클라우드 환경에서 어떤 접근 방식이 좋을까요? VM 올려 개발 환경 구성하고 코드 짜고 결과를 보는 것과 서버리스 환경에서 코드를 작성하는 것 간의 시간 차이! Node.js를 개발 언어로 이용해 “Hello, World”를 화면에 찍기까지 걸리는 시간을 비교해 봤습니다. 별난 대결 ~ 한번 보시죠. 참고로 결과 요약은 다음과 같습니다. 클라우드 펑션을 쓸 때 걸린 시간이 15분으로 가장 짧습니다.…
요즘 개발자들은 행복한 고민에 빠져 있습니다. 개발, 배포, 운영 ~ 어디서 할까? 선택할 옵션이 다양해졌거든요. 클라우드에 VM 올려놓고 하던 대로 해볼까? 컨테이너, 이참에 나도 PaaS에 도전할까? FaaS, 이건 또 뭐지? 이 질문을 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에 대입하면 다음과 같습니다. VM 쓰기: Google Compute Engine 컨테이너 쓰기: Google Kubernetes Engine FaaS 쓰기: Google Cloud Functions 어디서 개발할까? 정답이…
기업 환경에서 원하는 인프라, 플랫폼의 기본 요건 중 하나로 늘 빠지지 않는 것, 네 고가용성 보장입니다. 중요 업무나 서비스 운영 환경에 장애가 생겨 멈추면 안 되죠. 그래서 이중 삼중 안전장치를 마련해 놓고 고가용성 보장을 합니다. 도커 기반의 서버리스 컴퓨팅 환경도 같은 수준의 고가용성 보장이 필요하다는 현장의 목소리가 높았죠. 그래서 구글이 기업들이 그토록 원하던 고가용성 보장을…
구글 클라우드 플랫폼(GCP)을 사용하는 기업 중 많은 곳이 구글 쿠버네티스 엔진 클러스터를 여러 리전을 통해 이용하고 싶어 합니다. 여러 리전에 클러스터를 구성하는 것은 컨테이너 환경에서 운영하는 애플리케이션의 사용자 체감 성능을 일정하게 가져가는 동시에 안정성과 확장성을 확보하기 위해서죠. 이외에 중요 데이터에 대한 현지 규제 준수를 이유로 여러 곳에 클러스터를 두기도 합니다. 이처럼 여러 위치에 구글 쿠버네티스 엔진 기반 클러스터를 운영하고자…
구글 클라우드 플랫폼(GCP)이 2018 Gartner Infrastructure as a Service Magic Quadrant 리더로 선정되었습니다. 간단히 말해 GCP가 가트너 매직쿼더런트 IaaS 부문 리더란 소리입니다. 리더 부문에 이름을 올리려면 기술 혁신은 기본이고, 시장 내 위상도 어느 정도 있어야 합니다. 평가 내용을 읽어 보면 고객에게 어떤 가치를 제공하는지도 살펴보는 것 같긴 합니다. 그럼 가트너 보고서의 내용 중 GCP가 뭐가 다른지 간단히…
애자일한 개발 더 나아가 DevOps까지 개발 파이프라인을 확장하고 싶어 하는 조직이 늘고 있습니다. 관련해 많은 지속적 통합과 배포 도구들 살피느라 요즘 정신없는 개발 조직도 많죠. 오늘은 구글 클라우드 컴퓨팅(GCP)에서 지속적 통합을 하는 방법의 하나인 젠킨스(Jenkins) 환경 꾸미기를 알아봅니다. “너무 유명해 따로 설명이 필요 없는 Jenkins” 지속적 통합(CI: Continuous Integration)은 처음은 쉽지만 갈수록 어렵습니다. 단일…
클라우드 환경에서 워크로드를 운영할 때 가장 큰 고민은 뭐니 해도 ‘보안’이죠. 클라우드 서비스 제공자들은 다양한 방법으로 보안 통제 기능을 제공해 고객의 신뢰를 얻고 있지만, 기업의 보안에 대한 요구는 늘 ‘더 강한 것, 더 안전한 것’으로 향합니다. 특히 컨테이너 기반의 마이크로서비스 아키텍처 환경으로 전환을 고려 중인 기업은 민감한 정보를 다루는 서버리스 애플리케이션을 더 안전한 환경에서 돌리고…
트위터가 통큰 결정을 했습니다. 수천 대의 서버에 분산된 300PB 규모의 하둡 인프라를 구글 클라우드로 옮깁니다. 5월 3일 자로 트위터 엔지니어링 블로그에 올라온 따끈따끈한 소식입니다. 트위터는 대규모 하둡 클러스터를 운영하는 대표 사업 중 하나로 유명하죠. 서버 대수로는 수천 대에 이를 정도입니다. 서버와 클라이언트 노드 수로 보면 1만 개 가까이 되는 엄청난 규모입니다. 이들 클러스터 인프라에…
두 손 들어 반길 소식이 나왔네요. 구글에서 쿠버네티스 서비스 카탈로그(Kubernetes Service Catalog)와 구글 클라우드 서비스 브로커(Google Cloud Service Broker)를 공개했습니다. 이 두 서비스 덕에 이제 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발과 운영이 더 편리해졌습니다. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 환경에서 쿠버네티스 클러스터를 사용하거나, 온프레미스 환경에서 클러스터를 구성해 서버리스 기반의 네이티브 애플리케이션을 개발하다 보면 스토리지, 메시징 등 이런저런 클라우드…
구글 클라우드 플랫폼은 데이터 과학자에게 축복입니다. 머신 러닝 모델을 만들어 올리면 구글의 클라우드 머신 러닝 엔진(ML 엔진)이 알아서 척척 예측/추론 결과를 내놓습니다. 하드웨어 구매하고, 운영체제 설치하고, 머신 러닝 관련 도구와 프레임워크 설치하느라 시간 허비할 일이 없습니다. 모델 개발과 트레이닝에만 집중하면 돼요. 예측 결과는 ML 엔진이 툭툭 던져줍니다. https://cloud.google.com/ml-engine/ 구글 ML 엔진 관련해 새로운…