PaaS 란 무엇입니까? 서비스로서의 플랫폼이 IaaS 및 SaaS와 다른 점

PaaS(Platform as a Service)는 서버, 스토리지 및 네트워크 인프라를 앱 배포에 필요한 소프트웨어와 결합합니다. PaaS를 사용하면 온프레미스 하드웨어에 투자하거나 앱을 처리하기 위한 가상 환경 설정에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

거의 85%의 조직이 2020년 말까지 대부분의 워크로드가 "클라우드"에 있을 것으로 예상되었습니다. 그런 다음 이러한 회사는 클라우드 기반 데이터를 사용하여 마케팅을 개인화하고 부서 간에 전략적 데이터를 공유할 수 있습니다(사일로 방지). 두 가지 주요 디지털 변환 목표.

PaaS는 이러한 목표 등을 실현하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

PaaS가 무엇인지, 몇 가지 실제 PaaS 예, 주요 PaaS 제공업체의 시장 점유율 등을 살펴보겠습니다.

PaaS 란 무엇입니까? (예시 포함)

PaaS(Platform as a Service)는 애플리케이션을 쉽게 개발 및 배포할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅 하드웨어 및 소프트웨어 도구의 사전 패키지 조합을 나타냅니다.

예를 들어 AWS Elastic Beanstalk는 즉시 사용 가능한 여러 프로그래밍 언어와 환경을 지원하는 플러그 앤 플레이 플랫폼입니다. 이를 통해 여러 플랫폼에서 다양한 장치에 대한 앱을 쉽게 배포하고 빠르게 테스트, 실행 및 확장할 수 있습니다.

업로드된 코드를 자동으로 배포하고 앱이 항상 원활하게 실행되도록 하는 로드 밸런싱 및 자동 크기 조정 도구가 포함되어 있습니다.

Google App Engine은 소프트웨어 배포를 위한 PaaS의 또 다른 예입니다.

모든 언어로 앱을 배포하는 것 외에도 앱 진단, 버전 관리, A/B 테스트 및 기타 기능을 사용할 수 있습니다.

이러한 서비스는 단순히 저장 공간이나 가상 머신을 임대하는 것과는 근본적으로 다릅니다. PaaS 솔루션은 앱을 라이브로 실행할 수 있는 기성 플랫폼 역할을 합니다.

하드웨어만 임대하는 것은 PaaS가 아닌 IaaS에 해당합니다.

이 두 범주의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

IaaS와 PaaS의 차이점은 무엇입니까?

IaaS(Infrastructure as a Service)는 가상 머신 및 확장 가능한 스토리지와 같은 클라우드 서비스의 하드웨어 구성 요소를 나타냅니다. PaaS에는 애플리케이션 배포를 위한 에코시스템도 포함되어 있습니다.

물론 둘 다 클라우드 컴퓨팅 서비스의 예이지만 사용 사례와 대상 시장이 다릅니다.

상황을 더욱 혼란스럽게 하기 위해 많은 PaaS 제공업체는 IaaS 솔루션도 제공하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

특정 제품을 비교하여 혼란을 해소합시다.

예를 들어 AWS EC2 인스턴스를 사용하여 웹 앱용 데이터를 저장한다는 것은 기본적인 클라우드 인프라만 활용한다는 의미입니다. 따라서 이 경우에는 IaaS 서비스만 사용하고 있습니다.

대신 AWS Elastic Beanstalk를 사용하여 웹 애플리케이션을 배포하는 경우 PaaS 서비스를 사용하게 됩니다. Elastic Beanstalk 구현은 S3, EC2 및 DynamoDB와 같은 AWS 인프라를 사용하지만 즉시 사용 가능한 개발 플랫폼으로 결합합니다.

그게 차이야.

PaaS는 앱 개발 및 배포를 지원하기 위해 준비된 패키지 솔루션인 반면, IaaS는 베어본 클라우드 인프라입니다.

관리되지 않는 웹 호스팅 서비스(PHP 및 MySQL과 같은 서버 환경을 설치해야 하는 곳)와 관리되는 WordPress 호스팅 플랫폼(예: Kinsta)의 차이점과 비슷합니다.

경우에 따라 AWS, Google 및 Microsoft와 같은 공급업체는 리소스 사용량에 대해서만 비용을 청구하고 소프트웨어 플랫폼 사용에 대해서는 비용을 부과하지 않습니다.

