세계에서 가장 큰 클라우드의 선구자: 분산형 및 서버리스

투명한 가격 책정과 기밀성 보장이 부족한 소수의 중앙 집중식 플레이어가 클라우드 컴퓨팅 시장을 대부분 지배하고 있습니다. Acurast는 상향식 비허가형 탈중앙화를 통해 모바일 클라우드를 개척합니다.

클라우드 컴퓨팅은 약 90%의 조직이 사용하고 있을 정도로 보편화되어 있으며, 점점 더 많은 기업과 조직이 온프레미스 솔루션을 클라우드로 이전하는 추세를 보이고 있습니다. 대부분의 시장은 3대 클라우드 서비스 제공업체(CSP), 즉 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud가 주도하고 있으며 대부분의 고객은 여러 제공업체를 이용하고 있습니다.

거대 기술 기업들은 사실상 범접할 수 없는 시장 점유율을 확보했습니다(출처).

문제 공간

기업과 조직은 온프레미스 책임과 독립성을 포기하지만, 단기 및 중기적인 비용 이점이 이러한 결정을 내리는 원동력이 됩니다. 그러나 CSP를 선택하는 데는 여러 가지 측면이 있으므로 이러한 이유에 대해 신중하고 전략적인 고려가 필요합니다:

비용: 클라우드 컴퓨팅의 독점적 시장은 경쟁을 감소시키고 결과적으로 시장 참여자들이 더 많은 수익을 창출할 수 있게 합니다.
중앙 집중화: CSP는 물리적으로 분산된 운영(예: 여러 도시, 국가 및 대륙에 있는 데이터 센터)을 제공하지만, 대부분의 제공업체가 미국 관할 하에 중앙 집중화되어 있어 논리적으로 중앙 집중화되어 있고 대규모 검열이나 재해에 대한 저항력이 약합니다.
투명성: 클라우드로 이전하는 것이 저렴해 보일 수 있지만 벤더 종속이 발생하면 비용이 매우 많이 들 수 있으며, 불투명한 정책과 잦은 가격 변경으로 인해 예측할 수 없는 비용이 발생할 수도 있습니다.
기밀성: 클라우드 고객은 CSP를 전적으로 신뢰합니다. 기밀성이 보장되는지 여부를 확인하는 것은 사실상 불가능합니다.

그렇다면 Acurast는 어떻게 이 난공불락처럼 보이는 시장에서 돌파구를 마련할 수 있을까요? 이에 답하기 위해서는 먼저 하드웨어, 무어의 법칙, 그리고 2023년에 이 지표를 사용하는 것이 여전히 적절한지에 대한 배경 지식을 살펴볼 필요가 있습니다.

무어의 법칙의 과거, 현재, 미래

무어의 법칙은 1965년에 만들어진 간단한 관찰에기반한 것으로, 실리콘 다이당 디바이스 수의 증가는 마이크로칩 산업의 핵심 원동력이 되었습니다.

무어의 법칙은 간단히 말해, 컴퓨터의 성능과 속도는 2년마다 증가하는 반면 비용은 시간이 지남에 따라 감소한다는 법칙입니다.(출처)

무어의 법칙은 이미 죽었나요?

물리학의 관점에서 보면 무어의 법칙은 빛의 속도는 유한하고 일정하기 때문에 단일 트랜지스터가 처리할 수 있는 계산의 수가 자연적으로 제한된다는 물리적 세계의 한계와 우연히 충돌하게 됩니다. 정보는 빛의 속도보다 더 빠르게 전달될 수 없습니다.

현재 비트는 트랜지스터를 통과하는 전자로 모델링되기 때문에 계산 속도는 물질을 통과하는 전자의 속도에 의해 제한됩니다. 제임스 R. 파월은 양자 정밀도를 제한하고 계산 능력을 제한하는 불확정성 원리 때문에 무어의 법칙이 2036년이면 구식이 될 것이라고 계산했습니다.

"무어의 법칙은 죽은 것인가?" 라는 의문을 제기할 만한 충분한 논거가 있을 수 있습니다. 3nm (나노미터) 공정에 도달했고 더 많은 발전이 예상되지만, 트랜지스터가 작아질수록 개발 비용과 복잡성은 높아지고 있습니다. 3nm는 트랜지스터의 실제 물리적 특징을 의미하는 것이 아니라 제조 모델을 지칭한다는 점에 유의해야 합니다.

발전 속도가 느려지고 트랜지스터의 게이트에 원자가 수십 개에 불과할 정도로 트랜지스터가 점점 작아지고 있습니다.(출처)

와트당 성능

또 다른 중요한 요소는 이러한 새로운 칩을 제조하는 데 드는 에너지 및 냉각 비용이 증가하고 있다는 점입니다. 따라서 기술 로드맵은 성능 향상에만 초점을 맞출 수 없고 에너지 효율에도 초점을 맞춰야 하므로 와트당 성능이라는 지표가 더 적절한 지표로 간주됩니다.

모바일 칩이 판도를 바꿉니다

새로운 칩, 특히 구글 텐서에서 설계한 ARM 64 기반 시스템온칩(SoC)과 같은 ARM 기반 아키텍처는 업계의 판도를 완전히 바꾸고 있습니다.

구체적으로 이러한 SoC에는 특정 워크로드를 위한 전용 칩(예: 범용 컴퓨팅을 위해 설계된 매우 강력한 CPU와 함께 머신러닝(ML) 워크로드를 위한 전용 칩인 텐서 처리 장치(TPU)와 시각 작업을 처리하는 20코어가 장착된 강력한 그래픽 처리 장치(GPU)가 있습니다.