클라우드 컴퓨팅은 개인과 기업에 다양한 혜택을 제공하는 널리 채택된 기술입니다.
이는 인터넷을 통해 필요할 때 스토리지, 서버, 데이터베이스와 같은 컴퓨터 시스템 리소스의 가용성을 가능하게 합니다. 이를 통해 효율적인 운영, 확장성 및 비용 절감 기회를 얻을 수 있습니다.
그러나 이제 전통적인 컴퓨팅만으로는 특히 다양한 지리적 위치에 걸쳐 증가하는 데이터 관리, 컴퓨팅 성능, 확장성 등에 대한 요구를 충족시키기에 충분하지 않습니다.
따라서 이러한 과제를 해결하기 위해 더 나은 시스템이 필요하게 되었습니다.
이를 해결하기 위해 분산 클라우드 컴퓨팅이 도입되었습니다.
이 기사에서는 분산 클라우드 컴퓨팅에 대해 자세히 설명하고 그 중요성, 작업 및 기타 측면에 대해 설명하겠습니다.
시작하자!
목차
분산 클라우드 컴퓨팅이란 무엇입니까?
분산 클라우드 컴퓨팅은 이름에서 알 수 있듯이 여러 지리적 위치에 다양한 공용 클라우드 서비스를 배포하는 것입니다. 배포는 온프레미스, 코로케이션 센터 또는 데이터 센터(클라우드 공급자 또는 타사 공급자)에서 이루어집니다.
클라우드 공급자는 서비스 관리, 제어, 업데이트와 함께 운영을 담당합니다.
분산 클라우드 컴퓨팅에는 동일한 목표를 위해 작동하고 중앙 집중식 네트워크를 통해 연결된 컴퓨터 모음이 포함됩니다. 기업은 이러한 컴퓨터나 서버를 배포하여 다양한 클라우드 환경과 위치에서 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.
이 접근 방식은 데이터 관리, 운영 등과 관련된 기존 컴퓨팅 문제와 다중 또는 하이브리드 클라우드 설정 사용으로 인해 발생하는 불일치를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이는 향상된 성능, 규정 준수, 확장성, 유연성 등과 같은 많은 이점을 제공합니다.
더욱이 실시간 데이터 처리량이 많아지는 사물인터넷, 통신, AI 등의 등장으로 분산형 클라우드 컴퓨팅에 대한 필요성이 나날이 높아지고 있습니다.
대규모 정보를 엣지 로케이션에서 클라우드로 이동할 수 있는 인공지능 앱에도 클라우드 서비스가 필요합니다. 애플리케이션을 클라우드로 이동하면 성능, 접근성, 확장성이 향상될 수 있습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅의 중요성
분산 클라우드 컴퓨팅은 최신 클라우드 컴퓨팅 시나리오와 관련이 있으며 여러 면에서 유익합니다. 분산 클라우드 컴퓨팅의 주요 이점은 다음과 같습니다.
가동 시간 향상
분산 클라우드 컴퓨팅은 시스템 가동 시간을 크게 향상시키며, 이는 지연 없이 원활하게 작동하는 데 매우 중요합니다. 이는 작업 속도를 높이고 전반적인 최종 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
유연성
분산 클라우드 컴퓨팅은 사용자 친화적이고 적응성이 뛰어난 시스템입니다. 설치, 배포, 디버깅 프로세스를 포함한 모든 측면에 유연성을 제공합니다. 이 시스템을 사용하면 새로운 시스템과 애플리케이션을 도입하는 것이 더 간단하고 간소화되었습니다.
규정 준수
데이터 개인 정보 보호 위반 및 공격이 증가함에 따라 규정 준수 문제도 증가하고 있습니다. 이것이 규제 기관이 조직에 규칙을 준수하도록 요구하는 이유입니다.
분산 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 각 지역의 규정 준수를 유지하면서 퍼블릭 클라우드 전체에 네트워크, 데이터 및 워크로드를 배포할 수 있습니다.
높은 확장성
분산 클라우드 컴퓨팅은 가상 머신(VM)을 네트워크 노드로 통합하여 탁월한 확장성을 제공합니다. 수요가 증가함에 따라 추가 VM을 네트워크에 원활하게 추가할 수 있습니다. 이는 워크로드를 효과적으로 분배하는 데 도움이 되며 최적의 응답성을 보장합니다.
빠른 처리
분산 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서비스를 여러 글로벌 데이터 센터에 배포하고 더 빠른 데이터 처리를 지원함으로써 전 세계 클라우드 서비스의 속도, 통신, 응답성 및 접근성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 사용자는 작업을 효율적으로 완료하고 목표를 달성할 수 있습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅은 어떻게 작동합니까?
