본문으로 건너뛰기

"pe/it-convergence" 태그로 연결된 63개 게시물개의 게시물이 있습니다.

기술사 융합IT 토픽

모든 태그 보기

파일시스템, 데이터베이스, 블록체인의 저장 특성

· 약 4분

데이터 저장 특성 개요

데이터 저장 특성 개념

  • 웹 서비스와 인터넷 패러다임의 변화로 인해 데이터의 저장, 접근, 처리 기술의 발전

데이터 저장 방식 변화의 필요성

  • FS에서 인터넷의 등장으로 DB 공유, 웹3.0의 출현으로 탈중앙화와 소유의 개념을 가진 블록체인 구조에 정보 저장

파일, 데이터베이스, 블록체인 개념 및 비교

파일, 데이터베이스, 블록체인 개념

아래 그림

  • FS: Inode -> block
  • DB: Table, System Catalog
  • BlockChain: hash based linked list block + merkle tree

파일, 데이터베이스, 블록체인 상세비교

구분파일데이터베이스블록체인
개념도fsdbblockchain
저장단위파일테이블블록체인
저장위치로컬중앙 시스템분산원장
저장속도빠름트랜잭션처리, 빠름합의알고리즘, 느림
데이터 저장 방식FS APIDDL, DML합의 알고리즘
트랜잭션없음ACID 보장합의 알고리즘으로 트랜잭션 처리
데이터 중복단일 데이터역정규화로 일부 허용참여자 전체 중복 저장
종류FAT, NFTSRDBMS, NoSQLPublic, Private, Hybrid

블록체인 저장 방식의 문제점과 해결방안

블록체인 저장 방식의 문제점

  • 탈중앙화, 확장성, 보안성 중 모두를 만족할 수 없는 블록체인 트릴레마 존재
  • 합의 알고리즘 수행에 시간이 걸리므로, 실시간 웹 서비스에는 부적합

블록체인 저장 특성 문제 해결방안

구분내용비고
레이어링데이터와 처리계층의 분리로 확장성 향상오프체인, 사이드체인
샤딩데이터 불할 처리로 확장성 향상체인네트워크 샤딩, 코디네이션
하이브리드중앙집중과 탈중앙화의 절충점으로 신뢰성, 보안성, 실시간성 강화RDBMS, 카프카 사용
  • 블록체인 트릴레마와 실시간성 극복을 위해 데이터를 분리하여 처리

파일, 데이터베이스, 블록체인 적용방안

파일데이터베이스블록체인
개인/기업 데이터저장엔터프라이즈 어플리케이션암호화폐
멀티미디어웹 어플리케이션공급망 관리
IPFS빅데이터 분석스마트 컨트랙트

오토스케일링

· 약 3분

오토스케일링 개념

  • 시스템 자원 매트릭을 모니터링하여 서버 사이즈를 자동으로 조절하는 기술
  • 클라우드 컴퓨팅의 온디맨드 방식을 기반으로 자원 최적화, 고가용성, 온프레미스 대비 운영의 단순화를 위해 필요

오토스케일링의 구성

Pod, 메트릭모니터링, 로드밸런서 이미지

구성요소

구분기능설명
정책, 모니터링메트릭 수집, 알람 전송
서버 이미지 배포Scale-Out, Scale-In, 서버 프로비저닝
서비스 연결Health-Check, 트래픽 제어

오토스케일링시 서버 추가까지 필요한 경우, Scale-Up이 비용절감의 효과를 가져올 수 있음.

비교

스케쥴기반, 부하기반

구분스케쥴 기반 오토스케일링부하 기반 오토스케일링
트리거예약된 시간트래픽
수치예측 가능한 부하실제 사용량 기반
장점트래픽 증가 지연 방지효율적인 리소스 사용량
단점예측을 벗어날시 리소스 낭비, 부족인스턴스 배포시간으로 인한 지연

Scale Up, Scale Out

구분Auto Scale UpAuto Scale Out
추가리소스CPU, Memory인스턴스
장점인스턴스, NW관리 없어 간단높은 확장성, 인스턴스 장애 격리
단점물리적 한계, 고비용, 시스템 다운타임복잡한 NW구성, 세션 처리 등

성공포인트

  • maxUnavailable, maxSurge 적절히 조절
  • scale down 으로 비용 절감

클라우드 컴퓨팅, 서비스 모델, 배포모델

· 약 4분

클라우드 컴퓨팅의 개념

  • 가상화 기술을 이용하여 사용자 필요시 인터넷을 통해서 서비스 형태로 IT자원을 제공하는 컴퓨팅 기법
  • 클라우드 컴퓨팅에 대한 고객, CSP의 서비스책임 범위, 인프라 소유권에 따라 서비스모델, 배포모델로 분류

클라우드 컴퓨팅 모델의 구성도, 구성요소, 비교

클라우드 컴퓨팅 모델의 구성도

cloud computing model

클라우드 컴퓨팅 모델의 구성요소

  • 서비스 모델: 클라우드 자원의 제공 방식에 따른 분류
구분내용비고
IaaS인프라(서버, 스토리지, 네트워크 등)를 제공하는 모델사용자 관리 책임
PaaS플랫폼(개발 도구, 데이터베이스, 런타임 환경 등)을 제공하는 모델공통 관리 책임
SaaS소프트웨어(애플리케이션)를 제공하는 모델제공자 관리 책임
  • 배포 모델: 클라우드 자원 소유주체와 관리방식에 따른 분류
구분내용비고
Private특정 조직만을 위해 독립적으로 구축된 클라우드 환경사용자 소유
Public일반 대중에게 공개되어 누구나 이용 가능한 클라우드 환경제공자 소유
HybridPrivate Cloud와 Public Cloud를 혼합하여 사용하는 모델혼합 모델

배포모델과 서비스모델 비교

구분배포모델서비스모델
목적지속 가능 서비스 기반온디맨드 서비스
범위클라우드 구성 환경클라우드 서비스
접근온프레미스와의 연결성비용 절감
  • 온프레미스 서비스의 구성 환경에 따라 배포모델을 선택하고, 비지니스 요구사항과 비용에 맞는 서비스모델을 선택

클라우드 컴퓨팅 활성전략

구분활성전략내용
배포모델공공기관/지자체 민관협력형 클라우드공공기관이 민간 CSP와 협력해 전용 클라우드 환경 구축
금융사 하이브리드 멀티 클라우드금융권이 퍼블릭·프라이빗 클라우드를 혼합 운영해 보안·효율성 확보
서비스모델CNCF Cloud Native App컨테이너·마이크로서비스 기반 클라우드 네이티브 앱 개발 모델
K-PaaS국내 맞춤형 PaaS, 개발·운영 환경 지원
  • 기업은 목적에 맞는 전략을 활용하여 적절한 모델을 선택

클라우드 컴퓨팅 고려사항

  • 해당 국가의 법, 제도적 규제사항을 만족하기위한 소버린클라우드와 재난시 빠른 복구가 가능한 멀티클라우드 구축 고려