분산 클라우드 컴퓨팅이란 무엇입니까?
분산 클라우드 컴퓨팅은 여러 지리적 위치에 퍼블릭 클라우드 서비스를 배포하는 것입니다. 분산 클라우드에서 운영 및 거버넌스 그리고 업데이트는 계속해서 기본 퍼블릭 클라우드 제공업체의 권한 하에 유지됩니다.
분산 컴퓨팅에서 컴퓨팅 워크로드는 연결된 여러 서버에 분산됩니다. 분산형 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅 모델을 가져와서 연결된 방식으로 다른 지리적 위치에 배포합니다. 애플리케이션 구성 요소가 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택된 특정 지리적 위치를 확인하는 실행 환경을 만듭니다. 일부 애플리케이션 요구 사항은 다음과 같습니다.
위치: 애플리케이션 제공 시 응답성 및 성능 향상을 지원하는 위치, 특히 대기 시간이 중요하며 대량 데이터를 단일 클라우드로 전송하는 데 비용이 많이 드는 위치입니다.
규정: 일부 국가에서는 데이터가 해당 국가를 떠나서는 안 된다고 규정되어 있습니다. 분산 클라우드 컴퓨팅은 이러한 경우에 도움이 됩니다.
데이터의 보안 및 제어: 기업이 통합된 퍼블릭 클라우드 내에서 프라이빗 클라우드에 특정 데이터와 프로세스를 유지할 수 있도록 합니다.
중복성: 대규모 중단을 완화하는 데 도움이 되는 로컬, 지역 및 국가 사이트 중복성을 넘어선 중복성을 제공합니다.
사용 사례에 관계없이 분산 모델은 애플리케이션이 여러 컴퓨터 영역 및 도메인에 걸쳐 함께 연결되어야 합니다. 따라서 통합은 분산 컴퓨팅 전략의 핵심 구성 요소여야 합니다.
유사한 컴퓨팅 시스템
포그 및 엣지 컴퓨팅은 분산 클라우드 컴퓨팅의 확장으로 이해할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅을 사용하면 생성 지점과 매우 가까운 곳에서 데이터를 수집하고 처리합니다. 이것은 엣지 장치(엔터프라이즈 네트워크의 진입점 역할을 하는 장치)로 수행됩니다. 짧은 대기 시간과 높은 처리량을 필요로 하는 애플리케이션은 엣지 컴퓨팅의 이점을 크게 누릴 수 있습니다.
포그 컴퓨팅은 컴퓨팅, 저장 및 통신을 위해 로컬 및 인터넷을 통해 엣지 장치를 활용하는 정보 기술 아키텍처 형식입니다.
엣지 컴퓨팅과 포그 컴퓨팅 모두 분산 클라우드 컴퓨팅의 확장으로 간주될 수 있습니다. 두 가지 형태는 미니어처 데이터 센터 역할을 하고 저장에 사용되며 빅 데이터 분석 및 저장을 위해 더 큰 클라우드 데이터 센터에 연결하는 데 사용할 수 있습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅 작동 방식
기본적으로 클라우드 컴퓨팅과 분산 클라우드 컴퓨팅은 동일합니다. 그러나 분산 클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅을 지리적으로 확장합니다. 분산 클라우드 컴퓨팅은 하나의 작업을 네트워크로 연결된 서로 다른 위치에 있는 여러 컴퓨터로 분할합니다. 각 컴퓨터는 작업의 한 측면을 완료하므로 작업을 더 빨리 완료할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅은 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 원격 네트워크 액세스를 허용함으로써 도움이 될 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 리소스 공유, 확장성, 비용 절감 및 플랫폼 독립성과 같은 이점을 제공합니다. 그러나 분산 클라우드 컴퓨팅은 여러 컴퓨터가 함께 작동하여 최종 목표를 달성하는 네트워크입니다. 이 네트워크의 모든 컴퓨터는 전체 작업의 일부를 수행합니다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 필요한 모든 리소스에 액세스하고 전달하는 반면 분산 클라우드 컴퓨팅은 네트워크를 통해 여러 시스템 간에 리소스를 공유합니다. 각 컴퓨팅 모델에는 각자 고유한 이점이 있습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅 사용자는 추가 기능을 구매하여 활용할 수 있습니다. 이러한 기능에는 데이터가 지정된 지역에 유지되는 기능이나 대기 시간 및 처리량에 대한 성능 목표 설정이 포함될 수 있습니다. 이 기능에 필요한 인프라를 제공하는 책임은 서비스 공급자에게 있습니다. 대부분의 주요 분산형 클라우드 서비스 공급자는 특정 클라이언트 요청을 처리하고 투명성을 보장하기 위해 개발한 기술을 보유하고 있습니다.
분산 클라우드 컴퓨팅은 주로 비즈니스 기능 개선을 목표로 하는 추세입니다. 간단히 말해서, 분산형 클라우드 컴퓨팅은 기업을 위한 길입니다.
분산 클라우드 컴퓨팅의 사용 사례
지능형 운송
장거리 자율주행 트럭은 대시보드와 도로 센서에서 수신한 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 정보는 차량이 주행 속도를 유지하고 도로에서 다른 차량 사이의 안전한 거리를 유지하는 데 도움이 되도록 처리됩니다. 동시에 차량은 성능 및 엔진 데이터에 대한 정보를 메인 클라우드로 다시 보냅니다. 차량의 경로는 지정된 지리적 위치의 클라우드에 배치된 모든 연결 장치 관리 애플리케이션에 의해 모니터링될 수 있습니다.
