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시작하는 엔지니어를 위해-2
시작하는 엔지니어를 위해-1 적은지 두달이 지났습니다.
다음편을 써야겠다 여러번 마음을 먹었지만 쉽지 않았습니다.
이전 주제는 엔지니어의 방향성에 대해서 이야기를 했습니다. 시스템 엔지니어와 클라우드 엔지니어의 차이 그리고 근본적인 핵심을 다루어야 한다는 이야기 까지요.
엔지니어로서 어떻게 하면 클라우드가 쉬워질까? 그리고 클라우드가 대세인 요즘 어떤 방향성을 가져야 할까? 를 적어보려 합니다.
먼저 클라우드는 마케팅 적 용어라 생각 합니다.
클라우드라 정의하고 이야기하지만 본질적으로는 컴퓨팅리소스를 임대하는 범주에서 벗어날수 없습니다. 물론 여기에는 많은 생략이 들어가 있기는 합니다. 하지만 클라우드가 대량의 컴퓨팅파워를 재 가공해서 판매하는 개념은 달라지지 않습니다.
이전에는 서버를 사용하려했다면 서버를 구매하고 서버를 랙에 입고하여 OS를 설치하고 IP를 할당받아 부여해서 사용하는 방식을 사용했습니다. 시작하려면 고정적인 금액이 발생했던 거죠. 그런데 클라우드에서는 구매 입고 설치 이런 과정들이 생략되게 됩니다.
편해 졌는데 이상하게 접근 장벽이 높습니다. 클라우드를 공부 하려는 동료 엔지니어들 만봐도 어려워합니다.
왜 일까요?
제 생각은 포장이 너무 잘되어 있기 때문입니다.
근본적으로 그냥 가상화 위에 네트워크를 제공한다. 이렇게 접근하면 아주 쉬운데 우리는 VPC / EIP / EC2 이런 용어들에 별 세계의 새로운 기술인것처럼 포장되어 있는 바람에 접근이 어렵다 생각됩니다.
물론 퍼블릭 클라우드를 구현하기위해선 진짜로 어렵고 많은 기술들이 사용 되었습니다. 그러나 사용자가 무조건 알아야지만 쓸수있는것은 아니라는 것입니다. 애초에 퍼블릭 클라우드의 제공 목적도 쉽고 간편하게 사용 이니까요.
그래서 말하고 싶은바는 포장지를 볼게 아니라 무엇을 제공하냐? 입니다.
VPC는 Virtual Private Cloud 으로 사설망을 제공합니다. EC2는 가상 머신입니다. 서버라고도 하죠. EIP는 공인 IP 입니다.
이정도 연관하여 이야기하면, 느낌이 딱 올 겁니다. 어려운건 아니었구나.
그럼 어려운건 무엇일까요?
잘 사용하는 것, 입니다.
VPC는 망분리 디자인을 얼마만큼 해야하는지 퍼블릭과 프라이빗의 차이는 뭔지, 어떻게 하면 더 보안적인 측면을 강화할수 있는지. 이떤 패턴이 가격이 싼지 등을 궁리하고, 더 편하고 빠르고 무결 한 방법을 고민하는것이 어려운것이죠.
그렇다면 이제 구분에 대해서 이야기 하겠습니다.
이 구분은 클라우드를 이야기할때 빼놓을 수 없는 이야기입니다.
IaaS / SaaS / PaaS 가 그것입니다. 이 구분은 관리 영역이 누구에게 있는지로 구분을 합니다. 그럼 여기서 다시 포장의 개념을 가져와 봅시다. 클라우드 벤더가 어디까지 포장해서 판매하는지, 그 포장의 개념이 여기 여러가지의 구분입니다.
IDC - Network - Server - virtualzation - OS - DB - App - Data
그럼 IDC에서 부터 관리해야 하면 뭘까요? Hosting 입니다.
그럼 부터 OS는요? IaaS 입니다.
App 부터는 PaaS 입니다.
Data 부터는 SaaS 입니다.
이제 예를 들어 보겠습니다.
인스턴스에 CentOS를 사용한다면 IaaS 입니다.
PaaS는? EB, EKS ECS 등이 PaaS입니다.
SaaS는? AWS에서 자랑하는 대부분의 서비스는 SaaS입니다 RDS가 그렇습니다.
이 구분을 어느정도 해내는 단계에 오면 이제 클라우드 서비스가 어느정도 익숙해진것입니다. 제공자와 나의 경계범위를 확인할수 있는 것 이니까요.
이 구분법은 간단하게 클라우드 벤더에서 제공하는 단계에따라 비용의 상승을 불러일으킵니다. 책임과 관리의 범위를 클라우드 벤더가 가져가는 만큼 비용의 상승이 발생하는 것입니다.
클라우드에 선 기회와 시간에 대해서 이야기합니다.
비즈니스에 집중하세요.
이 말입니다. 비즈니스에 집중하는 것은 인프라나, 플랫폼이나, 서비스의 관리를 벤더 에서 해주니 그 기회 비용을 비즈니스에 사용 하라는 말이죠.
저는 엔지니어의 길이 이곳에 있다 생각합니다.
IaaS,PaaS,SaaS를 기회와 비용을 적절하게 섞어서 사용하는것 말이죠. 무조건 관리형 서비스를 쓰는게 능사가 아니라, 관리포인트가 적은 서비스라면 직접구축해서 쓰는것또한 필요하다는 이야기 입니다.
정리하겠습니다.
