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Augmented Reality Maps (Bing)

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PC 이후의 시대: 소셜 웹이다

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가상화 혜택 뒤에

가상화 혜택 뒤에 ‘관리’ 문제가 숨어있다

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Cloud Computing (클라우드 컴퓨팅)이란 무엇인가?

클라우드 컴퓨팅 정의 (1)
1.데이터와 프로그램들이 개인의 PC에 저장되기 보다는 인터넷 기반의 컴퓨터들의 구름(클라우드)에 저장되고,
2.사용자는 컴퓨팅(Computing)을 위해 언제 어디서나 PC, 휴대폰 등의 단말기를 통해 클라우드에 원격 접속하여,
3.원하는 Service를 받을 수 있는 새로운 컴퓨팅 환경

클라우드 컴퓨팅 정의(2)
1.여러 개의 데이터센터를 가상화 기술로 통합해, 사용자에게 다양한 소프트웨어, 보안, 컴퓨팅 인프라까지 On-demand로 제공하는 방식
2.서비스와 애플리케이션을 개발, 운영하기 위한 IT 인프라를 서비스 형태로 제공하는 것
3.IT도 전기나 수도처럼 필요한 만큼 사용하고 쓴 만큼 돈을 지불
4.PC 중심이 아니라 문서 중심의 컴퓨팅: 문서에 접근할 수 있는 권한이 있는 사용자라면, 어떤 PC를 이용하더라도 문서에 접근, 실시간 편집 및 협업이 가능
5.여러 회사, 여러 서버, 여러 네트워크를 포괄하며, 인터넷으로 연결되어 있는 경우, 클라우드 서비스와 스토리지는 세계 어디서나 접근 가능
6.클라우드 컴퓨팅 정의의 핵심은 ‘클라우드’ 자체이며, 클라우드는 서로 연결된 대규모 컴퓨터 집단이다. 이 컴퓨터들은 개인 PC나 네트워크 서버일 수도 있고, 공용이거나 개인용일 수 도 있다.
7.사용자에게 클라우드 서비스 뒤에 숨은 기술과 인프라는 보이지 않으며, Java script 등 특정 기술 기반인지 여부는 명확하지 않으며, 중요하지도 않다.

기존 컴퓨팅과의 비교
Grid 컴퓨팅
1.각 기관마다 사용하는 수퍼컴퓨터나 클러스터 컴퓨터를 묶어 공유해서 사용하려는 목적
2.보통 과학계산용으로 한정하여 사용
3.이 개념을 비즈니스로 확대한 것이 Utility 컴퓨팅

Utility 컴퓨팅
1.컴퓨팅 자원도 전기처럼 하나의 Utility로 보고 코드만 꽂으면 사용 가능하고, 쓴 만큼 돈을 지불하는 개념
2.기업들의 정보 처리 및 각종 컴퓨팅 서비스를 직접 전산실에서 처리하지 않고, 이를 맡기고 사용한 만큼 값을 지불

Cloud 컴퓨팅
1.Grid 컴퓨팅은 주로 과학계산을 대상으로 하고 있으며,
2.Utility 컴퓨팅은 주로 기업 고객을 대상으로 하는 반면,
3.Cloud 컴퓨팅은 이 둘을 포괄하면서 전체(개인/기업)를 대상으로 함

결론: Cloud 컴퓨팅이란 무엇인가?
1.사용자 중심:일단 사용자로서 클라우드에 연결하면, 문서, 메시지, 이미지, 어플리케이션 등 무엇이 저장되어 있든 간에 사용자의 소유가 된다.
2.업무 중심:어플리케이션과 그 성능에 집중하는 대신에, 어떤 일을 해야 하는지와 어플리케이션이 어떤 일을 해줄 수 있는지에 집중한다.
3.강력: 수백, 수천 대의 컴퓨터를 함께 연결하면 단일 컴퓨터로 불가능한 풍부한 컴퓨팅 파워를 산출한다.
4.접근 가능: 데이터가 클라우드에 저장되기 때문에 사용자는 어떤 장소에서도 필요한 데이터를 추출할 수 있다.

무작위의 세계(The Random Universe)

네트워크 이론을 시작할 때 제일 먼저 언급되는 것이 오일러(Euler)의 공식이다. 노드(node)와 링크(link)를 갖는 그래프(graph)에서 각 링크를 한 번만 지나면서 전체 노드를 방문하기 위해서는 홀수개의 link를 갖는 노드가 2개 이하이어야 한다. 오일러는 이를 그래프 이론을 사용하여 증명하였다.

이후 20세기에 접어들어 다시 네트워크 이론에 활기를 넣기 시작한 2명의 수학자가 있었는데, 에르되스와 레니이다.이들은 인류 역사상 처음으로 우리의 상호연결된 세계를 이해하기 위한 근본적인 문제를 다루었으며, 그들의 해답은 무작위 네트워크 이론(Random Network Theory)의 기초가 되었다. 복잡한 그래프를 단일한 사고속에서 서술할 수 있는 해답을 제시하였는데, 노드들을 무작위로 연결하는 것이며, 네트워크를 형성하는 가장 단순한 방법은 주사위를 이용하는 것이다.

