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클라우드 스토리지는 데이터 스토리지를 서비스로서 관리하고 운영하는 클라우드 컴퓨팅 공급자를 통해 데이터를 인터넷에 저장하는 클라우드 컴퓨팅 모델입니다. JIT(Just-In-Time) 용량 및 비용이 온디맨드로 제공되며 자체 데이터 스토리지 인프라를 구매하거나 관리할 필요가 없습니다. 따라서 '언제 어디서든' 데이터에 액세스할 수 있는 민첩성, 세계적 규모 및 안정성을 제공합니다.


클라우드 스토리지는 데이터 스토리지 용량을 소유 및 운영하는 타사 클라우드 공급업체에서 구매하며 사용량에 따라 지불하는 모델로 인터넷을 통해 제공합니다. 이러한 클라우드 스토리지 공급업체는 전 세계에서 애플리케이션이 데이터에 액세스할 수 있도록 용량, 보안 및 안정성을 관리합니다.

애플리케이션은 API 통해 직접 또는 기존 스토리지 프로토콜을 통해서 클라우드 스토리지에 액세스합니다. 많은 공급업체가 대규모로 데이터를 수집, 관리, 보호 및 분석하는 데 도움이 되도록 설계된 보완 서비스를 제공합니다.


클라우드에 데이터를 저장하면 IT 부서에서 다음 세 영역을 혁신할 수 있습니다.

  1. 총 소유 비용. 클라우드 스토리지에서는 구매할 하드웨어도, 프로비저닝할 스토리지도, "언젠가"를 위한 시나리오에 사용할 자본도 필요 없습니다. 필요에 따라 용량을 추가 또는 제거하고, 성능 및 보존 특성을 신속하게 변경하고, 실제로 사용한 스토리지에 대해서만 비용을 지불합니다. 액세스 빈도가 낮은 데이터는 감사 가능한 규칙에 따라 비용이 더 저렴한 티어로 자동으로 이동하여 규모의 경제를 실현할 수 있습니다.
  2. 배포에 걸리는 시간. 개발 팀에서 실행할 준비가 되었을 때, 인프라 문제로 실행이 지연되어서는 안 됩니다. 클라우드 스토리지를 사용하면, IT 팀에서 필요할 때 정확히 필요한 양의 스토리지를 신속하게 제공할 수 있습니다. 이를 통해 IT 팀은 스토리지 시스템을 관리하는 대신 복잡한 애플리케이션 문제를 해결하는 데 집중할 수 있습니다.
  3. 정보 관리. 클라우드에서 중앙 집중식 스토리지를 사용하면 새로운 사용 사례를 창출하는 막강한 지렛대가 생성됩니다. 클라우드 스토리지 수명 주기 관리 정책을 사용함으로써 자동화된 계층화 또는 규정 준수 요구 사항을 지원하기 위한 데이터 잠금을 비롯한 강력한 정보 관리 작업을 수행할 수 있습니다.
클라우드 스토리지

기업의 중요 데이터는 안전하게 유지되고 필요할 때 사용할 수 있어야 합니다. 클라우드에 데이터를 저장할 때 고려해야 할 몇 가지 기본적인 요구 사항이 있습니다.

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내구성. 데이터는 중복 저장되어야 하며, 여러 시설과 각 시설의 여러 디바이스에 걸쳐 저장하는 것이 가장 좋습니다. 자연재해, 인적 과오 또는 메커니즘 결함으로 데이터 손실이 발생해서는 안 됩니다.

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가용성. 모든 데이터는 필요할 때 사용할 수 있어야 하지만, 프로덕션 데이터와 아카이브 간에 차이점이 있습니다. 이상적인 클라우드 스토리지는 검색 시간과 비용 간에 적절한 균형을 제공하게 됩니다.

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보안. 모든 데이터는 저장 및 전송 중에 암호화하는 것이 좋습니다. 권한과 액세스 제어는 온프레미스 스토리지에서와 마찬가지로 클라우드에서도 작동해야 합니다.


클라우드 데이터 스토리지에는 객체 스토리지, 파일 스토리지, 블록 스토리지라는 3가지 유형이 있습니다. 스토리지마다 고유한 이점과 사용 사례를 제공합니다.

  1. 객체 스토리지 – 클라우드에서 개발된 애플리케이션은 객체 스토리지의 방대한 확장성 및 메타데이터 특성을 활용하는 경우가 많습니다. Amazon Simple Storage Service(S3)와 같은 객체 스토리지 솔루션은 규모와 유연성이 필요한 최신 애플리케이션을 처음부터 구축하는 데 적합하며, 분석, 백업 또는 아카이브를 위해 기존 데이터 스토어를 가져오는 데 사용할 수도 있습니다.
  2. 파일 스토리지 – 어떤 애플리케이션은 공유 파일에 액세스해야 하고 파일 시스템이 있어야 합니다. 이러한 유형의 스토리지는 Network Attached Storage(NAS) 서버에서 주로 지원됩니다. Amazon Elastic File System(EFS)과 같은 파일 스토리지 솔루션은 대규모 콘텐츠 리포지토리, 개발 환경, 미디어 스토어 또는 사용자 홈 디렉터리 등과 같은 사용 사례에 적합합니다.
  3. 블록 스토리지 – 데이터베이스 또는 ERP 시스템과 같은 기타 엔터프라이즈 애플리케이션은 호스트별로 지연 시간이 짧은 전용 스토리지가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 스토리지는 Direct Attached Storage(DAS) 또는 Storage Area Network(SAN)와 유사합니다. Amazon Elastic Block Store(EBS) 같은 블록 기반 클라우드 스토리지 솔루션은 개별 가상 서버로 프로비저닝되기 때문에 고성능 워크로드에 필요한 엄청나게 낮은 지연 시간을 제공합니다.

