빅데이터 분석을 위한 클라우드의 장점/단점 비교

데이터 산업이 성장하는 만큼 같이 성장하는 산업 중의 하나가 클라우드 산업일 것이다.

클라우드 컴퓨팅 파워가 올라가면서 많은 기업들 혹은 개인들이 데이터 분석을 더욱 쉽게 다가갈 수 있게 된 것도 사실이다. 기존의 RDBMS 서버 (흔히 말하는 DB서버, ORACLE, MSSQL 등)  하나만 사서 데이터를 관리 및 분석을 진행하려고 해도 몇천에서 ~ 몇억 원의 라이선스 비용 및 하드웨어 비용이 수반되어야 되었다. 물론 MySQL 등 오픈 소스 프로그램들도 존재했지만, 여전히 강력한 하드웨어를 구축하기 위해서는 많은 물리적인 비용이 수반될 수 밖에는 없었다. 하지만 클라우드 서비스들이 발달함에 따라 이런 비용적인 문제가 많이 해결되었다. 그리고 내가 원하는 만큼의 서버 용량도 늘렸다가 줄였다가 할 수 있는 장점도 존재를 한다. 그렇다면 기존 서버들에 비하여 클라우드 서버의 장점과 단점은 무엇이 있을까? 한번 알아보도록 하자. 

 

클라우드

 

 

1) 클라우드 서버의 장점 

   - 서버, 네트워크 장비, 회선 등을 구매하기 위한 추가적인 비용이 발생하지 않음 

   - 최적의 컴퓨팅 파워를 선택해서 사용하기에 낭비되는 자원의 비용 낭비를 막을 수 있음

   - 계정 생성 후 바로 사용이 가능하여, 하드웨어 구축 비용 및 시간이 소요되지 않음 

   - 애자일적인 시스템 개발 및 신속한 대응이 가능함

   - 불필요한 자원에 대해서는 신속한 철수가 가능함 

   - 인터넷이 되는 곳이라면 어디든지 접속하여 업무가 가능함 (언택트 시대에 효과적인 운영이 가능) 

   - 유연한 자원의 확장이 가능 (메모리, 스토리지, GPU 확장등 유연한 대응이 가능) 

 

 

2) 클라우드 서버의 단점

   - 클라우드 전문인력이 없을 경우 전문 인력을 서비스를 이용해야 함으로 해당 전문 이력에 대한 비용이 발생할 수 있음

   - 효과적인 클라우드 운영을 하지 않은 다면 불필요한 비용이 발생할 수 있음 

   - 여러 서비스 계정을 관리해야하는 부담감이 존재할 수 있음 

   - 자유로운 클라우드 서버의 접근 만큼 보안적으로 설계를 치밀하게 설계할 필요가 있음 

   - 효과적인 자원 관리를 하지 않을 경우 엄청난 비용이 발생할 수 있음 

 

 

클라우드 서버의 장단점을 명확하게 이해하고 효과적으로 사용한다면 효과적인 데이터 분석 환경을 구성할 수 있을 것이다. 점차 대용량이고, 비정형 데이터가 많아지는 시점에 클라우드 서버로의 전환은 올바른 선택이지 않을까?