그리드 컴퓨팅이란 무엇인가요?

두 가지 유형의 컴퓨팅 모두 공유 컴퓨팅 인프라에 의존하지만, 그리드 컴퓨팅은 대규모 과학 또는 엔지니어링 문제를 해결하는 데 더 중점을 두는 반면 분산 컴퓨팅은 더 간단한 작업에 중점을 둡니다.

그리드 컴퓨팅은 종종 '그랜드 챌린지'로 알려진 컴퓨팅 유형, 즉 광범위한 애플리케이션을 포함하는 과학 또는 엔지니어링 분야의 컴퓨팅 문제와 관련이 있습니다. 그리드 컴퓨팅이 구동을 지원한 가장 유명한 그랜드 챌린지 중 하나는 아마도 세계에서 가장 강력한 입자 가속기인 CERN의 대형 강입자 충돌기(Large Hadron Collider)일 것입니다.

그리드 컴퓨팅은 그랜드 챌린지를 해결하는 것 외에도, 빅데이터 관리, 고속 데이터 분석, 인사이트 생성, 과학 연구, 복잡한 기상 및 금융 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 다양한 실용적인 비즈니스 목적에도 활용되고 있습니다.

인터넷을 통해 컴퓨팅 리소스에 온디맨드 방식으로 액세스하는 클라우드 컴퓨팅은 그리드 컴퓨팅과 유사하지만 몇 가지 중요한 점에서 다릅니다. 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅 인프라는 모두 분산 시스템으로 간주되지만, 클라우드 컴퓨팅은 중앙에서 관리되는 매우 유연한 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하며 사용자가 손쉽게 활용할 수 있습니다. 클라우드에서 기업은 표준 프로토콜을 통해 인터넷 상에서 서비스를 이용하고 필요한 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다.

반면 그리드 컴퓨팅은 단일 조직에서 리소스를 소유하고 관리하는 협업 관리 인프라에 의존합니다. 따라서 일관된 워크로드를 실행하는 기업에 최적이지만 클라우드 컴퓨팅 아키텍처보다 활용이 어렵고 확장성도 떨어집니다. 예를 들어, 그리드 사용자가 특정 서비스를 이용하려면 표준 컴퓨팅 프로토콜을 사용하는 대신 그리드 컴퓨팅 아키텍처를 위한 특수 애플리케이션인 그리드 미들웨어를 사용해야 합니다.

그리드 컴퓨팅 환경은 여러 노드로 구성되어 있는데, 여기서 노드란 특정 작업을 수행하도록 프로그래밍된 컴퓨터, 장치, 리소스를 말합니다. 그리드 컴퓨팅의 이러한 측면은 네트워크를 통해 컴퓨팅 리소스를 공유하는 또 다른 유형의 컴퓨팅인 클러스터 컴퓨팅보다 더 다양합니다.  컴퓨터 클러스터에는 고정된 하드웨어와 작업이 있는 반면, 그리드 컴퓨팅은 훨씬 더 유연한 리소스 공유 환경을 갖추고 있습니다.

일반적으로 그리드 컴퓨팅 네트워크는 노드와 미들웨어라는 두 가지 종류의 구성 요소로 구성됩니다.

그리드 컴퓨팅 아키텍처는 그리드 컴퓨팅 작업을 완료하기 위해 세 가지 유형의 노드에 의존합니다.

• 사용자 노드: 사용자 노드는 특정 리소스에 대한 요청을 그리드 컴퓨팅 시스템에 보내는 컴퓨터입니다.

• 제공자 노드: 제공자 노드는 리소스를 공유하는 컴퓨터입니다. 사용자 노드와 제공자 노드가 역할을 전환하여 한 노드에서 리소스를 요청하고 다른 노드와 리소스를 공유하는 경우가 많습니다.

• 제어 노드: 제어 노드는 네트워크를 관리하고 그리드에 다양한 컴퓨팅 리소스를 할당합니다. 모든 그리드 컴퓨팅 네트워크에 필수적인 애플리케이션인 미들웨어는 제어 노드에서 실행됩니다.

그리드 컴퓨팅 인프라에서 미들웨어는 그리드 미들웨어로 알려져 있으며 다양한 노드가 통신하고 리소스를 교환할 수 있도록 하는 소프트웨어 계층 역할을 합니다. 그리드 미들웨어는 사용자 노드의 요청과 제공자 노드가 보유한 가용 리소스를 조정하는 역할을 합니다.

그리드 미들웨어는 고도로 전문화되어 처리 능력(CPU), 메모리, 스토리지 같은 광범위한 컴퓨팅 리소스에 대한 요청을 처리할 수 있습니다. 이는 그리드 인프라의 기능에 매우 중요하며, 리소스의 균형을 맞춰 오용을 방지하고 그리드 컴퓨팅 시스템이 안전하고 효율적으로 운영되도록 보장합니다.

