클라우드 기본 이론

☑️On-premise와 Cloud?

1. On-premise
기업이 자체적으로 서버와 인프라를 구축하고 운영하는 방식.

2. Cloud
IT 인프라와 소프트웨어를 인터넷을 통해 제공받는 서비스 방식.

물리적인 장비를 직접 소유하지 않고, 클라우드 제공 업체(AWS, Azure, Google Cloud 등)가 리소스를 제공

 

☑️ 클라우드 제공업체

국내 클라우드 제공업체

1. 네이버 클라우드 플랫폼 (Naver Cloud Platform)
   • 특징:
     네이버에서 운영하는 클라우드 서비스
   • 주요 서비스:
     AI, 빅데이터 분석, 서버리스 컴퓨팅, SaaS(Software as a Service)
2. KT 클라우드 (KT Cloud)
   • 특징:
     특히 공공기관과 금융 산업에 특화된 솔루션을 제공
   • 주요 서비스:
     IaaS, PaaS, 클라우드 기반 AI, 빅데이터 분석, 하이브리드 클라우드
3. NHN 클라우드 (NHN Cloud, 구 TOAST Cloud)
   • 특징:
     NHN에서 제공하는 클라우드로 게임, 금융, 공공 등 여러 산업에 맞춤형 클라우드 환경을 제공
   • 주요 서비스:
     웹 호스팅, AI 서비스, 게임 서버, DevOps 도구
4. LG CNS 클라우드
   • 특징:
     클라우드 관리(MSP)와 하이브리드 클라우드 솔루션을 제공
   • 주요 서비스:
     클라우드 통합 관리, 데이터 분석, IoT, AI
5. 삼성SDS 클라우드
   • 특징:
     제조업 및 대기업에 특화된 솔루션을 제공
   • 주요 서비스:
     데이터센터 기반 IaaS, PaaS, AI 기반 클라우드 서비스
6. 가비아 클라우드
   • 특징:
     국내 중소기업을 위한 비용 효율적 클라우드 호스팅 서비스로 유명
   • 주요 서비스:
     서버 호스팅, 웹 호스팅, 보안 서비스.

해외 클라우드 제공업체

1. Amazon Web Services (AWS)
   • 특징:
     세계에서 가장 큰 클라우드 제공 업체, 다양한 서비스를 지원
   • 주요 서비스:
     컴퓨팅(EC2), 스토리지(S3), 데이터베이스(RDS), AI/ML, IoT, 컨테이너
   • 주요 고객:
     Netflix, Airbnb, 삼성전자, 현대자동차 등
2. Microsoft Azure
   • 특징:
     Microsoft의 클라우드 플랫폼, 특히 Windows 기반 환경과의 호환성이 강점
   • 주요 서비스:
     Azure Virtual Machines, 데이터 분석, AI 서비스, 하이브리드 클라우드, DevOps
   • 주요 고객:
     Adobe, BMW, 스타벅스 등
3. Google Cloud Platform (GCP)
   • 특징:
     Google이 운영하며, 데이터 분석과 AI/ML에서 강점
   • 주요 서비스:
     BigQuery(빅데이터 분석), AI/ML 도구(TensorFlow), Kubernetes, 서버리스 컴퓨팅
   • 주요 고객:
     Spotify, PayPal, 한국 타이어 등
4. Oracle Cloud
   • 특징:
     데이터베이스에 강점
   • 주요 서비스:
     Oracle DB, ERP, AI 서비스, 분석 도구.
   • 주요 고객:
     Zoom, 도요타, 국내 대기업 일부
   •  

☑️온프레미스와 AWS 용어 비교

1. 보안관련

On-premise	AWS	설명
방화벽	보안 그룹 (Security Group)	인스턴스 레벨에서 작동하며, 허용 규칙만 정의
ACL (Access Control List)	네트워크 ACL (Network ACL)	서브넷 레벨에서 트래픽을 제어하며, 인바운드와 아웃바운드 규칙 지원
관리자 권한	IAM (Identity and Access Management)	사용자의 권한 및 액세스를 관리하는 AWS 서비스

 

2. 로드밸런서

On-premise	AWS	설명
L4 로드 밸런서	네트워크 로드 밸런서 (Network Load Balancer)	트랜스포트 계층에서 작동하며, TCP/UDP 트래픽 분산
L7 로드 밸런서	애플리케이션 로드 밸런서 (Application Load Balancer)	애플리케이션 계층에서 작동하며, HTTP/HTTPS 트래픽 분산

 

3. 네트워크

On-premise	AWS	설명
LAN / VLAN	VPC (Virtual Private Cloud)	AWS 내에서 네트워크를 분리하고 사용자 정의 가능
스위치	라우트 테이블 (Route Table)	네트워크 트래픽을 관리하기 위한 경로 설정
서브넷	서브넷 (Subnet)	VPC 내의 작은 네트워크 구역
VPN	VPN 게이트웨이 (VPN Gateway)	온프레미스 네트워크와 AWS 간의 안전한 연결 제공
IP 주소	Elastic IP	고정 퍼블릭 IP 주소, AWS 리소스에 연결 가능

 

4. 스토리지

On-premise	AWS	설명
NAS (Network Attached Storage)	EFS (Elastic File System)	네트워크를 통해 다수의 인스턴스에서 공유 가능한 파일 스토리지
SAN (Storage Area Network)	EBS (Elastic Block Store)	인스턴스에 연결된 블록 스토리지
로컬 디스크	인스턴스 스토어 (Instance Store)	EC2 인스턴스의 물리적 디스크

 

5. 데이터베이스

On-premise	AWS	설명
RDBMS (Relational Database)	RDS (Relational Database Service)	관리형 관계형 데이터베이스 서비스
NoSQL DB	DynamoDB	AWS에서 제공하는 NoSQL 서비스
데이터 웨어하우스	Redshift	분석용 대규모 데이터 웨어하우스
백업	Snapshots	EBS 볼륨 및 데이터베이스의 백업

 

• 관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블(표) 형식으로 저장
• NoSQL은 비관계형 데이터베이스로, 데이터를 테이블 형식이 아닌 다양한 형식(문서, 키-값, 그래프 등)으로 저장

6. 기타

On-premise	AWS	설명
CDN (Content Delivery Network)	CloudFront	글로벌 엣지 네트워크를 통한 콘텐츠 전송
DNS 서버	Route 53	도메인 네임 시스템(DNS) 관리

 

☑️AI와 빅테이터에 클라우드가 사용되는 이유?

AI와 빅데이터는 대규모 데이터 처리와 고성능 컴퓨팅을 필요하다.

 

1. AI

• 일시적으로 많은 리소스를 소모하므로, 필요할 때만 리소스를 확장하거나 줄일 수 있어야 한다.
• 대량의 데이터를 저장하고 빠르게 접근할 수 있는 인프라가 필요하다.

2. 빅테이터

• 정형, 비정형 같이 다양한 데이터 형식을 처리해야 한다.
• 수십 테라바이트에서 페타바이트 수준의 데이터를 처리해야 하므로 확장 가능한 스토리지 시스템이 필요하다.

3. 클라우드 사용 되는 이유?   

• 고성능 컴퓨팅 리소스 
  예: AWS에서 P3 인스턴스(GPU 기반), Google Cloud의 TPU
• 대규모 데이터 저장 스토리지 서비스
  예: AWS S3, Google Cloud Storage