[AWS] 클라우드 용어 정리

클라우드 & AWS 용어 정리

AWS 공부를 하다 보면 모르는 용어가 나와서 찾아봤더니 설명에 또 모르는 용어가 나오고, 그걸 또 찾다 보면 처음 궁금했던 게 뭔지도 잊어버리는 무한루프...

 

그래서 이번 포스팅에서는 AWS 공부할 때 자주 마주치는 핵심 용어들을 한 곳에 모아서 쉽게 정리해보려 합니다. 실생활 예시와 함께 설명하니까 처음 보시는 분들도 이해하기 어렵지 않을 거예요.

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클라우드 핵심 개념 용어

고가용성 (High Availability, HA)

고가용성이란 시스템이 장애가 발생하더라도 최대한 짧은 시간 안에 자동으로 복구해서 서비스를 계속 이어가는 능력을 말합니다.

중요한 건 "장애가 아예 안 난다"가 아니라, "장애가 나도 빠르게 복구해서 서비스를 지속한다" 는 개념이에요. 복구를 위한 짧은 다운타임은 어느 정도 허용합니다.

 

실생활 예시:

스페어 타이어를 트렁크에 넣고 다니는 자동차를 생각해보세요. 주행 중에 타이어가 펑크 나면 운전을 잠깐 멈추고 스페어 타이어로 교체한 뒤 다시 출발합니다. 교체하는 동안 잠깐 멈추긴 하지만, 결국 다시 달릴 수 있죠. 이게 고가용성입니다.

장애 발생 → 짧은 복구 시간 → 서비스 재개 ✅
           (다운타임 허용)

AWS에서 고가용성을 구현하는 방법으로는 여러 가용 영역(AZ)에 서버를 분산 배포하거나, ELB(Elastic Load Balancer)로 트래픽을 분산하거나, Auto Scaling으로 장애 인스턴스를 자동 교체하는 방식 등이 있습니다.

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내결함성 / 장애내구성 (Fault Tolerance)

내결함성이란 시스템 일부에 장애가 발생해도 서비스 중단 없이 그대로 이어서 동작하는 능력을 말합니다.

고가용성이 "장애 → 복구 → 재개"라면, 내결함성은 "장애가 생겨도 멈추지 않고 그냥 계속 간다"입니다.

 

실생활 예시:

비행기 엔진을 생각해보세요. 비행기는 엔진이 2개 이상 달려있는데, 비행 중에 엔진 하나가 고장 나도 나머지 엔진으로 계속 비행할 수 있도록 설계되어 있습니다. 승객 입장에서는 아예 모를 수도 있을 정도로요. 이게 내결함성입니다.

장애 발생 → 서비스 무중단 계속 ✅
           (다운타임 없음)

당연히 내결함성을 갖추는 게 더 이상적이지만, 그만큼 비용과 구조 복잡도가 올라갑니다. 그래서 서비스 특성에 맞게 선택해야 해요.

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고가용성 vs 내결함성 — 언제 뭘 선택해야 해?

이 둘의 차이를 비교표로 정리하면 이렇습니다.

항목	고가용성 (HA)	내결함성 (FT)
장애 발생 시	짧은 다운타임 후 복구	중단 없이 계속 동작
비용	상대적으로 낮음	상대적으로 높음
구조 복잡도	보통	높음
적합한 서비스	일반 웹서비스, 백오피스 등	의료 시스템, 항공 제어, 금융 거래 등

의료 시스템이나 항공 관제처럼 단 1초의 서비스 중단도 치명적인 상황이라면 내결함성이 필수입니다. 반면 일반적인 웹 서비스라면 고가용성으로도 충분한 경우가 많습니다.

모든 서비스에 비행기 엔진처럼 설계하면 좋겠지만, 비용이 현실적이지 않으니까요.

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재해 복구 (DR, Disaster Recovery)

재해 복구는 말 그대로 장애나 재해가 발생했을 때 시스템을 복구하는 것입니다.

고가용성이나 내결함성과는 결이 다릅니다. 앞의 두 개가 "장애가 나도 서비스를 유지"하는 개념이라면, 재해 복구는 "장애가 나면 어떻게 복구할 것이냐"에 대한 계획과 방법론에 가깝습니다.

 

실생활 예시:

집에 화재가 발생했을 때 소화기로 불을 끄고, 피해를 복구하는 일련의 과정이 재해 복구입니다. 화재 자체를 막는 게 아니라, 화재가 발생했을 때의 대응과 복구 절차를 준비하는 거죠.

AWS에서는 여러 리전에 데이터를 백업해두거나, RDS의 자동 백업/스냅샷 기능, S3의 교차 리전 복제(CRR) 같은 기능들이 재해 복구에 활용됩니다.

