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### 클라우드 컴퓨팅의 전망(20094068 3학년 이준서)

클라우드 컴퓨팅, 유틸리티와 같은 컴퓨팅은 IT 산업의 많은 부분을 변화시킬 가능성이 있다. 새로운 인터넷 서비스를 위한 혁신적인 아이디어를 가진 개발자는 더 이상 대규모 하드웨어로 지출을 할 필요가 없다. 따라서 자원낭비방지와 효율적인 공급으로 자원의 탄력성을 가진다. 그 결과로, 클라우드 컴퓨팅은 요즘 인기가 좋다. 그러나 클라우드 컴퓨팅이란 단어는 여러 가지 의미로 쓰이고 있다. 앞으로 문서에서 우리의 목표는 구름과 기존의 컴퓨팅 사이의 비교를 정량화하기 위해 간단한 그림을 제공하고 클라우드 컴퓨팅의 최고 기술 및 비 기술적인 장애물과 기회를 식별, 용어를 명확히 하여 해당 혼란을 줄일 것이다.

클라우드 컴퓨팅 정의

클라우드 컴퓨팅이란 인터넷을 통해 서비스와 이러한 서비스를 제공하는 데이터 센터의 하드웨어와 시스템 소프트웨어로 전달하는 모든 응용 프로그램을 말한다. 그러나 클라우드 컴퓨팅에 대한 정의는 여전히 널리 다르다. "낮은 수준" 인프라와 높은 수준의 "플랫폼"사이의 라인이 선명하지 않다. 데이터 센터 하드웨어 및 소프트웨어는 우리가 구름을 호출 할 것이다. 구름이 일반 대중에게 지불로서 - 당신 - 이동 방식으로 사용할 때, 우리는 퍼블릭 클라우드 호출, 판매되는 서비스는 유틸리티 컴퓨팅이다. 그들은 우리가 여기서 논의하는 클라우드 컴퓨팅의 장점을 활용하기에 충분히 큰 경우 우리는 일반 대중에게 제공되지 비즈니스 또는 다른 조직의 내부 데이터 센터라는 용어 사설 클라우드를 사용 한다. 따라서, 클라우드 컴퓨팅 SaaS는 유틸리티 컴퓨팅의 합이지만, 이러한 관리를 위한 가상 화에 의존하는 경우에도 중소 규모의 데이터 센터를 포함하지 않는다. 사람들은 사용자 또는 공급자 SaaS는, 또는 사용자 또는 유틸리티 컴퓨팅을 제공 할 수 있다. SaaS는 사용자에게 주목을 받고 있다. 예를 들어, 클라우드 공급자는 클라우드 인프라에 자신의 대고객 서비스를 호스트를 할 수 있다. 클라우드는 사설 클라우드도 존재 한다.

유틸리티 컴퓨팅의 분류

모든 응용 프로그램은 계산 모델, 스토리지 모델과 의사소통의 모델을 필요로 한다. 탄력성과 수요에 사용할 무한 용량의 모양을 달성하기 위해 필요한 통계적 멀티플렉싱은 자동적인 할당 및 관리가 필요하다. 실제로, 이것은 일종의 가상 화에서 이루어진다. 우리의 전망은 다른 유틸리티 컴퓨팅 제품은 클라우드 시스템 소프트웨어의 추상화 수준과 자원의 관리 수준에 따라 구분 될 것이다.