에르되스와 레니의 무작위적 세계는 평균에 의해 지배되는 세계이다. 대부분의 사람은 거의 같은 수의 아는 사람을 가지며, 대부분의 웹사이트는 거의 같은 수의 방문객을 갖게된다고 예측하게 된다. 자연스럽게 맹목적으로 링크를 여기저기 던지기 때문에 장기적으로 보면 어떤 노드도 특별대우를 받거나 배제되지 않는다. 하지만 실제 현실의 많은 네트워크들은 무작위적 네트워크 모델과 차이가 있다.

링크(Linked) - The New Science of networks

알버트 라즐로 바라바시(Albert-Laszlo Barabasi)는 21세기 신개념 과학인 복잡계 네트워크 이론의 창시자이며, 본 책의 저자이다. 척도 없는 네트워크(scale-free network) 이론으로 기존 네트워크 이론에 날개를 단 혁명적 과학자로서, 그의 이론은 경제학, 사회학, 인문학, 의학 등의 학문에서 폭 넓게 환영받고 있다. 이 책의 본문 내용을 다음과 같이 간단히 소개한다.

이 세상의 어떤 것도 다른 것과 따로 떨어져서 발생하지 않는다. 대부분의 사건이나 현상은 복잡한 세계(complex universe)라는 퍼즐의 엄청나게 많은 다른 조각들과 연결되어 있으며, 그것들에 의해 생겨나고 또 상호작용한다. 우리는 우리 자신이 모든 것에 연결되어 있는 좁은 세상(small world)에 살고 있다는 것을 알게 되었다. 극히 상이한 학문 분야에 속한 모든 과학자들이 모든 복잡성은 엄격한 구조를 갖고 있다는 사실을 일제히 발견하게 되면서 네트워크 개념의 중요성을 인식하게 되었다.

인터넷이 우리 생활을 지배하게 되면서 누구나 "네트워크"라는 단어를 입에 올리게 되었다. 9.11사태 이후, 테러리스트 네트워크의 치명적인 힘을 지켜보면서, 네트워크의 또 다른 의미에 익숙해지게 되었다. 하지만 일상적으로 통용되는 "네트워크" 의미 이외에도 빠른 속도로 발전하고 있는 네트워크 과학은 극히 흥미롭고 시사점이 많다.

네트워크 안의 허브(Hub)는 분명 주목할 만한 가치가 있다. 허브는 특별하다. 허브는 전체 네트워크의 구조를 지배하며, 그 구조를 좁은 세상으로 만드는 역할을 한다. 즉 허브는 엄청나게 많은 수의 노드(Node)와 링크(Link)를 가짐으로써 구조 내의 두 노드 간의 경로를 짧게 만든다. 그 결과 지구상에서 무작위적으로 선정된 두 사람 간의 평균 거리는 6이지만, 임의의 사람과 커넥터 간의 거리는 대개 하나 내지 두 개의 링크 연쇄에 불과하다. 이와 마찬가지로, 웹상의 두 페이지 간은 평균적으로 19 클릭만큼의 거리를 갖고 있지만, 거대한 허브인 야후닷컴은 대부분의 웹페이지에서 두세 클릭만에 도달할 수 있게 한다. 허브의 시각에서 보면 세상은 매우 좁다.

구글(Google)이 관심을 끌게된 것은 '선발주자가 이점을 갖는다는 척도 없는 모델의 기본적 예측'에 어긋나는 사례였기 때문이다. 척도 없는 모델에서 가장 연결이 많은 노드는 가장 일찍 등장한 노드이다. 1997년에야 등장한 구글은 웹에서는 후발 주자였다. 구글이 등장하기 훨씬 전에 알타비스타나 잉크토미 같은 인기있는 검색엔진들이 이미 시장을 지배하고 있었기에 구글은 분명 후발주자였다. 그런데 3년도 안 돼서 구글은 가장 큰 노드가 되었을 뿐 아니라 가장 인기 있는 검색엔진이 되어 있었다. 이는 척도 없는 모델인 네트워크가 새로운 노드와 링크의 추가를 통해 끊임없이 변하는 동적인 시스템이며, 노드들이 링크를 두고 치열하게 싸우는 경쟁 시스템이기 때문이다. 즉 링크할 노드를 정함에 있어서 대상 노드의 '적합도 x 연결선 수'의 값을 비교하여 이 값이 큰, 즉 매력있는 노드를 링크할 확률이 높기 때문이다. 이는 '보즈-아인슈타인의 응축은 승자가 모든 것을 가질 수 있는 기회를 갖는다.'라는 이론으로 잘 설명된다.