AWS 전문가를 위한 Google Cloud Platform

2018년 11월 20일 업데이트됨

이 가이드는 Amazon Web Services(AWS)에 익숙한 전문가에게 Google Cloud Platform(GCP)을 시작하는 데 필요한 주요 개념을 제공하기 위한 용도로 제작되었습니다. 가이드에서는 GCP와 AWS를 비교하고 둘의 유사점과 차이점을 살펴봅니다. 또한 빠른 이해를 돕기 위해 AWS와 GCP의 제품, 개념, 용어를 일대일로 대응하여 설명합니다.

GCP를 사용하는 이유

지난 15년 동안 Google은 세계에서 가장 빠르고 강력한 최고 품질의 클라우드 인프라 중 하나를 개발해 왔습니다. Google은 내부적으로 이 인프라를 사용하여 글로벌 규모로 운영되는 Gmail, 지도, YouTube, 검색 등 여러 서비스의 높은 트래픽을 감당하고 있습니다. 이러한 서비스의 막대한 규모에 대응하고자 Google은 인프라를 최적화하고 효과적인 관리를 위한 여러 가지 도구와 서비스를 개발하는 데 심혈을 기울였습니다. GCP를 통해 이러한 인프라와 관리 리소스가 사용자에게 간편하게 제공됩니다.

지역과 영역

거의 모든 AWS 제품은 전 세계에 소재한 여러 지역에 배포됩니다. 각 지역은 지리적으로 비교적 인접한 데이터 센터의 그룹으로 구성됩니다. Amazon은 각 지역을 2개 이상의 가용성 영역으로 분할합니다. 마찬가지로 GCP는 전 세계에 소재한 지역과 영역으로 서비스 가용성을 분할합니다. GCP 의 글로벌 지역 및 영역에 대한 전체 매핑은 Cloud 위치를 참조하세요.

또한 일부 GCP 서비스는 세부적인 지역 또는 영역 수준이 아닌 다중 지역 수준에 위치합니다. 이러한 서비스로는 Google App Engine 및 Google Cloud Storage 등이 있습니다. 현재 사용 가능한 다중 지역 위치는 미국, 유럽, 아시아입니다.

각 AWS 영역은 서로 격리되어 독립적으로 운영되도록 설계됩니다. 이러한 설계에 따라 한 지역의 가용성이 다른 지역의 가용성에 영향을 주지 않으며 지역 내의 여러 서비스가 상호 독립성을 유지합니다. 마찬가지로 GCP의 각 지역도 가용성을 고려하여 서로 격리됩니다. 그러나 GCP에는 특정 GCP 서비스의 요구사항에 따라 지역 간에 데이터를 동기화하는 기능이 내장되어 있습니다.

AWS와 GCP 모두 전 세계 여러 위치에 소재한 접속 지점(POP)을 갖습니다. 이러한 POP 위치는 최종 사용자에게 더 가까운 콘텐츠를 캐시하는 데 도움을 줍니다. 그러나 두 플랫폼에서 각 POP 위치를 사용하는 방법은 서로 다릅니다.

  • AWS는 POP를 사용하여 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 서비스인 Amazon CloudFront를 제공합니다.
  • GCP는 POP를 사용하여 Google Cloud CDN을 제공하며 Google App Engine 및 Google Cloud Storage와 같은 서비스를 위한 기본 에지 캐싱을 전송합니다.

GCP의 POP는 Google이 소유한 통신망으로 데이터 센터에 연결됩니다. GCP 기반 애플리케이션은 이러한 독점적인 연결을 통해 GCP의 모든 서비스에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있습니다.

요약하자면, AWS와 GCP에서 위치와 관련하여 사용하는 용어와 개념은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

개념 AWS 용어 GCP 용어
데이터 센터 및 서비스의 클러스터 지역 지역
추상화 데이터 센터 가용성 영역 영역
에지 캐싱 POP(CloudFront만) POP(여러 서비스)

계정, 한도, 가격

AWS 서비스를 사용하려면 AWS 계정에 가입해야 합니다. 이 절차를 완료하면 본인의 계정으로 Amazon이 공시하는 한도 내에서 모든 서비스를 시작할 수 있으며, 계정으로 서비스 요금이 청구됩니다. 필요한 경우 결제 계정을 만들고 여기에 속한 하위 계정을 만들 수도 있습니다. 조직에서는 이러한 방식으로 표준적인 결제 구조를 비슷하게 재현할 수 있습니다.

