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1 Produced by Tae Young Lee

2 2013 년 PlatformDay Devon 2012 년행정안전부스마트폰보안강의 2011 년공개 SW 역량프라자오픈테크넷세미나

3 大同小異 ( 대동소이 )

4 OPENSTACK 에대한경험 2011 년어느치킨집 KT Cloud 2015 년 Python 강의 Bexar Cactus Diablo kilo liberty

5 MSA Parallel Loosed Serverless Lambda API Gateway

6

7

8

9 Cloud 의개념잡기

10 You manage You manage You manage (On-Premise) Infrastructure (as a Service) Platform (as a Service) Software (as a Service) Applications Applications Applications Applications Data Data Data Data Runtime Runtime Runtime Runtime Middleware O/S Virtualization Servers Storage Networking Middleware O/S Virtualization Servers Storage Networking Managed by vendor Middleware O/S Virtualization Servers Storage Networking Managed by vendor Middleware O/S Virtualization Servers Storage Networking Managed by vendor

11

12 비용절감 접근성 확장성 관리의편리성

13 즉각적인인프라자원제공 Time To Market 시간절약개발 LifeCycle 단축 초기인프라자원투자에대한부담감소 ( 기존운영비용에대한합리적인산정필요 ) 대규모의트래픽수용가능 (Loose Coupled) (Scale Up/Down 시 Service DownTime 사용자장애발생 Scale In/Out 으로병렬적서버증설로트래픽수용 ) 효율적인자원할당및관리자동화 ( 프로그래밍가능한인프라자원 ) Auto-Scaling

14 사용자요구사항이명확하고단시간에 Insight 를확보할수있는구조의 Application 인가? 데이터분석형구조로설계되어있는가? 그룹웨어같은대규모 I/O 와스토리지가사용되는시스템에부적합 (BTB 용솔루션 SI 업체 ) 병렬적인구조기반 (Async) 한프로그래밍이잘되어있고, 추상화 (Interface 나 Abstraction) 소스코드작성및관리가잘되어있는가? 리소스증가에비례한성능의증가가뒷받침되는가? 회복력및장애복구방안에대한고려가되어있는가? ( 비즈니스연속성과재해복구 ) 클라우드에효율적인운영방안이정립되어있는가? 비용의효율적인관리가이루어지는가?

15 비용절감 접근성 확장성 관리의편리성 위모두를만족시킬수있는것은무엇일까?

16

17 MSA

18 병렬처리

19 Loosed

20 탄력성 확장성 동시성 탄력성을통해자원의효율성과비용의효율성을극대화시키며동시성 (Master/Slave) 있는시스템설계를통해작업의물리적인소요시간을단축하고자동화한다.

21 탄력성

22 동시성 Machine Learning (Kinesis) EMR

23 OPENSTACK 의변천사

24 Bexar Cactus Diablo

25

26 HAVANA

27 Portal Portal Identity Identity Library / Images Library Compute Compute Network Network Block Storage Files Object Storage Blobs Portal Files Network Compute Identity Blobs Network Library Database Metering Compute Automation Network Metering Database Services Database Automation Automation Config Database Database Metering Metering Message Broker Messages Database Messages

28 OpenStack Feature Releases

29 OPENSTACK 2015Kilo

30

31

32 AWS Cloud 구성요소

33 AWS Service Layer

34 Figure AWS Architecture Overview with Development and Application Hosting

35 OPENSTACK 과 AWS Mapping

36 EC2 Lambda Glance VPC ELB Route 53 Glacier EBS S3

37 Amazon EC2 서비스의가상화 (Virtualization) 기술및운용은오픈소스가상화플랫폼인 Xen 의개조버전을기반으로한다. Xen 은전가상화 (Full Virtualization) 가아닌반가상화 (Para-virtualization) 형태로구현되기때문에전가상화에비해가볍고효율적인지라 Amazon 은물론 RackSpace 같은여러회사들이사용되고있는플랫폼이다. Xen 은두가지가상화방식을지원한다. 바로 PV (Para-virtualization) 와 HVM (Hardware-assisted Virtual Machine) 이다. PV 는오버헤드가낮고게스트의퍼포먼스가실제서버와거의흡사한수준으로동작한다는장점이있지만, 호스트와게스트모두가이를지원해야한다. 원래는 Linux 만지원된다는한계가있었지만요즘은 Windows 역시가능하다. 단, 호스트하드웨어상에 Intel VT 또는 AMD-V 칩셋이달려있어야하고각운영체제에 PV 드라이버를설치해야한다. HVM 은하드웨어분리 (Hardware isolation) 가완전히구현되는만큼좀더안정적이고안전 (Secure) 하며별다른작업이나하드웨어지원없이도 Linux 및 Windows 에서모두구동가능하다는장점이있다. 하지만하드웨어레벨의오버헤드때문에상대적으로게스트의퍼포먼스가떨어진다. 참고로 Windows AMI 의경우 PV on HVM 기술을사용하는데, 가상화방식자체는 HVM 이지만내부적으론퍼포먼스를위해 PV 네트워크와스토리지드라이버를사용하는형태로동작한다. 결론적으로, AWS 에서인스턴스를선택해야하는상황이라면보통은 PV 를선택하는것이좋다. 단, GPU 사용이주가된다거나하는예외적인경우라면 HVM 을사용해야하며, HVM 밖에쓸수없는상황도존재한다.

38 출처 :

39 Cloud Service 간차이점

40

41 API SDK Deployment Tool On-premises Data Center Integration Integration into development process Machine Learning Tool No SQL Database Global Region DNS

42 AWS 와 GCP 와 Oracle Cloud

43 AWS 책임분담모델

44 AWS 책임분담모델

45

46

47

48

49 Cloud 사례

50 KBS

51 KBS

52

53 Change your Perspective

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