클라우드 컴퓨팅이란?
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 온디맨드(on-demand)로 서버, 스토리지, 네트워크, 데이터베이스, 애플리케이션 등 컴퓨팅 자원을 제공받아 사용하는 서비스를 말합니다. 물리적 인프라를 직접 구매·관리하지 않고, 필요한 만큼만 프로비저닝(provisioning)하여 비용 효율성과 확장성을 극대화할 수 있습니다.
왜 클라우드 컴퓨팅인가?
- 비용 절감
- 초기 투자(CAPEX) 없이 사용량 기반 과금(OPEX) 방식으로 전환 → 불필요한 자원 낭비 최소화
- 확장성(Scalability)
- 트래픽 증가 시 자동 스케일아웃(Auto-Scaling)으로 리소스 확장 → 서비스 가용성 확보
- 민첩성(Agility)
- 몇 분 내로 인스턴스·컨테이너 생성 → 빠른 PoC(Proof of Concept) 및 개발 속도 향상
- 전 세계 분산 배포
- 글로벌 리전·존(zone) 선택 → 지연(latency) 감소 및 재해 복구(Disaster Recovery) 전략 지원
- 매니지드 서비스
- RDBMS, 메시지 큐, 캐시, 머신러닝, IoT 등 다양한 매니지드 서비스 활용 가능
클라우드 서비스 모델
| 모델 | 약어 | 제공 범위 | 사용 예시 |
|---|---|---|---|
| 인프라 | IaaS | 가상머신(VM), 네트워크, 스토리지 | AWS EC2, Azure VM, GCP Compute |
| 플랫폼 | PaaS | 런타임 환경, 운영체제, 미들웨어 | Heroku, Google App Engine |
| 소프트웨어 | SaaS | 애플리케이션 전체 | Google Workspace, Salesforce |
클라우드 배포 모델
- 퍼블릭 클라우드
- 다수 고객이 공유하는 인프라 제공, 비용 효율
- 프라이빗 클라우드
- 특정 조직 전용 인프라, 보안·규제 준수 강화
- 하이브리드 클라우드
- 퍼블릭·프라이빗 클라우드 연동, 워크로드별 최적화
- 멀티 클라우드
- 여러 퍼블릭 클라우드 벤더 조합 사용 → 공급자 종속성(lock-in) 완화
클라우드 도입 가이드
- 현재 환경 분석
- 온프레미스 인프라 리소스 사용량, 네트워크·보안 요구사항 파악
- 목표 설정
- 비용 절감률, 가용성 SLA, 성능 목표 등 명확화
- 아키텍처 설계
- 리전·존, 네트워크(VPC/Subnet), 보안 그룹/방화벽 정책, IAM 역할 설계
- 마이그레이션 전략
- 리프트&시프트(Lift & Shift) vs 리팩터링(Refactoring) vs 리플랫폼(Replatforming) 결정
- 자동화·모니터링
- IaC(Terraform/CloudFormation)로 인프라 관리, CloudWatch/Prometheus로 메트릭 수집
- 비용 최적화
- 예약 인스턴스(RI), 스팟 인스턴스 활용, 스토리지 수명 주기 정책 수립
마이크로서비스 아키텍처란?
마이크로서비스 아키텍처(Microservices Architecture)는 애플리케이션을 작고 독립적인 서비스 단위로 분리하여 개발·배포·운영하는 패턴입니다. 각 서비스는 고유의 비즈니스 기능을 캡슐화하고, HTTP/REST, gRPC, 메시징 큐 등을 통해 통신합니다.
마이크로서비스의 장점
- 독립 배포
- 서비스별로 릴리즈 주기 및 기술 스택 선택 가능 → 개발 속도 향상
- 장애 격리
- 한 서비스 장애 시 전체 시스템 영향 최소화
- 조직 분할
- 도메인별 팀 소유 → 애자일(Agile)·DevOps 문화 강화
- 확장성
- 트래픽이 많은 서비스만 개별 스케일아웃 가능 → 자원 효율성
마이크로서비스의 단점 및 고려사항
- 분산 복잡성
- 네트워크 호출 증가 → 지연(latency), 오류(failure) 관리 필요
- 데이터 관리
- 서비스별 독립 DB → 분산 트랜잭션, 데이터 일관성 고민
- 오버헤드
- 서비스 수 증가 시 운영·모니터링 부담 → 중앙 로깅, 분산 트레이싱 필수
- DevOps 문화 요구
- CI/CD 파이프라인, 인프라 자동화, 팀 간 협업 프로세스 성숙 필요
마이크로서비스 구현 가이드
- 서비스 경계 설정(Bounded Context)
- 도메인 주도 설계(DDD) 원칙에 따라 비즈니스 도메인별로 서비스 분리
- API 설계
- 경량화된 RESTful API, gRPC 사용 고려 → 인터페이스 계약(contract) 명세화 (OpenAPI/Swagger)
- 데이터 관리
- 각 서비스 고유 데이터베이스, 이벤트 소싱(Event Sourcing), CQRS 패턴 적용 검토
- 통신 방식
- 동기식: HTTP/REST, gRPC
- 비동기식: 메시지 큐(Kafka, RabbitMQ), 이벤트 버스(Event Bus)
- 카탈로그 및 서비스 디스커버리
- Consul, Eureka, AWS Cloud Map 등으로 런타임 서비스 위치 관리
- 탄력성 확보
- 회로 차단기(Circuit Breaker), 재시도(Retry), 타임아웃 설정으로 장애 전파 방지
- 배포 전략
- 블루-그린 배포, 카나리아 릴리즈, 롤링 업데이트 등 무중단 배포 기법 적용
모니터링 & 운영
- 중앙 로깅: ELK, Loki로 로그 수집·분석
- 메트릭 수집: Prometheus, OpenTelemetry로 서비스별 메트릭 확보
- 분산 트레이싱: Jaeger, Zipkin으로 호출 흐름 및 병목 구간 파악
- 알림 체계: Alertmanager, PagerDuty 연동으로 빠른 대응
- 헬스 체크: Kubernetes Liveness/Readiness Probe, Service Mesh(Envoy) 활용
결론
클라우드 컴퓨팅과 마이크로서비스 아키텍처는 현대 애플리케이션의 민첩성과 확장성을 극대화하는 핵심 패러다임입니다.
- 클라우드: 유연한 인프라 활용, 빠른 프로비저닝, 비용 최적화
- 마이크로서비스: 독립적 서비스 개발·배포, 장애 격리, 조직·기술 확장성
두 기술을 결합하면 Cloud-Native 애플리케이션을 구현할 수 있으며, IaC와 자동화된 CI/CD 파이프라인, 강력한 모니터링 체계를 통해 안정적이고 효율적인 운영이 가능합니다. Velog에 작성하실 때에는 위 가이드를 참고해 여러분의 프로젝트 환경에 맞게 커스터마이징해보세요!
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