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멀티클라우드

AWS 멀티클라우드 기능

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사용 사례

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사용 사례에 관계없이 AWS는 다음과 같은 주요 사용 사례를 해결할 수 있는 기능을 포함하여 멀티클라우드 전략을 성공적으로 수행하는 데 도움이 되는 도구와 지침을 제공합니다.

  • 인수 합병: 인수 또는 합병 후 결합된 조직이 다양한 클라우드 및 소프트웨어 제공업체의 기존 솔루션과 데이터를 활용할 수 있도록 합니다.
  • 사업부 요구 사항: 개별 사업부는 특정 클라우드의 특정 솔루션에 맞게 조정된 다양한 요구 사항과 기술 역량을 가지고 있을 수 있습니다.
  • 계약 요구 사항: 규제가 엄격한 조직에는 특정 클라우드 제공업체의 사용을 요구하는 고객 계약 요구 사항이 있을 수 있습니다.
  • 데이터 협업: 데이터를 비공개로 유지하고 보호해야 하는 경우 소스 데이터를 복사하거나 공유하지 않고도 여러 데이터 소스 및 클라우드에서 외부 파트너의 데이터세트와 협업할 수 있습니다.
  • 규제 준수 및 규정: 다양한 클라우드 제공업체의 클라우드 서비스 간에 이식성 및 상호 운용성과 같은 규정 준수 요구 사항 및 디지털 주권 요구 사항을 충족합니다.

익숙한 도구 세트 하나를 사용하여 환경 전반에서 클라우드 관리를 간소화하고, 마이그레이션 및 애플리케이션 현대화 속도를 높이며, 클라우드 전반으로 네트워킹을 확장하고, 어디서나 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 모든 것이 AWS를 통해 가능합니다.

기능

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여러 클라우드 환경을 관리하면 운영상의 문제가 발생할 수 있습니다. AWS를 사용하면 안전하고 원활한 관리, 규정 준수 및 관찰성을 위해 환경 전반에서 멀티클라우드 운영을 간소화하고 중앙 집중화할 수 있습니다. AWS Systems Manager를 사용하면 AWS, 온프레미스 및 Microsoft Azure와 같은 기타 클라우드에서 EC2 인스턴스, 서버 및 가상 머신(VM)과 같은 노드를 관리, 업데이트 및 패치할 수 있습니다. 예를 들어 Azure 리소스에 대해 태스크를 자동화할 수 있습니다. 또한 구성 관리 및 규정 준수 보고를 중앙 집중화하여 AWS Config를 통해 AWS 및 기타 클라우드 제공업체가 제공하는 수만 개의 VM, 관리형 데이터베이스, 스토리지 및 네트워킹 구성 요소의 구성을 모니터링할 수 있습니다. AWS와 다른 클라우드 모두에서 활동 로그를 집계하고 변경 불가능하게 저장한 다음, 감사 및 보안 조사를 위한 변경 불가능한 사용자 및 API 활동 이벤트의 단일 위치인 AWS CloudTrail Lake를 사용하여 SQL 쿼리를 사용하여 이 데이터를 분석할 수 있습니다. HashiCorp Terraform과 같은 코드형 인프라(IaC) 도구를 사용하여 멀티클라우드 인프라를 관리하는 경우 Terraform AWS Cloud Control(AWS CC) 제공업체를 사용하여 최신 AWS 혁신으로 AWS 기능 및 서비스를 프로비저닝하고 관리할 수도 있습니다.

다양한 클라우드 환경에서 가시성이 제한되어 있는 경우, AWS는 멀티클라우드 환경 전반에서 리소스의 동작, 성능 및 상태를 모니터링하고 이해할 수 있도록 지원합니다. Amazon OpenSearch Service와 Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform을 포함한 Amazon CloudWatch를 사용하여 환경 전반에서 경보를 설정하고, 로그, 지표 및 이벤트를 수집하며, 워크로드, VM 및 컨테이너를 모니터링할 수 있습니다. 또한 Amazon CloudWatch는 Amazon OpenSearch Service, Amazon Managed Service for Prometheus, Azure Monitor 및 자체 사용자 지정 데이터 소스와 같은 여러 소스의 데이터 쿼리를 지원하므로 지표를 복제하거나 도구를 전환하는 추가 비용 없이 단일 보기에서 하이브리드 및 멀티클라우드 지표 전체에 대한 가시성을 확보하고 경보를 설정할 수 있습니다. 또한 Amazon Managed Service for Prometheus를 사용하여 애플리케이션 성능에 대한 맞춤형 알림을 생성하고, Amazon Managed Grafana를 사용하여 관찰성 대시보드를 생성, 탐색 및 공유할 수 있습니다.

