클라우드 (Cloud) 컴퓨팅에 대해 설명해보세요.

클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기반의 컴퓨팅을 말합니다. 인터넷 상의 가상화된 서버에 프로그램을 두고 필요할때마다 컴퓨터나 스마트폰 등에 불러와 사용하는 서비스입니다.

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델은 인터넷을 통해 주문형 컴퓨팅 리소스, 소프트웨어, 정보를 공유한다는 개념을 기반으로 합니다. 회사 또는 개인은 서비스 제공업체에서 소유 및 관리하는 원격 서버에 위치한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 서비스를 비롯한 공유 리소스의 가상 풀에 액세스하기 위해 비용을 지불합니다.

클라우드 컴퓨팅은 네트워크(대부분 인터넷)를 사용하여 사용자가 대여 컴퓨팅 서비스를 요청하고 액세스하는 클라우드 플랫폼에 연결합니다.

서비스 제공 형태

1. 퍼블릭 클라우드(Public Cloud, 공공 클라우드, 개방형 클라우드)
   특정 기업이나 사용자를 위한 서비스가 아닌 인터넷에 접속 가능한 모든 사용자를 위한 클라우드 서비스 모델입니다.
   공공기관이 도입하는 공공 클라우드와 퍼블릭 클라우드의 공공 클라우드를 혼동하는 케이스가 있습니다. 공공기관이 도입하는 공공 클라우드는 Government Cloud, 공용 인터넷망에 연결된 공공 클라우드는 Public Cloud입니다.

2. 프라이빗 클라우드(Private Cloud, 사설 클라우드, 폐쇄 클라우드)
   제한된 네트워크 상에서 특정 기업이나 특정 사용자만을 대상으로 하는 클라우드로 서비스의 자원과 데이터는 기업 내부에 저장됩니다. 또한 기업이 자원의 제어권을 갖고 있습니다. 따라서 보안성이 매우 뛰어나며, 개별 고객의 상황에 맞게 클라우드 기능을 커스터마이징 할 수 있다는 장점이 있습니다.

3. 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)
   하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 병행해 사용하는 방식으로 여겨져 왔으나, 최근에는 개념이 모호해진 경향이 있어 클라우드(가상서버)와 온프레미스(물리서버)를 결합한 형태를 말하기도 합니다. 이럴 경우 퍼블릭 클라우드의 유연성, 경제성, 신속성과 물리 서버의 보안성, 안정성 등을 함께 취할 수 있는 장점이 있습니다.

최근 클라우드를 도입하려는 움직임이 늘면서, 전체 워크로드를 클라우드(가상서버)로 이전하기 보다 주요 데이터는 온프레미스(물리서버)에 남겨 두고 이벤트 또는 신규 서비스처럼 트래픽을 예측할 수 없는 워크로드는 클라우드로 이용하는 구성이 증가하는 추세입니다.

클라우드 컴퓨팅의 유형

제어, 유연성, 비즈니스 요구사항 관리 수준을 기준으로 선택할 수 있는 3가지 주요 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 유형이 있습니다.

1. Infrastructure as a Service(IaaS)
   대표 서비스: AWS의 EC2와 GCP의 Compute Engine(GCE), 가비아 g클라우드, AZURE
   ‘서비스로서의 인프라’를 뜻하는 IaaS는 인프라 수준의 클라우드 컴퓨팅을 제공해 사용자가 서버 OS부터 미들웨어, 런타임, 그리고 데이터와 어플리케이션까지 직접 구성하고 관리할 수 있습니다.

2. Platform as a Service(PaaS)
   대표 서비스: 세일즈포스닷컴의 Heroku나 Redhat(레드햇)의 OpenShift, Google App Engine, Microsoft Azure App Service
   ‘서비스로서의 플랫폼’을 의미하는 PaaS는 IaaS 형태의 가상화된 클라우드 위에 사용자가 원하는 서비스를 개발할 수 있도록 개발 환경(Platform)을 미리 구축해, 이를 서비스 형태로 제공하는 것을 의미합니다.

