AWS, Azure, GCP등 Public Cloud의 설계 방식 비교

클라우드 컴퓨팅 시장에서 AWS, Azure, GCP는 대표적인 퍼블릭 클라우드 서비스 제공업체로 자리 잡고 있다.
각 플랫폼은 다양한 서비스와 인프라 설계 방식을 제공하며, 기업은 비즈니스 요구사항에 맞는 클라우드 아키텍처를 선택해야 한다.

이 글에서는 AWS, Azure, GCP의 아키텍처 설계 방식과 특징을 비교하여 어떤 상황에서 어떤 플랫폼을 선택하면 좋은지 살펴본다.

 

1. AWS, Azure, GCP의 클라우드 아키텍처 개요

AWS, Azure, GCP는 모두 IaaS(인프라 서비스), PaaS(플랫폼 서비스), SaaS(소프트웨어 서비스) 등 다양한 클라우드 솔루션을 제공한다.
하지만, 각 클라우드 플랫폼의 기본적인 설계 철학과 아키텍처 전략은 차이점이 존재한다.

• AWS(Amazon Web Services)
  🔹 클라우드 시장 점유율 1위로, 광범위한 글로벌 인프라와 높은 안정성 제공
  🔹 다양한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 서비스를 지원하며, 확장성이 뛰어남
  🔹 IaaS 중심의 아키텍처 설계에 강점이 있음
• Azure (Microsoft Azure)
  🔹 기존 Microsoft 기술(Stack)과의 통합이 강점(Windows Server, Active Directory 등)
  🔹 엔터프라이즈 기업에서 많이 사용하며, 하이브리드 클라우드 환경 구축에 최적화
  🔹 PaaS 및 AI 관련 서비스가 강력함
• GCP (Google Cloud Platform)
  🔹 데이터 분석 및 AI/ML(머신러닝) 서비스에 특화
  🔹 컨테이너 기반 아키텍처(Kubernetes, Anthos) 및 DevOps 환경에 강점
  🔹 Google 내부 인프라(Gmail, YouTube, Search 등)와 동일한 기술 스택 활용 가능

각 클라우드 플랫폼은 목표로 하는 고객과 활용 사례가 다르며, 이에 따라 아키텍처 설계 방식에도 차이가 발생한다.

 

2. 컴퓨팅 서비스 아키텍처 비교: EC2, Azure VM, GCE

클라우드에서 애플리케이션을 실행하려면 컴퓨팅 리소스를 배포하는 방식이 중요하다.
각 플랫폼은 가상 머신(VM)과 컨테이너 기반 컴퓨팅을 지원하지만, 세부적인 설계 방식은 다르다.

플랫폼	가상 머신 서비스	주요 특징
AWS	EC2 (Elastic Compute Cloud)	다양한 인스턴스 유형, 자동 확장(Auto Scaling), 비용 최적화 옵션 제공
Azure	Azure Virtual Machines	Windows 및 Microsoft 제품군과의 통합이 뛰어남
GCP	Google Compute Engine (GCE)	빠른 부팅 시간, 커스텀 머신 타입 지원

• AWS: EC2 인스턴스는 최대 가용성을 위해 여러 가용 영역(AZ)에 배포 가능
• Azure: Azure VM은 기존 Microsoft 기술을 사용하는 기업에 최적화
• GCP: GCE는 머신러닝 및 데이터 분석 워크로드를 위한 고성능 컴퓨팅 제공

컴퓨팅 리소스를 효율적으로 활용하려면 클라우드 서비스별로 최적화된 인스턴스 유형을 선택하는 것이 중요하다.

 

3. 스토리지 및 데이터베이스 서비스 아키텍처 비교

클라우드에서 데이터를 저장하고 관리하는 방식은 애플리케이션 성능과 비용에 큰 영향을 미친다.
AWS, Azure, GCP는 다양한 스토리지 및 데이터베이스 솔루션을 제공하며, 설계 방식에 차이가 있다.

스토리지 서비스 비교

플랫폼	오브젝트 스토리지	블록 스토리지	파일 스토리지
AWS	S3 (Simple Storage Service)	EBS (Elastic Block Store)	EFS (Elastic File System)
Azure	Azure Blob Storage	Azure Managed Disks	Azure Files
GCP	Google Cloud Storage	Persistent Disk	Filestore

🔹 AWS S3는 업계 표준 오브젝트 스토리지로, 확장성과 내구성이 뛰어남
🔹 Azure Blob Storage는 Microsoft 애플리케이션과의 통합이 강점
🔹 Google Cloud Storage는 AI/ML 및 데이터 분석 워크로드에 최적화

데이터베이스 서비스 비교

AWS, Azure, GCP는 관계형(RDBMS), NoSQL, 빅데이터 분석을 위한 다양한 DB 서비스를 제공한다.

플랫폼	관리형 RDBMS	NoSQL	빅데이터
AWS	RDS (MySQL, PostgreSQL, Aurora)	DynamoDB	Redshift
Azure	Azure SQL Database	Cosmos DB	Azure Synapse Analytics
GCP	Cloud SQL (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)	Firestore, Bigtable	BigQuery

🔹 AWS RDS → 다양한 RDBMS 지원, Aurora 엔진을 통한 성능 최적화
🔹 Azure SQL Database → 기존 SQL Server 사용자에게 적합
🔹 GCP BigQuery → 데이터 분석 및 머신러닝을 위한 강력한 빅데이터 솔루션

 

4. 네트워크 및 보안 아키텍처 비교

클라우드 네트워크 아키텍처는 서비스 성능과 보안성을 결정하는 중요한 요소이다.
AWS, Azure, GCP는 각기 다른 방식으로 가상 네트워크를 구성하고 보안 정책을 적용한다.

플랫폼	가상 네트워크	로드 밸런서	보안 서비스
AWS	VPC (Virtual Private Cloud)	ELB (Elastic Load Balancer)	IAM, WAF, Shield
Azure	VNet (Virtual Network)	Azure Load Balancer	Azure AD, Security Center
GCP	VPC (Global Virtual Network)	Cloud Load Balancing	IAM, Cloud Armor

🔹 AWS VPC → 가장 유연한 네트워크 구성 가능
🔹 Azure VNet → 기존 온프레미스 네트워크와 통합이 용이
🔹 GCP VPC → 글로벌 네트워크 아키텍처 지원

각 클라우드는 보안 및 규정 준수(Compliance)에 맞춰 다양한 보안 기능을 제공한다.

 

5. 클라우드 아키텍처 선택 기준 및 결론

AWS, Azure, GCP는 각각의 강점이 있으며, 기업의 비즈니스 요구사항에 따라 적합한 플랫폼이 달라진다.

• AWS → 글로벌 시장 점유율 1위, 확장성이 뛰어난 기업용 클라우드
• Azure → Microsoft 제품과의 연동이 필요한 기업에 적합
• GCP → 빅데이터, AI/ML, DevOps 환경을 선호하는 기업에 강점

✅ 비용, 성능, 보안, 운영 편의성을 고려하여 클라우드 아키텍처를 설계하는 것이 중요하다.