마찬가지로 GCP의 서비스를 사용하려면 Google 계정을 설정해야 합니다. 그러나 GCP의 서비스 사용은 계정 단위가 아닌 프로젝트 단위로 관리됩니다. 이 모델에서는 동일한 계정에 완전히 구분된 여러 프로젝트를 만들 수 있습니다. 이 모델에는 조직 단위 설정에서 회사에 속한 여러 부서나 그룹에 별도의 프로젝트 공간을 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 이 모델은 테스트 목적으로도 유용할 수 있는데, 프로젝트를 마치고 나서 삭제하면 프로젝트에서 만든 리소스도 모두 삭제되기 때문입니다.

AWS와 GCP 모두 신규 계정의 서비스에 대해 기본적인 소프트 한도를 적용합니다. 이러한 소프트 한도는 해당 서비스의 기술적인 한도와는 무관하며, 허위 계정에서 리소스를 과도하게 사용하지 못하도록 제한하고 신규 사용자가 플랫폼을 시험적으로 운용하면서 의도하지 않은 과다한 지출이 발생하지 않도록 하는 조치입니다. 애플리케이션의 성장에 따라 이러한 한도가 부족해질 경우 AWS 및 GCP에서 제공하는 간편한 방법으로 적절한 담당자에게 문의하여 서비스 한도를 상향 조정할 수 있습니다.

가격은 핵심 기능 또는 서비스보다 자주 변경되므로 이 자료에서는 가급적 구체적인 가격을 언급하지 않습니다. 그러나 각 서비스에 대한 이해를 돕기 위해 가격 모델을 설명합니다. 특정 솔루션의 최신 가격 비교를 확인하려면 Amazon 가격 계산기GCP 계산기를 사용하여 유연성, 확장성, 비용 면에서 가장 유리한 구성을 알아보세요.

리소스 관리 인터페이스

AWS 및 GCP는 서비스 및 리소스와 상호작용하는 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공합니다. AWS가 제공하는 Amazon CLI와 GCP가 제공하는 Cloud SDK는 모든 서비스를 위한 통합 CLI로서 교차 플랫폼을 지원하며 Windows, Linux, Mac OS용 바이너리를 제공합니다. 또한 GCP의 경우 Google Cloud Shell을 사용하여 웹브라우저에서 Cloud SDK를 사용할 수 있습니다.

AWS와 GCP는 웹 기반 콘솔도 제공합니다. 사용자는 각 콘솔을 통해 리소스를 생성, 관리, 모니터링할 수 있습니다. GCP용 콘솔은 https://console.cloud.google.com/에 있습니다.

서비스 유형

원리적으로 볼 때 클라우드 플랫폼은 컴퓨팅, 저장소, 네트워킹, 데이터베이스라는 일련의 기초적인 서비스부터 제공합니다. AWS의 기초 서비스는 다음과 같습니다.

  • 컴퓨팅: Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)
  • 저장소: Amazon Simple Storage Service(S3), Amazon Elastic Block Store(EBS)
  • 네트워킹: Amazon Virtual Private Cloud(VPC)
  • 데이터베이스: Amazon Relational Database Service(RDS), Amazon DynamoDB

GCP의 기초 서비스는 다음과 같습니다.

  • 컴퓨팅: Google Compute Engine, Google App Engine
  • 저장소: Google Cloud Storage
  • 네트워킹: Google 가상 사설 클라우드
  • 데이터베이스: Google Cloud SQL, Google Cloud Datastore, Google Cloud Bigtable

각 플랫폼에서는 이러한 서비스를 기반에 두고 다른 상위 수준 서비스를 구축합니다. 일반적으로 이러한 상위 수준 서비스는 다음과 같은 4가지 유형 중 하나로 분류됩니다.

