- 2010/01/25 10:32
- mydal.egloos.com/3556685
- 덧글수 : 0
이 시대를 함께 사는 직장인들을 위한 작은 이야기 하나...
===================================
큰 목표를 향하기 위해서는 작은 목표 관리가 필수적이다.
직장생활은 등산이나 마라톤과 비유하기에 적당하다. 정상을 향해 꾸준하게 등반하며 돌뿌리와 심한 경사에 시달리는 것처럼 우리 직장생활도 비슷하다. 등산이나 마라톤 모두 가장 큰 적은 바로 자기와의 싸움이다. 중간에 포기하고 싶은 강한 유혹을 이겨내고 인내하며 도전해야만 비로소 목적지에 도달할 수 있다. 그렇다면 꾸준한 도전과 인내를 위해 필요로 하는 것은 무얼까? 바로 목표이다. 목표가 있어야 도전할 수 있다. 또한, 그 목표는 지표로 관리를 해야만 성취감과 함께 지속적인 도전을 만들어낼 수 있다.
목표 이전에 비전의 중요성
끝없이 펼쳐진 사막을 벗어나기 위해서는 절대 멈추지 않고 걸어야 한다. 중간에 쓰러져서는 안된다. 중간에 포기하지 않고 끝없이 걸어야 하려면 그에게 필요한 것은 무엇일까? 바로 희망이다. 살아야겠다라는 희망이 없으면 걸어야 한다는 동기부여가 생기지 않는다. 그 희망은 곧 꿈이고 비전이다.
해가 바뀌는 첫 달인 1월에 우리는 목표를 세운다. 올해 무엇을 달성하고자 하는 목표와 그에 맞는 계획을 정리한다. 하지만, 그 보다 중요한 것이 바로 꿈과 희망이다. 올해 내가 달성하고자 하는 목표보다 더 상위 개념의 “진정 내가 바라는 것”에 대한 명시화가 먼저 필요하다. 그 목표를 달성해서 내가 진정 얻고자 하는 것이 무엇인지를 찾아내야 한다.
무인도에 갇힌 로빈슨 크루소에게 배는 목표일 뿐 진정한 꿈은 무인도를 탈출해서 가족들과 만나는 것이다. 즉, 배가 만들어지지 않아도 상관없다. 무인도를 탈출하거나 가족들과 만나는 꿈을 달성하기 위한 다른 목표가 충족되면 된다. 주객이 전도되어선 안된다. 목표는 꿈을 달성하기 위한 하나의 과정일 뿐이다. 꿈은 크게 세워야 하고, 목표는 다양하게 정리해야 한다.
즉, 꿈과 희망이 없으면 목표를 달성했더라도 더 전진할 수 없다. 또한, 꿈과 희망이 설정되어 있지 않으면 목표를 달성해도 더 큰 목표를 세울 수 없다.
목표는 크게, 전략은 작게
비전은 장기적인 것이지만 목표는 단기적인 것이다. 작은 목표들이 달성되어 성과를 만들어가면서 눈덩이가 커져가는 것처럼 점차 비전에 가까와져간다. 한 해의 목표를 세우면서 가장 중요한 것은 자신의 그릇보다 좀 더 크게 목표를 설정해야 한다. 그래야 그 목표를 달성하기 위해 자신의 현재 역량을 더 크게 키워가며 성장하는 것이다. 목표를 크게 설정하면, 100% 달성하지 못하더라도 큰 목표를 세운만큼 성과는 만족스러울 것이다.
단, 주의할 것은 목표 설정에 그쳐서는 안된다. 그 목표를 달성하기 위한 실행 전략을 만들어야 한다. 그 목표에 달성하기 위해서 내가 해야 할 일들에 대해서 정리를 해야 한다. 그 정리는 작을수록 좋다. 즉, 세부적으로 아주 자세하게 해야 한다. 목표 달성을 위해 해야만 할 일들이 세분화해서 정리해야 한다.
그렇게 하기 위해서는 큰 목표가 정해지면 작은 목표로 세분화해야 한다. 저 멀리 보이는 정상에 오르기 위해서는 어느 위치에서 휴식을 취하고 어떻게 고지를 점령해갈 것인지를 정해야 한다. 즉, 중간 중간 올라가야 할 고지에 대한 정리가 필요하다. 그것이 작은 목표이다.
작은 목표 달성의 성취감
목표를 잘게 나누는 이유는 성취감 때문이다. 너무 먼 목표를 달성하기 위해 꾸준하게 도전하는 것은 쉬운 일이 아니다. 우리는 적절한 동기부여가 없을 때 쉽게 지치기 마련이다. 동기부여에 가장 큰 요인은 성취감이다. 목표를 잘게 나누면 그 목표를 달성하면서 성취감을 느끼게 된다. 이 성취감은 앞으로 일보 전진하는 동력이 된다. 그렇기에 크고 먼 목표를 향해 달려가기 위해서 목표를 짧고, 잘게 나누는 지혜가 필요하다.
목표를 잘게 나누기 위해서는 큰 목표를 달성하기 위해 어떤 작은 목표가 필요한지를 알아야 한다. 대학 합격이라는 비전을 성취하기 위해 수능 점수를 높게 받아야 한다라는 목표가 설정되었다면, 그 큰 목표를 성취하기 위해서는 각 과목별로 일정 수준의 점수를 받아야 한다라는 작은 목표 설정을 해야 한다. 그 작은 목표들이 달성되면서 큰 목표가 달성되는 것이다.
작은 목표 하나하나를 달성하면 거기서 성취감과 함께 동기부여가 되어, 다른 작은 목표를 달성할 수 있는 원동력이 샘솟게 된다. 이러한 과정 속에 큰 목표를 향해 나갈 수 있는 추진력과 꾸준함이 생기는 것이다.
목표를 위한 지표 관리
목표를 달성하기 위해서는 스마트하고, 성실하게 일하는 것이 기본이지만, 스킬이 필요하다. 그 스킬이 바로 지표 관리이다. “건강관리”라는 비전을 위해 “자주, 오래 걷자”라는 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위해 엘레베이터를 가급적 안타고, 가까운 거리는 가급적 걸어다니는 행동 지침을 만드는 것은 좋다. 하지만, 이렇게 느슨한 목표 관리로는 진정 그 목표를 달성하기 어렵다. 목표는 숫자로 수치화해야 한다.
즉, “자주, 오래 걷자”라는 목표 달성을 위해서 세부적으로 “하루 만보 이상을 걷겠다.”라는 지표를 설정해야 한다. 이렇게 구체적인 지표를 숫자로 표현하고 이를 달성하기 위해 세부적인 목표를 설정해서 달성율을 숫자화하고 성과를 수치화하면 목표에 어느정도 미달하는지, 부족한 점이 무엇인지를 수시로 체크할 수 있다.
목표의식이 강하고 성과주의자들은 숫자에 강하다. 목표를 추상화하지 않고 구체화하며, 이를 숫자로 만들어 목표 대비 달성율을 확인하며 목표를 향한 질주를 해야만 한다. 단순히 열심히하거나 똑똑하게 일하는 것만으로는 부족하다. 목표를 지표로 수치화하고 이 숫자의 달성율을 확인하며 부족한 점을 매꾸면서 내 현재의 위치를 수시로 확인할 수 있어야 한다. 부족한 점을 알아야 이를 극복할 수 있는 것이다.
- 2009/12/08 15:58
- mydal.egloos.com/3475905
- 덧글수 : 0
클라우드 컴퓨팅이 전 세계적으로 큰 파장을 일으키고 있다. 클라우드 컴퓨팅이라는 주제를 가지고 TV 다큐멘터리까지 제작돼 방송됐고, 관련 컨퍼런스에는 수천명의 사람들이 몰려든다. 심지어 미국 실리콘밸리에서는 벤처캐피탈이 중소벤처기업에게 지원하는 자금 중 컴퓨팅 자원 구매 비용은 아예 빠져 있다고 한다.