SaaS와 PaaS의 차이점은 무엇입니까?

반면 SaaS(Software as a Service)는 맞춤형 애플리케이션을 배포하는 데 사용할 수 있는 플랫폼이 아니라 완전한 소프트웨어를 제공합니다.

예를 들어 Salesforce와 같은 클라우드 기반 CRM을 사용하면 프로그래밍 없이 고객 데이터와 워크플로를 관리할 수 있습니다.

가입만 하면 바로 사용할 수 있습니다. 그것이 SaaS 서비스의 원칙입니다.

이에 비해 PaaS로 동일한 작업을 수행하려면 사용자 지정 앱을 개발하거나 유사한 기능을 가진 오픈 소스 소프트웨어를 배포 및 사용자 지정해야 합니다.

차이점을 이해하기 위해 몇 가지 예를 더 살펴보겠습니다.

SaaS 제품은 누구나 가입하는 즉시 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Google 문서도구에 가입하면 문서를 만들고 저장하고 공유할 수 있습니다.

그러나 Google App Engine이나 IBM Cloud Foundry는 비즈니스 문제를 해결하는 완성된 애플리케이션이 아닙니다. 대신 맞춤형 애플리케이션을 배포할 수 있는 클라우드 플랫폼입니다.

대부분의 회사는 SaaS(40개 이상의 SaaS 제품 사용)와 PaaS의 조합을 사용하여 비즈니스를 운영합니다. 최적의 솔루션은 각 사용 사례와 회사의 경험 및 인프라에 따라 다릅니다.

PaaS 시장 규모, 점유율 및 주요 공급업체

PaaS 시장의 보고된 규모와 다른 클라우드 서비스와 비교하는 방법은 소스에 따라 다릅니다.

예를 들어, Gartner에 따르면 PaaS는 2021년에 IaaS에 의해 왜소해지며 매출은 각각 275억 달러 대 619억 달러 입니다.

그것은 IaaS 시장을 PaaS의 두 배 이상으로 만들 것입니다. IaaS는 전체 클라우드 서비스 시장에서 중요한 부분을 차지하는 반면 PaaS는 거의 틈새 시장으로 보입니다.

그러나 다른 연구에서는 다른 그림을 보여줍니다.

IDC(International Data Corporation) 데이터에 따르면 2019년 매출은 490억 달러에서 359억 달러로 훨씬 더 가깝고 PaaS는 훨씬 더 큽니다.

IaaS는 38.4% YoY, PaaS는 38.8% 성장하여 두 범주 모두 거의 동일한 속도로 성장하고 있습니다.

PaaS가 격차를 좁히지는 못할 수도 있지만 뒤처지지도 않습니다.

서로 다른 클라우드 서비스 범주 간의 클라우드 시장 점유율은 범주 간의 경계를 정의하는 데 따라 다릅니다. IDC는 분류에서 관리 및 보안 서비스 또는 비즈니스 프로세스 서비스를 선택하지 않습니다.

이것이 SaaS와 PaaS가 테이블에서 훨씬 더 큰 이유일 수 있습니다.

주요 공급업체 및 시장 점유율

2016년부터 클라우드 업계 전문가, 연구 기관 및 전문가는 별도의 보고에서 IaaS 및 PaaS를 결합한 공용 클라우드 산업을 다루는 것으로 전환했습니다.

이에 대한 주요 이유 중 하나는 주요 플레이어가 두 범주에서 대부분 동일하기 때문입니다.

IaaS 시장을 분석하든 PaaS 시장을 분석하든 Amazon, Google, Microsoft, IBM과 같은 친숙한 이름을 볼 수 있습니다.

두 번째 이유는 이러한 시장 리더들이 IaaS와 PaaS 서비스를 함께 묶어서 수익을 분리하기 어려울 수 있기 때문입니다.

예를 들어 AWS는 일부 PaaS 환경(예: Elastic Beanstalk)을 무료로 제공하기 때문에 많은 IaaS 수익을 얻습니다. 사람들은 리소스 사용량에 대해서만 비용을 지불하기 때문에 플랫폼과 인프라에서 얼마나 많은 수익이 발생하는지 구별하기 어렵습니다.

Statista에 따르면 AWS의 시장 점유율은 현재 24.3% 로 IBM Cloud의 16% 를 8% 이상 앞서고 있습니다.

