6.1.클라우드 서비스(AWS, GCP, Azure)

클라우드 서비스는 인프라스트럭처 관리의 패러다임을 혁신적으로 변화시킨 핵심 요소입니다. Amazon Web Services(AWS), Google Cloud Platform(GCP), 그리고 Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체들은 비즈니스와 개발자가 물리적인 하드웨어에 대한 직접적인 관리 없이도, 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있게 해줍니다. 이러한 클라우드 서비스들은 유연성, 확장성, 그리고 비용 효율성을 제공함으로써, 기업이 더 빠르고 효과적으로 혁신할 수 있게 돕습니다.

AWS (Amazon Web Services)

AWS는 가장 널리 사용되는 클라우드 서비스 플랫폼 중 하나로, 다양한 컴퓨팅 파워, 데이터베이스 스토리지, 콘텐츠 전송 등의 기능을 제공합니다. AWS는 유연한 인프라 관리를 위한 광범위한 서비스와 도구를 제공하며, 스타트업부터 대기업까지 다양한 규모의 기업에 적합합니다.

AWS 컴퓨팅 서비스

1. EC2 (Elastic Compute Cloud)

  • 설명: 가상 머신 인스턴스를 클라우드에서 생성 및 관리하는 서비스입니다. 다양한 CPU, 메모리, 스토리지 옵션을 제공하며, 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 서버 호스팅
    • 애플리케이션 서버 구축
    • 데이터베이스 서버 운영
    • 개발 및 테스트 환경 구축
    • 고성능 컴퓨팅 (HPC) 작업 수행
    • 컨테이너 실행
  • 대체 서비스:
    • Google Compute Engine
    • Azure Virtual Machines

2. Lambda

  • 설명: 서버 없이 코드를 실행할 수 있는 서비스입니다. 이벤트 기반으로 자동 실행되며, 마이크로서비스, 데이터 처리, 서버리스 웹 애플리케이션 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 파일 업로드 처리
    • 데이터 스트리밍 처리
    • 서버리스 웹 API 개발
    • IoT 장치 데이터 처리
    • 챗봇 개발
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud Functions
    • Azure Functions

3. Elastic Beanstalk

  • 설명: 애플리케이션 배포 및 관리를 자동화하는 서비스입니다. 탄탄하고 확장 가능한 환경을 제공하며, 웹 애플리케이션, 모바일 백엔드, Java, .NET 등 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 배포
    • 모바일 백엔드 구축
    • Java 애플리케이션 운영
    • .NET 애플리케이션 운영
    • 자동화된 배포 및 확장
  • 대체 서비스:
    • Google App Engine
    • Azure App Services

AWS 스토리지 서비스

1. S3 (Simple Storage Service)

  • 설명: 객체 스토리지 서비스입니다. 무제한 스케일링 가능하며, 웹 사이트 호스팅, 데이터 백업, 재해 복구 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 사이트 정적 파일 호스팅
    • 데이터 백업 및 복구
    • 재해 복구
    • 콘텐츠 배포
    • 빅 데이터 분석
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud Storage
    • Azure Blob Storage

2. EBS (Elastic Block Store)

  • 설명: EC2 인스턴스용 블록 스토리지 서비스입니다. 고성능, 고안정성 스토리지 제공하며, 데이터베이스, 애플리케이션 데이터 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 데이터베이스 스토리지
    • 애플리케이션 데이터 저장
    • 부팅 드라이브
    • 로그 저장
    • 임시 파일 저장
  • 대체 서비스:
    • Google Persistent Disk
    • Azure Disk Storage

3. Glacier

  • 설명: 저렴하고 장기적인 데이터 아카이빙 서비스입니다. 규정 준수 및 재해 복구 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 규정 준수를 위한 데이터 보관
    • 장기적인 데이터 백업
    • 재해 복구
    • 콜드 데이터 저장
    • 데이터 아카이빙
  • 대체 서비스:
    • Google Nearline
    • Azure Archive Storage

