클라우드 서비스 관련 공부를 진행하면서 개념과 기본 원리를 이해하기 위해서는 클라우드 제공업체에 대해서도 알고 지나는것이 좋다고 생각되서 관련 내용도 정리해봤습니다.
클라우드 컴퓨팅은 기업과 개인이 데이터를 저장하고, 애플리케이션을 실행하며, IT 인프라를 관리하는 방식을 혁신적으로 바꿔 왔습니다. 클라우드 서비스 제공업체들은 이러한 컴퓨팅 리소스를 원격 서버를 통해 제공함으로써 사용자가 물리적인 하드웨어를 소유하거나 유지관리할 필요를 없앱니다. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 3개 업체는 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 클라우드 제공업체로, 각기 다양한 서비스를 제공하며 IT 인프라와 애플리케이션 운영을 위한 플랫폼을 제공합니다.
이 세 가지 주요 클라우드 제공업체에 대한 각각의 설명과 특징에 대해서 작성해 보겠습니다
1. AWS (Amazon Web Services)
Amazon Web Services(AWS) 는 아마존이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 가장 크고 널리 사용되는 클라우드 서비스입니다. 2006년에 시작된 AWS는 매우 다양한 클라우드 서비스를 제공하며, 특히 기업용 솔루션에 강점을 보입니다.
주요 서비스와 특징
- 컴퓨팅
- EC2(Elastic Compute Cloud) : 필요에 따라 서버(가상 머신)를 생성하고 관리할 수 있는 대표적인 IaaS 서비스입니다.
- Lambda : 서버리스(Serverless) : 컴퓨팅 서비스로, 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있습니다.
- 저장소
- S3(Simple Storage Service) : 확장성이 뛰어난 객체 스토리지 서비스로, 데이터를 안전하게 저장 및 관리할 수 있습니다.
- EBS(Elastic Block Store) : 블록 스토리지로, 가상 머신(EC2)에 연결된 디스크를 제공합니다.
- 데이터베이스
- RDS(Relational Database Service) : MySQL, PostgreSQL, Oracle 등 다양한 관계형 데이터베이스를 관리합니다.
- DynamoDB : 빠르고 확장 가능한 NoSQL 데이터베이스 서비스.
- 네트워킹
- VPC(Virtual Private Cloud): 가상 네트워크를 구성하고 네트워크 자원을 제어할 수 있습니다.
- 인공지능/머신러닝
- SageMaker: 머신러닝 모델을 쉽게 개발, 학습 및 배포할 수 있는 서비스.
장점
- 광범위한 서비스 : 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 데이터베이스 등 매우 다양한 클라우드 서비스를 제공.
- 글로벌 인프라 : 전 세계 여러 지역에 데이터 센터를 보유하여 지리적으로 가까운 서버를 통해 낮은 대기 시간 제공.
- 확장성 및 유연성 : 사용자가 필요에 따라 리소스를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.
단점
- 복잡성 : 다양한 서비스를 제공하는 만큼 사용 방법이 복잡할 수 있습니다.
- 비용 관리 : 잘못 관리하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.
2. Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud Platform (GCP) 는 구글이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 특히 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능(AI) 관련 기능에서 강점을 가지고 있습니다. 구글의 핵심 기술력(빅데이터 처리, 검색 엔진)을 기반으로 설계된 GCP는 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 데 탁월합니다.
주요 서비스와 특징
- 컴퓨팅
- Compute Engine : 가상 머신을 제공하는 IaaS 서비스로, 서버를 필요에 따라 실행할 수 있습니다.
- App Engine : PaaS 서비스로, 개발자들이 인프라 관리 없이 애플리케이션을 배포하고 확장할 수 있습니다.
- Cloud Functions : 서버리스 컴퓨팅 서비스로, 이벤트 기반으로 코드를 실행할 수 있습니다.
- 저장소
- Cloud Storage : 확장 가능한 객체 스토리지 서비스로, AWS S3와 유사합니다.
- Persistent Disk : Compute Engine과 연결되는 블록 스토리지.
- 데이터베이스
- Cloud SQL : MySQL, PostgreSQL 등을 지원하는 관리형 관계형 데이터베이스.
