[AWS] (1) 클라이언트-서버, 클라우드 컴퓨팅 배포모델, EC2, 인스턴스

클라이언트: 사람이 컴퓨터 서버에 요청을 보내기 위해 상호 작용하는 web browser 또는 데스크톱 애플리케이션

서버 : 일종의 가상 서버인 Amazon EC2와 같은 서비스

✔  Amazon EC2 : Amazon Elastic Compute cloud ( 서버 - 클라이언트 모델에서 서버 = EC2의 인스턴스)

 

< 클라우드 컴퓨팅 의 유연성 >

- IT리소스를 인터넷을 통해 온디맨드로 제공하며 사용한 만큼만 비용 지불

온디맨드 제공 : AWS가 사용자에게 필요한 리소스를 필요한 순간에 전달 할 수 있음.( = 리소스가 필요하다고 미리 알리지 않아도 됨.) 

 

클라우드 전략을 선택할 때

- 클라우드 애플리케이션 구성요소, 선호하는 리소스 관리 도구, 레거시 IT인프라 요구사항 과 같은 요소를 고려해야함.

 

< 클라우드 컴퓨팅 배포 모델 >

클라우드 기반 배포	온프레미스 배포 ( = 프라이빗 클라우드 배포  )	하이브리드 배포
○ 애플리케이션의 모든 부분을 클라우드에서 실행 ○ 기존 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션 ○ 클라우드에서 새 애플리케이션을 설계 및 빌드	○  가상화 및 리소스 관리 도구를 사용하여  리소스를 배포 ○ 애플리케이션 관리 및 가상화 기술을 사용하여 리소스 활용도를 높임.	○ 클라우드 기반  리소스를 온프레미스 인프라에 연결 ○ 클라우드 기반 리소스를 레거시 IT애플리케이션과 통합
기업은 완전히 클라우드에 기반한 가상서버, DB, 네트워킹 구성요소로 구성된 애플리케이션을 만들 수 있음. ( 이러한 애플리케이션은 IT팀의 관리가 필요한 하위 수준 인프라에 빌드 가능, 핵심 인프라의 관리, 아키텍처 설계, 확장 필요를 줄여주는 상위 수준 서비스를 사용하여 빌드 가능)	애플리케이션에 필요한 기술의 모든 요소가 온프레미스 데이터 센터에 저장되는 경우 有 ➜ 레거시 IT인프라와 매우 비슷하지만 애플리케이션 관리 및 가상화 기술이 통합되어 리소스 활용도를 높이는 데 도	온프레미스에 더 적합하고 클라우드로 마이그레이션 되지 않는 여러 레거시 애플리케이션이 있는 경우 ( 하이브리드 배포를 통해 레거시 애플리케이션을 온프레미스로 유지하면서 클라우드에서 실행되는 데이터 및 분석 서비스의 이점을 활용 가능)

 

클라우드 컴퓨팅의 이점

1. 선행 비용을 가변 비용으로 대체

 

 - 선행비용 : 데이터 센터, 물리적 서버 등 미리 투자를 해야 사용할 수 있는 리소스를 사용하는 경우 발생

 - 가변 비용 : 어떻게 사용할지 결정하기도 전에 데이터 센터와 서버에 대규모로 투자하는 대신. 사용하는 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용 지불

 

2. 데이터 센터 운영 및 유지 관리에 비용 투자 불필요

3. 용량 추정 불필요

  : 필요할 때 Amazon EC2 인스턴스를 시작하고 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용 지불.

4. 거대한 규모의 경제로 얻게 되는 이점( 가변 비용↓) 

 : 많은 고객의 클라우드 사용량이 집계되므로 종량 과금제 요금 ↓ 

5. 속도 및 민첩성 향상

6. 몇 분 만에 전 세계에 배포

 

Amazon Elastic Compute Cloud( Amazon EC2)

AWS를 사용하는 경우

➜ 물리적인 서버 X , 인터넷을 통해 접근가능한 가상화된 서버.

가상화된 서버에 액세스하는데 사용하는 서비스  : EC2

 

온프레미스 리소스 

: 시간과 비용 多

 

EC2

: EC2를 사용한 만큼만 비용 지불.(Ec2를 사용할 때는 중단,종료된 인스턴스는 제외, 실행중인 인스턴스의 비용만 청)

: 호스트를 다른 여러 인스턴스와 공유해서 사용( = 가상머신)

 

하이퍼 바이저  

: 호스트 머신에서 실행됨.