AWS 데이터베이스 서비스

1. RDS (Relational Database Service)

  • 설명: 다양한 관계형 데이터베이스 엔진을 지원하는 서비스입니다 (MySQL, PostgreSQL, Oracle 등). 자동화된 관리 및 확장 기능 제공하며, 웹 애플리케이션, 모바일 백엔드, 데이터 분석 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 데이터베이스
    • 모바일 백엔드 데이터베이스
    • 데이터 분석
    • 고객 관계 관리 (CRM)
    • 콘텐츠 관리 시스템 (CMS)
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud SQL
    • Azure SQL Database

2. DynamoDB

  • 설명: NoSQL 키-값 데이터베이스 서비스입니다. 빠른 성능, 뛰어난 확장성 제공하며, 게임, 모바일 애플리케이션, IoT 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 게임 데이터 저장
    • 모바일 애플리케이션 데이터 저장
    • IoT 데이터 저장
    • 실시간 데이터 처리
    • 캐싱
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud Firestore
    • Azure Cosmos DB

3. Redshift

  • 설명: 데이터 웨어하우스 서비스입니다. 대규모 데이터 분석 및 쿼리에 최적화되어 있으며, 비즈니스 인텔리전스, 데이터 마이닝 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 비즈니스 인텔리전스
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 시각화
    • 머신 러닝
  • 대체 서비스:
    • Google BigQuery
    • Azure Synapse Analytics

AWS 네트워킹 서비스

1. VPC (Virtual Private Cloud)

  • 설명: 클라우드 내 안전한 네트워크 환경을 구축하는 서비스입니다. 자체 IP 주소 범위 설정 가능하며, 보안 그룹, 네트워크 ACL 등을 통한 보안 강화를 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 클라우드 내 안전한 네트워크 구축
    • 자체 IP 주소 범위 설정
    • 보안 그룹 및 네트워크 ACL을 통한 보안 강화
    • 하이브리드 클라우드 환경 구축
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud VPC
    • Azure Virtual Network

2. Route 53

  • 설명: 도메인 이름 시스템 (DNS) 서비스입니다. 웹 사이트 및 애플리케이션에 대한 트래픽 라우팅을 제공하며, 고가용성 및 안정적인 서비스를 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 사이트 도메인 이름 관리
    • 애플리케이션 도메인 이름 관리
    • 트래픽 라우팅
    • 고가용성 및 안정적인 서비스 제공
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud DNS
    • Azure Traffic Manager

3. Direct Connect

  • 설명: 클라우드와 온-프레미스 네트워크를 안전하게 연결하는 서비스입니다. 고속, 안정적인 네트워크 연결을 제공하며, 하이브리드 클라우드 환경 구축에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 클라우드와 온-프레미스 네트워크 연결
    • 고속, 안정적인 네트워크 연결 제공
    • 하이브리드 클라우드 환경 구축
  • 대체 서비스:
    • Google Cloud Dedicated Interconnect
    • Azure ExpressRoute

AWS 클라우드 서비스 선택 가이드

다양한 AWS 클라우드 서비스 중 프로젝트에 적합한 서비스를 선택하는 것은 중요합니다. 다음은 서비스 선택 시 고려해야 할 몇 가지 요소입니다.

  • 프로젝트 요구 사항: 프로젝트의 특성과 요구 사항을 명확하게 정의해야 합니다. 예를 들어, 웹 사이트 호스팅, 데이터 저장, 데이터 분석 등 프로젝트의 목적에 따라 필요한 서비스가 달라집니다.
  • 비용: 각 서비스의 가격 정책을 비교하고 예산에 맞는 서비스를 선택해야 합니다. AWS는 다양한 가격 옵션을 제공하며, 예약 인스턴스, 스팟 인스턴스 등을 활용하면 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 성능: 프로젝트에 필요한 성능 수준을 고려해야 합니다. 예를 들어, 고성능 컴퓨팅 (HPC) 작업을 수행하는 경우에는 고성능 CPU, 메모리, 스토리지 등을 제공하는 서비스를 선택해야 합니다.
  • 확장성: 프로젝트의 규모가 증가할 때 서비스를 쉽게 확장할 수 있는지 고려해야 합니다. AWS는 대부분의 서비스가 자동 확장 기능을 제공하여 트래픽 증가에 대비할 수 있습니다.
  • 보안: 프로젝트 데이터의 보안을 위해 적절한 보안 기능을 제공하는 서비스를 선택해야 합니다. AWS는 다양한 보안 기능을 제공하며, 고객은 필요에 따라 적절한 보안 설정을 적용할 수 있습니다.
  • 사용 편의성: 서비스의 사용 편의성을 고려해야 합니다. AWS는 다양한 문서, 튜토리얼, 교육 과정 등을 제공하여 사용자들이 서비스를 쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다.