3. Software as a service(SaaS)
   대표 서비스: 슬랙(Slack), ‘마이크로소프트365(Microsoft 356)’, ‘드롭박스(Dropbox)’, Google WorkSpace
   ‘서비스로서의 소프트웨어’를 의미하는 SaaS는 클라우드 인프라 위에 소프트웨어를 탑재해 제공하는 형태로 IT 인프라 자원뿐만 아니라 소프트웨어 및 업데이트, 버그 개선 등의 서비스를 업체가 도맡아 제공합니다.

용도

1. 인프라 확장
소매업체를 포함한 많은 조직은 각기 다른 컴퓨팅 용량 요구사항을 갖고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 이러한 변동을 쉽게 수용합니다.

2. 재해 복구
재해 발생 시 연속성을 보장하기 위해 더 많은 데이터 센터를 구축하는 대신 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 기업에서 디지털 애셋을 안전하게 백업할 수 있습니다.

3. 데이터 스토리지
클라우드 컴퓨팅은 대량의 데이터를 저장하고 접근성을 높이며 분석과 백업을 더 쉽게 만들어 과부하 상태의 데이터 센터를 지원합니다.

4. 애플리케이션 개발
클라우드 컴퓨팅을 통해 기업 개발자가 애플리케이션을 빌드하고 테스트하는 도구 및 플랫폼에 빠르게 액세스하여 TTM(time to market)을 단축할 수 있습니다.

5. 빅데이터 분석
클라우드 컴퓨팅은 대량의 데이터를 처리할 수 있는 리소스를 거의 무제한으로 제공하여 조사 속도를 높이고 통계 도출 시간을 단축합니다.

장점(웹 운영자 입장)

1. 서버를 직접 구매할 때 고려해야 할 전력, 위치, 확장성을 고민하지 않고
2. 데이터 센터 어딘가에 이미 준비되어 있는 서버를 사용하며,
3. 서버 세팅 등을 신경쓰지 않고 서비스 운영에만 집중 가능
4. 또한 서비스 부하에 따라 실시간 확장성을 지원 받을 수 있으며
5. 사용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 서비스 운영에 있어서 효율성이 훨씬 높아진다고 할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅 플랫폼

1. Amazon AWS
2. Microsoft Azure
3. Google Cloud Platform(GCP)
4. NHN Cloud
5. Naver Cloud Platform
6. kt cloud
7. 가비아
8. Oracle Cloud
9. IBM Cloud(Kyndryl)

웹호스팅 vs 서버호스팅 vs 클라우드 차이점

클라우드가 존재하기 전, 웹 서비스를 운영하는 방식이던 웹호스팅과 서버호스팅과의 비교

멀티스레딩 (Multithreading)과 멀티프로세싱 (Multiprocessing)의 차이점은 무엇인가요?

멀티 프로세싱(MultiProcessing)

컴퓨터 시스템에서 1개 이상의 프로세스가 동시적으로 실행가능하다는 것을 의미한다.

여러 개의 프로세스 유닛(CPU)을 가진 하드웨어에서 활용 가능하다. 다수의 프로세서로 다수의 "프로세스"를 협력적으로 동시에 처리하는 것이다.

장점

1. 멀티 프로세싱을 사용하면 프로세스를 독립적으로 운영할 수 있어 시스템의 안정성을 높일 수 있다.

2. 병렬적으로 처리 가능한 작업으로 분해하여 성능을 향상시킬 수 있다.

3. 여러 개의 프로세스가 처리되어야 할 때 동일한 데이터를 사용하고, 이러한 데이터를 하나의 디스크에 두고 모든 프로세서(CPU)가 이를 공유하면 비용적으로 저렴하다.

단점

1. 독립된 메모리 영역이기 때문에 작업량이 많을수록( Context Switching이 자주 일어나서 주소 공간의 공유가 잦을 경우) 오버헤드가 발생하여 성능 저하가 발생 할 수 있다.