분산 클라우드 컴퓨팅은 퍼블릭 클라우드 환경에서 대기 시간과 중단 위험과 같은 비효율성을 최소화하여 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 여러 글로벌 위치에 클라우드 서비스를 배포하여 운영됩니다.
클라우드 공급자는 이러한 서비스를 관리하고 운영 및 업데이트를 보장하는 일을 담당합니다. 이러한 서비스는 온프레미스 데이터 센터, 코로케이션 센터 또는 공급자의 자체 데이터 센터에 위치할 수 있습니다. 이 접근 방식은 효율성을 향상하고 대기 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.
상호 연결된 컴퓨터 그룹은 분산 클라우드 컴퓨팅의 핵심을 형성합니다. 이러한 컴퓨터는 중앙 집중식 네트워크를 통해 공통 목표를 향해 응집력 있게 작동합니다. 이를 통해 데이터 관리 및 운영 작업과 관련된 문제를 해결할 수 있습니다.
중앙에서 관리되는 이 퍼블릭 클라우드 아키텍처는 분산에도 불구하고 기업이 데이터 관련 복잡성을 해결할 수 있도록 해줍니다.
분산 클라우드 컴퓨팅의 핵심 원칙
분산 클라우드 컴퓨팅의 핵심 원칙은 다음과 같습니다.
지리적 분포
여러 지리적 위치에 걸쳐 네트워크 리소스를 전략적으로 할당하는 것은 이전에는 큰 과제였습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅을 통해 프로세스가 더욱 쉽고 접근 가능해졌습니다. 이는 또한 데이터 처리 및 운영을 해당 법률에 맞게 조정합니다.
자원 할당
분산형 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 리소스 할당이 더 쉽고, 더 유연하고, 더 빨라질 수 있습니다. 컴퓨터 리소스를 정밀하게 조정하고 다양한 지역과 사용자의 요구를 충족할 수 있습니다.
중복성
분산 클라우드 컴퓨팅은 데이터 중복성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 이 모델은 복원력이 뛰어나며 데이터 클라우드 서브넷의 상호 연결된 시스템은 데이터 오류를 쉽게 처리하는 데 도움이 됩니다. 중단 없는 사용자 경험을 보장하세요.
일관성
데이터 일관성은 분산 클라우드 컴퓨팅에서 중요한 문제입니다. 여러 지리적 위치의 데이터가 단일 시스템으로 전송되거나 병합되는 경우 데이터 도난과 함께 프로세스 중에 데이터가 중단되거나 분할될 가능성이 높습니다.
분산형 클라우드 컴퓨팅은 여러 지리적 위치에서도 데이터 전송을 간소화합니다. 높은 수준의 동기화 및 보안을 제공합니다.
보안
데이터 도난은 업계에 심각한 문제를 야기하며 조직은 데이터 보호 조치에 막대한 투자를 하게 됩니다. 전송 과정에서 상당한 수의 데이터 침해가 발생합니다. 또한 다양한 지리적 위치에 걸쳐 클라우드 서비스가 광범위하게 배포되면서 사이버 공격의 위험이 증가합니다.
그러나 분산형 클라우드 컴퓨팅은 조직이 엔드투엔드 암호화, 인증, 액세스 제어 등과 같은 최신 기술을 통합할 수 있도록 지원함으로써 보안을 제공합니다.
중앙 집중식 관리
분산형 클라우드 컴퓨팅에서는 클라우드 서비스를 중앙 집중적으로 관리하는 것이 필수 원칙입니다. 리소스와 데이터가 여러 위치에 분산되어 있지만 이를 통해 클라우드 공급자는 클라우드 서비스를 중앙에서 관리하고 제어할 수 있습니다.
중앙 집중식 관리는 리소스 프로비저닝, 모니터링, 보안 시행, 규정 준수 등 다양한 측면에서 일관성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 업데이트, 패치, 정책 시행과 같은 필수 작업을 단순화합니다.
이러한 간소화된 접근 방식은 운영을 최적화하는 동시에 분산 클라우드 환경 전반의 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
지연 시간 및 성능 최적화
분산형 클라우드 컴퓨팅에서는 대기 시간을 최소화하는 것이 중요합니다. 이를 달성하기 위한 핵심 원칙 중 하나는 데이터 처리 센터를 최종 사용자에게 더 가깝게 전략적으로 배치하는 것입니다. 이렇게 하면 대기 시간과 성능을 최적화하여 더 빠른 데이터 액세스와 더 나은 사용자 경험을 얻을 수 있습니다.