AWS 클라우드 서비스 비교

서비스 기능 장점 단점
EC2 가상 머신 인스턴스 다양한 CPU, 메모리, 스토리지 옵션 관리 필요
Lambda 서버리스 컴퓨팅 코드 실행, 이벤트 기반 자동 실행 서버 관리 불가능
Elastic Beanstalk 애플리케이션 배포 및 관리 자동화된 배포 및 확장 서버 관리 필요
S3 객체 스토리지 무제한 스케일링, 저렴한 비용 객체 관리 필요
EBS 블록 스토리지 고성능, 고안정성 EC2 인스턴스와 함께 사용해야 함
RDS 관계형 데이터베이스 자동화된 관리 및 확장 다양한 엔진 지원하지 않음
DynamoDB NoSQL 키-값 데이터베이스 빠른 성능, 뛰어난 확장성 관계형 데이터베이스 지원하지 않음
Redshift 데이터 웨어하우스 대규모 데이터 분석 및 쿼리에 최적화 복잡한 설정 필요
VPC 가상 프라이빗 클라우드 안전한 네트워크 환경 구축 설정 및 관리 복잡
Route 53 도메인 이름 시스템 (DNS) 웹 사이트 및 애플리케이션 트래픽 라우팅 설정 및 관리 복잡
Direct Connect 클라우드와 온-프레미스 네트워크 연결 고속, 안정적인 네트워크 연결 전문 지식 필요

결론

AWS는 다양한 클라우드 서비스를 제공하며, 프로젝트의 특성과 요구 사항에 따라 적합한 서비스를 선택해야 합니다. 위에 제시된 정보를 참고하여 프로젝트에 적합한 AWS 클라우드 서비스를 선택하시기 바랍니다.

GCP (Google Cloud Platform)

GCP는 구글의 강력한 인프라를 기반으로 한 클라우드 서비스로, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 분석, 머신러닝 등의 서비스를 제공합니다. GCP는 특히 데이터 분석과 머신러닝 서비스에서 강점을 보이며, 고성능 컴퓨팅과 빅데이터 처리에 적합한 솔루션을 제공합니다.

GCP 컴퓨팅 서비스

1. Compute Engine

  • 설명: 가상 머신 인스턴스를 클라우드에서 생성 및 관리하는 서비스입니다. 다양한 CPU, 메모리, 스토리지 옵션을 제공하며, 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 서버 호스팅
    • 애플리케이션 서버 구축
    • 데이터베이스 서버 운영
    • 개발 및 테스트 환경 구축
    • 고성능 컴퓨팅 (HPC) 작업 수행
    • 컨테이너 실행
  • 대체 서비스:
    • AWS EC2
    • Azure Virtual Machines

2. App Engine

  • 설명: 서버 관리 없이 웹 애플리케이션을 배포 및 실행할 수 있는 서비스입니다. 자동화된 확장, 부하 분산 등을 제공하며, Python, Java, Go, PHP 등 다양한 언어를 지원합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 배포
    • 모바일 백엔드 구축
    • 마이크로서비스 개발
    • 서버 관리 없이 애플리케이션 운영
    • 자동화된 확장 및 부하 분산
  • 대체 서비스:
    • AWS Elastic Beanstalk
    • Azure App Services

