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Incheol's TECH BLOG
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      • 스프링 클라우드 컨피그 갱신 되지 않는 이슈(feat. 서비스 디스커버리)
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      • 람다를 활용한 클라우드 와치 알림 받기
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    • SEMINAR
      • 2022 INFCON 후기
        • [104호] 사이드 프로젝트 만세! - 기술만큼 중요했던 제품과 팀 성장기
        • [102호] 팀을 넘어서 전사적 협업 환경 구축하기
        • [103호] 코드 리뷰의 또 다른 접근 방법: Pull Requests vs. Stacked Changes
        • [105호] 실전! 멀티 모듈 프로젝트 구조와 설계
        • [105호] 지금 당장 DevOps를 해야 하는 이유
        • [102호] (레거시 시스템) 개편의 기술 - 배달 플랫폼에서 겪은 N번의 개편 경험기
        • [102호] 서버비 0원, 클라우드 큐 도입으로 해냈습니다!
  • STUDY
    • 오브젝트
      • 1장 객체, 설계
      • 2장 객체지향 프로그래밍
      • 3장 역할, 책임, 협력
      • 4장 설계 품질과 트레이드 오프
      • 5장 책임 할당하기
      • 6장 메시지와 인터페이스
      • 7징 객체 분해
      • 8장 의존성 관리하기
      • 9장 유연한 설계
      • 10장 상속과 코드 재사용
      • 11장 합성과 유연한 설계
      • 12장 다형성
      • 13장 서브클래싱과 서브타이핑
      • 14장 일관성 있는 협력
      • 15장 디자인 패턴과 프레임워크
      • 마무리
    • 객체지향의 사실과 오해
      • 1장 협력하는 객체들의 공동체
      • 2장 이상한 나라의 객체
      • 3장 타입과 추상화
      • 4장 역할, 책임, 협력
    • JAVA ORM JPA
      • 1장 JPA 소개
      • 2장 JPA 시작
      • 3장 영속성 관리
      • 4장 엔티티 매핑
      • 5장 연관관계 매핑 기초
      • 6장 다양한 연관관계 매핑
      • 7장 고급 매핑
      • 8장 프록시와 연관관계 관리
      • 9장 값 타입
      • 10장 객체지향 쿼리 언어
      • 11장 웹 애플리케이션 제작
      • 12장 스프링 데이터 JPA
      • 13장 웹 애플리케이션과 영속성 관리
      • 14장 컬렉션과 부가 기능
      • 15장 고급 주제와 성능 최적화
      • 16장 트랜잭션과 락, 2차 캐시
    • 토비의 스프링 (3.1)
      • 스프링의 이해와 원리
        • 1장 오브젝트와 의존관계
        • 2장 테스트
        • 3장 템플릿
        • 4장 예외
        • 5장 서비스 추상화
        • 6장 AOP
        • 8장 스프링이란 무엇인가?
      • 스프링의 기술과 선택
        • 5장 AOP와 LTW
        • 6장 테스트 컨텍스트 프레임워크
    • 클린코드
      • 1장 깨끗한 코드
      • 2장 의미 있는 이름
      • 3장 함수
      • 4장 주석
      • 5장 형식 맞추기
      • 6장 객체와 자료 구조
      • 9장 단위 테스트
    • 자바 트러블슈팅(with scouter)
      • CHAP 01. 자바 기반의 시스템에서 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 02. scouter 살펴보기
      • CHAP 03. scouter 설정하기(서버 및 에이전트)
      • CHAP 04. scouter 클라이언트에서 제공하는 기능들
      • CHAP 05. scouter XLog
      • CHAP 06. scouter 서버/에이전트 플러그인
      • CHAP 07. scouter 사용 시 유용한 팁
      • CHAP 08. 스레드 때문에(스레드에서) 발생하는 문제들
      • CHAP 09. 스레드 단면 잘라 놓기
      • CHAP 10. 잘라 놓은 스레드 단면 분석하기
      • CHAP 11. 스레드 문제
