ABOUT ME

-

Today
-
Yesterday
-
Total
-
  • <Linux 마스터 2급> 활용 기술
    Linux 마스터 2급 2021. 11. 29. 23:59

    ■리눅스 서버 분야

    1. 서버 가상화

    가상화는 단일의 물리적인 IT 자원이 동시에 다수의 논리적인 IT 자원으로 사용될 수 있도록 하는 기술

    (테스크톱 가상화, 서버 가상화, 스토리지 가상화, 네트워크 가상화)

    · 서버를 구성하는 모든 자원의 가상화

    · 하나의 물리적 서버 호스트에서 여러 개의 운영체제를 게스트로 실행할 수 있게 해주는 소프트웨어 아키텍처

    · 여러 개의 애플리케이션, 미들웨어 및 운영체제들이 서로 영향없이 동시에 사용 가능

    · 하이퍼바이저는 기존의 물리적인 머신의 자원을 추상하여 가상머신상에서 운영

     

    서버 가상화의 목적

    · 서버들을 하나의 서버로 통합하여 물리서버 및 공간 절감

    · 하나의 서버가 오작동하더라도 다른 서버에서 동일 애플리케이션 구동 가능(리던던시(redundancy) 확보)

    · 서버 자원 통합 운영으로 하드웨어 가용성 증가

    · 체계적이고 안정적이므로 업무 연속성 확보

    · 손쉬운 이중화(HA) 구성과 유연한 자원 할당으로 시스템 가용성과 안정성 확보

    · 통합하여 구축하므로 중복 투자 낭비 및 예산 절감

     

    하이퍼바이저(Hypervisor)

    · 가상머신과 하드웨어 사이에 위치하며 다수의 가상머신들이 동작하게 해줌

    · 하드웨어 자원(CPU, Memory)을 각 가상머신에 논리적으로 분할 할당하며 이들의 스케줄링을 담당

    · 하드웨어 자원을 공유함에 있어 가상머신 간의 고립화를 보장

    · 운영 방식에 따라 native 방식과 hosted 방식으로 나뉨

      - native 방식 : 하드웨어에 직접 설치해서 실행 ex) Xen, KVM, Xen Server, ESXi 등

      - hosted 방식 : 일반 애플리케이션처럼 프로그램으로 실행 ex) Virtual Box, VMware work-station 등

    Xen · 케임브리지 대학교에서 개발 시작되어 2003년에 첫 버전 발표
    · 리눅스 기본 커널에 포함
    · 기본 저장소(repository)를 이용한 yum 설치 가능
    · KVM과 호환되는 가상 장치 관리자 사용
    · 네트워크 MAC 주소 고정 가능
    · Xen 설치 후 Xen 커널로 부팅 필요
    · 반가상화 및 전가상화 모두 지원
    KVM · Qumranent에서 개발한 하이퍼바이저
    · x86 시스템 기반으로 CPU 전가상화 방식 사용
    · 리눅스 기본 커널 포함
    · 기본 저장소(repository)를 이용한 yum 설치 가능
    · Xen과 호환되는 가상 장치 관리자 사용
    · 네트워크 MAC 주소 고정 가능
    · KVM 및 KVM 모듈 설치 후 관련 모듈 로딩 필요
    Virtual Box · 이노테크가 개발, 오라클이 상용, 사유 S/W 개발
    · 리눅스 기본 커널에 포함되지 않음
    · 일반버전은 추가 repository 설치를 통한 yum 사용 가능
    · 설치 후 관련 모듈 로딩 필요
    · 독자적인 가상 장치 관리자 사용
    · 다른 하이퍼바이저의 가상 장치 관리자에 비해 디자인 우수
    · 전가상화만 지원
    · 대용량의 가상머신 생성 시에도 빠르게 설치 가능
    · Mac OS 지원

     

    2. 클라우드 컴퓨팅

    · 공유 구성이 가능한 컴퓨팅 리소스를 통합 운영하여 어디서나 간편하게 요청에 따라 네트워크를 통해 접근하는 것을 가능하게 함

    · 사용자의 개별 관리 화면을 통해 서비스 이용

    · 다양한 디바이스를 통해 서비스에 접속

    · 사업자의 컴퓨팅 리소스를 여러 사용자가 공유하는 형태로 이용

    · 필요한 만큼 스케일업(처리능력 높이는 것), 스케일다운(처리능력 낮추는 것)이 가능

    · 이용한 만큼 요금이 부과되어 중량 측정 가능한 서비스

    장점

    · S/W와 데이터를 통합관리함으로써 S/W 업데이트 작업 및 데이터 유지보수 효율성을 높여 비용 절감 가능

    · 필요할 땐 확장하고, 필요하지 않을 땐 축소함으로 유연한 활용 가능

    · 자체 시스템을 구축할 때 보다 낮은 가격에 가용성이 높은 환경 사용 가능

    · 시스템을 신속하게 구축 가능

    서비스 종류

    IaaS(Infrastructure as a Service)

