분산 컴퓨팅을 사용하는 10가지 산업

분산 컴퓨팅은 서로 다른 운영 위치에 있는 수많은 컴퓨팅 리소스를 사용하여 단일 컴퓨터의 프로세스를 모방하는 프로세스입니다. 분산 컴퓨팅은 다양한 컴퓨터, 서버 및 컴퓨터 네트워크를 결합하여 다양한 규모와 목적의 컴퓨팅 작업을 수행합니다.

분산 컴퓨팅은 클라우드에서도 작동합니다. 분산 클라우드 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 이론적으로는 동일하지만, 글로벌 도달 범위에서 차이가 있으며, 분산형 클라우드 컴퓨팅은 서로 다른 지역에 걸쳐 클라우드 컴퓨팅을 확장할 수 있습니다.

구성 요소들이 서로 가까이 있는 소규모 분산 컴퓨팅 시스템에서는 근거리 통신망(LAN)을 통해 요소들을 연결할 수 있습니다. 구성 요소가 지역별로 분리되어 있는 대규모 분산 시스템에서는 구성 요소가 광연 네트워크(WAN)를 통해 연결됩니다. 분산 시스템의 구성 요소는 사용되는 네트워크 유형에 관계없이 정교한 메시지 전달 시스템을 통해 정보를 공유합니다.

분산 컴퓨팅은 컴퓨팅의 가장 집약적이고 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 경우가 많기 때문에 이러한 활동은 일반적으로 공유 메모리 및 여러 구성 요소를 구현해야 합니다. 또한 분산 컴퓨팅은 고도로 조정된 동기화와 막대한 컴퓨팅 성능을 사용하므로, 전체 시스템은 데이터를 효과적으로 처리하고, 필요에 따라 파일 공유에 참여하고, 공통의 목표를 위해 작업할 수 있습니다.

다음 예는 다양한 산업 및 플랫폼에서 분산 컴퓨팅이 사용되는 다양한 방식을 보여줍니다.

통신 업계에서는 일상적으로 분산 컴퓨팅을 사용합니다. 통신 네트워크는 전화 네트워크이든 셀룰러 네트워크이든 상관없이 P2P 네트워크의 예입니다. 통신을 기반으로 하는 분산 컴퓨팅의 두 가지 주요 예로는 인터넷과 이메일이 있으며, 이 두 가지는 현대 생활을 완전히 바꾸어 놓았습니다.

컴퓨팅은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 대규모 혁명에 의해 주도되고 있습니다. 두 기술 모두 빠르게 발전하고 있으며, 각각 분산 컴퓨팅을 광범위하게 활용합니다. AI와 ML을 지원하는 알고리즘에는 강력하고 꾸준한 양의 처리 능력 외에도 대량의 학습 데이터가 필요합니다. 분산 컴퓨팅은 이 두 가지를 모두 제공합니다.

분산 컴퓨팅은 복잡한 데이터 관리 및 데이터 스토리지 작업을 노드(클라이언트 또는 서버 역할을 하는 엔티티)에 분산된 하위 작업으로 전환하여, 요구 사항을 파악하고 요청을 발행하거나 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 노력합니다. 데이터베이스 관리는 분산 컴퓨팅을 통해 강화되는 분야이며, 이는 분산 데이터베이스 또한 마찬가지입니다. 즉 작업을 더 작은 단위로 나누어 더 빠르게 처리합니다. 분산 컴퓨팅에는 분산 컴퓨팅 체인의 일부로 데이터 센터를 사용하는 것도 포함됩니다.

에너지 및 환경 부문은 모두 분산 컴퓨팅의 영향을 받습니다. 분산 컴퓨팅은 스마트 그리드 기술이 사용량을 조절하고 에너지 소비를 최적화하는 데 도움을 줍니다. 스마트 그리드는 다양한 입력 디바이스로부터 환경 데이터를 수집하는 데에도 사용됩니다.

분산 컴퓨팅은 방대한 계산 부하가 여러 시스템에 균등하게 배분되게 합니다. 또한 특정 금융 분야의 근로자들은 이미 위험 평가와 같은 업무에 분산 컴퓨팅을 활용하고 있습니다. 분산 컴퓨팅은 금융 기관이 방대한 계산을 처리하여 의사 결정을 더 잘 지원하고 금융 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다.

분산 컴퓨팅은 대규모 제조 시설에서 자동화를 효율적으로 운영하기 위해 여러 리소스를 사용하며, 종종 로드 밸런싱 기능을 수행하기도 합니다. 분산 클라우드 모델을 사용하여 지리적으로 분산되어 있는 생산 도구에 적용하는 분산 제조 방식도 존재합니다. 또한 제조는 데이터를 수집하고 전송하는 사물인터넷(IoT) 장치 및 도구를 설계하고 제작하는 일도 담당합니다.

