클라우드 (Cloud Computing)

클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어, 분석 기능 등을 제공하는 컴퓨팅 서비스 모델이다.

클라우드는 인공지능 시스템의 학습과 추론에 필요한 방대한 연산 자원과 저장 공간을 유연하게 제공함으로써, AI 기술의 확산과 상용화를 가능하게 하는 핵심 인프라로 기능한다.

(1) 정의와 핵심 개념

클라우드 컴퓨팅은 사용자가 물리적인 장비를 직접 관리하지 않고, 인터넷을 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 "온디맨드(On-Demand) 방식(사용자의 요구에 따라 즉시 서비스나 제품을 제공하는 방식)"으로 제공받는 서비스 형태이다.

클라우드는 일반적으로 IaaS(Infrastructure as a Service; 인프라에 대한 서비스; 가장 기초적인 클라우드), PaaS(Platform as a Service; 플랫폼에 대한 서비스; 중간단계 클라우드), SaaS(Software as a Service; 소프트웨어에 대한 서비스; 고급단계 클라우드; 예: 드롭박스) 형태로 구분되며, 각 단계는 다양한 수준의 인공지능 서비스 개발 및 운영에 활용된다.

(2) 클라우드 구조와 기술 원리

가상화 기술: 서버, 스토리지, 네트워크 등을 논리적으로 분리하여 다수의 사용자에게 자원을 유연하게 제공한다.
컨테이너화: 경량화된 실행 환경을 통해 애플리케이션을 효율적으로 배포하고 확장할 수 있다.
분산 컴퓨팅: 여러 노드에 작업을 나누어 처리함으로써 대규모 연산이 가능하다.
자동 확장(Auto Scaling): 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 자동으로 조정한다.

(3) 장점과 한계

장점

확장성: 사용자의 필요에 따라 자원을 유동적으로 조절할 수 있다.
비용 효율성: 초기 인프라 투자 없이 사용량 기반 요금제로 운영할 수 있다.
접근성: 어디서든 인터넷만 연결되면 자원에 접근이 가능하다.

한계

보안 및 데이터 프라이버시 문제가 항상 고려되어야 한다.
네트워크 의존성이 높아, 연결이 불안정할 경우 서비스에 지장을 줄 수 있다.

(4) 인공지능에서의 활용

클라우드는 인공지능 학습과 추론 과정에서 대량의 연산 자원과 저장 공간을 제공한다. 특히 GPU 인스턴스를 통한 딥러닝 모델 학습, 대규모 데이터셋 처리, API 형태의 AI 서비스 배포 등 다양한 방식으로 활용되고 있다.

대표적인 클라우드 기반 AI 플랫폼으로는 AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure Machine Learning 등이 있다.

(5) 개념도

다음은 인공지능과 클라우드 구조 간의 관계를 시각적으로 나타낸 개념도이다.

그림 1. 클라우드 컴퓨팅
출처: https://en.wikipedia.org/