Cloud Computing Study Session #1-2 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing) 개념

본 포스팅은 제가 2013년 네이버 하둡스터디 카페에 포스팅했던 공개 강의 글입니다.
This is a public lecture that I posted on Naver Hadoop Study Cafe in 2013.

 

이번세션에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 개념을 자세히 말씀 드리고 기존 컴퓨팅 기술과 어떤 차이가 있는지 알아보는 시간을 가지겠습니다.

클라우딩 컴퓨팅이라는 용어가 나온지 3년여 정도의 시간이 지났지만 아직도 클라우드 컴퓨팅은 정의하기 가장 어려운 IT용어 중 하나가 되어 버렸습니다. 이유는 클라우드 컴퓨팅이 너무 많은 개념을 포괄하고 있으며, 개발자, 시스템관리자, 하드웨어 제공업체, 보안 업체, 기업의 정보 관리 책임자, 컴퓨팅 서비스 제공업체, 솔루션 업체 등 IT시스템과 관련된 모든 이해 당사자 들과 연관돼 있으며, 심지어 이를 사용하는 사용자까지 포함하는 아주 광범위한 개념이기 때문입니다. 

예를 들어 인프라 관점에서 살펴보면 가상 머신을 도입하는 것이 클라우드 컴퓨팅이라고 여러곳에서 설명합니다. 이는 잘못된 것은 아니지만 가상 머신을 도입했다고 해서 모두 클라우드 컴퓨팅이라고 하지 않습니다. 구글의 클라우드 서비스나 구글 자체의 인프라도 가상 머신 기반 위에서 운영되지 않으며, 세일즈포스닷컴 역시 가상머신에서 운영되지 않지만 이들 모두를 클라우드 컴퓨팅이라고 부릅니다. 

 

또하나 예를 들면 인터넷 상에서 개인용 스토리지 서비스를 제공하거나 세일즈포스닷컴과 같은 기업용 서비스도 클라우드 서비스라고 부르고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 개념이 등장하기 전에는 웹하드라는 서비스가 있었고, ASP(Application Service Provider)라는 개념도 있었습니다. 하지만 이런 과거의 서비스는 클라우드라고 부르지 않습니다. 

 

대용량 데이터 분산 처리를 위한 하둡도 클라우드 컴퓨팅으로 부르긴 하지만 이전에는 비슷한 개념으로 그리드 컴퓨팅이 있었습니다. 아!! 여기서 하나 집고 넘어가야 하는 부분은.. 하둡은 클라우드 컴퓨팅의 데이터 분산 처리를 위한 클라우드 컴퓨팅의 주요 기술 중 하나이지 절대.. 하둡 시스템을 구축하였다고 해서 클라우드 시스템을 구축하였다고 말할 수 없습니다. 즉 하둡 != 클라우드 입니다. 다시 한번 말하지만 하둡은 클라우드 컴퓨팅에서 사용되는 데이터 분산 처리 기술일 뿐입니다.

 

그렇다면 왜 과거에 있었던 것들과 별반 다른 것이 없는 서비스 인데 굳이 클라우드라는 용어를 사용하고 있는 것일까라는 의문이 생기게 됩니다. 이에 포괄적인 개념으로 클라우드 컴퓨팅을 말해보면 실체가 있다기보다는 Rapid Elasticity(기민한 탄력성), Measurable Service(측정 가능한 서비스), On-Demand Self-Service, 유비쿼터스 네트워크 접근, 자원 풀 등의 특징을 갖고 있는 개념, 서비스, 솔루션 등을 모두 포함하는 용어라고 설명할 수 있습니다. 

 

[그림 1] Essential Chracteristics of Cloud Computing (출처: http://aka.ms/532)

 

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클라우드 컴퓨팅에서 Rapid Elasticity(기민한 탄력성)이란 필요에 따라 자원의 확장과 감소를 처리할 수 있는 능력이며, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하는 사용자는 자원을 무한대로 확장할 수 있거나 필요한 만큼의 수준으로 마음대로 줄일 수 있어야 하며, 이런 작업을 수행하는데 수일 이상 소요되는 것이 아니라 수분~ 수십분 이내로 작업을 할 수 있어야 한다는 특징을 말합니다. 

그리고 측정가능한 서비스라는 것은 자원의 사용량이 실시간으로 수집되고 모니터링 되어야 한다는 것입니다. 이 정보를 이용하여 사용량에 따른 과금을 부가하거나 자원의 부족에 따른 자원 추가 요청등의 자원을 할 수 있게 되는 것이지요.

