컴퓨팅 컴퓨팅이란?
컴퓨팅은 데이터와 자산을 구성, 처리, 검색하기 위한 필수 요소로, 온프레미스 인프라, 하이브리드 시스템 또는 클라우드 환경을 통해 정보와 애플리케이션을 제공하여 중요한 운영을 지원합니다. 컴퓨팅은 오늘날 디지털 프로세스를 구동하고 데이터 분석, 애플리케이션 실행, 리소스 관리를 지원하여 조직이 다양한 상황에서 효율적으로 기능하는 데 도움이 됩니다.
- 컴퓨팅의 주요 기능
- 컨테이너 이점
- 컴퓨팅이 엔터프라이즈 조직에 중요한 이유
- 컴퓨팅 관련 컨텍스트에서 컴퓨팅의 중요성
- 컴퓨팅의 기본 요소
- 컴퓨팅 기술 및 패러다임
- 클라우드 컴퓨팅에서의 컴퓨팅
- 엣지 컴퓨팅에서의 컴퓨팅
- IoT(사물 인터넷)에서의 컴퓨팅
- AI(인공 지능)에서의 컴퓨팅
- 컴퓨팅 성능 및 최적화
- HPE 컴퓨팅을 선택해야 하는 이유
컴퓨팅의 주요 기능
컴퓨팅의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 문제 해결: 엣지부터 클라우드까지 컴퓨팅을 통해 AI 기반 시스템으로 1초도 안 되는 시간에 복잡한 문제를 방지할 수 있습니다.
- 데이터 처리 및 스토리지: 컴퓨팅은 데이터를 검색, 분석, 저장하는 프로세스와 관련이 있습니다. 이러한 데이터는 비즈니스 애플리케이션과 웹 사이에서 수집 및 이동한 모든 정보를 포함합니다. 데이터가 처리 및 저장된 후에는 ITDM 및 관리자들이 데이터를 추가로 분석하고 솔루션 개발에 활용할 수 있습니다.
- 기회 최적화: 최적화된 지능형 컴퓨팅 시스템이 새로운 비즈니스 분야에 진출하거나 새로운 수준의 수익을 확보할 기회를 지원합니다.
컨테이너 이점
컨테이너는 개발자에게 다음을 포함한 여러 가지 이점을 제공합니다.
- 휴대성: 컨테이너는 프로그램과 해당 종속성을 포함하므로 인프라와 관계없이 개발, 테스트, 프로덕션 환경에서 안정적으로 작동할 수 있습니다.
- 확장성: Kubernetes와 기타 오케스트레이션 기술을 사용하면 워크로드 요구에 맞춰 컨테이너를 손쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다.
- 효율성: 컨테이너는 호스트 운영 체제의 커널을 공유하므로 기존 VM(가상 시스템)보다 시스템 리소스를 적게 사용하며, 그 결과 시작 시간이 짧아지고 오버헤드가 줄어듭니다.
- 격리: 컨테이너는 애플리케이션을 다른 애플리케이션 및 호스트 시스템에서 격리하여 보안, 안정성, 유연성을 강화하고 하나의 호스트에서 여러 워크로드를 실행합니다.
- 빠른 배포: 컨테이너는 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하므로 애플리케이션을 더 쉽게 시작할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 업데이트와 새로운 기능을 신속하게 출시할 수 있습니다.
- 설정 간 일관성: 개발자는 로컬에서 테스트된 코드가 스테이징 또는 프로덕션 환경에서 유사하게 작동하여 ‘내 시스템에서의 작동’ 우려 사항을 최소화되도록 보장할 수 있습니다.
- 개선된 DevOps 및 CI/CD 통합: 컨테이너는 DevOps 설정의 프로세스를 간소화하고 CI/CD(지속적인 통합/지속적인 배포) 파이프라인의 자동화를 강화합니다.
- 유연성: 컨테이너를 사용하면 개발자가 여러 언어, 프레임워크, 툴을 오류 없이 사용할 수 있습니다.
- 보안: 컨테이너는 제어된 권한을 통해 별도의 환경에서 실행되므로 공격 표면을 줄이고 보안을 강화할 수 있습니다.
- 비용 절감: 컨테이너는 리소스 사용을 최적화하여 하드웨어 요구 사항과 클라우드 인프라 소비를 줄이고 운영 비용을 낮춥니다.