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확장성 (Scalability)

확장성이란 서비스 수요가 늘어날 때 시스템 규모를 쉽고 빠르게 늘릴 수 있는 능력입니다.

확장 방향에 따라 두 가지로 나뉩니다.

유형	설명	예시
수직 확장 (Scale Up)	기존 서버를 더 강력한 스펙으로 업그레이드	t3.micro → m5.xlarge로 업그레이드
수평 확장 (Scale Out)	같은 스펙의 서버를 더 많이 추가	서버 1대 → 10대로 늘리기

실생활 예시:

카페에 손님이 갑자기 몰렸을 때를 생각해보세요.

• 수직 확장: 바리스타 한 명의 능력을 키우는 것 (더 빠른 기계로 교체)
• 수평 확장: 바리스타를 추가로 더 고용하는 것

클라우드에서는 일반적으로 수평 확장이 선호됩니다. 서버 한 대가 버틸 수 있는 한계가 있으니, 여러 대로 나눠서 처리하는 게 더 효율적이거든요.

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탄력성 (Elasticity)

탄력성은 확장성에서 한 발 더 나아간 개념입니다. 수요에 따라 자동으로 규모를 늘렸다가 줄였다가 하는 능력입니다.

확장성이 "키울 수 있다"에 초점이 있다면, 탄력성은 "자동으로 키우고 줄인다"에 초점이 있어요.

실생활 예시:

고무줄을 생각해보세요. 당기면 늘어났다가, 힘을 빼면 다시 줄어드는 것처럼요. AWS의 Auto Scaling이 딱 이 역할을 합니다. 트래픽이 몰리면 서버를 자동으로 늘리고, 트래픽이 줄면 서버를 다시 줄여서 불필요한 비용이 나가지 않도록 합니다.

탄력성은 두 가지 방식으로 동작합니다.

• 시간 기반 탄력성: 특정 시간대에만 리소스를 늘렸다가 줄이는 방식. 예를 들어 점심 시간에 트래픽이 몰리는 서비스라면, 점심에만 서버를 늘리고 새벽에는 줄이는 것.
• 볼륨 기반 탄력성: 실시간 트래픽 양에 따라 자동으로 조절하는 방식.

확장성 vs 탄력성 한 줄 요약

• 확장성: "필요하면 키울 수 있어"

탄력성: "필요하면 자동으로 키우고, 필요 없으면 자동으로 줄여"

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온프레미스 (On-Premise)

온프레미스는 클라우드를 쓰는 게 아니라, 회사가 직접 서버 장비를 구매하고 자체 전산실에 설치해서 운영하는 방식입니다.

클라우드 컴퓨팅이 등장하기 전까지는 이 방식이 일반적이었어요.

 

실생활 예시:

• 온프레미스: 내 집에 냉장고를 직접 사서 두는 것. 초기 비용이 크고 고장 나면 내가 고쳐야 함.
• 클라우드: 공용 냉장 창고를 사용하는 것. 초기 비용이 적고 관리는 창고 운영자가 해줌.

온프레미스의 장점은 데이터를 내부에서 완전히 통제할 수 있다는 점이고, 단점은 초기 하드웨어 구매 비용, 공간, 전기세, 유지보수 인력이 모두 필요하다는 점입니다.

요즘은 두 방식을 섞어서 쓰는 하이브리드 클라우드 방식도 많이 사용합니다.

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온디맨드 (On-Demand)

온디맨드는 "필요할 때 바로 요청하고 제공받는" 방식입니다.

Netflix, 유튜브처럼 보고 싶은 영상을 원할 때 즉시 재생하는 것도 온디맨드 서비스입니다. AWS에서도 서버가 필요하면 콘솔에서 클릭 몇 번으로 즉시 생성해서 사용할 수 있습니다.

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인스턴스 (Instance)

인스턴스는 클라우드에서 사용하는 가상 서버입니다. 쉽게 말해 AWS 위에 떠 있는 가상 컴퓨터 한 대라고 보시면 됩니다.

AWS EC2에서 인스턴스를 생성한다는 건, 가상 컴퓨터를 한 대 빌려서 원하는 CPU, 메모리, 스토리지 사양으로 설정하고 사용하는 거예요.

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AMI (Amazon Machine Image)

AMI는 EC2 인스턴스를 생성할 때 사용하는 템플릿(이미지)입니다.

운영체제, 소프트웨어, 설정 등이 미리 담겨있는 일종의 틀인데, 이 틀을 기반으로 인스턴스를 찍어내는 방식으로 동작합니다.

 

실생활 예시:

붕어빵 틀과 붕어빵의 관계와 같습니다. AMI(틀)로 EC2 인스턴스(붕어빵)를 여러 개 찍어낼 수 있는 거죠. 내가 직접 만든 AMI를 사용할 수도 있고, AWS에서 제공하는 공식 AMI(Amazon Linux, Ubuntu 등)를 사용할 수도 있습니다.