클라우드 환경 전반에서 기계 학습(ML) 모델 및 AI 애플리케이션을 구축하고 배포하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. AWS 서비스는 멀티클라우드 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 및 ML 기술을 활용할 수 있도록 도와줍니다. AWS에서 ML 모델을 구축 및 훈련하고 다른 클라우드 제공업체에 배포할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon SageMaker를 사용하여 모델을 훈련하고, Amazon S3에 모델 아티팩트를 저장하며, Azure에서 모델을 배포 및 실행할 수 있습니다. 몇 단계만 거치면 SageMaker Jumpstart를 사용하여 사전 구축된 파운데이션 모델 또는 서드 파티 ML 모델을 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한 Amazon Bedrock을 사용하여 다양한 클라우드 제공업체의 파운데이션 모델을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 규모 조정할 수 있습니다. AWS는 예측을 위해 자체 모델을 SageMaker로 가져오거나 SageMaker Canvas로 가져오는 시나리오에 대한 지원을 제공합니다.

멀티클라우드 환경의 여러 소스에서 인사이트를 도출하려면 데이터에 액세스하기 위해 여러 쿼리와 해결 방법을 사용해야 할 수 있습니다. AWS는 데이터가 AWS 또는 다른 클라우드, 온프레미스, 엣지, SaaS 애플리케이션 또는 분석 서비스에 저장되어 있는지 여부에 관계없이 모든 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있는 분석 및 ML 서비스를 제공합니다. Adobe, Google Analytics, Google BigQuery, Salesforce, SAP, ServiceNow, Zendesk 등의 애플리케이션에서 데이터에 쉽게 연결하고 분석 또는 기계 학습을 실행할 수 있습니다.

Amazon Athena를 사용하여 데이터를 복사하거나 변환하지 않고도 관계형, 비관계형, 객체 및 기타 클라우드 데이터 저장소를 비롯한 다양한 외부 데이터 소스에 저장된 데이터를 쿼리하고 그 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. Athena를 사용하여 여러 레코드 시스템에서 대화형 쿼리를 실행하고, 비즈니스 인텔리전스를 위한 통합 데이터세트를 통합하고, ML 교육에 사용할 데이터를 준비할 수 있습니다. 예를 들어 Google BigQuery용 Amazon Athena 커넥터를 사용하면 Amazon Athena가 Google BigQuery 데이터에 대해 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

Amazon AppFlow를 사용하면 클릭 몇 번으로 SaaS 애플리케이션과 AWS 서비스 간 양방향 데이터 흐름을 자동화할 수 있습니다. 원하는 빈도로 일정에 따라, 비즈니스 이벤트에 대한 응답으로 또는 온디맨드로 데이터 흐름을 실행할 수 있습니다. 변환, 분할 및 집계를 통해 데이터 준비를 간소화할 수 있습니다. AWS Glue Data Catalog를 통해 스키마 준비 및 등록을 자동화하여 AWS 분석 및 기계 학습 서비스로 데이터를 검색하고 공유할 수 있습니다.

멀티클라우드 환경에서 데이터를 이동하고 준비하려면 여러 스크립트를 반복적으로 실행하고 관리해야 할 수 있습니다. 반복 전송을 관리하기 위해 스크립트를 작성 및 실행할 필요 없이 스토리지 시스템 간 데이터 이동을 자동화하고 가속화하는 보안 서비스인 AWS DataSync를 사용하여 AWS, 온프레미스 파일 시스템 및 기타 클라우드 스토리지 서비스 간에 데이터를 이동할 수 있습니다. DataSync를 사용하면 다른 클라우드, 온프레미스, 엣지를 아우르는 12개 스토리지 위치의 데이터에 액세스하고 이를 AWS 안팎으로 이동하여 워크플로와 처리를 지원할 수 있습니다.

