컴퓨팅

컴퓨팅이란?

컴퓨팅의 기본 요소는 다음과 같습니다.

• CPU(중앙 처리 장치) 아키텍처 및 기능: CPU는 명령 실행 및 계산 수행 역할을 담당하는 컴퓨터의 핵심 구성요소로, 제어 장치, ALU(산술 논리 장치), 레지스터, 캐시 등 다양한 요소로 구성됩니다. CPU 아키텍처와 그 기능을 이해하는 일은 명령이 처리되고 계산이 수행되는 방식을 파악하는 데 매우 중요합니다.
• 명령 실행 및 처리 단계: 명령을 실행하고 처리하는 단계입니다. 명령은 컴퓨터에 전달되어 컴퓨터가 수행할 동작을 알려주는 지침입니다. 명령 수행 절차는 획득, 디코딩, 수행, 결과 저장 등 수많은 단계가 수반됩니다. 이러한 단계는 컴퓨터가 필요한 동작을 정확하고 효과적으로 이해하고 수행하도록 해줍니다.

• 메모리 계층 구조 및 스토리지 시스템: 메모리 계층 구조는 컴퓨터 내 메모리의 배열을 의미하며 캐시, 메인 메모리(RAM), 하드 드라이브나 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)와 같은 보조 스토리지 장치 등 다양한 레이어로 구성됩니다. 메모리 레이어마다 속도와 용량이 다르기 때문에 데이터의 액세스 및 저장을 최적화하기 위해서는 메모리 계층 구조와 스토리지 시스템을 이해해야 합니다.

이러한 원칙은 컴퓨터의 정보 처리, 명령 수행, 데이터 저장, 데이터 검색 방식을 이해하는 데 필요한 기초가 되며, 이러한 요소로 컴퓨팅이 구성됩니다.

컴퓨팅 기술과 패러다임은 컴퓨팅 수행을 위한 광범위한 접근 방식과 모델을 아우릅니다. 다음 예를 확인해 보십시오.

• 기존의 컴퓨팅 모델은 단일 스레드 처리로 명령을 순차적으로 실행하며 멀티 코어 프로세서를 사용한 멀티스레드로 병렬 처리를 지원합니다. SMP(Symmetric Multiprocessing)는 멀티 프로세서 또는 멀티 코어가 함께 작동하며 작업을 동시에 실행하여 성능이 개선됩니다.
• 병렬 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅은 여러 데이터를 동시에 처리하는 SIMD 아키텍처와 다른 데이터 집합에서 다른 명령을 실행하는 MIMD 아키텍처를 사용합니다. 클러스터 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능을 늘리기 위해 여러 컴퓨터를 연결하는 방식이며 그리드 컴퓨팅은 가상 슈퍼컴퓨터를 만들기 위해 분산된 리소스를 연결하는 방식입니다.

• HPC(고성능 컴퓨팅)는 복잡한 문제 해결을 위한 슈퍼컴퓨터 및 클러스터와 효율적인 컴퓨팅을 위한 가속기(GPU, FPGA 등)를 사용하며 기존 컴퓨터보다 빠르게 문제를 해결하기 위해 양자 역학을 활용하는 새로운 양자 컴퓨팅 분야와 관련이 있습니다.

이러한 컴퓨팅 기술과 패러다임은 컴퓨팅 역량 강화, 성능 개선, 복잡한 컴퓨팅 문제 해결을 위한 다양한 방식을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅 관련 컨텍스트에서 ‘컴퓨팅’이란 용어는 컴퓨팅 활동 수행을 위한 가상화된 리소스의 공급 및 관리를 의미합니다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅과 관련한 몇 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 가상화된 컴퓨팅 리소스는 VM(가상 시스템)과 컨테이너를 사용하여 애플리케이션 실행에 필요한 격리된 환경을 구축하는 것과 관련이 있습니다. VM은 전체 컴퓨터 시스템을 에뮬레이트하는 반면 컨테이너는 가벼우며 애플리케이션을 모든 종속성과 함께 패키징합니다. 컨테이너는 VM보다 효율성과 확장성이 우수하며 더 빠른 시작 시간을 지원하고 다양한 컴퓨팅 환경에서 간편한 이식이 가능합니다.

• IaaS(Infrastructure as a Service)는 컴퓨터 리소스를 클라우드에서 대여하는 것과 같습니다. 스토리지, 네트워킹, 컴퓨팅 성능 등의 요소가 포함됩니다. IaaS의 경우 사용자가 이러한 서비스를 이용하면서 원하는 운영 체제와 애플리케이션을 선택할 수 있습니다.

