[ 01 ]
Compute
가상 머신, 베어메탈, GPU 인스턴스. vCPU와 메모리 단위로 원하는 스펙을 분 단위로 할당받는다.
Infrastructure as a Service.
물리 서버를 사지 않고, 데이터센터를 짓지 않고, 필요한 만큼 컴퓨팅·스토리지·네트워크를 빌려 쓰는 방식. 클라우드의 가장 낮은 계층이자, 모든 것의 토대.
01 · 클라우드 서비스 모델 스택
IaaS는 스택의 맨 아래에 있다
04
SaaS
Software — Gmail, Notion, Slack
사용자가 관리: 없음
03
PaaS
Platform — Heroku, App Engine
사용자가 관리: 애플리케이션 + 데이터
02
CaaS
Container — EKS, GKE, ECS
사용자가 관리: 앱 + 컨테이너 + 런타임
01
IaaS ◆
Infrastructure — EC2, Compute Engine, NCP Server
사용자가 관리: OS 이상 전부 / 제공자는 하드웨어·가상화만
02 · IaaS의 핵심 구성 요소
빌려 쓰는 네 가지
[ 02 ]
Storage
블록·오브젝트·파일 스토리지. 디스크처럼 붙이거나, 객체로 올리거나, 네트워크 파일 시스템으로 공유한다.
[ 03 ]
Network
VPC로 사설 네트워크를 긋고, 서브넷·라우팅·방화벽·로드밸런서로 트래픽을 통제한다.
[ 04 ]
Virtualization
하이퍼바이저(KVM, Xen, Hyper-V)가 물리 자원을 논리 자원으로 쪼개 여러 테넌트에게 분배한다.
03 · 장·단점
+ 얻는 것
- 자본지출(CapEx) → 운영비(OpEx). 서버 구매 대신 사용한 만큼만 지불.
- 탄력성(Elasticity). 트래픽 급증 시 인스턴스 수를 수 분 내 확장·축소.
- 글로벌 레이턴시. 전 세계 리전에 즉시 배포.
- 재해 복구. 여러 가용 영역(AZ)에 걸쳐 이중화 구성이 쉬움.
− 떠안는 것
- 운영 책임. OS 패치, 보안, 미들웨어는 여전히 사용자 몫.
- 비용 예측. egress 트래픽·IOPS 비용이 누적되면 On-Prem보다 비싸질 수 있음.
- 락인(Lock-in). 독자 서비스에 깊이 의존하면 이전이 어려움.
- 컴플라이언스. 금융·공공은 리전·데이터 주권 요건을 별도 검토해야 함.
04 · 언제 쓰면 좋은가
→ 트래픽이 예측 불가능한 스타트업 초기 서비스
→ 테스트·QA 환경을 짧게 올렸다 내리는 개발 팀
→ 다지역에 동시에 배포해야 하는 글로벌 SaaS
→ 재해 복구(DR) 사이트를 이중화하려는 엔터프라이즈
→ GPU·대용량 배치가 간헐적으로만 필요한 ML 워크로드