클라우드 엔지니어 로드맵
가장 유사한 직종은 데브옵스
전통적인 TA, 서버 엔지니어 정도로 바라볼 수도 있다.
먼저 생각해 보아야 할 것. 클라우드는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 회사로 나뉨.
가장 유명한 퍼블릭 클라우드 회사: AWS, AZURE, GCP
프라이빗 클라우드: 가상화 솔루션(VMware) -> IDC -> 클라우드화
프라이빗 클라우드는 보다 전문화된 네트워크, 운영체제, 가상화의 이해를 높여 이런 서비스를 제공하는 것.
AWS의 구성을 만드는 입장과 활용해서 적용하는 입장으로 나뉘어진다.
퍼블릭 클라우드는 개발을 하다보면 익숙해질 수 있다.
프라이빗 클라우드 분야는 굉장히 난이도가 높다. 전문성이 필수.
클라우드 엔지니어라 함은 둘 다 하기보다는 한 쪽에만 집중할 가능성이 높다.
어떤 회사는 퍼블릭 클라우드 위에서 서비스를 구축하고 운영하는 수준일수도 있고
프라이빗 클라우드는 금융권 등 내부에서 활용하는 분야도 있다.
서버 관련 직무와의 비교
일반적으로 AA, TA(Technical Architect)와 가장 유사한 포지션이다.
개발자는 주로 FE, BE로 나뉜다.
서버는 BE에 보다 가까운 직군이고,
관련된 직군으로 DBA(Database Administrator), DA(Data Analyst)도 있다.
과거 AA(Application Architect)는 현재 DevOps가 많이 맡는다.
백엔드 개발자는 어플리케이션을 만드는 직군이고,
운영, 인프라적인 담당은 위 포지션의 엔지니어가 맡는다.
클라우드 엔지니어는 그 중에서드 클라우드 환경에 특화된 엔지니어를 말한다.
개발 언어
회사, 프로젝트에서 사용하는 언어를 아는 게 좋다.
예를 들어 프로젝트에서 Java로 앱을 만들고
node.js, Spring boot로 서버를 만들고 있다하면,
Java, JS, 서버 구성에 대해 이해하는 게 베스트이다.
근데 개발 언어에 너무 집중하면 인프라 공부를 놓칠 수 있다.
JS를 많이 알아야 한다기보다는
리눅스 안에서 동작하는 Shell Script를 더 아는 것이 유리할 수 있다.
따라서 언어의 비중을 크게 가져갈 필요는 없다.
하지만 서버를 구축하는 과정에서의 기초는 알아야 한다.
CSP, 어디에 더 비중을 둬야 하나
퍼블릭 클라우드에 대한 이해는 기본이다.
AWS 하나만 깊게 vs Azure, GCP 까지 두루두루
둘 다 틀린 방법은 아니다. 회사마다 사용하는 클라우드가 천차만별이라. 결국 확률 게임이다.
어떤 회사에 취직할 지에 대해 조사하고 전략적으로 준비해라.
클라우드에 대한 이해의 공통점을 익혀라
- 가상화 기술, 클라우드의 특성
- AWS의 EC2 기능(VM 기술)을 AZURE, GCP에서 어떻게 활용하는지
- 컨테이너는 각 서비스에서 어떻게 사용되고 있는지
- 이름은 달라고 개념은 같다는 걸 이해한다.
클라우드가 지양하는 가상화 기술, 가상 머신 단위인지 컨테이너 단위인지, 함수 단위 서버리스인지 등...
CSP: Cloud Service Provider 에서는 같은 기술을 어떻게 다르게 서비스화를 했는지 살펴보라.
가상화, 컨테이너 등의 기술을 익혀야 하고, AWS를 사용해보는 것이 좋다.
자격증
1순위 AWS, Azure, Gcp 기초
리눅스 마스터
공부할 지 막막할 때는 자격증 공부도 추천.
CS 기초 공부
가상화를 공부하는 건 막막할 수 있기 때문에
네트워크, 운영체제 특히 리눅스, 컴퓨터 구조와 같은 공부하는 것도 좋다.
네트워크 중 프로토콜 개념 HTTP, SSL, SSH 등도 중요하기 때문
일하면서 가장 많이 접하는 분야는 서버를 어떻게 연결하고 다룰지를 논하기에 클라우드에서 도커, 컨테이너 기술, 쿠버네티스를 빼놓을 수 없다.
yaml, helm 같은 코드 베이스의 인프라, IaC(Infrastrucre As Code)에 대한 공부가 필요하다.
클라우드 엔지니어가 젠킨스에 대한 설정, 구성, 설치 등 DevOps 엔지니어의 역할을 할 수도 있다.
모니터링 툴
서버 = 구축 / 운영
CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 트래픽을 모니터링 하며
정상적인지, 문제가 있는지 모니터링하는 툴이 있다.
인프라관점, 어플리케이션 관점에서 모니터링이 가능하다.
로그, status 관리 수집도 DA와도 겹치는 부분이 있다.
툴: DataDog, Jennifer
하지만 개발적으로 깊게 파기는 어렵다.
그래도 모니터링 툴도 염두해둬야 한다.
클라우드 네이티브 엔지니어에게 기대하는 역량
VM 띄워서 서버 DB랑 연결하고 3티어 구조의 설계도 가능하지만 컨테이너와 서버리스를 포함해 어떤 설계가 좋을지 결정해야 한다.
아키텍쳐도 MSA(Micro Service Architecture)를 어떤식으로 구현할 지에 대한 관점이 필요하다.
클라우드 엔지니어에게는 클라우드의 속성을 알고 어떤 식의 관리 서비스를 사용하는 것이 좋은지에 대한 판단을 기대한다.
RDS 쓰는게 좋은지, EC2에 MySQL 설치하는 게 좋은지 인프라 관점에서 어떤게 유리하고 불리한지, 관리가 용이한지를 결정해야 한다.
비용적인 측면도 알아야 한다.
예를 들면 EC2에서 MySQL을 설치하는게 더 좋다.
서버리스 같은 경우 함수 단위로 요금이 책정되는데, CPU 사용 시간을 기준으로 책정된다.
100만콜 이하는 무료와 같은 정책이 있어 좋은 판단을 기대한다.
기술도 알아야 하고 전략적인 아키텍쳐, 비용에 대한 기대치가 클라우드 엔지니어에게 필요한 역량이다.
참고자료
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