기본 클라우드 아키텍처

1. 작업 부하 분산 아키텍처

• 하나 이상의 동일한 IT 자원과 사용 가능한 IT 자원들 간에 작업 부하(워크로드)를 균등하게 배분할 수 있는 런타임 로직을 제공하는 로드 밸런서를 추가해서 수평적으로 확장할 수 있습니다.

• 작업 부하 분배 아키텍처는 로드 밸런싱 알고리즘과 런타임 로직의 정교함에 따라 IT 자원의 과도한 사용과 사용률 저하 문제를 어느 정도 해소해 준다.

  • 감사 모니터 – 런타임 워크로드를 배포할 때 데이터를 처리하는 IT 자원의 유형 및 지리적 위치는 모니터링이 법적 및 규제 요구 사항을 충족하는 데 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

  • 클라우드 사용 모니터 – 런타임 워크로드 추적 및 데이터 처리를 수행하기 위해 다양한 모니터가 포함될 수 있습니다.

  • 하이퍼바이저 – 하이퍼바이저와 하이퍼바이저가 호스팅하는 가상 서버 간의 작업 부하는 분산이 필요할 수 있습니다.

  • 논리적 네트워크 경계 – 논리적 네트워크 경계는 작업 부하 분산 방식 및 위치와 관련하여 클라우드 소비자 네트워크 경계를 격리합니다.

  • 자원 클러스터 – 액티브/액티브 모드의 클러스터화된 IT 자원은 일반적으로 서로 다른 클러스터 노드 간의 작업 부하 분배를 지원하는 데 사용됩니다.

  • 자원 복제 – 이 메커니즘은 런타임 작업 부하 분배 요청에 따라 가상화된 IT 자원의 새 인스턴스를 생성할 수 있습니다.

    • 이 경우 사용되는 것이 가상 서비스 이미지를 이용해서 복제한다.

2. 자원 풀링 아키텍처

• 자원 풀링 아키텍처는 동일한 IT 자원이 동기화된 상태를 유지하도록 자동으로 보장하는 시스템에서 그룹화 및 유지 관리하는 하나 이상의 자원 풀 사용을 기반으로 합니다.

  • 물리적 서버 풀은 운영 체제 및 기타 필수 프로그램 및/또는 응용 프로그램과 함께 설치되어 즉시 사용할 수 있는 네트워크 서버로 구성됩니다.

  

• 가상 서버 풀은 일반적으로 프로비저닝 중에 클라우드 소비자가 선택한 여러 사용 가능한 템플릿 중 하나를 사용하여 구성됩니다.

  • 가상 서버 템플릿: 가상 서버 설정할 때 선택한 사항 등

    • ex: 2.4GHz CPU, 4G RAM, 윈도우 서버 등

  

• 스토리지 풀 또는 클라우드 스토리지 장치 풀은 비어 있거나 가득 채워진 클라우드 스토리지 장치를 포함하는 파일 기반 또는 블록 기반 스토리지 구조로 구성됩니다.

  

• 네트워크 풀(또는 인터커넥트 풀)은 미리 구성된 서로 다른 네트워크 연결 장치로 구성됩니다.

  

• CPU 풀은 가상 서버에 할당할 준비가 되어 있으며 일반적으로 개별 처리 코어로 나뉩니다.

  

• 물리적 RAM 풀은 새로 프로비저닝된 물리적 서버에서 사용하거나 물리적 서버를 수직 확장하는 데 사용할 수 있습니다.

  

• 각 유형의 IT 자원에 대해 전용 풀을 생성할 수 있으며 개별 풀을 더 큰 풀로 그룹화할 수 있습니다. 이 경우 각 개별 풀은 하위 풀이 됩니다.

  

• 자원 풀은 특정 클라우드 소비자 또는 애플리케이션을 위해 생성된 여러 풀로 인해 매우 복잡해질 수 있습니다. 다양한 자원 풀링 요구 사항의 구성을 용이하게 하기 위해 상위, 형제 및 중첩 풀을 형성하는 계층 구조를 설정할 수 있습니다.

  • 형제 자원 풀은 일반적으로 서로 다른 데이터 센터에 분산되어 있는 IT 자원과 달리 물리적으로 그룹화된 IT 자원에서 가져옵니다. 형제 풀은 서로 격리되어 각 클라우드 소비자에게 해당 풀에 대한 접근만 제공됩니다.

