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많은 사용자가 하나의 클라우드 계정으로 백업과 협업을 동시에 처리하지만, 이 방식은 장기적으로 보안, 데이터 정합성, 관리 효율성 측면에서 여러 문제를 일으킬 수 있습니다. 이번 글에서는 백업용 클라우드와 협업용 클라우드를 분리해야 하는 이유와 이를 체계적으로 관리하는 방법을 전문적으로 분석해보겠습니다.1. 백업용 클라우드 vs 협업용 클라우드의 근본적 차이두 클라우드는 사용 목적부터 다릅니다. 백업용은 ‘데이터 보존과 복원’을 위한 저장 공간이며, 협업용은 ‘실시간 공동 작업’을 위한 플랫폼입니다. 아래 표는 두 유형의 핵심 차이를 요약한 것입니다.구분백업용 클라우드협업용 클라우드주요 목적데이터 보존, 복원실시간 공동 작업, 파일 공유접근 주체개인 또는 관리자만다수 사용자 (조직, 팀 등)변경 주기낮음..

클라우드를 통해 문서, 사진, 프로젝트 파일을 공유하는 것은 업무와 개인생활 모두에서 매우 편리합니다. 하지만 ‘공유 링크 한 번 잘못 설정’으로 인해 외부인에게 민감한 정보가 유출되는 사례가 계속 발생하고 있습니다. 이번 글에서는 클라우드 파일을 공유할 때 자주 발생하는 권한 설정 실수와 이를 예방하는 구체적인 방법을 살펴보겠습니다.1. ‘링크가 있는 모든 사용자에게 공개’ 설정의 위험성많은 클라우드 서비스(구글 드라이브, 원드라이브, iCloud 등)는 기본적으로 ‘링크를 아는 사람은 누구나 열람 가능’ 옵션을 제공합니다. 이 설정은 공유가 편리하지만, 링크가 외부로 유출될 경우 누구든 접근할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 업무 문서나 개인정보가 포함된 자료는 반드시 ‘특정 사용자만 보기 가능’으로 제..

오늘날의 소프트웨어 개발 환경은 빠른 배포, 유연한 확장성, 안정성을 요구합니다. 이러한 요구에 대응하기 위해 등장한 개념이 바로 클라우드 네이티브(Cloud-Native)입니다. 이는 단순히 ‘클라우드에서 실행되는 앱’을 의미하지 않으며, 클라우드의 특성을 최대한 활용하도록 설계된 애플리케이션 아키텍처를 뜻합니다. 이번 글에서는 클라우드 네이티브의 구조, 핵심 기술, 그리고 그 중요성을 체계적으로 분석합니다.1. 클라우드 네이티브란 무엇인가?클라우드 네이티브는 분산 시스템 환경에서 애플리케이션을 설계, 배포, 운영하는 방법론입니다. 즉, 서버 인프라를 직접 관리하지 않고도 확장 가능하며, 장애에 강한 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.클라우드 네이티브 애플리케이션의 대표적 특징은 다음과 같습니다:..

오늘날 기업의 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이膨대한 데이터를 효율적으로 저장, 분석, 활용하기 위해 등장한 대표적인 구조가 바로 데이터 레이크(Data Lake)와 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)입니다. 하지만 두 시스템은 목적과 구조가 달라 단독으로는 한계가 있습니다. 이 글에서는 클라우드 환경에서 두 시스템을 어떻게 통합(Integration)하고, 어떤 효과를 얻을 수 있는지를 전문적으로 분석합니다.1. 데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스 – 개념적 차이두 시스템의 가장 큰 차이는 데이터 구조와 처리 목적에 있습니다.구분데이터 레이크 (Data Lake)데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)데이터 형태비정형, 반정형, 정형 데이터 모두 저장 가능 (예: 로그,..

클라우드 백업 환경에서는 동일한 데이터가 여러 번 저장되는 일이 흔합니다. 예를 들어, 여러 사용자가 같은 파일을 업로드하거나, 백업 주기마다 거의 동일한 데이터를 저장할 때 중복이 발생하죠. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 데이터 중복 제거(Data Deduplication)입니다. 이 글에서는 데이터 중복 제거의 작동 원리, 방식의 차이, 그리고 클라우드 비용 절감 효과까지 전문적으로 살펴보겠습니다.1. 데이터 중복 제거 기술(Deduplication)이란?데이터 중복 제거는 동일하거나 유사한 데이터 블록을 탐지하고, 한 번만 저장하는 기술입니다. 즉, 클라우드 저장소 내에서 중복된 데이터 블록을 제거하고, 참조 포인터(reference)를 이용해 동일한 데이터를 공유합니다. 이를 통해..

