💡 1일차 학습 목표
1. 클라우드 컴퓨팅 기술의 기본속성, 발전과정 및 최신동향을 이해
2. 클라우드 컴퓨팅 서비스를 구분하는 유형과 유형별 특징을 이해
3. 클라우드 네이티브 애플리케이션의 개념과 MSA, 컨테이너, DevOps, CI/CD 등 주요 개념 이해
4. K-PaaS의 개발배경 및 아키텍처를 이해, 최신 버전의 특징 이해
Cloud 개요
클라우드 컴퓨팅
네트워크 기반 컴퓨팅 기술
컴퓨팅 리소스를 데이터센터에 대량으로 집적 시킨 후,
개별 이용자가 요구하는만큼 가상으로 분리하여
정보통신망을 통해 제공하는 서비스
인터넷을 통해 서버, 스토리지, DB, 네트워킹, SW 등 컴퓨터 서비스 제공
특징 (주광리신측)
- 주문형 셀프 서비스 (On-demand self-service)
사용자의 개별 관리화면을 통한 컴퓨팅 기능(서버 시간, 네트워크 스토리지 등) 설정 - 광범위한 네트워크 접속 (Broad network access)
다양한 디바이스를 통한 서비스 접속 - 리소스 공유 (Resource pooling)
여러 사용자의 요구에 따라 동적 할당 및 재할당 형태로 이용 가능 - 신속한 확장성 (Rapid elasticity)
스케일 업(처리능력을 높이는 것), 스케일 다운(처리능력을 낮추는 것) 가능 - 측정 가능한 서비스 (Measured service)
이용한 만큼 요금을 부과하는 종량제 서비스
Cloud 발전과정
2000년 - 물리서버
2001년 - 가상화
2006년 - IaaS (ex. AWS)
2009년 - PaaS
2010년 - 오픈소스 IaaS (ex. openstack)
2011년 - 오픈소스 PaaS
2013년 - 컨테이너 (ex. docker)
2015년 - 클라우드 네이티브
Edge Computing
- 데이터가 발생한 현장 혹은 근거리에서 실시간 처리하는 방식으로 데이터 흐름 가속화를 지원하는 컴퓨팅 기술
Cloud 산업 동향
세계, 국내 클라우드 서비스 매출은 매년 꾸준히 성장
국내 클라우드 서비스는 IaaS 시장 주도, SaaS 시장 최근 빠르게 성장
글로벌 IT 기업이 세계 IaaS 시장의 75%, SaaS 시장의 35% 점유
Cloud 트렌드
23년 트렌드
- 클라우드 보안 및 복원력 투가 증가
- 멀티클라우드 수요 증가
- AI 및 머신러닝 기반 클라우드
- 로우코드 및 노코드 클라우드 서비스 (LCNC)
- 클라우드 게임
24년 트렌드
- 업무망 활용 등 공공분야 SaaS 도입 가속화
- 기술 중심 '클라우드 네이티브'로의 전환
- 클라우드 특화 보안 전략 채택
- 금융권 핵심업무시스템 클라우드 촉진
- AI GPU 고수요 지속
25년 트렌드
- AI가 클라우드 컴퓨팅의 두뇌가 되다
- 엣지 컴퓨팅과 클라우드의 융합
- 클라우드를 통한 양자 컴퓨팅의 대중화
- 새로운 클라우드의 표준, 하이브리드 & 멀티
- 생성형 AI가 클라우드 개발을 혁신하다
- 슈퍼 클라우드가 궁극적인 데이터 패브릭으로 등장하다
- 지속 가능성이 클라우드의 필수가 되다
