제 4 강 - 컴퓨팅 기술의 발전과 변화

컴퓨팅 기술의 3요소:
┌─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│   처리      │   저장      │   전송      │
│ (Compute)   │ (Storage)   │ (Network)   │
├─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ CPU, GPU    │ DB, 스토리지│ 네트워크    │
│ 서버리스    │ 클라우드    │ API, CDN   │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┘

PM: "실시간 채팅 기능을 추가하고 싶어요"

기술 이해 없이:
→ "그냥 만들어주세요" → 일정/비용 초과

기술 이해 있으면:
→ "WebSocket 기반으로 구현하면 될까요?
   동시 접속자 10만 명 기준으로 인프라 비용은?"
→ 현실적인 계획 수립 가능

┌─────────────────────────────────────────┐
│             메인프레임                   │
│         (중앙 처리 컴퓨터)               │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 │
    ┌────────────┼────────────┐
    ↓            ↓            ↓
┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐
│터미널 1│  │터미널 2│  │터미널 3│
│(덤 터미널)│(덤 터미널)│(덤 터미널)│
└────────┘  └────────┘  └────────┘

┌─────────────────────────────────────────┐
│               서버                      │
│    (데이터 저장, 비즈니스 로직)          │
└────────────────┬────────────────────────┘
                 │ 네트워크
    ┌────────────┼────────────┐
    ↓            ↓            ↓
┌────────┐  ┌────────┐  ┌────────┐
│클라이언트│ │클라이언트│ │클라이언트│
│  (PC)   │ │  (PC)   │ │  (PC)   │
│UI, 일부 │ │UI, 일부 │ │UI, 일부 │
│처리     │ │처리     │ │처리     │
└────────┘  └────────┘  └────────┘

2-Tier:                    3-Tier:
┌────────┐                ┌────────┐
│클라이언트│              │클라이언트│ (프레젠테이션)
└────┬───┘                └────┬───┘
     │                         │
┌────┴───┐                ┌────┴───┐
│ 서버   │                │ 웹 서버│ (애플리케이션)
│(DB+로직)│               └────┬───┘
└────────┘                     │
                          ┌────┴───┐
                          │ DB 서버│ (데이터)
                          └────────┘

기존 방식 (On-Premise):
- 서버 직접 구매/설치
- 데이터센터 운영
- 높은 초기 비용, 긴 준비 기간

클라우드 방식:
- 필요한 만큼 사용
- 사용량 기반 과금
- 즉시 시작, 유연한 확장

관리 책임 비교:
                    IaaS    PaaS    SaaS
애플리케이션        사용자  사용자  제공자
데이터              사용자  사용자  제공자
런타임              사용자  제공자  제공자
미들웨어            사용자  제공자  제공자
OS                  사용자  제공자  제공자
가상화              제공자  제공자  제공자
서버                제공자  제공자  제공자
스토리지            제공자  제공자  제공자
네트워크            제공자  제공자  제공자

장점:
- 빠른 MVP 출시 (인프라 준비 시간 단축)
- 유연한 확장 (사용자 증가 대응)
- 초기 비용 절감 (CAPEX → OPEX)

주의점:
- 비용 관리 (사용량 폭증 시)
- 벤더 종속성 (Lock-in)
- 데이터 주권/컴플라이언스

클라우드 컴퓨팅:
┌────────┐    인터넷     ┌────────────────┐
│ 디바이스│ ─────────→  │  클라우드 서버  │
└────────┘  (높은 지연)  │  (중앙 처리)   │
                        └────────────────┘

엣지 컴퓨팅:
┌────────┐   로컬 네트워크  ┌────────┐    ┌──────────┐
│ 디바이스│ ────────────→  │엣지 서버│ ↔ │클라우드  │
└────────┘   (낮은 지연)   │(로컬처리)│   │(중앙 분석)│
                          └────────┘    └──────────┘

1. 지연 시간 (Latency)
   - 자율주행차: 0.1초 지연 = 2.5m 이동 (치명적)
   - 클라우드 왕복: 50-100ms
   - 엣지 처리: 1-10ms