7.4% 의 구글 클라우드의 시장 점유율은 마이크로소프트 애저의 7% 보다 약간 더 크다. 그러나 전 세계적으로 미국에 기반을 둔 이 4개 거물은 분명한 시장 리더입니다.

이들 모두를 합하면 전 세계 모든 IaaS 및 PaaS 수익의 54% 이상을 차지합니다.

주요 미국 제공업체 다음으로 중국의 Alibaba가 4.4% , 일본의 NTT Data가 2.8% 의 글로벌 매출 점유율을 기록하고 있습니다.

실제 사용과 지속적인 혁신 모두에서 여전히 전 세계적으로 미국이 주도하는 산업입니다.

AWS는 선도적인 IaaS 및 PaaS 제공업체이며 2021년까지 계속해서 빠르게 성장하고 있습니다.

PaaS에는 어떤 서비스가 포함됩니까?

PaaS의 가장 일반적인 사용 사례는 웹 앱 배포이지만 다른 많은 클라우드 서비스도 해당합니다.

자세히 살펴보겠습니다.

서비스로서의 데이터베이스(DBaaS)

가상 머신에 수동으로 설치하는 클라우드 호스팅 데이터베이스는 IaaS의 구현일 뿐입니다.

PaaS 오퍼링으로 간주되려면 스토리지, 컴퓨팅 성능 및 관계형 데이터베이스 기능을 제공하는 통합 솔루션이어야 합니다.

자동화된 업데이트, 확장성, 스마트 위협 보호 및 AI 기반 검색을 통해 완전 관리형 데이터베이스를 제공하는 Azure SQL Database 서비스가 그 예입니다.

이 범주의 클라우드 서비스 제품은 PaaS의 하위 범주인 DBaaS라고도 합니다.

사물 인터넷(IoT) 플랫폼

더 많은 항목이 그 어느 때보다 컴퓨터에 의해 구동되고 인터넷에 연결됩니다. 새로운 HTTP/3 표준은 이를 더욱 가속화할 것입니다. 연결된 장치에는 이제 조명, 온도 조절기, 오븐, 세탁기, 자물쇠, 심지어 트럭 엔진이 포함됩니다.

인터넷 연결의 기본은 IaaS로 간주될 수 있지만 장치와 앱 간에 데이터를 제어하고 공유하기 위한 복잡한 API는 PaaS에 해당합니다.

모바일 서비스(API)

기업은 더 이상 고객에게 알림 및 마케팅 캠페인을 보낼 때 이메일에 안주하지 않습니다.

또한 자동화된 SMS 메시지를 대규모로 사용합니다.

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SMS API를 사용하여 기업은 자동화된 메시지를 애플리케이션에 구축할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같이 고객에게 문자를 보낼 수 있습니다.

• 예정된 통화나 회의를 상기시키십시오.
• 새로운 관련 제품이나 서비스를 홍보합니다.
• 최근 고객 서비스에 대한 피드백을 요청하십시오.
• 사례 연구 또는 설문 조사에 참여할 고객을 모집합니다.

이러한 서비스는 PaaS 하위 범주인 CPaaS(Communications Platform as a Service)로 별도로 분류되는 경우가 있습니다.

푸시 알림 API

브라우저 및 모바일 푸시 알림을 제외하고 SMS 문자 메시지와 마찬가지로 이러한 API는 푸시 알림을 지원합니다.

다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 고객에게 앱에 대한 새 업데이트를 설치하도록 상기시킵니다.
• 몇 주 동안 앱에 액세스하지 않은 비활성 사용자를 다시 확보하세요.
• 관련 기간 한정 프로모션을 광고합니다.

기계 학습

데이터를 진정으로 활용하려면 클라우드에 저장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터는 여전히 새로운 위치에 있을 뿐입니다.

데이터를 살펴보고 의미 있는 통찰력과 실행 가능한 단계를 찾기 위해 알고리즘을 설정해야 합니다.

클라우드 기반 기계 학습 플랫폼을 사용하면 (템플릿에서) 모델을 쉽게 생성하고, 데이터베이스에 적용하고, 필요에 따라 컴퓨팅 성능을 확장할 수 있습니다.

예를 들어, IBM Watson Studio를 사용하면 AI 라이프사이클 관리를 자동화하고, 한 번의 클릭으로 모델을 배포 및 실행하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

빅데이터 활용을 위한 훌륭한 PaaS 환경입니다.

AI 기반 검색 및 제안은 빅 4가 제공하는 PaaS 개발 도구의 일부이기도 합니다.