분산 컴퓨팅은 방대한 양의 데이터에 의존하는 로봇 수술을 포함하여 현대 의학의 많은 획기적인 기술을 구현하는 데 도움이 됩니다. 분산 컴퓨팅은 놀라울 정도로 세밀한 3D 그래픽 및 비디오 애니메이션 제작 능력을 활용하여 특허 절차와 계획된 약물의 제약 설계를 입증할 수 있습니다.

온라인 쇼핑 옵션을 제공하는 동시에 오프라인 매장을 운영하는 소매업체의 경우 재고 불일치가 발생할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅으로 구동되는 분산 주문 관리 시스템(DOMS)은 전자 상거래 애플리케이션을 원활하게 실행하는 데 도움이 되므로, 현대 소매업체는 변화하는 고객의 기대에 부응할 수 있습니다.

분산 컴퓨팅은 신경망 학습 등과 같은 과학 분야에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다. 또한 과학 컴퓨팅은 분산 컴퓨팅의 능력을 사용하여 우주 비행 통제와 같은 대규모 과학적 계산을 해결합니다. 분산 컴퓨팅 비디오 시뮬레이션은 과학적 예측을 더 잘 이해할 수 있게 도와줍니다.

대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG) 제공업체는 분산 컴퓨팅을 광범위하게 사용하여 복잡한 실시간 게임 환경을 만들고 실행합니다. 운영 체제, 네트워크, 프로세서가 복잡하게 결합되어 수천 명의 최종 사용자 플레이어가 흥미진진한 게임 경험에 참여하고 이를 공유할 수 있습니다.

분산 컴퓨팅 시스템을 구성하는 요소에 대해 정해진 규칙은 없지만, 가장 간단한 형태의 분산 컴퓨팅조차도 일반적으로 다음과 같은 세 가지 기본 구성 요소를 가지고 있습니다.

• 기본 시스템 컨트롤러: 기본 시스템 컨트롤러는 분산 시스템 내의 모든 요소를 제어하고 해당 시스템 내에서 발생하는 모든 활동을 모니터링 및 추적합니다. 가장 큰 작업은 시스템에 들어오는 모든 서버 요청을 관리하는 것입니다.
• 시스템 데이터 저장소: 일반적으로 디스크 볼트(disk vault)에 있는 시스템 데이터 저장소는 모든 공유 데이터를 위한 시스템의 저장소입니다. '비분산' 시스템에서는 공유 데이터가 한 개의 시스템 또는 여러 개의 시스템에 상주할 수 있지만, 시스템에서 사용되는 모든 컴퓨터가 데이터 저장소에 액세스할 수 있어야 합니다.
• 데이터베이스: 분산 컴퓨팅 시스템은 모든 데이터를 관계형 데이터베이스에 저장합니다. 이 작업이 완료되면 데이터가 사용자 그룹에 의해 공유됩니다. 관계형 데이터베이스를 사용하면 모든 작업자가 즉시 같은 정보를 볼 수 있습니다.

이러한 핵심 구성 요소 외에도, 각 분산 컴퓨팅 시스템은 조직의 요구에 따라 사용자 지정할 수 있습니다. 분산 컴퓨팅 시스템을 사용할 때의 가장 큰 장점 중 하나는 더 많은 머신을 추가하여 시스템을 확장함으로써 확장성을 높일 수 있다는 것입니다. 이중화 정도가 높아져서, 네트워크를 이루는 머신 한 대에 어떤 이유로든 장애가 발생하더라도 시스템이 계속 가동될 수 있다는 것 또한 굉장한 이점입니다.

분산 컴퓨팅 시스템의 목표는 분산 컴퓨팅 네트워크가 마치 하나의 시스템처럼 작동하도록 하는 것입니다. 이러한 조정은 다양한 구성 요소 간의 정교한 메시지 전달 시스템을 통해 이루어집니다.

통신 프로토콜은 이러한 메시지 교환을 제어하고 이러한 구성 요소 간에 존재하는 '결합'이라는 관계를 생성합니다. 이 관계는 다음 두 가지 형태 중 하나로 표현됩니다.

• 느슨한 결합: 두 구성 요소가 충분히 약하게 결합되어 있어, 둘 중 하나의 상태에 변화가 생겨도 다른 구성 요소가 영향을 받지 않습니다.
• 긴밀한 결합: 구성 요소들의 동기화 및 병렬 처리 수준이 매우 높습니다. '클러스터'라는 프로세스에서 구성 요소들을 중복으로 사용해서 시스템이 중단되지 않게 합니다.

내결함성은 시스템이 계속 작동하는 동안 OS가 소프트웨어 또는 하드웨어의 장애에 대응하고 수정할 수 있도록 하는 또 다른 핵심 개념입니다.

또한 분산 컴퓨팅의 '동시성'(여러 작동 명령 시퀀스의 동시 실행)에는 긍정적 효과와 부정적 효과가 공존합니다. 가장 큰 장점은 동시성은 공유 리소스와 여러 프로세스 스레드의 병렬 컴퓨팅을 가능하게 한다는 점입니다. (하지만 병렬 컴퓨팅을 병렬 처리와 혼동해서는 안 됩니다. 병렬 처리는 런타임 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누는 프로세스입니다.)

