클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 정의에 따라 다섯 가지 핵심 특성을 갖는다. 이 특성들은 클라우드 서비스를 기존의 IT 인프라 관리 방식과 구별하는 근본적인 요소들이다.

첫 번째 특성은 온디맨드 셀프 서비스이다. 사용자는 서비스 제공자와의 인간적 상호작용 없이도 필요할 때마다 서버 시간이나 네트워크 스토리지와 같은 컴퓨팅 능력을 자동으로 프로비저닝할 수 있다. 두 번째는 광대역 네트워크 접근으로, 다양한 클라이언트 플랫폼(예: 휴대전화, 태블릿, 노트북)을 통해 네트워크를 거쳐 표준 메커니즘으로 능력에 접근할 수 있다. 세 번째는 리소스 풀링이다. 제공자의 컴퓨팅 리소스는 다중 테넌트 모델을 사용하여 여러 사용자에게 풀링되어 제공되며, 사용자는 리소스의 정확한 위치를 알지 못하거나 제어하지 못한다.

네 번째 특성인 신속한 탄력성은 수요에 맞춰 능력을 신속하게 그리고 탄력적으로 확장하거나 축소할 수 있는 능력을 의미한다. 사용자에게는 자원이 무제한으로 공급되는 것처럼 보이며, 언제든지 원하는 양을 획득할 수 있다. 마지막으로 측정 가능한 서비스는 클라우드 시스템이 자원 사용량을 자동으로 제어하고 최적화하기 위해 측정하는 능력을 말한다. 사용량은 서비스 유형(예: 스토리지, 처리, 대역폭)에 따라 투명하게 모니터링, 제어 및 보고되어 공급자와 소비자 모두에게 활용 정보를 제공한다[3]. 이 다섯 가지 특성은 클라우드 컴퓨팅의 경제적 효율성과 운영적 유연성의 기반을 이룬다.

클라우드 컴퓨팅 서비스는 제공되는 추상화 수준과 사용자의 관리 책임 범위에 따라 크게 세 가지 모델로 구분된다. 이 모델들은 인프라스트럭처부터 애플리케이션까지의 스택을 계층적으로 구성하며, 사용자는 필요한 제어 수준과 관리 부담에 따라 선택한다.

가장 기본적인 모델은 IaaS(Infrastructure as a Service)이다. 이 모델에서는 가상화된 컴퓨팅 자원인 서버, 스토리지, 네트워킹 등을 서비스 형태로 제공받는다. 사용자는 운영 체제 미들웨어, 런타임, 애플리케이션, 데이터까지 모두 관리해야 하지만, 물리적 하드웨어의 유지보수와 확장은 공급자의 책임이다. 대표적인 예로 Amazon EC2나 Microsoft Azure Virtual Machines가 있다.

중간 계층의 모델은 PaaS(Platform as a Service)이다. PaaS는 애플리케이션을 개발, 실행, 관리하기 위한 플랫폼 환경을 제공한다. 개발자는 애플리케이션 코드와 데이터에만 집중할 수 있으며, 그 아래의 서버, 스토리지, 네트워크, 운영 체제, 미들웨어, 런타임 등은 플랫폼 공급자가 관리한다. Google App Engine, Heroku, Azure App Service 등이 이에 해당한다.

가장 높은 추상화 수준의 모델은 SaaS(Software as a Service)이다. SaaS는 완전한 기능의 애플리케이션을 인터넷을 통해 제공한다. 사용자는 애플리케이션의 기능만 사용하며, 애플리케이션을 실행하는 인프라와 플랫폼은 완전히 공급자가 관리한다. 웹 기반의 전자 메일, 오피스 제품군, CRM 소프트웨어 등이 대표적이다. Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce가 널리 알려진 예시이다.

클라우드 컴퓨팅의 배포 모델은 인프라가 누구에게 제공되고, 어떻게 관리되며, 어디에 위치하는지에 따라 구분된다. 주요 모델은 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드, 커뮤니티 클라우드로 나뉜다.

이러한 배포 모델은 상호 배타적이지 않으며, 조직의 요구사항에 따라 조합되어 사용된다. 예를 들어, 하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드의 확장성과 프라이빗 클라우드의 제어력을 결합한 모델로, 현대 기업의 디지털 전략에서 점점 더 표준적인 아키텍처가 되고 있다.

