Search
Duplicate

Public Cloud Servey

영남대학교 컴퓨터공학과 21411861 신수형

1. 대표 클라우드 서비스 제공자들에 대하여 각 IT기업별 클라우드 주요 현황을 조사하시오

현재 AWS가 34%로 가장 많은 마켓 점유율을 가지고 있으며, Azure가 21%, GCP가 10%, IBM Cloud가 4%로 그 뒤를 이어가고 있다. AWS는 높은 점유율을 바탕으로 지속적인 투자를 이어나가고 있다. 국내에서는 AWS가 50%정도의 점유율을 가지고 있으며, Naver, KT, NHN 등 국내 기업들이 2 - 4위 자리를 차지하고 있다. 국내 점유율을 보더라도 AWS의 존재감이 큰 것을 확인할 수 있다.
•
AWS 인프라
현재 AWS는 30개 지역에서 인프라를 유지하고 있으며 5개 지역을 추가로 확장하고 있다. 245개 국가에서 가용할 수 있으며 400개 이상의 엣지 로케이션과 13개의 리전별 엣지 캐시를 가지고 있다.
•
GCP 인프라
GCP는 35개 리전, 106개 영역, 접근가능 국가 및 지역이 200개 이상으로 AWS와 비슷한 수준의 인프라를 제공하고 있다. 리전 개수는 AWS보다 많으며 현재 확장 중인 리전도 13개 이상으로 scale out에 힘쓰고 있는 모습이다.
•
Azure 인프라
Azure도 위 서비스들과 마찬가지로 많은 리전을 제공하고 있다.
•
IBM Cloud 인프라
IBM Cloud는 위 서비스들에 비해 적은 리전을 가지고 있다. 최대한 많은 사용자를 모을 수 있는 위치에 투자한 것을 확인할 수 있다. 아직은 점유율이 낮기 때문에 확장 투자를 하는 모습을 찾아보긴 힘들었다.
각 서비스들의 홈페이지를 들어가서 메인에 어떤 것을 두는지 살펴보았다.
•
Azure : .NET 7, Microsoft Dev Box 등 자사 제품을 활용한 툴
•
IBM Cloud : 보안, IBM Watson을 활용한 prediction service
•
AWS : 분석을 위한 새로운 툴, 보안 및 AWS 세션
•
GCP : 사용 가능한 제품 나열, 비즈니스별 솔루션 제공

2. 다음의 주요 서비스 관점에서 클라우드 서비스 업체별 특징을 상호 비교 분석하시오

•
각 클라우드 서비스별 대표 서비스의 가용 기능 목록
세부기능
AWS
Azure
Google Cloud Platform
IBM Cloud
분석
O
O
O
O
애플리케이션 통합
O
O
O
O
증강현실 및 가상현실
O
X
X
X
AWS 비용 관리
O
X
X
X
블록체인
O
O
X
O
비즈니스 애플리케이션
O
X
X
X
컴퓨팅
O
O
O
O
고객 인게이지먼트
O
X
X
X
데이터베이스
O
O
O
O
개발자 도구
O
O
O
O
최종 사용자 컴퓨팅
O
O
O
O
게임 기술
O
X
O
O
사물인터넷(IoT)
O
X
O
O
기계 학습
O
O
X
X
관리 및 거버넌스
O
O
O
O
미디어 서비스
O
O
O
O
마이그레이션 및 전송
O
O
O
O
모바일
O
O
O
O
네트워킹 및 콘텐츠 전송
O
O
O
O
로보틱스
O
X
X
X
인위성
O
X
X
X
보안 자격 증명 및 규정 준수
O
O
O
O
스토리지
O
O
O
O
인공지능 + 머신러닝
O
O
O
O
DevOps
O
O
O
O
ID
X
O
O
X
Microsoft Azure Stack
X
O
X
X
Windows Virtual Desktop
X
O
X
X
하이브리드 및 멀티 클라우드
X
X
O
X
API 관리
O
O
O
O
프라이빗 클라우드
X
X
X
O
VMware
O
O
X
O

