[기술면접 준비_NaverCloud] 클라우드 주니어의 네이버클라우드 플랫폼을 통한 기술면접 준비하기(Cloud Log Analytics(CLA) , NAT gateway, GPU Server)
by 클수저2023. 11. 29.
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지난번에 이어서 네이버클라우드 플랫폼 서비스를 학습하면서 개념학습에 기반한 기술면접 준비용 포스팅을 해보려 한다.
역시나 해당 글을 읽고, 잘못된 정보가 있다면 댓글로 과감히 작성해주시면 수정하면서 필자 또한 열심히 배워나가겠습니다! :)
Cloud Log Analytics
클라우드에서 생성되는 다양한 로그를 효과적으로 관리할 수 있는 서비스
여러 종류의 로그를 한 곳에 저장하고 분석할 수 있는 관리서비스이다.
서버, Cloud DB, App Safer, Secure Zone Firewall 등 네이버 클라우드 플랫폼의 다양한 서비스에서 발생하는 로그를 한 번에 조회하고 분석이 가능하다.
Q. 해당 서비스에서는 어떤 로그를 저장할 수 있나요~?
A: 디렉토리 형식의 로그를 수집할 수 있습니다. 변경 된 위치에 대한 로그는 커스텀 하여 위치를 설정하여 로그 수집 기능을 활용 할 수 있습니다.
NAT gateway 다수의 IP를 하나의 IP로 변환하는데 필요한 서비스 즉, 비공인 IP를 가진 여러 대의 서버가 외부 서버와 통신할 수 있도록 연결합니다.
NAT gateway는 대표IP를 가지고 외부서버와 접속을 할 수 있는 기능이다. 즉, 프라이빗 서브넷의 인스턴스가 VPC 외부의 서비스에 연결할 수 있지만 외부 서비스에서 이러한 인스턴스와의 연결을 시작할 수 없도록 NAT 게이트웨이를 사용이 가능하다.
사설 IP를 외부 인터넷과 통신용
Q. Public IP와 NAT gateway는 공인IP 부여가 가능한데, 두 방식의 차이점이 어떻게 되나요~? A: NAT gateway의 경우는 아웃바운드 통신용으로만 사용하기 때문에 Public과 가장 큰 차이점입니다.
Q. 네트워크 관점에서의 NAT gateway에 대해서 설명해주세요. A : 인캡슐레이션 소스 IP가 추가되어 나가게 됩니다. 외부에서는 프라이빗IP정보를 알 수 없다. 즉, 사설과 사설 통신에서는 통신용으로 필요한 내부IP 하나만 열어주면 됩니다.
GPU Server
병렬 연산에 최적화된 GPU 서버의 고성능 컴퓨팅 파워를 제공하는 서비스
GPU server는 우리가 알고 있는 그래픽카드 즉, GPU 자체를 네이버 클라우드에서 제공을 해준다.
대규모 병렬 연산 가능
Graphics Processing Unit(GPU)는 대규모 연산을 동시에 처리하는 데 최적화된 컴퓨팅 자원입니다. 과학 연산, 데이터 분석, 머신러닝 추론, 비디오 트랜스 코딩과 같이 단위 시간당 처리량이 많이 필요한 작업에 적합합니다.
고성능 GPU의 높은 활용도GPU
GPU는 이미지 프로세싱, 렌더링, 과학 연산, 머신 러닝, 비디오 트랜스 코딩 등 적용할 수 있는 영역이 광범위합니다. 최신 TESLA 아키텍처가 적용된 GPU를 네이버 클라우드 플랫폼만의 최적화된 구성으로 제공해 빠르고 안정적인 컴퓨팅 환경을 누릴 수 있습니다.
Q. 사용하지 않았을 경우에는 GPU server를 어떻게 활용하면 되는지? A : 실제로 GPU server는 중지가 불가능하다. 하지만, Docker를 사용해서 컨테이너화 시켜서 활용하거나, 비용을 생각한다면 서버이미지를 생성해서 반납 후 환경 구축이 가능합니다.
Q. GPU server의 경우는 어떠한 환경에서 가장 많이 사용하는가? A :쿠버네티스는 디바이스 플러그인 을 사용하여 AMD 및 NVIDIA GPU(그래픽 프로세싱 유닛)를 여러 노드들에 걸쳐 관리하기 위한 안정적인 지원이 가능합니다. 관리자는 해당하는 하드웨어 벤더의 GPU 드라이버를 노드에 설치해야 하며, GPU 벤더가 제공하는 디바이스 플러그인을 실행해야 할 수 있습니다.
