상명대학교 / 서광규 교수
분산 클라우드란 대형 데이터센터를 중심으로 사용자들이 데이터와 어플리케이션을 저장하는 집중형 클라우드와 달리, 분산된 여러 컴퓨터와 디바이스를 연결하여 데이터와 어플리케이션을 저장하는 방식의 클라우드 서비스를 말한다. 고객들이 밀집해 있는 지역에 더 많은 데이터 저장공간과 데이터 트래픽을 보내 줄 수 있도록 중앙에 있던 하드웨어를 해당지역으로 분산하는 것도 하나의 분산 클라우드로 포함된다. 각종 센서와 로봇 등이 많이 모여있는 공장에서 운영되는 클라우드 서비스 역시 분산형 클라우드라 할 수 있다. 기존 클라우드와 달리 분산형 클라우드는 중앙으로 데이터가 오가지 않아도 되기 때문에 효율적이고 빠른데다 보안에도 강점을 갖고 있다.
분산 클라우드는 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 서비스로서 퍼블릭 클라우드 인프라를 여러 위치, 이를테면 현재 이용 중인 클라우드 제공업체의 데이터 센터, 다른 클라우드 제공업체의 데이터 센터, 타사 데이터 센터 또는 코로케이션 센터, 온프레미스 등에서 실행하고 하나의 제어 플레인에서 모두 관리할 수 있게 한다.
이처럼 분산된 퍼블릭 클라우드 서비스를 중앙에서 집중 관리함으로써 해당 기업의 성능, 규제 준수 등과 관련된 요구사항에 가장 부합하는 클라우드 위치 및 환경이 혼합된 형태에서 애플리케이션, 또는 개별 애플리케이션 컴포넌트를 배치하고 실행할 수 있다. 분산 클라우드는 하이브리드 클라우드 또는 멀티 클라우드 환경에서 일어날 수 있는 운영 및 관리상의 불일치 요소를 해결한다.
무엇보다도 분산 클라우드는 이상적인 에지 컴퓨팅의 기반을 마련한다. 즉, 데이터가 생성되는 위치와 가까운 곳에서 서버와 애플리케이션을 실행할 수 있다. 분산 클라우드 및 에지 컴퓨팅은 대개 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 원격 통신(telco) 등 방대한 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 각종 산업분야에 적용되고 있다.
분산 컴퓨팅은 애플리케이션 컴포넌트가 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터에 흩어져 있는 상태에서 메시징 또는 API를 통해 통신하는 방식이다. 전반적인 애플리케이션 성능을 향상하거나 컴퓨팅 효율을 극대화하는 데 그 목적이 있다.
분산 클라우드는 여기서 더 나아가 퍼블릭 클라우드 제공업체의 컴퓨팅 스택 전체를 고객이 필요로 하는 모든 위치에 분산시킨다. 고객의 온프레미스 데이터 센터나 프라이빗 클라우드, 또는 하나 이상의 오프프레미스 퍼블릭 클라우드 데이터 센터(해당 클라우드 제공업체의 소유일 수도, 아닐 수도 있음)도 가능하다.
사실 분산 클라우드는 클라우드 제공업체의 중앙 관리형 클라우드를 지리적으로 분산된 마이크로 클라우드 사이트로 확장하는 것이다. 클라우드 제공업체는 여전히 모든 분산 인프라의 운영, 업데이트, 거버넌스, 보안, 안정성을 중앙에서 통제한다. 그리고 고객은 중앙 관리형 클라우드 서비스, 모든 위치에 있는 위성 사이트 등 모든 것을 단일 클라우드처럼 액세스하고, 단일 제어 플레인에서 모두 관리한다.
에지 컴퓨팅은 데이터가 생성되는 곳과 물리적으로 최대한 가까운 곳에 애플리케이션 워크로드를 배치하고 실행하는 것이다. 이를테면 사용자가 휴대폰, 바코드 스캐너 등의 디바이스를 다루는 곳, 또는 보안 카메라나 머신 센서와 같은 IoT 디바이스가 데이터를 수집하고 생성하는 곳 등이다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 중앙의 클라우드 데이터 센터로 옮겨 처리한 다음 그 결과를 의사결정 지원 또는 프로세스 자동화를 위해 필요한 위치로 다시 가져오는 게 아니라, 데이터가 생성되는 곳에서 컴퓨팅을 수행한다. 따라서 에지 컴퓨팅은 방대한 데이터를 초고속으로, 또는 실시간으로 처리해야 하므로 레이턴시 단축이 무엇보다 중요한 사용 분야에서 필수 조건으로 각광받고 있다.
분산 클라우드 아키텍처 없이 에지 컴퓨팅을 구현할 수 있으니 분산 클라우드가 있으면 에지 애플리케이션을 훨씬 더 용이하게 배치하고 관리할 수 있다.