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프로비저닝 (Provisioning)

프로비저닝이란 사용자의 요구에 맞게 서버, 네트워크, 스토리지 등 IT 자원을 미리 준비해두는 것입니다.

"EC2 인스턴스 한 대를 프로비전했다"고 하면, 서버를 준비해서 사용 가능한 상태로 만들어뒀다는 뜻입니다.

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오토 스케일링 (Auto Scaling)

오토 스케일링은 설정한 정책에 따라 서버(인스턴스)의 수를 자동으로 늘리거나 줄여주는 서비스입니다.

CPU 사용률이 80%를 넘으면 서버를 2대 더 추가하고, 20% 아래로 내려가면 1대를 줄이는 식으로 동작합니다. 이 기능 덕분에 탄력성을 자동으로 구현할 수 있는 거예요.

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스냅샷 (Snapshot)

스냅샷은 특정 시점의 데이터 상태를 그대로 찍어두는 기능입니다.

 

실생활 예시:

게임에서 중간 저장(세이브 포인트)을 생각해보세요. 보스전 직전에 세이브해두고, 게임 오버되면 그 지점부터 다시 시작하는 것처럼요. 서버에 문제가 생겼을 때 스냅샷으로 이전 상태로 되돌릴 수 있습니다.

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보안 그룹 (Security Group)

보안 그룹은 EC2 인스턴스에 붙이는 가상의 방화벽입니다. 어떤 IP에서 어떤 포트로 들어오는 트래픽을 허용할지 규칙을 설정할 수 있습니다. 자세한 내용은 VPC 포스팅에서 다룰게요!

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IDC (Internet Data Center)

IDC는 기업들의 서버 장비를 한곳에 모아서 보관하고 관리해주는 시설입니다.

초고속 인터넷망, 항온항습 설비, UPS(무정전 전원장치), 보안 등 서버 운영에 필요한 환경을 갖추고 있습니다. AWS의 각 가용 영역(AZ)이 실제로는 이 IDC 건물에 해당합니다.

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트래픽 관련 용어

트래픽 (Traffic)

트래픽은 네트워크 상에서 오가는 데이터의 흐름이나 양을 의미합니다.

"트래픽이 몰렸다"고 하면, 한꺼번에 많은 요청이 들어와 서버에 부하가 걸렸다는 뜻이에요.

 

실생활 예시:

도로 위의 자동차 흐름과 같습니다. 출퇴근 시간에 차가 몰리면 정체가 생기듯이, 인기 있는 서비스에 사용자가 몰리면 서버가 느려지거나 다운될 수 있습니다.

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인바운드 / 아웃바운드 (Inbound / Outbound)

방향에 따라 트래픽을 구분하는 용어입니다.

용어	방향	예시
인바운드	외부 → 서버로 들어오는 트래픽	사용자가 웹사이트에 접속하는 요청
아웃바운드	서버 → 외부로 나가는 트래픽	서버가 사용자에게 응답 데이터를 보내는 것

보안 그룹 설정할 때 인바운드 규칙과 아웃바운드 규칙을 따로 설정하기 때문에 이 개념을 확실히 잡아두는 게 중요합니다.

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로드 밸런서 (Load Balancer)

로드 밸런서는 들어오는 트래픽을 여러 서버에 균등하게 분산해주는 장치입니다.

 

실생활 예시:

대형 마트의 계산대를 생각해보세요. 손님이 몰렸는데 계산대가 하나뿐이면 줄이 엄청 길어지겠죠. 계산대를 여러 개 열고, 안내원이 "저쪽 줄이 짧아요~" 하면서 손님을 골고루 분배해주는 역할이 로드 밸런서입니다.

 

AWS에서는 ELB(Elastic Load Balancer) 라는 이름으로 제공하며, ALB(Application Load Balancer), NLB(Network Load Balancer) 등 용도에 따라 여러 종류가 있습니다.

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스토리지 관련 용어

EBS (Elastic Block Storage)

EBS는 AWS에서 EC2 인스턴스에 붙여서 사용하는 가상 하드디스크입니다.

컴퓨터에 HDD나 SSD를 꽂듯이, EC2 인스턴스에 EBS를 연결해서 데이터를 저장합니다. 인스턴스를 종료해도 EBS는 별도로 삭제하지 않는 한 데이터가 유지된다는 특징이 있어요.

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블록 스토리지 vs 오브젝트 스토리지

스토리지를 이야기할 때 자주 등장하는 두 가지 방식입니다.