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백업 및 복구는 데이터가 안전하게 보호되고 액세스할 수 있도록 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 증가하는 용량 요구 사항을 유지하는 것은 언제나 어려운 과제일 수 있습니다. 클라우드 스토리지는 백업 및 복구 솔루션에 저렴한 비용, 뛰어난 내구성 및 막강한 규모를 제공합니다. Amazon S3 객체 수명 주기 관리와 같은 내장된 데이터 관리 정책은 빈도 또는 시간 설정에 따라 데이터를 더 저렴한 계층으로 자동으로 마이그레이션할 수 있으며, 법적 또는 규제 요구 사항을 준수하는 데 도움이 되도록 아카이브 저장소를 생성할 수 있습니다. 이러한 혜택은 장기 보존이 필요한 대규모 데이터를 생산하는 금융 서비스, 의료 및 미디어와 같은 산업 내에 획기적인 확장 가능성을 제공합니다.

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King County Goes Tapeless

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소프트웨어 테스트 및 개발 환경에서는 별도의 독립적이며 복제된 스토리지 환경을 구축, 관리 및 폐기해야 하는 경우가 많습니다. 이에 소요되는 시간뿐만 아니라 필요한 사전 자본 비용도 상당히 많이 들 수 있습니다.

세계에서 가장 크고 가장 가치가 큰 일부 회사에서 클라우드 스토리지의 유연성, 성능 및 저렴한 비용을 활용하여 기록적으로 빠른 시간 안에 애플리케이션을 생성했습니다. 아주 간단한 정적 웹 사이트도 놀라울 정도로 낮은 비용으로 개선할 수 있습니다. 전 세계의 개발자가 관리 및 확장에 대한 걱정이 없고 사용량에 따라 지불하는 스토리지 옵션을 선택하고 있습니다.

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SmugMug on AWS

백서: Building Static Websites

소프트웨어 개발에 대해 자세히 알아보기


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클라우드 스토리지의 가용성, 내구성 및 비용 혜택은 비즈니스 소유자에게 매우 매력적으로 다가옵니다. 하지만 스토리지, 백업, 네트워킹, 보안 및 규정 준수 관리자와 같은 전통적인 IT 기능 소유자에게는 대용량의 데이터를 클라우드로 전송하는 현실이 우려될 수도 있습니다. AWS Import/Export Snowball 같은 클라우드 데이터 마이그레이션 서비스는 높은 네트워크 비용, 긴 전송 시간 및 보안 문제를 해결함으로써 스토리지를 클라우드로 마이그레이션하는 작업을 간소화할 수 있습니다.

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Hess Corporation의 매각 인프라 간소화

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클라우드에 데이터를 저장하는 것은 규제 및 규정 준수와 관련된 문제를 야기할 수 있습니다. 특히 해당 데이터가 이미 규정 준수 스토리지 시스템에 저장된 경우에 문제가 될 수 있습니다. Amazon Glacier 저장소 잠금과 같은 클라우드 데이터 규정 준수 제어 기능은 잠금 가능한 정책을 통해 개별 데이터 저장소에 관한 규정 준수 제어 기능을 손쉽게 배포 및 적용할 수 있도록 설계되었습니다. Write Once Read Many(WORM) 등과 같은 제어 기능을 지정하여 이후에 데이터를 편집하지 못하도록 잠글 수 있습니다. AWS CloudTrail과 같은 감사 로그 제품을 사용하면 클라우드 기반 스토리지 및 아카이브 시스템에 관한 규정 준수 및 거버넌스 목표를 충족하는 데 도움이 됩니다.

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NASDAQ은 Amazon 클라우드 스토리지로 규정 준수 요구 사항을 충족

Amazon Glacier의 저장소 잠금에 대해 자세히 알아보기.

백서: AWS Compliance

AWS Complance 개요


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기존 온프레미스 스토리지 솔루션은 특히 시간이 지나면서 비용, 성능 및 확장성에 일관성이 없을 수 있습니다. 빅 데이터 프로젝트에는 보통 데이터 레이크라고 불리는 가용성이 뛰어나고, 경제적이며, 안전한 대규모 스토리지 풀이 필요합니다.

객체 스토리지상에 구축된 데이터 레이크는 정보를 네이티브 형식으로 유지하고, 분석을 위해 선택적으로 추출 및 사용할 수 있는 풍부한 메타데이터를 포함하고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 레이크는 Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon EMR, Amazon DynamoDB 등과 같은 다양한 종류의 데이터 웨어하우징, 처리, 빅 데이터 및 분석 엔진의 중심에 위치하여 다음 프로젝트를 더 짧은 시간에 좀 더 관련성이 높게 완료할 수 있습니다.

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FINRA: 1일 750억 레코드의 빅 데이터

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