본 고에서는 국제 표준화 문서인 ITU-T Y.3508 Cloud computing - Overview and high-level requirements of distributed cloud에서 제시하고 있는 분산 클라우드의 개요 및 고수준의 요구 사항에 대하여 기술하기로 하는데, 분산 클라우드의 기본 용어에 대한 설명은 다음과 같다.
? 클라우드 서비스 이미지:
가상머신이나 컨테이너의 상태정보를 담고 있는 실행코드이다. 상태 정보에는 프로그램 카운터, 레지스트리, 디스크 볼륨 번호, 디스크 볼륨 크기, 메모리 스택 및 할당된 메모리 정보와 같은 시스템의 실행 상태, 디스크 상태 및 메모리 상태가 포함된다. 클라우드 서비스 이미지에는 운영 체제, 라이브러리, 데이터 파일, 애플리케이션 등이 포함된다.
? 코어 클라우드(core cloud):
네트워크 에지에서 자원을 포함한 자원 풀을 관리하고 클라우드 서비스를 가능하게 하는 클라우드 컴퓨팅이다. 코어 클라우드에서 활성화된 클라우드 서비스는 클라우드 서비스 공급자(CSP)에 의해 제공된다.
? 분산 클라우드:
물리적 또는 가상 리소스 풀 간의 상호 작용을 통해 제한된 대역폭에서 짧은 대기 시간과 실시간 처리로 클라우드 서비스를 활성화하기 위해 네트워크 가장자리에 클라우드 기능 유형을 배포한다.
? 에지 클라우드(edge ??cloud):
클라우드 서비스를 가능하게 하는 소용량 리소스를 사용하여 클라우드 서비스 고객(CSC)이 액세스하는 네트워크 에지에 배포되는 클라우드 컴퓨팅이다. 에지 클라우드에서 활성화된 클라우드 서비스는 클라우드 서비스 범주에 따라 클라우드 서비스 공급자(CSP)가 제공하는 경량 클라우드 서비스이다. 경량 클라우드 서비스는 작은 용량의 자원을 사용하여 기지국, 게이트웨이 등의 에지 클라우드에 적합하도록 클라우드 서비스의 기능을 재구성하는 클라우드 서비스의 일부를 의미한다.
? 지역 클라우드:
핵심 클라우드에서 특정 지리적 지역까지 호스팅되는 클라우드 컴퓨팅이다. 지역 클라우드에서 활성화된 클라우드 서비스는 클라우드 서비스 공급자(CSP)가 제공하는 코어 클라우드의 전체 또는 부분 클라우드 서비스이다.
* 이 원고는 국제표준문서인 “ITU-T Y.3508 (2019) Cloud computing - Overview and high-level requirements of distributed cloud”를 토대로 작성되었음
1. 분산 클라우드 개요
1-1. 분산 클라우드 개념
클라우드 컴퓨팅은 셀프 서비스 프로비저닝 및 주문형 관리를 통해 공유 가능한 물리적 또는 가상 리소스의 확장 가능하고 탄력적인 풀에 대한 네트워크 액세스를 가능하게 하는 패러다임이다. 클라우드 인프라가 요구되는 사물인터넷(IoT), 증강현실(AR)/가상현실(VR), 인공지능(AI), 5G 응용 도메인 등의 서비스가 점차 증가하고 있으며, 특히 안전 및 감시 애플리케이션을 위해 도메인의 실시간 서비스 역시 수요가 증가하고 있다.
클라우드 컴퓨팅은 (i) 클라우드 서비스 공급자(CSP)와 클라우드 서비스 고객(CSC) 간의 네트워크 대기 시간, (ii) 데이터 센터의 부하 정체로 인해 실시간 서비스를 지원하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 과제를 해결하려면 실시간 서비스 제공을 충족하기 위해 인근 CSC에 클라우드 서비스를 제공하는 것이 필요하다. 또한 부하 정체를 위해 CSC가 액세스하는 네트워크 에지에 클라우드 기능 유형을 배포하는 것이 필요하다.
이 문서에서는 물리적 또는 가상 자원 풀 간 연동을 통해 제한된 대역폭에서 짧은 대기 시간과 실시간 처리를 갖춘 클라우드 서비스를 가능하게 하기 위해 클라우드 기능 유형을 네트워크 가장자리에 배포하는 분산 클라우드를 소개한다.