아마존닷컴의 자회사인 AWS는 2006년에 EC2와 S3 서비스를 출시하며 상업적 클라우드 컴퓨팅 시장을 개척한 선도적 제공자이다. 전 세계적으로 가장 광범위하고 성숙한 서비스 포트폴리오를 보유하고 있으며, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 머신러닝, 사물인터넷 등 200여 가지가 넘는 기능 완비형 서비스를 제공한다. AWS는 글로벌 인프라를 기반으로 운영되며, 이는 지리적으로 분리된 다수의 리전과 각 리전 내의 가용 영역으로 구성된다. 이 아키텍처는 고가용성과 내결함성을 보장하는 데 핵심적 역할을 한다.

주요 서비스는 다음과 같이 분류된다.

AWS의 지배적 시장 점유율은 선제적 혁신, 광범위한 기능, 활발한 파트너 생태계에 기인한다. 사용량 기반의 종량제 가격 모델을 채택하고 있으며, 초기 진입 장벽을 낮추기 위한 프리 티어를 제공한다. 또한, AWS Well-Architected Framework를 통해 클라우드 애플리케이션을 안전하고 효율적으로 구축하기 위한 모범 사례를 제시한다.

기업과 개발자 커뮤니티를 중심으로 한 강력한 생태계와 방대한 문서, 교육 자료는 AWS의 주요 강점이다. 그러나 방대한 서비스와 빠른 출시 주기는 학습 곡선을 가파르게 만들기도 한다. 경쟁사인 Microsoft Azure와 Google Cloud Platform의 성장에도 불구하고, AWS는 여전히 글로벌 IaaS 및 PaaS 시장에서 가장 큰 영향력을 행사하는 플랫폼으로 자리 잡고 있다.

Microsoft Azure는 마이크로소프트가 개발하고 운영하는 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이다. 2010년 2월 'Windows Azure'라는 이름으로 출시되어 이후 2014년 현재의 이름으로 변경되었다. Azure는 IaaS, PaaS, SaaS를 포함한 포괄적인 클라우드 서비스 포트폴리오를 제공하며, AWS와 함께 글로벌 시장을 선도하는 주요 공급자 중 하나이다.

Azure의 주요 강점은 기업의 하이브리드 클라우드 환경 구축에 있다. Azure Arc 서비스를 통해 고객은 온프레미스, 에지, 멀티 클라우드 환경에 걸쳐 Azure 서비스와 관리 기능을 확장할 수 있다. 또한, Active Directory 및 Office 365 등 마이크로소프트의 기존 엔터프라이즈 제품군과의 긴밀한 통합은 기존 마이크로소프트 고객에게 매력적인 요소로 작용한다. Azure는 전 세계적으로 수십 개의 리전과 가용성 영역을 운영하며, 특히 정부 및 금융 분야를 위한 별도의 클라우드 인스턴스(예: Azure Government)도 제공한다.

주요 서비스 범주는 다음과 같다.

Azure는 .NET 프레임워크, Windows Server, SQL Server 등 마이크로소프트 기술 스택을 선호하는 조직들 사이에서 널리 채택되고 있다. 또한, 리눅스 및 오픈 소스 기술에 대한 지원을 지속적으로 강화하여 다양한 개발 환경을 수용하고 있다.

Google Cloud Platform(GCP)은 구글이 제공하는 포괄적인 클라우드 컴퓨팅 서비스 모음이다. 구글의 글로벌 인프라와 내부적으로 사용하는 기술을 기반으로 하여, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 분석, 머신러닝, 네트워킹 등 광범위한 서비스를 제공한다. GCP는 구글의 검색 및 유튜브와 같은 서비스를 지원하는 동일한 인프라에서 실행되어 확장성과 성능에 대한 검증을 받았다.

GCP의 주요 강점은 빅데이터 처리와 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 서비스에 있다. 빅쿼리는 완전 관리형의 페타바이트 규모 데이터 웨어하우스 서비스로, 실시간 분석에 뛰어난 성능을 보인다. 텐서플로우 프레임워크와 통합된 AI 플랫폼 및 Vertex AI는 머신러닝 모델의 개발, 학습, 배포를 단순화한다. 또한 구글 쿠버네티스 엔진(GKE)은 업계 표준 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스의 관리형 서비스로, 컨테이너화된 애플리케이션의 배포와 관리를 용이하게 한다.