서버리스 데이터 통합 서비스인 AWS Glue를 사용하여 데이터를 더 쉽게 준비할 수 있습니다. AWS Glue를 사용하면 Google BigQuery와 같은 다른 클라우드 데이터베이스와 분석 서비스를 포함하여 80개 이상의 다양한 데이터 소스를 검색하고 연결할 수 있습니다. 또한 중앙 집중식 데이터 카탈로그에서 데이터를 관리하고 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인을 시각적으로 생성, 실행 및 모니터링하여 데이터를 데이터 레이크로 로드할 수 있습니다. 커넥터를 통해 Amazon S3와 Azure Blob Storage 또는 Azure Dake Lake Storage 간에 양방향으로 데이터를 이동할 수 있습니다. 또한 Teradata, SAP HANA, Azure SQL, Azure Cosmos DB, Vertica, MongoDB를 비롯한 AWS Glue Apache Spark의 새로운 데이터베이스 커넥터를 활용할 수 있습니다.

종종 AWS 외부에 저장된 데이터세트를 사용하여 소스 데이터를 복사하거나 공유하지 않고도 파트너와 안전하게 협업하고 싶으신가요? AWS Clean Rooms를 사용하면 기본 데이터를 복사, 공유 또는 이동할 필요 없이 개인 정보 보호 강화 제어를 활용하여 Amazon S3, Amazon Athena 및 Snowflake와 같은 여러 데이터 소스 및 클라우드에서 파트너의 데이터세트와 협업하여 인사이트를 얻을 수 있습니다.

AWS Interconnect - 멀티클라우드: Google Cloud를 시작으로 AWS 및 다른 클라우드 서비스 제공업체 간 멀티클라우드 연결을 단순화하는 새로운 기능. 업계 최초의 목적별 서비스인 Interconnect - 멀티클라우드는 고객이 Amazon VPC와 다른 클라우드 환경 간에 전용 대역폭을 사용하여 복원력이 뛰어난 프라이빗 네트워크 연결을 구축할 수 있게 해주는 관리형 연결입니다. 관련된 모든 과정은 매우 쉽습니다.

멀티클라우드 Kubernetes 클러스터를 배포하고 구성하는 것은 복잡할 수 있습니다. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)는 업스트림 Kubernetes를 실행하고 공인 Kubernetes 인증 서비스이므로 Kubernetes 커뮤니티의 기존 플러그 인과 도구를 모두 사용하여 멀티클라우드 환경에서 개발 및 배포하는 시간을 절약할 수 있습니다. 코드를 리팩터링하지 않고도 표준 Kubernetes 애플리케이션을 Amazon EKS로 또는 그 반대로 쉽게 마이그레이션하여 다른 클라우드에서의 마이그레이션 또는 배포 속도를 높일 수 있습니다. 다른 클라우드에서 실행 중인지 온프레미스에서 실행 중인지에 상관없이, Amazon EKS에서 실행 중인 애플리케이션은 표준 Kubernetes 환경에서 실행 중인 애플리케이션과 호환됩니다. 또한 Amazon EKS Connector를 사용하여 Amazon EKS 콘솔에서 멀티클라우드 환경에서 실행되는 모든 Kubernetes 클러스터, 애플리케이션 및 관련 클라우드 리소스를 보고 탐색할 수 있습니다. 또한 Amazon EKS Hybrid Nodes, Amazon EKS Anywhere, Amazon ECS Anywhere를 통해 멀티클라우드 및 하이브리드 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션을 관리할 수 있습니다.

멀티클라우드 환경 전반에서 보안 데이터를 분석하고 ID와 권한을 관리하려면 다양한 소스와 위치에서 데이터를 수집해야 합니다. 멀티클라우드 환경에서 보안 데이터를 중앙 집중화하고 분석하여 워크로드, 애플리케이션 및 데이터 보호를 개선합니다. AWS Security Lake는 AWS가 공동 설립한 개방형 사이버 보안 스키마 프레임워크(OCSF)에서 정의한 보안 데이터에 대한 개방형 표준을 지원하는 최초의 데이터 레이크입니다. Security Lake를 사용하면 AWS와 OCSF 표준을 지원하는 광범위한 엔터프라이즈 보안 데이터 소스의 보안 데이터를 자동으로 수집하고 결합할 수 있습니다. AWS CloudTrail Lake를 감사 및 보안 조사를 위한 변경 불가능한 사용자 및 API 활동 이벤트의 단일 위치로 사용할 수 있으며, AWS Secrets Manager를 통해 안전한 중앙 위치에서 멀티클라우드 또는 온프레미스 워크로드의 보안 암호를 저장하고 관리할 수 있습니다.

