[CS 스터디] 클라우드와 분산환경

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[CS 스터디] 클라우드와 분산환경

seungh2 2023. 7. 19. 17:37

클라우드가 등장하기 전

컴퓨터 자원을 사용하려면, 컴퓨터의 하드웨어, 소프트웨어, 데이터와 저장소 모두 직접 구매하고 관리해야 했다.
IT 서비스를 하려면 서버, 데이터베이스, 저장소 등을 직접 구매하고 관리해야 했다.

→ 항상 서버가 꺼지지 않게 관리해야 하고, 환경에 맞는 운영체제와 프로그램도 설치해줘야 한다.

클라우드가 등장한 후

컴퓨터 자원, 인프라와 서버를 다른 곳(보이지 않는 구름)에서 가져와 사용할 수 있게 되었다.

→ 시스템의 내부적인 구조를 몰라도, 물리적인 컴퓨터를 보지 못해도 클라우드 서비스에서 제공하는 다양한 컴퓨팅 환경을 이용할 수 있다.

→ 필요한 서버, 데이터베이스, 저장소 등의 구입 비용과 관리를 더 이상 신경쓰지 않아도 된다.

(물론 어딘가에 실제로 존재하는 컴퓨터를 빌려서 사용하는 것)

💙클라우드 컴퓨팅

컴퓨팅 리소스를 인터넷을 통해 서비스로 사용할 수 있는 주문형 서비스

기업에서 직접 리소스를 조달하거나 구성, 관리할 필요가 없으며 사용한 만큼만 비용을 지불하면 된다.

🤍일반 사용자 관점

데이터를 컴퓨터나 전자기기 자체에 가지고 있는 것이 아니라, 네트워크 서버를 통해 먼 곳에 있는 컴퓨터에 저장하여 사용할 수 있게 하는 환경
ex) 아이클라우드.

🖤개발자 관점

가상의 서버에 접근해 필요한 만큼만 자원을 사용하여 간단하고 빠르게 프로그램 환경을 구축할 수 있는 기술
컴퓨터의 자원을 유틸리티화(공공자원 화)
언제 어디서나 물리적인 제약을 받지 않고 서버에 접속해 서비스 환경을 구축할 수 있다.
다른 사람과 협업하기 편리하며, 서버를 유지하고 관리에 드는 비용도 절감할 수 있다.
서비스가 커져서 환경을 더 크게 만들어야 할 경우에, 언제든지 서버 증설이나 업그레이드가 가능하다.

🤍클라우드 서비스 종류

서비스 제공자 혹은 개인이 직접 관리해야 하는 영역을 기준으로 아래와 같이 나눌 수 있다.

IaaS (Infrastructure as a Service)

서비스를 개발하기 위해 물리적으로 구성되는 요소 인프라만 제공하는 서비스
서비스를 할 애플리케이션, 서비스의 데이터, 서비스의 운영체제 등 서비스를 만들 때 필요한 것들을 개발자가 직접 관리해야 한다.
개발자가 직접 바꿀 수 있는 영역이 많기 때문에 자유도가 높다.
ex) AWS의 EC2 등

PaaS (Platform as a Service)

보통 개발자들이 많이 사용하는 형태의 서비스
운영체제, 서버, 하드웨어 등을 고려할 필요 없이 애플리케이션 개발 자체에만 집중할 수 있다.
코드만 개발해서 바로 서비스에 올릴 수 있도록 리소스까지 포함되어 있는 플랫폼 형태로 클라우드가 제공된다.
ex) Heroku, Google App Engine 등

SaaS(Software as a Service)

서비스까지 모든 것을 다 제공하는 형태의 클라우드
필요한 특정 기능의 소프트웨어를 통째로 빌려서 사용하는 것
설치할 필요 없고, 클라우드를 통해 소프트웨어를 제공한다.
3가지 중 가장 사용자 친화적인 서비스
사용자는 웹에서 접속해 서비스를 사용하면 되고, 소프트웨어의 유지보수는 클라우드 제공자가 모두 처리하는 것
ex) MS office 365, naver MYBOX, Google Drive

🖤클라우드 컴퓨팅의 단점

보안

클라우드 서버가 해킹되면, 그 안에 저장된 개인 정보와 데이터가 한꺼번에 유출되는 대형 보안사고로 이어질 수 있다.
하지만 자체적인 기업 보안 유지보다 아마존, 구글과 같은 대규모 글로벌 기업에서 전문적인 인력을 통한 보안이 더 강력할 수 있다.

초과 비용

상대적으로 저렴하지만, 이용한 만큼 비용을 지불하기 때문에 사용량을 잘 조절해서 서버를 운용해야 한다.
그렇지 않으면 직접 서버를 운용하는 것보다 더 많은 비용을 지불해야 할 수도 잇다.