일반적인 그리드 컴퓨팅 아키텍처는 애플리케이션, 미들웨어, 리소스, 그리고 각 노드를 네트워크에 연결할 수 있게 해 주는 하위 계층으로 이루어진 네 가지 계층으로 구성됩니다.

• 계층 1: 표준 그리드 컴퓨팅 모델에서 '최상위 계층'이라고도 하는 계층 1은 특정 목적을 가진 상위 수준 애플리케이션(예: 데이터 분석 또는 모델링을 수행하는 애플리케이션)으로 구성됩니다.

• 계층 2: 그리드 컴퓨팅 아키텍처의 두 번째 계층은 미들웨어가 상주하는 곳으로, 사용자 노드의 요청을 관리하고 필요에 따라 제공자 노드의 리소스를 할당합니다.

• 계층 3: 그리드 컴퓨팅 네트워크의 세 번째 계층은 CPU, 메모리, 스토리지, 하드웨어, 소프트웨어 등 네트워크에서 사용 가능한 모든 리소스로 구성됩니다.

• 계층 4: 마지막 계층은 '하단' 또는 '패브릭' 계층이라고도 하며 그리드 컴퓨팅 네트워크의 모든 노드를 연결할 수 있도록 합니다. 계층 4는 슈퍼 컴퓨터, 저장 시스템, 분산 파일 시스템(DFS), 컴퓨터 클러스터를 포함한 물리적 리소스와 논리적 리소스로 구성됩니다.

그리드 컴퓨팅은 일반적으로 목적에 따라 다섯 가지 기본 유형으로 분류됩니다.

컴퓨팅 그리드는 가장 일반적인 유형의 그리드 컴퓨팅 인프라로, 광범위한 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업을 위해 배포됩니다. 컴퓨팅 그리드 컴퓨팅은 매우 리소스 집약적이며, 여러 고성능 컴퓨터의 컴퓨팅 성능을 결합하여 복잡한 시뮬레이션을 수행하고 대규모 수학 문제와 알고리즘을 해결합니다.

계산 그리드는 복잡한 작업을 더 작고 간단한 하위 작업으로 나누고 각 노드에 할당할 수 있습니다. 병렬 컴퓨팅 또는 병렬 프로그래밍으로 알려진 이 프로세스는 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML), 블록체인과 같은 최첨단 기술에 필수적인 복잡하고 리소스 집약적인 문제를 해결하는 데 드는 시간과 비용을 크게 줄여 줍니다. 병렬 계산은 빠른 속도 덕분에 자율 주행 자동차, 날씨 모델링, 사물인터넷(IoT) 애플리케이션과 같이 실시간 처리가 필요한 고급 기술에 이상적입니다.

CPU 스캐빈징 그리드 또는 스캐빈징 사이클이고도 하는 스캐빈징 그리드는 계산 그리드와 레이아웃과 목적은 비슷하지만 한 가지 중요한 차이점이 있습니다. 스캐빈징 그리드에서 노드와 컴퓨터는 더 큰 그리드에만 사용 가능한 리소스를 제공합니다. 여기서 스캐빈징이라는 용어는 연결된 컴퓨팅 리소스의 그리드에서 가용성을 검색하는 프로세스를 의미합니다.

스캐빈징 그리드에서 일부 노드들은 그리드의 더 큰 용도와 관련된 작업을 수행하는 반면 다른 노드들은 관련 없는 다른 목적으로 사용됩니다. 네트워크 사용자가 그리드와 관련이 없는 목적으로 컴퓨터에 액세스해야 하는 경우, 그리드의 소프트웨어는 사용 가능한 여유 노드와 컴퓨팅 리소스를 식별하고 이를 할당합니다.

데이터 그리드는 컴퓨터를 연결하여 데이터 저장 용량을 늘리는 대규모 그리드 컴퓨팅 네트워크입니다. 데이터 그리드 컴퓨팅은 대규모 데이터 세트를 세분화하여 네트워크를 통해 연결된 여러 컴퓨터에 저장할 수 있도록 합니다. 데이터 그리드의 컴퓨터는 일반적으로 넓은 지리적 영역에서 데이터와 리소스를 교환하여 원격 위치에 있는 사용자를 연결합니다.

데이터 그리드는 더 작은 하위 작업으로 나누어 병렬로 해결할 수 있는 컴퓨팅 작업에 이상적입니다. 마이크로서비스 기술과 디바이스를 함께 풀링하고 리소스의 하위 집합이 특정 목적에 할당되는 프라이빗 클라우드의 기반으로 널리 사용됩니다. 또한 가상 머신(VM)은 종종 데이터 그리드에 포함되어 있어 데이터 처리, 저장 등 일반적인 컴퓨팅 작업을 위한 보다 효율적인 리소스 풀링이 가능합니다.

