Cloud Computing

Cloud Computing

클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기반으로 다양한 컴퓨팅 자원을 임대 방식으로 제공하는 서비스 모델이다. 주요 서비스 유형은 IaaS(인프라 제공), PaaS(플랫폼 제공), SaaS(소프트웨어 제공) 로 나뉜다. 가상화와 데이터센터, 네트워크 기술로 인프라를 효율화하며, 온디맨드 확장성과 유연한 자원 배분, 글로벌 분산 인프라를 기반으로 하는 혁신을 가능케 한다. 퍼블릭·프라이빗·하이브리드·멀티 클라우드 배포 모델도 폭넓게 사용되며, 기업은 이를 통해 민첩성과 비용 효율, 보안·규제 대응 등 다양한 목적을 달성한다.

핵심 개념

클라우드 컴퓨팅: 인터넷을 통해 IT 리소스 (서버, 스토리지, 네트워크, 소프트웨어 등) 를 필요시에 제공받는 기술 및 서비스 모델.

• 서비스 모델:
  • IaaS(Infrastructure as a Service)
  • PaaS(Platform as a Service)
  • SaaS(Software as a Service)
  • 서버리스 (Functions 등의 서비스형)
• 배포 모델:
  • 퍼블릭 클라우드 (Public Cloud)
  • 프라이빗 클라우드 (Private Cloud)
  • 하이브리드 클라우드 (Hybrid Cloud)
  • 멀티 클라우드 (Multi Cloud)

필수 개념:

• 가상화 (Virtualization): 물리적 하드웨어를 소프트웨어로 추상화하여 여러 가상 환경을 생성하는 기술

• 온디맨드 셀프 서비스 (On‑Demand Self-Service): 필요 시 즉시 컴퓨팅 자원 프로비저닝
• 광범위 네트워크 접근 (Broad Network Access): 인터넷 기반 전세계적 자원 접근
• 멀티테넌시 (Multi-Tenancy): 다중 사용자 환경에서 자원을 안전하게 격리하는 기술
• 자원 풀링 (Pooled Resources): 물리/가상 자원의 멀티테넌트 이용
• 오케스트레이션 (Orchestration): 자동화된 자원 관리 및 배포 시스템
• 탄력성 (Elasticity): 수요에 따라 자동 확장/축소 가능
• 측정 기반 서비스 (Measure Service): 자원 사용량에 따라 과금

실무 구현 요소:
* 가상화 기술: 하이퍼바이저 기반 VM 또는 Linux 컨테이너
* 오케스트레이션: Kubernetes, OpenStack, AWS EC2 Auto Scaling
* 자동화 도구: Terraform, Ansible, CloudFormation
* 모니터링: CloudWatch, Prometheus, Grafana
* 보안 관리: IAM, 네트워크 ACL, 암호화, 규제 컴플라이언스
* CI/CD 통합: GitOps, Azure DevOps, AWS CodeFamily
* 비용 최적화: 예약 인스턴스, Spot, Autoscaling 정책

배경 (Background)

클라우드 컴퓨팅은 1960 년대의 타임셰어링 (Time‑sharing) 개념에서 진화했으며, NIST 의 2011 년 정의를 통해 온디맨드 셀프 서비스, 탄력성, 자원 풀링 등 핵심 특성이 확립되었다. 2000 년대에 데이터센터 기술과 인터넷 인프라가 고도화되면서 AWS, Azure, GCP 와 같은 퍼블릭 클라우드가 빠르게 확산되었고, 이후 PaaS, 서버리스, 멀티·하이브리드 클라우드 등 형태로 발전했다.