실시간 분석 및 온라인 게임과 같이 대기 시간에 민감한 애플리케이션에서는 효율적인 처리와 신속한 데이터 전달을 보장하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 효과적인 로드 밸런싱과 지능형 라우팅 알고리즘이 필요합니다.
분산 클라우드 컴퓨팅의 과제
분산 클라우드 컴퓨팅의 몇 가지 과제는 다음과 같습니다.
보안
다양한 글로벌 위치에 분산된 클라우드 서비스의 보안을 보장하는 것은 서비스 제공업체에게 큰 과제입니다. 잘 관리하지 않으면 악성코드, 바이러스, 랜섬웨어, DDoS 공격 등의 취약점과 공격으로 이어질 수 있습니다. 이는 조직의 자금, 평판, 비즈니스 손실로 이어질 수 있습니다.
대역폭
대역폭과 연결성 측면에서 멀티 클라우드 환경을 구축하는 것은 정말 어려울 수 있습니다. 기존 광대역 연결은 이렇게 널리 확산된 네트워크의 스트레스를 처리할 만큼 효율적이지 않을 수 있습니다. 분산된 클라우드 네트워크의 이상적인 연결을 위해서는 더 나은 네트워크를 업그레이드하거나 조정해야 할 수도 있습니다.
데이터 일관성 및 동기화
분산형 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 일관성과 동기화를 유지하는 것은 중요한 과제입니다. 데이터가 다양한 위치에 분산되고 비동기적으로 처리되므로 모든 데이터 인스턴스를 최신 상태로 유지하고 정확하게 유지하는 것이 복잡해집니다.
이를 극복하기 위해 충돌 해결을 위한 동기화 메커니즘과 전략을 구현할 수 있습니다.
규정 준수 및 규제 문제
다양한 지역에 클라우드 서비스를 배포하면 다양한 데이터 보호 법률 및 규정을 준수해야 하는 과제가 발생합니다.
서비스 제공업체는 데이터 저장, 액세스 및 개인 정보 보호와 관련된 다양한 지역별 요구 사항을 탐색해야 합니다. 다양한 규정 준수 표준을 충족하는 동시에 다양한 지역의 법적 환경을 준수하는 조치를 구현해야 합니다.
분산형 및 기존 클라우드 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅이란 스토리지, 서버, 소프트웨어 등 다양한 서비스를 인터넷을 통해 제공하는 것을 의미합니다. 서비스는 클라우드 공급자가 호스팅하고 사용자에게 제공합니다. 유료 서비스 모델로 작동하는 공유 서비스입니다.
반면에 분산 컴퓨팅은 네트워크를 통해 자체적으로 통신하는 자율 분산 컴퓨터의 문제를 해결합니다.
이 네트워크 시스템을 통한 분산 계산의 경우 원격 메서드 호출 및 프로시저 호출이 집중적으로 사용됩니다.
다음은 차이점을 표로 표현한 것입니다.
클라우드 컴퓨팅(Distributed Cloud Computing) 클라우드 컴퓨팅은 데이터베이스, 네트워크, 분석, 관리 등 여러 IT 서비스와 자원을 인터넷 서비스를 통해 제공하는 것입니다. 분산 클라우드 컴퓨팅은 네트워크를 통해 연결된 여러 대의 컴퓨터가 문제를 해결하는 것을 말합니다. 컴퓨터는 네트워크를 통해 자율적으로 연결됩니다. 호스팅 서비스 제공에 전념합니다. 주로 기존 컴퓨팅과 관련된 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이점에는 비용 효율성, 확장성, 글로벌 시장에 대한 접근성, 안정성 등이 포함됩니다. 이는 여러 가지 장점, 데이터 중복성 감소, 보안 및 확장성 향상을 제공합니다. 클라우드 컴퓨팅의 일부 단점은 공간 제한, 네트워크에 대한 제어 및 액세스 부족입니다.느림 네트워크 및 노드 오류는 이 시스템의 잠재적인 단점 중 일부입니다. 전통적인 클라우드 컴퓨팅 서비스의 종류로는 퍼블릭 클라우드, 커뮤니티 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드 등이 있습니다. 분산 클라우드의 종류로는 분산 컴퓨팅 시스템, 분산 퍼베이시브 시스템, 분산 정보 시스템이 있습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅
엣지 컴퓨팅에는 애플리케이션을 실행하고 물리적으로 가까운 지역에 데이터 워크로드를 할당하는 작업이 포함됩니다. 이는 분명히 데이터 개발 인근의 지리적 영역에서 컴퓨팅이 수행되어야 함을 의미합니다.
