[Cloud] 클라우드 기본 용어, 개념 정리 | 클라우드, 온프레미스, IaaS, PaaS, SaaS, 컴퓨팅, 로드밸런싱, VPC...

☁️ 클라우드가 왜 중요한가?

오늘날 IT 환경은 빠르게 변화하고 있으며, 기업과 개발자들은 더욱 효율적이고 확장 가능한 시스템을 필요로 하고 있습니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 클라우드 컴퓨팅이 등장하였으며, 이제는 거의 모든 산업에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

 

이 글에서는 클라우드의 핵심 개념과 필수 용어들을 설명하여, 클라우드 기술을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕겠습니다. 앞으로 이 블로그에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념, 아키텍처, 활용 사례, 그리고 최신 기술 트렌드까지 폭넓게 다룰 예정이니 많은 관심 부탁드립니다! 🚀

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☁️ 클라우드 서비스의 탄생 배경과 발전 과정

🔹 기존 온프레미스 환경의 한계

과거에는 기업이 IT 인프라를 직접 구매하고 운영하는 온프레미스(On-Premises) 방식이 일반적이었습니다. 하지만, 이 방식은 여러 한계를 가지고 있었습니다.

（＊ 온프레미스는 기업이 직접 물리적인 서버를 가지고 있는 형태로, 쉽게말해 회사 건물 지하에 데이터센터들이 있는 모습을 떠올리면 된다.)

• 초기 비용(CapEx, Capital Expenditure) 부담: 서버, 스토리지, 네트워크 장비 등을 구매하는 데 많은 비용이 발생
• 유지보수 및 확장성 문제: 기업이 직접 인프라를 관리해야 하므로 운영 부담이 큼
• 비효율적인 리소스 사용: 트래픽이 많을 때는 서버가 부족하고, 적을 때는 유휴 리소스가 낭비됨

🔹 클라우드 서비스의 등장

이러한 문제를 해결하기 위해 클라우드 컴퓨팅이 등장했습니다. 클라우드는 IT 자원을 필요할 때만 빌려서 사용할 수 있도록 해주는 방식입니다.

• 운영 비용(OpEx, Operational Expenditure) 절감: 필요한 만큼만 사용하고 비용을 지불하는 종량제(Pay-as-you-go) 모델 적용
• 유연한 확장성: 트래픽 변화에 따라 자동으로 서버를 늘리고 줄일 수 있음
• 관리 부담 감소: 서버 운영, 보안, 소프트웨어 업데이트 등을 클라우드 제공업체가 담당

🔹 온프레미스 vs 클라우드 비교

항목온프레미스클라우드

비용 구조	초기 투자 비용(CapEx) 높음	운영 비용(OpEx) 기반, 사용량에 따라 지불
확장성	서버 추가 시 비용 및 설치 시간 필요	필요할 때 즉시 확장 가능
유지보수	기업이 직접 관리 및 유지보수 수행	클라우드 제공업체가 관리
보안	기업 내부망에서 운영되어 보안 강함	보안 옵션 다양, 관리에 따라 안전성 확보 가능
배포 속도	인프라 구축에 오랜 시간 소요	빠르게 배포 가능

🔹 클라우드의 발전

초기에는 가상 머신을 제공하는 IaaS(Infrastructure as a Service) 형태로 시작되었지만, 이후 PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service) 등 다양한 서비스 모델로 확장되었습니다. 현재는 컨테이너, 쿠버네티스, 서버리스 등의 기술이 발전하며, 더욱 효율적인 클라우드 운영이 가능해졌습니다.

 

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클라우드의 학습을 시작하기 위해서는 기본 용어들에 익숙해지는 것이 필수입니다.

클라우드와 관련된 기본 개념과 앞으로 자주 등장할 용어들을 정리해보았습니다.

 

🌟 1. 클라우드 기본 개념

📌 클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)

• 인터넷을 통해 컴퓨팅 리소스(서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워크 등)를 제공하는 기술

📌 온프레미스 (On-Premise)

• 기업이 자체적으로 서버를 구매하여 운영하는 방식 (클라우드 반대 개념)

📌 클라우드 서비스 모델

✔ IaaS (Infrastructure as a Service)

• 가상 서버, 네트워크, 스토리지 등 인프라를 제공
• 예시: AWS EC2, Azure VM, GCP Compute Engine

✔ PaaS (Platform as a Service)

• 애플리케이션 개발 환경(런타임, 데이터베이스, API 등) 제공
• 예시: AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service, GCP App Engine

✔ SaaS (Software as a Service)

• 사용자가 소프트웨어를 설치하지 않고 웹에서 바로 이용하는 서비스
• 예시: Gmail, Google Drive, Office 365

📌 클라우드 배포 모델

✔ 퍼블릭 클라우드 (Public Cloud)

• 다수의 기업/사용자가 공유하는 클라우드 (예: AWS, Azure, GCP)

✔ 프라이빗 클라우드 (Private Cloud)

• 특정 조직만 사용하는 클라우드 (기업 내부 전용)

✔ 하이브리드 클라우드 (Hybrid Cloud)

• 퍼블릭 + 프라이빗 클라우드 혼합

✔ 멀티 클라우드 (Multi-Cloud)

• 여러 클라우드 서비스 제공업체(AWS, Azure, GCP 등)를 조합하여 사용

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aws나 azure와 같은 퍼블릭 클라우드로 학습을 시작하다보면, 다양한 서비스들에 길을 잃을 때가 있을겁니다.

 

결국 이런 서비스들은 모두 특정 목적을 위해 만들어졌습니다, 

네트워크 구성과 관련된 서비스들, 계정 관리나 보안과 관련된 서비스들, 모니터링을 하기 위한 서비스들, 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위한 서비스들....과 같이 말이죠.