아마존 EC2는 스펙트럼의 한쪽 끝에있다. EC2 인스턴스는 훨씬 실제 하드웨어처럼 보이게하고 사용자는 위쪽 커널에서 거의 전체 소프트웨어 스택을 제어 할 수 있다. 이 낮은 수준은 본질적으로 어려운 복제 및 기타 국가 관리 문제와 관련된 의미가 높은 응용 프로그램에 의존하고 있기 때문에 아마존은 자동 확장 성 및 장애 조치를 제공 할 수 있도록 한다. 스펙트럼의 다른 극단에서와 같은 상태 비 계산 계층 및 상태 저장 계층 사이에 깨끗한 분리의 응용 프로그램 구조를 적용, 기존 웹 응용 프로그램에서 독점적 대상으로 구글 애플리케이션 엔진, 등의 응용 프로그램 도메인 특정 플랫폼이다. 애플리케이션 엔진의 인상적인 자동 배율 조정 및 고 가용성 메커니즘 및 애플리케이션 엔진 응용 프로그램에 사용할 수 있는 독점적 인 메가 스토어 데이터 스토리지는 이러한 모든 제약 조건에 의존한다. 마이크로 소프트의 푸른 신청은 .NET 라이브러리를 사용하여 작성하고, 공용 언어 런 타임, 언어 독립적 인 관리 환경으로 컴파일 된다. 프레임 워크는 애플리케이션 엔진의보다 훨씬 더 유연하지만, 여전히 스토리지 모델 및 응용 프로그램 구조의 사용자의 선택을 제한한다. 따라서, 하늘빛 EC2와 같은 애플리케이션 엔진 및 하드웨어 가상 머신과 같은 응용 프로그램은 프레임 워크의 중간이다.

클라우드 컴퓨팅 경제

기존의 호스팅을 통해 유틸리티 컴퓨팅을 매력적인 유스케이스를 참조하시오. 서비스에 대한 수요와 활성 호스트 비활성 호스트를 구분하여 서버를 유지해야 경제적이다. 서버 유지에 관한 내용.

클라우드 컴퓨팅을위한 10 장애물과 기회

표 2는 클라우드 컴퓨팅의 성장에 중요한 장애물이 우리의 순위 목록을 요약 한 것입니다. 처음 세 영향 채택, 향후 5 영향의 성장, 그리고 마지막 두 정책 및 사업 장애물이다. 각 장애는 제품 개발에서 연구 프로젝트에 이르기까지 그 장애물을 극복 할 수 있는 기회와 결합한다.

숫자 1. 비즈니스 연속성 및 서비스 가용성

조직은 유틸리티 컴퓨팅 서비스가 적절한 가용을 해야 한다. 기존의 SaaS 제품은 이 점에서 높은 기준을 설정했다. 구글 검색도 작은 혼란이 주요 뉴스 소스에 의해 포착되는 시점에, 고 가용성 것에 대해 명성을 가지고 있다. 사용자는 수행하기 어려운 어떤 새로운 서비스에서 유사 상품을 기대한다. 표3은 아마존 심플 스토리지 서비스 (S3) 2008 년 애플리케이션 엔진과 Gmail은, 및 정전에 대한 설명에 대한 기록 중단을 보여준다. 이 정전으로 인해 부정적인 홍보에도 불구하고, 몇몇 기업의 IT 인프라뿐만 좋다고 합니다. 옆 가용성, 클라우드 제공자의 기술적 인 문제는 사업의 외출이나 규제 조치 (후자의 최근 예는 나중에 설명으로, 지난해 발생한)의 대상이 되는 등 비 기술적 인 이유에 대한 중단을 입을 수 있다. 그들은 그렇게 하지 않았지만, 클라우드 공급 업체는 높은 가격에 아마, 높은 신뢰성을 제공하기 위해 특수한 하드웨어와 소프트웨어 기술을 제공 할 수 있다. 이 신뢰성은 다음 SERVICE-LEVEL 계약에 사용자에게 판매 할 수 있다. 우리는 매우 높은 가용성에 대한 유일한 그럴듯한 해결책은 여러 클라우드 컴퓨팅 제공자들을 믿는다.

