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Ultimate Solution of Mobile Data : Cloud Computing Service
June 27, 2011 | By KT
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Transcript
Ultimate Solution of Mobile Data : Cloud Computing Service
KT Cloud추진본부 윤동식
ucloud VDI 서비스
Optimizing Network & Hardware
cloud-computing.jpg
C:\\Documents and Settings\\User\\My Documents\\차은경\\110112_올레정의ppt\\non_white.jpg
Contents
I.Cloud 성장 배경
II.Cloud 수준 결정 요인 III. kt Cloud 추짂 방향 IV. Cloud System Development V. kt Internal System Cloud젂홖 VI. Public Cloud 사업화 VII. kt Cloud 도입사례 및 효과  
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Mobile Broadband Device 및 Mobiel Traffic 급증 등 Data Explosion 현상 가속화로 Data의 저장/처리/관리의 중요성 급증
. Mobile Broadband Device 폭발적 증가
  - 현재 젂세계 약 3억개 단말 존재
  - 2015년 30억개로 증가 예측
. Facebook의 경우 2009년 대비 2010년 Mobile 이용시갂   7배 증가  ※ 2009년 SNS이용시갂이 이미 Web 이용시갂을 넘어섬
Data Explosion 현상
        
1
“Mobile Broadband Device의 폭발적 증가”
※ 화면 사이즈가 작아 Data 소비가 크지 않을 거라는      예측과는 달리 Mobile에 적합한 App이 많아지면서     Mobile Data Explosion 확대 젂망
        
2
“SNS의 이용시간 7배 증가 등   Mobile Data Traffic 급증”
. 미국의 경우 비디오가 젂체 Traffic의 60%를 점유
. Peak Time시 90% 수준   - 특히 Peak시 20%의 Traffic이 Netflix 단일회사에서 발생  ※ 미국의 경우 인당 인터넷 동영상 시청 시갂: 월 11.4시갂
        
3
“동영상 Video Traffic 급증”
I. Cloud 성장 배경
1. Data Explosion  
3
1
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2. Computing과 Network결합
Google solutions for 500 Million SMB to move into the cloud?

“The right thing for any small business is … to do everything in the cloud.… Need more integration with existing databases, more languages, and workflow.”

“So we\'ve gone from a world where we had reliable disks and unreliable networks, to a world where we have reliable networks and basically no disks… “
                                                 -Eric Schmidt, Google CEO (2010)  
고성능 Computing Power와 빠른 Network의 처리 역량이  
Cloud Computing 성장을 가속화
“The Network is the computer”
“If network can handle in equivalent speed with computer processing, a computing resource will be shared and diffused into network.”
#NAME?
Eric-Schmidt.jpg
IBM+Reportedly+Talks+Purchase+Sun+Microsystems+0MqxNaFyrEBl.jpg
I. Cloud 성장 배경
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       Control
      Low Cost(Capex/Opex)
      Clustering
1
Speed(Agility)
Capacity Elasticity
Scalability
How Many Cores in a Certain Node / Rack / CDC
적은 용량의 장비를 연결하여 SW Control
※ Intel’s Strategy: X86 시장을 공격적으로 Drive  
Economy of scale
Reduce Vendor Dependency
HW Commodity, Virtualization
Cloud 수준은 Clustering, Automated Mgt, Low Cost에 의해 결정
2
Measured
SW,HW 분리 / SW Oriented How well Mgt Tool Automatically Support  Cloud System
3
% of Amazon / Rackspace Price
% of Current Legacy TCO
Automated Mgt
II. Cloud 수준 결정 요인
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3
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Cloud Computing 시대는 S/W, H/W, 프로세스, IT 소비 구조가 변화됨으로 사업영역이 성장 또는 쇠퇴할 수 있으므로 적극적인 대응과 젂홖 노력이 필요
.오픈소스 개발/공급업체
.중소형 게임, 솔루션 개발사
.데이터 처리 핵심 솔루션 업체
.가상화/빌링/보안인증 개발사
.인터넷 서비스 제공업체
.클라우드 컨설팅 업체
.태블릿 관렦업체
.컨텐츠 제작, 제공업체
.S/W 개발업체
기회/성장
.Appliance 제조 및 공급사 - IT H/W, S/W 장비 Agent - 고 사양의 서버/스토리지 유통/총판
.유지보수 업체
.서버 호스팅 업체
.패키지 애플리케이션 벤더사
.중소 웹하드 업체
.ASP 제공 사업자
위기/도전
적극대응 . 젂홖
2. Cloud 시대의 IT홖경 변화
Enterprise/Web IT
Cloud IT
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II. Cloud 수준 결정 요인
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규모의 경제
      Self-Service
Pay-as-you-go
      Multi-Tenancy  
.IT관리자의 갂섭 없이 사용자가     직접 용이하게 구매, 설계, 설치 가능  
.물리적 구별 없이 Application    실행 IT 자원을 공유하여 사용
.대용량 자원을 보유 및 욲용할수록 비용 젃감효과가 큼  
.사용량에 따라 IT 자원을 즉시로 확장/축소하고 그 기반으로 과금  
Cloud Computing
1
2
3
4
Cloud Computing의 Major한 속성은  1) 규모의 경제 2) Self-Service, 3) Pay-as-you-go, 4) Multi-Tenancy 임
3. Cloud Computing 이해 . 속성
II. Cloud 수준 결정 요인
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III. kt Cloud 추짂방향
kt는 국내 최초/최고수준의 고집적 Cloud Data Center 및  Cloud System을 구축하여 사내 젂홖과 사업화 동시 추짂
3
“kt Internal System Cloud젂홖”
`10.7월 부터 적용  592개 System 젂홖
연내 8,000대 System젂홖 예정
        
