클라우드 전쟁 : AWS, GCP, Azure

"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다."

 

• AWS, GCP, Azure는 각각 고유의 기능과 서비스를 제공하는 Top-Tier 클라우드 컴퓨팅 플랫폼임
• AWS는 애플리케이션을 지원하기 위한 다양한 서비스와 도구가 필요한 기업에 적합하고, GCP는 강력한 데이터 분석 및 머신 러닝 기능이 필요한 기업에 이상적이며, Azure는 엔터프라이즈급 애플리케이션 및 하이브리드 클라우드 솔루션에 가장 적합하다고 소문이 남
• 성능과 안정성은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 핵심 요소임. 3종 플랫폼 모두 높은 수준의 가동 시간과 성능을 보장하기 위해 수많은 서비스에 대해 글로벌 인프라와 SLA를 제공하고 있음

 

 

 

클라우드 솔루션을 도입하지 않은 기업을 찾는 것도 이젠 참 어려운 일이죠.

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클라우드 컴퓨팅 산업은 최근 몇 년 동안 급성장하고 있으며, 3개의 주요 업체가 선두 주자로 부상했습니다: Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP), Microsoft Azure입니다. 각 플랫폼마다 고유한 기능과 서비스를 제공하기 때문에 적합한 플랫폼을 선택하는 것은 마냥 쉽지는 않죠. 이번 포스팅에서는 어떤 플랫폼을 도입할 것인지 결정하는 데에 도움이 되도록 AWS, GCP, Azure의 차이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

 

 

각 서비스 소개:

자세한 내용을 살펴보기 전에 세 가지 플랫폼 각각에 대해 간단히 살펴보겠습니다:

• AWS:
  2006년에 출시된 AWS는 가장 오래되고 가장 인기 있는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 크고 작은 규모의 다양한 비즈니스를 지원할 수 있는 수많은 서비스/도구를 제공합니다.
• GCP:
  2011년에 출시된 GCP는 데이터 분석 및 머신 러닝에 대한 Google의 전문성을 레버리지할 수 있도록 설계된 Google의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다.
• Azure:
  2010년에 출시된 Azure는 온프레미스(사내에 설치되어 운영되는 시스템)에서 클라우드로 마이그레이션하려는 비즈니스를 위한 다양한 서비스/도구를 제공하는 Microsoft의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다.

 

 

기능 및 서비스:

클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 가장 큰 요소는 해당 플랫폼이 제공하는 기능과 서비스입니다. 각 플랫폼이 제공하는 기능을 자세히 살펴보시죠!

 AWS:

AWS는 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 분석, 머신 러닝 등을 포함한 다양한 서비스를 제공하고 있죠

• Amazon Elastic Compute Cloud(EC2): 클라우드에서 확장 가능한 컴퓨팅 용량을 제공하는 웹 서비스로, 기업이 애플리케이션을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
• 아마존 심플 스토리지 서비스(S3): 확장성과 내구성이 뛰어난 오브젝트 스토리지를 제공하는 웹 서비스로, 웹 어디에서든 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 설계되었습니다.
• Amazon 관계형 데이터베이스 서비스(RDS): 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있는 웹 서비스입니다.
• Amazon SageMaker: 개발자와 데이터 사이언티스트가 머신 러닝 모델을 빠르고 쉽게 구축, 학습 및 배포할 수 있는 기능을 제공하는 완전 관리형 서비스입니다.

- GCP:

GCP는 데이터 분석 및 AI 컴퓨팅에 중점을 둔 다양한 서비스를 제공합니다.

• Google Compute Engine(GCE): Google 데이터 센터에서 실행되는 확장 가능한 고성능 가상 머신을 제공하는 서비스
• Google 클라우드 스토리지: 확장성과 내구성이 뛰어난 객체 스토리지 서비스로, 웹 어디에서든 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 설계되었습니다.
• BigQuery: Google 인프라의 처리 능력을 사용하여 초고속 SQL 쿼리를 가능하게 하는 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다.
• TensorFlow: 분석가/개발자가 쉽고 빠르게 AI 모델을 구축하고 훈련할 수 있는 오픈 소스 프레임워크입니다.