이러한 특성 때문에 컨테이너는 최신 컴퓨팅, 특히 클라우드 네이티브 애플리케이션 개발에 필수적입니다.
컴퓨팅이 엔터프라이즈 조직에 중요한 이유
다재다능하고 강력한 컴퓨팅이 없는 엔터프라이즈 조직은 오늘날 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 필요한 데이터 분석 및 비즈니스 예측 관련 역량을 확보할 수 없습니다.
컴퓨팅은 중요한 의사 결정에 큰 도움이 됩니다. 복잡한 문제를 해결하고 끊임없이 수집되는 대량의 데이터를 통해 계획적인 인사이트를 제공하는 솔루션을 구축하기 위해서는 결과적으로 발생하는 워크로드의 관리에 도움이 되는 목표에 적합한 인프라와 소프트웨어가 필요합니다.
컴퓨팅은 비즈니스 유연성 향상을 위해서도 필요합니다. 강력한 클라우드 컴퓨팅 기능을 원격으로 액세스하는 것이 가능한 조직은 빠르고 정확하게 작업을 완료하고 확장 및 축소하고 리소스를 최적화함으로써 어디서나 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅의 또 다른 중요한 이점은 종량제 결제 구조를 통한 효율성입니다. 이러한 구조는 오버프로비저닝 문제를 방지하고 하드웨어, 소프트웨어, 서비스를 포함하여 측정된 사용량 감독 기능을 통해 수요가 급증하는 경우에도 지원이 가능합니다. 또한 엔터프라이즈가 자본과 노동력을 투입할 곳을 자유롭게 선택할 수 있어 지원이 강화됩니다.
컴퓨팅 관련 컨텍스트에서 컴퓨팅의 중요성
컴퓨팅 관련 컨텍스트에서 ‘컴퓨팅’이란 용어는 컴퓨터나 다른 유사한 장비에서 계산이나 명령을 수행하는 행위를 의미합니다. 여기에는 문제 해결, 데이터 처리, 알고리즘 실행, 수학적 연산과 같은 몇 가지 활동이 포함됩니다. 최신 컴퓨팅 시스템이 소프트웨어 애플리케이션, 시뮬레이션, 모델 등을 생성하기 위해서는 오늘날 모든 컴퓨팅 시스템의 필수 요소인 컴퓨팅 능력이 필요합니다. 인공 지능, 과학적 연구, 데이터 분석 및 그 외 많은 연구 및 산업 분야는 컴퓨팅의 효율적이고 효과적인 사용으로 발전해 왔습니다.
컴퓨팅의 기본 요소
컴퓨팅의 기본 요소는 다음과 같습니다.
- CPU(중앙 처리 장치) 아키텍처 및 기능: CPU는 명령 실행 및 계산 수행 역할을 담당하는 컴퓨터의 핵심 구성요소로, 제어 장치, ALU(산술 논리 장치), 레지스터, 캐시 등 다양한 요소로 구성됩니다. CPU 아키텍처와 그 기능을 이해하는 일은 명령이 처리되고 계산이 수행되는 방식을 파악하는 데 매우 중요합니다.
- 명령 실행 및 처리 단계: 명령을 실행하고 처리하는 단계입니다. 명령은 컴퓨터에 전달되어 컴퓨터가 수행할 동작을 알려주는 지침입니다. 명령 수행 절차는 획득, 디코딩, 수행, 결과 저장 등 수많은 단계가 수반됩니다. 이러한 단계는 컴퓨터가 필요한 동작을 정확하고 효과적으로 이해하고 수행하도록 해줍니다.
- 메모리 계층 구조 및 스토리지 시스템: 메모리 계층 구조는 컴퓨터 내 메모리의 배열을 의미하며 캐시, 메인 메모리(RAM), 하드 드라이브나 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)와 같은 보조 스토리지 장치 등 다양한 레이어로 구성됩니다. 메모리 레이어마다 속도와 용량이 다르기 때문에 데이터의 액세스 및 저장을 최적화하기 위해서는 메모리 계층 구조와 스토리지 시스템을 이해해야 합니다.
이러한 원칙은 컴퓨터의 정보 처리, 명령 수행, 데이터 저장, 데이터 검색 방식을 이해하는 데 필요한 기초가 되며, 이러한 요소로 컴퓨팅이 구성됩니다.
