클라우드컴퓨팅 summery

~intro
클라우드 컴퓨딩 요즘 so hot
넷플릭스의 서버 장애 발생 후 전체 시스템을 aws클라우드로 이관. 2008년부터 7년에 걸쳐 이동 완료.
회원기능, 추천시스템, 결제 기능, 비디오 스트리밍 순으로 하나씩 기능별로 떼서 migration 했음.
하나의 통으로 만들어졌던 넷플릭스 시스템을 기능별로 쪼개서 협력할수있도록 아키텍쳐 변모를 이룸.
(Aws = 아마존에서 만든 클라우드 웹 서비스.)
넷플릭스가 글로벌하게 급격한 성장을 할 수 있던 요인중하나가 클라우드 도입. IT기술을 (인터넷) 비즈니스 성공의 필수 불가결한 요소.

클라우드 도입 전 회사가 해야하는 일) 용량산정->서버 구매-> IDC 입고-> 네트워크 연결->os 설치-> sw 설치->운영 관리->실시간 감시
클라우드 도입 후) 이 모든 일들을 간소화할 수 있음.
->It 자원에 대한 관리는 aws에 맡기고, 넷플릭스는 컨텐츠에 집중. =빠르게 글로벌 진출할 수 있었던 배경
클라우드관리가 중요한게 아니라, 필요하지 않은 일을 간소화하고 해야할 일(핵심 비즈니스)에 집중하는 것이 중요하다.

클라우드 삼대짱
아마존, 마이크로소프트, 구글

클라우드 노답삼형제
Hp, oracle, vmware

~start
Cloud computing = 인터넷을 통해 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 다른 컴퓨터로 처리. 컴퓨팅 자원을 원할 때. 원하는 만큼. 쓴 만큼. 돈을 내고 사용
As A Service ———-> computing resource as a service

서버 문제가 발생하는 이유 =내가 준비한 서버 양과 실제 사용량이 다르기 때문. Capacity>실제 사용량.  ->자원 낭비. (<의 경우엔 고객 불만족)
->수요에 따라 탄력적으로 대응할 수 있어야 함 = 클라우드컴퓨팅

~클라우드 컴퓨팅의 특징
1. on demand
원할 때 언제든 쓸 수 있음
2. 대규모 확장성
예를들어 트래픽 관리를 못 한 게임회사 -> 망하기 딱 좋음.
aws는 전 세계 주요 도시에 컴퓨팅 자원을 구축.
3. 종량제 과금
초기에 서버를 구매하려고 돈을 많이 쓰는 것 보다 쓴 만큼 내는 것이 경제적
4. 관리의 편의성
클라우드를 도입하면 관리 비용이 현저히 줄어듦

~클라우드 컴퓨팅의 주요 용어
On Premise :서버에 대한 모든 것을 기업이 알아서 함
laaS : Infra as a Service /IT의 기본 자원만 제공(Server, Storage, Network)
PasS: Platform / IasaS에 OS, Middleware, Runtime 추가 ex) 구글 웹 엔진.     - 코드 작성에만 집중.
SaaS: SW 모든 것들을 제공 받음

클라우드의 이용 형태
-프라이빗 클라우드
-퍼블릭 클라우드
-하이브리드 클라우드 (that’s hot~) 퍼블릭과 프라이빗을 혼용. 기술력의 부족으로 프라이빗 클라우드 만으로 모든 것을 구축하진 못해 퍼블릭 클라우드의 장점을 사용.

Region 대상 고객의 지역과 자원 생성할 region이 최대한 가까워야 함
Availability zone - 하나의 region 은 두 개 이상의 a.z. 로 구성 됨. 하나의 az는 하나의 데이터센터.
Availability(가용성) - 시스템이 정상적으로 가동 되는 상태
서비스를 단일 Data Center에서만 운영하면az에 문제가 생겼을 때 접근불가능 - 가용성 낮음
분산 운영시 다른 데이터센터에 접근 가능 - 가용성 높음
Virtualization (가상화) : 소프트웨어로 가상의 하드웨어를 생성하는 기술. 가상의 하드웨어는 VM. Cloud서비스에서 서버를 사용할 때 일반적으로 물리적인 하나의 서버가 아닌 가상화 된 서버를 이용함.

~스타트업에서의 클라우드 도입
초기 기업은 자금과 인력이 모두 부족. -> 클라우드 사용으로 초기 투자비 절약, 인력 없이 기초적인 관리 가능 ->초기 경영에 집중 가능
~대기업에서의 클라우드 도입
전 세계에 데이터 센서가 존재->글로벌 진출을 용이하게 할 수 있음, 특정 국가 진출 시 초기 비용 안들이고 테스트 가능

~클라우드 컴퓨팅 적용 사례
빅데이터는 클라우드를 가장 많이 사용하는 분야 중 하나
빅데이터 - 페타 바이트 수준!
빅데이터를 저장하고 분석하기 위해서는 엄청난 양의 it 자원이 필요

~클라우드를 활용한 인공 지능
- GPU 서버, SaaS
딥 러닝으로 얼굴분석. 얼굴인식, 비디오 분석, 텍스트 추출 등을 저렴하게 제공
인공지능을 활용한 서비스를 직접 구현하려면 빅데이터와 높은 수준의 기술력이 필요
~클라우드를 활용한 로보틱스
-로봇의 동작을 처리하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 파워가 필요

~기업에서 원하는 클라우드 역량

머신러닝 엔지니어.
Docker, Kuberness

클라우드 자격증. ->udemy 과정 (영어로들어야댐;;) 22000원으로 할인할 때 구매하자.