[Computer Network] Chap11. Cloud Computing

 

 

 

 

 

11. Cloud Computing 

- 필요할 때 필요한 만큼 사용하는 것 

-> 어디 실존하는지는 잘 모르겠는데? 구름 속의 컴퓨터, 안개같은 개념

 

- 클라우드 컴퓨팅 개념의 탄생 배경 

- 깨서 쇼핑하는 시간에는 CPU가 많이 돌아감 -> 나머지 시간(출근, 취침 시간)에는 CPU가 논다

- 떨어진 CPU 사용률을 높이자 -> 본인이 가진 CPU 디스크 네트워크를 벤처 회사에게 서비스 제공

- 딱 쓴 만큼만 돈을 내고 싶다 -> 2010년대, AWS 탄생

 

- 벤처 회사 입장 - 서버 개발자 + 데이터 센터 구축할 사람 + 운용할 사람 X (인간을 없앰)

- 우리 회사 내부에 컴퓨터가 있을 필요 X -> 오히려 서버 하드웨어를 갖고 있는 것이 골칫거리 

-> 매년 2% 이상, 서버는 무조건 죽을 수 있다 -> 그냥 우리는 소프트웨어만 짜서 돌리면 안돼?

 

** Public Computing의 3대 모델 

1. IaaS – Infrastructure as a Service

- 하드웨어 + CPU + 이들을 연결하는 네트워크 / 그 위에 가상머신과 OS

 ex) AWS // 가상머신과 게스트 OS

2. PaaS – Platform as a service 

IaaS 위에 만들어둔 SW, 개발도구 (middleware, 3rd party 라이브러리) 함께 제공, 개발 환경 구축

ex) 구글의 TensorFlow 데이터 분석 도구들, MS Azure, Google App Engine 

3. SaaS – Service as a service 

서비스를 가져다가 씀, 이름만 바꾼 서비스, 대부분 구독형 서비스

ex) 경희대학교 khu-mail (gmail) 

 

- Public Cloud computing solution – 글로벌 IT 기업들이 제 3자에게 제공, 구글, AWS (IaaS, PaaS, SaaS)

- Private Cloud computing solution – OpenStack / 삼성전자가 내부 부서에게 공개 -> private

-> 본인이 인프라 구축, 내부 고객에게만 공개

 

+ Hybrid - private에서 public으로 향하는 것 - 수강신청 시 잠시 경희대가 네이버 CPU, DISK 빌리고 반납

즉 Hybrid - private의 한계를 뛰어넘는 것 -> but 경희대 학생 정보가 경희대 바깥으로 나갈 때 벌어질 일

 

- Public Cloud computing Service 예시들

- 1. AWS – Amazon Web Service

- CPU / Storage / AR-VR / 위성 / 동영상 서비스 등 본인들이 필요해서 쓰던 프로그램을 남들에게 제공하는 것

- 2. MS Azure - C# / .NET / Azure platform 등 주로 기업용 비지니스 소프트웨어 제공

- 3. Google - 온갖 소프트웨어를 다 만들어보고, 이를 판매하는 것 / 빅데이터, TensorFlow, 자체 하드웨어 TPU

- Game - 네트워크 기술 집대성, 게임과 관련된 서비스 대거 출시 - 아이디어만 구현하면, 나머지는 구글이 해

 

+ Apple – 과거 맥 중심 -> 현재, 기기들끼리 컨텐츠를 주고 받을 때, 중심은 iCloud (디지털 허브)

 

- Cloud Computing APIs

1. EC2 – Amazon Elastic Compute Cloud 

- 필요할 때 필요한 만큼, 가상의 CPU, 디스크를 제공 -> 아마존의 EC2가 업계 표준이 됨

- 어느 지역의 컴퓨터를 빌릴지도 중요, 내가 원하는 지역에서 클라우드 서비스를 하는 회사를 선택할 수 있다.

- virtual machine 위에 올라가는 운영체제도 선택 가능 / 아마존이 custom한 OS (아마존 리눅스) 

 

2. S3 – Amazon Simple Storage Service 

- web storage (통상 디스크 역할) - 이미지, 백업 용도 등등 웹 서비스의 저장 공간을 빌려서 사용

- 제대로 돌아가야 한다는 guarantee 품질 보장 / 99.9%는 장애가 발생하지 않는다는 QoS 의미

+ 아마존의 API, EC2, S3가 업계 표준이 되었다. 

 

* Thin Client - 입/출력 용도만 클라이언트에 남기고, 서버에서 복잡한 모든 처리를 한다. 

- ex) 크로미움 OS - 가벼운 운영체제 위에 크롬 웹 브라우저 하나만 딱 띄움 

-> 서버에 접속하여 서비스를 받음 / 저장도 바깥에 함 -> 웹으로만 돌아갈 수 있는 세상이 됨

- 구글 workspace - 웹 브라우저 수준이 OS까지 올라감 

 

+ POS - points of sales 

- 판매 시 신용카드 결제와 재고 정리를 위한 고가의 전용 하드웨어 -> 하드웨어로 존재했던 마켓들 붕괴

- Thin client - 물건 고르는 화면, 결제 화면 UI만 보여주고, 처리는 서버에서 한다 / 저렴하게 SW로 대체 가능

- 뇌를 바깥에 꺼내 두는 것 -> 클라우드 로봇

 

* Private Cloud Solutions - 2010년대 아마존의 public cloud 성공 

-> 삼성, 네이버 사내에서 CPU, DISK, 네트워크를 필요할 때 필요한 만큼 빌려주고 회수 

-> 그렇게 쉬운 기술이 아니다 -> OpenStack의 등장!