컴퓨팅 기술 및 패러다임
컴퓨팅 기술과 패러다임은 컴퓨팅 수행을 위한 광범위한 접근 방식과 모델을 아우릅니다. 다음 예를 확인해 보십시오.
- 기존의 컴퓨팅 모델은 단일 스레드 처리로 명령을 순차적으로 실행하며 멀티 코어 프로세서를 사용한 멀티스레드로 병렬 처리를 지원합니다. SMP(Symmetric Multiprocessing)는 멀티 프로세서 또는 멀티 코어가 함께 작동하며 작업을 동시에 실행하여 성능이 개선됩니다.
- 병렬 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅은 여러 데이터를 동시에 처리하는 SIMD 아키텍처와 다른 데이터 집합에서 다른 명령을 실행하는 MIMD 아키텍처를 사용합니다. 클러스터 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능을 늘리기 위해 여러 컴퓨터를 연결하는 방식이며 그리드 컴퓨팅은 가상 슈퍼컴퓨터를 만들기 위해 분산된 리소스를 연결하는 방식입니다.
- HPC(고성능 컴퓨팅)는 복잡한 문제 해결을 위한 슈퍼컴퓨터 및 클러스터와 효율적인 컴퓨팅을 위한 가속기(GPU, FPGA 등)를 사용하며 기존 컴퓨터보다 빠르게 문제를 해결하기 위해 양자 역학을 활용하는 새로운 양자 컴퓨팅 분야와 관련이 있습니다.
이러한 컴퓨팅 기술과 패러다임은 컴퓨팅 역량 강화, 성능 개선, 복잡한 컴퓨팅 문제 해결을 위한 다양한 방식을 제공합니다.
클라우드 컴퓨팅에서의 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅 관련 컨텍스트에서 ‘컴퓨팅’이란 용어는 컴퓨팅 활동 수행을 위한 가상화된 리소스의 공급 및 관리를 의미합니다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅과 관련한 몇 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 가상화된 컴퓨팅 리소스는 VM(가상 시스템)과 컨테이너를 사용하여 애플리케이션 실행에 필요한 격리된 환경을 구축하는 것과 관련이 있습니다. VM은 전체 컴퓨터 시스템을 에뮬레이트하는 반면 컨테이너는 가벼우며 애플리케이션을 모든 종속성과 함께 패키징합니다. 컨테이너는 VM보다 효율성과 확장성이 우수하며 더 빠른 시작 시간을 지원하고 다양한 컴퓨팅 환경에서 간편한 이식이 가능합니다.
- IaaS(Infrastructure as a Service)는 컴퓨터 리소스를 클라우드에서 대여하는 것과 같습니다. 스토리지, 네트워킹, 컴퓨팅 성능 등의 요소가 포함됩니다. IaaS의 경우 사용자가 이러한 서비스를 이용하면서 원하는 운영 체제와 애플리케이션을 선택할 수 있습니다.
- 컴퓨팅 리소스의 탄력성과 확장성은 클라우드 컴퓨팅에서 필요한 컴퓨팅 성능을 간편하게 조정할 수 있다는 것을 의미합니다. 워크로드가 증가할 경우 리소스를 빠르게 더 추가할 수 있습니다. 워크로드가 감소할 경우 리소스를 줄이면 됩니다. 이러한 유연성으로 애플리케이션은 수요 변화에 따라 적절한 컴퓨팅 성능을 확보할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅에서의 컴퓨팅
‘컴퓨팅’은 데이터가 생성 또는 소비되는 위치와 가까운 네트워크의 엣지 근처에 설치된 처리 및 컴퓨팅 역량을 의미합니다. 엣지 컴퓨팅에서 중요한 컴퓨팅 관련 요소는 다음과 같습니다.
엣지 컴퓨팅에서 ‘컴퓨팅’은 데이터가 생성 또는 소비되는 위치와 가까운 네트워크의 엣지에 설치된 처리 및 컴퓨팅 역량을 의미합니다. 엣지 컴퓨팅에서 컴퓨팅과 관련한 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 엣지 장치는 네트워크 엣지에서 연결된 장치이며 엣지 서버는 추가 처리 성능을 제공합니다. 엣지 컴퓨팅 아키텍처의 목적은 대기 시간 단축과 실시간 처리 지원입니다.
