가상 머신과 비교하여 컨테이너를 사용해야 하는 이유 | VMware

가상 머신(VM)과 컨테이너는 상호 보완적이고 유사합니다. 둘 다 IT 효율성과 애플리케이션 이동성, DevOps를 개선합니다. 하지만 민첩한 클라우드 네이티브, 애플리케이션 중심 전략을 개발하려면 이 둘의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

• 가상 머신은 조직에서 서버를 최대한 활용할 수 있도록 하여 인프라 문제를 해결하고 제한된 워크로드 이동성을 촉진합니다.
• 컨테이너는 DevOps를 개선하고, 마이크로 서비스를 활성화하며, 이동성을 높이고, 리소스 활용도를 더욱 개선하여 애플리케이션문제를 해결합니다.

가상 머신에는 게스트 운영 체제(OS)와 함께 이전에 단일 서버 또는 서버 풀에서 실행되었던 애플리케이션 종속성에 대한 모든 코드가 포함됩니다. 가상 머신 이미지의 크기는 일반적으로 기가바이트 단위로 측정됩니다. 서로 다른 운영 체제에서 실행되는 경우에도 하나의 물리적 서버에 여러 가상 머신이 존재할 수 있습니다. 가상 머신은 기반 하드웨어에서 서버를 추상화하며 일반적으로 유효 수명이 끝날 때까지 지속됩니다.

컨테이너는 호스트 OS를 공유하며 애플리케이션과 애플리케이션 종속성만 포함합니다. 컨테이너 이미지의 크기는 일반적으로 메가바이트 단위로 측정됩니다. 단일 서버에서 실행되는 모든 컨테이너는 동일한 기본 OS를 공유합니다. 따라서 컨테이너는 밀리초 단위로 실행될 수 있으며 수요의 변화에 따라 인스턴스를 실행하거나 중단해야 하는 일시적인 사용 사례에 더 효율적입니다.

요약하자면 가상 머신과 컨테이너는 어떻게 다릅니까?

컨테이너와 가상 머신 모두 IT 리소스의 활용도를 높이는 데 도움이 되지만 각각 장단점이 있습니다. 가상 머신은 수십 년 동안 사용되어 왔으며 따라서 기업에서는 서로 다른 운영 체제를 실행하는 경우에도 서로 다른 애플리케이션을 실행하는 여러 서버를 단일 물리적 서버에 결합할 수 있습니다. 여러 서버에서 실행되던 작업을 이제 단일 서버에서 실행하므로 서버 하드웨어 및 소프트웨어 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다. 가상 머신은 대부분의 클라우드 서비스의 기반이 되기도 합니다. AWS, Azure 및 기타 퍼블릭 클라우드는 가상 머신을 표준 제품 중 하나로 사용합니다. 그러나 각 가상 머신에 전체 서버를 캡슐화하기 때문에 가상 머신에 필요한 CPU와 RAM의 양이 감당하기 어려워져서 단일 서버에 존재할 수 있는 가상 머신의 수가 제한될 수 있습니다.

컨테이너는 2013년 Docker 릴리스 이후 부분적으로 가상 머신이 사용하는 오버헤드에 대한 대응으로 빠르게 인기를 얻었습니다. 컨테이너는 서버의 OS를 기반으로 하므로 단일 OS 인스턴스와 기타 바이너리 및 라이브러리를 공유합니다. 따라서 컨테이너는 비즈니스 기능을 포괄하기 위해 단일 모놀리식 애플리케이션 형태로든 하나 이상의 컨테이너에 함께 번들로 제공되는 마이크로 서비스 형태로든 애플리케이션 코드만 있으면 합니다.

따라서 가상 머신은 조직이 운영 체제와 관계없이 하나의 하드웨어에서 여러 개의 가상 서버를 실행할 수 있도록 지원하는 반면, 컨테이너는 경량의 고밀도 애플리케이션 가상화와 애플리케이션과 인스턴스를 몇 초 만에 실행하거나 중지할 수 있는 기능, 그리고 컨테이너 내에서 애플리케이션을 분리하는 데 사용되는 고유한 보안 조치를 제공합니다.

가상 머신의 장점:

• 수십 년간 축적된 가상화 전문 지식을 통해 강력한 가상 머신 관리 및 보안 툴에 액세스할 수 있습니다.
• 가상 머신은 단일 인프라에서 다양한 운영 체제를 필요로 하는 여러 애플리케이션을 실행할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 가상 머신은 모든 OS 리소스를 포함하는 전체 컴퓨팅 환경을 에뮬레이션합니다.
• 가상 머신은 온프레미스 플랫폼과 클라우드 기반 플랫폼 간의 이동성 및 마이그레이션을 간소화합니다.
• VMware와 같은 업계 리더와 함께 방대하고 안정적인 가상 머신 에코시스템 및 시장이 있습니다.