따라서 데이터를 중앙 집중식 시스템, 즉 데이터 처리 센터와 자동화가 필요한 장소에 더 가깝게 가져옵니다.
엣지 컴퓨팅은 데이터 소스를 엔터프라이즈 애플리케이션에 더 가깝게 가져와 다양한 이점을 제공합니다. 안정적인 연결을 제공하며 제한된 대역폭에서도 효율적으로 작동할 수 있습니다. 또한 로컬 처리를 통해 리소스 사용량과 이동 시간이 줄어듭니다. 주목할만한 이점 중 하나는 국제적인 경계를 넘어 정보를 전송할 때 데이터 보안과 개인 정보 보호를 유지할 수 있는 능력입니다.
분산 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리 및 전달을 향상시키는 밀접하게 관련된 두 가지 접근 방식입니다. 분산 클라우드 컴퓨팅에는 다양한 클라우드 서비스를 여러 위치에 분산시키는 것이 포함됩니다. 그러나 엣지 컴퓨팅은 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하는 데 중점을 두어 대기 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.
분산형 클라우드 컴퓨팅 분야에서 엣지 컴퓨팅은 귀중한 보완재 역할을 합니다. 사용자나 장치에 전략적으로 더 가까이 위치한 엣지 노드는 신속한 데이터 처리를 지원합니다. 이러한 노드는 대규모 분산 클라우드 네트워크의 필수 구성 요소입니다.
데이터가 엣지에서 생성되면 엣지 컴퓨팅이 이를 로컬로 처리하므로 막대한 양의 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 전송할 필요성이 줄어듭니다. 엣지에서의 이러한 신속한 처리는 IoT 장치나 증강 현실 애플리케이션과 같이 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에 특히 유리한 것으로 입증되었습니다.
또한 엣지 컴퓨팅은 중앙 집중식 클라우드 리소스에 대한 부담을 완화하여 중요한 작업을 효과적으로 처리할 수 있도록 해줍니다.
분산형 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 결합은 리소스 활용도와 응답성을 향상시키고 다양한 컴퓨팅 요구 사항에 대한 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이 두 모델은 원활하게 협력하여 다양한 데이터 처리 요구 사항을 충족하는 원활하고 능숙한 클라우드 컴퓨팅 경험을 보장합니다.
분산 클라우드 컴퓨팅 사용 사례
- 엣지/IoT: 처리 및 분석을 위해 데이터가 엣지 위치에서 클라우드로 전송되면 IoT 애플리케이션의 성능이 향상됩니다. IoT는 자동차 제조 개선, 스마트 시티 주차 시스템 개선, 의료 영상 분석 등을 위해 얼굴 인식 및 비디오 추론과 같은 기술과 함께 AI 및 ML을 사용합니다.
- 콘텐츠 최적화: 분산 클라우드는 스트리밍 경험을 개선하고 로드 시간 대기 시간을 최소화하여 다양한 애플리케이션에 최고의 사용자 경험을 제공하는 강력한 CDN으로 전환될 수 있습니다.
- 규정 준수 요구 사항 충족: 지역 및 국제 데이터 개인 정보 보호 규칙 및 규정은 데이터 개인 정보 보호 및 안전을 요구합니다. 정보를 안전한 서버에 저장하고 해당 정보의 사법적 사용이 규정을 준수하는지 확인해야 합니다.
- 필요에 따라 확장: 분산 클라우드를 통해 조직은 추가 인프라를 구축하지 않고도 기존 위치로 확장할 수 있습니다. 요구 사항에 따라 클라우드 공간을 늘려 조직의 변화하는 요구 사항을 지원할 수 있습니다.
최종 단어
분산 클라우드 컴퓨팅은 여전히 수많은 미개척 가능성을 보유하고 있는 빠르게 발전하는 분야입니다. 이 접근 방식은 클라우드 컴퓨팅과 최종 사용자의 접근성 간의 격차를 크게 해소했습니다. 이는 조직이 데이터를 처리, 저장 및 배포하는 방식에 혁명을 일으켰습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅은 IT 및 소프트웨어를 포함한 광범위한 산업에 매력적인 이점을 제공합니다. 대기 시간, 가동 시간, 불일치 등과 같은 다양한 클라우드 관련 복잡성을 완화하는 데 도움이 되며 강력한 데이터 복원력, 보안, 확장성 등과 같은 이점을 제공합니다.
기업은 분산형 클라우드 컴퓨팅을 통해 운영을 혁신하고 최종 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.
또한 하이브리드 클라우드 컴퓨팅과 무료 리소스에 대해 읽어 클라우드 컴퓨팅에 대해 알아볼 수도 있습니다.