3. Kubernetes Engine

  • 설명: Kubernetes를 기반으로 컨테이너화된 애플리케이션을 배포 및 관리하는 서비스입니다. 자동화된 배포, 확장, 부하 분산 등을 제공하며, 다양한 클러스터 구성 옵션을 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 컨테이너화된 애플리케이션 배포
    • 마이크로서비스 아키텍처 구축
    • 자동화된 배포 및 확장
    • 부하 분산 및 고가용성
    • 다양한 클러스터 구성 옵션
  • 대체 서비스:
    • AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)
    • Azure Kubernetes Service (AKS)

GCP 스토리지 서비스

1. Cloud Storage

  • 설명: 객체 스토리지 서비스입니다. 무제한 스케일링 가능하며, 웹 사이트 호스팅, 데이터 백업, 재해 복구 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 사이트 정적 파일 호스팅
    • 데이터 백업 및 복구
    • 재해 복구
    • 콘텐츠 배포
    • 빅 데이터 분석
  • 대체 서비스:
    • AWS S3
    • Azure Blob Storage

2. Persistent Disk

  • 설명: Compute Engine 인스턴스용 블록 스토리지 서비스입니다. 고성능, 고안정성 스토리지 제공하며, 데이터베이스, 애플리케이션 데이터 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 데이터베이스 스토리지
    • 애플리케이션 데이터 저장
    • 부팅 드라이브
    • 로그 저장
    • 임시 파일 저장
  • 대체 서비스:
    • AWS EBS
    • Azure Disk Storage

3. Cloud Filestore

  • 설명: 네트워크 연결 파일 스토리지 서비스입니다. NFS 프로토콜을 지원하며, 고성능, 저렴한 비용의 스토리지를 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 파일 공유 및 협업
    • 콘텐츠 저장
    • 애플리케이션 데이터 저장
    • 홈 디렉토리
    • 백업 및 복구
  • 대체 서비스:
    • AWS EFS
    • Azure NetApp Files

GCP 데이터베이스 서비스

1. Cloud SQL

  • 설명: 다양한 관계형 데이터베이스 엔진을 지원하는 서비스입니다 (MySQL, PostgreSQL, SQL Server 등). 자동화된 관리 및 확장 기능 제공하며, 웹 애플리케이션, 모바일 백엔드, 데이터 분석 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 데이터베이스
    • 모바일 백엔드 데이터베이스
    • 데이터 분석
    • 고객 관계 관리 (CRM)
    • 콘텐츠 관리 시스템 (CMS)
  • 대체 서비스:
    • AWS RDS
    • Azure SQL Database

2. Cloud Firestore

  • 설명: NoSQL 문서 데이터베이스 서비스입니다. 실시간 데이터 동기화 기능 제공하며, 모바일 앱, 게임, IoT 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 모바일 앱 데이터베이스
    • 게임 데이터베이스
    • IoT 데이터베이스
    • 실시간 데이터 동기화
    • 오프라인 데이터 처리
  • 대체 서비스:
    • AWS DynamoDB
    • Azure Cosmos DB

3. Bigtable

  • 설명: 대규모 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. 낮은 지연 시간, 높은 처리량 제공하며, 빅 데이터 분석, 머신 러닝, 실시간 분석 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 빅 데이터 분석
    • 머신 러닝
    • 실시간 분석
    • 로그 분석
    • 사물 인터넷 (IoT) 데이터 분석
  • 대체 서비스:
    • AWS Redshift
    • Azure Synapse Analytics

4. Cloud Spanner

  • 설명: 글로벌 분산 관계형 데이터베이스 서비스입니다. 강력한 일관성, 높은 확장성 제공하며, 전 세계적으로 사용자에게 고성능 데이터베이스 서비스를 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 전 세계적인 규모의 애플리케이션 데이터베이스
    • 높은 일관성이 요구되는 데이터베이스
    • 금융 서비스
    • 게임
    • 전자 상거래
  • 대체 서비스:
    • AWS Aurora
    • Azure SQL Database Managed Instance