목적 및 필요성

• 기존 문제 해결:
  • 대규모 인프라 초기 자본투자 (Opex to Capex 전환)
  • 가용성/탄력성 부족 문제 해결
• 비즈니스 민첩성:
  • 인프라 구축 시간 단축
  • 신속한 서비스 출시 가능
• 비용 최적화:
  • 사용량 기반 과금 (pay‑as‑you‑go)
  • 자원 낭비 방지
• 글로벌 확장:
  • 지역별 가용 영역 (AZ)
  • 글로벌 분산 서비스 지원
• 혁신 수단: AI, 빅데이터, IoT 등 첨단 서비스 기반 제공
• 전문성 활용: IT 인프라 관리를 전문업체에 위임

주요 기능 및 역할

1. 컴퓨팅 자원 제공: 가상 서버, 스토리지, 네트워킹 서비스
2. 플랫폼 서비스: 개발, 테스트, 배포 환경 제공
3. 소프트웨어 서비스: 완성된 애플리케이션 제공
4. 데이터 관리: 백업, 복구, 분석 서비스
5. 보안 서비스: 인증, 권한 관리, 암호화

특징

• 온디맨드 셀프 서비스: 사용자가 필요시 자동으로 자원 할당
• 광범위한 네트워크 접근: 다양한 디바이스에서 접근 가능
• 자원 풀링: 물리적 자원을 가상화하여 다수 사용자에게 제공
• 신속한 탄력성: 빠른 자원 확장 및 축소
• 측정 가능한 서비스: 사용량 모니터링 및 과금

주요 원리 및 작동 원리

• 가상화와 추상화: 하이퍼바이저 기반 VM 및 컨테이너 오케스트레이션.
• 서비스 지향 구조 (SOA/EDA) 기반 백엔드 구성
• 탄력적 자원 배분: 실시간 모니터링→Auto‑Scaling 적용.
• 측정 기반 과금: 사용량 (PU, GB, I/O 등) 측정→비용 청구.
• 고가용성 설계: 다중 AZ, 중복 스토리지 및 백업.

구조 및 아키텍처

graph TD
    A[사용자/애플리케이션] --> B[클라우드 서비스 제공자]
    B --> C[가상화된 리소스]
    B --> D[네트워크 인프라]
    B --> E[스토리지]
    B --> F[보안 및 접근 제어]
    B --> G[모니터링 및 관리]
    C --> H[VM/컨테이너]
    D --> I[VPC/서브넷/방화벽]
    E --> J[블록/파일/오브젝트 스토리지]
    F --> K[IAM/RBAC]
    G --> L[CloudWatch/Stackdriver]

구성 요소

Cloud Computing 구현 기법

장점 (Advantages)

단점과 문제점 및 해결방안

단점

문제점

도전 과제

Cloud Computing 분류 기준에 따른 종류 및 유형

실무 사용 예시

활용 사례

사례 1: Fintech 다중 클라우드 + CockroachDB

시스템 구성 및 Workflow

• 환경: CockroachDB 를 AWS, GCP, Azure 등 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드에 분산 배포하여 단일 논리 DB 구성

• 아키텍처:

graph LR
  subgraph Multi-Cloud
    AWS[(AWS Region)]
    GCP[(GCP Region)]
    Azure[(Azure Region)]
  end
  Cockroach[(CockroachDB Cluster)]
  App[(Fintech App)]
  App --> Cockroach
  Cockroach --> AWS
  Cockroach --> GCP
  Cockroach --> Azure

• Workflow:
  1. 애플리케이션 요청을 각 클라우드의 로컬 DB 노드가 처리.
  2. 데이터는 동기/준 (이종) 복제.
  3. 장애 지역 발생 시 다른 노드로 서비스 지속—실시간 전환.
  4. 신규 클라우드 추가 시 “add region” 후 자동 노드 추가.

사례 2: 온라인 쇼핑몰 웹 서비스

시스템 구성:

• 프론트엔드: AWS S3, CloudFront
• 백엔드: AWS EC2, RDS
• 데이터 분석: AWS Athena, Redshift
• CI/CD: AWS CodePipeline, GitHub Actions

워크플로우:

1. 개발자가 코드 변경 → GitHub 에 푸시
2. CI/CD 파이프라인 실행 → 테스트, 빌드, 배포
3. AWS 에 웹 서비스 배포
4. 트래픽 증가 시 자동 스케일링
5. 모니터링 및 장애 복구

다이어그램:

graph LR
    A[Developer] --> B[GitHub]
    B --> C[CI/CD Pipeline]
    C --> D[AWS EC2/RDS]
    C --> E[AWS S3/CloudFront]
    D --> F[Web Service]
    E --> F
    F --> G[User]

사례 3: Netflix 의 AWS 기반 글로벌 스트리밍 서비스

배경: Netflix 는 DVD 대여 서비스에서 온라인 스트리밍으로 사업 모델을 전환하면서 급격한 트래픽 증가와 글로벌 확장 요구에 직면함.