그림 1은 분산 클라우드의 개념을 보여준다. 분산 클라우드에는 클라우드 기능 유형을 충족하는 코어, 지역 및 에지 클라우드가 포함된다. 클라우드 서비스는 코어, 지역 및 에지 클라우드에 배포되어 서로 연동되며 위치 투명성을 위해 CSC에 단일 시스템 보기를 제공한다. 따라서 분산형 클라우드는 CSC의 클라우드 서비스 액세스에 대한 짧은 대기 시간과 빠른 응답을 제공하여 다양한 영역의 실시간 서비스에 대한 요구를 충족시킨다.
글로벌 관리는 CSC의 요구에 맞게 분산된 클라우드 리소스와 클라우드 서비스 배포를 모두 적절하게 조작한다. 분산형 클라우드 리소스는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크의 물리적 또는 가상 리소스와 같은 코어, 지역 및 에지 클라우드의 집계된 인프라이다.
[그림1. 분산 클라우드 개념]
? 코어 클라우드(CC):
CC는 분산된 클라우드에서 클라우드 자원을 제어하기 위한 대규모 자원 용량과 글로벌 관리 지점을 갖는다. 코어 클라우드는 높은 컴퓨팅 집약성과 지리적 독립성을 갖춘 클라우드 서비스를 지원한다.
? 지역 클라우드(RC):
RC는 로드 공유 및 서비스 품질 향상을 위해 코어 클라우드의 특정 지역에 선택적으로 배포된다. 지역 클라우드는 코어 클라우드의 글로벌 관리에 의해 제어되는 지역의 클라우드 서비스 요청을 처리한다. 지역 클라우드는 특정 지역의 CSC에 대한 맞춤형 클라우드 서비스를 실행하여 코어 클라우드보다 낮은 대기 시간을 지원한다. CSC에서 지역 클라우드까지의 네트워크 지연 시간은 CSC에서 코어 클라우드까지의 네트워크 지연 시간보다 낮고, 코어 클라우드와 지역 클라우드 간의 클라우드 서비스 실행 시간 차이는 무시할 수 있는 수준이라고 가정한다. 지역 클라우드는 클라우드 서비스의 버퍼링 로드와 코어 클라우드의 데이터 캐싱을 수행하고 이를 지역의 CSC에 제공한다.
? 에지 클라우드(Edge cloud):
에지 클라우드는 CSC가 접속하는 네트워크의 에지에 배포되며 리소스 용량이 작다. 에지 클라우드에는 의도적으로 전문적인 하드웨어 리소스가 필요하다. 즉, 에지 클라우드의 리소스는 공간이나 전력의 제한으로 인해 제한된다. 에지 클라우드는 CSC의 클라우드 서비스 요구 사항 및 배포 환경 조건에 따라 물리적 리소스와 가상 리소스를 포함하는 다양한 리소스 구성과 클라우드 기능 유형을 가질 수 있다.
그림 2는 머신러닝(ML) 서비스의 경우 분산 클라우드에서 실시간 서비스를 제공하는 예를 보여준다. 이 예에는 4단계가 있다.
? 1단계 ? 수집:
최종 장치 1은 센서 데이터를 코어 클라우드에 있는 ML 훈련 서비스의 엔드포인트로 전송하여 데이터를 훈련한다.
? 2단계 ? 훈련:
ML 훈련 서비스는 데이터를 훈련하고 핵심 클라우드에서 훈련된 규칙을 얻는다.
? 3단계 ? 캐싱:
훈련된 규칙이 코어 클라우드에서 지역 클라우드로 캐시된다. 훈련된 규칙은 에지 클라우드 1과 2에 캐시된다.
? 4단계 ? 예측:
엔드 디바이스 1과 2가 센서 데이터를 에지 클라우드 1과 2로 전송한 다음 에지 클라우드 1과 2가 실시간 처리로 ML 예측을 수행한다. 예측 결과는 엔드디바이스 1, 2에 빠르게 전달된다.
ML 예측 서비스도 에지 클라우드 없이 코어 클라우드에서 처리된다면 CSC의 최종 장치는 지연 시간이 긴 코어 클라우드로부터 예측 결과를 수신하게 된다. 그림 2의 예는 분산 클라우드가 짧은 대기 시간과 실시간 처리를 제공하여 에지 클라우드의 클라우드 서비스에 어떻게 이점을 제공하는지 강조한다.
[그림2. 머신러닝 서비스의 경우 분산 클라우드에서 실시간 서비스를 제공하는 예시]
이 예에서는 최종 장치에서 에지 클라우드까지의 네트워크 대기 시간이 최종 장치에서 코어 클라우드까지의 네트워크 지연 시간보다 훨씬 낮고 ML 예측 서비스의 실행 시간이 ML 학습 서비스 보다 빠르다고 가정한다.
1-2. 분산 클라우드 특징
클라우드 컴퓨팅의 특성은 다음과 같이 분산 클라우드에 계승된다.