  가상 머신끼리 서로 물리적인 리소스를 공유하도록 책임을 지고 있음.( 가상머신들을 서로 분리해주는 일에 책임 有)

                                                                                                      ➜  "EC2인스턴스가 서로 격리가 되어 있어서 안전하다. "

                                                                                                      ➜ 서로 리소스를 공유할 수 있지만 EC2인스턴스는

                                                                                                           그 호스트에 있는 다른 EC2인스턴스는 인식 불가능

 멀티 테넌시 조정을 책임지고 이 모든 과정을 AWS에서 관리함.

 

 

멀티 테넌시

: 여러 가상 머신이 기본적인 하드웨어를 공유

 

EC2 인스턴스를 프로비저닝 할 때,

     운영체제 : Windows, Linux 中 선택 가능 (Mac os도 가능)

➜ 선택한 EC2 인스턴스 수천 개를 온디맨드로 프로비저닝 가능.

( = 운영체제와 구성을 원하는 방식으로 조합 해서 다양한 애플리케이션을 가동 가능.)

      + 운영체제 외 인스턴스에서 실행할 소프트웨어도 구성 가능.

인스턴스의 크기 조정도 가능하다.

( ➜  굉장히 작은 인스턴스 ~ 애플리케이션이 서버한도 초과 하면 인스턴스에 더 많은 메모리, CPU를 제공)

 

 

작동방식

1, 시작 

  인스턴스를 시작. ( 템플릿 선택, 인스턴스 유형(인스턴스의 특정 하드웨어 구성) 선택, 보안설정( 인스턴스로 들어오고 나가는 네트워크 트래픽을 제어하는)

 

2. 연결

  인스턴스에 연결

   - 프로그램과 애플리케이션에는 인스턴스에 직접 연결

   - 데이터를 교환하는 여러 가지 방법 有

   - 사용자가 로그인하여 인스턴스에 연결하고 컴퓨터 데스크톱에 액세스

 

3. 사용

   인스턴스 연결 ➜  바로 사용 가능

 

목적에 따라 AWS환경에 배포할 수 있는 다양한 유형의 EC2인스턴스가 있다.
각 EC2 인스턴스의 유형 : 인스턴스 패밀리로 구분( 특정 유형의 작업에 최적화됨)
인스턴스의 유형에 따라 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워크 용량의 다양한 조합이 제공
애플리케이션을 위한 적절한 리소스 조합을 선택 가능

 

인스턴스 패밀리

   : 범용 인스턴스 , 컴퓨팅 최적화 인스턴스 , 메모리 최적화 인스턴스 , 액셀러레이티드 컴퓨팅 인스턴스 , 스토리지 최적화 인스턴스

 

○ 범용 인스턴스 : 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 리소스가 균형 有

                          (웹서비스, 애플리케이션 서버, 게임서버, 엔터프라이즈 애플리케이션 용 백엔드 서버, 중소 규모 DB,

                           코드 리포지토리 같은 다양한 워크로드에 사용 )

○ 컴퓨팅 최적화 인스턴스 : 게임서비스, 고성능 컴퓨팅, 하이파워 컴퓨팅 

                                           ( HPC, 웹서버, 애플리케이션 서버, 게임서버 에 이용가능,

                                              단일 그룹에서 많은 트랜잭션을 처리해야하는 일괄 처리 워크로드에 사용가능,

                                             과학모델링 같은 컴퓨팅 집약적인 작업에 이상적)

○ 메모리 최적화 인스턴스  :  메모리 집약적인 작업에 적함. 고성능 DB에 적합

                                              ( 많은 메모리가 필요한 워크로드를 실행하고 뛰어난 성능을 얻을 수 있음.)

○ 액셀러레이티드 컴퓨팅 인스턴스: 하드웨어 액셀러레이터(데이터 처리를 가속화 해줌)를 사용

                                                           (부동소수점 계산, 그래픽 애플리케이션, 게임 스트리밍, 애플리케이션 스트리밍과                                                                같은 워크로드 또는 머신러닝 모델 학습 등에 적합 )

○ 스토리지 최적화 인스턴스 : 대규모 데이터 집합에 대한 순차적 읽기 및 쓰기 액세스가 많이 필요로 하는 워크로드,

                                               대규모의 데이터를 빠르게 처리해야하는 데이터 웨어하우스 또는 하둡, 분산 파일 시스템,

                                               데이터 웨어하우징 애플리케이션, 고빈도 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 시스템과 같은

                                                워크로드에 적합. ( 지연시간이 짧은 임의의 IOPS를 애플리케이션에 제공)

 ✔ 초당 입출력 작업 수 (IOPS)

    : 스토리지 디바이스의 성능을 측정하는 지표

    ( 1초 내에 수행할 수 있는 입, 출력 작업의 수)