클라우드 컴퓨팅이 이처럼 높은 관심을 받는 것은 최근의 경제 영향이 크게 작용했다. 기업들은 신규 투자보다는 비용절감에 무게중심을 뒀고 IT 관련 부서 역시 비용절감을 최우선과제로 삼았다. 또한 클라우드 컴퓨팅 환경 구축에 필요한 기반 기술인 가상화, 데이터센터 자동화 등의 기술이 급속도로 발전했고, 무엇보다 서비스 실체가 보이기 시작했다. 아마존과 구글, 세일즈포스닷컴 등의 앞선 사례를 통해 클라우드 컴퓨팅의 잠재적 가능성이 현실화됐다. 이에 많은 기업들이 새로운 영웅을 꿈꾸며 클라우드 컴퓨팅에 도전장을 내밀고 있다.
하지만 클라우드 컴퓨팅에 대해 기업 사용자와 IT업체가 궁금해 하는 것은 정작 따로 있다. 물어보기엔 왠지 꺼려지고 속시원히 말해주는 사람 없던 궁금증을 10문10답으로 풀어본다.
1. IT인력 축소 되나?
Q : 클라우드가 확산되면 기업의 IT 조직에는 어떤 변화가 일게 되는가. 외부 자원을 이용한다고 하면 기업내 IT인력의 자리가 축소되는 것이 아닌가.
A : 어떤 클라우드 서비스를 활용하는지에 따라 다를 수 있지만 기본적으로 기존의 시스템 운영 인력은 줄어들 수밖에 없다. IBM의 경우 사내 TAP((Technology Adoption Program) 서비스를 운영하면서 시스템 관리자 수가 15명에서 2명으로 줄어들었다. 직원들의 요청으로 시스템을 설치 구성하는 데 걸리는 시간이 3일에서 1시간으로 획기적으로 단축되면서 관리자의 수도 대폭 줄어든 것이다.
IBM의 사례에서 보듯이 클라우드 서비스를 이용하게 되면 시스템 관리 인력은 기존에 비해 대폭 감소된다. 나아가 현업 부서가 사내 IT 부서에 기대지 않고도 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용해 IT 자원을 사용하게 되면 기업의 IT 조직은 사실상 기존보다 위상이 크게 줄어들 수밖에 없다.
이에 따라 최고정보책임자(CIO)나 전산 조직의 업무와 역할에도 적지 않은 변화의 바람이 예상된다. 협업 부서의 요구에 따라 IT 시스템을 구현하는 것이 아니라 이들의 요구에 맞춰 최적의 클라우드 서비스를 찾아서 신속히 도입할 수 있도록 지원해 주는 것이 주된 역할로 바뀌게 된다.
다른 측면에서 본다면 클라우드 인프라상에서 손쉽게 창의적인 비즈니스를 시작할 수 있게 됨으로 단순 운영 인력보다 독창적인 벤처 인력들이 육성될 수 있는 기회는 많아진다고 볼 수 있다.
 | ||
2. 정보유출 책임 소재는?
Q : 클라우드 서비스를 이용하면 기업 정보의 안전성을 보장받을 수 있나. 행여 정보 유출이라도 될 경우 궁극적인 책임은 기업 사용자가 지게 되는데, 책임 소재가 명확하지 않다.
A : ‘다이하드 4’나 ‘이글아이’ 같은 영화를 보면 국가 기반 자원에 대한 정보를 담고 있는 시스템에 누군가 해킹을 하거나 시스템 자체를 파괴시키는 장면이 나온다. 이런 공격으로 국가 기반시설인 정부기관과 도로, 은행 등이 순식간에 아수라장이 되는 것을 볼 수 있다. 충분히 현실에서도 가능한 얘기다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 정보보안에 대한 우려가 크다. 서비스를 받는 입장에서 구름(인터넷) 속에서 어떻게 시스템이 운영되고 있는지 전혀 알 수 없기 때문이다.
또한 클라우드 서비스 제공업체가 갑자기 파산하거나 합병될 경우에도 데이터가 유실될 위험이 있다. 실제 많은 기업들이 클라우드 서비스를 꺼리고 있는 이유도 보안 문제 때문이다. 시장조사기관인 가트너의 조사에서도 클라우드 컴퓨팅의 사용을 막는 가장 큰 요인으로 보안이 74.6%로 높게 지적됐다.
그러나 반대로 높은 보안성을 이유로 클라우드 서비스를 이용하는 기업들도 있다. 자체적으로 기업 내부에서 관리하는 것 보다 철저하게 관리할 수 밖에 없는 클라우드 컴퓨팅 환경에 두는 것이 더 안전하다고 판단하는 것이다. 이처럼 아직 보안 문제에 대해서는 안전한지, 그렇지 않은지 논쟁이 계속 이어지고 있다. 하지만 분명한 것은 보안 문제가 클라우드 컴퓨팅의 확산에 가장 큰 걸림돌로 작용되고 있는 만큼 이에 대한 대응책 마련이 시급하는 시점이다.
3. IT사용요금 산정은 어떻게?
Q : 클라우드 서비스를 이용하면 비용이 저렴해진다고 하는데, 사용요금은 어떻게 산정하나. 그렇다면 지금 아웃소싱 업체들의 IT 종량제와 다를 게 없지 않나.
A : 클라우드 서비스는 자체적으로 컴퓨팅 자원을 보유하기 어려운 소규모 기업이거나 개인 개발자들을 대상으로 하는 서비스다. 또한 대부분의 사업자들이 규모의 경제를 실현해 비용을 대폭 낮춰 서비스 사용자들이 ‘납득할 만한’ 가격 정책을 내놓고 있다.
아마존의 아마존웹서비스(AWS)의 경우 서버 사양에 따라 시간 사용료가 10~80센트다. 스토리지도 1GB당 한달 사용료가 15센트다. 국내 아웃소싱 업체들의 IT 종량제가 이 정도의 비용 이점을 줄 수는 없을 것이다.
문제는 CPU와 메모리 등의 IT자원의 사용량은 측정할 수 있지만 데이터센터 상면비용과 지원인력 비용 등의 비IT자원은 측정하기 힘들기 때문에 이런 모든 자원을 적정한 수준의 요금으로 산출해 내는 작업이 쉽지 않다는 것이다. 때문에 서비스 제공업체는 납득할 수 있는 수준으로 이런 모든 내용의 사용량을 미터링해서 요금화하는 것이 중요한 성공 포인트가 될 수 있다.
IaaS의 경우 이미 CPU나 디스크 등의 자원사용량을 미터링하고 과금하는 체계가 마련돼 있다. 하지만 CPU의 성능이 계속 개선되면서 과금 체계도 달라질 수 밖에 없자 최근에는 가상화된 버추얼 머신(VM) 이미지를 기준으로 해서 과금 체계를 하는 경우도 많다. 반면, SAAS와 PaaS 서비스의 경우 서비스 제공 업체별로 과금 체계가 다르고, 아직 명확한 기준이 없다. SaaS와 PaaS 서비스를 하고 있는 세일즈포스닷컴의 경우 사용자수와 사용시간 등을 기준으로 해서 요금을 청구하고 있다.
또한 단일 플랫폼하에서는 얼마만큼 사용했는지를 측정하는 것은 어렵지 않지만 멀티 플랫폼 환경 하에는 사용량 기반으로 과금하는 것이 상당히 복잡하다.
 | ||
4. 실제 획기적 성과 이룬 사례 있나?
Q : 클라우드 서비스가 각광받고 있지만 클라우드 서비스를 이용해 실제 획기적인 성과를 이룬 도입 사례가 있는가. 있다고 해도 대부분 웹서비스이고 기업의 핵심 업무 시스템에 적용하기에는 아직 거리가 있는데.