번호 2. 데이터 잠금에

소프트웨어 스택 플랫폼 간의 상호 운용 성을 향상하지만, 클라우드 컴퓨팅을 위한 스토리지 API는 아직 본질적으로 독점, 또는 최소한 활성 표준화의 대상이 되지 않았다. 따라서, 고객은 쉽게 다르게 실행하는 하나의 사이트에서 자신의 데이터와 프로그램을 추출 할 수 없다. 클라우드에서 데이터를 추출의 어려움에 대한 우려는 클라우드 컴퓨팅을 채택하는 일부 조직을 방지한다. 고객 잠금의 클라우드 컴퓨팅 제공자에게 매력이 있을 수 있지만, 그 사용자는 신뢰성 문제, 또는 사업의 외출 공급자, 가격 상승에 취약하다. 하나의 솔루션은 API를 표준화하는 것, 개발자가 여러 클라우드 컴퓨팅 공급자 간 서비스 및 데이터를 배포 할 수 있는 방법이 있다.

첫째, 서비스의 품질뿐만 아니라 가격도 중요한데 고객은 가장 낮은 비용으로 서비스로 이동하지 않을 수 있다. 그들은 더 신뢰할 수 있으며 사용 성을 개선하기 위해 추가 서비스를 제공하기 때문에 일부 인터넷 서비스 공급자는 오늘 다른 사람보다 10 이상의 요소 비용이 든다. 둘째, 우려 잠금의 완화 데이터뿐만 아니라, API를 표준화 같은 소프트웨어 인프라는 내부 데이터 센터와 퍼블릭 클라우드에서 사용할 수 있는 새로운 사용 모델로 할 수 있다. 이러한 옵션은 공용 클라우드를 쉽게 일시적으로 무거운 작업 부하로 인해 데이터 센터 (또는 프라이빗 클라우드)에서 실행할 수 없다. 여분의 작업을 캡처하는 데 사용되는 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 또는 서지 컴퓨팅을 가능하게 할 수 있다. 이 옵션은 크게 클라우드 컴퓨팅 시장을 확대 할 수 있다. 같은 유칼립투스와 같은 독점적인 클라우드 API를 실제로 오픈 소스 재구현했다,

번호 3. 데이터 기밀성 / 감사 기능

급여 및 민감한 정보를 저장하는 외부 이메일 서비스를 사용하는 많은 기업들이 아웃소싱을 한다. 클라우드 사용자는 외부에서와 클라우드 내부의 두 보안 위협에 직면하고 있다. 외부의 위협으로부터 구름 보호에 관련된 보안 문제의 대부분은 이미 대규모 데이터 센터에 직면 비슷하다. 구름, 그러나, 이러한 책임은 사용자에게 중요한 보안 소프트웨어 나 구성에 의존하는 클라우드 사용자, 클라우드 공급 업체 및 타사 공급 업체 등 잠재적으로 많은 당사자 사이에 분할된다. 클라우드 사용자는 응용 프로그램 수준의 보안을 담당하고 있다. 클라우드 공급자는 외부 방화벽 정책을 적용하기 위한 물리적 보안에 대한 책임진다. 클라우드 컴퓨팅은 외부 향함 보안을 쉽게 만들 수 있지만, 그것은 내부에 직면 보안의 새로운 문제를 제기한다. 클라우드 공급자는 도난 또는 사용자가 서비스 거부 공격을 방지해야 한다. 사용자는 서로를 보호해야 한다. 오늘 날의 구름 기본 보안 메커니즘은 가상화이다. 그것은 강력한 방어하고, 서로 또는 기본 클라우드 인프라를 공격하는 사용자가 대부분의 시도로부터 보호 한다. 그러나, 모든 자원을 가상 화하고 모든 가상 화 환경은 버그 무료이다. 가상 화 소프트웨어는 가상 화 된 코드가 어느 정도 "느슨한 중단"할 수 있도록 버그를 포함하는 것으로 알려져 있다. 잘못된 네트워크 가상화는 공급자의 인프라 나 다른 사용자의 자원에의 민감한 부분에 대한 사용자 코드의 접속을 허용 할 수 있다. 이러한 문제는 다른 응용 프로그램은 서로 보호해야 큰 비 구름 데이터 센터를 관리에 관련된 것과 비슷하다. 마지막으로 보안 문제는 공급자에 대해 클라우드 사용자를 보호하고 있다. 감사 기능은 응용 프로그램이 자신과 하나의 논리적 계층으로 기밀성 및 감사 기능과 관련된 중앙 소프트웨어의 책임에 내장 된 것보다 틀림없이 더 많은 보안 기능을 제공하는 가상화 게스트 OS의 입지를 확보하게 추가 계층으로 추가 할 수 있다. 이러한 새로운 기능은 특정 하드웨어에서 제공되는 가상화 기능에 우리의 초점을 변경하는 클라우드 컴퓨팅 관점을 강화한다.

