클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 여러 사용자가 자원을 공유하며 동시에 작업할 수 있게 해주는 기술로, 물리적 자원의 가상화를 통해 사용자에게 유연하고 확장 가능한 환경을 제공합니다. 네트워크를 통해 여러 컴퓨터가 공통 작업을 처리하는 그리드 컴퓨팅은 대규모 작업을 신속하게 처리할 수 있으며, 자원을 패키지 형태로 제공해 사용자 요청에 따라 활용할 수 있는 유틸리티 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원에 대한 초기 투자 비용을 절감시킵니다. 또한, 여러 컴퓨터가 하나의 객체처럼 운영되어 처리 속도와 확장성을 높이는 클러스터 컴퓨팅은 대규모 작업을 처리하는 데 적합합니다.

엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 트래픽 과부하와 신호 지연을 줄이기 위해 데이터를 사용자 근처에서 처리하는 방식으로, 실시간 데이터 처리에 유리합니다. 클라우드 컴퓨팅은 자원을 필요할 때만 사용하고, 사용한 만큼만 비용을 지불할 수 있어 매우 경제적이며, 스케일업/다운(하드웨어 증설/감소) 및 스케일인/아웃(서버 수를 늘리거나 줄이는 것)과 같은 자원 확장이 가능해 매우 유연합니다. 주요 장점으로는 비용 절감, 확장성, 가용성, 보안 강화 등이 있으며, 단점으로는 인터넷 의존성과 보안 취약성 문제가 존재합니다.

클라우드 컴퓨팅 개념

• 정의: 여러 사용자가 하나의 컴퓨터 자원을 공유하며 동시에 작업을 진행하도록 하는 기술.
• 패러다임 변화: 메인프레임 -> 클라이언트/서버 -> 클라우드로 발전.

주요 모델

• 그리드 컴퓨팅: 네트워크를 통해 공통 작업을 지원하는 컴퓨터 그룹.
  • 장점: 대규모 작업 처리, 자원 최적화.
  • 단점: 큰 메모리 공유로 인한 복잡성 증가.
• 유틸리티 컴퓨팅: 사용자 요청에 따라 컴퓨터 자원을 패키지 형태로 제공.
  • 장점: 리소스 구매 불필요, 유지보수 관리.
  • 단점: 제공 업체의 문제 시 대응 어려움.
• 클러스터 컴퓨팅: 여러 컴퓨터가 하나의 객체로 운영되어 고속 처리와 확장성 제공.
  • 장점: 처리 속도 향상.
  • 단점: 많은 자원 소모.

클라우드 컴퓨팅 특성

• 장점: 보안 대응 용이, 자원 사용에 따른 비용 발생, 유연한 확장성.
• 단점: 인터넷 의존성, 보안 정책 점검 필요.

엣지 컴퓨팅

• 클라우드 트래픽 과부하를 방지하고 지연을 줄이기 위한 분산 컴퓨팅 플랫폼. 특히, IoT 기기와의 데이터 처리 지연을 최소화.

클라우드 컴퓨팅 특징 개념

• 멀티 테넌시: 하나의 자원을 여러 사용자와 공유하는 구조.
• 스케일업/다운: 하드웨어 증설/감소.
• 스케일인/아웃: 서버 수를 늘리거나 줄이는 것.
• 호환성: 두 개 이상의 시스템이 상호 정보 교환 가능. API 통합이나 데이터 형식 표준화를 통해 보장.
• 이식성: 다른 서비스로의 이전 가능성.
• SLA (Service Level Agreement): 서비스 수준에 대한 협약.
• 피어 클라우드: 하나의 클라우드 제공자가 다른 클라우드 제공자에게 서비스를 제공하는 방식.

클라우드 컴퓨팅 장, 단점

• 장점: 비용 절감, 확장성, 가용성 증가, 보안 강화.
• 단점: 보안 취약성, 운영 제어 감소, 법적 이슈 및 규제 준수.