동시성과 관련된 단점으로는 지연 시간 증가와 트래픽 병목 현상이 있는데, 이 문제는 전송되는 데이터 양이 정상 권장 대역폭을 초과할 때 발생합니다.

분산 컴퓨팅 유형은 일반적으로 각각이 사용하는 분산 컴퓨팅 아키텍처에 따라 분류됩니다.

• 클라이언트-서버 시스템: 둘 이상의 시스템과 함께 사용할 수 있는 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다. 클라이언트는 요청(일반적으로 특정 작업에 대한 명령 또는 더 많은 컴퓨팅 리소스에 대한 요청)으로 서버에 입력을 전달합니다. 그런 다음, 서버는 작업을 수행하고 취한 조치에 대해 다시 보고합니다.
• 피어 시스템: 피어 아키텍처를 기반으로 하며 '피어 투 피어' 시스템이라고도 합니다. 피어 시스템은 클라이언트 또는 서버 역할을 하는 노드를 사용하여 요구 사항을 파악하고 요청을 발행하거나 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 노력합니다. 이름에서 알 수 있듯 피어 시스템에는 계층 구조가 없습니다. 그래서 피어 시스템에서 작동하는 프로그램들은 서로 자유롭게 통신하고 피어 네트워크를 통해 데이터를 전송할 수 있습니다.
• 미들웨어: 서로 다른 두 애플리케이션 사이에서 작동하는 '중개자'를 의미합니다. 미들웨어는 그 자체로 두 앱 사이에 상주하며 두 앱에 서비스를 제공하는 애플리케이션입니다. 미들웨어에는 해석적인 측면도 있습니다. 서로 다른 시스템에서 실행되는 다양한 상호 운용성 앱들 사이에서 번역을 담당해, 이 앱들이 자유롭게 데이터를 교환하게 합니다.
• 3계층 시스템: 프로그램의 기능을 구현하는 데 3개의 계층이 사용되기 때문에 이런 이름이 붙었습니다. 데이터가 클라이언트 시스템 안에 배치되는 일반적인 클라이언트-서버 아키텍처와 달리, 3계층 시스템은 데이터 계층이라고 하는 중간 계층에 데이터를 저장합니다. 3계층 시스템은 웹 애플리케이션에서 자주 사용됩니다.
• N 계층 시스템: 다중 계층 분산 시스템이라고도 하는 N 계층 시스템은 네트워크 기능을 위한 용량에 제한이 없으며 처리를 위해 다른 앱으로 라우팅합니다. N 계층 시스템의 아키텍처는 3계층 시스템에서 볼 수 있는 것과 같으며, N 계층 시스템은 종종 수많은 웹 서비스 및 데이터 시스템의 아키텍처 기반으로 사용됩니다.

이러한 요소들이 분산 컴퓨팅 아키텍처의 주요 유형이지만, 언급할 가치가 있는 다른 분산 컴퓨팅 패러다임도 존재합니다.

• 블록체인: 블록체인은 네트워크의 다양한 컴퓨터에 복제되고 동기화되는 분산 데이터베이스 또는 원장입니다. 블록체인을 사용하면 체인의 모든 컴퓨터에 소스 원장을 발행하여 중복성을 보장할 수 있습니다.
• 그리드 컴퓨팅: 그리드 컴퓨팅은 비대화형 워크로드를 처리하는 분산 컴퓨팅의 한 유형으로, 일반적으로 그리드 프레임워크와 미들웨어 소프트웨어의 조합을 포함합니다. 사용자 인터페이스를 통해 액세스되는 확장 가능한 그리드는 대형 파일 시스템과 같은 기능을 합니다.
• 이기종 컴퓨팅: 이기종 컴퓨팅은 단일 컴퓨터 시스템이 컴퓨팅 하위 시스템을 유지 관리할 수 있도록 하는 분산 컴퓨팅의 한 형태입니다. 이기종 컴퓨팅에서 작동하는 프로세서는 서로 다른 작업을 수행할 수 있지만, 모두 병렬로 작동하여 컴퓨터 성능을 가속화하고 작업 처리 시간을 최소화합니다.
• 마이크로서비스: 마이크로서비스는 애플리케이션을 훨씬 더 작은 구성 요소, 즉 '서비스'로 분해하는 또 다른 형태의 분산 컴퓨팅입니다. 구성 요소들이 상호 작용할 수 있게 하는 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 서비스 프레임워크를 결합합니다.

분산 컴퓨팅에 대해 간략히 살펴보면서 분산 컴퓨팅이 무엇인지, 분산 컴퓨팅 시스템을 구성하는 요소는 무엇인지, 그리고 분산 컴퓨팅 시스템과 관련된 아키텍처 유형은 무엇인지 알아보았습니다. 또한, 분산 컴퓨팅 시스템을 특별한 방식으로 활용하여 스마트한 미래를 만들어가고 있는 10가지 산업에 대해서도 살펴보았습니다.

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