번호 4. 데이터 전송 병목 현상

응용 프로그램은 더 많은 데이터 집약적으로 될 것을 계속한다. 우리는 응용 프로그램이 구름의 경계를 넘어 "따로 뽑을 수 있다“를 가정하면 이 데이터 배치 및 전송을 복잡하게 할 수 있다. 전송 테라 바이트 당 $ 100 ~ 150 달러, 이러한 비용은 신속하게 데이터 전송이 중요한 문제를 비용하고, 추가 할 수 있다. 그들은 비용을 최소화하려는 경우 클라우드 사용자와 클라우드 공급자는 시스템의 모든 수준에서 위치 및 교통의 의미에 대해 생각해야 한다. 추론의 이 종류는 새로운 CloudFront는 서비스를 아마존의 개발에 볼 수 있다. 인터넷 전송의 높은 비용을 극복 할 수 있는 하나의 기회 디스크를 출시하는 것이다. 짐 그레이는 많은 양의 데이터를 보낼 수 있는 저렴한 방법을 디스크 또는 전체 컴퓨터로 출하 하였다. 10 이 모든 사용 사례를 해결하지 않지만, 그것은 효과적으로 같은 대형 지연 관대 포인트 - 투 - 포인트 전송의 경우 처리 대규모 데이터 세트를 가져 올 수 있다. 인수를 정량화하기 위해, 우리는 UC 버클리에서 시애틀, 워싱턴 주에 있는 아마존에 10TB를 발송한다고 가정하면, 핑클 9 개의 사이트에서 S3로 대역폭을 측정 18Mbits/sec에 5Mbits/sec의 평균 쓰기 대역폭을 발견했다. 우리가 WAN 링크를 통해 20Mbits/sec 얻을 수 있다고 가정하면, 10 * 1012 바이트 / (20 × 106 비트 / 초) = (8 × 1013) / (2 × 107) 초 = 4,000,000초, 이는 45 일 이상이다. 우리는 대신 하룻밤 선박을 통해 10 1TB 디스크를 보낸 경우, 약 1,500 메가 / 초 유효 대역폭을 항복, 10TB를 전송하는 적은 하루 이상 걸릴 것이다. 예를 들어, AWS 8 최근 가져 오기 / 내보내기이라고 부르는 이러한 서비스를 제공하기 시작했다.