5. Cloud Datastore

  • 설명: NoSQL 키-값 데이터베이스 서비스입니다. 간단하고 빠르게 데이터를 저장 및 검색할 수 있으며, 웹 애플리케이션, 모바일 앱, 게임 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 데이터 저장
    • 모바일 앱 데이터 저장
    • 게임 데이터 저장
    • 간단하고 빠른 데이터 쿼리
    • 캐싱
  • 대체 서비스:
    • AWS DynamoDB
    • Azure Cosmos DB

GCP 빅 데이터 및 분석 서비스

1. BigQuery

  • 설명: 대규모 데이터 웨어하우스 서비스입니다. PB 규모의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있으며, SQL을 사용하여 쿼리할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 데이터 분석
    • 비즈니스 인텔리전스
    • 데이터 마이닝
    • 머신 러닝
    • 데이터 시각화
  • 대체 서비스:
    • AWS Redshift
    • Azure Synapse Analytics

2. Dataflow

  • 설명: 통합된 데이터 처리 플랫폼입니다. 스트리밍 및 배치 데이터를 처리하고, Apache Beam 프로그래밍 모델을 사용하여 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 데이터 파이프라인 구축
    • 데이터 정제
    • 데이터 변환
    • 데이터 분석
    • 머신 러닝
  • 대체 서비스:
    • AWS Glue
    • Azure Data Factory

3. Dataproc

  • 설명: 관리형 Hadoop 및 Spark 클러스터 서비스입니다. 빅 데이터 처리 및 분석 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 빅 데이터 처리
    • 데이터 분석
    • 머신 러닝
    • 데이터 마이닝
    • 그래프 분석
  • 대체 서비스:
    • AWS EMR
    • Azure HDInsight

GCP 클라우드 서비스 비교

서비스 기능 장점 단점
Compute Engine 가상 머신 인스턴스 다양한 CPU, 메모리, 스토리지 옵션 관리 필요
App Engine 서버리스 컴퓨팅 코드 실행, 자동화된 배포 및 확장 서버 관리 불가능
Kubernetes Engine 컨테이너화된 애플리케이션 배포 및 관리 자동화된 배포 및 확장 컨테이너 지식 필요
Cloud Storage 객체 스토리지 무제한 스케일링, 저렴한 비용 객체 관리 필요
Persistent Disk 블록 스토리지 고성능, 고안정성 Compute Engine 인스턴스와 함께 사용해야 함
Cloud SQL 관계형 데이터베이스 자동화된 관리 및 확장 다양한 엔진 지원하지 않음
Cloud Firestore NoSQL 문서 데이터베이스 실시간 데이터 동기화, 모바일 앱에 최적화 관계형 데이터베이스 지원하지 않음
BigQuery 데이터 웨어하우스 대규모 데이터 분석 및 쿼리에 최적화 복잡한 설정 필요
VPC 가상 프라이빗 클라우드 안전한 네트워크 환경 구축 설정 및 관리 복잡
Cloud Load Balancing 트래픽 분산 자동화된 트래픽 분산 설정 및 관리 필요
Cloud CDN 콘텐츠 배포 네트워크 빠른 콘텐츠 전송 설정 및 관리 필요

결론

GCP 또한 다양한 클라우드 서비스를 제공하며, 프로젝트의 특성과 요구 사항에 따라 적합한 서비스를 선택해야 합니다. 위에 제시된 정보를 참고하여 프로젝트에 적합한 GCP 클라우드 서비스를 선택하시기 바랍니다.

Azure (Microsoft Azure)

Microsoft Azure는 다양한 클라우드 서비스를 제공하는데, 이는 가상화된 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 그리고 개발자 도구에 이르기까지 광범위합니다. Azure는 특히 기업 고객을 대상으로 강력한 비즈니스 통합과 네트워킹 서비스를 제공하며, Windows Server, SQL Server, 그리고 다른 Microsoft 제품과의 원활한 통합을 제공합니다.