      - 서버나 스토리지 같은 하드웨어 자원만을 임대

      - 하드웨어를 보유하지 않고 서버와 스토리지 등의 리소스와 기능 사용 가능

      - 언제나 신속하게 자원 추가나 삭제 가능

      - 아마존이 제공하는 EC2

    PaaS(Platform as a Service)

      - S/W 서비스를 개발하기 위한 플랫폼을 제공

      - 사용자는 클라우드 사업자가 제공하는 개발환경을 이용하여 환경 구축의 수고를 덜고 단기간의 서비스 개발 가능

      - 구글 앱 엔진

    SaaS(Software as a Service)

      - 클라우드 환경에서 동작하는 응용 프로그램을 서비스 형태로 제공

      - 필요한 기능을 필요한 기간만큼 임대하는 방식

      - 네이버메일, G메일, 네이버 클라우드, 구글 드라이브

    클라우드 서비스 모델

    사설 클라우드(Private Cloud)

      - 기업들이 자체적으로 데이터센터 안에 클라우드 환경을 구축해 사용

      - 자사의 네트워크에 직원용으로 구축

      - 자사의 정책에 맞춰 구축할 수 있지만 높은 기술력과 운영 능력이 필요하고 비용 소요

    공용 클라우드(Public Cloud)

      - 사업자가 시스템을 구축하고 네트워크를 통해 불특정 다수의 기업과 개인에게 서비스 제공

      - 개인의 운영 관리 부담이 적다

      - 기업 또는 개인의 방화벽 외부에 구축

    하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)

      - 사설 클라우드와 공용 클라우드를 동시에 제공

    구축환경

    오픈스택(Open Stack)

      - IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 오픈 소스 프로젝트

      - 5개의 코어 프로젝트(노바, 스위프트, 클랜스, 키스톤, 호라이즌, 퀀텀)가 유기적으로 연결되어 하나의 커다란 클라우      드 컴퓨팅 시스템을 구축

    클라우드 스택(Cloud Stack)

      - IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 오픈 소스 프로젝트

      - 시트릭스(Citrix)에서 오픈 소스로 공개

      - 클라우드 인프라 스트럭처를 만드는 네트워크, 스토리지, 컴퓨터들의 노드를 관리

      -  클라우드 서비스를 위한 자원의 배치, 관리, 클라우드 컴퓨팅 환경 구성을 하기 위해 사용

    유칼립투스(Eucalyptus)

      - IaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 오픈 소스 프로젝트

      - 아마존 EC2 API와 동일한 API를 쓰고 있고 완벽 호환

     

    3. 빅데이터

    · 기존 데이터베이스 관리 도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석 역량을 넘어서는 데이터

    3대 요소 : 규모, 다양성, 속도 중 두 가지 이상의 요소만 충족하면 빅데이터

    볼륨(volume)

    속도(velocity)

      - 속도에 따라 실시간 처리와 장기적인 접근으로 나뉨

      - 데이터의 수집, 저장, 분석 등이 실시간으로 처리되어야 함

      - 모든 데이터가 실시간 처리만을 요구하는 것은 아님

    다양성

      - 정형화 정도에 따라 정형, 반정형, 비정형으로 구분

      - 정형 데이터는 고정된 필드에 저장되는 데이터를 의미하며 일정한 형식을 가짐

      - 반정형 데이터는 XML이나 HTML 같이 메타데이터나 스키마 등을 포함

      - 비정형 데이터는 고정된 필드에 저장되지 않는 데이터(사진, 동영상, 메신저로 주고받은 내용, 위치정보, 통화내용)

    하둡

      - 대용량 데이터를 분산 처리할 수 있는 자바 기반의 오픈 소스 프레임워크

      - 분산 파일 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System)에 데이터를 저장하고 분산 처리 시스템인 맵리듀스를

        이용해 데이터 처리

      - 오픈 소스 프로젝트

      - x86 CPU에 리눅스 서버면 설치 가능

      - 데이터 저장 용량이 부족할 경우 필요한 만큼 리눅스 서버 추가

      - 하둡은 데이터의 복제본을 저장하기에 장애 발생 시에도 데이터의 복구 가능

      - 여러 대의 서버에 데이터를 저장하고, 각 서버에서 동시에 데이터를 처리

Designed by Tistory.