클라우드 컴퓨팅 완전 정복: 서버 호스팅 차이점부터 3대장(AWS, Azure, GCP) 비용 비교까지
디지털 전환(Digital Transformation)이 가속화되면서 '클라우드'는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 많은 입문자가 클라우드를 단순한 '인터넷 저장소' 정도로 오해하곤 합니다. 오늘은 클라우드 컴퓨팅의 정확한 개념과 서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS), 그리고 시장을 주도하는 3대 플랫폼의 무료 혜택까지 완벽하게 정리해 드립니다.
💡 클라우드 컴퓨팅이란?
클라우드 컴퓨팅은 IT 리소스를 인터넷을 통해 온디맨드(On-demand)로 제공받고 사용한 만큼 비용을 지불하는 것을 말합니다. 물리적인 데이터 센터나 서버를 직접 구입/관리하는 대신, 기술 공급자(AWS, Azure 등)로부터 컴퓨팅 파워, 스토리지, 데이터베이스를 필요할 때 빌려 쓰는 방식입니다.
1. 서버 호스팅 vs 클라우드: 무엇이 다를까?
많은 분들이 검색하는 질문 중 하나가 바로 "기존 서버 호스팅과 클라우드의 차이점"입니다. 이 둘은 비슷해 보이지만 결정적인 차이가 있습니다.
- 🖥️ 서버 호스팅 (On-Premise/Hosting): 물리적인 서버 한 대를 통째로 빌리거나 구매하는 개념입니다. 성능은 보장되지만, 사용자가 갑자기 늘어났을 때 서버를 즉시 증설하기 어렵고(유연성 부족), 사용하지 않을 때도 비용이 발생합니다.
- ☁️ 클라우드 (Cloud): 가상화 기술을 통해 거대한 리소스 풀(Pool)에서 필요한 만큼만 떼어 씁니다. 트래픽이 폭주하면 클릭 몇 번으로 서버를 수십 대로 늘릴 수 있고(오토스케일링), 반대로 줄일 수도 있어 비용 효율적입니다.
2. 클라우드 서비스 모델: IaaS, PaaS, SaaS
클라우드는 '어디까지 빌려주느냐'에 따라 세 가지 형태로 나뉩니다.
- IaaS (Infrastructure as a Service): 인프라(서버, 스토리지, 네트워크)만 빌려줍니다. 운영체제(OS)부터 애플리케이션까지 사용자가 직접 관리합니다. (예: AWS EC2)
- PaaS (Platform as a Service): 인프라 위에 OS와 런타임 등 개발 환경까지 빌려줍니다. 개발자는 오직 '코드'에만 집중하면 됩니다. (예: Google App Engine, Heroku)
- SaaS (Software as a Service): 소프트웨어 완성품을 웹에서 바로 사용합니다. 설치나 업데이트가 필요 없습니다. (예: Gmail, Dropbox, Notion)
3. 클라우드 3대장 비교 및 무료 혜택 (Free Tier)
클라우드 시장의 3대장인 AWS, Azure, GCP는 각기 다른 강점과 '프리 티어(무료 사용)' 정책을 가지고 있습니다. 학습을 시작하기 전 이 혜택을 꼭 확인하세요.
Amazon Web Services (AWS)
특징: 시장 점유율 1위로 가장 방대한 서비스와 레퍼런스를 보유하고 있습니다. 취업 시장에서 가장 많이 요구되는 기술 스택입니다.
- EC2 (가상 서버): 월 750시간 (t2.micro 또는 t3.micro) - 사실상 1대 24시간 무료 가동 가능
- S3 (스토리지): 5GB 표준 스토리지 제공
Microsoft Azure
특징: Windows Server, Office 365 등 마이크로소프트 생태계와 호환성이 완벽합니다. 엔터프라이즈(대기업) 환경에서 선호도가 높습니다.
- 가입 시 30일간 사용할 수 있는 $200 크레딧 제공
- 인기 서비스 12개월 무료 (B1s 인스턴스 월 750시간 등)
Google Cloud Platform (GCP)
특징: 빅데이터 분석과 AI/머신러닝 분야에서 압도적인 성능을 자랑합니다. 쿠버네티스(Kubernetes)의 원조답게 컨테이너 관리에 강합니다.
- 가입 시 90일간 사용할 수 있는 $300 크레딧 제공
- Always Free: e2-micro 인스턴스 등 특정 리전에서 조건 충족 시 기간 제한 없이 무료 사용 가능
한눈에 보는 비교표
| 구분 | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| 주요 강점 | 다양한 서비스, 1위 점유율 | MS 제품 호환, 엔터프라이즈 | 데이터 분석, AI, 컨테이너 |
| 추천 대상 | 범용적 사용, 스타트업 | 기존 MS 솔루션 기업 | AI/ML 프로젝트, 빅데이터 |
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