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4주차-Day2) 클라우드를 활용한 머신러닝 모델 Serving API 개발
Basis of Cloud Service
Cloud Service
# 강의 듣고 내용 조금만 정리
- Before Cloud Service
과거에는 서비스 제공자가 호스팅에 필요한 모든 것 직접 구축
ㄴ 자원과 인력 비용이 크고 운영 상황의 변화에 능동적으로 대응하기 어려움
- IDC(Internet Data Center)
서버 공간, 네트워크, 유지 보수 등의 서비스 제공
ㄴ 서버 임대로 자원 효율적으로 사용하고 비용 줄일 수 있지만 일정 기간 임대를 하는 유연성 떨어지는 구조
- Cloud Service
인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로,
언제 어디서나 필요한 만큼의 자원을 필요한 시간만큼 인터넷을 통해 활용할 수 있는 컴퓨팅 방식
ㄴ 2006년 아마존이 클라우드를 통한 저장공간 및 연산 자원 제공 서비스인 S3, EC2 개시하면서 본격적인 클라우드 컴퓨팅 시대 시작
- Advantages of Cloud Service
특히 인공지능 서비스 제공 시 도커와 같은 가상화 기술을 통해
GPU 활용과 소프트웨어 설치 및 배포 등의 작업(프로비져닝)에 비용과 시간 절감
ㄴ 속도 - 주문형 셀프서비스 : 클라우드 제공자와 별도 커뮤니케이션 없이 원하는 클라우드 서비스 바로 이용 가능
ㄴ 접근성 : 인터넷을 통해 사용자의 위치, 시간과 관계없이 어떤 디바이스로도 접근 가능
ㄴ 확장성 : 갑작스러운 이용량 증가나 변화에 신속하고 유연하게 추가 확장 가능
ㄴ 생산성 : HW/SW 설치에 들어가는 시간과 비용 절감으로 핵심 업무에 집중
ㄴ 보안, 안정성 : 클라우드 공급자가 전체적으로 보안이나 안정성에 대해 준비
ㄴ 측정 가능성 : 분초 단위로 사용자가 클라우드 서비스를 사용한 만큼만 계량하여 과금
- 클라우드 서비스 운용 모델
ㄴ 퍼블릭(Public)
서비스 유지를 위한 모든 인프라와 IT 기술을 클라우드에서 사용
외부 클라우드 컴퓨팅 사업자가 IT 자원을 소유하고 인터넷을 통해 제공
IT 관리 인력이나 인프라 구축 비용이 없는 경우에 유용
ㄴ 프라이빗(Private) : 고객이 자체 데이터센터에서 직접 클라우드 서비스 구축하는 형태
내부 계열사나 고객에게만 제공해 인프라 확충은 쉬우나 IT 기술 확보가 어려움
보안이 좋고 커스터마이제이션 가능하며 글로벌 클라우드 사용자가 IT기술만 패키지 형태로 판매하기도 함
ㄴ 하이브리드(Hybrid) : 고객의 핵심 시스템은 내부에 두면서도 외부의 클라우드를 활용하는 형태
IT 기술은 클라우드에서 받고 서비스 유지를 위한 인프라는 고객의 것을 혼용
퍼블릭의 경제성과 프라이빗의 보안성을 모두 고려
사진 출처: https://blog.naver.com/netandhi/222134434426