가상 머신의 단점:

• 가상 머신 이미지는 일반적으로 기가바이트 단위로 사용되므로 플랫폼 간에 백업 또는 마이그레이션하는 데 시간이 더 오래 걸립니다.
• OS를 포함하여 전체 서버를 캡슐화하기 때문에 물리적 서버는 컨테이너보다 적은 수의 가상 머신을 지원할 수 있습니다.
• 가상 머신 실행에 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

컨테이너의 장점:

• 컨테이너의 이미지는 기가바이트가 아닌 메가바이트 단위로 측정되므로 컨테이너가 가상 머신보다 경량입니다.
• 컨테이너는 배포, 실행 및 관리에 더 적은 IT 리소스가 필요합니다.
• 컨테이너는 밀리초 단위로 실행됩니다.
• 대략적인 규모가 더 작기 때문에
• 단일 시스템은 가상 머신에 비해 더 많은 컨테이너를 호스팅할 수 있습니다.

컨테이너의 단점:

• 모든 컨테이너는 동일한 OS에서 실행되어야 하며 OS 또는 버전을 조합해서 사용할 수 없습니다.
• 컨테이너는 기본 OS가 공유되므로 가상 머신보다 보안이 취약할 수 있습니다.
• 컨테이너는 새로운 기술이며 에코시스템은 여전히 진화 중입니다.

가상 머신은 기존 애플리케이션을 클라우드 및 하이브리드 환경으로 마이그레이션하는 데 있어 중요한 역할을 해왔고 앞으로도 계속할 것입니다. 가상 머신의 완성도로 인해 가상 머신을 중심으로 하는 IT 아키텍처를 도입한 조직에는 컴포트 레벨이 훨씬 더 높고 동시에 타성도 높습니다. 결과적으로 가상 머신은 여러 영구적인 모놀리식 엔터프라이즈 애플리케이션, 특히 업데이트가 빈번하지 않은 애플리케이션의 추상화 솔루션으로 계속해서 사용될 것입니다.

그러나 컨테이너는 민첩한 DevOps 환경의 CI/CD와 같은 최신 사례 및 사용 사례에 적합합니다. 컨테이너는 매우 다양한 구성 간에 애플리케이션 이동성을 개선시켜 주므로 노트북에서 개발되어 Sandbox에서 테스트한 애플리케이션은 세 가지 환경 모두를 지원하는 데 필요한 변경 사항 없이 클라우드에서 실행할 수 있습니다. 컨테이너는 또한 거의 무한한 확장성을 제공합니다. 사용자 상호 작용과 백엔드 처리를 분리하는 마이크로 서비스 기반 애플리케이션은 프런트엔드 및 백엔드가 각각 별도로 확장될 수 있도록 하며, 경량 컨테이너는 필요에 따라 거의 즉각적으로 새로운 인스턴스를 실행할 수 있다는 점에서 의미가 있습니다. 또한 개발에 마이크로 서비스 접근 방식을 사용하면 여러 애플리케이션 및 비즈니스 프로세스 간에 공통된 마이크로 서비스 루틴을 공유할 수 있으므로 개발자 효율성이 더욱 향상됩니다.

머신 러닝 및 인공 지능(ML/AI) 애플리케이션이 기업에 더 깊이 침투함에 따라 리소스 사용이 많은 이러한 애플리케이션에서는 가상 머신 배포를 선호하게 됩니다. 또한 엣지에서 더 많은 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 5G와 같은 새로운 네트워크 아키텍처로 인해 가상 머신이 이러한 소프트웨어 정의 네트워크의 번거로운 작업을 수행하는 데 유리할 것입니다.

컨테이너는 거의 즉각적인 시작 시간 덕분에 확장성을 필요로 하는 최신 고객용 애플리케이션 및 웹 서비스 환경에서 활발하게 사용될 것입니다. 뿐만 아니라, 코더는 더 이상 개발 인프라가 배포 인프라와 어떻게 다른지 걱정할 필요가 없기 때문에 컨테이너는 개발 플랫폼 이상의 역할을 하게 될 것입니다.

마지막으로, 컨테이너는 당초 일시적으로 사용하기 위해 설계되었기 때문에 네트워크 데몬, 캐싱 및 웹 서비스 기능에 적합합니다.

컨테이너와 가상 머신은 모두 계속해서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 가상 머신에서 컨테이너를 실행할 수 있으므로 조직은 자동화, 백업 및 모니터링에 기존 툴을 활용할 수 있습니다. 가상 머신의 컨테이너를 통해 IT는 가상 머신에 대해 잘 알고 있는 기존 팀을 활용하여 컨테이너화된 환경을 관리할 수 있습니다. 기업이 대규모 애플리케이션 및 네트워킹 워크로드를 지원하기 위해 인프라 또는 클라우드의 강력한 성능을 새로운 방식으로 활용하려고 함에 따라 가상 머신은 새로운 사용 사례를 갖게 될 것입니다.