서비스 형태의 인프라(IaaS), 서비스 형태의 소프트웨어(SaaS)와 같은 다른 클라우드 서비스와 마찬가지로 PaaS는 클라우드 서비스 제공업체의 호스팅 인프라를 통해 제공된다. 사용자는 일반적으로 웹 브라우저를 사용해 PaaS에 접속한다.

PaaS가 제공되는 경로에는 퍼블릭, 프라이빗 또는 하이브리드 클라우드가 있다. 퍼블릭 클라우드 PaaS의 경우 클라우드 제공업체가 서버, 스토리지 시스템, 네트워크, 운영 체제, 데이터베이스 등 애플리케이션을 호스팅하는 데 필요한 모든 주요 IT 구성 요소를 제공하며, 고객은 소프트웨어 개발을 관리한다.
프라이빗 클라우드에서 PaaS는 고객 방화벽 내, 일반적으로 구내 데이터 센터에 소프트웨어 또는 어플라이언스 형태로 제공된다. 하이브리드 클라우드 PaaS는 위 두 가지 유형의 클라우드 서비스를 혼합해 제공한다.
PaaS는 소프트웨어 개발을 위한 조직의 IT 인프라 전체를 대체하는 것이 아니라 애플리케이션 호스팅 또는 자바 개발과 같은 핵심 서비스를 제공한다. 일부 PaaS에는 애플리케이션 설계, 개발, 테스트 및 배포까지 포함되기도 한다. 또한 웹 서비스 통합, 개발 팀 협업, 데이터베이스 통합 및 정보 보안도 PaaS 서비스에 포함될 수 있다.
다른 유형의 클라우드 서비스와 마찬가지로 PaaS 고객은 사용량에 따라 비용을 지불하지만 일부 제공업체는 월 정액 요금제로 플랫폼 및 플랫폼에 호스팅되는 애플리케이션 접근 기능을 제공한다.
PaaS의 비즈니스 혜택과 동력
PaaS의 가장 큰 장점 가운데 하나는 서버와 데이터베이스가 포함된 인프라를 구축하고 유지하느라 시간과 비용을 투자할 필요 없이 새로운 애플리케이션을 만들고 배포하기 위한 환경을 확보할 수 있다는 것이다.
따라서 애플리케이션 개발 및 전달 속도를 높일 수 있고, 이는 경쟁 우위를 얻을 방법을 물색하거나 신속하게 제품을 출시해야 하는 기업에게 큰 이점이 된다.
또한 PaaS는 새 언어와 운영 체제, 데이터베이스 및 기타 개발 기술 사용을 신속하게 테스트할 수 있다. 이를 위한 지원 인프라를 마련할 필요가 없기 때문이다. 아울러 PaaS는 툴을 더 쉽고 빠르게 업그레이드할 수 있게 해준다.
PaaS를 사용하면 엔터프라이즈 소프트웨어 개발자는 애플리케이션에서 클라우드 기술을 사용할 수밖에 없으므로 현대적인 원칙을 받아들이고 클라우드 인프라(IaaS) 플랫폼을 더 잘 활용하게 된다.
PaaS를 사용하는 조직은 애플리케이션 및 데이터를 직접 관리할 수 있으므로 클라우드 인프라 또는 애플리케이션을 사용할 때 자주 거론되는 통제력 상실은 큰 문제가 되지 않는다.
일반적인 PaaS 응용 사례
애플리케이션 개발과 테스트를 위한 호스팅 환경을 제공하는 것은 PaaS의 가장 일반적인
용도 가운데 하나다. 그러나 그 외에도 엔터프라이즈에서 PaaS를 사용하는 이유는 많다.
시장조사 업체 가트너는 다음을 포함한 다양한 PaaS 사용 사례를 언급했다.
API 개발 및 관리 : 기업은 PaaS를 사용해서 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스와 마이크로서비스를 개발, 실행, 관리, 보호할 수 있다. 여기에는 새 API 및 기존 API를 위한 새 인터페이스 만들기, 종단간 API 관리가 포함된다.
비즈니스 분석/인텔리전스 : 기업은 PaaS를 통해 제공되는 툴을 사용, 데이터를 분석해서
비즈니스 통찰력과 행동 패턴을 찾아 더 현명한 의사 결정을 내리고 제품의 시장 수요와 같은 미래를 더 정확히 예측할 수 있다.
비즈니스 프로세스 관리(BPM) : 조직은 PaaS를 사용해 다른 클라우드 요소와 마찬가지로 서비스로 제공되는 BPM에 접근할 수 있다. BPM에는 데이터, 비즈니스 규칙 및 서비스 수준 협약을 포함한 프로세스 관리를 위해 필요한 IT 구성 요소가 통합되어 있다.
