클라우드 배포 모델(프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드) 및 설치 방식

Cloud Computing Basics (Cloud 101)

 

클라우드 컴퓨팅 배포 모델

• 클라우드 컴퓨팅은 다양한 deployment model(배포 모델)이 있음
• 요구에 따라 cloud 서비스를 맞춤화 할 수 있음
• 다양한 배포모델을 통해 클라우드 컴퓨팅의 리스크를 관리할 수 있음

 

 

3.1 Private Deployment Models

• 클라우드 서비스에 의해 제공되는 데이터 센터를 기업이 "소유"하고 "관리"
• 퍼블릭 인터넷을 사용하지 않고 기업의 네트워크를 사용
• 클라우드 서비스는 기업의 네트워크를 통해 제공
• Physical private cloud: 클라우드가 hosted 된 데이터 센터의 물리적 관리를 담당
• Virtual private cloud(VPC): 클라우드 서비스 공급자가 컴퓨팅 리소스를 관리

VPC

• VPC는 virtual private network(VPN)을 사용해 클라우드 서비스를 기업의 네트워크로 전달
• VPN은 인터넷 커넥션을 사용해 네트워크를 데이터 센터 바깥으로 확장
• 클라우드 공급자가 데이터 관리 권한을 가지고 있음

 

 

3.2 Public Deployment Models

• 기업이 제 3자 공급자의 서비스를 사용하는 형태
• 클라우드 컴퓨팅 서비스는 퍼블릭 인터넷을 통해 전달
• 퍼블릭 클라우드 서비스는 누구에게나 제공 가능함
• 퍼블릭 클라우드는 지진에서 안전한 공간의 데이터 센터에서 제공

 

 

3.3 Hybrid Cloud

• 프라이빗, 온프레미스, 퍼블릭 클라우드가 혼재된 형태
• 클라우드 공급자가 제공하는 형태는 아니며, 고객이 필요해 의해 설계한 것
• 프라이빗 클라우드를 중요 데이터에 사용 + 퍼블릭 클라우드는 IaaS에 사용하는 편

 

 

3.4 HPC Cloud

• HPC = High Performance Cloud Computing
• 컴퓨터 또는 프로세서로 이뤄진 아키텍쳐로 parallel computing model
• 여러대의 컴퓨터가 한대처럼 작동하는 클러스터로 이뤄짐
• 초당 quadrillions(10^15)의 연산을 할 수 있음 (일반적 컴퓨터는 초당 3billion(10^9))
• 세 개의 요소가 있음
  • computing
  • data storage
  • Networking
• 클라우드의 유연성이 클러스터를 형성할 수 있도록 하며 동적으로 자원을 추가할 수 있도록 함
• 다른 클라우드처럼 network, storage 제공

 

 

3.5 Big Data Cloud

• big data는 데이터셋을 통해 정보를 분석, 추출하는 전략을 일컫음
• 클라우드는 big data set을 저장하고 분석하기 위한 솔루션
• 클라우드 클러스터는 데이터셋을 처리하기 위해 동적으로 설치될 수 있음
• 필요에 따라 클라우드 솔루션을 스케일 업, 스케일 다운 가능
• '데이터 창고(data warehous)' 개념은 데이터 분석으로 인한 품질 저하를 해결하고자 만들어짐

 

 

클라우드 컴퓨팅 설치 방식

4.1 Bare-Metal Computing(single-tenant physical server)

• physical hardward에 운영 체제를 포함한 소프웨어 프로덕트가 직접 설치됨
• 가상화는 사용되지 않으며, 물리 서버가 단독으로 제공됨
• 지연 시간이 적으며, 프로세서와 하드웨어의 성능의 효율이 높음
• 다만 오늘날 하드웨어의 성능은 워낙 좋기 때문에 성능이 다 쓰이는 경우는 드뭄
  • 가상화를 통해 다양한 OS를 제공하고 더 많은 사람들이 효율적으로 하드웨어를 사용할 수 있음

 

 

4.2 VMs, Docker and Kubernetes

Virtual Machine

• VM을 통해 하드웨어를 더 잘 활용할 수 있음
• hypervisor 를 통해 vm 당 physical hardwar의 접근을 관리함
• bare metal 하드웨어 보다 더 많은 소프트웨어, OS 를 실행할 수 있음
• VM 은 각각 IP주소와 host ID를 가질 수 있음

docker

• 가상화된 OS 환경인 컨테이너를 제공하며 VM 보다 훨씬 심플
• 컨테이너끼리 독립적이며 각각의 컨테이너는 자신만의 라이브러리 등을 가지고 있음
• 도커 컨테이너는 도커 엔진으로 실행되며 스스로 실행될 수 없음

Kubernetes

• 배포, 스케일링, 관리를 자동화함
• 하나 또는 그 이상의 컨테이너로 이뤄진 여러개의 팟이 모여 쿠버네티스 클러스터를 이룸

 

 

4.3 On-Premises Computing

• 모든 하드웨어가 기업에 의해 관리됨
• 컴퓨팅 서비스가 기업의 네트워크를 통해 제공됨
• 설치, 유지 및 보수에 자원이 많이 투입됨
• 불필요하게 많이 설치하기도 함
• 데이터를 기업이 전적으로 통제할 수 있음

 

 

4.4 Cloud Computing

• 호스팅 서비스처럼 간단함
• 가상화 방법을 선택할 수 있음
• 클라우드 옵션은 프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드
• 어떠한 경우든 클라우드는 하나 또는 그 이상의 virtual machine을 사용함
• 소프트웨어 서비스의 전달은 퍼블릭, 프라이빗, VPN을 통해 전달

Edge Computing

• 규모 컴퓨팅 사이트에 중점을 두어 네트워크 비용을 절감하고 대역폭 제한을 피함
• 전송 지연과 서비스 장애를 줄이고, 민감한 데이터의 이동을 더욱 효과적으로 제어
• 전통적인 클라우드 컴퓨팅이 데이터 센터에서 데이터를 처리하는 반면, 엣지 컴퓨팅은 장치에서 데이터를 처리
• 반응성이 중요한 게임, IoT, 헬스케어에서 사용

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엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 이란?

 

 

4.5 Best Practices and Use-Cases

• 비용, 데이터 리스크, 런타임 이슈 등을 고려해야
• SaaS, 이메일 호스팅, 백업, Virtual Desktops, 개발 빛 테스트 환경, 데브옵스 툴 등이 적합