지능형 캐싱
특정 OTT(Over-Top) 비디오 서비스 제공업체는 중앙 클라우드를 활용하여 여러 네트워크의 다양한 장치에서 사용할 수 있도록 비디오를 트랜스코딩하고 형식을 지정합니다. 모든 콘텐츠는 여러 형식으로 캐시됩니다. 새 릴리스에 대한 기대 수준이 높을 경우 시스템은 최종 사용자와 가장 가까운 캐시에 시리즈를 배치합니다. 예를 들어, 주거 지역의 서버 또는 인구 밀도가 높은 도심의 5G 스테이션에서 스토리지를 늘려 모바일 보기를 원활하게 하는 것을 들 수 있습니다.
분산 컴퓨팅의 이점
분산 클라우드 컴퓨팅의 이점은 다음과 같습니다.
확장성 및 모듈식 성장에 이상적
분산 클라우드 컴퓨팅은 여러 시스템에서 작동하므로 수평으로 확장할 수 있습니다. 증가된 부하를 처리하기 위해 한 시스템을 여러 번 업데이트하는 대신 다른 장비를 추가하여 압력을 완화할 수 있습니다. 이 추가를 수행할 수 있는 횟수에는 제한이 없습니다. 부하량이 많으면 연결된 모든 시스템이 최대 용량으로 작동할 수 있고, 줄어들면 필요하지 않은 시스템을 오프라인으로 전환할 수 있습니다.
더 높은 내결함성과 더 나은 신뢰성
기본적으로 분산 시스템은 단일 시스템에 비해 내결함성이 훨씬 높습니다. 기업이 5개 위치에 분산된 20대의 기계로 운영되는 경우, 1개 또는 2개의 위치가 가동 중지되더라도 작업이 중단되지 않습니다. 따라서 신뢰성이 훨씬 높습니다. 한 위치에서 가동 중지 이벤트가 발생할 경우 다른 센터의 성능 요구 사항이 자동으로 증가하여 가동 중지가 발생하지 않도록 보장합니다.
짧은 대기 시간
분산 클라우드 컴퓨팅 네트워크의 사용자는 트래픽이 데이터 생성 지점에 가장 가까운 위치 노드에 도달하는 것을 볼 수 있습니다. 결과적으로 지연 시간이 줄어들고 성능이 향상됩니다. 여기서 유일한 단점은 시스템이 여러 노드에서 동시에 실행되도록 설계되어야 한다는 점입니다. 이 기능은 복잡하며 이로 인해 엔터프라이즈의 서비스 비용이 크게 증가됩니다.
비용 효율성
분산 클라우드 컴퓨팅에 대한 투자는 독립 실행형 시스템을 설정하는 것보다 훨씬 높습니다. 그러나 이는 특정 시점에만 해당되며, 그 이후에는 규모의 경제를 기반으로 하는 서비스가 됩니다. 장기적으로 볼 때 대규모 중앙 집중식 시스템보다 훨씬 더 예산 친화적입니다.
효율
분산형 클라우드 시스템은 크고 복잡한 데이터나 문제를 가져와서 더 작은 비트로 분해하여 여러 컴퓨터에 병렬로 처리를 분산시킵니다. 이렇게 하면 당면한 작업을 완료하는 데 걸리는 시간이 줄어들고 효율성이 향상됩니다.
분산 클라우드 컴퓨팅의 단점
모든 시스템에는 장단점이 있습니다. 분산 클라우드 컴퓨팅의 단점은 다음과 같습니다.
구현의 복잡성
분산 컴퓨팅 시스템은 작업 유형을 고려할 때 중앙 집중식 시스템과 비교할 때 배포가 복잡할 뿐만 아니라 정비 및 문제 해결도 복잡합니다. 이러한 복잡성의 증가는 하드웨어뿐만 아니라 보안 측면과 통신을 처리하는 데 필요한 소프트웨어와도 관련이 있습니다.
더 많은 투자
앞에서 언급한 바와 같이, 분산형 클라우드 컴퓨팅 시스템에 투자하는 것은 초기에 상당한 비용이 들 수 있습니다. 필요한 경우 처리량을 늘리고 데이터 전송을 처리하기 위해 서비스와 용량을 추가하면 초기 비용이 크게 증가할 수 있습니다.
보안 문제
중앙 집중식 시스템의 데이터 보안은 분산형 시스템의 데이터 보안보다 훨씬 쉽습니다. 전체 네트워크를 보호해야 하며, 사용자는 서로 다른 위치에서 복제된 데이터를 완벽하게 제어해야 합니다.
대규모 프로젝트에서는 분산 컴퓨팅이 성능을 향상시켜 여러 시스템의 성능을 향상시킵니다. 확장 가능한 모델이며 워크로드의 요구에 따라 확장됩니다. 몇 가지 단점이 있을 수 있지만 확장성, 더 나은 성능 및 더 높은 안정성은 대규모 워크로드 및 빅 데이터와 관련하여 유리하게 확장됩니다.