항목	블록 스토리지	오브젝트 스토리지
데이터 저장 방식	균일한 블록(조각) 단위로 저장	객체(파일+메타데이터) 단위로 저장
디렉토리 구조	있음 (파일 시스템)	없음 (플랫 구조)
적합한 용도	자주 수정하는 데이터 (DB, OS)	대용량 정적 파일 (이미지, 영상, 백업)
AWS 서비스	EBS	S3

실생활 예시:

• 블록 스토리지: 서랍장처럼 칸칸이 나눠져 있고, 파일을 넣고 꺼내고 수정할 수 있음
• 오브젝트 스토리지: 큰 창고에 박스(객체)를 쌓아두는 것. 박스마다 태그(메타데이터)가 붙어있어 원하는 박스를 찾을 수 있음

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메타데이터 (Metadata)

메타데이터는 데이터에 대한 데이터입니다.

예를 들어 사진 파일의 메타데이터에는 촬영 날짜, 카메라 기종, 위치 정보 등이 들어있습니다. 파일 자체의 내용이 아니라, 그 파일을 설명하는 정보인 거죠.

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기타 스토리지 용어 정리

용어	설명
NAS (Network Attached Storage)	네트워크에 연결된 저장소. 여러 기기에서 공유 가능
SAN (Storage Area Network)	블록 스토리지에 접근하는 고속 전용 네트워크
DAS (Direct Attached Storage)	서버에 케이블로 직접 연결하는 외장 저장 장치
RAID	여러 디스크를 묶어 하나처럼 사용하는 기술. 속도 향상 또는 이중화 목적

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데이터베이스 관련 용어

SQL vs NoSQL

데이터베이스를 공부하다 보면 반드시 마주치는 개념입니다.

항목	SQL (관계형 DB)	NoSQL (비관계형 DB)
데이터 구조	테이블(행/열)	문서, 키-값, 그래프 등 다양
스키마	고정 (미리 정의 필요)	유연 (자유롭게 변경 가능)
확장 방식	주로 수직 확장	수평 확장에 유리
적합한 경우	정형 데이터, 복잡한 쿼리	대규모 비정형 데이터, 빠른 변화
AWS 서비스	RDS (MySQL, PostgreSQL 등)	DynamoDB, ElastiCache 등

실생활 예시:

• SQL: 엑셀 시트처럼 정해진 칸(열)에 데이터를 넣는 방식. 규칙이 명확함.
• NoSQL: 메모장처럼 자유롭게 원하는 형태로 데이터를 저장하는 방식.

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데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)

데이터 웨어하우스는 분석 목적으로 대량의 데이터를 모아두는 저장소입니다.

실시간 트랜잭션 처리보다는 대규모 데이터를 집계하고 분석하는 용도에 적합합니다. AWS에서는 Redshift가 대표적인 데이터 웨어하우스 서비스입니다.

 

실생활 예시:

편의점 본사 창고를 생각해보세요. 전국 각 매장에서 판매 데이터가 모여 본사 창고(데이터 웨어하우스)에 쌓이고, 경영진이 이 데이터를 분석해 "어느 지역에서 어떤 상품이 잘 팔리는지" 파악하는 용도로 씁니다.

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전체 용어 한눈에 보기

용어	한 줄 요약
고가용성 (HA)	장애가 나도 빠르게 복구해서 서비스를 이어감
내결함성 (FT)	장애가 나도 멈추지 않고 서비스를 계속함
재해 복구 (DR)	장애/재해 발생 시 복구 절차와 계획
확장성	수요에 따라 시스템 규모를 늘릴 수 있는 능력
탄력성	수요에 따라 자동으로 늘리고 줄이는 능력
온프레미스	직접 장비 구매해서 자체 운영하는 방식
온디맨드	필요할 때 즉시 요청해서 사용하는 방식
인스턴스	클라우드의 가상 서버
AMI	인스턴스를 찍어내는 틀(템플릿)
프로비저닝	IT 자원을 미리 준비해두는 것
오토 스케일링	정책에 따라 서버 수를 자동으로 조절
스냅샷	특정 시점의 데이터 상태를 찍어두는 기능
인바운드	서버로 들어오는 트래픽
아웃바운드	서버에서 나가는 트래픽
로드 밸런서	트래픽을 여러 서버에 균등하게 분산
EBS	EC2에 붙이는 가상 하드디스크

 

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참고

본 포스팅은 해당 사이트의 내용을 참고 및 인용하여 작성했습니다.

Inpa Dev - AWS 📚 클라우드 용어 정리 (고가용성 / 장애내구성 / 확장성 / 탄력성)
Hectodata - DR(Disaster Recovery)시스템 : 서비스 중단 사태에 대비하는 재해 복구 시스템의 중요성
Moon Blue - 고가용성 (High Availability)
Sambhav Dalal - SYSTEM DESIGN BASICS #9 :- FAULT TOLERANCE