Microsoft Azure 를 통한 비즈니스 혁신 사례

 

Microsoft Azure 를 통한 비즈니스 혁신 사례

비즈니스 혁신을 위한 클라우드 세미나 수강 기록

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강사: 한국마이크로소프트 

김영욱 부장

 

 

 

1.1 일반현황 및 주요 연혁 > 마이크로소프트 Azure

1972년 창립된 마이크로소프트는 08 년 Azure 발표, 2010 정식 출시 후,

2014년 사티아 나델라 CEO가 취임하며 Cloud First, AI First 방향성을 갖고

Azure를 오픈소스 에코 시스템을 포함하는 범용 클라우드로 발전 중

(Windows Azure -> Microsoft Azure로 변경)

 

 

1.2 국내외 대기업 클라우드 Large Scale 전환 사례

대부분의 글로벌 엔터프라이즈 기업은 IT 비용 절감을 위해 자사의 인프라를 빠르게 Azure로  Lift & Shift 형태로 마이그레이션 후, Azure를 디지털 트랜스포메이션을 위한 글로벌 플랫폼으로 활용 

 

특이 사례

스타벅스는 IoT(전세계 커피머신 관리: 기계가 고장날 확률 확인), AI(사용자별 개인화), 블록체인(커피빈 원산지 추적)

 

 

국내에서도 다양한 산업에서 신규 사업을 위해 Azure를 도입하거나, 비용절감/민첩성 향상을 위해 

기존 인프라를 Azure 기반으로 마이그레이션 진행 중

특이 사례

EBS 의 경우 코로나 상황에 대응하며 2천명 대상 사이트를 3백만명 동접 가능한 사이트로(150배) 증설하기 위해 클라우드 활용

 

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2. Azure 서비스 소개

2.1 인프라 > 컴퓨팅 가상 머신 

 

Azure 가상 머신은 웹 포탈이나 Azure 마켓 플레이스를 통해 제공(또는 주문)가능하며, 

가상 머신 배포시 가상 머신 리소스와 연관된 네트워크 및 스토리지 리소스를 함께 정의하며 구성

 

 

Azure는 일반 가상머신부터 고메모리 사양, infiniband가 고려된 HPC 유형, GPU 유형까지 여러 유스케이스에 적용가능하도록

다양한 가상머신 유형을 제공한다. 

 

 AI/ML을 위한 인프라

인공지능이나 머신러닝 영역에서 요구되는 세 가지 형태의 인프라 환경(개발, 학습, 서비스 환경)을 체계적으로 제공하며, 

강력한 클라우드 및 온프레미스 연계가 특징적이다.

 

 

 

High Pergformance Computing

HPC이 요구되는 어플리케이션 종류에 따라 다양한 옵션을 제공하고 있으며,

고성능 IO를 위한  NetApp Files 서비스나 InfiniBand Network, 고성능 GPU 및 업계유일 Cray사의 슈퍼컴퓨터까지 활용 가능 

 

Elastic Scaling

가상머신 방식 또는 컨테이너 방식의 탄력적 자원 활용 기능을 제공하며,

리소스 사용량 뿐만 아니라 Page Load Time과 같은 다양한 커스텀 인자 기반으로

리소스의 자동 스케일링이 가능

 

 

 

Storage

클라우드에 요구되는 고가용성, 확장성, 내구성을 제공할 수 있도록 설계되고 운영되며

단순한 클라우드 저장소로 사용되거나

다른 클라우드 서비스의 정보 저장소로도 사용됨

 

( 클라우드에서 스토리지는 온프레미스에 비해 매우 저렴한 편: 초창기부터 스토리지에 많이 투자가 되어있었기 때문)

 

외부에서 클라우드로 들어가는 Inbound 트래픽 비용은 청구가 안됨

클라우드 저장소에 저장되어있던 데이터를 다운받는 Outbound 트래픽에 대해서만 비용이 청구되기 때문에

스토리지 사용 비용이 효율적이라고 할 수 있다.

 

 

Network > 부하분산

부하 분산 서비스를 위해 L4 & L7 로드밸런서 서비스를 제공하며 다양한 부하 분산 방식 및 보안이 적용

 

 

 

네트워크 > CDN

보안, 가용성 및 확장성이 높은 Azure CDN서비스를 통해 서비스 제공 주체에 따라 총 4가지 SKU(Stock Keeping Unit)가 제공됨

*SKU는 재고관리목적용 태그와 비슷한 개념 (예: Free, Shared, Premium ...) 

 

 

플랫폼 컨테이너 : AKS

컨테이너 오케스트레이션이 가능한 AKS(Azure Kubernetes Service)를 통해

신속하게 쿠버네티스 배포 및 운영을 할 수 있게 단순화하고

응용 프로그램 인프라 규모를 동적으로 조정하는 방법 제공 

 

 

플랫폼 데이터베이스

Azure Database Service는 PaaS 기반으로 구성되어

IaaS 기반에 비하여 데이터베이스 관리 업무를 효과적으로 줄이고,

성능과 비즈니스 관점에서 효율성에 집중할 수 있는 솔루션

백업/확장/모니터링/보안에 최적화되어 고객의 워크로드를 효과적으로 만들고 안정성을 확보

 

 

데이터가 많아진다면? Data Lake 

데이터 수집 및 저장부터 빅데이터 분석, 머신 러닝 모델 개발 등 다양한 분석 환경과 최종 데이터 활용까지

일관되고 통합된 클라우드 기반의 빅데이터 분석 플랫폼 서비스를 제공

 

 

빅데이터/분석 : NoSQL 데이터베이스

(별로 유용하게 쓰이지는 않는 편)

Cosmos DB : 글로벌 분산 및 멀티 모델 지원하는 데이터베이스 서비스로서

NoSQL에 대한 기본 지원을 비롯하여 전 세계 어디서나 대기 시간이 짧고 확장성 있는 

응용 프로그램용 데이터베이스

 

 

마이그레이션 및 변화 관리 지원 > 서비스 모델(Azure 장애 지원 체계)

클라우드 서비스를 사용할 때에는 서비스 이용 비용 외에 기술 지원 비용도 고려해야 한다.

 

 

 

+ 플러스 알파 :: 추가 MS AI 활용 사례 : 맥도날드의 AI 기반 주문방식

음성 주문에 따라 AI가 음성을 분석하여 오더를 구체화하여 코드로 정리한다.