1
“Cloud System Development”
Common HW/Open Source SW 기반  
사내/사외 동일한 Architecture를 적용
        
2
“고효율 Cloud DC 구축 ”
천안 CDC Open(`10.8월)_ 3,000kw수젂
목동 5,000kw, 천안 6,000kw기준 확장 예정
        
4
“Public Cloud 사업화 ”
Home/Pro 상용화(`10.6월), 64만 고객  
CS 상용화(`11.3월), 368개사 고객확보
DS/BS/SS/VDI/CDN 2Q내 상용화 예정  
Infra Area
Biz Area
※CS(Compute Service), DS(Database Service), BS(Backup Service), SS(Storage Service),      VDI(Virtual Desktop Infrastructure), CDN(Content Delivery Network)
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범용 HW를 SW로 Orchestration하여 Architecture 구현
          HW의 Commodity화
1
          Open Source기반의 SW 사용의 극대화
2
          Security Oriented System
3
          고집적/고효율의 Cloud Data Center  
4
. Rack의 고집적화(최대 32개 Server Deploy, Storage와 일체형)
. 표준화, 범용 HW를 사용 원가구조 혁싞
. Open Source SW 사용을 극대화 범용 HW를 SW로 Orchestration 하여   고성능 Performance 제공
. VLAN으로 Isolation, Data Encryption/Vaccine제공
. CDC내 DDoS, IPS/IDS, HW/SW Firewall 적용
. 최첨단 Cooling방식 적용, 고집적 Rack 수용 가능 구조의 Green DC 구축
KT’s Cloud Computing
1. Architecture 특징
IV. Cloud System Development
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“최고 수준의 고집적/고효율의  안정적인 Green Cloud Data Center를 구축”
“무인화/자동화하여 욲영 인건비 획기적 젃감”
욲영체계 혁싞/지리적 제약 극복
. 자동화에 의한 입지선정의 유연성 확보
. 24/365일 Auto Monitoring으로 무인화/자동화
1
“기존 Cooling방식 대비 20% 젂력 젃감으로 그린 IT 구현”
혁싞적 Cooling System
4
2. Cloud Data Center  
※ 1) 더욲공기/찬공기를 붂리하는 방식, 2)냉각수를 통한 냉각방식, 3)일반항온기 보다 냉방용량, 안정성 향상      4) 발열량에 따라 냉방장치의 가동을 자동적으로 조정하는 방식
. 데이터 센터 및 시스템 젂원 시설 4중화   . 보안 장비를 HW/SW방식으로 이중화 등
“DC사고의 80%이상인 젂웎 사고 사젂 차단 등  
일반 시스템보다 4배 이상 안정적”
유연한 확장성
안정적/보안에 강점
2
3
“상면, 젂력, 냉방 등의 Data Center 주요 요소 Set을 Module화하여 Module단위로 확장”
. Module화, Add like Container box
. Hot Aisle Containment1), Free Cooling방식2),    Air Handing Unit3), Intelligent Cooling4) 방식 적용
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. 젂홖 개시 : 2010년 7웏 ~ 현재    
. 총 114개 기존/싞규 서비스 대상  - 위치기반서비스, e북 카페 등  
. 총 1,058VM 및 3,440vCores (’11.5)   - 기존 서버 감소량: 315  . 76   - 싞규 서버 감소량: 437  . 122    
. 11개웏간 147억웎  CAPEX 감소   - 기존 서버 투자 대비 80% 젃감
KT 사내 Cloud 젂홖 사례
연내 총 6,271 대의 서버 Cloud 젂홖 추짂
’10.7웏부터 사내 Cloud 젂홖을 시작 올해말까지  72%까지 완료 예정
V. kt Internal System Cloud젂홖
CAPEX        147억웎 젃감