GCP는 전 세계에 분산된 리전과 가용 영역을 통해 고가용성과 낮은 지연 시간의 서비스를 제공한다. 주요 서비스 카테고리는 다음과 같다.

경쟁사 대비 GCP는 종량제 가격 모델과 지속 사용 할인, 사전 예약 인스턴스 등 유연한 비용 정책을 운영한다. 또한 개방형 기술과 멀티 클라우드 환경을 적극 지원하여, 고객이 특정 벤더에 종속되는 것을 줄이는 전략을 취한다.

가상화 기술은 클라우드 컴퓨팅의 근간을 이루는 핵심 기술이다. 이 기술은 단일 물리적 하드웨어(예: 서버, 스토리지, 네트워크) 위에 여러 개의 가상 환경을 생성하여 독립적으로 운영할 수 있게 한다. 이를 가능하게 하는 소프트웨어 계층을 하이퍼바이저 또는 가상 머신 모니터(VMM)라고 부른다. 하이퍼바이저는 물리적 자원을 추상화하고 분할하여, 각 가상 머신이 전용 하드웨어를 사용하는 것처럼 느끼게 하면서도 자원의 효율적인 공유와 활용을 가능하게 한다.

가상화의 주요 이점은 자원의 통합과 유연성에 있다. 여러 대의 활용도가 낮은 물리적 서버를 하나의 강력한 서버로 통합하여 운영할 수 있어 하드웨어 비용과 데이터센터 공간, 전력 소비를 절감한다. 또한, 가상 머신은 물리적 하드웨어에 종속되지 않는 파일 형태로 존재하기 때문에, 생성, 복제, 이동, 백업, 복구가 매우 용이하다. 이는 시스템 장애 시 빠른 복구와 새로운 서비스의 신속한 배포를 가능하게 하는 클라우드 컴퓨팅의 핵심 가치인 탄력성과 신속성을 제공한다.

가상화는 다양한 컴퓨팅 자원에 적용된다. 가장 일반적인 형태는 서버 가상화로, 하나의 물리적 서버에서 여러 운영체제와 애플리케이션을 동시에 실행한다. 이 외에도 스토리지 가상화는 여러 물리적 저장 장치를 하나의 논리적 풀로 묶어 관리 효율성을 높이고, 네트워크 가상화는 물리적 네트워크 인프라를 논리적으로 분할하여 가상 네트워크와 방화벽을 생성한다. 최근에는 운영체제 수준의 경량화된 가상화 기술인 컨테이너 기술이 등장하여, 애플리케이션과 그 실행 환경을 함께 패키징하는 방식으로 더 빠른 시작과 높은 이식성을 제공하고 있다.

컨테이너는 애플리케이션과 그 실행에 필요한 모든 라이브러리, 설정 파일, 종속성을 하나의 패키지로 묶는 경량화된 가상화 기술이다. 가상 머신이 하드웨어 수준에서 가상화를 제공하는 것과 달리, 컨테이너는 호스트 운영체제의 커널을 공유하며 애플리케이션 프로세스를 격리된 환경에서 실행한다. 이로 인해 컨테이너는 가상 머신에 비해 훨씬 빠르게 시작되고, 더 적은 시스템 자원을 소비하며, 이식성이 매우 뛰어나다. 도커는 이러한 컨테이너 기술을 대중화한 대표적인 플랫폼이다.

컨테이너화된 애플리케이션의 수가 증가하고 배포 환경이 복잡해지면서, 여러 컨테이너를 효율적으로 관리, 배포, 확장, 네트워킹하는 작업이 필요해졌다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 오케스트레이션 도구이다. 쿠버네티스는 가장 널리 사용되는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로, 컨테이너화된 워크로드를 자동으로 배치하고, 상태를 관리하며, 장애 시 자가 복구를 수행한다. 주요 클라우드 제공자들은 모두 관리형 쿠버네티스 서비스를 제공한다.

