Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

OpenStack으로 바로보는 상용 클라우드 플랫폼

1,425 views

Published on

KCD 2017 발표자료(OpenStack) (2017.2.25)

OpenStack으로 바로보는 상용 클라우드 플랫폼

Published in: Technology

OpenStack으로 바로보는 상용 클라우드 플랫폼

  1. 1. Produced by Tae Young Lee
  2. 2. 2013년 PlatformDay Devon 2012년 행정안전부 스마트폰 보안 강의 2011년 공개SW 역량프라자 오픈테크넷 세미나
  3. 3. https://github.com/openstack/ https://github.com/apache/cloudstack https://github.com/aws https://github.com/oracle/oracle-cloud https://github.com/softlayer https://github.com/IBM-Bluemix https://github.com/GoogleCloudPlatform 大同小異(대동소이)
  4. 4. OPENSTACK에 대한 경험 Bexar Cactus Diablo 2011년 어느 치킨집 KT Cloud 2015년 Python강의 kilo liberty
  5. 5. MSA Parallel Loosed Serverless Lambda API Gateway
  6. 6. Cloud의 개념 잡기
  7. 7. (On-Premise) Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualization Data Applications Runtime Managedbyvendor Infrastructure (as a Service) Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualization Data Applications Runtime Youmanage Youmanage Platform (as a Service) Managedbyvendor Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualization Applications Runtime Data Managedbyvendor Software (as a Service) Storage Servers Networking O/S Middleware Virtualization Applications Runtime Data Youmanage
  8. 8. 접근성 비용 절감 확장성 관리의 편리성
  9. 9. 즉각적인 인프라 자원 제공 Time To Market 시간 절약 개발 LifeCycle단축 초기 인프라 자원 투자에 대한 부담 감소 (기존 운영 비용에 대한 합리적인 산정 필요) 대규모의 트래픽 수용 가능(Loose Coupled) (Scale Up/Down시 Service DownTime 사용자 장애 발생 Scale In/Out으로 병렬적 서버 증설로 트래픽 수용) 효율적인 자원할당 및 관리 자동화(프로그래밍 가능한 인프라 자원) Auto-Scaling
  10. 10. 사용자 요구 사항이 명확하고 단 시간에 Insight를 확보할 수 있는 구조의 Application인가? 데이터 분석형 구조로 설계되어 있는가? 그룹웨어 같은 대규모 I/O와 스토리지가 사용되는 시스템에 부적합 (BTB용 솔루션 SI 업체) 병렬적인 구조 기반(Async)한 프로그래밍이 잘되어 있고, 추상화(Interface나 Abstraction) 소스 코드 작성 및 관리가 잘 되어 있는가? 리소스 증가에 비례한 성능의 증가가 뒷받침 되는가? 회복력 및 장애 복구 방안에 대한 고려가 되어 있는가? (비즈니스 연속성과 재해 복구) 클라우드에 효율적인 운영 방안이 정립되어 있는가? 비용의 효율적인 관리가 이루어 지는가?
  11. 11. 접근성 비용 절감 확장성 관리의 편리성 위 모두를 만족시킬 수 있는 것은 무엇일까?
  12. 12. MSA
  13. 13. 병렬처리
  14. 14. Loosed
  15. 15. 확장성 탄력성 동시성 탄력성을 통해 자원의 효율성과 비용의 효율성을 극대화 시키며 동시성(Master/Slave) 있는 시스템 설계를 통해 작업의 물리적인 소요 시간을 단축하고 자동화 한다.
  16. 16. 탄력성
  17. 17. 동시성 Machine Learning (Kinesis) EMR
  18. 18. OPENSTACK의 변천사
  19. 19. Bexar Cactus Diablo
  20. 20. HAVANA
  21. 21. Automation Database Blobs Files MessagesDatabase Identity Library Compute Network Portal Network Compute Network Metering Portal Identity Library Compute Network Automation Database Blobs Files Database Messages Metering Portal Identity Library / Images Compute Network Block Storage Object Storage Database Services Automation Message Broker Metering Config Database Metering
  22. 22. OpenStack Feature Releases
  23. 23. OPENSTACK 2015Kilo
  24. 24. AWS Cloud 구성 요소
  25. 25. AWS Service Layer
  26. 26. Figure – AWS Architecture Overview with Development and Application Hosting
  27. 27. OPENSTACK과 AWS Mapping
  28. 28. S3Glacier EBS EC2 Lambda VPC ELB Route 53 Glance
  29. 29. Amazon EC2 서비스의 가상화 (Virtualization) 기술 및 운용은 오픈소스 가상화 플랫폼인 Xen 의 개조 버전을 기반으로 한다. Xen 은 전가상화 (Full Virtualization) 가 아닌 반가상화 (Para-virtualization) 형태로 구현되기 때문에 전가상화에 비해 가볍고 효율적인지라 Amazon 은 물론 RackSpace 같은 여러 회사들이 사용되고 있는 플랫폼이다. Xen 은 두 가지 가상화 방식을 지원한다. 바로 PV (Para-virtualization) 와 HVM (Hardware-assisted Virtual Machine) 이다. PV 는 오버헤드가 낮고 게스트의 퍼포먼스가 실제 서버와 거의 흡사한 수준으로 동작한다는 장점이 있지만, 호스트와 게스트 모두가 이를 지원해야 한다. 원래는 Linux 만 지원된다는 한계가 있었지만 요즘은 Windows 역시 가능하다. 단, 호스트 하드웨 어 상에 Intel VT 또는 AMD-V 칩셋이 달려 있어야 하고 각 운영체제에 PV 드라이버를 설치해야 한다. HVM 은 하드웨어 분리 (Hardware isolation) 가 완전히 구현되는 만큼 좀 더 안정적이고 안전 (Secure) 하며 별다른 작업이나 하드웨어 지원 없이도 Linux 및 Windows 에서 모두 구동 가능하다는 장점이 있다. 하지만 하드웨어 레벨의 오버헤드 때문에 상대적으로 게스트의 퍼포먼스가 떨어진다. 참고로 Windows AMI 의 경우 PV on HVM 기술을 사용하는데, 가상화 방식 자체 는 HVM 이지만 내부적으론 퍼포먼스를 위해 PV 네트워크와 스토리지 드라이버를 사용하는 형태로 동작한다. 결론적으로, AWS 에서 인스턴스를 선택해야 하는 상황이라면 보통은 PV 를 선택하는 것이 좋다. 단, GPU 사용이 주가 된다거 나 하는 예외적인 경우라면 HVM 을 사용해야 하며, HVM 밖에 쓸 수 없는 상황도 존재한다.
  30. 30. 출처 : https://aws.amazon.com/ko/blogs/compute/microservices-without-the-servers/
  31. 31. Cloud Service간 차이점
  32. 32. API Machine Learning Tool Deployment Tool On-premises Data Center Integration Global Region SDK Integration into development process No SQL Database DNS
  33. 33. AWS와 GCP와 Oracle Cloud
  34. 34. AWS 책임 분담 모델
  35. 35. AWS 책임 분담 모델
  36. 36. http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no=152342
  37. 37. Cloud 사례
  38. 38. KBS
  39. 39. KBS
  40. 40. Change your Perspective

×