Hadoop, Spark 및 기타 데이터 처리 프레임워크

Apache Hadoop은 가상 머신의 분산 클러스터에서 빅 데이터 세트를 처리할 수 있게 해주는 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크입니다.

환경을 처음부터 설정하는 대신 Hadoop을 주요 PaaS 공급업체의 서비스로 사용할 수 있습니다.

• • Google은 Dataproc 빅데이터 처리 서비스의 통합된 일부로 Hadoop을 제공합니다.
  • Microsoft는 HDInsight 데이터 처리 서비스의 일부로 Hadoop을 제공합니다.
  • IBM은 BigInsights의 일부로 Hadoop을 제공합니다.
  • AWS는 EMR의 일부로 Hadoop 및 Spark를 제공합니다.

이러한 선두 기업은 Hadoop 이상의 맞춤형 데이터 레이크 및 데이터 처리 서비스도 제공합니다.

가장 인기 있는 PaaS 서비스

가장 많이 사용되는 클라우드 솔루션은 PaaS 서비스입니다. 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 2020년 설문조사 결과를 살펴보십시오.

클라우드 기반 관계형 데이터베이스가 가장 널리 사용되며 기업의 67% 가 이미 사용하고 있고 17% 는 실험 중이며 10% 는 사용할 계획입니다.

세 번째로 데이터 웨어하우징이 있습니다. 53% 의 기업이 현재 이를 빅 데이터 처리 및 분석을 위한 솔루션으로 사용합니다.

Google Cloud BigQuery는 이러한 유형의 PaaS 제품의 예입니다.

4개의 선도적인 PaaS 제공업체: 그들이 제공하는 서비스는 무엇입니까?

이미 다루었듯이 퍼블릭 클라우드 서비스에는 4명의 분명한 시장 리더가 있습니다.

그러나 PaaS 서비스 오퍼링에서 서로 어떻게 쌓일까요?

아래에서 모든 주목할만한 클라우드 서비스 제공업체와 이들이 제공하는 사항에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

AWS

AWS는 2006년 기본 EC2 제품으로 혁명을 시작한 최초의 클라우드 컴퓨팅 제공업체입니다.

선두의 출발은 그들을 확실한 시장 리더로 굳건히 했고, 여전히 세계에서 가장 큰 클라우드 서비스 회사입니다.

그러나 PaaS의 경우 구체적으로 무엇을 테이블에 가져옵니까?

Amazon의 서비스 개요를 간단히 살펴보면 알아야 할 모든 것을 알 수 있습니다.

강조 표시된 사용 사례의 대부분은 실제로 PaaS 제품을 나타냅니다. AWS가 PaaS 제품과 관련하여 제공하는 것을 정확히 분석해 보겠습니다.

AWS가 컴퓨팅 성능과 가상 머신만 임대하던 시대는 지났습니다.

이제 앱 배포 및 빅 데이터에서 DBaaS 및 기계 학습에 이르기까지 모든 주요 PaaS 서비스 및 사용 사례에 대한 맞춤형 제품이 있습니다.

항상 앞서가는 Amazon은 2010년 기본 알림 서비스인 Simple Notification Service(SNS)를 출시했습니다. 같은 해에 Twilio가 설립되었습니다.

다재다능한 PaaS 제공업체를 찾고 있다면 업계에서 가장 경험이 풍부한 베테랑을 선택하는 것이 좋습니다.

IBM 클라우드

IBM 클라우드는 어떻습니까? 컴퓨팅의 초기 혁신자인 IBM은 클라우드 서비스 제품군을 개발하는 데 많은 돈과 노력을 투자했습니다.

IBM은 2014년 IBM Bluemix라는 이름으로 PaaS 서비스를 처음 출시했습니다.

2017년에 IBM은 Bluemix 브랜드를 삭제하고 PaaS, IaaS 및 프라이빗 클라우드 오퍼링을 IBM Cloud 우산 아래 그룹화했습니다.

광범위한 엔터프라이즈 클라이언트를 통해 IBM Cloud는 2011년 출시 이후 최고의 PaaS 제공업체 중 하나로 빠르게 성장했습니다.

그리고 그것은 서비스 범위에서 보여줍니다.

그러나 IBM은 PaaS 부서에서 어떻게 쌓이나요?

IBM Cloud는 앱 배치, 빅 데이터 처리 및 데이터 웨어하우징과 같은 필수 PaaS 사용 사례를 다룹니다.