A : 있다. 하지만 미국 사례가 대부분이다. 뉴욕타임즈는 1851년부터 1922년 사이 TIFF 파일로 된 신문기사 1100만개를 PDF 파일로 변환하는데, 아마존의 웹서비스를 이용해 분산병렬처리(하둡) 기술로 36시간만에 작업을 완료했다. 뉴욕타임즈는 이 작업을 위해 별도의 컴퓨팅 자원을 구매하지 않고도 불과 400달러 미만에 해결했다.
워싱턴포스트에서도 힐러리 클린턴 국무장관의 8년간의 공식 일정이 적혀져 있던 1만 7481페이지의 문서를 웹에 공지해 독자들에게 제공하는데 딱 9시간이 걸렸다. 비용은 얼마가 들었을까. 총 150달러 미만이었다. 아마존의 웹서비스를 통해 단시간에 저비용으로 정보를 독자가 이용할 수 있는 형태로 변환한 것이다.
일본 우정국에서는 세일즈포스닷컴의 개발 플랫폼인 포스닷컴(Force.com)을 활용해 2개월만에 금융, 생명보험, 우편서비스 3개의 시스템을 통합해 4만명의 고객에게 서비스를 제공했다. 지금은 사용자 수가 6만명 이상으로, 이처럼 사용자 수가 급격하게 증가해도 확장성이 용이해 안정적인 서비스를 할 수 있다. 핵심업무 시스템으로는 ERP SaaS가 이미 여러 기업들에게 제공되고 있다.
5. 가상화·SaaS 개념과 다른 점은?
Q : 가상화나 SaaS 등 이미 나온 개념을 다시 클라우드로 포장하는 것 아닌가. 사실 그 저변을 들여다보면 온디맨드 컴퓨팅이나 유틸리티 컴퓨팅과 무엇이 다른가.
A : 사실상 그렇긴 하다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷상의 분산된 다양한 자원들을 공유해서 가상의 슈퍼컴퓨터처럼 활용하는 그리드 컴퓨팅과 컴퓨팅 자원을 사용량에 따라 과금하는 유틸리티 컴퓨팅이 합쳐진 것이다.
서비스로서의 소프트웨어(SaaS)는 클라우드 컴퓨팅이 태생하기 이전부터 서비스돼 왔다. 가상화는 클라우드 인프라스트럭처를 구현하는 데 있어 필요한 핵심 기술이다. 자원을 공유하고 효율적으로 사용하기 위해서는 가상화 기술이 필수적이기 때문이다.
삼성SDS 클라우드컴퓨팅기술그룹 성병용 수석연구원은 “올해 초까지만 하더라도 열사람에게 물어보면 열사람 모두 클라우드 컴퓨팅에 대한 정의를 다르게 할 정도였다”며 “하지만 최근 들어서는 개념정의와 분류보다는 이를 활용해 어떤 영역에 비즈니스를 할지를 고민하고 있을 정도로 클라우드 컴퓨팅의 효용성을 확신하고 있다”고 말했다.
지난 3월 매킨지컨설팅에서는 시장에서 설명되고 있는 클라우드 컴퓨팅에 대한 개념을 조사한 결과 20여 가지가 넘었다고 한다. 이에 클라우드 컴퓨팅에 대한 명확한 개념 정의가 필요하다는 의견이 많다.
성현희기자 sunghh@etnews.co.kr
- 2009/11/27 11:17
- mydal.egloos.com/3454662
- 덧글수 : 0
예전에는 홈페이지 만들려면 LAMP라고 서버에 리눅스 깔고 아파치 깔고, MySQL 깔고. PHP 깐 다음!
드디어 웹 프로그래밍이 가능하게 되었음.
그런데 아마존에 EC2라는 서비스를 가보면.. 계정 이름에 비자 카드만 등록한 다음 인스턴스를 만들어서
LAMP xml 스크립트 검색해서 시작해달라고 하면? 1분 내에 DNS 까지 만들어져서 서버가 돌아감.
이 다음 바로 php, 파이썬을 개발해서 올리면 바로 서비스를 시작하는 단계로 가게 됨.
이것이 바로 클라우도 컴퓨팅의 힘.. 다 썼다고 생각하면 terminate 하면 꺼졌음... 서버 꺼진 것 처럼.ㅎ
사실 지금까지 뒷단에서 처리해줘야하는 많은 것들을 지금은 몇번의 클릭으로 해결이 됨.
서버도 아까 런치 저보 입력할 때 1이 아닌 100 쓰면 서버가 100개 가동이 됨.. 이것이 클라우드 컴퓨팅의 힘!!
이제 보셨으니 기본적인 클라우딩 컴퓨팅의 이야기 드리겠음.
<배경: 컴퓨팅패러다임의 변화>
1800년대마다 해도 전기를 각 기업마다 수차를 가지고 해서 직접 발전해서 사용을 했음.
그런데 이것을 불과 20~30년 만에 파워 플랜트를 갖추고 파워 그리드를 곳곳에 설치해서 쓰게 되었고 이제 집마다 코드만 꼿으면 전기를 쓸 수 있게 되었음.
전기가 이런 것처럼 데이터 센터도 같이 되게 될 것이라는 것이 핵심.
지금 각 기업마다 기업만의 데이터 센터를 가지고 있고, 기업 마다 자료를 모두 몰아놓고 쓰고 잇는데.. 이것이 전기처럼 몇 개의 컴퓨팅 글라우드 센터에 모이고 인터넷을 통해 연결되게 될 것이라는 것..
또한 기업 뿐만 아니라 개인들도 더미 단말과 세톱박스만 가지고 있으면 집에셔 연결해서 쓸수있다는 것.
컴퓨팅 자원 수요 방식의 변한 것.
인터넷 기반 서비스가 많이 변화가 되었음.
예전에 웹 서비스가 많이 등장했어도 잘 안되었던 것이 인터넷의 속도가 느려서 로컬 서비스보다 느려서 잘 안되었음.
너무 이르게 나왔던것.. 하지만 이제 충분히 되서 활용할 수 있게 됨.
기업의 모든 인프롸 환경을 On Demand로 제공을 해주는 것.
그리고 쓴 만큼 돈을 내는 방식으로 가게되는 것.
As a service로.. 방금 전 아마존에 서버를 쓰기 위해 전화, 이메일 보낼 필요없이 로그인해서 웹 베이스로 하거나 프로그래밍으로도다 가능흘 하도록 해주는 것.
그래서 언제 어디서나 어떤 디바이스로도 서비스를 할 수 있게 되는 것.
Cloud Computing의 개념은 2002년 구글에서 회의하다가 나왔다고 하는데.. 우리나라는 올해 초부터 각광을 받기 시작했음.
가트너가 뽑은 2009년 핵심 키워드 1위는 가상화, 2위가 클라우드 컴퓨팅.
<클라우드 컴퓨팅의 특장점>
예전에 직접 데이터 센터를 만들려면.. 과거는 100억불 들었는데 이제 10억불이면 가능.
규모의 경제가 갖추어졌기 때문.. 전기와 마찬가지.. 각자 하는 것보다 몰아서 하면 싸다.
선투자 비용이 없어짐.. 인프라 구축을 위해 미리 투자할 필요없이 필요하면 아마존에서 100대 받아 쓰고 다 썼으면 반납 하면 됨.
확장성 측면에도 On Demand로 무한 확장이 가능함.
유명한 서비스는 인기를 끌면 트레픽이 갑자기 늘어나느데 이 때도 Scalability를 확보할 수 있다고...
또한 인프라를 확장성 있게 만드는데 고민을 많이 해야 하는데 아마존과 구글이 바로 해결해줘서 time to market을 제공해줄 수 있음.