3. 각 회사별 클라우드 기반 머신러닝 서비스

아마존 웹 서비스 (AWS)

> 강점: 다양한 포트폴리오, 높은_인지도
> 약점: 다양한 포트폴리오, 단일 플랫폼, 비용
높은 인지도
•
이미 클라우드 컴퓨팅에서 압도적인 우위를 점하고 있는 아마존은 비즈니스 시장에서 인지도가 높음.
•
알렉사 AI 등 소비자형 제품으로 인해 개인 고객에게도 친숙하여 시장 접근의 폭이 넓음.
•
또한 딥러닝, ML 등을 배우려는 개발자를 위해 30개 이상의 디지털 교육과정을 제공함으로써 접근성의 깊이를 확대하고 있음.
(예) AWS 딥렌즈를 통해 딥러닝을, AWS 딥 레이서를 통해 강화 학습의 기본에 대해 배울 수 있음
다양한 포트폴리오
•
데이터 사이언티스트로서 AI 서비스 개발을 고도화하고자 하는 개발자와 기계학습에는 숙련되지 않은 개발자 모두를 타게팅.
ㆍ예를 들어 숙련된 AI 개발자는 sagemaker의 머신러닝 스위트를 이용해 고도의 AI 기능을 만들 수 있음
ㆍ머신러닝에 대해 잘 모르더라도 비전, 스피치, 자연어, 텍스트 처리 등 미리 학습된 서비스를 이용해 애플리케이션 개발 가능
•
컴퓨팅 인프라를 다양한 옵션으로 제공하기 때문에 클라우드에서 고품질의 AI 서비스를 구축할 수 있음.
•
그러나, 너무 광범위한 포트폴리오로 인해 어떤 서비스를 사용해야 할지 오히려 고객에게 혼란이 되기도 함.
•
포트폴리오가 다양한 와중에 번역 API는 제공하고 있지 않아 약점으로 작용.
단일 플랫폼
•
AWS라는 단일 플랫폼으로 모든 AI 프로젝트를 진행해야 한다는 부담이 있음.
디플로이 비용
•
개발단계에서 현업 단계로 서비스를 확장할 때 갑작스럽게 비용 부담이 늘어나는 경우가 있음.

마이크로소프트 애저 (MS Azure)

> 강점: 다양한 서비스 배포옵션
> 약점: 서비스 혼재, 직접협력 부재
다양한 서비스와 배포 옵션
•
머신러닝, 정보 마이닝, AI 앱 에이전트 등 다양한 서비스 제공.
•
미리 학습된 모델을 제공할 뿐만 아니라 고객이 커스터마이즈해서 사용할 수 있는 커스텀 비전, 커스텀 스피치 기능 제공.
•
Pytorch, TensorFlow, scikit-learn 등 모든 오픈소스 AI 프레임워크 활용 가능.
•
고객의 요구에 따라 가상 프라이빗 클라우드, 온 프리미즈(on-premise) 등 다양한 배포 옵션 제공.
•
단, 기술적 성숙도는 구글에 뒤쳐졌다는 분석이 있음.
서비스 혼재
•
MS 클라우드 AI 서비스가 여러 사업부에 걸쳐 있어 서비스 문의 등 프로세스에 혼란이 있다고 함.
•
애저 인지 서비스/ 코타나 서비스 등 브랜드가 혼재되어 있는 점이 고객에게 혼란으로 작용.
직접 협력 부재
•
MS는 파트너 네트워크를 통해 AI 서비스를 제공하고, 일반적으로 기업과 직접 협력해 솔루션을 개발하지는 않음.
•
이런 방식은 클라우드 솔루션 개발에 익숙하지 않은 조직에게 진입 장벽으로 작용함.