      • CHAP 12. 메모리 때문에 발생할 수 있는 문제들
      • CHAP 13. 메모리 단면 잘라 놓기
      • CHAP 14. 잘라 놓은 메모리 단면 분석하기
      • CHAP 15. 메모리 문제(Case Study)
      • CHAP 24. scouter로 리소스 모니터링하기
      • CHAP 25. 장애 진단은 이렇게 한다
      • 부록 A. Fatal error log 분석
      • 부록 B. 자바 인스트럭션
    • 테스트 주도 개발 시작하기
      • CHAP 02. TDD 시작
      • CHAP 03. 테스트 코드 작성 순서
      • CHAP 04. TDD/기능 명세/설계
      • CHAP 05. JUnit 5 기초
      • CHAP 06. 테스트 코드의 구성
      • CHAP 07. 대역
      • CHAP 08. 테스트 가능한 설계
      • CHAP 09. 테스트 범위와 종류
      • CHAP 10. 테스트 코드와 유지보수
      • 부록 A. Junit 5 추가 내용
      • 부록 C. Mockito 기초 사용법
      • 부록 D. AssertJ 소개
    • KOTLIN IN ACTION
      • 1장 코틀린이란 무엇이며, 왜 필요한가?
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 함수 정의와 호출
      • 4장 클래스, 객체, 인터페이스
      • 5장 람다로 프로그래밍
      • 6장 코틀린 타입 시스템
      • 7장 연산자 오버로딩과 기타 관례
      • 8장 고차 함수: 파라미터와 반환 값으로 람다 사용
      • 9장 제네릭스
      • 10장 애노테이션과 리플렉션
      • 부록 A. 코틀린 프로젝트 빌드
      • 부록 B. 코틀린 코드 문서화
      • 부록 D. 코틀린 1.1과 1.2, 1.3 소개
    • KOTLIN 공식 레퍼런스
      • BASIC
      • Classes and Objects
        • Classes and Inheritance
        • Properties and Fields
    • 코틀린 동시성 프로그래밍
      • 1장 Hello, Concurrent World!
      • 2장 코루틴 인 액션
      • 3장 라이프 사이클과 에러 핸들링
      • 4장 일시 중단 함수와 코루틴 컨텍스트
      • 5장 이터레이터, 시퀀스 그리고 프로듀서
      • 7장 스레드 한정, 액터 그리고 뮤텍스
    • EFFECTIVE JAVA 3/e
      • 객체 생성과 파괴
        • 아이템1 생성자 대신 정적 팩터리 메서드를 고려하라
        • 아이템2 생성자에 매개변수가 많다면 빌더를 고려하라
        • 아이템3 private 생성자나 열거 타입으로 싱글턴임을 보증하라
        • 아이템4 인스턴스화를 막으려거든 private 생성자를 사용하라
        • 아이템5 자원을 직접 명시하지 말고 의존 객체 주입을 사용하라
        • 아이템6 불필요한 객체 생성을 피하라
        • 아이템7 다 쓴 객체 참조를 해제하라
        • 아이템8 finalizer와 cleaner 사용을 피하라
        • 아이템9 try-finally보다는 try-with-resources를 사용하라
      • 모든 객체의 공통 메서드
        • 아이템10 equals는 일반 규약을 지켜 재정의하라
        • 아이템11 equals를 재정의 하려거든 hashCode도 재정의 하라
        • 아이템12 toString을 항상 재정의하라
        • 아이템13 clone 재정의는 주의해서 진행해라
        • 아이템14 Comparable을 구현할지 고려하라
      • 클래스와 인터페이스
        • 아이템15 클래스와 멤버의 접근 권한을 최소화하라
        • 아이템16 public 클래스에서는 public 필드가 아닌 접근자 메서드를 사용하라
        • 아이템17 변경 가능성을 최소화하라
        • 아이템18 상속보다는 컴포지션을 사용하라
        • 아이템19 상속을 고려해 설계하고 문서화하라. 그러지 않았다면 상속을 금지하라
        • 아이템20 추상 클래스보다는 인터페이스를 우선하라
        • 아이템21 인터페이스는 구현하는 쪽을 생각해 설계하라
        • 아이템22 인터페이스 타입을 정의하는 용도로만 사용하라
        • 아이템23 태그 달린 클래스보다는 클래스 계층구조를 활용하라
        • 아이템24 멤버 클래스는 되도록 static으로 만들라