  • 애플리케이션 서비스: 클라우드의 애플리케이션을 최적화하는 데 도움을 주는 서비스입니다. Amazon SNS, Google Cloud Pub/Sub를 예로 들 수 있습니다.
  • 빅데이터 및 분석 서비스: 대용량 데이터를 처리하는 데 도움을 주는 서비스로서 Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow를 예로 들 수 있습니다.
  • 관리 서비스: 애플리케이션의 성능을 추적하는 데 도움을 주는 서비스입니다. Amazon CloudWatch, Google Stackdriver Monitoring을 예로 들 수 있습니다.
  • 머신 러닝 서비스: 이미지 또는 음성 인식과 같은 인지 AI를 도입하거나 자체 머신 러닝 모델의 학습 및 배포에 도움이 되는 서비스입니다. Amazon SageMaker 및 Google Cloud Machine Learning Engine을 예로 들 수 있습니다.

서비스 비교

다음 표에서는 AWS와 GCP에서 제공하는 다양한 서비스를 나란히 비교하여 보여줍니다.

서비스 카테고리 서비스 AWS Google Cloud Platform
컴퓨팅 IaaS Amazon Elastic Compute Cloud Compute Engine
PaaS AWS Elastic Beanstalk App Engine
컨테이너 Amazon Elastic 컨테이너 서비스 Google Kubernetes Engine
서버리스 함수 AWS Lambda Cloud Functions
관리형 일괄 컴퓨팅 AWS Batch 해당 없음
네트워크 가상 네트워크 Amazon Virtual Private Cloud 가상 사설 클라우드
부하 분산기 Elastic Load Balancer Cloud Load Balancing
전용 상호 연결 Direct Connect Cloud Interconnect
도메인 및 DNS Amazon Route 53 Google Domains, Cloud DNS
CDN Amazon CloudFront Cloud CDN
저장 개체 저장소 Amazon Simple Storage Service Cloud Storage
블록 저장소 Amazon Elastic Block Store Persistent Disk
제한 가용성 저장소 Amazon S3 Standard-Infrequent Access, Amazon S3 One Zone-Infrequent Access Cloud Storage Nearline
아카이브 저장소 Amazon Glacier Cloud Storage Coldline
파일 저장소 Amazon Elastic File System Cloud Filestore(베타)
데이터베이스 RDBMS Amazon Relational Database Service, Amazon Aurora Cloud SQL, Cloud Spanner
NoSQL: 키-값 Amazon DynamoDB Cloud Datastore, Cloud Bigtable
NoSQL: 색인생성 Amazon SimpleDB Cloud Datastore
빅데이터 및 분석 일괄 데이터 처리 Amazon Elastic MapReduce, AWS Batch Cloud Dataproc, Cloud Dataflow
스트림 데이터 처리 Amazon Kinesis Cloud Dataflow
스트림 내부 데이터화 Amazon Kinesis Cloud Pub/Sub
분석 Amazon Redshift, Amazon Athena BigQuery
워크플로 조정 Amazon Data Pipeline, AWS Glue Cloud Composer
애플리케이션 서비스 메시지 Amazon Simple Notification Service, Amazon Simple Queueing Service Cloud Pub/Sub
관리 서비스 모니터링 Amazon CloudWatch Stackdriver Monitoring
로깅 Amazon CloudWatch Logs Stackdriver Logging
배포 AWS CloudFormation Cloud Deployment Manager
머신러닝 음성 Amazon Transcribe Cloud Speech-to-Text
Vision Amazon Rekognition Cloud Vision
자연 언어 처리 Amazon Comprehend Cloud Natural Language
번역 Amazon Translate Cloud Translation
대화 인터페이스 Amazon Lex Dialogflow Enterprise 버전
Video Intelligence Amazon Rekognition Video Cloud Video Intelligence
자동 생성 모델 해당 없음 Cloud AutoML(베타)
완전 관리형 ML Amazon SageMaker Cloud Machine Learning Engine

다음 단계

각 서비스 유형에 대한 AWS 전문가용 GCP 문서를 읽어보세요.

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