2. 대역폭 절약
   - IoT 센서 수십억 개 → 모든 데이터 클라우드 전송 불가능
   - 엣지에서 필터링/요약 후 전송

3. 오프라인 동작
   - 네트워크 불안정 환경에서도 동작 필요
   - 공장, 선박, 원격지

고려사항:
- 어떤 처리를 엣지에서 할지 결정
- 엣지-클라우드 간 데이터 동기화
- 엣지 디바이스 업데이트/관리
- 보안 (분산된 환경)

특징:
- 소수의 강력한 코어 (4~64개)
- 순차적 처리에 최적화
- 복잡한 로직, 분기 처리

비유: "천재 교수 몇 명"
- 복잡한 문제를 순차적으로 해결

특징:
- 수천 개의 작은 코어 (수천~수만 개)
- 병렬 처리에 최적화
- 단순 연산의 대량 처리

비유: "수천 명의 학생"
- 단순 계산을 동시에 수행

CPU:                          GPU:
┌──────────────────┐         ┌──────────────────┐
│ ┌────┐ ┌────┐   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ │코어│ │코어│   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ │ 1 │ │ 2 │   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ └────┘ └────┘   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ ┌────┐ ┌────┐   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ │코어│ │코어│   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ │ 3 │ │ 4 │   │         │ ■■■■■■■■■■■■■■■■ │
│ └────┘ └────┘   │         │ (수천 개의 작은 코어) │
└──────────────────┘         └──────────────────┘

딥러닝 = 행렬 연산의 반복

예: 신경망 한 층 계산
   [100x100 행렬] × [100x100 행렬]
   = 1,000,000번의 곱셈 + 덧셈

CPU: 순차 처리 → 느림
GPU: 병렬 처리 → 빠름 (100~1000배)

서비스 기획 시 고려:
1. 추론(Inference) vs 학습(Training)
   - 추론: 사용자 요청에 응답 (실시간 필요)
   - 학습: 모델 개선 (배치 처리 가능)

2. 온디바이스 vs 클라우드
   - 온디바이스: 프라이버시, 오프라인 가능
   - 클라우드: 더 큰 모델, 비용 효율

3. 비용 고려
   - GPU 클라우드: 시간당 $1~$30+
   - 대규모 서비스 시 비용 급증

데이터센터 에너지 소비:
- 전 세계 전력의 약 1~2% 사용
- 2030년까지 8% 예상 (일부 추정)

AI 모델 학습 탄소 배출:
- GPT-3 학습: 자동차 5대의 평생 배출량
- 대형 모델 학습 1회: 수백 톤 CO2

고려사항:
- ESG 요구사항 증가 (투자자, 고객)
- 에너지 효율적인 아키텍처 설계
- 불필요한 데이터 저장/처리 최소화
- 서비스 지역 선택 (재생에너지 사용 지역)

                    방화벽 (성벽)
                        │
    외부 (위험)         │         내부 (안전)
    ┌────────┐         │         ┌────────┐
    │ 해커   │ ───X────┤         │ 직원   │
    │ 악성코드│         │         │ 서버   │
    └────────┘         │         │ 데이터 │
                        │         └────────┘

"내부는 신뢰, 외부는 차단"

1. 클라우드 확산
   - 데이터가 "내부"에만 있지 않음
   - SaaS, 퍼블릭 클라우드 사용

2. 원격 근무 확대
   - 직원이 어디서든 접속
   - 회사 네트워크 외부에서 작업

3. BYOD (Bring Your Own Device)
   - 개인 기기로 업무
   - 통제되지 않는 디바이스

4. API 생태계
   - 외부 서비스와 통합
   - 경계가 모호해짐

1. 랜섬웨어 (Ransomware)
   - 데이터 암호화 후 금전 요구
   - 평균 복구 비용: 수백만~수십억 원

2. 피싱 (Phishing)
   - 사회공학적 공격
   - 약 90%의 침해가 피싱으로 시작

3. 제로데이 공격 (Zero-day)
   - 알려지지 않은 취약점 악용
   - 패치 전 공격

4. 내부자 위협 (Insider Threat)
   - 직원에 의한 의도적/비의도적 유출

1. 동의 (Consent)
   - 명시적 동의 획득
   - 쉬운 동의 철회

2. 데이터 최소화
   - 필요한 데이터만 수집
   - 보유 기간 제한

3. 권리 보장
   - 열람권, 정정권, 삭제권
   - 이동권 (데이터 포터빌리티)

