 것을 의미
∙가용성 영역: 가용성 영역은 클라우드 제공자가 데이터 센터를 물리적으로 분리하여 재해 복구, 내결함성 및 서비스 가용성을 보장하기 위한 독립적인 지리적 영역을 말함
∙지오레플리케이션: 지오레플리케이션은 여러 지리적 위치에 있는 사용자에게 최적의 성능과 경험을 제공하기 위해 애플리케이션을 여러 지역 또는 데이터 센터에 배포하는 전략으로 지연 시간을 줄이고 가용성을 향상시키는 데 도움을 줌
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