    • 부모의 구성요소를 가져와서 구성된다.

    • 부모와 구성이 다를 수 있다.

  

  • 중첩 풀 모델에서 더 큰 풀은 동일한 유형의 IT 자원을 개별적으로 그룹화하는 더 작은 풀로 나뉩니다. 중첩 풀을 사용하여 동일한 클라우드 소비자 조직의 다른 부서 또는 그룹에 자원 풀을 할당할 수 있습니다.

    • 부모의 구성요소를 가져와서 구성된다.

    • 부모와 동일한 구성으로 이루어진다.

      • 확장이 더욱 편리하다.

  

3. 동적 확장 아키텍처

• 동적 확장 아키텍처는 자원 풀에서 IT 자원의 동적 할당을 트리거하는 사전 정의된 확장 조건의 시스템 기반 아키텍처 모델입니다.

  • 동적 할당은 수동 상호 작용 없이 불필요한 IT 자원을 효율적으로 회수하기 때문에 사용 요구 변동에 따라 변수 활용이 가능합니다.

  • 자동화된 확장 리스너는 작업 부하 처리를 위해 언제 신규 IT 자원이 추가될 필요가 있는지 결정하는 작업 부하 임계치로 구성된다.

• 일반적으로 다음의 클라우드 확장 방식이 사용됩니다.

  • 동적 수평 확장 - 자동 확장 리스너는 사용 요청들을 모니터링하다가 요구사항 및 사용 권한에 따라 IT 자원 복제를 시작 신호를 보냅니다.

  • 동적 수직 확장 – IT 자원 인스턴스는 단일 IT 자원의 처리 용량을 수정해야 하는 경우 수직 확장 및 축소됩니다.

  • 동적 재배치 – IT 자원이 더 많은 용량의 호스트로 재배치됩니다.

4. 탄력적 자원 용량 아키텍처

• 동적 확장 아키텍처
  • 자원 요구량이 늘어나기에 더욱 배치한다.
  • 용량 임계치까지 도달했을 때 자원을 할당한다.
    
    
• 탄력적 자원 용량 아키텍처
  • 자원 요구량이 늘어나기에 더욱 배치한다.
  • 용량 임계치까지 도달하기 전에 선제적을 자원을 할당한다.

• 탄력적 자원 용량 아키텍처는 호스팅된 IT 자원의 변동하는 처리 요구 사항에 즉시 응답하여 CPU와 RAM을 할당하고 회수하는 시스템을 사용하여 가상 서버의 동적 프로비저닝과 주로 관련됩니다.

• 자원 풀은 하이퍼바이저나 VIM과 상호 작용하는 확장 기술에서 사용하여 런타임 시 CPU 및 RAM 자원을 검색하고 반환합니다.

• 용량 임계값이 충족되기 전에 동적 할당을 통해 자원 풀에서 추가 프로세싱 파워를 가져올 수 있도록 가상 서버의 런타임 처리를 모니터링한다.

5. 서비스 로드 밸런싱 아키텍처

• 서비스 로드 밸런싱 아키텍처는 클라우드 서비스 구현 확장을 위해 특별히 설계된 작업 부하 분산 아키텍처의 특수 변형으로 간주될 수 있습니다.

• 호스트 서버 환경의 예상 워크로드 및 처리 용량에 따라 변동하는 요청 볼륨에 보다 효율적으로 응답하는 자원 풀의 일부로 각 클라우드 서비스 구현의 여러 인스턴스를 생성할 수 있습니다.

• 로드 밸런서는 클라우드 서비스 및 해당 호스트 서버와 독립적으로 배치되거나 애플리케이션 또는 서버 환경의 일부로 내장될 수 있습니다.

  • 후자의 경우 부하 분산 로직을 활용해 작업 부하를 분산시키기 위해 인접한 서버와 통신할 수 있습니다.

<별도의 로드 밸런서 사용>

<내장된 로드 밸런서 사용>

6. 클라우드 버스팅 아키텍처

• 클라우드 버스팅 아키텍처는 사전 정의된 용량 임계값에 도달할 때마다 온프레미스 IT 자원을 클라우드로 확장하거나 "버스트 아웃"하는 일종의 동적 확장을 설정합니다.