- Firestore : 서버리스 NoSQL 문서형 데이터베이스로 모바일 및 웹 애플리케이션에 적합.
- 데이터 분석
- BigQuery : 빠른 SQL 쿼리를 통해 페타바이트급 데이터를 분석할 수 있는 완전 관리형 데이터 웨어하우스.
- Dataflow : 실시간 데이터 처리를 위한 스트리밍 분석 서비스.
- 인공지능/머신러닝
- AI Platform : 머신러닝 모델을 개발하고 배포할 수 있는 플랫폼.
- TensorFlow : 구글이 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, GCP에서 최적화된 실행 환경을 제공합니다.
장점
- 데이터 분석 및 AI/ML 강점 : BigQuery와 같은 데이터 분석 도구와 머신러닝 서비스에서 경쟁력 있는 성능 제공.
- 보안 : 구글의 강력한 보안 체계를 통해 데이터 보호를 강화.
- 고성능 네트워크 : 구글의 글로벌 네트워크를 통해 빠르고 안정적인 연결성 제공.
단점
- 시장 점유율 : AWS와 Azure에 비해 점유율이 낮아 일부 서비스의 생태계나 지원이 적을 수 있음.
- 복잡한 가격 체계 : 비용 예측이 어려울 수 있음.
3. Microsoft Azure
Microsoft Azure는 마이크로소프트가 제공하는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 특히 기존의 Windows 기반 기업 환경과의 높은 호환성으로 많은 기업 고객에게 인기를 끌고 있습니다. 특히 Azure는 Windows Server, Active Directory, SQL Server 등 마이크로소프트의 다른 제품과의 통합이 뛰어납니다.
주요 서비스와 특징
- 컴퓨팅
- Azure Virtual Machines : 가상 머신을 생성하고 관리할 수 있는 IaaS 서비스로, Linux와 Windows 모두 지원.
- Azure App Service : 웹 애플리케이션을 위한 PaaS 서비스로, 개발자가 인프라 관리 없이 앱을 배포할 수 있습니다.
- Azure Functions : 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅 서비스.
- 저장소
- Azure Blob Storage : 대규모 비정형 데이터를 저장하는 객체 스토리지.
- Azure Files : 클라우드 파일 공유 서비스로, 기존 파일 서버를 클라우드로 옮길 수 있음.
- 데이터베이스
- Azure SQL Database : 관리형 SQL 데이터베이스 서비스로, SQL Server와 높은 호환성을 가짐.
- Cosmos DB : 전 세계적으로 확장 가능한 멀티 모델 NoSQL 데이터베이스.
- AI 및 데이터 분석
- Azure Machine Learning : 데이터 과학자들이 머신러닝 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있는 플랫폼.
- Azure Synapse Analytics : 데이터 통합, 분석, 머신러닝 등을 통합적으로 제공하는 데이터 분석 서비스.
- 통합성
- Microsoft 제품과의 통합 : Azure는 Microsoft 365, Active Directory, Visual Studio 등 Microsoft 제품과의 통합이 원활함.
장점
- Microsoft 생태계와의 통합 : 기존 Windows 기반 IT 환경과의 호환성이 뛰어나 기존 인프라를 쉽게 클라우드로 이전 가능.
- 하이브리드 클라우드 지원 : 온프레미스 데이터 센터와의 통합이 쉬워 하이브리드 클라우드 전략에 유리.
다양한 기업 고객: 전 세계 수많은 대기업들이 Azure를 사용, 특히 엔터프라이즈 솔루션에 강점.
단점
- 복잡한 서비스 구조 : 서비스들이 세분화되어 있어 처음 사용 시 학습 곡선이 있음.
- 비용 관리 : 잘못 관리하면 비용이 급격히 증가할 수 있음.
※ 3개 클라우드 제공 업체 비교
앞으로도 이것저것 잘 잊어버리는 기억력 때문에 시작한 블로그지만.. 하나하나 좋은 정보를 정리해서 필요한 여러 사람과 함께 기억하고 알아가는 기회가 되도록 노력하겠습니다.
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