Azure 컴퓨팅 서비스

1. Virtual Machines

  • 설명: 다양한 CPU, 메모리, 스토리지 옵션을 제공하는 가상 머신 인스턴스 서비스입니다. 웹 서버, 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 서버 호스팅
    • 애플리케이션 서버 구축
    • 데이터베이스 서버 운영
    • 개발 및 테스트 환경 구축
    • 고성능 컴퓨팅 (HPC) 작업 수행
    • 컨테이너 실행
  • 대체 서비스:
    • AWS EC2
    • GCP Compute Engine

2. Azure Functions

  • 설명: 서버 관리 없이 코드를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다. HTTP 요청, 이벤트, 타이머 등에 따라 코드를 실행할 수 있으며, 웹 API, 마이크로서비스, 데이터 처리 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 API 구축
    • 마이크로서비스 개발
    • 데이터 처리
    • 이벤트 처리
    • IoT 솔루션 개발
  • 대체 서비스:
    • AWS Lambda
    • GCP App Engine

3. App Services

  • 설명: 웹 애플리케이션, 모바일 백엔드 등을 배포 및 관리하는 서비스입니다. 자동화된 배포, 확장, 부하 분산 등을 제공하며, .NET, Java, Python, Node.js 등 다양한 언어를 지원합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 배포
    • 모바일 백엔드 구축
    • API 관리
    • 마이크로서비스 개발
    • 서버 관리 없이 애플리케이션 운영
  • 대체 서비스:
    • AWS Elastic Beanstalk
    • GCP App Engine

Azure 스토리지 서비스

1. Blob Storage

  • 설명: 객체 스토리지 서비스입니다. 무제한 스케일링 가능하며, 웹 사이트 호스팅, 데이터 백업, 재해 복구 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 사이트 정적 파일 호스팅
    • 데이터 백업 및 복구
    • 재해 복구
    • 콘텐츠 배포
    • 빅 데이터 분석
  • 대체 서비스:
    • AWS S3
    • GCP Cloud Storage

2. Disk Storage

  • 설명: 가상 머신 인스턴스용 블록 스토리지 서비스입니다. 고성능, 고안정성 스토리지를 제공하며, 데이터베이스, 애플리케이션 데이터 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 데이터베이스 스토리지
    • 애플리케이션 데이터 저장
    • 부팅 드라이브
    • 로그 저장
    • 임시 파일 저장
  • 대체 서비스:
    • AWS EBS
    • GCP Persistent Disk

3. File Storage

  • 설명: 네트워크 연결 파일 스토리지 서비스입니다. SMB 프로토콜을 지원하며, 파일 공유 및 협업, 콘텐츠 저장 등에 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 파일 공유 및 협업
    • 콘텐츠 저장
    • 홈 디렉토리
    • 백업 및 복구
  • 대체 서비스:
    • AWS EFS
    • GCP Cloud Filestore

Azure 데이터베이스 서비스

1. Azure SQL Database

  • 설명: SQL Server 데이터베이스 엔진을 기반으로 하는 managed service입니다. 자동화된 관리, 확장, 백업 등을 제공하며, 웹 애플리케이션, 모바일 백엔드, 데이터 분석 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 데이터베이스
    • 모바일 백엔드 데이터베이스
    • 데이터 분석
    • 고객 관계 관리 (CRM)
    • 콘텐츠 관리 시스템 (CMS)
  • 대체 서비스:
    • AWS RDS for SQL Server
    • GCP Cloud SQL for SQL Server

2. Cosmos DB

  • 설명: 다양한 데이터 모델을 지원하는 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다. SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 쿼리할 수 있으며, 글로벌 배포, 자동화된 확장 등을 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 모바일 앱 데이터베이스
    • 게임 데이터베이스
    • IoT 데이터베이스
    • 글로벌 규모의 애플리케이션 데이터베이스
    • 다양한 데이터 모델 지원
  • 대체 서비스:
    • AWS DynamoDB
    • GCP Cloud Firestore