컨테이너와 오케스트레이션 기술은 마이크로서비스 아키텍처의 구현을 크게 촉진했다. 각 서비스를 독립적인 컨테이너로 패키징하고, 오케스트레이션 도구를 통해 조율함으로써 개발과 배포의 속도, 확장성, 유연성을 획기적으로 높일 수 있다. 이는 데브옵스 문화와 지속적 통합/지속적 배포 파이프라인의 핵심 인프라가 되었다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 스토리지 솔루션은 데이터를 지속적이고 안전하게 저장, 관리, 접근할 수 있도록 하는 핵심 서비스이다. 기존의 물리적 저장 장치와 달리, 클라우드 스토리지는 네트워크를 통해 온디맨드로 제공되며, 확장성과 내구성이 뛰어나다는 특징을 가진다. 주요 클라우드 제공자들은 다양한 데이터 유형과 접근 패턴에 맞춘 여러 계층의 스토리지 서비스를 제공하여, 사용자는 비용과 성능 요구사항에 따라 최적의 옵션을 선택할 수 있다.

주요 클라우드 스토리지 유형은 다음과 같이 구분된다.

* 객체 스토리지: 비정형 데이터(이미지, 비디오, 로그 파일 등) 저장에 최적화되었다. Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage가 대표적이다. 데이터는 객체 단위로 관리되며, 고유한 식별자를 통해 HTTP/HTTPS 프로토콜로 접근한다. 거의 무제한의 확장성과 높은 내구성을 제공한다.

* 블록 스토리지: 가상 머신의 운영 체제나 데이터베이스와 같이 낮은 지연 시간과 높은 IOPS(초당 입출력 작업)가 필요한 작업에 사용된다. Amazon EBS, Azure Disk Storage, Google Persistent Disk가 이에 해당한다. 데이터는 고정 크기의 블록으로 나뉘어 관리된다.

* 파일 스토리지: 공유 파일 시스템을 필요로 하는 애플리케이션에 적합하다. Amazon EFS, Azure Files, Google Filestore와 같은 서비스는 표준 파일 시스템 프로토콜(NFS, SMB)을 사용하여 여러 가상 머신이 동시에 접근할 수 있는 공유 스토리지를 제공한다.

데이터의 접근 빈도와 보관 요구사항에 따라 비용을 최적화하기 위해 스토리지 계층화 전략이 널리 사용된다. 예를 들어, 자주 접근하는 데이터는 고성능의 표준 티어에, 자주 접근하지 않는 데이터는 저비용의 저빈도 접근 티어나 아카이브 티어에 저장한다. 또한, 데이터의 무결성과 가용성을 보장하기 위해 지역 간 복제, 버저닝, 암호화(전송 중 및 저장 시), 자동화된 백업 및 재해 복구 솔루션이 스토리지 서비스의 핵심 기능으로 통합되어 제공된다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 네트워킹은 물리적 데이터 센터 간, 그리고 가상 자원 간의 연결을 가능하게 하는 핵심 기반 서비스이다. 이는 가상 사설망(VPC), 콘텐츠 전송 네트워크(CDN), 로드 밸런서, DNS 관리, 방화벽과 같은 구성 요소를 포함한다. 클라우드 네트워킹의 주요 목표는 확장성, 보안성, 고가용성을 제공하면서도 사용자가 복잡한 물리적 인프라를 직접 관리하지 않도록 추상화하는 데 있다.

클라우드 네트워크의 핵심 구성 요소는 가상 사설망이다. VPC는 사용자가 클라우드 공급자 내에 논리적으로 격리된 자신만의 네트워크 공간을 정의할 수 있게 해준다. 사용자는 이 공간 내에서 서브넷을 생성하고, 라우팅 테이블을 구성하며, 인터넷 게이트웨이를 연결하여 자원에 대한 접근을 제어한다. 또한, 가상 사설망(VPN)이나 전용선(Direct Connect) 같은 서비스를 통해 온프레미스 데이터 센터와의 안전한 하이브리드 연결을 구축할 수 있다.

성능과 보안을 위한 서비스도 필수적이다. 로드 밸런서는 들어오는 트래픽을 여러 대상(예: 가상 머신 인스턴스)에 분산시켜 애플리케이션의 가용성과 내결함성을 높인다. 콘텐츠 전송 네트워크는 정적 및 동적 웹 콘텐츠를 전 세계 엣지 로케이션에 캐싱하여 지연 시간을 최소화한다. 보안 측면에서는 보안 그룹(상태 저장 방화벽)과 네트워크 액세스 제어 목록(상태 비저장 방화벽)을 통해 인스턴스 및 서브넷 수준에서 트래픽을 세밀하게 필터링한다.