        • 아이템25 톱레벨 클래스는 한 파일에 하나만 담으라
      • 제네릭
        • 아이템26 로 타입은 사용하지 말라
        • 아이템27 비검사 경고를 제거하라
        • 아이템28 배열보다는 리스트를 사용하라
        • 아이템29 이왕이면 제네릭 타입으로 만들라
        • 아이템30 이왕이면 제네릭 메서드로 만들라
        • 아이템31 한정적 와일드카드를 사용해 API 유연성을 높이라
        • 아이템32 제네릭과 가변인수를 함께 쓸 때는 신중하라
        • 아이템33 타입 안전 이종 컨테이너를 고려하라
      • 열거 타입과 애너테이션
        • 아이템34 int 상수 대신 열거 타입을 사용하라
        • 아이템35 ordinal 메서드 대신 인스턴스 필드를 사용하라
        • 아이템36 비트 필드 대신 EnumSet을 사용하라
        • 아이템37 ordinal 인덱싱 대신 EnumMap을 사용하라
        • 아이템38 확장할 수 있는 열거 타입이 필요하면 인터페이스를 사용하라
        • 아이템 39 명명 패턴보다 애너테이션을 사용하라
        • 아이템40 @Override 애너테이션을 일관되게 사용하라
        • 아이템41 정의하려는 것이 타입이라면 마커 인터페이스를 사용하라
      • 람다와 스트림
        • 아이템46 스트림에는 부작용 없는 함수를 사용하라
        • 아이템47 반환 타입으로는 스트림보다 컬렉션이 낫다
        • 아이템48 스트림 병렬화는 주의해서 적용하라
      • 메서드
        • 아이템49 매개변수가 유효한지 검사하라
        • 아이템50 적시에 방어적 본사본을 만들라
        • 아이템53 가변인수는 신중히 사용하라
        • 아이템 54 null이 아닌, 빈 컬렉션이나 배열을 반환하라
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
      • 일반적인 프로그래밍 원칙
        • 아이템56 공개된 API 요소에는 항상 문서화 주석을 작성하라
        • 아이템57 지역변수의 범위를 최소화하라
        • 아이템 60 정확한 답이 필요하다면 float와 double은 피하라
      • 예외
        • 아이템 73 추상화 수준에 맞는 예외를 던지라
        • 아이템 74 메서드가 던지는 모든 예외를 문서화하라
      • 동시성
        • 아이템78 공유 중인 가변 데이터는 동기화해 사용하라
        • 아이템79 과도한 동기화는 피하라
        • 아이템 80 스레드보다는 실행자, 태스크, 스트림을 애용하라
      • 직렬화
        • 아이템 87 커스텀 직렬화 형태를 고려해보라
    • Functional Programming in Java
      • Chap 01. 헬로, 람다 표현식
      • Chap 02. 컬렉션의 사용
      • Chap 03. String, Comparator, 그리고 filter
      • Chap 04. 람다 표현식을 이용한 설계
      • CHAP 05. 리소스를 사용한 작업
      • CHAP 06. 레이지
      • CHAP 07. 재귀 호출 최적화
      • CHAP 08. 람다 표현식의 조합
      • CHAP 09. 모든 것을 함께 사용해보자
      • 부록 1. 함수형 인터페이스의 집합
      • 부록 2. 신택스 오버뷰
    • 코틀린 쿡북
      • 2장 코틀린 기초
      • 3장 코틀린 객체지향 프로그래밍
      • 4장 함수형 프로그래밍
      • 5장 컬렉션
      • 6장 시퀀스
      • 7장 영역 함수
      • 9장 테스트
      • 10장 입력/출력
      • 11장 그 밖의 코틀린 기능
    • DDD START!
      • 1장 도메인 모델 시작
      • 2장 아키텍처 개요
      • 3장 애그리거트
      • 4장 리포지터리와 모델구현(JPA 중심)
      • 5장 리포지터리의 조회 기능(JPA 중심)
      • 6장 응용 서비스와 표현 영역
      • 7장 도메인 서비스
      • 8장 애그리거트 트랜잭션 관리
      • 9장 도메인 모델과 BOUNDED CONTEXT
      • 10장 이벤트
      • 11장 CQRS
    • JAVA 8 IN ACTION
      • 2장 동작 파라미터화 코드 전달하기
      • 3장 람다 표현식
      • 4장 스트림 소개
      • 5장 스트림 활용