좋은 엔지니어라면 칼을 가리지 않아야 합니다.. -키보드는 가립니다-
무조건 써야하는것은 없습니다. 필요한 부분에 적재적소로 사용해야 합니다. 한가지만 고집하는것은 결국 시대에 도태 될수있습니다. 그렇기에 온 프레미스도, 클라우드도 IaaS도 SaaS도 적절하게 사용하는것. 이것이 엔지니어로 가져야할 필수 마인드라 생각합니다.
언제든지 쓸수있도록 준비하세요. 그 준비가 더 나은 기회를 잡을수 있도록 도울것입니다.
긴글 읽어주셔서 감사합니다.
terraform-provider-ncloud-review
오늘 하시코프x네이버클라우드 웨비나에서 terraform 과 Vault 에 대한 웨비나를 청취했습니다.
https://github.com/NaverCloudPlatform/terraform-provider-ncloud
이전에 방과후(?) meetup에서 네이버클라우드가 테라폼의 프로바이더로 있다는것을 알았습니다. 그 덕분에 네이버클라우드에서 terraform은 이미 경험이 있는 상태고, Vault도 경험이 있었습니다. 오늘의 주제 중 Secrets Engines이 궁금했습니다.
https://www.vaultproject.io/docs/secrets
Secrets engines are components which store, generate, or encrypt data.
시크릿엔진은 데이터를 저장또는 생성하고 암호화하는 구성요소.
AWS 의 Parameter Store / Secrets Manager 와 비슷한 기능을 한다고 생각이 들었습니다. 다른 벤더에서도 비슷한 서비스들이 있습니다.
https://hackernoon.com/aws-secrets-manager-vs-hashicorp-vault-vs-aws-parameter-store-bcbf60b0c0d1
https://www.cloudjourney.io/articles/security/aws_secrets_manager_vs_hashi_vault-su/
가장 일반적인 사용예라 생각되는것은, access key의 암호화라 생각됩니다. 일반적으로 aws-vault 같은 명령어로 지원합니다.
아직 ncp-vault 가 만들어진게 아니라, ncp 내에서 사용하기엔 좀 불편한 부분이 있으리라 생각됩니다. 현재 npc 는 provider로 등록된 상태고 cli 를 지원하므로 차차 지원하리라 생각됩니다.
aws 에서의 vault 사용예입니다.
https://www.vaultproject.io/docs/secrets/databases/mysql-maria
mysql-maria db의 user 암호화입니다.
이런 방법이 필요한 이유는 결국 어플리케이션 소스의 탈취로 문제를 방지하기 위함입니다. key의 자동로테이션이나, expire time 을가진 key 발급등을 할 수 있습니다.
Vault 는 근래에 들어서 굉장히 핫한 오픈소스라 테스트 해보시는게 좋을것 같습니다.
마무리를 하자면..
템플릿 소스들이 점점 쌓이고 사용예가 늘면 IaC는 점점 더 일반화 될것입니다.
미리미리 IaC를 준비하고 사용방법을 익히는것도 좋을것 같습니다.
조만간 Secrets Engines 사용하기 위해 자동화 스크립트를 적용하는 고민을 한번 해보려 합니다. 시간이 나면 한번 테스트 해봐야겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다!
AI-speaker-identification-with-clovanote
오늘 클로바 노트 어플을 출시한걸 보고 사용해봤습니다.
기능을 설명하자면 음성을 텍스트로 변환한다 ~ 이건 근래에 매우 일반화된 기능입니다.Speech Recognition 이라 합니다.
그런데, 이 어플은 음성->텍스트 변환 속도가 엄청나게 빠른것과 화자 구분기능이 있습니다. 화자 구분은 하나의 음성파일에서 각각 다른사람의 대화를 구분해주는 기능이죠.
이기능이 좋은이유는 장시간의 대화록에서 누가 어떤말을 했는지 각각 구분해 주므로 엄청난 편리성이 가미된것이죠.
위와같이 여러사람의 목소리를 구분해서 보여줍니다.
각각 벤더를 사용하시는 주변분들이 서비스에 대해 알려주셔서 찾아봤습니다.
NaverCloud
https://www.ncloud.com/product/aiService/clovaSpeech
Azure
https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/cognitive-services/speaker-recognition/
GCP
https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/multiple-voices?hl=ko
AWS
https://aws.amazon.com/ko/transcribe/
제가 AI의 트랜드와 기술력에 대해서 너무 몰랐다는 생각이 들었습니다.
각 벤더들마다 각자의 기술력으로 음성을 텍스트로 변환하고 화자구분기능을 모두 가지고있었습니다.
그러나, 이 아이디어 실제로 구현한다는건 많은 고민과 테스트가 필요할것으로 보입니다.
또한 번역API를 예로들면 파파고나 구글번역기의 정확도나 번역방식이 다르듯이 각나라의 음성을 텍스트로 변환하는 방식에서 쌓인 데이터에 의해 정확도가 다를것입니다.
그렇기에 현재는 네이버클로바의 정확도가 한글에 대해선 가장높지 않을까 예상됩니다.
어플덕분에 AI의 현기술의 변곡점과 치열한 벤더들간의 차이를 이해하게된 계기였습니다.
클로바노트의 건승을 기원합니다.
감사합니다.
naver-clovnote
클로바노트앱 광고를 보고 바로 깔았다.
쓰자마자 생각이 들었다.
이거....미친거아냐?
와....................................할말이 없을정도로 대단한 어플이다.
그냥 단순히 음성녹음 -> 텍스트 변환이아니라
사용자마다 목소리를 확인해서 각자다른 사람으로 인식한다.
그래서
이런식으로 말한사람을 분리하여준다...그저 기술의 혁명이 쩐다..............................
진짜 엄청나네