시스템 구성:

• 컴퓨팅: AWS EC2 인스턴스에서 마이크로서비스 아키텍처 운영
• 스토리지: Amazon S3 에 비디오 콘텐츠 저장
• CDN: Amazon CloudFront 를 통한 전 세계 콘텐츠 배포
• 데이터베이스: Amazon DynamoDB, Cassandra 클러스터
• 분석: Apache Spark, Kafka 를 통한 실시간 데이터 분석

시스템 아키텍처 다이어그램:

graph TB
    subgraph "사용자 레이어"
        A[모바일 앱]
        B[웹 브라우저]
        C[Smart TV]
    end
    
    subgraph "CDN 레이어"
        D[CloudFront Edge Locations]
    end
    
    subgraph "API 게이트웨이"
        E[Netflix API Gateway]
    end
    
    subgraph "마이크로서비스"
        F[추천 서비스]
        G[사용자 서비스]
        H[결제 서비스]
        I[콘텐츠 서비스]
    end
    
    subgraph "데이터 레이어"
        J[DynamoDB]
        K[Cassandra]
        L[Elasticsearch]
    end
    
    subgraph "스토리지"
        M[S3 콘텐츠 저장소]
    end
    
    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    E --> F
    E --> G
    E --> H
    E --> I
    F --> J
    G --> K
    H --> K
    I --> L
    I --> M

Workflow:

1. 사용자가 Netflix 앱/웹사이트 접속
2. CloudFront 가 가장 가까운 엣지 로케이션으로 라우팅
3. API 게이트웨이에서 사용자 인증 및 요청 분산
4. 마이크로서비스가 각각의 기능 처리
5. 실시간 데이터 분석을 통한 개인화된 추천
6. CDN 을 통한 최적화된 비디오 스트리밍

Netflix 의 역할:

• 콘텐츠 개인화: 사용자 시청 패턴 분석을 통한 맞춤형 추천
• 글로벌 확장: 150 개국 2 억 명 이상 사용자 서비스
• 성능 최적화: 자동 스케일링으로 피크 타임 트래픽 처리
• 비용 효율성: 온디맨드 리소스로 30% 인프라 비용 절감

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

A. 적용 고려사항

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

B. 최적화 고려사항

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

기타 사항

주제와 관련하여 주목할 내용

주제와 관련하여 반드시 학습해야할 내용

주목할 내용

📌 20. 주제와 관련하여 주목할 내용

🎓 21. 반드시 학습해야 할 관련 개념

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용어 정리

📖 용어 정리

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참고 및 출처

• 클라우드 컴퓨팅이란? - 삼성SDS
• 클라우드 컴퓨팅: IT의 미래 - SAP
• 클라우드 컴퓨팅이란? - Google Cloud
• 클라우드 컴퓨팅이란? - Microsoft Azure
• 클라우드 아키텍처란 무엇인가요? - Google Cloud
• 클라우드 아키텍처란? - IBM
• 가상화란 무엇인가요? - AWS
• 클라우드 컴퓨팅 사용 사례 - IBM
• 클라우드 컴퓨팅의 이점 - Google Cloud
• 클라우드 컴퓨팅의 3가지 성공과 3가지 실패 - 삼성SDS

📚 참고 및 출처

• AWS 클라우드 개요
• Microsoft Azure 소개
• Google Cloud 개요
• NIST 클라우드 정의 문서
• CockroachDB Multi-Cloud Reference

참고 및 출처

• AWS: 클라우드 컴퓨팅이란?
• Microsoft: 클라우드 컴퓨팅 정의
• GCP: 클라우드 컴퓨팅 소개
• IBM: 클라우드 컴퓨팅이란?
• Oracle: 클라우드 컴퓨팅 개요
• Naver Cloud: 클라우드 컴퓨팅 개념
• NHN Cloud: 클라우드 컴퓨팅 이해하기
• 티스토리: 클라우드 컴퓨팅의 종류와 특징
• 위키피디아: 클라우드 컴퓨팅
• 티스토리: 클라우드 서비스 모델 비교