2)클라우드 서비스와 그 이용법

송인호·2022년 10월 13일
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2-1.클라우드로 제공하는 다양한 서비스

클라우드 서비스로는 가상서버, 스토리지, 네트워크, 데이터베이스 같은 다양한 기능을 이용할 수 있음
이러한 서비스들은 대부분의 클라우드 사업자들이 제공함

가장 기본적인 클라우드 서비스로 가상서버가 있음
물리적 서버의 CPU와 메모리, 스토리지 같은 하드웨어 자원을 소프트웨어로 논리적으로 나누어 사용함

생성된 가상 서버는 실제 서버와 마찬가지로, OS 및 애플리케이션을 동작시킬 수 있음.

로드 밸런서를 활용해 가상 서버를 이중화하거나 부하를 분산할 수 있음, 또한 순간적으로 접속량이 즐가할 때, 가상 서버의 갯수를 자동으로 늘리거나 줄이는(오토 스케일) 기능이 있음

스토리지 서비스: 데티어, 콘텐츠 아카이브(보관), 백업 등 다양한 용도로 사용됨

2-2.가상 서버

클라우드 서비스를 구성하는 가장 기본적인 요소
개별 서버가 보유한 CPU나 메모리 등을 논리적인 하드웨어 리소스로 간주.

가상서버를 이용하는 이유?
일반적으로 컴퓨팅 자원의 낭비가 많고 활용도가 낮은 대부분 서버들의 CPU사용률은 10~15% 밖에 되지 않음.
이렇듯 서버 자원을 낭비한다. 그렇다고 한 서버 안에 모든 프로그램과 서비스를 다 올리면 프로그램 간에 간섭이 발생하여 안전성에 문제가 생길 확률이 높아짐
서버문제가 발생하면 모든 서비스에 영향이 있기에 여유롭게 서버를 구축해왔고 가상 서버를 이용해 남는 서버 자원을 최대한 활용해 효율성을 높이며, 독립적인 공간을 만들어 안정성도 높일 수 있음.

장점: 높은 서버 활용도
물리서버를 이용하면 이용자 증가 등 인프라를 확정해야할 때 서부 발주부터 입고, 세팅까지 하루 이상 걸리는 경우가 많지만, 가상서버를 이용하면 서버를 확장하는데 10분 밖에 보이지 않는다.

2-3.가상 서버에서 사용할 수 있는 옵션 기능

로드 밸런서, 오토 스케일, 정기적인 스냅샷

로드 밸런서

서버에 가해지는 부하를 분산해주는 장치 또는 기술이라 함.
클라이언트와 서버 사이에서 한 대의 서버로 부하가 집중되지 않도록 트래픽을 관리해 각각의 서버가 최적의 퍼포먼스를 보일 수 있도록 함
scale-out 방식을 이용
오토 스케일링
갑작스런 서버의 과부하, 장애 등과 같이 서비스 불능 상황 발생시 자동으로 서버를 복제하여 서버 대수를 늘려주어 적절한 트래픽 분산을 하는 서비스

정기적인 스냅샷
이용자가 설정한 시간에 가상 서버 디스크의 백업을 자동으로 생성하여 복제할 수 있게 해주어 데이터 손상 시 데이터를 복구 할 수 있게 해줌.

2-4.클라우드 스토리지 서비스

클라우드 스토리지는 데이터 스토리지를 서비스로서 관리하고 운영하는 클라우드 컴퓨팅 공급자를 통해 데이터를 인터넷에 저장하는 클라우드 컴퓨팅 모델임.

대표적인 스토리지 서비스로는 AWS의 S3가 있음.
다수의 데이터 센터에 데이터를 분산 저장하여 데이터 손실을 예방함.

장점

  • 총 소유 비용: 필요에 따라 사용한 만큼 비용을 지불함
  • 배포에 걸리는 시간: 인프라 문제로 실행이 지연되지 않음

2-5.클라우드 네트워크 서비스

대표적인 예: Amazon VPC(Virtual Private Cloud)
가상 네트워크를 만들어, 개인 클라우드 처럼 사용할 수 있는 서비스
잘 모르겠다.

2-6.클라우드 데이터베이스 서비스

클라우드 사업자는 사용자의 사용 목적에 부합하는 다양한 데이터베이스 서비스를 제공함
사용자는 빠르게 데이터베이스를 사용할 수 있음.

RDBMS(관계형 데이터베이스)

데이터가 하나 이상의 열과 행의 테이블에 저장되어 서로 다른 데이터 구조가 어떻게 관련되어 있는지 쉽게 파악하고 이해할 수 있도록 구성된 정보 모음.

ex) MySQL, PostgreSQL, Oracle Database 등..

관계형과 비관계형 데이터베이스

비관계형 데이터베이스(NoSQL)과의 차이는 데이터를 저장하고 구성하는 방법.
테이블 방식으로 데이터를 저장하지 않고 개별 파일로 저장하여 문서나 미디어 파일과 같은 복잡하고 구조화 되지 않은 데이터 유형에 사용함


NoSQL

2-7.기간계 시스템을 위한 클라우드 서비스

리프트 앤 시프트: 기업이 현재 운영하고 있는 기존의 온프레미스 시스템을 클라우드 서비스로 이전하려고 할 때.
데이터와 애플리케이션 뿐 아니라 운영 체제를 포함하여 기존 서버를 그대로 들어서 새로운 환경으로 옮겨 수시로 클라우드에 최적화 해 나가는 전략.

2-8.클라우드의 데이터 분석 서비스와 IOT 서비스

PaaS 서비스를 활용하면 인프라를 관리할 필요가 없어져 데이터의 활용에 더욱 집중할 수 있음.

대표적인 PaaS 서비스로 데이터 분석 서비스와 IoT서비스가 있음.

클라우드 데이터 분석 서비스

빅데이터를 활용하기 위해 데이터를 수집하고 저장한후 분석을 해주는 서비스

클라우드 IoT 서비스

추가적으로 수집, 저장, 분석, 통제 하기 위한 서비스

2-9.클라우드 AI/기계학습 서비스

클라우드 사업자는 두 종류의 기계학습 서비스를 제공함.
1. 미리 준비한 기능을 이용해 사죵자 스스로 기계를 학습시킴.
2. 클라우드 사업자가 미리 대량의 데이터로 학습을 시키고, 결과를 사용자에게 제공함.

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