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 서버리스(Serverless) 아키텍처가 급속도로 확산되고 있습니다. 서버리스는 이름처럼 “서버가 없는 구조”가 아니라, 개발자가 서버를 직접 관리하지 않아도 되는 구조를 의미합니다. AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions 등이 대표적인 서버리스 플랫폼으로, 기업과 개발자 모두에게 운영 효율성과 비용 절감이라는 큰 장점을 제공합니다. 이번 글에서는 서버리스 아키텍처의 개념부터 비용 구조, 그리고 숨겨진 한계점까지 상세히 분석해보겠습니다.1. 서버리스(Serverless)의 개념과 작동 원리서버리스는 이벤트 기반 클라우드 실행 모델(Event-driven Execution Model)입니다. 애플리케이션의 일부 코드(함수)..

기업 환경에서 클라우드 도입이 일반화되면서, 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud) 구조가 빠르게 확산되고 있습니다. 하이브리드 클라우드는 온프레미스(On-Premise) 서버와 퍼블릭 클라우드를 결합해 유연성과 안정성을 동시에 확보할 수 있는 인프라 전략입니다. 하지만 이 두 환경을 안정적으로 연동하고, 네트워크 성능을 극대화하는 것은 결코 단순하지 않습니다. 이번 글에서는 하이브리드 클라우드 구축 시 반드시 고려해야 할 네트워크 연동 및 최적화 방법을 체계적으로 살펴보겠습니다.1. 하이브리드 클라우드 구조의 기본 이해하이브리드 클라우드는 로컬 데이터센터(온프레미스)와 클라우드 서비스를 연결하여 데이터와 애플리케이션을 자유롭게 이동할 수 있도록 설계된 구조입니다. 대표적인 구성은 다음과 같습니다:..

클라우드 서비스에서 가장 중요한 보안 요소 중 하나는 데이터 암호화입니다. 파일을 저장하거나 전송하는 과정에서 데이터가 유출되면, 기업의 정보 자산은 물론 개인의 민감 정보까지 노출될 수 있습니다. 이번 글에서는 클라우드 환경에서 주로 사용되는 AES, TLS, End-to-End Encryption(E2EE) 세 가지 암호화 방식을 비교 분석하여, 어떤 환경에서 어떤 암호화가 적합한지 체계적으로 살펴보겠습니다.1. AES (Advanced Encryption Standard) – 저장 데이터 보호의 핵심AES는 대칭키 암호화 방식으로, 하나의 키로 암호화와 복호화를 모두 수행합니다. 클라우드 서비스에서는 저장 데이터(At-Rest Data)를 보호하기 위해 가장 많이 사용됩니다. 대표적으로 AWS S3..

기업과 개인이 클라우드를 단일 공급자에 의존하지 않고, AWS, Azure, Google Cloud 등 여러 클라우드를 동시에 활용하는 멀티클라우드(Multi-Cloud) 전략이 확산되고 있습니다. 하지만 여러 클라우드 플랫폼 간에 데이터를 주고받는 과정에서 데이터 일관성(Data Consistency)을 유지하는 일은 기술적으로 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다. 이번 글에서는 멀티클라우드 환경에서 일관성을 유지하기 위한 핵심 개념과 실질적인 접근법을 자세히 살펴보겠습니다.1. 멀티클라우드 환경이란?멀티클라우드란, 하나의 기업 또는 서비스가 두 개 이상의 클라우드 공급자를 동시에 사용하는 구조를 말합니다. 예를 들어, AWS를 백엔드 서버용으로, Google Cloud를 AI 분석용으로, Microso..

클라우드 환경에서 데이터를 저장하는 방식은 단순히 "파일 저장"을 넘어서 점점 더 세분화되고 있습니다. 그중 대표적인 기술이 바로 객체 스토리지(Object Storage)와 블록 스토리지(Block Storage)입니다. 두 방식은 데이터 저장 구조, 접근 방식, 성능, 그리고 사용 목적에서 근본적인 차이를 보입니다. 이번 글에서는 이 두 기술의 구조적 차이와 실제 활용 환경을 깊이 있게 살펴보겠습니다. 1. 블록 스토리지(Block Storage)란?블록 스토리지는 데이터를 일정한 크기의 ‘블록(block)’ 단위로 나누어 저장하는 방식입니다. 각 블록은 고유한 주소(ID)를 가지며, 운영체제(OS)나 애플리케이션이 이를 직접 관리합니다. 이 방식은 전통적인 하드디스크나 SSD와 유사한 구조로, 서버..