• 컴퓨팅 리소스의 탄력성과 확장성은 클라우드 컴퓨팅에서 필요한 컴퓨팅 성능을 간편하게 조정할 수 있다는 것을 의미합니다. 워크로드가 증가할 경우 리소스를 빠르게 더 추가할 수 있습니다. 워크로드가 감소할 경우 리소스를 줄이면 됩니다. 이러한 유연성으로 애플리케이션은 수요 변화에 따라 적절한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있습니다.

IoT(사물 인터넷)의 컨텍스트에서 ‘컴퓨팅’은 IoT 장치와 시스템이 수행하는 컴퓨팅 역량 및 처리를 의미합니다. IoT에서 컴퓨팅과 관련한 주요 요소는 다음과 같습니다.

• IoT 장치에 내장된 시스템은 리소스가 제한되고 저전력 환경에서 특정 작업에 최적화된 특수 컴퓨팅 장치입니다.

• IoT에서 엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능을 장치와 가까운 위치로 가져와 로컬 처리를 지원하고 대기 시간을 단축하며 대역폭 및 개인 정보 관련 문제를 해결합니다.

• IoT는 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 조합이 필요한 경우가 많습니다. 엣지 장치는 로컬 처리를 수행하고 클라우드 리소스는 스토리지, 컴퓨팅, 분석에 필요한 확장성을 제공합니다.

엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 결합되어 IoT 구축의 컴퓨팅 요구 사항을 충족하고 처리, 데이터 분석, 의사 결정을 통합합니다.

HPE는 최첨단 기술, 확장성, 보안을 제공하여 기업의 요구에 부응하는 광범위한 솔루션을 제공합니다. HPE의 주요 컴퓨팅 솔루션은 다음과 같습니다.

• HPE ProLiant 서버: 업계를 선도하고 적응력이 뛰어나며 안전한 이 서버는 다양한 워크로드를 지원하며 확장성과 신뢰성이 탁월합니다. HPE ProLiant 서버는 향상된 관리 기능을 통해 소규모 회사와 대규모 데이터 센터의 성능을 최적화합니다.
• HPE Superdome Flex: 미션 크리티컬 작업을 위한 고성능 컴퓨팅을 제공하는 HPE Superdome Flex는 스케일업 및 스케일아웃 기능을 통해 금융, 의료 및 연구 분야의 복잡한 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있습니다.
• HPE Apollo: HPE Apollo 솔루션은 HPC 및 대용량 데이터를 위한 확장 가능하고 에너지 효율이 높은 인프라를 제공합니다. 과학 연구, AI, 기계 학습에는 엄청난 처리 능력이 필요하므로 이러한 시스템은 성능이 뛰어납니다.
• HPE Edgeline: HPE의 엣지 컴퓨팅 솔루션은 컴퓨팅을 데이터 소스에 더 가까이 가져와 실시간 분석과 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 장치는 IoT, 산업, 엣지 AI 애플리케이션에 이상적입니다.
• HPE GreenLake: HPE GreenLake는 온프레미스 환경에 대한 종량제 결제 방식의 클라우드 서비스를 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터와 인프라를 제어하는 동시에 효율적으로 컴퓨팅 리소스를 늘릴 수 있습니다.
• HPE SimpliVity: 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 통합하는 단순한 하이퍼 컨버지드 인프라 아키텍처로, 뛰어난 데이터 경제성, 확장성, 관리를 통해 IT를 간소화하고 혁신을 가속화합니다.
• HPE Moonshot: 고성능 컴퓨팅, 클라우드, 데이터 센터 애플리케이션을 위한 에너지 효율적이고 확장 가능한 서버 플랫폼입니다. 대규모 병렬 처리 조직의 경우 HPE Moonshot은 뛰어난 컴퓨팅 성능 밀도를 제공합니다.
• HPE AI 및 ML 스케일러블 컴퓨팅 솔루션: HPE Machine Learning Operations(MLOps)는 까다로운 AI 워크로드에 적합합니다. 이러한 GPU 기반 컴퓨팅 솔루션은 AI 모델의 교육과 추론 속도를 높여 조직이 AI에 맞춰 변화하는 데 도움이 됩니다.

기업은 HPE를 통해 현재와 미래의 요구를 충족하는 다양한 컴퓨팅 제품 중에서 선택할 수 있습니다. HPE의 컴퓨팅 솔루션은 고성능 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 확장 가능한 AI 및 빅데이터 인프라를 위한 강력한 성능, 보안, 유연성을 제공합니다.