<클라우드 컴퓨팅이 경제학>
1000 대 기준으로 구입을 할 때 관리 비용, 서버 구입 비용 다 포함하면 5~7배 정도 더 싸게 할 수 있다. (2006년 기준)
1달러를 가지고 구입할 수 있는 자원의 양을 2006, 2008년 그리고 아마존에서 구입할 때의 비용을 나타낸 표.
게다가 기업에서는 유틸라이제션을 잘 쳐줘서50% 주면.. 비용이 2배로 뜀. 쿨링과 구매 관리 비용까지 합치면4배 넘게 뜀.
(왜냐면 최대 피크 상태를 대비해서 데이터 센터를 만들기 때문에..)
<업게 동향>
국내는 이제 인기를 끌고.. 외국은 인터넷 서비스 업체가 다 뛰어들었고.. 통신회사들이 관심이 많음.
SK와 KT도 내부적으로 시작을 했고.. 삼성도 엔드 유저 관점에서 노키아에서 하는 서비스 개발 중.
<클라우드 컴퓨팅 분류>
크게 보면 Public Cloud와 Private Cloud로 나눌수 있어.
Public은 누구나 돈을 내면 쓸 수 있는 것이고.. Private는 기업이 내부적으로 꾸미는 것.. 정보를 외부에 내주기 싫어서.
Private는 Enterprise Cloud Computing이라고불리기도 함.
그리고 여기서 다시 3 레이어로 나눌 수 있음.
Cloud Infrastructure: 말 그래도 인프라만 제공해 주는 것.. root 권한 주고 시스템을 직접 제어하는 것.
Cloud Platform: 개발 환경까지 제공해주는 것.. 자바, 파이썬 환경과 SDK까지.. 대신 직접 자원을 컨트롤 하는 권리를 배앗아감.
Cloud Services/Application(Sass): 구글 엡스, 에플 모바일 등.. 서비스를 가져다 쓰는 것. 개발자가 들어가 뭘 할 수 있는 여지는 없어..
지금 가장 이슈를 받는 부분은 Cloud Infrastructure. 아마존이 이미 성공을 해서 따라서 하고 있음. 그러나 점점 위로 올라올 것.
서비스를 개발할 때 내가 신경 써야할 부분들이 적어지고.. 개발자는 고민 없이 설정만 해주면 바로 서비스가 튀어나오게 되는 것.
이런 것들을 지원하기 위한 소프트웨어들이 이미 많이 나오고 있어.
아마존, Right Scale AT&T, Flexiscale 등.. 죄다 외국 회사 국내는 아직 없어.. 조만간 나올 것이라 봄.
<활용 사례>
아마존의 웹 서비스를 빼놓을 수 없음. 아마존의 서비스가 클라우드 컴퓨팅을 만들어내는 장본인.
2002년부터 서비스를 시작했지만 Cloud Infrastructrue는 2004년 부터 오픈...
당시 비즈니스 위크도 비관적이었으나 2007년 손익 분기를 넘었고 2008년은 아마존 자체 트레픽을 넘어섰음.
아마존의 향후 먹거리로 발 돋움하게 된 것.
이제는 데이터 베이스도 만들어서 제공, CDN 서비스, 멥리듀스(분산처리 서비스)도 지원하면서 인프라를 확장 중.
S3라는것이 스토리지 서비스인데 1달 1기가 쓰는데 15센트 임.
EC2 1시간 쓰는데 10센트.. DB는 조금 도 코스트가 들기는 함..
그래도 여러가지 테스트 하고 써도 1달에 1만원 넘기기 힘들어.
외국에서 많은 서비스들은 실제로 아마존에서 돌아가고 있엄.
animoto라는 벤처가 아마존 위에서 서비스를 하고 있었는데 어느날,
2만 5천명에서 3일동안 25만명으로 뛰었는데.. 5일만에 50게 인스턴스에서 4000개까지 늘렸음.
만약 직접 서버를 4천대 사서 싱글로 돌아가게 만든다면 정말 힘든 것...
서비스 하는 쪽에서 이렇게 인프라에 신경을 하나도 안 써도 된다는 것이 최고 장점.
batch 서비스 대표적 사례로 뉴욕 타임즈
1천 1백만 건 기사 Tiff 이미지 스켄한 것을 PDF 변환하는데.. 하루 걸렸음.
소요 비용은 얼마일까요?
Ec2 100개이 인스턴스를 할당 했을 것.. 100대를 회사보고 사주라면 안 사줌.
프로그래밍은 하둡이 MapReduce를 했음..
아마존에 계산기가 있어서 해보면 사용비용이... 1,465불.. 200만원 정도..
보통 이정도면 우리 나라에서 수천에서 수억까지 깨질 수 있음.
그나마도 아마존이 홍보를 위해 지원을 해주ㅕ서 400불에 끝났다고.ㅎㅎㅎ
이런 것이 미국은 매우 실용적이어서 이미 잘 벌여주고 있음.
벤처 시작할 때 하드웨어 다 사지 않음.. 2~3년 후에 나갈 것인데 살 필요가 없는 것. 그래서 아마존 서비스로 많이 들어와 있음.
기본적으로 가상화가 핵심.. 컴퓨터 측면에서는 서버 가상화가 기본으로 깔려야 함.
네트웍 층면에서 네트웍 가상화도 들어가 있어야 하고.. XEN을 활용하고 있어.
이제는 테라를 넘어 페타까지 가야 함... 기업에서는 SATA로 컴퓨터 하나 안에서 넣는 것은 불가능.
이것을 네트워크 하드로 묶어서 싱글 이미지로 보이게 해줌. 구글도 이렇게 함.
윗 단에서는 파일 넣으면 적당히 알아서 저장하고 읽으면 잘 찾아서 전송해주게..
오픈 인터페이스 서비스도 중요함.. 여러가지 스타일로 접근이 가능해야 함. SOA, Open API 등이 지원되어야 함.
처음에는 커멘드 라인 밖에 제공 안했음.그래서 SSH로 접속해서 직접 명령을 해야 했음.
작년 말인가 올해 초에 웹으로 접근 가능한 서비스를 오픈 했음.
HTTP로 바로 접근할 수 있는 프로토콜을 다 만들어 놨음. 파일 하나 마다 URL이 할당되서 접근 가능.
서버 인트턴스도 HTTP로 컨트롤 가능..
서비스 짜다고 트레픽 모니터링 해서 얼마 이상하거나 리스폰스 타임 증가 한 것을 보면 서버 한개 늘려라고 프로그래밍 할 수 있어.
비즈니스 로직과 자원 컨트롤 로직이 프로그래밍 안에서 합쳐질 수 있어.
이런 식으로 무한히 확장이 가능함...
이런 것 때문에 인터페이스 표준화(런 인스터스 등)를 할때 아마존 AWS가 표준으로 자리잡고 있음. First Mover의 장점.ㅎ 이미 많은 것이 개발되어 있어서 호환성을 갖춰줘야 함.
방금전까지는 Infrastructure. 구글에서 자신의 플렛폼에서 개발할 수 있게 내놓은 서비스.
2008년에 나왔고.. 500MB Storage, 10GB Bandiwidth 까지는 공짜.. 가격은 아마존과 동일함.ㅎㅎ
파이썬만 제공했는데 최근 자바 제공했고.. PHP와 루비도 곧 지원..
구글이 얼마전에서는 서버 하드웨어도 오픈을 했음.. 저가의 서버를 묶어서 서비스 하고 있음.
GFS: 분산 파일 시스템
Bigtable: 분산 데이터 베이스
Memcache: 글로벌 메모리 캐시
Python Runtime: 서비스 실행 환경
Service APIs: Account, Image, Mail, URL Retch, Datastore, Memcahce 만들었음.
구글과 아마존 모두 자사 서비스를 하다가 확장성 고민 끝에 나온 것.. 그래서 클라우드 컴퓨팅 기술은 경험이 필요해서 쉽게 따라잡기 힘듦.
프로그래밍 할 때 Hello World출력 예.. 이건 별것 아닌데..