통신 : PaaS는 통신 플랫폼을 위한 전달 메커니즘 역할도 할 수 있다. 이를 통해 개발자는 음성, 비디오, 메시징과 같은 통신 기능을 애플리케이션에 추가할 수 있다.
데이터베이스 : PaaS 제공업체는 조직 데이터베이스 구축 및 유지와 같은 서비스를 제공할 수 있다. 시장조사 업체 포레스터 리서치는 데이터베이스 PaaS를 “데이터베이스 프로비저닝과 관리를 자동화하고 개발자와 비기술 인력이 사용할 수 있는 안전하고 확장 가능한 주문형 셀프 서비스 데이터베이스 플랫폼”으로 정의한다.
사물인터넷 : IoT는 향후 PaaS 사용에서 큰 부분을 차지할 것으로 전망된다. 다양한 IoT 배포에서 사용될 광범위한 애플리케이션 환경과 프로그래밍 언어 및 툴을 지원하게 된다.
마스터 데이터 관리 : 기업이 소유한 핵심 비즈니스 데이터를 관리하는 프로세스, 거버넌스, 정책, 표준 및 툴을 포괄하며 데이터를 위한 단일 참조 지점(single point of reference)을 제공한다. 이러한 데이터에는 고객 거래에 관한 정보 등의 참조 데이터, 의사 결정을 지원하기 위한 분석 데이터가 포함될 수 있다.
PaaS 기술과 제공업체
PaaS에는 서버, 네트워킹 장비, 운영 체제, 스토리지, 미들웨어, 데이터베이스 등 여러 기본 클라우드 인프라 구성 요소가 포함된다. 이러한 모든 요소는 서비스 제공업체가 소유 및 운영한다.
PaaS에는 개발 툴, 프로그래밍 언어, 라이브러리, 데이터베이스 관리 시스템 및 제공업체의 기타 툴과 같은 리소스도 포함된다.
주요 PaaS 벤더로는 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트, 구글, IBM, 세일즈포스닷컴, 레드헷, 멘딕스(Mendix), 허로쿠(Heroku)가 있다. 일반적으로 사용되는 언어, 라이브러리, 컨테이너 및 관련 툴은 대부분 모든 주요 PaaS 제공업체 클라우드에서 사용 가능하다.
이러한 업체들 중 소프트웨어 개발 툴 분야의 선두 제공업체가 여럿 있는 것은 우연이 아니다. 가트너는 현재 약 200개의 PaaS 제공업체가 있는 것으로 추산한다.
PaaS 위험
PaaS는 클라우드 기반 서비스인 만큼 따르는 위험도 다른 유형의 클라우드와 대체로 비슷하다. 정보 보안이 대표적인 예다. PaaS는 네트워크 및 서버와 같은 공유 리소스 사용 개념을 기반으로 한다. 따라서 이 환경에 데이터를 보관하다가 무단 접근 또는 해커 등의 공격으로 인해 이 데이터가 누출될 수 있다는 보안 측면의 위험이 있다.
그러나 다른 한편으로 주요 클라우드 제공업체들은 일반적인 기업 데이터 센터에 비해 이와 같은 유출을 더 효과적으로 차단해왔으며 초기에 많은 IT 전문가들이 우려했던 것과 같은 정보 보안 위험은 발생하지 않았다.
PaaS를 이용하면 기업은 인프라와 운영에 적절한 접근 제어를 비롯해 기타 보안 프로비전 및 정책을 마련하는 작업을 서비스 제공업체에 맡기게 된다. 애플리케이션을 위한 자체 보호 기능을 제공하는 것은 기업의 책임이다.
조직은 특정 서비스 제공업체의 인프라 및 소프트웨어에 의존하므로 PaaS 환경에서는 잠재적인 벤더 종속 문제가 있다. 따라서 IT 부서는 선택하고자 하는 PaaS가 현재와 미래의 IaaS 및 SaaS 환경과 호환되는지 여부를 따져봐야 한다.
PaaS의 또 다른 위험은 서비스 제공업체의 인프라 환경이 어떤 이유로 다운되어 서비스에
영향을 미칠 수 있다는 점이다. 또한 제공업체가 개발 전략, 프로그래밍 언어 또는 기타 영역을 변경할 경우 어떻게 될지도 생각해야 한다.
이러한 장애물로 인해 PaaS 도입이 계속 막히는 것은 아니다. 기업이 프로그래밍에 전념하는 동안 벤더는 플랫폼을 담당하므로 PaaS는 더 높은 유연성을 제공한다. editor@itworld.co.kr
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Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.
Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.