클라우드 컴퓨팅의 보안은 서비스 제공자와 고객이 공동으로 책임지는 영역이다. 이 관계를 명확히 정의한 것이 공유 책임 모델이다. 이 모델은 사용 중인 클라우드 서비스 모델에 따라 구체적인 책임 분담이 달라진다. 기본적으로 클라우드 제공자는 '클라우드 자체의 보안'을 담당하고, 고객은 '클라우드 내의 보안'을 담당한다[7].

책임 분담의 구체적인 예는 다음과 같다.

고객은 자신이 선택한 서비스 모델에 따라 어떤 보안 책임을 져야 하는지를 정확히 이해해야 한다. 예를 들어, IaaS를 사용할 경우 운영체제와 애플리케이션 보안의 대부분을 고객이 직접 관리해야 하지만, SaaS로 전환하면 애플리케이션 계층의 보안 책임 대부분이 제공자에게 이전된다. 이 모델의 효과적인 실행을 위해 제공자는 보안 도구와 서비스를 제공하고, 고객은 이를 활용해 자신의 책임 영역을 보호해야 한다.

데이터 보호는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가장 중요한 고려사항 중 하나이다. 클라우드 제공자는 물리적 데이터 센터 보안, 네트워크 보호, 호스트 시스템 보안 등 인프라 수준의 보안을 책임지지만, 클라우드 내에 저장되는 실제 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성을 보호하는 것은 대부분 고객의 책임 영역에 속한다[8]. 이를 위해 데이터는 저장 상태(at rest), 전송 중(in transit), 사용 중(in use) 등 모든 상태에서 적절한 보호 조치가 적용되어야 한다.

암호화는 데이터 보호의 핵심 기술이다. 저장 상태의 데이터 암호화는 객체 스토리지, 블록 스토리지, 데이터베이스 등에 저장된 정보가 암호화된 형태로 유지되도록 보장한다. 주요 클라우드 제공자들은 대부분 서버 측 암호화(SSE)를 기본으로 제공하며, 고객이 관리하는 암호화 키(CMK)를 사용할 수 있는 옵션도 갖추고 있다. 전송 중인 데이터의 보호를 위해서는 TLS(Transport Layer Security)와 같은 프로토콜을 통한 통신 채널 암호화가 필수적이다.

데이터 보호 전략은 암호화 외에도 접근 제어, 모니터링, 데이터 분류 등을 포함한다. 세분화된 IAM(Identity and Access Management) 정책을 통해 최소 권한 원칙에 따라 데이터 접근을 통제해야 한다. 또한, 데이터 활동을 지속적으로 모니터링하고 이상 징후를 탐지하는 도구를 활용하는 것이 중요하다. 규정 준수 측면에서 데이터의 저장 위치(데이터 상주지)와 데이터 처리에 관한 법적 요구사항(예: GDPR, 개인정보보호법)을 충족시키기 위한 정책과 기술적 조치가 마련되어야 한다.

기존의 온프레미스 인프라나 다른 클라우드 환경에서 새로운 클라우드 컴퓨팅 환경으로 애플리케이션과 데이터를 이전하는 과정을 클라우드 마이그레이션이라고 한다. 효과적인 마이그레이션을 위해서는 사전 평가와 명확한 전략 수립이 필수적이다. 일반적으로 애플리케이션의 복잡성, 데이터 양, 다운타임 허용 범위, 비용 목표 등을 종합적으로 분석하여 적합한 접근 방식을 선택한다.

주요 마이그레이션 전략은 흔히 "6R" 또는 "7R" 전략으로 분류된다. 각 전략은 애플리케이션을 클라우드에 이전하는 방식의 차이를 나타낸다.

마이그레이션은 일반적으로 단계적으로 진행된다. 먼저 마이그레이션에 적합한 워크로드를 선정하고, 소규모 파일 서버나 개발 환경과 같이 위험도가 낮은 애플리케이션으로 파일럿 프로젝트를 수행한다. 이후 본격적인 대규모 마이그레이션 단계에서는 데이터 전송 방법(온라인/오프라인), 네트워크 구성, ID 관리 연동, 보안 정책 이행 등을 세밀하게 계획한다. 마이그레이션 후에는 성능 모니터링, 비용 분석, 운영 절차 정립을 통해 환경을 최적화한다.