로그인 과정 띄우고 싶으면 user = users.get_current 어쩌고 저쩌고 쓰면 구글 로그인 화면이 자동으로 나타남.ㅎ
Database도 구글이 제공하는 Bigtable 기반의 서비스가 있어.. (구글은 자유를 박탈해서 자원 접근은 못함)
복잡한 쿼리는 하나도 없음.^^;;
서용자들에게 모든 편리한 기능을 제공해주지는 않음.. 제한을 검.
Bitable의 경우는 RDB가 아니라 컬럼기반 DB.. 이것을 효율적으로 쓰게 강제하고 있음.
구글에서 서비스를 만들었는데 구글에서 평생 살 만한 법 없음.
구글에서 잘 되면 자사만의 서버를 만들고 싶게 됨... 그런데 그럴 수 없음. 서비스와 데이터가 락인이 됨.
아마존은 버추얼 머신과 이미지라서 파일로 떠서 옮길 수 있음. 그러가 구글은 개발환경까지 다 제공하다보니 구속될 수 밖에 없어.
그래서 비즈니스 도메인에서 들어가기 두려움.. 구글에서는 망할 일 없지만 벤처에서 시작하는 것은 사용 안함.
올해부터 그래서 이런 것을 어떻게 표준화 할 것이냐가 많이 나오고 있어.
구글이 논문으로 발표한 플렛폼을 그대로 똑같이 구현해 놓은 것.
검색 엔진도 넛치라는 것 개발해서 사용하고 있고.
가장 열정적으로 쓰고 있는 곳이 야후(클러스터 2만대 클러스터 묶어서 검색 서비스 제공 중)
페이숙은 dataware Housing으로 쓰고, IBM은 자신들의 제품에 넣고 있고..
구글 플렛폼과 1대1로 다 매칭이 됨.
오픈 소스 플렛폼이 구글과 아마존과 경쟁 중..
일단 힘을 받게 되면 엄청난 속도로 발전할 수 있다는 것이 오픈 소스의 힘.
하둡도 2년 전부터 이슈를 받아 지금은 굉장히 많이 쓰고 있어.
그래서 주면에 부족한 부분을 다 매꿔주고 있어.. 언젠가는 하둡이 탄탄한 부분을 차지할 것.
Eucalyptus: UCSB에서 만든 클라우드 컴퓨팅 플렛폼.
클라우딩 컴퓨팅 연구하는데 연구할 소프트웨어가 없어서 연구자들이 가져다 써서 연구할 수 있게 만든 것.
아마존과 구글과 호환되게 다 기능을 갖추고 있음.
굉장히 단 기간에 만든 것. 처음부터 일일이 개발한 것이 아니라 오픈소스 콤퍼넌트 묶어 조합해서 한 것.
이제는 오픈 소스로 많이 있어서 처음부터 다 만드는 것은 어리석은 짓.
대학에선 구글이나 아마존 처럼 몇천대 살 수 없으니 CS에 있는 것 100대, 전자과 50대 묶어서 클러스터 만들게 되기 때문에 중간에서 노드를 관리할 수 있는 컨트롤이 있어..
<기타 사례>
+ Globus (그리드 컴퓨팅이 표준)/ Nimbus 를 클라우드 컴퓨팅으로 뒷 단을 구현할 수 있게 하는 것.
+ Enomalism: 서로 간에 인터퍼로빌리티가 없어서 서로간에 할 수 있는 것을 개발하자.
이것들 말고도 상업용들은 계속 나오고 있고 경쟁을 많이 할 것 같아.
<클라우드 컴퓨팅에서 프로그래밍 한다는 의미>
잘 해봐야 그리드 프로그래밍과 MPI를 써봤을 텐데...
GrepTheWeb을 아마존 플렛폼에서 만들 수 있게 변환한 것의 예.
S3, SQ5(메시지 큐 관리), EC2(멥리듀스 분산 처리), SimpleDB(상태 관리)로 기술 다 써서 구현
이 프로그래밍의 특징은..
+ 굉장히 Loosely Coupled System 따로 제공이 되서 따로 스케일리빌리티가 있고 따로 설정가능.
+ 자원 자체가 줄었다 늘었다 할 수 있고.. 실행 전에는 거의 제로의 인프라 스트럭쳐.. 유저가 늘면 비례해서 늘어남.
+ 여러 콤퍼넌트가 돌아가다가 다운될 수 있음... 아마존도 99.5%만 보장.. 재부팅시 그대로 돌아갈 수 있게 짜야 함.
+ Thinking Parallel: 기존에는 하드웨어를 살 수 없어어 페럴렐 생각을 할 수 없음. 앞으로 논문에서 아마존에서 200대 사서 며칠 실험했다고 써야 할 것. 몇 만원 안드니깐.. 돈 없어서 실험 못했다는 것은 말이 안됨.
+ 이제 Cost-Effectively 하게 코딩을 해야 함.. 쓴 만큼 돈을 내니 프로그래밍 할 때 최소한으로 쓰고 프로그래밍 돌아가게 해야함.
자원에 대한 비용이 고정 비용이 아니라 이제 운영 비용이 되기 때문에. 서버를 어느 순간에 많이 띄울지 고민..
지금 1시간 쓰는데 비용이 다 똑같은데.. 전기 처럼 야간 비용은 싸고 누진세가 있듯이 다음 서비스 제공자들은 가격 정책을 다르게 할 것 같아..
Cost에 베이스해서 프록래밍하는 모듈이안으로 들어올 수도 있어..
개발 단계에서 가장 중요한 이슈가 MapReduce.
분산으로 정보처리를 해서 결과물이 나오게 하는 시스템.
Map으로 분산해서 Sorter가 정렬해서 Reduce가 정리해서 보내 줌.
메시지 페싱 방법으로 짜는 프로그래밍은 안 맞는 부분들이 있어.
구글은 인덱싱 하는 모듈도 쪼개서하고 있고... MapReduce 모듈이 작년에 7천개 였음. 앞으로 이 모듈만 묶어도 프로그래밍 될 것.
<연구 이슈>
성능 개선, 응용 프로그램 개발과 알고리즘 문제.
바틀렉 해결 문제..
바이오 인포메틱스에서 어떻게 구현할까 등 다른 분야에 접목 시킬 이슈.
멥리듀스 자체도 복잡하다..그 위에 또하나의 Abstaction을만들자..
(예: 원본 DNS 시퀀스 전체에서 찾고자 하는 키 시퀀스가 어디에있는지 검색하는 MapReduce로 구현.. -> MR.FLOW 구동 시연)
<클라우드 컴퓨팅의 문제들>
+ 일단은 안정성... 클라우드 컴퓨팅 죽음.. 위키 피디아에 클라우드 컴퓨팅 사건 삭라고 정리 되어 있음. 구글, Gmail 아마존 다 몇 시간씩 죽음 적이 있어.. 아직 안정성을 100% 보장 못함.. 99.999%가 못 되고 있어.
+ 내 데이터를 클라우드에 넣는 것을 꺼려 할 수 있어.. 특히 우리나라 심해서 안됨.. 데이터를 넣더라도 안에 주인이라도 못 보는 기밀성과 고칠 수도 없는 무결성을 제공해줘야 함. 데이터와 서비스에 대한 보안
+ 네트워크 보안이 중요한 이슈.. 지금까지 기업들이 서비스 한 것이 아마존에 다 모여서 이제는 아마존만 공격하게 됨. 더 집중되서 DoS 공격에 취약할 수 있어. 신종 Economy DoS가 나옴.. 각 기업마다 사용 비용 예산 책정하는 것이 있으니 서비스는 중지 안하더라도 트레픽을 쓸데없이 쓰게 해서 비용을 쓰게 만드는 것.