- 엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 작업을 장치와 가까운 위치로 배포하여 대기 시간을 줄이고 실시간 처리를 지원합니다. 엣지에서의 컴퓨팅 기능은 애플리케이션 실행, 분석 수행, 로컬 결정 수행 등이 포함됩니다.
- 엣지 환경에서의 컴퓨팅은 대기 시간 단축, 대역폭 사용량 최적화, 운영 기능 위임, 데이터 개인 정보 보호 및 보안 개선 등의 이점을 제공합니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 로컬로 처리함으로써 응답 시간 개선, 네트워크 정체 감소, 운영 위임 지원, 민감 데이터의 보호 강화를 지원합니다.
다음은 엣지 환경에서의 컴퓨팅 사용 사례입니다.
- 산업용 IoT: 산업 환경의 실시간 모니터링, 제어, 분석.
- 스마트 시티: 트래픽 관리, 환경 모니터링, 공공 안전을 위한 실시간 데이터 분석.
- 의료: 원격 환자 모니터링 및 진단을 위해 진료 지점에서 데이터 처리 및 분석.
- 소매: 재고 관리, 맞춤형 마케팅, 고객 경험 개선을 위한 실시간 분석과 같은 애플리케이션 활용.
엣지 컴퓨팅에서의 컴퓨팅은 데이터 소스에 더 가까운 컴퓨팅 성능을 제공하여 실시간 처리 지원, 대기 시간 단축, 효율성 향상과 함께 다양한 산업 및 사용 사례에 대해 향상된 기능을 지원합니다.
IoT(사물 인터넷)에서의 컴퓨팅
IoT(사물 인터넷)의 컨텍스트에서 ‘컴퓨팅’은 IoT 장치와 시스템이 수행하는 컴퓨팅 역량 및 처리를 의미합니다. IoT에서 컴퓨팅과 관련한 주요 요소는 다음과 같습니다.
- IoT 장치에 내장된 시스템은 리소스가 제한되고 저전력 환경에서 특정 작업에 최적화된 특수 컴퓨팅 장치입니다.
- IoT에서 엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 성능을 장치와 가까운 위치로 가져와 로컬 처리를 지원하고 대기 시간을 단축하며 대역폭 및 개인 정보 관련 문제를 해결합니다.
- IoT는 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 조합이 필요한 경우가 많습니다. 엣지 장치는 로컬 처리를 수행하고 클라우드 리소스는 스토리지, 컴퓨팅, 분석에 필요한 확장성을 제공합니다.
엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅이 결합되어 IoT 구축의 컴퓨팅 요구 사항을 충족하고 처리, 데이터 분석, 의사 결정을 통합합니다.
AI(인공 지능)에서의 컴퓨팅
AI에서 컴퓨팅과 관련한 주요 요소는 다음과 같습니다.
- AI에서 기계 학습 알고리즘은 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산 처리가 포함된 교육에 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.
- AI 컴퓨팅은 라벨이 적용된 데이터와 반복 계산을 통해 모델을 교육하고 추론은 사전 학습 모델을 통해 예측하며 컴퓨팅 요건이 더 낮습니다.
- TPU, GPU, FPGA, ASIC와 같은 특수 AI 컴퓨팅 하드웨어는 기계 학습 워크로드의 가속화를 목적으로 개발되어 고성능의 에너지 효율이 높은 처리 역량을 제공합니다.
결론적으로 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 특수 AI 하드웨어 등 컴퓨팅 기술의 발전은 IoT, 기계 학습, AI를 포함한 다양한 영역의 다양한 컴퓨팅 요건을 충족하는 데 크게 기여했습니다. 이러한 강력한 컴퓨팅 역량을 통해 보다 효율적인 데이터 처리, 빠른 의사 결정, 오늘날의 디지털 세상에서 혁신을 주도하는 정교한 애플리케이션 개발 등이 가능합니다.
컴퓨팅 성능 및 최적화
컴퓨팅 성능 및 최적화는 컴퓨팅 리소스의 효율성, 속도, 사용률을 극대화하는 데 중점을 둡니다. 컴퓨팅 성능 및 최적화의 주요 요소는 다음과 같습니다.