벤더 종속성은 특정 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공업체의 기술, 서비스, API, 데이터 형식, 운영 방식에 고객이 깊이 의존하게 되는 상태를 가리킨다. 이는 퍼블릭 클라우드나 특정 프라이빗 클라우드 솔루션을 도입할 때 발생할 수 있는 주요 위험 요소 중 하나이다. 벤더 종속성이 심화되면 다른 공급자로의 전환(클라우드 마이그레이션)이 어려워지고, 비용 협상력이 약화되며, 공급자의 정책 변경이나 서비스 중단에 취약해질 수 있다.

벤더 종속성은 여러 수준에서 발생한다. 가장 흔한 형태는 특정 공급자의 독점적 API나 관리 도구에 애플리케이션이 결합되는 경우이다. 예를 들어, AWS의 Lambda나 Azure의 Functions와 같은 서버리스 컴퓨팅 서비스를 깊이 사용하면, 해당 서비스의 트리거, 이벤트 형식, 런타임 환경에 애플리케이션 로직이 묶이게 된다. 또한, 특정 벤더의 고유 데이터베이스 서비스나 AI/머신러닝 서비스를 활용할 때도 유사한 종속성이 생긴다.

이러한 종속성의 위험을 완화하기 위한 몇 가지 전략이 존재한다. 가장 기본적인 접근법은 멀티 클라우드 또는 하이브리드 클라우드 전략을 채택하여 단일 공급자에 모든 것을 의존하지 않는 구조를 만드는 것이다. 기술적 수준에서는 가능한 한 오픈 소스 표준과 컨테이너 기술(예: Docker, Kubernetes)을 활용하여 애플리케이션의 이식성을 높이는 방법이 있다. Kubernetes는 여러 클라우드 환경에서 동일하게 동작하도록 설계되어 벤더 중립성을 제공하는 대표적인 도구이다.

결국, 벤더 종속성은 클라우드의 편리함과 효율성과 맞바꾸는 트레이드오프 관계에 있다. 조직은 특정 벤더의 고도화된 서비스를 활용함으로써 얻는 이점과, 장기적인 유연성 및 독립성 상실의 위험을 신중히 저울질해야 한다. 명확한 클라우드 전략과 출구 전략을 수립하는 것이 지속 가능한 클라우드 운영의 핵심이다.

서버리스 컴퓨팅은 개발자가 서버 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 애플리케이션 코드를 실행할 수 있게 하는 클라우드 컴퓨팅 실행 모델이다. '서버리스'라는 용어는 서버가 존재하지 않는다는 의미가 아니라, 서버 관리의 추상화와 책임이 클라우드 공급자에게 완전히 이전된다는 점을 강조한다. 개발자는 함수나 애플리케이션 단위의 코드를 업로드하기만 하면, 공급자가 해당 코드의 실행, 확장, 가용성 유지 및 모든 기본 인프라 관리를 자동으로 처리한다.

이 모델의 핵심은 이벤트 기반 아키텍처와 FaaS이다. 코드는 일반적으로 특정 이벤트(예: HTTP 요청, 파일 업로드, 데이터베이스 변경, 예약된 시간)에 의해 트리거되는 함수 형태로 패키징된다. 클라우드 공급자는 요청이 있을 때만 함수 인스턴스를 실행하며, 실행 시간과 사용한 리소스(예: 메모리)에 대해서만 비용을 청구한다. 이는 전통적인 서버 모델에서 24시간 가동 인스턴스에 대한 비용을 지불하는 방식과 대비된다.

서버리스 컴퓨팅의 주요 장점과 특징은 다음과 같다.

그러나 서버리스는 모든 워크로드에 적합하지 않다. 장기 실행 프로세스에는 비효율적일 수 있으며, 콜드 스타트로 인한 지연이 발생할 수 있다. 또한 애플리케이션 모니터링과 디버깅이 더 복잡해질 수 있고, 특정 공급자의 벤더 종속성이 높아질 위험이 있다. 주요 클라우드 제공자는 AWS Lambda, Microsoft Azure Functions, Google Cloud Functions 등의 서비스를 통해 서버리스 컴퓨팅을 제공한다.

