분산 컴퓨팅
분산 컴퓨팅이란?
분산 컴퓨팅은 간단히 말해서 단일 컴퓨터 및 프로세서(모놀리식 시스템)가 아닌 여러 컴퓨터 또는 서버의 네트워크를 통해 컴퓨팅 작업을 처리하는 것을 의미합니다.
분산 컴퓨팅의 작동 원리
분산 컴퓨팅은 거의 제한 없는 수의 컴퓨팅 리소스 사이에서 인터넷 또는 클라우드 기반 네트워크를 통해 처리 워크로드를 공유하는 방식으로 작동합니다. 각 프로세스 노드가 자체 워크로드를 처리하지만 전체 컴퓨팅 로드는 모든 노드 사이에서 동적으로 공유됩니다. 노드는 실시간으로 온라인에서 가져와 프로세스 집약적인 워크로드 처리가 가능하며, 모든 장애 지점은 분산 컴퓨팅 시스템의 나머지와 격리된 상태를 유지합니다.
분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅
분산 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 중요한 차이는 컴퓨팅 리소스의 위치입니다. 분산 컴퓨팅에서 리소스는 로컬이지만 연결은 네트워크를 통합니다. 클라우드 컴퓨팅에서 모든 리소스(하드웨어, 소프트웨어, 인프라)는 클라우드/네트워크를 통해 제공됩니다.
분산 추적이란?
분산 추적은 분산된 요청 추적이라고도 하며 분산 컴퓨팅의 다양한 개별 프로세스를 추적하는 방식입니다. 이는 대규모 분산 컴퓨팅 시나리오에서 버그, 병목 현상 또는 조정과 같은 장애 지점을 식별하는 데 매우 중요하며, 이름에서 알 수 있듯이 대규모의 복잡한 시스템에서 세부 사항에 대한 인사이트를 확보하는 단계를 추적하는 방법입니다.
수평 확장 및 수직 확장
수직 확장은 점유 면적의 확장 없이 처리 성능을 강화하는 절차로서 기존 컴퓨터 또는 서버에 RAM 추가, CPU 속도 향상 또는 스토리지 추가 등을 의미합니다. 수평 확장은 네트워크를 통해 서버 또는 수석/작업자 컴퓨터를 추가하는 것과 같이 전체 점유 면적을 늘리는 방식으로 컴퓨팅 성능을 강화하는 방식입니다.
분산 컴퓨팅 유형
리소스와 필요한 작업에 따라 분산 컴퓨팅에서 많은 종류의 복잡한 아키텍처를 사용합니다. 분산 컴퓨팅은 확장 가능하기 때문에 대규모 네트워크에서 사소한 차이가 있을 수 있지만, 대부분은 다음 기본 카테고리 중 하나에 포함됩니다.
클라이언트 서버
클라이언트 서버 네트워크는 중앙의 서버로 구성되어 프로세스 및 스토리지 작업을 처리하며, 클라이언트는 서버에서/서버로 메시지를 전달 및 수신하는 터미널 역할을 합니다. 클라이언트 서버 네트워크의 가장 흔한 예는 이메일입니다.
3계층
이러한 유형의 분산 컴퓨팅 네트워크에서 첫 번째 계층은 프레젠테이션 계층이라고 하며, 최종 사용자가 메시지를 전송 및 수신하는 인터페이스입니다. 가운데 계층은 애플리케이션 계층, 중간 계층 또는 논리 계층이라고 하며, 애플리케이션의 기능을 관리합니다. 마지막 계층은 데이터베이스 서버 또는 파일 공유이며, 작업을 완료하는 데 필요한 데이터를 저장합니다. 3계층 시스템의 가장 흔한 예는 전자 상거래 사이트입니다.
‘다중 계층’ 또는 ‘n 계층’ 분산 시스템과 ‘3계층’ 시스템은 중복되는 영역이 일부 있는데, 다중 계층 및 n 계층 시스템은 3계층 아키텍처의 변형이기 때문입니다. 여기에서 중요한 차이는 각 계층이 별도의 물리적 공간에 있으며 더 큰 규모의 컴퓨팅 아키텍처에서 전문화된 로컬 작업을 담당한다는 것입니다.
