개발/백앤드
# [백엔드] 클라우드 서비스 정리
ForrestPark
2025. 1. 3. 09:27
서버 관리와 배포를 위해 사용되는 클라우드 서비스에 대해서 정리해 보겠습니다.
🤔 클라우드 서비스란?
✅ 클라우드는 물리적 서버(IDC, Internet data center) 없이 인터넷으로 사용가능한 서버 인프라이다.
- 많은 서버의 CPU, 메모리, 네트워크 대역폭 서비스
- 장비 문제시 다른 장비의 자원으로 손쉽게 교체 가능
- 서버 자원의 탄력적 제공
- AWS, AZURE, GCP(google)
- 1분 단위 과금기준
- 스팟 인스턴스 or 스팟 vm 서비스 : 유휴자원 서버 저렴한 사용 가능
💁♂️ 클라우드는 컴퓨팅 유형으로 분류됩니다.
1) IaaS(Infrasturcture as Service)
- 서버, 스토리지, 네트워킹 등 컴퓨팅 자원 사용
2) PaaS(Platform as a Service)
- 인프라 필요 없이 코드작성하면 환경 구성, 애플리케이션 구축에 집중가능,
- 서버 프로비저닝, 리소스 확장 및 인프라 관리 작업 처리
- Heroku, AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service, App Engine(GCP)
3) SaaS(Software as Service)
- 브라우저를 통한 애플리케이션 패키지 사용 서비스
- Google docs, MS 365, 어도비 크리에이티브 클라우드
💁♂️ AWS, Azure, GCP 기능비교
기능 | AWS | Azure | GCP |
---|---|---|---|
컴퓨팅 | EC2, Elastic Beanstalk | Virtual Machines,AKS | Compute Engine, Kubernetes |
스토리지 | S3, EBS, Glacier | Blob Storage, ADLS | Cloud Sorage, Cloud SQL |
데이터베이스 | RDS, DynamoDB,Redshift | Cosmos DB, Azure SQL | Cloud SQL, Bigtable |
네트워킹 | VPC, Route 53, DirectConnect | Virtual Network,ExpressRoute | Virtual Private Cloud, Cloud DNS |
관리& 거버넌스 | IAM, CloudWatch, CloudFormation | Azure Policy, Azure Monitor | IAM, Stackdriver, Deploymnet Manager |
인공지능 머신러닝 | SageMaker, Rekognition,Transcribe | Azure ML,Cognitive Service | Cloud AI Platform, Cloud ML Engine |
사물인터넷 | IoT Core, Greengrass | IoT Hub, IoT Central | IoT Core, Cloud IoT Core |
빅데이터 | Redshift,Kinesis,EMR | HDInsight, Data Lake | BigQuery, Dataflow, Dataproc |
개발자 툴 | CodeStar, CodeCommit, CodeBuild | Azure DevOps, Visual Studio | Cloud SDK, Cloud Code, Cloud Build |
📌 참고 1. 도서, Node.js백엔드 개발자 되기