멀티클라우드 환경에서 실행되는 애플리케이션 및 인프라의 AWS 리소스에 대한 ID 및 권한을 안전하게 관리합니다. AWS IAM Identity Center를 통해 AWS에서 사용자 ID를 생성 및 관리하거나 Microsoft Active Directory, Okta, Ping Identity, JumpCloud 및 Azure Active Directory를 비롯한 기존 ID 소스에 쉽게 연결할 수 있습니다. 또한 AWS IAM Roles Anywhere를 사용하여 하이브리드 또는 멀티클라우드 환경에서 실행되는 서버, 컨테이너 및 애플리케이션 워크로드에 임시 AWS 리소스 액세스를 제공할 수 있습니다.

AWS는 설립 초기부터 클라우드에서 오픈 소스 소프트웨어를 구축하고 실행할 수 있는 최고의 환경을 제공했습니다. AWS는 광범위한 관리형 오픈 소스 서비스 포트폴리오를 제공합니다. 이를 통해 고객은 클라우드의 민첩성, 탄력성, 비용 절감 및 글로벌 규모의 추가된 이점을 활용하여 요구 사항에 맞는 오픈 소스 솔루션을 선택할 수 있습니다.

AWS는 Kubernetes, Apache Kafka, Apache Airflow, Grafana, Prometheus, PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Jupyter, Envoy, OpenZFS를 비롯한 인기 있는 오픈 소스 소프트웨어의 관리형 버전을 제공합니다. 고객은 원하는 Linux 워크로드에 선호하는 오픈 소스 소프트웨어를 배포하도록 선택할 수도 있습니다. 이를 지원하기 위해 Linux의 최신 오픈 소스 혁신에 액세스하여 장기 지원을 제공하는 고객에게 애플리케이션 환경인 Amazon Linux와 Linux 운영 체제인 Amazon Linux 2를 추가 비용 없이 제공합니다.

또한 AWS는 중요한 오픈 소스 프로젝트를 유지하는 것이 고객에게 얼마나 중요한지 잘 알고 있으며 OpenSearch 및 Valkey와 같은 Linux Foundation 프로젝트에 지속적으로 투자하고 있습니다.

OCI에서 Oracle Database 서비스에 액세스하고 Oracle Exadata 워크로드를 마이그레이션하려면 데이터베이스 및 애플리케이션을 변경해야 할 수 있습니다. AWS와 Oracle이 한정 평가판으로 제공하는 서비스인 Oracle Database@AWS를 통해 고객은 AWS 데이터 센터 내 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 관리형 Exadata 인프라에서 Oracle Database Services에 액세스할 수 있습니다. 다른 클라우드 제공업체에도 Oracle Database 서비스를 배포한 고객은 멀티클라우드 요구 사항에 맞게 이 기능을 사용할 수 있습니다. Oracle Database 워크로드(Oracle Real Application Clusters(RAC) 워크로드 포함)를 최소한의 변경 또는 변경 전혀 없이 AWS 내의 Oracle Exadata Database Service로 쉽고 빠르게 마이그레이션할 수 있습니다. Oracle 데이터베이스와 AWS 서비스 간의 저지연 네트워크 연결을 통해 미션 크리티컬 애플리케이션을 현대화하고 새로운 지능형 애플리케이션을 개발하세요. 또한 Oracle Database@AWS로 고객은 구매, 관리, 운영 및 지원을 위한 Oracle과 AWS 간의 통합된 환경을 통해 온프레미스 환경으로서 전체 기능 및 아키텍처 호환성, 성능 및 가용성을 유지할 수 있습니다.

일부 고객은 기본 클라우드 서비스 제공업체의 리전이 하나뿐인 위치에서 사업을 운영합니다. AWS를 추가함으로써 복원력을 개선할 수 있습니다. 각 AWS 리전은 물리적으로 분리된 최소 3개의 독립적인 가용 영역(AZ)으로 구성되므로 여러 AZ에 구축된 애플리케이션에 대한 고가용성과 장애 격리가 가능합니다. AWS는 처음부터 인프라, 서비스 설계 및 배포, 운영 모델 및 메커니즘에 복원력을 구축하여 AWS를 구축하기에 가장 안정적인 클라우드로 만듭니다.