      • 6장 스트림으로 데이터 수집
      • 7장 병렬 데이터 처리와 성능
      • 8장 리팩토링, 테스팅, 디버깅
      • 9장 디폴트 메서드
      • 10장 null 대신 Optional
      • 11장 CompletableFuture: 조합할 수 있는 비동기 프로그래밍
      • 12장 새로운 날짜와 시간 API
      • 13장 함수형 관점으로 생각하기
      • 14장 함수형 프로그래밍 기법
    • 객체지향과 디자인패턴
      • 객체 지향
      • 다형성과 추상 타입
      • 재사용: 상속보단 조립
      • 설계 원칙: SOLID
      • DI와 서비스 로케이터
      • 주요 디자인 패턴
        • 전략패턴
        • 템플릿 메서드 패턴
        • 상태 패턴
        • 데코레이터 패턴
        • 프록시 패턴
        • 어댑터 패턴
        • 옵저버 패턴
        • 파사드 패턴
        • 추상 팩토리 패턴
        • 컴포지트 패턴
    • NODE.JS
      • 1회차
      • 2회차
      • 3회차
      • 4회차
      • 6회차
      • 7회차
      • 8회차
      • 9회차
      • 10회차
      • 11회차
      • 12회차
      • mongoose
      • AWS란?
    • SRPING IN ACTION (5th)
      • Chap1. 스프링 시작하기
      • Chap 2. 웹 애플리케이션 개발하기
      • Chap 3. 데이터로 작업하기
      • Chap 4. 스프링 시큐리티
      • Chap 5. 구성 속성 사용하기
      • Chap 6. REST 서비스 생성하기
      • Chap 7. REST 서비스 사용하기
      • CHAP 8 비동기 메시지 전송하기
      • Chap 9. 스프링 통합하기
      • CHAP 10. 리액터 개요
      • CHAP 13. 서비스 탐구하기
      • CHAP 15. 실패와 지연 처리하기
      • CHAP 16. 스프링 부트 액추에이터 사용하기
    • 스프링부트 코딩 공작소
      • 스프링 부트를 왜 사용 해야 할까?
      • 첫 번째 스프링 부트 애플리케이션 개발하기
      • 구성을 사용자화 하기
      • 스프링부트 테스트하기
      • 액추에이터로 내부 들여다보기
    • ANGULAR 4
      • CHAPTER 1. A gentle introduction to ECMASCRIPT 6
      • CHAPTER 2. Diving into TypeScript
      • CHAPTER 3. The wonderful land of Web Components
      • CHAPTER 4. From zero to something
      • CHAPTER 5. The templating syntax
      • CHAPTER 6. Dependency injection
      • CHAPTER 7. Pipes
      • CHAPTER 8. Reactive Programming
      • CHAPTER 9. Building components and directives
      • CHAPTER 10. Styling components and encapsulation
      • CHAPTER 11. Services
      • CHAPTER 12. Testing your app
      • CHAPTER 13. Forms
      • CHAPTER 14. Send and receive data with Http
      • CHAPTER 15. Router
      • CHAPTER 16. Zones and the Angular magic
      • CHAPTER 17. This is the end
    • HTTP 완벽 가이드
      • 게이트웨이 vs 프록시
      • HTTP Header
      • REST API
      • HTTP Method 종류
        • HTTP Status Code
      • HTTP 2.x
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  • 클라우드 컴퓨팅이란?
  • 온 프레미스 환경이란?
  • 왜 클라우드 컴퓨팅이 필요하게 되었을까?
  • 그럼에도 클라우드 컴퓨팅을 사용하지 않는 이유는 무엇일까?
  • 클라우드 컴퓨팅 장점
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CLOUD COMPUTING