? 광범위한 네트워크 액세스
? 측정된 서비스
? 멀티 테넌시
? 주문형 셀프 서비스
? 빠른 탄력성과 확장성
? 자원 풀링
분산 클라우드에는 다음과 같은 추가 특성도 있다.
? 분산 클라우드 리소스: 분산 클라우드의 리소스는 다양한 유형의 데이터 센터, 기지국 및 IoT 게이트웨이에 지리적으로 분산되어 있다. 분산된 클라우드 리소스는 다양한 물리적 및 가상 리소스를 동적으로 사용하여 CSC 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 풀링된다.
? 이기종 인프라: 분산형 클라우드는 코어/지역 클라우드의 리소스 용량이 크고 에지 클라우드의 리소스 용량이 작은 다양한 규모의 인프라를 갖는다. 분산형 클라우드는 CSC에 다양한 서비스를 제공하기 위해 이기종 인프라를 단일 시스템으로 활용해야 한다.
? 상황 인식 네트워크: 분산 클라우드는 CSC의 상황 정보에 따라 주문형 네트워크 제어를 제공한다. 상황 인식 네트워크를 통해 에지 클라우드에 미러링된 클라우드 서비스가 CSC에 직접 제공된다. 상황 정보에는 클라우드 서비스 상황 정보와 네트워크 서비스 상황 정보가 포함된다. 클라우드 서비스 컨텍스트 정보의 예로는 클라우드 용량, 리소스 사용량, 서비스 ID/이름, 서비스 위치, 이웃 상태 등이 있다. 네트워크 서비스 컨텍스트 정보의 예로는 대기 시간, 대역폭, 서비스 품질(QoS), 라우팅 경로 등이 있다.
? 민첩한 서비스: 클라우드 서비스를 분산된 클라우드 리소스에 신속하게 배포하고 쉽게 개발할 수 있다. 개발된 클라우드 서비스는 다양한 유형의 분산 클라우드 리소스에 걸쳐 온디맨드 방식으로 신속하고 동적으로 제공될 수 있다.
? 자율 관리: 분산 클라우드는 분산 클라우드 리소스 관리를 위한 코어 클라우드와 에지 클라우드를 위한 자율 리소스 관리 기능을 갖춘 클라우드 서비스에 전역 관리 기능을 갖추고 있다. 에지 클라우드(Edge Cloud)는 분산 클라우드의 글로벌 관리 시스템이 적용되지 않는 경우 자체 리소스 및 서비스를 관리할 수 있다.
1-3. 분산 클라우드의 구성 모델
분산형 클라우드의 특성을 지원하려면 클라우드 컴퓨팅이 인근 CSC에 분산되어야 한다. CSC의 요구 사항과 분산 클라우드의 특성에 따라 클라우드 서비스는 네트워크 기능을 갖춘 에지, 지역 및 코어 클라우드 중 하나 이상의 클라우드에 배포된다. CSC의 요구 사항을 충족하는 각 클라우드 서비스에 대해 네트워크 리소스는 공유된 물리적 네트워크 인프라 위에서 여러 논리적 네트워크를 실행할 수 있도록 하는 네트워크 슬라이싱을 통해 할당된다.
[그림3. 분산 클라우드의 에지, 지역, 코어 클라우드 구성]
표 1은 코어 클라우드, 지역 클라우드, 에지 클라우드 중 2개 이상의 클라우드를 구성하는 분산 클라우드의 일반적인 모델을 설명한다. 그림의 최종 장치는 휴대폰, 개인용 컴퓨터(PC), 노트북 등 CSC의 장치를 나타낸다.
[표1. 분산 클라우드 구성 모델]
참 고 문 헌
- ITU-T Y.3508 (2019) Cloud computing - Overview and high-level requirements of distributed cloud
- ITU-T Y.3500 (2014), Information technology ? Cloud computing ? Overview and vocabulary
- ITU-T Y.3502 (2014) Cloud computing ? Reference architecture
- ITU-T Y.3511 (2014), Framework of inter-cloud computing
- ITU-T X.1601 (2015) Security framework for cloud computing
- ITU-T X.1642 (2016), Guidelines for the operational security of cloud computing
- https://www.ibm.com/kr-ko/topics/distributed-cloud
- 인민교, 이강찬, 이승윤, 분산 및 에지 클라우드 기술 표준 동향, 전자통신동향분석 제39권 제3호, pp. 70-78, 2024년 6월
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K-ICT 클라우드혁신센터의 저작물인 『국제표준문서에서 분산 클라우드의 개요 및 고수준의 요구 사항』은 K-ICT 클라우드혁신센터에서 상명대학교 서광규 교수에게 집필 자문을 받아 발행한 전문정보 브리프로, K-ICT 클라우드혁신센터의 저작권정책에 따라 이용할 수 있습니다.
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