서버의 안정성

우리가 개발한 서비스의 문제가 아니라, 클라우드를 제공하는 기업 자체에서 장애가 발생할 경우 큰 타격을 받을 수 있다.
큰 기업들은 이 문제에 대응하기 위해
- 자체 솔루션이나 API를 개발해, 클라우드에 독립적인 API를 거치도록 만들고 한 클라우드 서비스에서 장애가 발생하면 다른 클라우드 서비스로 전환한다.

서버의 일관성

어떤 문제가 발생했을 때, 많은 클라우드 서비스를 사용하고 있을 경우 문제의 원인을 추적하기가 어렵다.
이 문제를 해결하기 위해
- GitOps와 같은 플랫폼을 이용해 누가 서버 환경에 보안을 비활성화했는지 등을 추적할 수 있다.

AWS

2023년 1분기 클라우드 시장 점유율 32%로 1위
모든 종류의 서비스가 있지만 각 서비스의 결합이 약하다.
가상 컴퓨터를 제공하고 컨테이너 기반의 EC2, EKS, 서버리스 컴퓨팅 람다 등 다양한 컴퓨터 서비스를 제공한다.
데이터 분석, 기계학습, 데이터베이스, 스토리지, 네트워킹, 블록체인, 양자 컴퓨팅까지 다양한 분야의 서비스까지 제공한다.

대표적인 서비스

EC2

AWS를 대표하는 컴퓨팅 서비스
컴퓨터 한 대를 임대한다고 생각하면 된다.
리눅스, 윈도우즈 운영체제 환경의 컴퓨터 자원을 가상 서버로 제공하는 서비스
컴퓨팅 환경을 빌려서 필요한 것을 설치해 사용하는 것이 가능하다.
주로 웹 또는 애플리케이션의 서버로 많이 사용한다.

RDS

AWS의 데이터베이스 서비스
데이터베이스를 클라우드 형태로 제공하며, MySQL, SQL Server, 오라클 등 관계형 데이터베이스를 이용할 수 있다.
데이터베이스의 백업, 애플리케이션 등의 관리를 AWS가 자동으로 제공하기 때문에 데이터베이스를 쉽게 운영할 수 있다.

S3

AWS의 스토리지 서비스 중 하나
여러가지 용도로 사용 가능한 범용적인 스토리지 서비스
여러 데이터를 보관할 수 있고 정적 웹사이트 호스팅 및 다양한 형태의 클라우드 서비스로 활용 가능한 마능 스토리지 서비스

키네시스

AWS의 데이터 분석 플랫폼 서비스 중 하나
실시간 스트리밍하는 대량의 데이터를 저장하고 분류해 분석해주는 플랫폼 서비스
비디오, 오디오, 로그, 웹 사이트 클릭 스트림 등에서 발생하는 실시간 데이터를 수집해 분석할 수 있다.

람다

서버 자체를 구성할 필요 없이, 필요한 코드만 실행할 수 있게 해주는 AWS 서비스
코드를 업로드 하면 람다에서 코드를 실행, 확장하는 데 필요한 부분을 처리해준다.

💜분산 컴퓨팅

인터넷에 연결된 여러 컴퓨터의 처리 능력을 이용해 큰 문제를 해결하는 것.
인터넷 사용자들의 트래픽이 많아지면서 서버가 트래픽을 감당하기 위해 이용하게 되었다.
많은 양의 데이터를 처리하기 위해 고속 CPU, 대용량 메모리가 탑재된 컴퓨터를 사용하지 않고 데이터를 여러 서버에 나누어 병렬로 처리하게 되었다.

🖤분산 컴퓨팅이 필요한 이유

High-Performance

한 대의 컴퓨터가 처리하기 어려운 많은 양의 연산을 여러 대의 컴퓨터 자원으로 병렬처리하면 성능이 향상된다.

Fault Tolerance

한 대의 컴퓨터가 실패했을 경우, 다른 한 대가 수행이 가능하기 때문에 서비스에 일부 결함 또는 고장이 나더라도 정상적으로 기능을 수행할 수 있다.

Physical Reason

글로벌 서비스의 경우, 여러 나라에 서버를 배치함으로써 병목현상을 막을 수 있다.
병목현상 bottleneck
- 처리할 수 있는 데이터 양에 비해 많은 양의 데이터가 들어옴으로써 성능이 제한되는 것

Security

보안 상에 문제가 발생할 때, 서로 다른 권한, 프로토콜에 따라 다르게 배치할 수 있다.

🤍분산 컴퓨팅을 사용하지 않는 이유

대규모 서비스가 아니라면 구성하지 않는 것이 좋다.
분산 컴퓨팅은 컴퓨터 간에 복잡하게 연결된 부분이 있기 때문에 프로그램을 만들 때, 훨씬 더 복잡하고 시간이 많이 든다.
- 순서대로 진행해야 하는 작업의 경우, 코어가 아무리 많아도 다른 코어가 끝날 때까지 기다려야 한다.
- 자원을 공유하는 경우에도 Race Condition 문제가 생긴다.
- 여러 작업을 수행하는 동안 중간 중간 delay가 생겨 싱글 컴퓨터를 사용할 때보다 속도가 느려질 수 있다.

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