240902 - 클라우드 컴퓨팅 개념

교수님께 빌어서 수강하게 된 과목이니까.. 열심히 하자꾸나

 

클러스터링(Clustering)

한 대의 컴퓨터의 Capacity 를 어떻게 올릴 것인가? -> CPU 성능 증가, 메모리 크기 증가

하지만 한계가 존재할 수밖에 없음 (? : 발열로 인해)

따라서 개별 컴퓨터를 묶어 하나의 목적으로 활용하는 것이 클러스터링

 

loosely 하게 묶일 수도... tightly 하게 묶일 수도...

 

컴퓨팅 자원 활용

내(A) PC는 24시간 100% Full 가동

내 친구(B) PC는 24시간 30%만 소비 중이라면??

중재자(broker)를 통해 나머지 자원 활용 가능~

 

다만, A의 작업과 B의 작업이 분리되어

A의 작업이 B 컴퓨터에 영향을 주지 않아야 하기 때문에 이때 broker 필요( = Hypervisor)

 

유휴자원을 이용해 컴퓨팅의 Power를 높이는 기술

1. 오케스트레이션

: 노드를 여러가지로 나누는, 로드 밸런싱

 

2. 가상화

: 서로 방해하지 않도록, 자원 분리

 

그리드 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 완전히 분리되지 않는다

-> 클라우드 컴퓨팅 안에 그리드를 구현 할 수 있음

 

결국 원하는건? Improving Utilization 을 통한 High Throughput Computing

 

HTC vs. HPC

HTC : High Troughput Computing

HPC : High Performance Computing

 

HPC 는 Supercomputer 를 통해 Fast Computation -> HPC

 

데이터센터 3대 운영 이슈

1. Utilization : 노는 자원 찾기

2. Service Stability : 문제아 분리

3. Fast Recovery : 빠른 복구

 

모두 클라우드 컴퓨팅을 통해 해결이 가능하다

 

클라우드 컴퓨팅 서비스

Cloud Computing = Service

 

IaaS : Infrastructure as a Service

PaaS : Platform as a Service

SaaS : Software as a Service

 

(**자세히 좀 더 찾아보고 싶다.)

 

Service Provider vs. Consumers

서비스 제공자

IaaS : 인프라를 쓴 만큼 청구

PaaS : 플랫폼을 쓴 만큼 청구

SaaS : 소프트웨어를 쓴 만큼 청구

 

서비스 사용자

쓴 만큼만 비용 지불

 

클라우드 서비스를 가능하게 하는 기술

CPU 가상화, I/O 가상화, Memory 가상화

=> Virtualization => Cloud Computing => Full / Para

=> Implementation => Hypervisor => Bare Metal / Hosted

 

Full Virtualization : 수정되지 않은 Guest OS, 오버헤드 o, 기본 OS 사용

Para Virtualization : 수정된 Guest OS, 성능은 더 좋을 수밖에 없음