3. Azure Database for MySQL

  • 설명: MySQL 데이터베이스 엔진을 기반으로 하는 managed service입니다. 자동화된 관리, 확장, 백업 등을 제공하며, 웹 애플리케이션, 블로그, 포럼 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 웹 애플리케이션 데이터베이스
    • 블로그
    • 포럼
    • 위키
    • 전자 상거래
  • 대체 서비스:
    • AWS RDS for MySQL
    • GCP Cloud SQL for MySQL

Azure AI 및 머신 러닝 서비스

1. Azure Machine Learning

  • 설명: 머신 러닝 모델 개발 및 배포를 위한 서비스입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스, 자동화된 머신 러닝, MLOps 등을 제공하며, 비전, 음성, 텍스트 분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 이미지 분류
    • 음성 인식
    • 텍스트 분석
    • 예측 모델링
    • 고객 세분화
    • 이상 탐지
  • 대체 서비스:
    • AWS SageMaker
    • GCP AI Platform

2. Cognitive Services

  • 설명: 인공 지능 기능을 제공하는 API 서비스입니다. 비전, 음성, 텍스트 분석 등 다양한 기능을 제공하며, 챗봇, 이미지 인식, 음성 번역 등 다양한 용도로 활용할 수 있습니다.
  • 사용 시나리오:
    • 챗봇 개발
    • 이미지 인식
    • 음성 번역
    • 자연어 처리
    • 감정 분석
    • 개인 맞춤형 추천
  • 대체 서비스:
    • AWS Amazon Rekognition
    • GCP Cloud Vision API

3. Bot Services

  • 설명: 챗봇 개발 및 배포를 위한 서비스입니다. 다양한 채널을 지원하며, Azure Bot Service Composer, Azure Bot Service SDK 등을 제공합니다.
  • 사용 시나리오:
    • 고객 서비스 챗봇
    • 기술 지원 챗봇
    • FAQ 챗봇
    • 마케팅 챗봇
    • 개인 맞춤형 추천 챗봇
  • 대체 서비스:
    • AWS Amazon Lex
    • GCP Dialogflow

Azure 서비스 비교 차트

서비스 기능 장점 단점
Virtual Machines 가상 머신 인스턴스 다양한 CPU, 메모리, 스토리지 옵션 관리 필요
Azure Functions 서버리스 컴퓨팅 코드 실행, 자동화된 배포 및 확장 서버 관리 불가능
App Services 웹 애플리케이션 배포 및 관리 자동화된 배포, 확장, 부하 분산 서버 관리 필요
Blob Storage 객체 스토리지 무제한 스케일링 가능 객체 관리 필요
Disk Storage 블록 스토리지 고성능, 고안정성 Virtual Machines 인스턴스와 함께 사용해야 함
File Storage 네트워크 연결 파일 스토리지 SMB 프로토콜 지원 성능이 Disk Storage보다 낮음
Azure SQL Database SQL Server 데이터베이스 자동화된 관리, 확장, 백업 다양한 데이터베이스 엔진 지원하지 않음
Cosmos DB NoSQL 데이터베이스 다양한 데이터 모델 지원, SQL 쿼리 지원 Azure SQL Database보다 비쌈
Azure Database for MySQL MySQL 데이터베이스 자동화된 관리, 확장, 백업 다양한 데이터베이스 엔진 지원하지 않음
Azure Machine Learning 머신 러닝 모델 개발 및 배포 드래그 앤 드롭 인터페이스, 자동화된 머신 러닝, MLOps GCP AI Platform보다 기능이 제한적
Cognitive Services 인공 지능 기능 비전, 음성, 텍스트 분석 등 다양한 기능 GCP Cloud Vision API보다 기능이 제한적
Bot Services 챗봇 개발 및 배포 다양한 채널 지원 GCP Dialogflow보다 기능이 제한적

결론

Azure는 다양한 클라우드 서비스를 제공하며, 프로젝트의 특성과 요구 사항에 따라 적합한 서비스를 선택해야 합니다. 위에 제시된 정보를 참고하여 프로젝트에 적합한 Azure 클라우드 서비스를 선택하시기 바랍니다.

source: DevOps/6.Cloud_Service/6.1.md