0. 문제
vCPU란 무엇이며, 이를 이해하고 활용하기 위해 고려할 점은 무엇인가?
1. 서론
● 개념/정의
**vCPU(Virtual CPU, 가상 중앙처리장치)**는 물리적인 CPU(Core)를 가상화한 논리적 처리 단위로, 하이퍼바이저(Hypervisor)나 컨테이너 오케스트레이터에서 가상 머신(VM) 또는 컨테이너에 할당되는 CPU 자원 단위이다.
● 역사적 배경
전통적인 서버는 CPU를 고정적으로 사용했지만, 가상화(Virtualization)의 등장으로 CPU 자원을 논리적으로 분할 및 동적 할당할 수 있게 됨.
● 출현 목적
- 자원 활용 극대화
- 가상화 및 클라우드 환경에서 탄력적 인프라 제공
- 멀티테넌시(Multi-tenancy) 지원
2. 본론
● 구조 및 원리
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| 물리 CPU (pCPU) | 실제 하드웨어 프로세서 |
| 코어(Core) | 물리 CPU 내부의 실행 유닛 |
| 스레드(Thread) | 하나의 코어가 동시에 처리할 수 있는 작업 흐름 |
| vCPU | 하이퍼바이저가 VM/컨테이너에 할당한 논리적 CPU 단위 |
- 하이퍼바이저는 vCPU ↔ 물리 Core/Thread 간 스케줄링을 통해 실행
- 1개의 코어에 N개의 vCPU 매핑 가능 (Overcommit 방식)
[예시] 4 Core / 8 Thread CPU → 최대 16개 vCPU 할당 가능 (Overcommit)● 종류 및 특징
| 구분 | 설명 |
|---|---|
| 정적 할당 | VM 생성 시 vCPU 고정 할당 |
| 동적 할당 | Auto-scaling 등을 통한 동적 조절 |
| Overcommit | 1개 코어에 여러 vCPU 매핑 |
| Dedicated vCPU | 특정 Core에 고정 매핑 (노이즈 감소) |
● 장단점
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| - 자원 효율화 - 유연한 확장 - 다중 워크로드 처리 | - 성능 예측 어려움 - 오버커밋 시 성능 저하 가능 - CPU 스케줄링 지연 |
● 관련 기술 비교
| 항목 | vCPU | pCPU |
|---|---|---|
| 실체 여부 | 논리적 | 물리적 |
| 스케줄링 | 하이퍼바이저에 의해 관리 | OS에 의해 직접 제어 |
| 성능 예측성 | 낮음 (공유 기반) | 높음 |
| 사용 환경 | 가상화, 클라우드 | 베어메탈, 고정 환경 |
● 실무 적용 방안
| 적용 대상 | 고려 사항 |
|---|---|
| VM 설계 | vCPU 수와 pCPU 비율 설정 (ex. 2:1, 4:1 등) |
| 클라우드 인프라 | CSP(Cloud Service Provider) vCPU 정책 확인 |
| 고성능 컴퓨팅(HPC) | 오버커밋 방지 + Dedicated vCPU 고려 |
| 라이선스 기반 S/W | vCPU 수 기준 라이선스 비용 주의 |
● 최신 트렌드
| 트렌드 | 설명 |
|---|---|
| vCPU-to-pCPU Mapping 최적화 | NUMA(Non-Uniform Memory Access) 고려한 매핑 기술 |
| 코어 기반 요금제 전환 | 클라우드 요금이 vCPU → pCore로 전환되는 흐름 (ex. Oracle, SAP) |
| 하이브리드 vCPU 모델 | ARM 기반 인스턴스 도입에 따라 heterogeneous vCPU 환경 확산 |
3. 결론
● 어린이 버전 요약
vCPU는 진짜 CPU를 나눠서 여러 사람이 컴퓨터를 같이 쓰게 해주는 가짜 CPU야. 너무 많이 나누면 느려질 수도 있지만, 잘 나누면 컴퓨터를 효율적으로 쓸 수 있어!
● 한눈에 보는 요약표
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 정의 | 가상 머신/컨테이너에 할당된 논리적 CPU 단위 |
| 원리 | 하이퍼바이저가 vCPU를 물리 코어에 매핑 |
| 장점 | 유연성, 확장성, 자원 효율화 |
| 단점 | 예측 어려움, 오버커밋 시 성능 저하 |
| 실무 고려 | vCPU\:pCPU 비율, 워크로드 특성, 라이선스 |
| 최신 이슈 | NUMA 최적화, ARM 기반 vCPU, 요금 정책 변화 |
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