- 본인이 가진 컴퓨터들을 cloud화 -> 필요한 만큼의 요청 / 빌려주고 회수할 수 있다. 

- cloud computing은 python과 함께 -> 데이터 분석, 인공지능 발전

 

** OpenStack

- cloud computing 기술을 본인 회사에서 직접 구현 가능 

-> processor CPU, storage Disk, Network을 빌려줄 수 있는 것

 

 

 

https://www.openstack.org

 

 

 

- 2010년 나사에서 최초 개발 

-> 내 위에 올리고 싶으면 / 파이썬 써라 -> 2010~2015 -> SW 애들은 안 썼음

- 과학자들이 포트란에서 파이썬으로 갈아탄 것 / 어떤 OS 위에서도 동일한 결과를 내니까 

- scipy, numpy 나온 이유 -> 2015년 이후 전세계 서버 개발자들, IT 기업들 대량으로 파이썬을 쓰며 퍼짐!

 

- 어마어마하게 GPU가 필요한 암호화폐 / 그래픽스 / CV / ML -> 이 대열에 참여

- 한 10년의 역사가 모두 나사의 openstack에서 출발한 것

 

* Apple 기존의 Virtual Machine 방식 비판 

- 30%의 virtualization tax, 성능이 30%나 감소 -> 컨테이너 기술의 탄생

* Container - 전통적으로 리눅스에 있던 기술, 현재 유명한 회사이자, 프로그램이 도커

 

* Linux over Linux problem

- OS 2개가 올라가는 문제 발생, 회사 안에서 업무를 보는 private cloud -> 우리 회사는 개발 환경을 통합

- host OS 리눅스 -> 근데 회사는 운영체제를 통일함 -> CPU 위에 올리는 OS도 리눅스가 됨

- 물리적인 컴퓨터와 Host OS 위에 - Virtual Machine 위에 - 가상 OS (Guest OS)

- 내가 올리는 host OS - 30%, 그 위에 VM (guest) - 30% -> 내가 쓸 수 있는 건 40% 

-> 이게 정상이냐? 이건 좀 아닌 것 같은데 -> container 등장 (guest OS, VM 없다)

 

* Container, Docker

- physical 컴퓨터 위에 host 운영체제만 올라감 / virtual machine? Guest OS? 둘 다 없음

- 내 프로그램과 + 필요한 라이브러리들을 함께 올림 -> 지울 때 깨끗하게 싹 지움

- 원래 리눅스에 있던 개념인데, 도커는 맥, 윈도우 OS 위에서도 컨테이너 기술을 쓸 수 있도록 해준 것

 

- 리눅스 / 유닉스가 서버에 쓰이는 이유 - 프로그램들이 서로 영향을 안 준다.

- 자원에 대한 이름을 매긴다 - 프로그램 별로 나누어서 찢는다.  ex) using namespace std 

- linux over linux problem -> VM을 빼고, 컨테이너 기술을 넣음 / 파이콘에서 기술을 발표함 (파이썬 컨퍼런스)

 

* Kubernetes, by Google – Container Orchestration 

- 컴퓨터 위에서 프로그램을 설치하고 삭제하는 컨테이너 기술은 도커

- 이걸 수천 수만대의 컴퓨터 규모에서 운영, 관리, 제어 by 쿠버네티스

- virtual machine 아닌 pod 개념이 있음 / 컴퓨터 위에 도커, 필요할 때 필요한 만큼 팟들을 띄운다. 

 

* Cloud Native 

- 예전에 한덩어리로 짜던 프로그램 - 천명이 1개의 프로그램을 만듦 

- cloud는 그렇게 개발하지 X -> 프로그램을 잘게 쪼갠다

 

- 100개의 기능 -> 관련 기능을 재구성 - 10개씩 쪼개고, 각자 따로 개발함

- 특정 기능에 대한 최적의 언어 골라서, 소규모의 개발자가 agile하게 각자 최적으로 돌림 -> 마이크로서비스

- 서버 to 서버로 데이터를 주고 받는 것 -> HTTP3 / QUIC by UDP

+ 개발팀과 운영팀이 밀결합 -> 이게 DevOps (자동화) / CI/CD (개발 이후 출시까지 자동화)

+ 최적의 언어로 실행 파일 하나가 작아지고, 설계부터 개발까지 단계가 신속 -> SW 개발 시간 단축

 

- Cloud Native Foundation 

- 전세계에서 제일 잘나가는 foundation, 철저히 IT 기업 중심으로 움직임

- 리눅스 foundation 산하의 Cloud Native Foundation 

 

- Edge Computing 

- 네트워크로 쿠버네티스의 손이 닿으면, 가상의 데이터센터를 만들 수 있음 

- edge computing // 5G SKT의 오케스트레이터

-> 작은 데이터 센터가 사용자에게 가까운 곳에서 빠르고 안정적인 서비스 

 

 

 

 

 

* 개인적으로 이번 학기 컴퓨터 네트워크 수업에서 가장 재미있었던 part :)