클라우드 컴퓨팅에 대해서 알아보자

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Last updated 4 years ago

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클라우드 컴퓨팅이란?

클라우드 컴퓨팅 또는 클라우드 서비스란, 인터넷에 연결된 가상화 된 공간에서 네트워크 또는 컴퓨팅 자원을 즉시 필요한 만큼 사용할 수 있는 서비스 형태의 IT 인프라스트럭처를 의미한다.

온 프레미스 환경이란?

데이터센터나 서버 룸과 같은 특정 공간에 IT 인프라를 구축하여 소프트웨어를 사용하는 방식으로, 인프라를 구축하기 위한 시간도 수개월 이상 걸리며 초기도입 비용, 운영 및 관리를 위한 유지보수 등 비용이 많이 드는 단점이 있다.

왜 클라우드 컴퓨팅이 필요하게 되었을까?

  • IT 인프라가 점차 복잡해지면서 기업이 관리해야 하는 네트워크 트래픽은 크게 급증하게 되었다.

  • 환경이 복잡하고 지능화되면서 IT인프라 관리는 점차 어려워지고, 비용은 지속적으로 늘어나는 비효율적인 환경이 반복 되었다.

  • 증가된 네트워크 트래픽을 감당하면서 그에 대한 모니터링과 이를 분석할 관리 솔루션에 대한 지속적인 투자가 필요해지는 상황이다.

  • 기존의 온프레미스(On-premise) 기업들로서는 이러한 복잡성과 비용의 증가는 부담이 되었다.

그럼에도 클라우드 컴퓨팅을 사용하지 않는 이유는 무엇일까?

다음의 의견은 블로그를 참조한 개인적인 견해이다.

  • 기업의 모든 리소스를 외부 클라우드에서 관리되면서 내부 기밀이 외부로 노출된다는 불편한 시선이 있을 수 있다. (이는 프라이빗 클라우드로 해결할 수 있다.)

  • 클라우드 서비스 자체에 대한 불신이 있을 수 있다.

  • 클라우드 환경 또한 운영에 필요한 다양한 설정이 필요한데, 이 또한 새로운 기술 습득에 대한 부담이 될 수 있다.

  • 기존의 온프레미스 환경을 클라우드 환경으로 이전하는 기술적인 부담감이 있다.

프라이빗 클라우드란? 프라이빗 클라우드는 단일 비즈니스 또는 조직에서 독점적으로 사용되는 클라우드 컴퓨팅 리소스를 의미한다. 프라이빗 클라우드는 회사의 실제 온사이트 데이터 센터 내에 배치할 수 있게 된다. 일부 회사에서는 해당 프라이빗 클라우드를 호스트하기 위해 타사 서비스 공급자에 비용을 지급하기도 한다. 프라이빗 클라우드는 서비스와 인프라가 개인 네트워크에서 유지 관리되는 클라우드라고 생각하면 된다. 프라이빗 클라우드는 최고 수준의 보안이 적용된 클라우드 솔루션이지만 일부 기업에서는 비용이 부담스러울 수도 있다.

클라우드 컴퓨팅 장점

  • 시스템 엔지니어의 업무가 온프레미스 환경에 비해 감소되었다.

  • 시스템 설계시 초기에 오버 스펙으로 구성할 필요가 없고 트래픽에 따라 스케일 인/아웃이 가능하다.

  • 서버 구축에 필요한 물리적인 시간 소비를 기다리지 않아도 된다.

  • 다양한 요구사항에 따른 인프라 구축 비용을 감소할 수 있고, 비즈니스에 집중할 수 있다.

  • 클라우드 환경은 대부분 국가에 종속적이지 않고 각 국에 분포되어 있기 때문에 글로벌 서비스 운영시 전 세계에 배포할 수 있다.

클라우드 컴퓨팅 단점

  • 트래픽에 따라 사용한 만큼 비용을 지불하다 보니 초기엔 효율적일 수 있지만 사용량이 많아지고 사용하는 서비스들이 다양해지면 온프레미스 환경보다 비용이 저렴하지 않을 수 있다.

  • 클라우드 환경 운영에 대한 기술적인 숙련도가 부족한 인력은 부담이 될 수 있다.

  • 보안적인 이슈로 민감 데이터는 클라우드 환경에 저장하려 하지 않는다. (이 부분은 개선될 것으로 보인다)

  • 서비스에 맞지 않는 클라우드 환경에 종속적인 인프라 설계가 필요할 수 있다.

클라우드 서비스 종류

Iaas

일반적으로 네트워킹 기능, 컴퓨터(가상 또는 전용 하드웨어) 및 데이터 스토리지 공간에 대한 액세스를 제공한다. IaaS는 IT 리소스에 대한 최고 수준의 유연성과 관리 제어 기능을 제공해야 한다. IaaS를 통해 소프트웨어 라이선스와 서버 등 IT자산을 직접 소유하는 대신 필요에 따라 이들 리소스를 유연하게 대여할 수 있다.