협업 그리드(협업 그리드 컴퓨팅 프레임워크라고도 함)를 통해 개인 그룹은 컴퓨팅 그리드를 활용하여 공유 작업과 리소스를 보다 쉽게 이용할 수 있습니다.

협업 그리드를 사용하면 광범위하게 분산된 팀이 공통의 목표를 추구하면서 실시간으로 전문 지식을 공유하고 작업에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 협업 그리드는 전 세계 여러 대학과 기관에서 제공하는 공유 데이터와 계산 리소스를 통해 수많은 기후과학자와 물리학자가 함께 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다.

모듈식 그리드는 특정 시스템 내의 컴퓨팅 리소스를 별도의 모듈로 분리하여 애플리케이션 성능을 높이는 데 중점을 둡니다. 모듈식 그리드에서는 특정 애플리케이션 및 서비스의 실행 효율성을 높이기 위해 GPU, 스토리지, 메모리 등 일반적으로 공유되는 리소스를 세분화하고 재결합합니다.

모듈식 접근 방식을 통해 IT 팀은 필요에 맞게 컴퓨팅 환경을 사용자 지정할 때 더욱 유연하게 대응할 수 있습니다. 예를 들어, 모듈식 그리드에서는 개별 애플리케이션이션 또는 서비스의 특정 리소스 요구 사항을 충족하도록 구성을 조정할 수 있습니다.

그리드 컴퓨팅을 사용하면 기업은 기존 방식보다 더 빠르고 효율적으로 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다. 그리드 컴퓨팅을 활용하는 기업은 다양한 비즈니스 목적에 맞게 리소스를 활용하여 더 큰 유연성, 확장성, 비용 효율성을 달성했습니다. 다음은 조직이 그리드 컴퓨팅을 통해 얻은 가장 일반적인 이점입니다.

그리드 컴퓨팅은 다양한 산업 분야의 대규모 조직에서 널리 사용되고 있습니다. 대학들은 슈퍼컴퓨터와 전 세계 동료들과의 협업이 필요한 크고 복잡한 문제를 해결하기 위해 그리드를 도입해 왔습니다. 그리드 컴퓨팅 프레임워크를 기반으로 하는 강력한 가상 슈퍼컴퓨터는 기후 변화, 천체물리학 등과 관련된 복잡한 과학 및 엔지니어링 작업을 해결했습니다. 다음은 가장 일반적인 그리드 컴퓨팅 사용 사례입니다.

• 은행: 은행은 다양한 보안 및 위험 관리 목적으로 그리드 컴퓨팅을 사용합니다. 금융 기관은 대규모 그리드의 결합된 컴퓨팅 리소스를 활용해 주식 시장의 변화를 예측하고 추세를 파악하여, 고객을 위해 더 현명한 재무 결정을 내릴 수 있습니다. 기업가치연구소에 따르면, 은행의 78%가 지난 해 생성형 AI에 대한 전략적 접근 방식을 취했다고 밝혔습니다.

• 생명 과학: 생물학, 유전체학, 신경 과학과 같은 생명 과학은 인사이트를 얻기 위해 대량의 데이터를 마이닝하고 보다 정확한 시뮬레이션을 생성하기 위해 그리드 컴퓨팅에 점점 더 의존하고 있습니다. 예를 들어, 인간 유전자 연구에서 그리드 컴퓨팅은 DNA 염기서열 분석으로 생성된 데이터 세트를 처리·분석하고 연구자들이 돌연변이를 식별하는 데 도움이 되었습니다.

• 엣지 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT) 애플리케이션: 엣지 컴퓨팅은 특히 최첨단 AI 및 IoT 앱과 관련된 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 그리드 컴퓨팅을 활용하여 데이터를 데이터 출처에서 처리하고 분석합니다. Straits Research의 최근 보고서에 따르면, 엣지 컴퓨팅은 향후 6년간 17.1%의 연평균 성장률(CAGR)이 예상되는 그리드 컴퓨팅 성장에 필수적인 요소입니다.¹

• 영화 제작: 오늘날 영화에서 볼 수 있는 많은 고급 특수 효과는 처리 속도를 높이기 위해 일종의 그리드 컴퓨팅 프레임워크를 사용합니다. 특수 효과 디자이너는 복잡한 이미지를 렌더링할 때 제작 일정을 단축하고 마감일을 맞추기 위해 그리드 서비스를 사용합니다.

• 게임: 비디오 게임 개발자는 게이머가 거주할 멋진 시각적 세계를 구축할 때 추가 컴퓨팅 리소스를 위해 그리드 컴퓨팅에 의존합니다. 그리드 컴퓨팅 시스템은 대규모 컴퓨팅 작업을 나누어 연결된 컴퓨터 네트워크의 노드에 할당하여 생산 일정을 단축합니다.