클라우드하면 AWS만 떠오르는 당신에게

안녕하세요? “클라우드” 하면 어떤 것부터 생각이 드실까요? 대부분 AWS가 생각나실 거예요. AWS는 2006년 전 세계 최초로 상업용 클라우드 서비스를 출시한 이후로 점점 더 많은 기업이 클라우드 서비스를 이용하고 있습니다. 그러나 클라우드는 이름답게 무엇인지 손에 잡히지 않는 개념으로 혼동을 주는 경우가 많습니다.

대표적으로 스토리지와 클라우드를 혼동하는 경우가 많은데요. 온라인에서 데이터를 주고받으므로 클라우드를 웹하드와 같은 스토리지의 개념으로 생각하시는 분들도 많습니다. 그러나 클라우드에 데이터를 저장하는 목적은 클라우드 스토리지이며, 클라우드는 물리적 서버와 같은 IT 자원구성 없이 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 서비스를 이용하는 것을 의미합니다.

따라서 “클라우드를 구축해야 하는데 무엇이 필요한가요?”라는 물음표를 가진 상황이라면, 퓨처링 내 클라우드의 종류에 대한 아티클을 읽으며 필요한 클라우드를 발견해 느낌표로 바꿔보세요.

만약 “클라우드로 데이터를 저장하려는데 무엇이 필요한가요?”라는 물음표를 가진 상황이라면, 퓨처링 내 NAS 구축 아티클을 읽으며 느낌표로 바꿔보세요. 클라우드가 아닌 NAS가 필요하실 가능성이 높습니다.

유명 클라우드 무엇이 있나요?

퍼블릭 클라우드는 AWS, Azure, GCP, 네이버 클라우드, 알리바바 등 다양한 클라우드가 존재합니다. 이 중에서 AWS 외에도 시장에서 많은 사랑을 받는 클라우드들을 함께 비교해 보겠습니다.

클라우드 선두 주자 AWS

먼저 AWS는 가장 널리 사용되는 클라우드입니다. 2004년부터 서비스를 시작함으로써 시장의 선두 주자로서 활동해 온 결과 업계최고 수준의 자동화, 보안 및 확장성을 갖춘 클라우드를 제공하고 있습니다. 특히 모든 범주에서 사용자가 필요로 하는 기능을 제공하므로 사용자는 AWS만 이용해도 모든 인프라 스트럭처를 운영할 수 있습니다. 또한 AWS는 타사 통합, 도구 및 수많은 사용자를 기반으로 한 커뮤니티를 보유하고 있어 솔루션과 지원을 쉽게 확인할 수 있습니다.

강력한 하이브리드 클라우드 Azure

Azure는 엔터프라이즈 시장에서 강세를 보이는 클라우드입니다. 많은 기업에서 사용하고 있는 MS의 제품 및 서비스군과 연계한 클라우드가 특징으로 Windows Server, Active Directory, Office 365 등 자사 제품과 완벽한 통합성을 보여줍니다. Azure는 개발자 친화적인 특징도 지니고 있습니다. Azure DevOps, Visual Studio 통합과 함께 다양한 개발자 도구와 서비스 세트를 제공합니다. 무엇보다도 전 세계에 56개의 글로벌 리전을 보유하고 있어 사용자가 대상 고객과 가까운 지역에 리소스를 배포하기 좋습니다.

데이터 분석, 머신러닝 특화 클라우드 GCP

GCP는 AI 개발 인기에 힘입어 떠오르고 있는 클라우드입니다. BigQuery, TensorFlow, DataFlow와 같은 서비스를 통해 데이터 분식 및 머신러닝에 최적화되어 있습니다. 또한 Bigtable, Dataprep 등 다양한 빅데이터 서비스도 폭넓게 제공하고 있어 데이터 처리 관련 기업에서 자주 사용하고 있습니다. 특히 구글은 오픈소스 기술에 집중하는 가운데 자주 사용되는 오픈소스 도구 및 라이브러리를 GCP에서 지원하도록 반영하고 있습니다. 다양한 브라우저에 대한 호환성과 사용자 친화적인 대시보드도 GCP의 강점으로 인정받고 있습니다.

주요 서비스 및 기능

AWS는 Lambda와 SegeMaker가 대표적입니다. Lambda는 서버리스 컴퓨팅을 구현할 수 있도록 돕는 서비스로 과금 기준이 코드 실행에 따라 책정되므로 효율적인 사용이 가능합니다. SegeMaker는 머신러닝 모델을 손쉽게 구축하고 교육과 배포를 돕는 서비스로 AI 개발이 인기에 따라 각광받고 있습니다.

Azure는 Azure Machine Learning과 Azure Functions이 대표적입니다. Azure Machine Learning는 이름에서 알 수 있듯이 머신러닝 모델을 개발하고 관리하기 위한 도구를 제공합니다. Azure Functions는 AWS의 Lambda와 같이 서버리스 애플리케이션을 구성하고 실행하기 위해 사용합니다.

GCP는 BigQuery와 TensorFlow 지원이 대표적입니다. BigQuery는 대용량 데이터 분석을 위한 도구이면서 빠른 쿼리 실행이 가능하여 데이터 분석 기업으로부터 주목받고 있습니다. 또한 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 지원하여 인기를 구사하고 있습니다.

가격 모델 비교

AWS는 가격모델을 “Pay as you go”로 설정하여 사용한 만큼만 비용을 지불하게 하고 있습니다. 그러나 다양한 가격모델과 지역별 가격 차이로 인해 비용 계산이 복잡할 수 있습니다.

