SDU 재학생 및 신. 편입 학생을 대상으로 “ 클라우드 컴퓨팅 ” 에 대해서 알아보는 특강을 준비하였습니다. 본 특강은 컴퓨팅 산업에서 가장 큰 화두로 성장하고 있는 “ 클라우드컴퓨팅 (Cloud Computing) 에 대한 기초 적 이해와 클라우드 컴퓨팅에서 사용되는 주요 기술 및 구현방안과 향 후 전망등을 알아보는 시간을 갖습니다. Agenda 16:00 ~ 16:30 등록 16:30 ~ 17:10 클라우드컴퓨팅이란 무엇인가 ? 17:10 ~ 17:30 휴식 17:30 ~ 18:00 클라우드컴퓨팅 구축방법과 향후 전망김봉환 현 ) 한국 시스템 Chief Technologist 현 )Principal Technologist 현 ) 솔라리스운영체제 전문가 현 ) 클라우딩컴퓨팅 아키텍트 1996 ~ Sun Microsystems 에서 Technical Specialist 및 Sales Consultant 로 재직중 강사 소개

디지털 대학교 특강 디지털 대학교 특강 사설 클라우드 컴퓨팅 김봉환 수석 컨설턴트 (Chief Technologist) 시스템 사업부 한국 Sun Microsystems

목차 클라우드 컴퓨팅이란 ? – 왜 나왔을까 ? – 누가 필요한가 ? 클라우드 컴퓨팅의 실체 – 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 아키텍쳐의 스택 – 사설 ( 엔터프라이즈 ) 클라우드 컴퓨팅의 모습 클라우드 컴퓨팅의 구현 방안 –IaaS 의 구현 –PaaS 의 구현 –SaaS 의 구현 –XaaS 의 구현 질문 부록 – 클라우드컴퓨팅 구현을 위한 오라클 소프트웨어 모음

클라우드 컴퓨팅이란 ? 클라우드 컴퓨팅은 왜 나왔을 까 ?

여지까지 사람들이 말하는 클라우드 컴퓨팅 Virtualization Database as a Service Storage as a Service Infrastructure as a Service Grid Computing Software as a Service Platform as a Service Utility Computing Application Hosting Source : Sun Cloud Computing Golden Pitch, 2004

클라우드 컴퓨팅 얘기가 왜 나왔을까요 ? 누가 시작 했는가 ? -> 에릭슈미츠 Cloud Computing - “ In this architecture, the data is mostly resident on servers ' somewhere on the Internet' and the application runs on both the 'cloud servers' and the user's browser. ” Eric Schmidt in Information Factories by G. Gilder. 클라우드 컴퓨팅 - “ 이런 아키텍처에서 데이터는 대부분 “ 인터넷 어딘가 ” 에 존 재하는 서버상에 존재한다. 그리고 애플리케이션은 ‘ 클라우드 서버 ’ 와 ‘ 사용자 의 브라우저 ’ 에서 실행한다.” Eric Schmidt in Information Factories by G. Gilder. 왜 ‘ 구글 ’ 이 그 점을 고민하고 있었을까 ? 업계에서 가장 발전된 웹서비스 (Gmail, 구글문서, 구글노트등 ) 를 통해 컴 퓨터사용자의 애플리케이션과 데이터를 웹상에서 유지하는 서비스를 매 우 성공적으로 운영. 이를 통해, 향후 모든 소프트웨어는 인터넷상에 존 재하게 될것으로 예측 <- SaaS 의 개념 제시 전세계적으로 연결되는 ‘ 부하 ’ 를 해결하기 위한 구글 경험의 축적 -> 초 거대 확장형 아키텍쳐의 필요성 대두 (Massive Scalability)

클라우드 컴퓨팅 – 경제적 관점 서버의 유지 비용이 점점 더 중요해지고 있음. 고객 관점에서 “ 빌려쓰는 모델 (Pay-Per-Use)” 이 더 가치있어짐 데이타센터 운영 관점에서 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 인 프라스트럭쳐를 재구성할 필요발생. Machines Constant N Machines N variable Utilization Cost Utilization == Cost Not supported with additional costs overhead supported with only resource reallocation 데이터 센터의 유지 비용 모델

클라우드 컴퓨팅 – 경제적 관점 모든 하드웨어 & 소프트웨어 아키텍쳐는 자원의 동적인 재구성을 지원할 수 있도록 고안됨 인프라스트럭쳐 : 물리적인 모델을 추상화한 모델로 전환 ( 가상화 기술 활용 ) 애플리케이션 프레임웍 : 고정 연결 모델에서 필요시에만 접속하고 끊어지는 모델 (stateless model) (web2.0 기반의 서비스 오리엔티드 아키텍쳐 모델 ) 운영 : Pay-per-Use 모델  클라우드 컴퓨팅을 위해서는 모든 계층에서 재고되어 서로 통합되어야 할 것 IaaS 를 위한 아키텍쳐 모델

클라우드 컴퓨팅이란 ? 클라우드 컴퓨팅의 실체

서비스 모델 - 컴퓨팅 자원의 중앙집중화 기존 모델 ( 클라이언트 - 서버 ) 클라우드 컴퓨팅의 진화 - 서비스모델의 변화 데이터 요청 데이터의 완전 이동결과 화면의 이동 처리 명령

클라우드 컴퓨팅의 진화 - 운영 모델의 변화 전통적인 일반적인 서비스 아키텍쳐 사전 서버 사이징 후 서비스 거대 서비스 구현 불가능 전통적인 일반적인 서비스 아키텍쳐 사전 서버 사이징 후 서비스 거대 서비스 구현 불가능 질문 ? 얼마나 큰 서버를 사야할까 ? 질문 ? 얼마나 큰 서버를 사야할까 ?