• 해당 클라우드 기반 IT 자원을 중복되도록 사전 배포되지만 클라우드 버스팅이 발생할 때까지 비활성 상태로 유지됩니다.

• 더 이상 필요하지 않으면 클라우드 기반 IT 자원이 해제되고 아키텍처가 온프레미스 환경으로 "버스트 인"됩니다.

• 클라우드 버스팅은 클라우드 소비자에게 더 높은 사용 요구 사항을 충족하기 위해서만 클라우드 기반 IT 자원을 사용할 수 있는 옵션을 제공하는 유연한 확장 아키텍처입니다. 이 아키텍처 모델의 기반은 자동화된 확장 리스너 및 자원 복제 메커니즘을 기반으로 합니다.

  • 자동 확장 리스너는 기반 IT 자원에 요청을 재전송할지 결정하고, 자원 복제를 사용하여 상태 정보와 관련하여 온프레미스 및 클라우드 기반 IT 자원 간의 동시성을 유지하는 데 사용된다.

7. 탄력적 디스크 프로비저닝 아키텍처

• 클라우드 소비자는 일반적으로 고정 디스크 스토리지 할당을 기반으로 클라우드 기반 스토리지 공간에 대해 요금이 부과됩니다.

  • 즉, 요금은 실제 데이터 스토리지 사용량과 일치하지 않고 디스크 용량에 따라 미리 결정됨을 의미합니다.

• 탄력적 디스크 프로비저닝 아키텍처는 클라우드 소비자가 실제로 사용하는 정확한 스토리지 양에 대해 세부적으로 청구되도록 하는 동적 스토리지 프로비저닝 시스템을 설정합니다.

• 스토리지 공간의 동적 할당에 사용되는 씬 프로비저닝(Thin-provisioning) 기술을 사용하고, 나아가 과금 목적으로 정확한 사용 데이터를 수집하기 위해 런타임 사용 모니터링이 지원된다.

  • 씬 프로비저닝 소프트웨어는 하이퍼바이저를 통해 동적 스토리지 할당을 처리하는 가상 서버에 설치되는데, 이때 과금 모니터가 사용량에 따라 세세한 디스크 사용 데이터를 추적 및 보고한다.

    • 씬 디스크는 사용되기 전에는 과금되지 X

8. 이중화 스토리지 아키텍처

• 클라우드 저장 장치는 네트워크 연결 문제, 컨트롤러 또는 일반 하드웨어 오류 또는 보안 위반으로 인해 때때로 오류 및 중단이 발생할 수 있습니다. 손상된 클라우드 저장 장치의 안정성은 파급 효과를 줄 수 있으며 가용성에 의존하는 클라우드의 모든 서비스, 애플리케이션 및 인프라 구성 요소에 영향을 미치는 장애를 일으킬 수 있습니다.

  • 이중화 스토리지 아키텍처는 데이터를 기본 클라우드 스토리지 장치의 데이터와 동기화하는 장애 조치 시스템의 일부로 제2의 복제 클라우드 스토리지 장치를 구축합니다.

  • 스토리지 서비스 게이트웨이는 주 장치(primary storage)가 중단될 경우 클라우드 소비자 요청을 보조 장치(secondary storage)로 전달합니다.

• LUN(논리 장치 번호, logical unit number)은 물리 드라이브의 파티션을 나타내는 논리 드라이브입니다.
  

• 스토리지 서비스 게이트웨이는 클라우드 스토리지 서비스에 대한 외부 인터페이스 역할을 하는 구성 요소이며 요청된 데이터의 위치가 변경될 때마다 클라우드 소비자 요청을 자동으로 재전송할 수 있습니다.

  

• 이 클라우드 아키텍처는 기본 클라우드 스토리지 장치를 복제된 보조 클라우드 스토리지 장치와 동기화된 상태로 유지하는 스토리지 복제 시스템에 주로 의존합니다.

• 스토리지 복제는 주 스토리지 장치에서 보조 스토리지 장치로 동기적 또는 비동기적으로 데이터를 복제하는 데 사용되는 자원 복제 메커니즘의 변형입니다.

  • 부분 및 전체 LUN을 복제하는 데 사용할 수 있습니다.