4. 보안 조치
   - 암호화, 접근 통제
   - 침해 시 72시간 내 신고 (GDPR)

전통적 모델:              제로 트러스트:
"내부는 신뢰"              "모든 요청을 검증"

    ┌─────────┐               ┌─────────┐
    │ 내부    │               │ 요청 1  │──→ 검증 ──→ 허용/거부
    │ = 신뢰  │               │ 요청 2  │──→ 검증 ──→ 허용/거부
    └─────────┘               │ 요청 3  │──→ 검증 ──→ 허용/거부
                              └─────────┘

1. 사용자 신원 (Identity)
   - MFA (다중 인증)
   - SSO (Single Sign-On)
   - 조건부 접근 정책

2. 디바이스 신뢰 (Device)
   - 디바이스 등록/관리
   - 보안 상태 검증
   - 비정상 디바이스 차단

3. 네트워크 세분화 (Network)
   - 마이크로 세그먼트
   - 소프트웨어 정의 경계 (SDP)

4. 애플리케이션/데이터 (Workload)
   - 앱 간 인증
   - 데이터 암호화
   - DLP (Data Loss Prevention)

나쁜 예:
"나중에 쓸지 모르니까 일단 다 수집"
→ 위험 증가, 규제 위반 가능

좋은 예:
"이 기능에 꼭 필요한 데이터만 수집"
→ 수집 전 목적 명확화

전송 중 암호화 (In Transit):
- HTTPS 필수
- API 통신 TLS

저장 시 암호화 (At Rest):
- DB 암호화
- 파일 스토리지 암호화
- 키 관리 (KMS)

단계별 인증 강화:
1단계: 비밀번호 정책
       - 최소 길이, 복잡도

2단계: MFA (Multi-Factor Authentication)
       - SMS, OTP, 생체인증

3단계: 행동 기반 인증
       - 이상 행동 감지
       - 위험 기반 인증

역할 기반 접근 제어 (RBAC):
사용자 → 역할 → 권한

예시:
- 일반 사용자: 본인 데이터 읽기
- 관리자: 모든 사용자 데이터 읽기/쓰기
- 슈퍼 관리자: 시스템 설정 변경

취약점 관리 사이클:
식별 → 평가 → 우선순위 → 패치 → 검증

도구:
- 정적 분석 (SAST)
- 동적 분석 (DAST)
- 의존성 스캔 (SCA)
- 침투 테스트

사고 대응 계획 (IRP):
1. 탐지 (Detection)
2. 분석 (Analysis)
3. 격리 (Containment)
4. 제거 (Eradication)
5. 복구 (Recovery)
6. 사후 분석 (Post-Incident)

준비 사항:
- 연락 체계
- 백업/복구 계획
- 고객 통지 프로세스
- 법적 의무 (신고)

체크리스트:
□ 벤더 보안 인증 (SOC 2, ISO 27001)
□ 데이터 처리 계약 (DPA)
□ API 인증 방식 검토
□ 데이터 흐름 파악
□ 정기 보안 감사

낮은 위험 행동:
- 프로필 조회 → 기본 인증

중간 위험 행동:
- 설정 변경 → 비밀번호 재확인

높은 위험 행동:
- 결제, 비밀번호 변경 → MFA

상황 분석:
- 익숙한 디바이스 + 평소 위치 → 간편 인증
- 새 디바이스 + 해외 IP → 추가 인증

예시:
"새로운 기기에서 로그인을 시도했습니다.
 본인이 맞습니까?"

예시:
- 강력한 비밀번호 → 시각적 피드백
- 2FA 활성화 → 이점 강조
- 공유 설정 → 기본값을 가장 제한적으로

나쁜 예:
"접근이 거부되었습니다."

좋은 예:
"이 작업은 추가 인증이 필요합니다.
 계정 보호를 위해 인증 앱에서 코드를 확인해주세요."