클라우드 플랫폼 기초

클라우드 플랫폼은 인터넷을 통해 제공되는 주문형 컴퓨팅 서비스입니다. 직접 하드웨어를 구매하고 유지 관리하는 대신, 공급자로부터 서버, 저장 공간, 데이터베이스와 같은 리소스를 임대합니다.

AI SaaS(서비스형 소프트웨어)에서 클라우드 플랫폼은 반드시 필요합니다. 복잡한 AI 모델을 실행하고 대규모 데이터 집합을 관리하는 데 필요한 막대한 컴퓨팅 성능과 유연한 인프라를 제공하기 때문입니다.

클라우드 플랫폼은 AI SaaS에 어떤 혁신을 가져올까요?

• 확장성: 과도하게 리소스를 미리 확보하지 않고도 변동하는 사용자 수요와 데이터 처리 요구에 쉽게 대응합니다.
• 비용 효율성: 대규모 초기 자본 지출(CapEx)에서 사용한 만큼 지불하는 운영 비용(OpEx) 모델로 전환할 수 있습니다.
• 전 세계 도달 범위: 전 세계 사용자가 있는 곳과 가까운 위치에 AI 애플리케이션을 배포하여 지연 시간을 줄이고 성능을 향상합니다.
• 관리형 서비스: 서버 관리가 아니라 AI 구축에 집중할 수 있습니다. 클라우드 공급자가 유지 관리, 업데이트, 보안을 담당합니다.

세 주요 기업이 클라우드 컴퓨팅 분야를 주도하고 있으며, 각 기업은 AI SaaS와 관련된 종합적인 서비스 제품군을 제공합니다.

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Cloud Platform (GCP)
• Microsoft Azure

핵심 기능은 비슷하지만 구체적인 AI/ML 서비스, 가격 정책, 생태계 통합 방식에는 차이가 있을 수 있습니다.

AWS는 가장 큰 클라우드 공급자이며 AI SaaS 개발을 위한 다양한 서비스를 제공합니다.

• Amazon EC2: 애플리케이션 로직과 AI 모델을 실행하기 위한 가상 서버입니다.
• Amazon S3: 대량의 데이터를 위한 높은 확장성의 객체 저장소입니다(예: 학습 데이터, 모델 산출물).
• Amazon SageMaker: 머신 러닝 모델을 대규모로 구축, 학습, 배포할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다.
• AWS Lambda: 이벤트에 응답하여 코드를 실행하는 서버리스 컴퓨팅으로, 가벼운 AI 추론 작업에 적합합니다.

Google Cloud Platform은 Google의 AI 및 데이터 전문성을 활용하여 AI SaaS를 위한 강력한 도구를 제공합니다.

• Google Compute Engine: 유연한 컴퓨팅 리소스를 제공하는 가상 머신입니다.
• Google Cloud Storage: AI 데이터 집합과 애플리케이션 자산을 위한 확장 가능하고 내구성 높은 객체 저장소입니다.
• Vertex AI: Google의 여러 AI 서비스를 통합하여 ML 모델을 구축, 배포, 확장할 수 있는 통합 플랫폼입니다.
• Cloud Functions: 이벤트 기반 애플리케이션과 마이크로서비스를 위한 서버리스 실행 환경입니다.

Microsoft Azure는 강력한 AI 기능을 갖춘 견고한 엔터프라이즈 중심 클라우드 플랫폼을 제공합니다.

• Azure Virtual Machines: 다양한 작업 부하에 맞게 구성할 수 있는 가상 서버입니다.
• Azure Blob Storage: 이미지, 동영상, 대규모 데이터 집합과 같은 비정형 데이터를 위한 객체 저장소 솔루션입니다.
• Azure Machine Learning: 데이터 준비부터 모델 배포까지 ML 수명 주기 전반을 지원하는 플랫폼입니다.
• Azure Functions: 인프라를 관리하지 않고도 작은 코드 조각을 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다.

공급자와 관계없이 다음과 같은 기본 개념을 접하게 됩니다.

• 리전: 클라우드 공급자가 데이터 센터를 운영하는 지리적 위치입니다(예: US East, Europe West).
• 가용 영역(AZ): 한 리전 내에서 서로 격리된 위치로, 다른 AZ의 장애와 독립적으로 운영되도록 설계되었습니다. 높은 가용성을 제공합니다.
• 가격 모델: 일반적으로 사용한 만큼 지불하며(사용한 항목에 대해서만 비용 지불), 예약 용량이나 지속적인 사용량에 할인이 적용되는 경우가 많습니다.

적합한 클라우드 공급자를 선택하는 것은 AI SaaS를 위한 전략적 결정입니다. 다음 요소를 고려하십시오.

• 기존 생태계: 이미 한 공급자의 다른 서비스(예: Microsoft 365, Google Workspace)를 사용하고 있습니까?
• 특정 AI/ML 서비스: 한 공급자가 제품에 꼭 필요한 고유한 AI 서비스나 사전 학습 모델을 제공합니까?
• 비용 최적화: 서비스별 가격, 데이터 전송 비용, 적용 가능한 할인을 비교합니다.
• 규정 준수 및 데이터 상주: 공급자가 업계와 대상 지역의 규제 요구 사항을 충족하는지 확인합니다.
• 커뮤니티 및 지원: 문서, 개발자 커뮤니티, 고객 지원 옵션을 평가합니다.

이제 클라우드 플랫폼과 AI SaaS를 구축하고 배포하는 데 클라우드 플랫폼이 어떤 중요한 역할을 하는지에 대한 기본적인 이해를 갖추었습니다.

주요 공급자인 AWS, GCP, Azure와 AI를 위한 핵심 서비스를 살펴보고, 리전과 가격 정책 같은 필수 클라우드 개념도 알아보았습니다. 적합한 플랫폼을 선택하려면 각 공급자의 강점과 자신의 구체적인 요구 사항을 비교해야 합니다.

다음에는 일관된 배포를 위해 컨테이너화를 사용하여 애플리케이션을 패키징하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다!