번호 5. 성능 예측 성

우리의 경험은 여러 가상 컴퓨터 (VM)가 클라우드 컴퓨팅에 놀라 울 정도로 잘 CPU와 메인 메모리를 공유 할 수 있다. 하지만 네트워크와 디스크 I / O 공유는 더 문제 이다. 그 결과로, 다른 EC2 인스턴스는 메인 메모리의 성능보다 자신의 I / O 성능이 더 다양하다. 우리는 STREAM 메모리 벤치 마크를 실행 해 75 EC2 인스턴스를 측정 하였다. 14 평균 대역폭이 1,355 메가 바이트 / 초였다. 그냥 52MBytes/sec의 인스턴스에, 표준 편차, 평균의 이하 약 4 %. 우리는 또한 75 EC2 인스턴스 각 쓰기 기가 바이트 파일을 로컬 디스크의 평균 디스크 대역폭을 측정 하였다. 평균 디스크 쓰기 대역폭은 표준 9MBytes/sec에 약간의 인스턴스에 편차 또는 평균의 약 16 %를 초당 약 55Mbytes였다. 이 가상 머신 사이의 I / O 간섭의 문제를 보여준다. 하나의 기회를 효율적으로 인터럽트 및 I / O 채널을 가상 화 아키텍처와 운영 체제를 개선하는 것이다. IBM 메인 프레임 및 운영 체제는 크게 우리가 배울 수 있는 성공적인 사례가 1980 년대에 이러한 문제를 극복했다. 또 다른 가능성은 플래시 메모리가 I / O 간섭을 줄일 것이다. 플래시 하드 디스크처럼 전원이 꺼져 있지만, 움직이는 부품이 없기 때문에, 그것은 액세스하는 것이 훨씬 빠르다 (마이크로 대 밀리 초)와 더 적은 에너지를 사용하는 경우 정보를 보존 반도체 메모리이다. 플래시 메모리는 우리가 기계적 디스크를 참조 간섭 없이 I / 디스크보다 스토리지 기가 바이트 당 초당 O가 충돌하는 임의의 I / O 워크로드 하므로 여러 가상 시스템이 동일한 물리적 컴퓨터에 잘 공존 할 수 있는 더 많은 데이터를 유지할 수 있다. 또 다른 예측 장애에는 고성능 컴퓨팅을 위해 특별히, 일괄 처리 프로그램의 일부 클래스의 가상 머신 스케줄링을 우려. 고성능 컴퓨팅 (HPC)은 10,000 1,000,000 프로세서를 $ 100M 슈퍼 센터의 정부 구매를 정당화하기 위해 사용되는 것을 감안할 때, 탄성 컴퓨팅 혜택을 누릴 수 있다. 그리고 병렬로 많은 작업이 있다. 오늘날, 이러한 작업의 대부분은 종종 제대로 활용하는 작은 클러스터에서 실행된다. 대신 클라우드에 대형 클러스터에서 이러한 작업을 실행에 상당한 절감 효과가 있을 수 있다. 비용 연관성은 20에 불과 시간 동안 많은 컴퓨팅으로 20 회 사용에 대한 비용 페널티가 없음을 의미한다. 가격 프리미엄이 있었다하더라도 혜택을 누릴 수 있는 응용 가능성이 매우 높은 잠재력 금융 반환 - 재무 분석 가진 사람을 포함, 석유 탐사, 영화는 애니메이션 그 20 배 속도 향상을 보일 것이다. HPC을 유치에 장애물 클러스터를 사용하지 않는다, 대부분의 병렬 컴퓨팅 오늘 날은 메시지 전달 인터페이스 MPI를 사용하여 대규모 클러스터에서 수행된다. 문제는 많은 HPC 응용 프로그램은 프로그램의 모든 스레드가 동시에 실행되고 있는지 확인해야한다는 것이다. 오늘의 가상 컴퓨터와 운영 체제는 이 문제를 보장하기 위해 프로그래머가 볼 수 있는 방법을 제공하지 않는다. 따라서, 이 장애물을 극복 할 수 있는 기회가 클라우드 컴퓨팅에 대해 "갱 일정"과 같은 무언가를 제공하는 것이다. 기존의 스케줄링을 예상 상대적으로 꽉 타이밍 조정은 방금 설명한 성능 예측에 의한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 달성하기 어려울 수 있다.

번호 6 : 확장 저장

초기 비용과 수요에 무한 용량은 이전에, 우리는 그 조합의 매력을 클라우드 컴퓨팅을주는 세 가지 속성을 확인했다. 이 계산에 적용 할 때 무엇을 의미하는지 간단하게 알 수 있지만, 그것은 영구 저장소에 적용하는 방법은 적지만 분명하다. 대형 ISP는 여러 네트워크 공급자를 사용하는 것처럼, 우리는 매우 높은 가용성에 대한 유일한 그럴듯한 해결책은 여러 클라우드 컴퓨팅 제공자 믿는 것이다. 쿼리 및 스토리지 API의의 풍요로움을 위해 많은 시도가 있었다, 성능을 제공하고, 결과 일관성 의미를 보장하는 것이다. 아직 오픈 연구 문제 기회, 내구성, 고 가용성 및 관리하고 쿼리 데이터 수 있는 능력에 관해서 기존의 프로그래머의 기대를 충족 할뿐만 아니라 스토리지 시스템을 만들지 만의 클라우드 장점을 결합하는 것이다.