- 성능 메트릭과 벤치마크는 하드웨어 또는 소프트웨어 비교를 위한 테스트를 표준화하는 처리량, 벤치마크와 같은 메트릭을 비롯하여 컴퓨팅 시스템의 효율성을 평가할 수단을 제공합니다.
- 다중 처리 장치나 특수 하드웨어의 사용과 관련한 병렬화 기술은 작업을 동시에 실행함으로써 컴퓨팅 속도가 향상됩니다. 최적화 기술은 알고리즘 개선, 데이터 액세스 최적화, 코드 최적화를 통해 효율성을 개선합니다.
- 컴퓨팅 리소스 관리는 로드 밸런싱, 워크로드 관리, 동적 리소스 프로비저닝과 같은 기술을 적용하여 리소스의 효과적인 할당과 일정 관리를 보장합니다. 자동 조정은 수요에 따라 리소스를 동적으로 조정하여 사용률을 최적화하고 성능 요구 사항을 충족합니다.
요약하자면 성능 메트릭, 병렬화 및 최적화 기술, 컴퓨팅 리소스 관리는 컴퓨팅 시스템의 효율성과 효과를 개선하여 더 빠른 컴퓨팅과 최적의 리소스 사용률을 지원하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
HPE 컴퓨팅을 선택해야 하는 이유
HPE는 최첨단 기술, 확장성, 보안을 제공하여 기업의 요구에 부응하는 광범위한 솔루션을 제공합니다. HPE의 주요 컴퓨팅 솔루션은 다음과 같습니다.
- HPE ProLiant 서버: 업계를 선도하고 적응력이 뛰어나며 안전한 이 서버는 다양한 워크로드를 지원하며 확장성과 신뢰성이 탁월합니다. HPE ProLiant 서버는 향상된 관리 기능을 통해 소규모 회사와 대규모 데이터 센터의 성능을 최적화합니다.
- HPE Superdome Flex: 미션 크리티컬 작업을 위한 고성능 컴퓨팅을 제공하는 HPE Superdome Flex는 스케일업 및 스케일아웃 기능을 통해 금융, 의료 및 연구 분야의 복잡한 컴퓨팅 작업을 처리할 수 있습니다.
- HPE Apollo: HPE Apollo 솔루션은 HPC 및 대용량 데이터를 위한 확장 가능하고 에너지 효율이 높은 인프라를 제공합니다. 과학 연구, AI, 기계 학습에는 엄청난 처리 능력이 필요하므로 이러한 시스템은 성능이 뛰어납니다.
- HPE Edgeline: HPE의 엣지 컴퓨팅 솔루션은 컴퓨팅을 데이터 소스에 더 가까이 가져와 실시간 분석과 의사 결정을 가능하게 합니다. 이러한 장치는 IoT, 산업, 엣지 AI 애플리케이션에 이상적입니다.
- HPE GreenLake: HPE GreenLake는 온프레미스 환경에 대한 종량제 결제 방식의 클라우드 서비스를 제공합니다. 이를 통해 기업은 데이터와 인프라를 제어하는 동시에 효율적으로 컴퓨팅 리소스를 늘릴 수 있습니다.
- HPE SimpliVity: 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 통합하는 단순한 하이퍼 컨버지드 인프라 아키텍처로, 뛰어난 데이터 경제성, 확장성, 관리를 통해 IT를 간소화하고 혁신을 가속화합니다.
- HPE Moonshot: 고성능 컴퓨팅, 클라우드, 데이터 센터 애플리케이션을 위한 에너지 효율적이고 확장 가능한 서버 플랫폼입니다. 대규모 병렬 처리 조직의 경우 HPE Moonshot은 뛰어난 컴퓨팅 성능 밀도를 제공합니다.
- HPE AI 및 ML 스케일러블 컴퓨팅 솔루션: HPE Machine Learning Operations(MLOps)는 까다로운 AI 워크로드에 적합합니다. 이러한 GPU 기반 컴퓨팅 솔루션은 AI 모델의 교육과 추론 속도를 높여 조직이 AI에 맞춰 변화하는 데 도움이 됩니다.
기업은 HPE를 통해 현재와 미래의 요구를 충족하는 다양한 컴퓨팅 제품 중에서 선택할 수 있습니다. HPE의 컴퓨팅 솔루션은 고성능 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, 확장 가능한 AI 및 빅데이터 인프라를 위한 강력한 성능, 보안, 유연성을 제공합니다.