피어 투 피어
이 분산 아키텍처 모델에서 피어는 동등한 권한과 힘으로 워크로드를 처리합니다. 이러한 환경에서는 피어, 사용자 또는 시스템을 노드라고 하며, 당사자 사이에 중앙 집중식 조율이 필요하지 않습니다. 가장 유명한 피어 투 피어 네트워킹 사용 사례인 파일 공유 애플리케이션 Napster는 1999년 인터넷 이용이 가능한 사용자들이 음악을 공유하는 수단으로 출시되었습니다.
분산 컴퓨팅의 이점
분산 컴퓨팅은 다양한 이점이 있습니다. 이러한 이유로 단순한 계산을 넘어서는 거의 모든 최신 컴퓨팅 프로세스에서 분산 컴퓨팅 아키텍처를 사용합니다.
확장성
우선 네트워크는 작업 요구 사항을 충족하도록 설계 가능하며, 수요에 따라 노드 온보딩을 위해 실시간으로 동적인 확장 후 수요가 감소하면 비활성 상태로 전환할 수 있습니다.
안정성
분산 시스템의 특성상 아키텍처가 기본적으로 중복성을 지원합니다. 노드의 컴퓨팅 작업 지원이 가능하므로 동일한 노드가 실패한 노드 또는 결함이 있는 노드를 대신하여 중단 시간이 제로인 프로세스에 기여합니다. 전자 상거래 시나리오에서 장바구니 서버가 트랜잭션 중간에 실패할 경우 정상 서버가 들어와 판매를 완료할 수 있습니다.
속도
분산 컴퓨팅 시스템의 가장 중요한 이점은 복잡한 작업을 처리하는 속도입니다. 과도한 트래픽으로 서버가 어려운 상황이 아닌 경우 분산 시스템이 실시간 확장을 통해 더 많은 컴퓨팅 성능으로 동일한 작업을 처리할 수 있습니다. 기본적으로 분산 시스템은 동적으로 리소스에 따라 요구 사항을 조정하여 워크로드를 표준화하도록 설계 가능합니다.
HPE와 분산 컴퓨팅
HPE는 수십 년간 글로벌 조직과 함께 최신 데이터 관리 전략 및 솔루션을 구축한 경험이 있습니다. HPE 포트폴리오는 온프레미스, 클라우드 지원, 엔드 투 엔드 지능형 및 워크로드 최적화 솔루션을 아우르며, 데이터 활용 및 신속한 비즈니스 가치 확보에 도움이 됩니다.
여러 세대가 혼합된 IT 환경은 복잡하고 비용이나 속도에 최적화되지 않은 채 여러 위치에 분산되어 오버프로비저닝이 필요한 경우가 많습니다. 혁신적인 컴퓨팅 기반을 활용하여 클라우드 플랫폼으로 이동하면 엣지 투 클라우드 어디서나 데이터를 통합 및 고도화할 수 있습니다. 클라우드 운영 경험을 통해 오늘날 디지털 우선 세계에서 필요한 속도를 높이고, 데이터 우선 고도화 이니셔티브를 진행할 뿐만 아니라 비용, 보안, 거버넌스에 대한 완전한 가시성과 제어 권한을 확보할 수 있습니다.
컴퓨팅 리소스의 구성, 설치, 운영은 노동 및 자본 집약적입니다. HPE GreenLake의 클라우드 서비스 접근 방식은 HPE가 데이터 센터 또는 엣지 위치에 바로 제공하고 설치한 워크로드 최적화 모듈을 통해 엔드 투 엔드 클라우드와 같은 단순성과 효율성을 제공합니다. IT 인력은 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있으며, 믿을 수 있는 HPE 전문가가 사전 대응 및 사후 대응 지원을 제공합니다.