번호 7 : 대규모 분산 시스템의 버그

클라우드 컴퓨팅의 어려운 문제 중 하나는 바로 이러한 대규모 분산 시스템의 오류를 제거하는 것이다. 그래서 디버깅 생산 데이터 센터의 규모로 오류가 발생해야 한다.

클라우드 컴퓨팅의 하나의 기회는 가상 시스템에 의존 할 수 있다. 그들이 가상 머신의 성능 저하를 감당할 수 없는 느낌 때문에 그들이 VM을 최근 인기를 앞이나 뒤에 있기 때문에 많은 전통적인 SaaS는 제공 업체는, VM을 사용하지 않고 인프라를 개발했다. VM이 유틸리티 컴퓨팅에 데 알맞기 때문에, 가상화의 수준은 VM을 하지 않는 방법으로 가치있는 정보를 수집하는 것이 가능하게 될 수 있습니다.

번호 8 : 빠르게 확장

스케일링에 대한 또 다른 이유는 그뿐만 아니라 돈을 절약하는 것입니다. 유휴 컴퓨터가 바쁜 컴퓨터의 전원의 3 분의 2에 대해 사용하기 때문에, 자원의 신중한 사용은 현재 부정적인 관심의 큰 거래를 받는 환경에서 데이터 센터의 영향을 줄일 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 제공 업체들은 이미 자원의 소비주의와 낮은 오버 헤드 회계를 수행한다. 세밀한 비용을 부과함으로써, 유틸리티 컴퓨팅 (즉, 해제 및 자원 필요한 경우에만 취득합니다) 효율에 관심을 지불하는 프로그래머를 장려, 운영 및 개발 효율성보다 직접 측정 할 수 있다.

번호 9 : 평판 운명 공유

한 고객의 나쁜 행동은 같은 클라우드를 사용하여 다른 사람의 평판에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, EC2의 IP의 블랙리스트 주소 13 스팸 방지 서비스로 응용 프로그램을 효과적으로 호스팅 제한을 할 수 있다.

번호 10 : 소프트웨어 라이센

현재 소프트웨어 라이센스는 일반적으로 소프트웨어를 실행할 수 있는 컴퓨터를 제한 할 수 있다. 사용자는 소프트웨어에 대해 지불하고 연간 유지 보수 비용을 지불해야 한다. 실제로 SAP가 오라클의 가격에 가까운 소프트웨어의 구입 가격의 적어도 22 %로 연간 유지 보수 비용을 증가시킬 것이라고 발표했다. 17 때문에 따라서, 많은 클라우드 컴퓨팅 제공 업체는 원래 부분에서 오픈 소스 소프트웨어에 의존 라이센스 상용 소프트웨어 모델은 유틸리티 컴퓨팅에 잘 일치하지 않는다.

결론

우리는 클라우드 컴퓨팅이 증가 할 예상되므로 개발자는 이를 고려해야 한다. 클라우드 공급자가 EC2와 같은 추상화 또는 애플리케이션 엔진과 같은 높은 수준의 낮은 수준의 서비스에 대한 판매 여부, 우리는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워킹 가상화 된 모든 자원의 수평 확장보다는 단일 노드 성능에 집중해야 한다. 또한