2. Context Switching 과정에서 캐시 메모리 초기화 등 무거운 작업이 진행되고 시간이 소모되는 등 오버헤드가 발생한다.

Context Switching

• CPU는 한 번에 하나의 프로세스만 실행 가능해요.
• CPU에서 여러 프로세스를 돌아가면서 작업을 처리하는 데 이 과정을 Context Switching이라 한다.
• 구체적으로, 동작 중인 프로세스가 대기하면서 해당 프로세스의 상태(Context)를 보관하고, 대기하고 있던 다음 순서의 프로세스가 동작하면서 이전에 보관했던 프로세스의 상태를 복구하는 작업을 말한다.

멀티스레딩(MultiThreading)

하나의 프로세스 안에 여러 개의 실행 흐름(스레드)를 두는 방식으로 여러 실행을 동시에 실행하도록 하나의 프로세스를 운영하는 방식이다.

장점

1. 작업 효율성
   하나의 프로세스에서 여러 스레드를 병렬적으로 수행하기에 작업의 효율성이 높다.
   EX. 입출력 처리 부분과 CPU 처리 부분을 스레드로 나누어 처리하는 방식
2. 응답성 향상
   다른 스레드가 작업을 계속 수행하면서 입출력 스레드를 진행시킬 수 있어 사용자의 작업 요구에 빠르게 응답이 가능하다.
3. 자원 공유
   독립적인 스레드는 레지스터와 스택 메모리 영역을 가지면 된다. 그 외의 필요한 정보는 프로세스의 데이터, 코드, 힙 영역을 공유하면 된다. 이는 불필요한 자원의 중복을 막아주며 시스템의 효율을 높여준다.

단점

1. 자원을 공유하기에 동기화 문제가 발생할 수 있다. (병목현상, 데드락 등)
2. 주의 깊은 설계가 필요하고 디버깅이 어렵다. (불필요 부분까지 동기화하면, 대기시간으로 인해 성능 저하 발생)
3. 하나의 스레드에 문제가 생기면 전체 프로세스가 영향을 준다.
4. 단일 프로세스 시스템의 경우 효과를 기대하기 어렵다.

멀티 프로세싱 vs 멀티 스레딩의 예시

인터넷 익스플로러는 멀티 스레딩 기법으로 브라우저를 실행시켰다. 자원의 효율성을 높여주는 장점이 있지만 단점은 스레드에서 생긴 문제가 프로세스 전체에 영향을 미친다는 점이다.

반면 크롬의 경우 멀티 프로세싱 방식으로 브라우저를 운영한다.
즉 하나의 탭은 하나의 프로세스인 셈이다. 그래서 탭 하나에 문제가 생겨도 다른 탭에는 영향을 주지 않는다.

멀티코어 CPU가 대중화되면서 여러 개의 프로세스를 여러 개의 CPU에서 동시에 실행할 수 있는 환경이 되면서 멀티 프로세싱을 활용해도 크게 문제가 되지 않는 것이다. 대신 자원을 엄청 잡아먹는다.

차이점

1. 멀티 스레드는 멀티 프로세스보다 작은 메모리 공간을 차지하고 Context Switching이 빠른 장점이 있지만, 동기화 문제와 하나의 스레드 장애로 전체 스레드가 종료될 위험을 갖고 있다.

2. 멀티 프로세스는 하나의 프로세스가 죽더라도 다른 프로세스에 영향을 주지 않아 안정성이 높지만, 멀티 스레드보다 많은 메모리 공간과 CPU 시간을 차지하는 단점이 있다.

3. 프로세스는 독립된 환경에서 실행되기에 프로세스 간에 공유해야 할 데이터가 생기면 프로세스 사이의 통신을 구축해줘야 한다. 이를 IPC라고 부른다.
   공유 메모리를 두거나, 파일, 파이프 등등 프로세스 간의 통신을 위한 기술로 프로세스끼리 통신해야 한다.
   IPC를 유지하는 비용과 프로세스를 전환하는 비용이 멀티 프로세싱의 단점이다.
   반면 스레드의 경우 프로세스의 데이터와 코드, 힙을 공유하다 보니 작업(스레드) 사이에 통신 메커니즘을 구축할 필요가 없다.