| 사용
세로줄 | 문자로 표기하는 명령줄 파이프는 상상할 수 있는 가장 유용한 연산자다. 이름도 "파이프"이고 문자의 형태도 실제 파이프와 비슷하다. 파이프의 역할은 특수한 연결을 통해 파이프 왼쪽 명령의 출력을 파이프 오른쪽 명령으로 전달하는 것이다. 예를 들어 다음과 같은 명령을 사용해서 시스템에 로그인한 사용자를 확인할 수 있다.jdoe seat0 2024-06-20 10:37 (login screen)
jdoe tty2 2024-06-20 10:39 (tty2)
nancy tty3 2024-06-20 10:40 (tty2)
shs pts/1 2024-06-20 10:56 (192.168.0.5)
로그인 횟수만 계산하려면 다음과 같은 파이프를 사용하면 된다.
4
로그인한 고유한 사용자 수를 보려면 조금 더 공을 들여야 한다. 다음과 같이 사용자 이름 목록을 고유한 이름으로 추릴 수 있다.
jdoe
nancy
shs
첫 번째와 두 번째 파이프 사이의 awk 명령은 who 명령의 출력을 모든 줄의 첫 번째 문자열로 줄인다. 이후 sort 명령은 이 출력을 알파벳순으로 정렬해서 uniq 명령이 각 사용자 이름을 한 번만 포함하도록 한다. 여러 개의 파이프를 사용해서 정확히 원하는 출력만 표시되도록 했다.
|| 사용
모양은 |와 ||로 비슷해 보이지만 두 세로줄은 이중 파이프가 아니며, 사실 파이프와는 전혀 관계가 없다. 두 세로줄은 "or" 연산자를 나타내는데, 흥미로운 방식으로 작동한다. || 왼쪽의 명령이 작동하면 오른쪽의 명령은 아예 실행되지 않는다.다음 예제에서 head 명령은 루트 수준 권한으로(예를 들어 sudo 사용) 실행되지 않으므로 실패하고 따라서 /etc/shadow 파일에 대한 액세스 권한이 없다. echo 명령은 오류가 표시된 후 실행된다.
head: cannot open '/etc/shadow' for reading: Permission denied
oops
오류 메시지 없이 같은 효과를 얻으려면 다음과 같이 head 명령의 오류 출력을 /dev/null로 보내면 된다.
oops
2> 연산자는 오류 출력을 /dev/null로 보낸다.
> 및 >> 사용
> 및 >> 연산자는 |, ||와 달리 서로 긴밀하게 연관되면서 각기 다른 기능도 있다. 다음과 같은 명령을 실행하면 fortune 명령의 출력을 파일에 추가한다. 파일이 없으면 생성하고, 이미 있으면 덮어쓴다.$ cat readme
1 bulls, 3 cows.
$ fortune > readme
$ cat readme
Does a one-legged duck swim in a circle?
앞의 예제에서는 파일의 내용이 바뀌었다.
앞에서 > 대신 >>를 사용하면 파일이 이미 있는 경우 파일에 추가되고, 없는 경우에는 이 내용을 사용하여 새 파일이 생성된다.
$ cat readme
Does a one-legged duck swim in a circle?
fractal radiation jamming the backbone
$ fortune >> ignoreme
$ cat ignoreme
It's all magic. :-)
& 및 && 사용
&와 && 연산자는 | 및 ||와 마찬가지로 모양은 비슷하지만 서로 전혀 다른 기능을 수행한다. 단일 & 연산자는 백그라운드에서 프로세스를 실행하는 데 사용된다. 즉, 해당 명령이 아직 실행 중인 상태에서 명령줄에서 다른 명령을 실행할 수 있다. 예제를 보자.$
프롬프트가 돌아와서 다음 명령을 대기하는 것을 볼 수 있다.
&& 연산자는 || 연산자와 비슷한 면이 있다. 차이는 && 왼쪽의 명령이 성공한 경우에만 오른쪽 명령이 실행된다는 것이다.
hello
goodbye
; 사용
; 연산자는 한 줄에서 여러 명령을 실행할 수 있게 해준다. 명령을 분리해서 각 명령이 서로 독립적으로 실행되도록 한다. 명령은 지정된 순서에 따라 실행되며 하나가 완료된 이후 다음 명령이 시작된다.1
2
3
! 사용
!(not) 연산자는 명령을 입력할 때 예외를 표현할 수 있게 해준다. 예를 들어 다음 명령은 현재 디렉터리에서 이름이 "ignoreme"인 파일을 제외한 모든 파일의 내용을 표시한다.Does a one-legged duck swim in a circle?
fractal radiation jamming the backbone
Virus transmitted from computer to sysadmins.
다음과 같이 !를 와일드카드와 함께 사용할 수도 있다.
goodtimes ignoreme readme
$ rm !(*me)
$ ls
ignoreme readme
앞의 rm 명령이 실행되면 "me"로 끝나는 파일을 제외한 모든 파일이 제거된다.
=, ==, != 사용
= 기호는 누구나 알겠지만 변수에 값을 할당하는 데 사용된다. ==와 != 기호는 같음과 같지 않음을 테스트한다.$ if [ $three == 3 ]; then
> echo I like math
> fi
I like math
$ if [ $three != 3 ]; then
> echo "I do not trust math"
> fi
앞 예제의 테스트에서 다행히 three와 3은 같으므로 같지 않음 테스트에서는 아무런 결과도 표시되지 않는다.
이스케이프 문자(\) 사용
백슬래시 문자는 이스케이프 문자 역할을 한다(적어도 본(Bourne) 셸에서는). 이스케이프 문자는 다른 문자가 해석 없이 표시되도록 한다. 다음 예제에는 다소 복잡한 문자열이 있는데, 백슬래시 뒤에 오는 모든 문자는 있는 그대로 표시된다."'&|;()^'<>$
맺음말
사용 가능한 명령 연산자를 모두 익히는 데는 시간이 좀 걸리지만 명령줄과 스크립트에서 매우 유용하다. &&, ||, !에 대한 설명은 이전 기사인 리눅스의 &&, !! 및 !에 대한 설명에서 볼 수 있다.editor@itworld.co.kr
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Seagate
'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.
Seagate
“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.