클라우드 주요 3사 (AWS, Azure, GCP) 업무 용도별 인스턴스 비교
아래는 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud에서 제공하는 웹 애플리케이션 서버, 데이터베이스 서버, 빅데이터 처리 및 분석, 머신러닝 및 AI 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅 분야에서 각각 추천되는 인스턴스들을 비교한 자료입니다.
1. 분야별 인스턴스 비교 (위 테이블 사양 기반으로 설명함)
1) 웹 애플리케이션 서버
- AWS: t3.medium은 중소형 웹 애플리케이션 서버에 적합하며, 저비용으로 자동 확장을 지원합니다.
- Azure: D2s_v3는 더 큰 RAM을 제공하며, Azure 환경에서 다양한 애플리케이션에 적합합니다.
- Google Cloud: e2-medium은 가성비가 뛰어나며, 중소형 웹 앱과 가벼운 애플리케이션에 적합합니다.
2) 데이터베이스 서버
- AWS: r5.large는 메모리 최적화 인스턴스로, 데이터베이스와 메모리 집약적인 작업에 적합합니다.
- Azure: E64_v3는 매우 큰 메모리 용량과 CPU 성능을 제공하여 대규모 데이터베이스 애플리케이션에 적합합니다.
- Google Cloud: n2-standard-8은 균형 잡힌 성능을 제공하며, 다양한 데이터베이스 환경에 적합합니다.
3) 빅데이터 처리 및 분석
- AWS: m5.2xlarge는 CPU와 메모리의 균형을 이뤄 빅데이터 분석 및 분산 컴퓨팅에 적합합니다.
- Azure: F72s_v2는 고성능 컴퓨팅 워크로드에 최적화된 인스턴스로, 대규모 데이터셋 처리에 매우 강력한 성능을 발휘합니다.
- Google Cloud: n1-highmem-16은 더 많은 메모리와 CPU를 제공하여 대규모 데이터 분석에 적합합니다.
4) 머신러닝 및 AI 모델 훈련
- AWS: p4d.24xlarge는 8개의 A100 GPU로 AI 및 머신러닝 모델 훈련에 적합한 최상급 인스턴스입니다.
- Azure: ND96asr_v4는 Azure의 대규모 AI 훈련용 인스턴스로, A100 GPU를 활용하여 고성능 머신러닝을 지원합니다.
- Google Cloud: A2 High-GPU는 최대 16개의 A100 GPU를 지원하며, 대규모 모델 훈련에 적합합니다.
5) 고성능 컴퓨팅 (HPC)
- AWS: c6gn.16xlarge는 고성능 연산을 위한 ARM 기반 인스턴스로, 높은 네트워크 대역폭을 제공합니다.
- Azure: H16r는 고성능 컴퓨팅 및 병렬 처리 작업에 최적화된 인스턴스입니다.
- Google Cloud: C2 High-CPU는 고성능 연산을 위한 CPU 중심의 인스턴스로, 과학적 시뮬레이션이나 대규모 연산에 적합합니다.
2. 인스턴스 선택 시 고려사항:
1) 예산: 구체적인 사용 사례에 따라 저렴한 인스턴스를 제공하는 Cloud사 선택이 중요함
2) 성능: 머신러닝 및 AI 모델 훈련 또는 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업에서는 GPU와 CPU의 성능이 매우 중요합니다. Azure는 ND96asr_v4와 같은 고성능 AI 인스턴스를 제공하며, Google Cloud는 A100 GPU를 최대한 활용한 인스턴스를 제공합니다.
3) 확장성: 빅데이터 분석과 같이 워크로드가 커질 경우 인스턴스의 확장성을 고려해야 합니다. 각 클라우드 제공사 모두 자동 확장 기능을 제공하지만, 확장성과 성능의 균형을 잘 맞추고 있는 Cloud사 제품의 선택이 중요함
3.결론
위와 같이 각 Cloud사의 서비스 제품군 비교를 통하여, 각 사이트의 업무와 용도에 맞는 최적의 회사 제품을 선택할 수 있으며, 성능과 예산, 확장성을 고려한 선택을 할 수 있습니다.