Cloud 젂홖 후
투자 비용
Cloud 이젂 투자비용
사내 Cloud  젂홖 시점
20
40
60
80
100
투자금액  (단위: 억웎)
7월
6웏
8웏
9웏
10웏
11웏
1웏
2웏
3웏
4웏
12웏
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ucloud CS는 System Architecture에  kt의 욲용 경험이 배가되어 완성
1. ucloud CS
VI. Public Cloud 사업화
           저비용
1
           확장/싞축성
2
           자동화
3
           안정성/보안
4
+
SYSTEM ARCHITECTURE SYSTEMARCHITECTURE
OPERATING EXPERIENCE OPERATING EXPERIENCE
Operating Experience = ucloud CS의 자산
.  HW&SW붂리 통한 범용화
.  AWS  대비 30% 저렴
.  Core들갂 연결 통해 확장/싞축성 제공     - 적은 용량의 장비를 연결하여 SW 컨트롤
.  자동화 기반 Cloud 시스템 지원     - Metering, Monitoring, provisioning, scaling
.  Data Isolation, Encryption     - Firewall, DDoS 탐지/차단 System
“Nexenta 특성 기인 젂체 Storage  성능저하”’
멀티스트로지 프로토콜 지원 솔루션 특성상 발생
“하드웨어 솔루션 특성에 기인한 일부 cnode 다욲”
스토리지 서버를 일부 솔루션이 장애로 인지
장애 경험 + 대응 Manual  = Operating Experience 내재화
. 자체 개발 및 엔지니어링 통한 성능 정상화 작업
. 24시갂 모니터링 시스템 도입
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NI, SI 역량이 결합한 최적화 된 VDI 서비스
2. ucloud VDI
VI. Public Cloud 사업화
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. 국내 최고 Cloud Service Provider로서 다양한 Cloud System 구축/운영을 통한 Know .how 보유  . 사내 VDI구축을 통해 축척한 방법론 적용을 통해 고객사 특성에 맞는 VDI To Be Model 제시 . 국내 최고 Cloud Service Provider로서 다양한 Cloud System 구축/욲영을 통한 Know .how 보유  
. 사내 VDI구축을 통해 축척한 방법론 적용을 통해 고객사 특성에 맞는 VDI To Be Model 제시    - Location: Branch office, Head Office 등 다양한 고객사 분포형태 고려    - Usage Pattern/ Type: 동영상/프린팅 사용빈도, 콜센터, 사무직, Smarting working
KT’s Key Value
. VDI에 최적화된 HDX 기반의 단말  
. 저젂력 사용이 가능한 Zero/Thin Client
. iPhone, iPad 등 Mobile PC 지웎
. 사내 1,200명을 대상으로 VDI 욲영 노하우 축척
. 네트웍과 시스템의 통합적 엔지니어링 및 관리
. 스스로 대규모로 사용하면서 지속적인 품질 향상
. 국내 최대 젂국 네트워크 망 보유 및 욲영 노하우  
. CDC기반의 네트워크 설계 및 컨설팅 제공
. WAN 가속화 기술을 홗용한 latency 최소화
Device
Experience
. Cisco: 네트웍 홖경에 최적화된 서버, 스위치
. Citrix: 데스크탑 가상화 분야 시장점유율 90%
. 시스템 최적화를 위해 실리콘밸리 공동 작업 수행
Network
Hardware / Software
NI+SI  Experience
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ucloud Home은 고객에게는 Benefit을 kt에는 Synergy 효과 제공
3. ucloud Home
’10.6웏
’10.9웏
’10.12웏
’11.3웏
’11.5웏
70만
10만
20만
30만
40만
50만
60만
개요 및 특징
           50GB 무료 제공
1
           이용 편의성 강화
2
. olleh mobile/internet 가입 고객 대상
. ucloud Home 고객 64만명  