클라우드 컴퓨팅의 진화 - 운영 모델의 변화 분산형 ( 혹은 그리드 ) 서비스 아키텍쳐 사전 서버 사이징 불필요 선 서비스 오리엔티드 거대 서비스 대응 가능 분산형 ( 혹은 그리드 ) 서비스 아키텍쳐 사전 서버 사이징 불필요 선 서비스 오리엔티드 거대 서비스 대응 가능

클라우드 컴퓨팅의 진화 - 서비스의 성장 분산 스토리지 분산 서버 플랫폼 ( 프레임웍 ) 고정 메일 솔루션 분산 스토리지 분산 서버 플랫폼 ( 프레임웍 ) 개인화 고정메일 솔루션 SaaS PaaS

클라우드 컴퓨팅의 진화 - 서비스의 성장 분산 스토리지 분산 서버 플랫폼 ( 프레임웍 ) 개인화 고정메일 솔루션 PaaS 분산 스토리지 개인화 고정메일 솔루션 IaaS 개별 서버 개별 서버 개인 플랫폼 개인 플랫폼 개별 서버 기본 플랫폼

클라우드 컴퓨팅 구조의 전형적인 예

클라우드 컴퓨팅 스택의 예 ( 오라클 )

클라우드 컴퓨팅 서비스 업체의 예 Compute Elastic Compute Cloud Storage Simple Storage Service SimpleDB non-relational DB Messaging Simple Queue Service SimpleDB SQS EC2 S3 FOSS AWS? – UC Santa Barbara 'Eucalyptus' project > 오픈소스 기반의 아마존 컴퓨팅 서비스 호환 플랫폼 개발 프로젝트 > 웹 서비스 기반의 구현 > 편리한 'One button' 설치 기능 제공 아마존 웹 서비스

엔터프라이즈 ( 사설 ) 클라우드 기업용 클라우드 컴퓨팅 개발

컴퓨트 클라우드 타입 1. 원하는 컴퓨팅 클라우드의 형태를 결정할것 소프트웨어 서비스만 할 것인가 ? 혹은 개발 환경 혹은 전 인프라 Google App Engine PaaS (Platform as a service) Runtime interpreter Amazon Web Services IaaS (Infrastructure as a Service) Xen images salesforce.com Saas (Software as a Service) Confined to API Developer lock-in Less Developer admin Developer independence Greater developer admin

애플리케이션 계층 결정 - Web2.0 Web 1.0 The World Wide Web (read-only) Web 2.0 The Social Web (read-write) Web 3.0 The Semantic Web ( read-write-execute ) Web 4.0 (?) The Intelligent Web just 'data' social content / execution just humans agents / devices Statistics + Massive Scale - Not good with Structured Data e.g. Google, Autonomy Tagging + Easy for User - Manual effort e.g. Technorati, Del.icio.us Linguistics + Extract knowledge from text - Lang. dependent e.g. Powerset, Attensity Semantics + Smarter Apps - Difficult to scale e.g. Radar Netrks., Metaweb A.I. + Reasoning and Learning - Lots of Training e.g. Cycorp 2. 엔터프라이즈 애플리케이션을 웹 기반으로 재구성할 것 미션 크리티컬한 환경이라면 ‘ 접속유지 (Statefull) SOA 일반적인 경우는 접속비유지 (Stateless) Restful API

전통적인 애플리케이션 아키텍쳐 Persistence Tier Presentation Tier Application Tier Classic nTier Arch

Persistence Tier Presentation / Application Tier “Share Nothing” Architectures Caching Module DFS Module LB Module Messaging Module Batch Farm Web 2.0 기반의 애플리케이션 아키텍쳐

구축하고자 하는 클라우드 타입의 패턴 3. 빌딩 블럭형 구축을 위한 패턴 확인 및 결정

클라우드 컴퓨팅 플랫폼 구성 구 썬에서 제공했던 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 구성도 Qlayer* xVMOpscenter OpenStorage/Lustre/Hadoop 4. 클라우드 컴퓨팅 스택이 올라가는 플랫폼 결정 빌딩 블럭형 구축이 용이한 플랫폼이 유리 서비스간에 내부적인 스위치를 활용하는 것이 더 유리

클라우드 컴퓨팅 관리와 자동화 플랫폼 구성 ✔가상화를 통한 인프라스트 럭쳐의 가장 큰 문제는 가 상화 객체의 관리 ✔사용자별 자산 관리 기능 과 사용에 관한 보고서 형 성 기능 ( 미터링 및 빌링 ) Metering & Billing

Shared File System layer 실제 IaaS 환경이 구축되고 서비스 되는 시나리오 ISCSI Provisioning Management layer VM managing & Metering&Billing Qlayer(!)

감사합니다. 질문