클라우드 컴퓨팅 모델은 온디맨드 방식으로 인프라를 자동 프로비저닝, 확장 및 관리하여 서버 관리 오버헤드를 없애고 사용량 기반 요금제를 제공합니다.
작성자: Databricks 직원
서버리스 컴퓨팅은 컴퓨트 인프라의 최신 진화입니다. 기관들은 웹 애플리케이션을 실행하기 위해 물리적 서버가 필요했습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 가상 서버를 생성할 수 있게 되었지만, 여전히 그것들을 관리하는 데 시간과 노력이 필요했습니다. 이제 서버리스 컴퓨팅 모델에서는 클라우드 서비스 제공자가 인프라 관리 작업을 담당하고, 기업 개발자들은 애플리케이션을 생성하고 배포하는 데 집중할 수 있습니다.
서버리스 컴퓨팅은 기관들이 개발을 가속화하고, 운영 오버헤드를 줄이고, 인프라 관리보다는 비즈니스 로직에 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 보안, 더 빠른 제품 배송, 더 나은 자원 최적화를 가능하게 하며, 혁신에 대한 더 많은 기회를 창출합니다.
서버리스 컴퓨팅은 개발자들이 서버나 백엔드 인프라를 관리하지 않고도 애플리케이션을 구축, 배포, 실행할 수 있게 하는 애플리케이션 개발 모델입니다. “서버리스”는 서버가 사용되지 않는다는 것을 의미하는 것이 아니라, 클라우드 서비스 제공자나 벤더에 의해 완전히 관리되므로 개발자들이 그들과 상호작용할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 제공자는 코드를 실행하는 데 필요한 클라우드 인프라를 프로비저닝하고, 필요에 따라 인프라를 확장하고, 다른 인프라 작업을 처리합니다. 이를 통해 개발자들은 코드 작성, 애플리케이션 통합, 데이터 관리에만 집중할 수 있으며, 효율적이고 확장 가능하며 완전히 관리되는 인프라를 사용할 수 있습니다.
서버리스 컴퓨팅은 기존 서버 컴퓨트 모델로 인해 발생하는 여러 문제를 조직이 해결하는 데 도움을 줍니다:
시간 소모적인 관리: 특정 작업에 대해 올바른 컴퓨트 유형을 선택하는 것을 포함하여 컴퓨트를 구성하고 관리하는 것은 오랫동안 기업에게 도전이었으며, 이로 인해 핵심 비즈니스 목표에 집중할 수 있는 시간이 소비되었습니다.
비용이 많이 드는 유휴 시간: 기존 서버 컴퓨트는 엔터프라이즈가 작업 부하를 처리하는 시간뿐만 아니라 컴퓨트 초기화 및 스케일업과 같은 프로세스에 대해서도 비용을 지불하게 만들어 추가 비용을 발생시킵니다. 이를 유휴 시간이라고 합니다.
비효율성: 수동 인프라 관리는 종종 비효율적입니 다. 예를 들어, 수동 방식으로 운영하는 팀들은 컴퓨트를 과다 프로비저닝하여 불필요하거나 사용하지 않는 용량에 대해 비용을 지불할 가능성이 있습니다.
처리 속도가 느림: 컴퓨트는 항상 필요할 때 준비되어 있지 않아, 인프라 자원이 쿼리를 실행할 수 있을 때까지 팀이 기다려야 하는 상황이나 컴퓨트 시작이 느린 상황이 발생합니다.
스케일링 불가능: 고급 자동 스케일링이 없으면 인프라 용량이 수요와 맞지 않습니다. 개발자들은 코드를 작성하는 것에만 집중할 수 없고, 사용량을 고려해야 합니다.
서비스 중단: 계획되지 않은 다운타임은 종종 서비스를 중단시키며, 서버가 실패할 때 높은 신뢰성과 대체를 위해 시스템을 설계해야 합니다.
서버리스 모델은 조직에 여러 가지 이점을 제공합니다. 기존 서버 컴퓨트 모델과 비교하여 서버리스는:
서버리스는 조직이 루틴적인 인프라보다는 고객 피드백에 응답하고 코드 변경을 빠르게 출시하는 등의 고가치 작업에 집중하도록 돕습니다. 이를 통해 회사는 솔루션을 더 빠르게 시장에 출시하고 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.
서버리스 아키텍처에서는 서버리스 플랫폼이 작업이 실행되기 위해 필요한 클라우드 리소스를 모니터링하고 필요한 만큼 할당한 다음, 수요가 감소하면 인프라를 다시 축소합니다. 이를 통해 시스템의 별도의 구성 요소를 쉽게 확장, 업데이트하고 독립적으로 배포할 수 있게 되며, 개발자는 인프라를 관리하거나 유지 관리할 필요 없이 클라우드 제공자 인프라 내에서 백엔드 코드를 배포할 수 있게 됩니다.
Databricks는 완전히 서버리스 활성화된 플랫폼으로, 서버리스 컴퓨트를 제공 하며, 이는 Jobs, Notebooks 및 Delta Live Tables (DLT), 그리고 Databricks SQL 및 Databricks Model Serving on AWS와 Azure에 대한 추출, 변환, 로드 (ETL) 작업을 포함합니다.
Databricks Data Intelligence Platform에서의 서버리스 컴퓨트 를 통해, Databricks는 빠른 작업 시작, 자동 인프라 스케일링, 최적화된 성능 및 Databricks Runtime의 원활한 버전 업그레이드를 제공합니다. Databricks에서의 서버리스 컴퓨트의 이점에는:
Databricks에서의 서버리스 컴퓨트는 빠르고, 간단하며, 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하여, 기관들이 비즈니스의 속도로 움직이고, 인프라 관리보다는 가치 제공에 집중할 수 있게 합니다.
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