+ 인하우스 시스템과 Integration 되는 것. 모든 정보가
+ 라이센싱 문제도 중요..아마존은 아직 대부분 오픈 소스, 라이센스를 해결할 수 없으니.. MS의 경우 아마존의 경우 MS 서버를 쓰면 가격을 0.02 센트정도를 더 받음.
+ Privacy 문제.
+ Confidence
+ Interoverability
+ 중단되고 망한 사례도 많고.. 망하면서 데이터까지 잃어버리면 큰일 나게 됨. 이런 사례도 있음. 그래서 정부가 정책이 보장하거나 인증해주는 절차가 필요할 수 도. 가장 간단한 방법은 클라우드 컴퓨팅을 이중화 하는 것.. 구글에 일부, 아마존에 일부 등.. 문제는 서로 연동이 안되면 서비스를 따로 개발하는 단점이 있어.
+ 자원이 자연스럽게 넘어갈 수 있게 되어야 함.
+ Cloud Federationr과 SLA 문제 등..
재밌는 이슈: FedExing Disks 문제.. 네트워크로 데이터를 몇 기가 올리려면 며칠 걸리기도 함.. 그래서 페댁스로 보내버리는 것. 이것을 보완한 네트워크 해결책도 나올 수는 있어.
분산 시스템에서 디버깅하는 것.. 정말 어려운 문제.ㅜㅜ
<패타급 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 개발>
지경부가 지원해서 올해 시작을 했음.
한국 클라우드 컴퓨팅 연구 조합(KAIST를 비롯 여러 기관 포함) 주도로 페타급 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 클라우드 용용서비스의 개발 및 적용, 테스트벧를 통해 검증하는 과제.
수백 코어 수준에서 만들고 아카데믹 단계에서 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공해 주려고 함.
http://cafe.naver.com/mscs.cafe?iframe_url=/ArticleRead.nhn%3Farticleid=1230
드디어 웹 프로그래밍이 가능하게 되었음.
그런데 아마존에 EC2라는 서비스를 가보면.. 계정 이름에 비자 카드만 등록한 다음 인스턴스를 만들어서
LAMP xml 스크립트 검색해서 시작해달라고 하면? 1분 내에 DNS 까지 만들어져서 서버가 돌아감.
이 다음 바로 php, 파이썬을 개발해서 올리면 바로 서비스를 시작하는 단계로 가게 됨.
이것이 바로 클라우도 컴퓨팅의 힘.. 다 썼다고 생각하면 terminate 하면 꺼졌음... 서버 꺼진 것 처럼.ㅎ
사실 지금까지 뒷단에서 처리해줘야하는 많은 것들을 지금은 몇번의 클릭으로 해결이 됨.
서버도 아까 런치 저보 입력할 때 1이 아닌 100 쓰면 서버가 100개 가동이 됨.. 이것이 클라우드 컴퓨팅의 힘!!
이제 보셨으니 기본적인 클라우딩 컴퓨팅의 이야기 드리겠음.
<배경: 컴퓨팅패러다임의 변화>
1800년대마다 해도 전기를 각 기업마다 수차를 가지고 해서 직접 발전해서 사용을 했음.
그런데 이것을 불과 20~30년 만에 파워 플랜트를 갖추고 파워 그리드를 곳곳에 설치해서 쓰게 되었고 이제 집마다 코드만 꼿으면 전기를 쓸 수 있게 되었음.
전기가 이런 것처럼 데이터 센터도 같이 되게 될 것이라는 것이 핵심.
지금 각 기업마다 기업만의 데이터 센터를 가지고 있고, 기업 마다 자료를 모두 몰아놓고 쓰고 잇는데.. 이것이 전기처럼 몇 개의 컴퓨팅 글라우드 센터에 모이고 인터넷을 통해 연결되게 될 것이라는 것..
또한 기업 뿐만 아니라 개인들도 더미 단말과 세톱박스만 가지고 있으면 집에셔 연결해서 쓸수있다는 것.
컴퓨팅 자원 수요 방식의 변한 것.
인터넷 기반 서비스가 많이 변화가 되었음.
예전에 웹 서비스가 많이 등장했어도 잘 안되었던 것이 인터넷의 속도가 느려서 로컬 서비스보다 느려서 잘 안되었음.
너무 이르게 나왔던것.. 하지만 이제 충분히 되서 활용할 수 있게 됨.
기업의 모든 인프롸 환경을 On Demand로 제공을 해주는 것.
그리고 쓴 만큼 돈을 내는 방식으로 가게되는 것.
As a service로.. 방금 전 아마존에 서버를 쓰기 위해 전화, 이메일 보낼 필요없이 로그인해서 웹 베이스로 하거나 프로그래밍으로도다 가능흘 하도록 해주는 것.
그래서 언제 어디서나 어떤 디바이스로도 서비스를 할 수 있게 되는 것.
Cloud Computing의 개념은 2002년 구글에서 회의하다가 나왔다고 하는데.. 우리나라는 올해 초부터 각광을 받기 시작했음.
가트너가 뽑은 2009년 핵심 키워드 1위는 가상화, 2위가 클라우드 컴퓨팅.
<클라우드 컴퓨팅의 특장점>
예전에 직접 데이터 센터를 만들려면.. 과거는 100억불 들었는데 이제 10억불이면 가능.
규모의 경제가 갖추어졌기 때문.. 전기와 마찬가지.. 각자 하는 것보다 몰아서 하면 싸다.
선투자 비용이 없어짐.. 인프라 구축을 위해 미리 투자할 필요없이 필요하면 아마존에서 100대 받아 쓰고 다 썼으면 반납 하면 됨.
확장성 측면에도 On Demand로 무한 확장이 가능함.
유명한 서비스는 인기를 끌면 트레픽이 갑자기 늘어나느데 이 때도 Scalability를 확보할 수 있다고...
또한 인프라를 확장성 있게 만드는데 고민을 많이 해야 하는데 아마존과 구글이 바로 해결해줘서 time to market을 제공해줄 수 있음.
<클라우드 컴퓨팅이 경제학>
1000 대 기준으로 구입을 할 때 관리 비용, 서버 구입 비용 다 포함하면 5~7배 정도 더 싸게 할 수 있다. (2006년 기준)
1달러를 가지고 구입할 수 있는 자원의 양을 2006, 2008년 그리고 아마존에서 구입할 때의 비용을 나타낸 표.
게다가 기업에서는 유틸라이제션을 잘 쳐줘서50% 주면.. 비용이 2배로 뜀. 쿨링과 구매 관리 비용까지 합치면4배 넘게 뜀.
(왜냐면 최대 피크 상태를 대비해서 데이터 센터를 만들기 때문에..)
<업게 동향>
국내는 이제 인기를 끌고.. 외국은 인터넷 서비스 업체가 다 뛰어들었고.. 통신회사들이 관심이 많음.
SK와 KT도 내부적으로 시작을 했고.. 삼성도 엔드 유저 관점에서 노키아에서 하는 서비스 개발 중.
<클라우드 컴퓨팅 분류>
크게 보면 Public Cloud와 Private Cloud로 나눌수 있어.
Public은 누구나 돈을 내면 쓸 수 있는 것이고.. Private는 기업이 내부적으로 꾸미는 것.. 정보를 외부에 내주기 싫어서.
Private는 Enterprise Cloud Computing이라고불리기도 함.
그리고 여기서 다시 3 레이어로 나눌 수 있음.
Cloud Infrastructure: 말 그래도 인프라만 제공해 주는 것.. root 권한 주고 시스템을 직접 제어하는 것.
Cloud Platform: 개발 환경까지 제공해주는 것.. 자바, 파이썬 환경과 SDK까지.. 대신 직접 자원을 컨트롤 하는 권리를 배앗아감.
Cloud Services/Application(Sass): 구글 엡스, 에플 모바일 등.. 서비스를 가져다 쓰는 것. 개발자가 들어가 뭘 할 수 있는 여지는 없어..