그러나 알림의 경우 IBM은 아직 완전한 솔루션을 제공하지 않습니다. 애플리케이션 워크플로에 SMS를 도입하려면 Twilio와 같은 타사 제공업체에 의존해야 합니다.

그리고 IBM은 오랫동안 기계 학습과 AI의 최전선에 있었습니다. IBM Deep Blue는 1997년에 세계 체스 챔피언을 물리친 최초의 AI가 되었습니다.

IBM Watson Studio를 사용하면 Watson AI를 쉽게 작동하여 데이터를 이해할 수 있습니다.

구글 클라우드

Google은 단순한 검색 엔진이 아닙니다. 또한 Google 문서, 드라이브, Gmail 및 전체 Google Workspace를 갖춘 선도적인 SaaS 회사 중 하나입니다.

또한 Google에서는 매월 수십억 명의 방문자를 처리할 수 있는 인프라와 플랫폼을 임대할 수 있습니다.

2008년에 출시된 Google Cloud는 시장에 진입한 두 번째 주요 업체였습니다. 광범위한 제품 목록은 여전히 ​​시장 리더 중 하나인 이유를 보여줍니다.

PassS 전용 제품의 경우에도 상황은 다르지 않습니다.

앱 배포 및 개발을 위해 Google은 Google App Engine 및 Kubernetes Engine을 비롯한 다양한 도구를 제공합니다.

Google은 또한 Dataproc 서비스를 통해 많은 빅 데이터 처리 옵션을 제공합니다. Hadoop, Spark 또는 기타 프레임워크를 사용하여 클러스터를 설정하고 테라바이트 단위의 데이터 처리를 빠르게 시작할 수 있습니다.

일반 데이터베이스 및 웨어하우징의 경우 Google은 BigTable, Google Cloud SQL 등과 같은 여러 옵션도 제공합니다.

Firebase 클라우드 메시징을 사용하면 푸시 알림과 인앱 메시지를 예약하고 보낼 수 있지만 문자 메시지는 보낼 수 없습니다.

Google AI 플랫폼은 새로운 기계 학습 모델을 최대한 빨리 생성, 관리 및 배포할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.

모든 PaaS 요구 사항에 적합한 완벽한 플랫폼입니다.

마이크로소프트 애저

Microsoft는 전 세계 대부분의 데스크톱 및 랩톱 컴퓨터의 운영 체제에 대해서만 책임을 지는 것이 아닙니다.

또한 Office 365, Microsoft Teams(SaaS) 및 Azure(IaaS 및 PaaS)를 포함한 가장 큰 공용 클라우드 서비스 컬렉션 중 하나를 보유하고 있습니다.

Azure 클라우드 플랫폼에는 AI 및 기계 학습에서 분석, 개발 도구, 데이터 처리 등에 이르기까지 다양한 서비스가 포함됩니다.

그리고 플랫폼 수준에서 Microsoft는 또한 귀하를 다룰 것입니다.

Azure App Service를 사용하면 기본 제공되는 패치, 보안, 크기 조정 및 통합 호스트를 통해 앱을 쉽게 배포할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 또는 소규모 데이터베이스와 같은 다양한 SQL 기반 솔루션으로 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다. 그런 다음 Azure Machine Learning을 사용하여 데이터를 이해하는 모델을 만들고 배포할 수 있습니다.

Azure는 또한 앱 경험에 자동화된 푸시 및 SMS 알림을 구축하는 것을 지원합니다.

요약

PaaS는 조직 전체에서 데이터를 더 잘 수집, 공유 및 구현하는 데 필요한 컴퓨팅 성능과 인프라만 제공하는 것이 아닙니다. 또한 실시간으로 데이터를 활용하고 내부 또는 외부 응용 프로그램을 구현하는 데 필요한 환경이 포함됩니다.

웹 사이트에 PaaS의 장점을 활용하고 환경을 만들기 위한 최상의 서비스 조합을 찾는 번거로움 없이 무료 마이그레이션 서비스를 사용할 수 있습니다. 액세스 가능한 관리형 WordPress 호스팅 계획은 모든 설정에 대한 번거로움 없이 Google Cloud의 최첨단 클라우드 인프라에 의존합니다.

PaaS 제품 및 서비스에 대한 질문이나 경험이 있는 경우 댓글 섹션에 한 줄 남겨주세요!