- Azure:

Azure는 하이브리드 클라우드 솔루션과 애플리케이션에 중점을 두고 다양한 서비스를 제공하죠.

• Azure 가상 머신: 클라우드에서 확장 가능한 컴퓨팅 용량을 제공하는 서비스로, 기업이 애플리케이션을 쉽게 배포하고 관리할 수 있습니다.
• Azure Storage: 확장성이 뛰어나고 내구성이 뛰어난 개체 스토리지 서비스로, 웹 어디에서든 원하는 양의 데이터를 저장하고 검색할 수 있도록 설계되었습니다.
• Azure SQL 데이터베이스: 고가용성, 보안 및 확장성을 제공하는 완전 관리형 관계형 데이터베이스 서비스입니다.
• Azure 머신 러닝: 개발자 혹은 데이터 사이언티스트가 머신 러닝 모델을 쉽고 빠르게 빌드, 교육 및 배포할 수 있는 기능을 제공하는 완전 관리형 서비스입니다.

 

 

활용 사례:

각 플랫폼의 기능과 서비스를 살펴보았으니 이제 각 플랫폼에 가장 적합한 사용 사례를 살펴보겠습니다:

AWS

AWS는 애플리케이션을 지원하기 위해 다양한 서비스와 도구가 필요한 비즈니스에 적합하죠.

• Netflix: Netflix는 AWS를 사용하여 스트리밍 서비스를 구동하며, 방대한 콘텐츠 라이브러리를 저장/배포하기 위해 Amazon S3를 사용합니다.
• Airbnb: Airbnb는 AWS를 사용하여 웹 트래픽과 데이터 스토리지를 처리하고, 관계형 데이터베이스를 관리하기 위해 Amazon RDS에 의존합니다.

GCP

GCP는 강력한 데이터 분석 및 머신 러닝 도구가 필요한 비즈니스에 적합한 선택이라 할 수 있죠.

• Spotify: Spotify는 GCP를 사용해 음악 추천 엔진을 구동하며, 방대한 양의 데이터를 분석하는 데는 BigQuery를, 머신 러닝 모델을 구축하고 훈련하는 데는 TensorFlow를 사용합니다. (Tensorflow를 모르는 분석가/개발자는 없죠^^)
• Evernote: Evernote는 GCP를 사용해 사용자에게 실시간 협업 및 노트 필기 기능을 제공하며, 인프라를 구동하기 위해 Google Compute Engine에 의존합니다.

Azure

Azure는 대규모 애플리케이션과 하이브리드 클라우드 솔루션이 필요한 비즈니스에 적합한 선택입니다.

• BMW: BMW는 Azure를 사용하여 커넥티드 카 플랫폼을 구동하며, 확장 가능한 컴퓨팅 성능을 제공하기 위해 Azure 가상 머신을 사용하고 차량을 클라우드에 연결하기 위해 Azure IoT도 사용한다고 해요.
• HP: HP는 Azure를 사용하여 백업 및 재해 복구, 가상 데스크톱, 하이브리드 클라우드 솔루션을 비롯한 광범위한 클라우드 서비스를 고객에게 제공합니다.

 

 

 

정리하며...

내용을 읽으시면서, 다른 점도 보이지만 매우 공통점이 많은 서비스를 느끼실 수 있었을 겁니다 :) 플랫폼으로서 큰 차이를 갖지 못하는 부분도 분명 존재해요. 하지만 특정 기업 or 조직에 가장 적합한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 선택하기는 상당히 어려운 일이죠^^;

 

그럼에도 불구하고, 선도 기업의 서비스인 AWS, GCP, Azure의 차이점을 이해함으로써 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 판단하여 올바를 의사결정을 하실 것으로 판단했습니다. 다양한 서비스 및 툴, 강력한 데이터 분석 및 머신 러닝 기능, 엔터프라이즈급 애플리케이션 및 하이브리드 클라우드 솔루션이 모두 필요한 것인지, 혹은 특정 옵션만이 우리 기업에 중요한 것인지는 우리가 곰곰이 생각하여 필히 따져보아야 할 것입니다. 이번 글이 독자분들의 의사결정에 조금이라도 도움이 된다면 큰 기쁨이 될 것 같네요. 오늘도 테크씬이었습니다 ^^

 

 

 

 

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