 

On-Demand Self-Service는 사용자는 클라우드 서비스의 관리자 등과 같은 사람의 개입 없이 원하는 시점에 서비스를 바로 사용할 수 있는 개념이며, Ubiquitous Network Access는 클라우드 서비스 제공자는 네트워크 기반으로 서비스에 접속 할 수 있어야 하며 다양한 클라이언트에 의해 접속 가능해야 한다는 개념입니다.

 

Resource Pooling은 물리적 자원이나 가상화된 자원은 풀로 관리되며, 사용자의 요청에 의해 사용자에게 할당되거나 다시 풀로 반환되는 개념을 말하는 것으로 사용자는 자원의 물리적인 위치, 크기 등에 해서는 모르고 자원을 추상화 시켜 제공한다는 개념입니다.

 

이러한 특징들(Rapid Elasticity(기밀한 탄력성), Measurable Service(측정 가능한 서비스), On-Demand Self-Service, Ubiquitous Network Access, Resource Pooling)은 과거에도 있었던 개념들인데 어떻게 이러한 특징을 가지고 클라우드 컴퓨팅을 설명 하느냐?? 라는 의문이 생깁니다. 

 

Rapid Elasticity(탄력성)은 확장성으로 표현될 수 있고 Measurable Service(측정 가능한 서비스)는 유틸리티 컴퓨팅입니다. On-Demand는 예전부터 IBM, HP와 같은 업체들에 의해 일반화된 개념입니다. 각 특징은 과거의 컴퓨팅 개념과 비교해 특별한 것은 없지만 아래와 같이 각 특징에 대한 요구사항이 높아진 것입니다. 

 

확장성의 경우 단순히 확장이 돼야하는 것이 아니라 자원이 더 이상 필요 없으면 줄어들 수도 있어야 하며, 줄어든다는 의미는 운영되는 서버나 리소스를 제거한다는 것입니다. 현재 운영중인 서버를 제거하는 것을 아무렇지 않게 쉽게 할 수 있는 서비스나 솔루션은 많지 않습니다. 그리고 앞에 ‘Rapid’ 기밀한!! 이라는 수식어가 붙어 있는데요 이는 운영 중인 서비스에 서버나 스토리지를 추가하기 위해 관리자의 개입이 필요하고 여러시간 ~ 여러 날이 소요되는 확장성은 클라우드에서 확장성을 가진다고 하지 않는 것 입니다. 온 디멘드 뒤에도 셀프 서비스라는 것이 붙어 있습니다. 이는 온 디멘드이기는 하지만 관리자의 개입없이 사용자가 필요할때 즉시 사용할 수 있는 수준을 말하는 것입니다.

 

한마디로 정리해 보면 클라우드는 새로운 개념은 아니지만 이미 존재하던 시스템이 가져야할 특징들에 대해서 과거보다 훨씬 더 높은 수준을 요구하는 컴퓨팅 개념이라고 할 수 있습니다. 

 

조금더 쉽게 클라우드 컴퓨팅 개념을 기존 컴퓨팅 개념과 어떻게 다른지.. 쉽게 예를 들어 설명 드리겠습니다.

기존의 컴퓨팅 서비스를 이용하기 위해서는 IT에 대한 투자 비용이 많이 들었습니다. 대표적으로 무언가 시스템을 구축하기 위해서는 직접적으로 H/W장비를 임대 또는 구입하여 사용하였지만.. 클라우드에서는 인터넷을 통해 내가 필요한 자원을 신청하여 바로 사용하게 됩니다. 이는 장비를 입대 또는 구입하기 위해 걸리는 한달이상의 기간을 단 몇분만에 필요한 H/W자원을 구축 할 수 있다는 것이지요. 또하나 예를 들면 기존 H/W임대에서는 물리적 장비 단위로 제공하였다면.. 지금은 가상머신 단위로 시스템이 제공되며, 과금 방식도 기존에는 임대 장비에 따른 정액 기반 요금제였다면, 클라우드에서는 서버, 디스크 볼륨, 트래픽 등의 사용량 기반의 과금 방식을 사용한다는 점입니다.

이정도면.. 기존 컴퓨팅 방식과 클라우드 컴퓨팅의 차이점이.. 이해가 되실까 모르겠습니다.

이번세션에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념에 대해 상세하게 알아보았으며, 기존 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 차이점에 대해서 연구해 보았습니다.

다음시간에는 클라우드 컴퓨팅의 분류, 서비스 등에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

2023.12.19 - [hadoop study] - Cloud Computing Study Session #1-1 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing) 소개

Cloud Computing Study Session #1-1 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing) 소개