지금 가장 이슈를 받는 부분은 Cloud Infrastructure. 아마존이 이미 성공을 해서 따라서 하고 있음. 그러나 점점 위로 올라올 것.
서비스를 개발할 때 내가 신경 써야할 부분들이 적어지고.. 개발자는 고민 없이 설정만 해주면 바로 서비스가 튀어나오게 되는 것.
이런 것들을 지원하기 위한 소프트웨어들이 이미 많이 나오고 있어.
아마존, Right Scale AT&T, Flexiscale 등.. 죄다 외국 회사 국내는 아직 없어.. 조만간 나올 것이라 봄.
<활용 사례>
아마존의 웹 서비스를 빼놓을 수 없음. 아마존의 서비스가 클라우드 컴퓨팅을 만들어내는 장본인.
2002년부터 서비스를 시작했지만 Cloud Infrastructrue는 2004년 부터 오픈...
당시 비즈니스 위크도 비관적이었으나 2007년 손익 분기를 넘었고 2008년은 아마존 자체 트레픽을 넘어섰음.
아마존의 향후 먹거리로 발 돋움하게 된 것.
이제는 데이터 베이스도 만들어서 제공, CDN 서비스, 멥리듀스(분산처리 서비스)도 지원하면서 인프라를 확장 중.
S3라는것이 스토리지 서비스인데 1달 1기가 쓰는데 15센트 임.
EC2 1시간 쓰는데 10센트.. DB는 조금 도 코스트가 들기는 함..
그래도 여러가지 테스트 하고 써도 1달에 1만원 넘기기 힘들어.
외국에서 많은 서비스들은 실제로 아마존에서 돌아가고 있엄.
animoto라는 벤처가 아마존 위에서 서비스를 하고 있었는데 어느날,
2만 5천명에서 3일동안 25만명으로 뛰었는데.. 5일만에 50게 인스턴스에서 4000개까지 늘렸음.
만약 직접 서버를 4천대 사서 싱글로 돌아가게 만든다면 정말 힘든 것...
서비스 하는 쪽에서 이렇게 인프라에 신경을 하나도 안 써도 된다는 것이 최고 장점.
batch 서비스 대표적 사례로 뉴욕 타임즈
1천 1백만 건 기사 Tiff 이미지 스켄한 것을 PDF 변환하는데.. 하루 걸렸음.
소요 비용은 얼마일까요?
Ec2 100개이 인스턴스를 할당 했을 것.. 100대를 회사보고 사주라면 안 사줌.
프로그래밍은 하둡이 MapReduce를 했음..
아마존에 계산기가 있어서 해보면 사용비용이... 1,465불.. 200만원 정도..
보통 이정도면 우리 나라에서 수천에서 수억까지 깨질 수 있음.
그나마도 아마존이 홍보를 위해 지원을 해주ㅕ서 400불에 끝났다고.ㅎㅎㅎ
이런 것이 미국은 매우 실용적이어서 이미 잘 벌여주고 있음.
벤처 시작할 때 하드웨어 다 사지 않음.. 2~3년 후에 나갈 것인데 살 필요가 없는 것. 그래서 아마존 서비스로 많이 들어와 있음.
기본적으로 가상화가 핵심.. 컴퓨터 측면에서는 서버 가상화가 기본으로 깔려야 함.
네트웍 층면에서 네트웍 가상화도 들어가 있어야 하고.. XEN을 활용하고 있어.
이제는 테라를 넘어 페타까지 가야 함... 기업에서는 SATA로 컴퓨터 하나 안에서 넣는 것은 불가능.
이것을 네트워크 하드로 묶어서 싱글 이미지로 보이게 해줌. 구글도 이렇게 함.
윗 단에서는 파일 넣으면 적당히 알아서 저장하고 읽으면 잘 찾아서 전송해주게..
오픈 인터페이스 서비스도 중요함.. 여러가지 스타일로 접근이 가능해야 함. SOA, Open API 등이 지원되어야 함.
처음에는 커멘드 라인 밖에 제공 안했음.그래서 SSH로 접속해서 직접 명령을 해야 했음.
작년 말인가 올해 초에 웹으로 접근 가능한 서비스를 오픈 했음.
HTTP로 바로 접근할 수 있는 프로토콜을 다 만들어 놨음. 파일 하나 마다 URL이 할당되서 접근 가능.
서버 인트턴스도 HTTP로 컨트롤 가능..
서비스 짜다고 트레픽 모니터링 해서 얼마 이상하거나 리스폰스 타임 증가 한 것을 보면 서버 한개 늘려라고 프로그래밍 할 수 있어.
비즈니스 로직과 자원 컨트롤 로직이 프로그래밍 안에서 합쳐질 수 있어.
이런 식으로 무한히 확장이 가능함...
이런 것 때문에 인터페이스 표준화(런 인스터스 등)를 할때 아마존 AWS가 표준으로 자리잡고 있음. First Mover의 장점.ㅎ 이미 많은 것이 개발되어 있어서 호환성을 갖춰줘야 함.
방금전까지는 Infrastructure. 구글에서 자신의 플렛폼에서 개발할 수 있게 내놓은 서비스.
2008년에 나왔고.. 500MB Storage, 10GB Bandiwidth 까지는 공짜.. 가격은 아마존과 동일함.ㅎㅎ
파이썬만 제공했는데 최근 자바 제공했고.. PHP와 루비도 곧 지원..
구글이 얼마전에서는 서버 하드웨어도 오픈을 했음.. 저가의 서버를 묶어서 서비스 하고 있음.
GFS: 분산 파일 시스템
Bigtable: 분산 데이터 베이스
Memcache: 글로벌 메모리 캐시
Python Runtime: 서비스 실행 환경
Service APIs: Account, Image, Mail, URL Retch, Datastore, Memcahce 만들었음.
구글과 아마존 모두 자사 서비스를 하다가 확장성 고민 끝에 나온 것.. 그래서 클라우드 컴퓨팅 기술은 경험이 필요해서 쉽게 따라잡기 힘듦.
프로그래밍 할 때 Hello World출력 예.. 이건 별것 아닌데..
로그인 과정 띄우고 싶으면 user = users.get_current 어쩌고 저쩌고 쓰면 구글 로그인 화면이 자동으로 나타남.ㅎ
Database도 구글이 제공하는 Bigtable 기반의 서비스가 있어.. (구글은 자유를 박탈해서 자원 접근은 못함)
복잡한 쿼리는 하나도 없음.^^;;
서용자들에게 모든 편리한 기능을 제공해주지는 않음.. 제한을 검.
Bitable의 경우는 RDB가 아니라 컬럼기반 DB.. 이것을 효율적으로 쓰게 강제하고 있음.
구글에서 서비스를 만들었는데 구글에서 평생 살 만한 법 없음.
구글에서 잘 되면 자사만의 서버를 만들고 싶게 됨... 그런데 그럴 수 없음. 서비스와 데이터가 락인이 됨.
아마존은 버추얼 머신과 이미지라서 파일로 떠서 옮길 수 있음. 그러가 구글은 개발환경까지 다 제공하다보니 구속될 수 밖에 없어.
그래서 비즈니스 도메인에서 들어가기 두려움.. 구글에서는 망할 일 없지만 벤처에서 시작하는 것은 사용 안함.
올해부터 그래서 이런 것을 어떻게 표준화 할 것이냐가 많이 나오고 있어.
구글이 논문으로 발표한 플렛폼을 그대로 똑같이 구현해 놓은 것.
검색 엔진도 넛치라는 것 개발해서 사용하고 있고.
가장 열정적으로 쓰고 있는 곳이 야후(클러스터 2만대 클러스터 묶어서 검색 서비스 제공 중)
페이숙은 dataware Housing으로 쓰고, IBM은 자신들의 제품에 넣고 있고..
구글 플렛폼과 1대1로 다 매칭이 됨.