하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 결합한 환경을 말한다. 이는 기존의 온프레미스 인프라스트럭처나 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 서비스를 연결하여 단일 유기적인 시스템처럼 운영하는 배포 모델이다. 반면, 멀티 클라우드는 두 개 이상의 서로 다른 클라우드 서비스 제공자(CSP)의 퍼블릭 클라우드 서비스를 동시에 사용하는 전략을 의미한다. 두 접근 방식 모두 단일 클라우드 공급자에 대한 의존도를 줄이고, 특정 워크로드에 가장 적합한 환경을 선택할 수 있는 유연성을 제공하는 것이 목표이다.

하이브리드 클라우드의 주요 동인은 유연성과 통제력의 균형이다. 기밀성이 높거나 규제가 엄격한 워크로드는 프라이빗 환경에서 운영하고, 확장성이 요구되거나 일시적인 워크로드는 퍼블릭 클라우드에서 실행할 수 있다. 이를 위해서는 양 환경 간의 네트워크 연결, 데이터 이식성, 일관된 관리 및 보안 정책이 필수적이다. 멀티 클라우드 전략은 주로 벤더 종속성 회피, 특정 서비스의 최상의 기능 활용(예: 한 CSP의 AI 서비스, 다른 CSP의 데이터베이스 서비스), 비용 최적화 및 재해 복구 복원력 강화를 위해 채택된다.

이러한 환경을 효과적으로 운영하기 위해서는 몇 가지 핵심 기술과 접근 방식이 필요하다. 주요 요소는 다음과 같다.

하이브리드 및 멀티 클라우드 아키텍처는 복잡성을 증가시키는 도전 과제도 동반한다. 관리의 복잡성, 여러 환경에 걸친 보안 정책의 일관성 유지, 데이터 이동 비용과 대기 시간, 그리고 필요한 새로운 기술 역량 확보 등이 주요 고려사항이다. 그러나 올바른 전략과 도구를 통해 조직은 이러한 복잡성을 관리하면서 유연성, 혁신 속도, 비용 효율성 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있다.

클라우드 컴퓨팅의 급속한 확산은 전 세계 데이터 센터의 에너지 소비와 탄소 배출 증가에 대한 우려를 불러일으켰다. 이에 따라 지속 가능성을 핵심 가치로 삼고 환경 영향을 최소화하는 '그린 클라우드' 개념이 대두되었다. 그린 클라우드는 에너지 효율적인 하드웨어 사용, 재생 에너지원으로의 전환, 자원 활용률 극대화를 통한 전력 낭비 감소 등 다양한 접근법을 포괄한다. 주요 클라우드 제공자들은 데이터 센터의 전력 사용 효율(PUE)을 낮추고, 태양광 및 풍력 발전과 같은 재생 에너지 구매 계약을 확대하는 데 주력하고 있다.

클라우드 제공자와 사용자는 모두 지속 가능성 목표 달성에 기여할 수 있다. 제공자 측면에서는 고효율 서버와 냉각 시스템 도입, 인공 지능을 활용한 데이터 센터 운영 최적화, 그리고 자체 재생 에너지 설비 건설 등이 주요 전략이다. 사용자 측면에서는 서버리스 컴퓨팅 및 컨테이너 오케스트레이션과 같은 기술을 활용해 애플리케이션의 자원 사용 효율을 높이고, 유휴 자원을 최소화함으로써 간접적으로 전체적인 에너지 소비를 줄일 수 있다.

이러한 노력은 단순한 환경 보호를 넘어 비용 절감과 연계된다. 에너지 효율이 높은 데이터 센터는 운영 비용이 낮아지며, 이는 종종 사용자에게 더 경쟁력 있는 가격으로 반영된다. 또한, 기업의 환경, 사회, 지배구조(ESG) 보고 요구가 강화되면서, 그린 클라우드 서비스를 선택하는 것은 기업의 사회적 책임을 실천하고 규제를 준수하는 중요한 수단이 되었다. 따라서 지속 가능성은 이제 클라우드 컴퓨팅의 선택적 장점이 아닌 필수적인 평가 기준으로 자리 잡고 있다.