Azure는 AWS처럼 다양한 가격모델을 제공합니다. 하이브리드 클라우드 환경과 통합성을 통해 비용 관리를 용이하게 할 수 있습니다.

GCP는 경쟁력 있는 가격과 사용자 친화적인 요금 모델을 제공합니다. 특히 지속해서 사용할수록 높은 할인율을 제공하며, 장기 계약을 통해 추가 할인을 받을 수 있습니다.

하나만 선택하기 어렵다면? 멀티 클라우드로 구성 해보세요.

다양한 클라우드 서비스 한 가지만 선택하지 않고 내게 필요한 기능들만 모아 사용해 보세요. 멀티 클라우드는 복수의 퍼블릭 클라우드를 동시에 사용하는 방법입니다. 이기종 클라우드를 결합함으로써 효율적인 시스템을 구축할 수 있습니다. 같은 퍼블릭 클라우드라도 각각의 특장점을 결합함으로써 더 높은 서비스 가용성과 비용 효율성을 지닌 시스템을 구축할 수 있으며, 특정 클라우드에 의존하지 않음으로써 유연한 상황 대처가 가능합니다.

멀티 클라우드 구성이 하이브리드 클라우드 구성과 어떤 차이를 지니는지 궁금하신가요? 하이브리드 클라우드 구성은 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드의 결합 방식을 의미하며 멀티클라우드는 퍼블릭 클라우드 간의 결합을 뜻합니다. 프라이빗 클라우드를 이용하는 경우는 보안에 민감한 데이터와 애플리케이션을 보호하고 관리하기에 용이하기 때문입니다. 즉, 보안과 관리에 중점을 둔다면 하이브리드 클라우드를, 서비스 가용성과 비용 효율성을 추구한다면 멀티 클라우드가 적절한 방안이 되겠습니다.

다만 복수의 클라우드를 사용하므로 시스템 관리와 통합이 복잡해지는 단점이 존재합니다. 관리가 복잡하거나 어려워지면 보안이 취약해지므로 그만큼 관리자의 시간과 리소스를 소모하게 됩니다. 또한 각 클라우드에서 제공하는 특성 및 기술을 익히는데도 시간과 리소스가 소모됩니다.

또한 데이터와 애플리케이션 간 호환성 문제를 고려해야 합니다. 멀티 클라우드를 이용하면서 하나의 클라우드에서 다른 클라우드로 데이터 및 애플리케이션을 이동시킬 때 호환이 되지 않거나 통합에 있어 어려움을 겪을 수 있습니다.

이처럼 멀티 클라우드 구축은 서비스 이용 뿐만 아니라 호환성과 보안까지 면밀한 확인이 필요합니다.

클라우드는 어떻게 사용하나요?

클라우드는 제공하는 클라우드 서비스에 따라 사용할 수 있거나, 관리하는 영역이 달라집니다. 클라우드를 사용하려면 클라우드 사용자가 어느 범위까지 사용 및 관리를 할 것인지 설정이 필요합니다.

일반적으로 IT 자원은 네트워킹, 스토리지, 서버, 운영체제, 미들웨어, 데이터, 애플리케이션 등으로 다양하게 구분되어 있습니다. 온프레미스를 구축하면 이 모든 영역을 직접 다 관리하게 됩니다. 그러나 클라우드는 종류에 따라 사용자가 관리하는 영역이 달라지는데요.

인프라에 대한 것만 서비스하는 IasS(Infrastructure as a Service), 인프라와 미들웨어, 플랫폼 영역까지 서비스하는 PaaS(Platfrom as a Service), 온프레미스처럼 인프라, 미들웨어, 플랫폼, 애플리케이션 등 모든 영역을 서비스하는 SaaS(Software as a Service) 등이 있습니다.

그러나 위 3가지 외에도 CaaS, FaaS 등 더 세부적으로 구분하는 클라우드 서비스가 있어, 클라우드 사용자에게 맞는 서비스를 고르는 것이 무엇보다 중요합니다.


클라우드는 서비스마다 서비스 영역과 관리 책임 등이 달라지는 것처럼 비용도 달라집니다. 사용자가 자유롭게 사용 및 설정하고 관리할 부분이 많을수록 가격이 저럼하고, 클라우드 제공자가 관리하는 영역이 많을수록 가격이 비싸지만 보안성도 높아지는 특징이 있습니다.

예를 들면 클라우드 스토리지는 클라우드 서비스 중 하나인데요, 클라우드로 데이터를 저장하려고 할 때 사용되는 서비스입니다. 클라우드에 데이터를 저장하면 온프레미스를 이용할 때보다 안정성과 해킹 위험에서 더 안전하고 관리를 대신 해준다는 장점이 있습니다. 이처럼 클라우드 서비스는 다양하므로 자신의 환경과 목적에 맞게 선택해야 합니다.

클라우드 시장은 어떤가요?

2023년 기준으로 클라우드는 IaaS, PaaS 서비스가 강세를 보였습니다. 특히 시너리 리서치 그룹은 경제 전망이 어두움에도 불구하고 클라우드 시장은 계속 성장세를 보일 것으로 예측했습니다. 한국 IDC가 발표한 ‘국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장 개요’ 보고서에 따르면 2023년은 전년 대비 20.8% 성장했다고 밝혔습니다.

오늘은 유명 클라우드 브랜드의 비교와 지난 2편에서 다루지 못했던 클라우드 종류를 다루고 간단한 클라우드 사용 영역 및 시장 현황에 대해 살펴봤습니다. 이어서 4편에서는 퓨처링에서는 클라우드 컴퓨팅이 아닌 엣지 컴퓨팅에 대해서 살펴보겠습니다. 감사합니다.