Cloud Adoption Framework는 AWS로 신속하면서도 원활하게 마이그레이션할 수 있도록 조언을 제공하기 위해 존재합니다.
일반적으로 비즈니스, 인력 및 거버넌스 관점은 비즈니스 기능에 중점을 두지만 플랫폼, 보안 및 운영 관점은 기술 역량에 중점을 둡니다.
비즈니스 관점
- IT가 비즈니스 요구 사항을 반영하고 IT 투자가 주요 비즈니스 결과와 연계되도록 보장합니다.
- 클라우드 채택을 위한 강력한 비즈니스 사례를 설정하고 클라우드 채택 이니셔티브의 우선 순위를 지정합니다.
- 비즈니스 전략 및 목표가 IT 전략 및 목표에 부합하는지 확인합니다.
인력 관점
- 클라우드 채택을 성공하기 위한 조직 전반의 변화 관리 전략 개발을 지원합니다.
- 조직 구조 및 역할, 새로운 기술 및 프로세스 요구 사항을 평가하고 격차를 파악합니다.
- 이를 통해 교육, 인력 배치 및 조직 변화의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
거버넌스 관점
- IT 전략이 비즈니스 전략에 부합하도록 조정하는 기술 및 프로세스에 중점을 둡니다.
- 이를 통해 비즈니스 가치를 극대화하고 위험을 최소화할 수 있습니다.
- 클라우드에서 비즈니스 거버넌스를 보장하는 데 필요한 직원 기술 및 프로세스를 업데이트하는 방법을 이해합니다.
- 클라우드 투자를 관리하고 측정하여 비즈니스 성과를 평가합니다.
플랫폼 관점
- 클라우드를 기반으로 새로운 솔루션을 구현하고 온프레미스 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하기 위한 원칙과 패턴이 포함됩니다.
- 다양한 아키텍처 모델을 사용하여 IT 시스템의 구조와 그 관계를 이해하고 전달합니다.
- 대상 상태 환경의 아키텍처를 자세히 설명합니다.
- AWS Cloud Adoption Framework의 플랫폼
보안 관점
- 조직이 가시성, 감사 가능성, 제어 및 민첩성에 대한 보안 목표를 충족하도록 보장합니다.
- AWS CAF를 사용하여 조직의 요구 사항에 맞춰 보안 제어의 선택 및 구현을 구성합니다.
운영 관점
- 비즈니스 이해당사자와 합의된 수준까지 IT 워크로드를 구현, 실행, 사용, 운영 및 복구하는 데 도움이 됩니다.
- 일별, 분기별 및 연간으로 비즈니스를 수행하는 방법을 정의합니다.
- 비즈니스 운영을 반영하고 지원합니다.
- AWS CAF는 이러한 이해당사자가 현재 운영 절차를 정의하고 성공적인 클라우드 채택을 구현하는 데 필요한 프로세스 변경 및 교육을 파악할 수 있도록 지원합니다.
: AWS와 고객 간에 최대 엑사바이트 규모의 데이터를 물리적으로 이동할 수 있는 물리적 디바이스 모음입니다.
각각 다른 용량 포인트를 제공하며 대부분 내장 컴퓨팅 기능을 포함합니다.
AWS는 Snow 패밀리 디바이스를 소유 및 관리하고 AWS 보안, 모니터링, 스토리지 관리 및 컴퓨팅 기능과 통합합니다.
: AWS 서비스를 사용하는 방식을 살펴볼 때는 원하는 결과에 집중하는 것이 중요합니다.
다음 상태를 명확하게 설명할 수 있다면 클라우드에서 혁신을 추진할 수 있는 토대를 갖춘 것입니다.
서버리스 애플리케이션
AWS에서 서버리스는 사용자가 서버를 프로비저닝, 유지 관리 또는 관리할 필요가 없는 애플리케이션을 의미합니다. 사용자는 내결함성 또는 가용성을 걱정할 필요가 없습니다.
AWS가 이러한 기능을 처리합니다.예를 들어 AWS Lambda는 서버리스 애플리케이션을 실행하는 데 사용할 수 있는 서비스입니다.
Lambda 함수를 트리거하여 코드를 실행하도록 아키텍처를 설계하는 경우 서버 플릿을 관리할 필요가 없습니다.서버리스 애플리케이션을 사용하여 아키텍처를 구축하면 개발자는 서버를 관리하고 운영하는 대신 핵심 제품에 집중할 수 있습니다.
인공 지능
AWS는 인공 지능(AI)을 기반으로 하는 다양한 서비스를 제공합니다.예를 들어 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
- Amazon Transcribe를 사용하여 음성을 텍스트로 변환
- Amazon Comprehend를 사용하여 텍스트에서 패턴을 검색
- Amazon Fraud Detector를 사용하여 잠재적인 온라인 사기 행위를 식별
- Amazon Lex를 사용하여 음성 및 텍스트 챗봇 빌드
기계 학습
기존의 기계 학습(ML) 개발은 복잡하고, 비용이 많이 들고, 시간이 오래 걸리고, 오류가 발생하기 쉽습니다. AWS는 이 프로세스에서 어려운 작업을 제거하여 ML 모델을 신속하게 빌드, 훈련, 배포하는 데 사용할 수 있는 Amazon SageMaker를 제공합니다.ML을 사용하여 데이터를 분석하고, 복잡한 문제를 해결하고, 아직 발생하기 전에 결과를 예측할 수 있습니다.
AWS로의 마이그레이션
마이그레이션을 지원하거나 AWS를 사용하여 개선하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 흥미롭고 혁신적인 서비스AWS Cloud Adoption Framework
: 클라우드 마이그레이션에 관여해야 하는 사람은 누구인지 각 역할은 무엇인지 무엇에 집중해야 하는지에 대한 가이드를 제공합니다.
: 기술 외적인 계획에는 비즈니스, 인력 및 거버넌스 관점이 있고. 기술 계획에는 플랫폼, 보안 및 운영 관점이 있습니다.마이그레이션의 6R
: R은 클라우드로 솔루션을 이동하기 위한 다양한 전략을 나타냅니다.
: 각각 리호스팅, 리플랫포밍, 재구매, 리팩터링, 폐기 및 유지입니다.대규모 데이터를 네트워크를 통하지 않고 AWS로 이동하는 방법
: AWS Snowball과 AWS Snowmobile
: 이 물리적 디바이스에 데이터를 채워서 AWS로 다시 보내면 AWS가 사용자 대신 데이터를 업로드합니다.
: 잠재적인 처리량 문제를 우회하는 데 유용하고 또한 고속 인터넷을 사용하는 것보다 안전합니다.