Google GCP (Google Cloud Platform)

> 강점: 비전완성도, 강력하고 다양한 서비스
> 약점: 제한된 환경, 낮은_점유율, 가격경쟁력
비전 완성도
•
가트너는 구글의 클라우드 AI 비전 완성도가 MS보다 앞선 것으로 분석함
강력한 성능과 다양한 서비스
•
AI 연구에 있어 구글은 선도적이며 혁신적인 행보를 보여왔음. 이에 따라 풍부한 API를 다양한 환경에서 제공중.
•
자연어 이해: 최다 언어 지원
ㆍ챗봇 툴은 현재 22개 언어를 지원하고 향후 지원언어를 더 확대할 계획
ㆍ음성 문자 변환(STT) 서비스를 64개 언어에 대해 120개의 지방 언어로 지원 (vs AWS는 30여 개)
ㆍ변역은 104개 언어 지원 (vs MS는 60여 개)
ㆍGCP의 자연어 이해(NLU) 서비스는 배치 모드와 실시간 스트리밍 모드에서 모두 사용 가능
ㆍ자연어 대화, 텍스트 분류, QA 등 다양한 자연어처리/ 이해 API 제공 중.
•
이미지 인식
ㆍ프라이빗 클라우드나 on-premise 환경에서도 컨테이너를 통해 배포 가능. (kubeflow pipelines, 구글 특화)
ㆍ오토 ML 비전에서 다양한 비전 API 제공 -> 사전학습 모델을 REST API 혹은 RPC API로 가져와 개발 가능.
ㆍ오토ML 비디오 인텔리전스 서비스 -> 머신러닝 경험이 적어도 맞춤화된 모델 구현 가능.
ㆍ얼굴 및 사물의 자동인식을 사용해 이미지를 빠르게 분류.
ㆍ OCR 서비스에서 200개 이상 언어 지원을 지원 (클라우드 AI 업체 중 최다)
•
예측 분석
ㆍ오토 ML 테이블 -> 결측치, 데이터 차수, 데이터셋의 통계량에 대한 정보를 자동으로 제공하여 데이터 정제(pre-processing) 단계에 편의성 도입
ㆍ오토 ML 테이블 -> 모델 자동 학습 ~ 선별된 모델에 대한 설명력까지 제공함(XAI)
제한된 환경
•
일부를 제외한 대부분의 서비스가 퍼블릭 클라우드 상에서만 사용 가능.
•
현재는 비전 서비스만 엣지와 모바일 ML키트에서 배포 가능.
•
향후 에서 더 많은 서비스를 쓸 수 있도록 할 계획이라고 함.
프라이빗 클라우드
낮은 점유율
•
GCP는 AWS나 마이크로소프트 애저에 비해 시장 점유율이 적음
가격 경쟁력
•
구글은 영업 실행과 가격경쟁에서 밀리는 것으로 분석됨.
•
가트너는 시키는 고객 영업 전략을 실행해야 할 것이라고 분석.
개발자용 AI 서비스를 견인차 삼아 전체 GCP로 확장

IBM Cloud

> 강점: 다양한 선택 및 유연성, 보안과 신뢰, 산업 분야에서의 높은 역량
> 약점: 제한된_환경, 낮은_점유율
다양한 선택
•
자연어처리
•
고객 서비스용 AI
•
비즈니스 자동화용 AI
•
설명 가능한 AI
산업 분야에서의 높은 역량
•
IT운영용, 광고, 의료, 금융서비스, 리스크 규정준수용, 비디오용, 보안용, 공급망용, 직장 복귀용 등 다양한 산업분야에 특정된 AI서비스 제공.
제한된 환경
•
일부를 제외한 대부분의 서비스가 퍼블릭 클라우드 상에서만 사용 가능.
•
향후 에서 더 많은 서비스를 쓸 수 있도록 할 계획이라고 함.
낮은 점유율
•
IBM Cloud는 AWS나 마이크로소프트 애저에 비해 시장 점유율이 적음
Made with