오픈 소스 플렛폼이 구글과 아마존과 경쟁 중..
일단 힘을 받게 되면 엄청난 속도로 발전할 수 있다는 것이 오픈 소스의 힘.
하둡도 2년 전부터 이슈를 받아 지금은 굉장히 많이 쓰고 있어.
그래서 주면에 부족한 부분을 다 매꿔주고 있어.. 언젠가는 하둡이 탄탄한 부분을 차지할 것.
Eucalyptus: UCSB에서 만든 클라우드 컴퓨팅 플렛폼.
클라우딩 컴퓨팅 연구하는데 연구할 소프트웨어가 없어서 연구자들이 가져다 써서 연구할 수 있게 만든 것.
아마존과 구글과 호환되게 다 기능을 갖추고 있음.
굉장히 단 기간에 만든 것. 처음부터 일일이 개발한 것이 아니라 오픈소스 콤퍼넌트 묶어 조합해서 한 것.
이제는 오픈 소스로 많이 있어서 처음부터 다 만드는 것은 어리석은 짓.
대학에선 구글이나 아마존 처럼 몇천대 살 수 없으니 CS에 있는 것 100대, 전자과 50대 묶어서 클러스터 만들게 되기 때문에 중간에서 노드를 관리할 수 있는 컨트롤이 있어..
<기타 사례>
+ Globus (그리드 컴퓨팅이 표준)/ Nimbus 를 클라우드 컴퓨팅으로 뒷 단을 구현할 수 있게 하는 것.
+ Enomalism: 서로 간에 인터퍼로빌리티가 없어서 서로간에 할 수 있는 것을 개발하자.
이것들 말고도 상업용들은 계속 나오고 있고 경쟁을 많이 할 것 같아.
<클라우드 컴퓨팅에서 프로그래밍 한다는 의미>
잘 해봐야 그리드 프로그래밍과 MPI를 써봤을 텐데...
GrepTheWeb을 아마존 플렛폼에서 만들 수 있게 변환한 것의 예.
S3, SQ5(메시지 큐 관리), EC2(멥리듀스 분산 처리), SimpleDB(상태 관리)로 기술 다 써서 구현
이 프로그래밍의 특징은..
+ 굉장히 Loosely Coupled System 따로 제공이 되서 따로 스케일리빌리티가 있고 따로 설정가능.
+ 자원 자체가 줄었다 늘었다 할 수 있고.. 실행 전에는 거의 제로의 인프라 스트럭쳐.. 유저가 늘면 비례해서 늘어남.
+ 여러 콤퍼넌트가 돌아가다가 다운될 수 있음... 아마존도 99.5%만 보장.. 재부팅시 그대로 돌아갈 수 있게 짜야 함.
+ Thinking Parallel: 기존에는 하드웨어를 살 수 없어어 페럴렐 생각을 할 수 없음. 앞으로 논문에서 아마존에서 200대 사서 며칠 실험했다고 써야 할 것. 몇 만원 안드니깐.. 돈 없어서 실험 못했다는 것은 말이 안됨.
+ 이제 Cost-Effectively 하게 코딩을 해야 함.. 쓴 만큼 돈을 내니 프로그래밍 할 때 최소한으로 쓰고 프로그래밍 돌아가게 해야함.
자원에 대한 비용이 고정 비용이 아니라 이제 운영 비용이 되기 때문에. 서버를 어느 순간에 많이 띄울지 고민..
지금 1시간 쓰는데 비용이 다 똑같은데.. 전기 처럼 야간 비용은 싸고 누진세가 있듯이 다음 서비스 제공자들은 가격 정책을 다르게 할 것 같아..
Cost에 베이스해서 프록래밍하는 모듈이안으로 들어올 수도 있어..
개발 단계에서 가장 중요한 이슈가 MapReduce.
분산으로 정보처리를 해서 결과물이 나오게 하는 시스템.
Map으로 분산해서 Sorter가 정렬해서 Reduce가 정리해서 보내 줌.
메시지 페싱 방법으로 짜는 프로그래밍은 안 맞는 부분들이 있어.
구글은 인덱싱 하는 모듈도 쪼개서하고 있고... MapReduce 모듈이 작년에 7천개 였음. 앞으로 이 모듈만 묶어도 프로그래밍 될 것.
<연구 이슈>
성능 개선, 응용 프로그램 개발과 알고리즘 문제.
바틀렉 해결 문제..
바이오 인포메틱스에서 어떻게 구현할까 등 다른 분야에 접목 시킬 이슈.
멥리듀스 자체도 복잡하다..그 위에 또하나의 Abstaction을만들자..
(예: 원본 DNS 시퀀스 전체에서 찾고자 하는 키 시퀀스가 어디에있는지 검색하는 MapReduce로 구현.. -> MR.FLOW 구동 시연)
<클라우드 컴퓨팅의 문제들>
+ 일단은 안정성... 클라우드 컴퓨팅 죽음.. 위키 피디아에 클라우드 컴퓨팅 사건 삭라고 정리 되어 있음. 구글, Gmail 아마존 다 몇 시간씩 죽음 적이 있어.. 아직 안정성을 100% 보장 못함.. 99.999%가 못 되고 있어.
+ 내 데이터를 클라우드에 넣는 것을 꺼려 할 수 있어.. 특히 우리나라 심해서 안됨.. 데이터를 넣더라도 안에 주인이라도 못 보는 기밀성과 고칠 수도 없는 무결성을 제공해줘야 함. 데이터와 서비스에 대한 보안
+ 네트워크 보안이 중요한 이슈.. 지금까지 기업들이 서비스 한 것이 아마존에 다 모여서 이제는 아마존만 공격하게 됨. 더 집중되서 DoS 공격에 취약할 수 있어. 신종 Economy DoS가 나옴.. 각 기업마다 사용 비용 예산 책정하는 것이 있으니 서비스는 중지 안하더라도 트레픽을 쓸데없이 쓰게 해서 비용을 쓰게 만드는 것.
+ 인하우스 시스템과 Integration 되는 것. 모든 정보가
+ 라이센싱 문제도 중요..아마존은 아직 대부분 오픈 소스, 라이센스를 해결할 수 없으니.. MS의 경우 아마존의 경우 MS 서버를 쓰면 가격을 0.02 센트정도를 더 받음.
+ Privacy 문제.
+ Confidence
+ Interoverability
+ 중단되고 망한 사례도 많고.. 망하면서 데이터까지 잃어버리면 큰일 나게 됨. 이런 사례도 있음. 그래서 정부가 정책이 보장하거나 인증해주는 절차가 필요할 수 도. 가장 간단한 방법은 클라우드 컴퓨팅을 이중화 하는 것.. 구글에 일부, 아마존에 일부 등.. 문제는 서로 연동이 안되면 서비스를 따로 개발하는 단점이 있어.
+ 자원이 자연스럽게 넘어갈 수 있게 되어야 함.
+ Cloud Federationr과 SLA 문제 등..
재밌는 이슈: FedExing Disks 문제.. 네트워크로 데이터를 몇 기가 올리려면 며칠 걸리기도 함.. 그래서 페댁스로 보내버리는 것. 이것을 보완한 네트워크 해결책도 나올 수는 있어.
분산 시스템에서 디버깅하는 것.. 정말 어려운 문제.ㅜㅜ
<패타급 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 개발>
지경부가 지원해서 올해 시작을 했음.
한국 클라우드 컴퓨팅 연구 조합(KAIST를 비롯 여러 기관 포함) 주도로 페타급 클라우드 컴퓨팅 플랫폼과 클라우드 용용서비스의 개발 및 적용, 테스트벧를 통해 검증하는 과제.
수백 코어 수준에서 만들고 아카데믹 단계에서 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공해 주려고 함.
http://cafe.naver.com/mscs.cafe?iframe_url=/ArticleRead.nhn%3Farticleid=1230