응용 프로그램 소프트웨어는 규모에 새로운 요구 사항이다. 아래로 빠르게뿐만 아니라 스케일을 키워야 한다. 이러한 소프트웨어는 클라우드 컴퓨팅의 요구에 맞게 유료에 대한 사용 라이센스 모델이 필요하다.
인프라 스트럭처 소프트웨어는 베어 메탈이다. 그러나 VM의에서 실행이 더 이상 없다는 것을 알고 있어야 한다. 또한, 측정 및 과금은 처음부터 내장해야 한다.
하드웨어 시스템은 컨테이너의 규모로 설계되어야 한다 (적어도 12 랙), 최소 구매 크기가되는. 운영 비용은 중요성 보람 에너지 비례의 구입 성능 및 비용과 일치한다 5 저 전력 모드로 유휴 메모리의 일부, 디스크 및 네트워크를 넣어. 프로세서는 VM 및 플래시 메모리는 메모리 계층 구조에 추가되어야 하고, LAN 스위치와 WAN 라우터가 대역폭과 비용 개선해야 잘 작동한다.

느낀 점:

클라우드 컴퓨팅이란 데이터와 프로그램들이 개인의 PC에 저장되기 보다는 인터넷 기반의 컴퓨터들의 구름(클라우드)에 저장되고,사용자는 컴퓨팅(Computing)을 위해 언제 어디서나 PC, 휴대폰 등의 단말기를 통해 클라우드에 원격 접속하여, 원하는 Service를 받을 수 있는 새로운 컴퓨팅 환경을 말하는 것 같다. 또한 여러 개의 데이터센터를 가상화 기술로 통합해, 사용자에게 다양한 소프트웨어, 보안, 컴퓨팅 인프라까지 On-demand로 제공하는 방식이라고 한다. 서비스와 애플리케이션을 개발, 운영하기 위한 IT 인프라를 서비스 형태로 제공하는 것이다. IT도 전기나 수도처럼 필요한 만큼 사용하고 쓴 만큼 돈을 지불한다. PC 중심이 아니라 문서 중심의 컴퓨팅이라고 느낀다. 그리고 여러 회사, 여러 서버, 여러 네트워크를 포괄하며, 인터넷으로 연결되어 있는 경우, 클라우드 서비스와 스토리지는 세계 어디서나 접근 가능하다. 이 컴퓨터들은 개인 PC나 네트워크 서버일 수도 있고, 공용이거나 개인용일 수 도 있다. 사용자에게 클라우드 서비스 뒤에 숨은 기술과 인프라는 보이지 않으며, Java script 등 특정 기술 기반인지 여부는 명확하지 않으며, 중요하지도 않다. Grid 컴퓨팅: 각 기관마다 사용하는 슈퍼컴퓨터나 클러스터 컴퓨터를 묶어 공유해서 사용하려는 목적, 보통 과학계산용으로 한정하여 사용,이 개념을 비즈니스로 확대한 것이 Utility 컴퓨팅 Utility 컴퓨팅: 컴퓨팅 자원도 전기처럼 하나의 Utility로 보고 코드만 꽂으면 사용 가능하고, 쓴 만큼 돈을 지불하는 개념, 기업들의 정보 처리 및 각종 컴퓨팅 서비스를 직접 전산실에서 처리하지 않고, 이를 맡기고 사용한 만큼 값을 지불 Cloud 컴퓨팅: Grid 컴퓨팅은 주로 과학계산을 대상으로 하고 있으며, Utility 컴퓨팅은 주로 기업 고객을 대상으로 하는 반면, Cloud 컴퓨팅은 이 둘을 포괄하면서 전체(개인/기업)를 대상으로 한다. 사용자 중심: 일단 사용자로서 클라우드에 연결하면, 문서, 메시지, 이미지, 어플리케이션 등 무엇이 저장되어 있든 간에 사용자의 소유가 된다. 업무 중심: 어플리케이션과 그 성능에 집중하는 대신에, 어떤 일을 해야 하는지와 어플리케이션이 어떤 일을 해줄 수 있는지에 집중한다. 강력한 힘: 수백, 수천 대의 컴퓨터를 함께 연결하면 단일 컴퓨터로 불가능한 풍부한 컴퓨팅 파워를 산출한다. 접근 가능: 데이터가 클라우드에 저장되기 때문에 사용자는 어떤 장소에서도 필요한 데이터를 추출할 수 있다.