AI시대의 소프트웨어 아키텍처

AWS의 VPC(Virtual Private Cloud)는 사용자에게 논리적으로 격리된 네트워크 환경을 제공합니다. 이 환경을 통해 AWS 클라우드 리소스 간의 네트워크를 설정하고 관리할 수 있습니다. VPC의 개념은 클라우드 네트워크의 기본 요소 중 하나로, Microsoft Azure와 Google Cloud Platform(GCP)에서도 유사하게 제공됩니다. 구체적인 설명을 AWS VPC를 중심으로 하고, Azure 및 GCP의 유사한 기능과 차이점을 소개하겠습니다.  1. AWS의 VPC(Virtual Private Cloud)AWS VPC는 가상 네트워크를 생성하여 사용자가 직접 네트워크 설정을 관리할 수 있게 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다: 1) 서브넷 구성:  - VPC 내부에서 여러..

AWS의 Lambda 아키텍처는 서버리스 컴퓨팅 모델로, 이벤트에 따라 코드를 실행할 수 있는 서비스입니다. AWS Lambda는 서버를 직접 프로비저닝하거나 관리하지 않고도 애플리케이션을 구축하고, 실행할 수 있도록 설계되었습니다. Lambda 아키텍처의 핵심 요소와 동작 원리를 구체적으로 설명하겠습니다.  1. AWS Lambda의 핵심 개념  1) 서버리스 (Serverless):AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 환경을 제공하여 사용자가 인프라를 관리하지 않아도 됩니다. AWS는 코드가 실행될 때 필요한 인프라를 자동으로 프로비저닝하고, 코드 실행이 끝나면 리소스를 해제합니다.  2) 이벤트 기반 실행 (Event-driven Execution):Lambda 함수는 특정 이벤트가 발생할 때 자동..

AWS와 같은 클라우드 플랫폼에서 인스턴스는 주로 가상화 기술과 컨테이너화 기술을 통해 구현됩니다. 이 기술들은 물리적 하드웨어 자원을 효율적으로 분할하고 격리된 환경을 제공하여 하나의 물리적 서버에서 여러 인스턴스를 동시에 실행할 수 있게 합니다.  1. 가상화 기술 (Virtualization Technology)   AWS는 주로 하이퍼바이저를 이용한 가상화를 사용하여 인스턴스를 운영합니다. 여기서 하이퍼바이저는 물리 서버에서 여러 개의 가상 서버(인스턴스)를 독립적으로 실행할 수 있도록 해주는 소프트웨어입니다.   1) 하이퍼바이저(Hypervisor):      - Xen: AWS 초기에는 Xen 하이퍼바이저를 사용하여 인스턴스를 구현했습니다. Xen은 하드웨어에서 직접 가상화를 실행하여 하드웨..

이 내용은 Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP)의 가상화, 컨테이너화, 서버리스 기술을 비교 분석한 것입니다. 각 제공자는 다양한 성능, 확장성, 보안 요구 사항에 맞춰 최적화된 기술 스택을 활용하고 있습니다.  1. 가상화 기술AWS는 Xen과 KVM을 기반으로 한 가상화 기술을 사용하며, Nitro 시스템을 통해 보안과 성능을 개선합니다. Microsoft Azure는 Hyper-V를 사용해 윈도우 환경과의 호환성을 높이며 가속화된 네트워킹 기능을 제공합니다. Google Cloud는 KVM과 gVisor를 결합하여 애플리케이션의 추가 격리 및 보안을 강화합니다.  2. 컨테이너화 기술AWS는 Amazon EK..

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:..

고령자 AI 안심서비스를 제공하기 위한 모델 훈련에는 다양한 센서 데이터를 분석하고, 비정상적인 활동을 감지하며, 실시간으로 경고를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이러한 서비스는 일반적으로 딥러닝 기반의 모델, 특히 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 모델을 활용하여 고령자의 안전 상태를 모니터링합니다. 이를 위해 적정한 FLOPS 성능과 AWS 인스턴스 선택이 필요합니다. I.      적정 인스턴스 선택 Process 1. 적정 FLOPS 산정고령자 AI 안심서비스를 위한 AI 모델 훈련에서 필요한 FLOPS는 모델 복잡성과 처리해야 하는 데이터의 양에 따라 다릅니다. 일반적인 예측 모델이나 비전 모델의 경우 중소 규모의 작업에서는 10-20 TFLOPS 정도가 적합할 수 있으며, 대규모 데이터 또는..

클라우드(AWS 예시) 환경에서의 인스턴스 용량 산정 Process 1. 인스턴스 유형 이해:   AWS는 다양한 인스턴스 유형을 제공합니다. 각 유형은 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 성능 등의 조합으로 구성됩니다. 예를 들어:   - 범용 인스턴스 (예: t3, m5)   - 컴퓨팅 최적화 인스턴스 (예: c5)   - 메모리 최적화 인스턴스 (예: r5)   - 스토리지 최적화 인스턴스 (예: i3, d2) 2. 워크로드 분석:   - 애플리케이션의 리소스 요구사항을 분석합니다.   - CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 사용량을 모니터링합니다.   - 피크 시간대의 사용량과 평균 사용량을 고려합니다. 3. 성능 메트릭 설정:   - CPU 사용률, 메모리 사용률, 디스크 I/O, 네트워크 ..

AWS(Amazon Web Services)는 다양한 서버 인스턴스 유형을 제공하여 고객이 워크로드에 맞는 최적의 성능과 비용 효율성을 선택할 수 있도록 하고 있습니다. AWS 인스턴스는 크게 EC2(Elastic Compute Cloud) 서비스를 통해 제공되며, 각 인스턴스는 다양한 인스턴스 타입으로 분류됩니다. 이 인스턴스 타입은 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 성능을 기준으로 설계되어 다양한 용도에 맞게 선택할 수 있습니다. 아래는 AWS에서 제공하는 주요 인스턴스 타입과 그 유형에 대한 설명입니다. 1. 범용 인스턴스 (General Purpose Instances) 범용 인스턴스는 CPU, 메모리, 네트워크 자원의 균형이 잘 맞는 인스턴스 유형입니다. 다양한 애플리케이션에서 사용될 수 있..