Microsoft Azure : 클라우드 서비스 사용의 이점

📂 클라우드의 고가용성 및 스케일 성능의 이점

 클라우드 애플리케이션을 빌드하거나 배포할 때 가장 큰 고려 사항 두 가지는 가동 시간(가용성)과 수요(스케일링)를 처리하는 기능이다.

📄 고가용성

 애플리케이션, 서비스 또는 IT 리소스를 배포하는 경우 필요할 때 리소스의 가용성을 확보하는 것이 중요하다. 고가용성은 중단이나 발생할 수 있는 이벤트에 관계없이 최대 가용성을 보장하는 데 중점을 둔다.

솔루션을 설계할 때는 서비스 가용성 보장을 고려해야 한다. Azure는 서비스에 따라 가동 시간이 보장되는 고가용성 클라우드 환경이다.

📄 확장성

 클라우드 컴퓨팅의 또 다른 주요 이점은 클라우드 리소스의 스케일링 성능이다. 스케일링 성능은 수요에 맞게 리소스를 조정하는 기능을 나타낸다. 갑자기 트래픽 최고점이 발생하여 시스템에 과부하가 발생하는 경우 스케일링 기능을 통해 리소스를 추가하여 증가하는 수요를 더 잘 처리할 수 있다.

 스케일링 성능의 다른 이점은 서비스에 대해 초과 지불을 하지 않는다는 것이다. 클라우드는 소비 기반 모델이므로 사용하는 것에 대해서만 비용을 지불한다. 따라서 수요가 감소하면 리소스를 줄이고 비용을 줄일 수 있다.

 스케일링은 일반적으로 수직 및 수평의 두 가지 종류로 제공된다. 수직 스케일링은 리소스의 기능을 늘리거나 줄이는 데 중점을 둔다. 수평 스케일링은 리소스의 수를 추가하거나 뺀다.

🏷 수직 스케일링

 수직 스케일링의 경우 앱을 개발하면서 더 많은 처리 능력이 필요한 경우 수직으로 스케일 업하여 가상 머신에 CPU 또는 RAM을 더 추가할 수 있다. 반대로 요구 사항을 과도하게 지정했음을 알게 된다면 CPU 또는 RAM 사양을 낮춰 수직적으로 스케일링 다운할 수 있다.

🏷 수평 스케일링

 수평 스케일링을 사용하면 갑작스러운 수요의 급격한 증가를 경험할 때 배포된 리소스를 자동이나 수동으로 스케일 아웃할 수 있다. 예를 들어 추가 가상 머신 또는 컨테이너를 추가하여 스케일 아웃할 수 있다. 동일한 방식으로 수요가 크게 감소하는 경우 배포된 리소스를 축소하여 스케일 인할 수 있다.

 

📂 클라우드의 안정성 및 예측 가능성의 이점

📄 안정성

 안정성은 시스템이 장애로부터 복구하고 기능을 계속할 수 있는 능력이다. 클라우드는 탈중앙화 디자인 덕분에 안정적이고 복원력 있는 인프라를 자연스럽게 지원한다. 분산형 디자인을 통해 클라우드를 사용하면 전 세계 지역에 리소스를 배포할 수 있다. 이러한 향상된 안정성을 자동으로 활용하도록 애플리케이션을 디자인할 수 있다. 

📄 예측 가능성

예측 가능성은 성능 예측 가능성 또는 비용 예측 가능성에 초점을 맞출 수 있다.

🏷 성능

성능 예측 가능성은 사용자에게 긍정적 환경을 제공하는 데 필요한 리소스를 예측하는 데 중점을 둔다. 

🏷 비용

비용 예측 가능성은 클라우드 지출 비용을 예측하는 데 중점을 둔다. 클라우드를 사용하면 리소스 사용을 실시간으로 추적하고, 리소스를 모니터링하여 가장 효율적인 방법으로 리소스를 사용하고 있는지 확인하고, 데이터 분석을 적용하여 리소스 배포를 보다 효율적으로 계획하는 데 도움이 되는 패턴과 추세를 찾을 수 있다.

📂 클라우드에서 관리 효율성의 이점

클라우즈 컴퓨팅의 주요 이점은 관리 효율성 옵션이다. 

📄 클라우드 관리

클라우드 관리는 클라우드 리소스 관리에 관한 내용이다. 클라우드에서 다음을 수행할 수 있다. 

• 필요에 따라 리소스 배포 크기를 자동으로 스케일링한다.
• 미리 구성된 템플릿을 기반으로 리소스를 배포하여 수동 구성의 필요성을 제거한다.
• 리소스의 상태를 모니터링하고 실패한 리소스를 자동으로 바꾼다.
• 구성된 메트릭에 따라 자동 경고를 수신해 실시간으로 성능을 인식할 수 있다.

📄 클라우드에서의 관리

클라우드에서의 관리는 클라우드 환경 및 리소스를 관리하는 방법에 관한 내용이다. 다음의 방법으로 관리할 수 있다.

• 웹 포털 이용
• CLI 사용
• API 사용
• PowerShell 사용

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참고

이 글은 Microsoft Learn의 Microsoft Azure를 참고하여 작성한 글입니다. 

링크 : https://learn.microsoft.com/ko-kr/training