[cloud computing] 클라우드 컴퓨팅 (CC) 이란?

☁️ 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing, CC)

1. 클라우드 컴퓨팅이란?

클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing, CC)은 인터넷을 통해 가상화된 컴퓨팅 자원(CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 등)을 필요할 때 즉시 제공받아 사용하는 기술이다.
대표적인 특징은 온디맨드 서비스(on-demand service) 이다.

즉,

• 자신의 컴퓨터가 아닌
• 클라우드에 연결된 원격 컴퓨터에서
• 연산과 저장, 관리를 수행하는 방식이다.

클라우드 컴퓨팅은 다음과 같이 정의할 수 있다.

• 컴퓨팅 자원에 대해 어디서나 접근 가능한 주문형 접근 모델
• 다수의 컴퓨팅 리소스를 가상화 기술로 통합하고
• 이를 원격 사용자에게 서비스 형태로 제공하는 기술

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2. 클라우드 컴퓨팅의 핵심 특성

1️⃣ 온디맨드 셀프 서비스 (On-demand Self Service)

사용자는 클라우드 서비스 제공자(CSP)의 직접적인 개입 없이도
필요한 시점에 가상화된 자원을 자동으로 프로비저닝할 수 있다.

→ 서버 생성, 삭제, 확장이 모두 자동화됨

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2️⃣ 광대역 네트워크 접근 (Broad Network Access)

인터넷과 네트워크를 통해
PC, 노트북, 모바일 등 다양한 단말 플랫폼에서 클라우드 자원에 접근 가능하다.

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3️⃣ 리소스 풀링 (Resource Pooling)

클라우드 서비스 제공자의 자원은 풀(pool) 형태로 통합 관리된다.

• 멀티테넌트(Multi-tenant) 모델
• 여러 사용자가 하나의 인프라를 공유
• 사용자는 자신에게 할당된 자원만 사용하는 것처럼 인식

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4️⃣ 신속한 탄력성 (Rapid Elasticity)

필요에 따라 자원을 빠르게 확장하거나 축소할 수 있다.

• 트래픽 증가 → 즉시 확장
• 트래픽 감소 → 자원 축소

→ 서비스 규모를 유연하게 조절 가능

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5️⃣ 사용량 측정 (Measured Service)

• 자원 사용량(CPU, 메모리, 트래픽 등)을 정확히 측정
• 사용량 기반 과금(Pay-as-you-go)
• 사용자와 서비스 제공자 모두에게 투명하게 제공

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3. 왜 클라우드 컴퓨팅을 사용하는가?

1️⃣ 인프라 규모 산정의 용이성

전통적인 환경에서는 용량 계획(Capacity Planning) 이 매우 어렵다.

• Over-provisioning
  → 용량 > 수요 → 자원 낭비
• Under-provisioning
  → 용량 < 수요 → 서비스 품질 저하

용량 계획 전략

• 리드 전략(Lead) : 수요를 미리 예측해 선제적 확장
• 지연 전략(Lag) : 한계 도달 후 확장
• 일치 전략(Match) : 수요 증가만큼 즉시 확장

 클라우드 환경에서는 일치 전략을 가장 손쉽게 구현 가능

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2️⃣ 비용 절감

• 가상화 기반 자원 풀링
• 사용한 만큼만 비용 지불
• 초기 인프라 구축 비용(CAPEX) 감소

→ 전체 운영 비용(OPEX) 절감

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3️⃣ 탄력성 및 조직의 민첩성

• 수요 변화에 즉각 대응
• 서비스 품질을 일정하게 유지
• 온디맨드 방식으로 새로운 서비스 빠른 배포

→ 조직의 민첩성(Agility) 향상

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4️⃣ 가용성 (Availability)

가용성은 시스템이 정상적으로 사용 가능한 시간의 비율을 의미한다.

• 장애 발생 시 이중화
• 서비스 이관(Failover)
• 자동 복구

또한 CSP는 SLA(Service Level Agreement) 를 통해
일정 수준 이상의 장애 발생 시 보상을 제공한다.

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5️⃣ 투명한 사용량 측정

• 자원 사용 현황 실시간 모니터링
• 비용 예측 및 최적화 가능

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6️⃣ 복원성 (Resilience)

• 장애 상황에서도 서비스 지속
• 복구에 대한 부담 감소
• 서비스 신뢰성 향상

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4. 클라우드를 가능하게 한 기술적 혁신

1️⃣ 클러스터링 (Clustering)

여러 대의 컴퓨터를 묶어 하나의 거대한 자원처럼 활용

• 고속 통신 링크로 동기화
• 가상화 기술로 자원 분할
• 중재자(Broker)가 자원 할당 관리
  (예: HTCondor, Sun Grid Engine, Univa)

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2️⃣ 그리드 컴퓨팅 (Grid Computing)

• 원거리 네트워크로 연결된 이기종 컴퓨터들을 하나의 시스템처럼 활용
• 분산 컴퓨팅 기반
• MPI(Message Passing Interface) 사용
• 고성능 연산, 대규모 데이터 처리 목적

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3️⃣ 가상화 (Virtualization)

• IT 자원의 가상 인스턴스 생성 기술
• 물리 자원은 하나지만 여러 개처럼 보이게 구성
• 사용자 간 간섭 없이 독립적인 환경 제공

→ 클라우드의 핵심 기반 기술

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5. 클라우드 관련 개념 정리

☑️ 클라우드

인터넷을 통해 언제 어디서나 접근 가능한 IT 자원의 집합

☑️ 온프레미스(On-Premise)

• 자체 전산실 서버에 직접 설치·운영
• 모든 관리 책임이 조직에 있음

☑️ CSP (Cloud Service Provider)

• 클라우드 서비스 제공자
• 예: Amazon, Google, Microsoft

☑️ MSP (Managed Service Provider)

• CSP와 고객을 연결
• 마이그레이션, 컨설팅, 운영 관리 담당

☑️ 스케일링(Scaling)

• 클라우드에서는 주로 수평 확장(Horizontal Scaling)
• 서버를 추가하는 방식

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6. 클라우드의 위험성과 단점

• 이식성, 상호 운용성 제한
  • 벤더 종속(Vendor Lock-in)
  • CSP별 API, SDK 의존
• 낮은 IT 자원 제어권
• 네트워크 의존성 증가

이를 해결하기 위해 공통 API(SIMPLE Cloud SPI) 와 같은 시도가 진행됨

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7. 클라우드 컴퓨팅 서비스 모델

1️⃣ IaaS (Infrastructure as a Service)

• 서버, 스토리지, 네트워크 제공
• OS 및 소프트웨어는 사용자 관리
• 예: 가상 머신

2️⃣ PaaS (Platform as a Service)

• 개발 환경 제공
• OS + 런타임 + 미들웨어 포함
• 예: Heroku, Google App Engine

3️⃣ SaaS (Software as a Service)

• 완성된 소프트웨어 제공
• 설치 없이 바로 사용
• 예: Gmail

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8. 클라우드 배포 모델

• Public Cloud
  → 누구나 접근 가능
• Private Cloud
  → 특정 조직 전용
• Community Cloud
  → 특정 커뮤니티 전용
• Hybrid Cloud
  → 여러 배포 모델을 혼합