 

클라우드 서비스들의 종류와 관련 개념을 먼저 학습하고,

각각의 서비스들이 어떤 큰 대분류에 속하는지, 어떻게 사용하는지, 어떤 기능들이 있는지, CSP별로 어떤 차이가 있는지의 순으로 학습을 하는 것이 효과적입니다.

 

 

🌟 2. 클라우드 네트워크 및 보안

📌 VPC (Virtual Private Cloud)

• 퍼블릭 클라우드 내에서 격리된 가상 네트워크 공간

📌 CIDR (Classless Inter-Domain Routing)

• IP 주소 범위를 나타내는 방식 (예: 192.168.1.0/24)

📌 VPN (Virtual Private Network)

• 인터넷을 통해 사설 네트워크처럼 안전하게 연결하는 기술

📌 방화벽 (Firewall)

• 네트워크 보안을 위해 트래픽을 차단/허용하는 시스템

📌 WAF (Web Application Firewall)

• 웹 애플리케이션을 보호하는 방화벽 (SQL Injection, XSS 공격 방어)

📌 IAM (Identity and Access Management)

• 사용자 및 권한을 관리하는 서비스
• 예시: AWS IAM, Azure AD, GCP IAM

📌 MFA (Multi-Factor Authentication)

• 2단계 인증 (비밀번호 + OTP)

📌 DDoS (Distributed Denial of Service)

• 대량의 트래픽을 보내 서비스 마비를 유도하는 공격

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🌟 3. 컴퓨팅 (Compute)

📌 가상 머신 (VM, Virtual Machine)

• 물리 서버 위에서 가상으로 실행되는 컴퓨터

📌 컨테이너 (Container)

• 애플리케이션 실행 환경을 패키징한 경량화된 가상 환경
• 예시: Docker, Kubernetes

📌 서버리스 (Serverless)

• 서버 관리 없이 코드를 실행하는 컴퓨팅 방식
• 예시: AWS Lambda, Azure Functions, GCP Cloud Functions

📌 오토 스케일링 (Auto Scaling)

• 트래픽에 따라 자동으로 서버를 추가/제거하는 기능

📌 로드 밸런서 (Load Balancer)

• 트래픽을 여러 서버에 분산하여 부하를 줄이는 장치

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🌟 4. 스토리지 (Storage)

📌 블록 스토리지 (Block Storage)

• 물리적 하드디스크처럼 사용되는 스토리지 (예: AWS EBS, Azure Managed Disks)

📌 객체 스토리지 (Object Storage)

• 파일을 객체 단위로 저장하는 스토리지 (예: AWS S3, Azure Blob, GCP Cloud Storage)

📌 파일 스토리지 (File Storage)

• 네트워크를 통해 여러 서버가 공유하는 파일 저장 공간 (예: AWS EFS, Azure Files)

📌 캐싱 (Caching)

• 자주 사용하는 데이터를 빠르게 저장하는 기술 (예: AWS ElastiCache, Redis)

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🌟 5. 데이터베이스 (Database)

📌 RDB (Relational Database)

• 관계형 데이터베이스 (SQL 기반, 테이블 구조)
• 예시: MySQL, PostgreSQL, MS SQL, AWS RDS

📌 NoSQL

• 비관계형 데이터베이스 (JSON, 키-값 저장 방식)
• 예시: MongoDB, DynamoDB, CosmosDB

📌 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)

• 대량의 데이터를 분석하는 시스템
• 예시: AWS Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse

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🌟 6. DevOps & CI/CD

📌 DevOps

• 개발(Development) + 운영(Operations)을 합친 개념, 빠른 배포를 목표로 함

📌 CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)

• 지속적인 통합과 배포 자동화
• 예시: GitHub Actions, Jenkins, AWS CodePipeline

📌 컨테이너 오케스트레이션 (Container Orchestration)

• 컨테이너를 자동으로 배포하고 관리하는 기술
• 예시: Kubernetes (K8s), AWS ECS, Azure AKS

📌 IaC (Infrastructure as Code)

• 코드로 인프라를 관리하는 기술
• 예시: Terraform, AWS CloudFormation, Azure ARM Templates

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🌟 7. 모니터링 & 로깅

📌 모니터링 (Monitoring)

• 서버 및 애플리케이션 성능을 실시간으로 감시
• 예시: AWS CloudWatch, Azure Monitor, Prometheus

📌 로깅 (Logging)

• 시스템 이벤트 및 에러 기록
• 예시: AWS CloudTrail, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

📌 APM (Application Performance Monitoring)

• 애플리케이션 성능 분석 도구
• 예시: New Relic, Datadog

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🌟 8. 기타 개념

📌 CDN (Content Delivery Network)

• 전 세계에 분산된 서버를 이용해 빠르게 콘텐츠를 전달하는 서비스
• 예시: AWS CloudFront, Azure CDN, Cloudflare

📌 Edge Computing

• 중앙 데이터센터가 아닌 사용자 가까운 곳에서 데이터 처리하는 기술

📌 SLA (Service Level Agreement)

• 클라우드 서비스의 가용성을 보장하는 계약 (예: "99.9% 가용성 보장")

📌 DR (Disaster Recovery)

• 장애 발생 시 시스템을 복구하는 기술

 

 

☁️마무리

이번 글에서는 클라우드 컴퓨팅의 주요 개념과 핵심 용어들을 살펴보았습니다. 클라우드를 활용하기 위해서는 기본 개념을 이해하는 것이 중요하며, 앞으로도 지속적으로 발전하는 기술에 대한 관심을 유지하는 것이 필요합니다.

 

 

▶▶▶▶다음글보기 : [클라우드 개념 2] Cloud Native란? | 개념, 핵심 기술(컨테이너, 쿠버네티스, MSA), 장점, 활용사례 등

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