가상 머신 (VM : Virtual Machine) 이란?
- 실재하는 컴퓨터 상에 소프트웨어로 논리적으로 만들어낸 컴퓨터
- 하나의 물리 자원 (컴퓨터) 위에 하나의 환경(OS)만 있는 것을 효율화하고자 기상화층을 만들고 그 위에 OS를 새로 설치하는 기법
실제로 있는 컴퓨터 시스템을 여러 명의 사용자가 동시에 사용할 수 있게 하기 위해서. (효율성 ↑) 따라서 하나의 컴퓨터를 여러 명의 사용자가 동시에 사용할 수 있도록 여러 대의 작은 컴퓨터로 분할 사용하거나, 운영체계나 하드웨어 등의 구성을 달리하여 운영하고자 할 때 주로 사용된다.
장단점
- 사용자는 자신만이 콘솔, 디스크, 프린터 등을 갖춘 온전한 컴퓨터 시스템을 갖고 혼자서 사용하고 있는 것처럼 느끼게 된다.
- 1대의 컴퓨터상에서 여러 개의 시스템을 동작시키는 것이 가능하므로 새로운 시스템의 개발 등에 유리하지만 성능이 저하한다는 결점이 있다.
가상화 vs 클라우드
- 가상화는 하드웨어에서 기능을 분리하는 기술
- 클라우드는 이러한 분할을 사용하는 기술
- 가상화와 클라우드는 비슷한 개념처럼 보여서 혼동하기 쉽지만 가상화만 이루어진 것은 클라우드라고 할 수 없고, 클라우드는 가상화 이후에 이루어지는 것이라 보면 된다.
가상화 (virtualization)
- 가상화 기술은 기업 IT 인프라 관리비 절감, 애플레이케이션 배포의 용이성, 기존 서버 활용 및 통합 등 많은 장점을 가지고 있다.
- 가상화가 필요한 경우는 첫째, 물리적으로 다른 시스템들을 논리적으로 통합하거나, 둘째 하나의 물리적 시스템을 논리적으로 분할할 때이다.
- 첫째의 경우는 주로 여러 대의 분리된 컴퓨터들이 있을 때, 사용하지 않는 여러 대의 컴퓨터를 하나의 컴퓨터처럼 보이도록 만들어주는 역할을 한다.
- 둘째의 경우는 하나의 컴퓨터 자원을 여러 개로 분할해서 마치 여러 대의 컴퓨터처럼 보이게 한다.
클라우드 (cloud)
- 기업 내에 서버와 저장 장치를 두지않고 외부에 아웃소싱해 쓰는 서비스를 의미한다.
- 빅데이터를 클라우드로 관리하면 분석과 활용이 용이하다, 예상치 못한 트래픽 폭주를 염려해 과도한 설비 투자를 할 필요도 없다.
- 클라우드 서비스는 데이터를 보관하는 장소에 따라 퍼블릭 (개방형) 클라우드와 프라이빗 (폐쇄형) 클라우드로 나뉜다.
- 클라우드 업체의 데이터 센터에 보관하면 퍼블릭 클라우드, 기업 안이나 데이터센터의 독립된 서버에 보관하면 프라이빗 클라우드로 볼 수 있다.
- 퍼블릭 클라우드 서비스를 선택하면 모든 인프라를 클라우드 업체를 통해 제공받는다. 자체 인프라가 빈약한 스타트업(신생 벤처기업) 대부분이 퍼블릭 클라우드를 이용한다. 퍼블릭 클라우드의 최대 장점은 빅데이터 분석에 있다. 분석에 필요한 인프라를 자유롭게 확장할 수 있다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트 같은 클라우드 기업들은 서버와 같은 하드웨어뿐만 아니라 클라우드에서 사용할 수 있는 빅데이터 분석, AI 개발 도구를 함께 제공하고 있다.
- 프라이빗 클라우드를 고르면 기업이 직접 클라우드 환경을 구축해야 한다. 기업이 원하는 클라우드 환경을 자유롭게 구축할 수 있는 게 장점이다. 데이터가 외부로 유출될 우려가 크지 않다는 점도 이 서비스의 마케팅 포인트 중 하나다. 남들과 시스템을 나눠 쓰지 않는 만큼, 보안 유지가 쉽다는 논리다. 단점도 뚜렷하다. 자체 서버를 구축해야 해 도입 비용이 비싸다. 고성능 컴퓨팅 자원 등을 자유롭게 확장하지 못해 빅데이터 분석력이 떨어진다.
서버 vs VM
- 서버는 인터넷 초창기에 이용되던 서비스로, 물리적인 서버를 사거나 임대하여 웹 서비스 등을 하는 방식
- 최근에는 VM 또는 컨테이너를 할당받아서 사용하는 것이 흔해졌다.
- 전체 가상화가 되어있는 클라우드 서비스를 SDDC(Software Defined Data Center)라고 하는데, 아마존 웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 Azure, 삼성SDS 클라우드 등이 있다.
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