IaaS 대표적인 서비스

  • AWS EC2

  • Azure

  • IBM Cloud

NAVER CLOUD PLATFORM에선 제공하는 기능은?

  • VM Server

  • GPU Server

  • Block Storage

  • Object Storage

  • Load Balancer

Paas

PaaS를 사용하면 기본 인프라(일반적으로 하드웨어와 운영 체제)를 관리할 필요가 없어 애플리케이션 개발과 관리에 집중할 수 있게 된다. 즉, 애플리케이션 실행과 관련된 리소스 구매, 용량 계획, 소프트웨어 유지 관리, 패치 작업 또는 다른 모든 획일적인 작업에 대한 부담 없이 더욱 효율적으로 운영할 수 있다.

Paas 대표적인 서비스

  • GitLab

  • GitHub

NAVER CLOUD PLATFORM에선 제공하는 기능은?

  • MySQL

  • Redis

  • Cloud Log Analytics

  • ELSA

  • Image Optimizer

Saas

SaaS는 서비스 공급자에 의해 실행되고 관리되는 완전한 제품을 일컫는다. 가장 포괄적인 형식의 클라우드 컴퓨팅 서비스로, 모든 애플리케이션은 제공업체가 관리하며 웹 브라우저를 통해 제공된다. 사용자 혹은 시트를 기준으로 구독 방식으로 과금되는 것이 보통이다. SaaS는 머신 혹은 서버를 기준으로 소프트웨어 라이센스를 구매해 직접 설치해 사용하던 기존 구매 방식과 차별화된다.

Saas 대표적인 서비스

  • Dropbox

  • Google Apps

  • Office 365

NAVER CLOUD PLATFORM에선 제공하는 기능은?

  • Chatbot

  • Papago NMT

  • Jenkins

  • MAPS

  • SENS

Faas와 Caas는 무엇인가? CaaS(Container as a Service) 컨테이너 플랫폼은 IaaS의 최신 구현 방식이다. CaaS 업체는 완전한 서버 호스트를 제공하는 대신 기업이컨테이너 내에서 서비스나 애플리케이션을 호스팅할 수 있도록 해주고, 컨테이너를 대신 관리한다. 컨테이너는 가상머신보다 기반 호스트 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있다. 대표적인 서비스로 Docker 기반 서비스가 있다.

FaaS(Function as a Service) FaaS를 사용하면 확장, 서버 또는 컨테이너에 대한 생각 없이 코드를 업로드하고 실행할 수 있다. 그런 점에서 FaaS는 기존 계층화 아키텍처의 사용 편의성 기준을 능가한다. 대표적인 예로 aws Lambda가 있을 수 있다.

클라우드 컴퓨팅 동향

  • 클라우드 시장 규모는 가파른 상승세를 이어가고 있다.

  • 클라우드 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 SaaS이다.

  • 하지만 상승세 기준으로 보면 IaaS가 가장 큰 비율을 차지하고 있다.

  • 글로벌 IT 자문기관 가트너에서 글로벌 기업의 30% 이상이 클라우드에 대한 투자를 3대 투자 우선순위로 간주하고 있어 시장 상품에 영향을 미칠것으로 예상했다.

참고

https://ryufree.tistory.com/175
https://blog.naver.com/gunghab01/220961865562
https://www.stevenjlee.net/2020/06/10/이해하기-클라우드-컴퓨팅-cloud-computing-클라우드-서비스-cloud-servi/
http://wiki.hash.kr/index.php/온프레미스
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/04/03/2019040302058.html
https://aws.amazon.com/ko/what-is-cloud-computing/
https://azure.microsoft.com/ko-kr/overview/what-is-cloud-computing/#benefits
https://www.redhat.com/ko/topics/cloud-computing/iaas-vs-paas-vs-saas
https://www.alibabacloud.com/ko/knowledge/what-is-private-cloud
http://www.itworld.co.kr/news/144224
https://in.pinterest.com/pin/497225615104223482/
​https://www.inap.com/blog/iaas-paas-saas-differences/
https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/04/03/2019040302058.html