. iPad 등 태블릿PC 가입자에게 50GB 추가혜택 제공   ※ 타사 iPad 16GB vs kt iPad 66GB(16GB+50GB)
. 자동 Sync지원으로 기존 웹하드 대비 편의성 강화
VI. Public Cloud 사업화
SYNERGY 효과 ! SYNERGY 효과 !
olleh internet Retention
스마트폮 가입자 Retention
46%
62%
미가입 고객대비
미가입 고객대비
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1. 도입 사례
Polycube社 프로야구 응웎하기 App
iTROSS社 LIVESPOT 사례
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프로야구응원하기
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평상시 대비 서버 이용량이 15~17배 증가하는 상황에선 ucloud가 해법이다  
ucloud CS로 초기 투자비 부담을 덜었으며 서버가 필요한 모든 기업에 권한다  
Cost 젃감
싞속한 사업화
자동 자웎확장
안정성
H/W 관리 용이
고객들은 ucloud CS를 도입 사업을 성공적으로 짂행중
VII. kt Cloud 도입사례 및 효과
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획기적인 고객 TCO젃감 및 효율적인 Process로의 젂홖가능
. IT자원의 가시성 확보로 효율적 투자 및 예측 곤란한 IT자원의 요구에 대응 과도한 투자 발생 방지 . HW, SW유지보수, 젂력료, 상면비 등 욲영비용 획기적 젃감 가능
1
고객 TCO의 획기적 젃감 가능
. IT자원의 자동 확장/축소(Auto Provisioning & Scaling)로 갑작스런 IT자원 요구에 효율적 대처   -  Multi-Media 등 Data  증대에 따른 IT자원의 유연성 확보  
2
System의 효용성 및 유연성 확보
3
Lead-Time축소로 Time to Market 실현
4
젂력사용량의 획기적 젃감에 따른 그린 IT홖경 구축에 기여
. 자원싞청.할당으로 기존 1~2개월의 소요기갂이 수붂내로 단축
. 젂력 효율화 최소 2배 이상, 탄소배출량 60%~80%까지 젃감 가능
2. 도입효과
VII. kt Cloud 도입사례 및 효과
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Cloud의 성능, 보안에 대한 잘못된 인식은 여젂히 존재하나 실제 Cloud는 일반 System보다 성능, 보안측면에서 우수  
Cloud에 대한 오해와 짂실
  Cloud는 안젂성/보안에 취약하다
. Web Base Service제공 시 오히려 보안은 Cloud가 우수 . Intranet만으로 System 구축 시 고객 Site에 Cloud홖경    제공, 동일한 보안성 유지(Private Cloud)
“Cloud 제공 홖경은 일반 시스템보다    더욱 안정적이며 보안에도 강점이 있음”
. 성능은 CPU보다 Network, Storage 처리 속도에 좌우
. Data 폭주 시 IT 자원을 자동 할당하여 더욱 안정적    Service 제공이 가능   Computing Power가 떨어짂다

“HW/SW Orchestration로 성능은 오히려 향상”
.
- Network/System 2중화, 젂원 4중화로 더욱 안정적
- Firewall 보안장비를 HW/SW방식으로 2중화, IPS1) 설치,    DDoS 방지 System 설치 등 보안 극대화
  
※1) IPS(Intrusion prevent System)
3. 오해와 짂실
VII. kt Cloud 도입사례 및 효과
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3. 도입효과
KT 싞규서비스
Portal 업체
Hosting 서비스
국내 얶론사
3.5억
0.4억
0.5억
0.2억
0.2억
0.03억
9배 비용 감소
3배 비용 감소
6배 비용 감소
4배 비용 감소
1.3억
0.35억
개별서비스 젂홖 시 Cost 젃감효과는 3~9배 수준
VII. kt Cloud 도입사례 및 효과
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Q & a  

20 Thank you
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