Day 3 - 임베디드와 기술 동향

임베디드 시스템

• 범용 PC와 달리 하는 일이 정해져 있다. 그래서 필요한 기능만 담아 작게 만든다.
• 리눅스가 임베디드에 많이 쓰이는 이유는 분명하다.

• RTOS(Real-Time Operating System)는 정해진 시간 안에 반드시 응답해야 하는 시스템용 운영체제다. 자동차 제동장치처럼 늦으면 안 되는 곳에 쓴다.

임베디드 리눅스는 무엇으로 이루어지나

2주차의 부팅 순서(부트로더 → 커널 → 루트 파일 시스템)가 크기만 줄어 그대로 들어 있다.

• "소스 공개"가 임베디드에 중요한 이유가 여기서 드러난다. 커널을 직접 줄여 다시 빌드해야 작은 기기에 들어가는데, 소스가 없으면 불가능하다.
• 임베디드 기기는 자기 안에서 프로그램을 빌드하기엔 너무 약하다. 그래서 개발용 PC(x86)에서 대상 기기(ARM)용 실행 파일을 만드는 크로스 컴파일을 한다.

   개발 PC (호스트, x86)                    임베디드 보드 (타깃, ARM)
   ┌─────────────────────┐   옮겨 싣는다    ┌──────────────────────┐
   │ 크로스 컴파일러로      │ ───────────►  │ ARM용 실행 파일을 실행 │
   │ ARM용 실행 파일 생성   │               │ (여기서는 빌드하지 않는다)│
   └─────────────────────┘                └──────────────────────┘

실시간의 두 등급

• 실시간은 "빠르다"가 아니라 "늦지 않는다는 보장" 이다. 평균은 느려도 기한을 어기지 않으면 실시간이다.
• 리눅스는 본래 범용 운영체제라 처리량을 우선한다. 엄격한 실시간이 필요한 곳에는 VxWorks·QNX 같은 전용 RTOS를 쓰거나 리눅스에 실시간 패치를 적용한다. VxWorks와 QNX는 리눅스 커널 기반이 아니다.

리눅스 커널 기반 운영체제

⚠️ iOS와 macOS는 리눅스 커널이 아니다. 애플의 Darwin(BSD 계열) 커널을 쓴다. 윈도도 당연히 아니다. "리눅스 커널 기반 운영체제가 아닌 것"이라는 문제에 이 이름들이 오답으로 나온다.

• 안드로이드는 리눅스 커널 위에 자체 프레임워크를 얹은 것이다. 커널은 공유하지만 GNU 도구 모음은 쓰지 않는다.

   ┌──────────────────────────────────────┐
   │ 앱                 전화 · 카메라 · 내려받은 앱   │
   ├──────────────────────────────────────┤
   │ 애플리케이션 프레임워크   앱이 부르는 자바 API       │
   ├──────────────────────────────────────┤
   │ 네이티브 라이브러리 · 안드로이드 런타임(ART)        │  ← 구글이 만든 층
   ├──────────────────────────────────────┤
   │ 리눅스 커널         드라이버 · 메모리 · 프로세스    │  ← 리눅스와 공유하는 층
   └──────────────────────────────────────┘

• 안드로이드는 구글이 2005년 인수한 회사의 운영체제이고, 제조사·통신사 연합인 OHA(Open Handset Alliance)와 함께 공개했다.
• 1주차에서 "안드로이드는 리눅스 배포판이 아니다"라고 한 근거가 위 표다. 커널 한 층만 같고 나머지가 다르다.

보기에 섞여 나오는 이름을 두 칸으로 갈라 둔다.

• 왼쪽 칸은 만든 회사가 제각각이라는 점이 중요하다. 리눅스 커널이 GPL로 공개되어 있어 누구든 가져다 자기 운영체제의 바닥으로 쓸 수 있다.
• Tizen과 webOS는 스마트폰보다 TV·가전에서 살아남았다. "스마트TV의 운영체제"라는 지문이면 이 둘이다.

클라우드 컴퓨팅

   IaaS  ─── 하드웨어만 빌린다.  OS부터 내가 설치
   PaaS  ─── 실행 환경까지 준다.  앱만 올리면 된다
   SaaS  ─── 완성품을 쓴다.      설치할 것이 없다

• 가운데 글자로 구분한다 — I는 Infrastructure, P는 Platform, S는 Software.
• 아래로 내려갈수록 내가 관리할 것이 줄어든다.

"누가 관리하나"를 층별로 펼치면 세 모델의 경계가 보인다.

• IaaS와 PaaS의 경계는 운영체제다. "운영체제부터 사용자가 설치한다"면 IaaS, "앱만 올리면 된다"면 PaaS다.
• PaaS와 SaaS의 경계는 애플리케이션이다. 내가 만든 프로그램을 올리면 PaaS, 남이 만든 완성품을 쓰기만 하면 SaaS다.
• 보기에 DaaS(Desktop as a Service — 데스크톱 화면을 빌려 쓰는 서비스) 같은 낯선 이름이 섞이기도 한다. 기본 세 모델이 아니라는 것만 알면 걸러 낼 수 있다.
• 클라우드는 어제 배운 가상화 위에 세운 서비스다. 물리 서버 한 대를 가상 머신 여럿으로 쪼개 여러 고객에게 빌려준다. 그래서 IaaS의 맨 아래 칸에 "가상화"가 들어간다.

• OpenStack은 프라이빗 클라우드를 구축하는 대표적인 오픈소스 플랫폼이다.
• OpenStack은 NASA와 랙스페이스(Rackspace) 가 2010년에 시작했다. 서비스 모델로는 IaaS 를 만드는 도구이고, 리눅스 서버 위에 설치한다.
• 같은 부류의 오픈소스로 CloudStack, Eucalyptus 가 있다. 셋 다 "클라우드를 빌려 쓰는 서비스"가 아니라 "클라우드를 직접 만드는 소프트웨어"다.

빅데이터

• 빅데이터의 특징을 3V — Volume(양) · Velocity(속도) · Variety(다양성) 로 설명한다.
• 하둡과 스파크 모두 리눅스 위에서 동작한다.

하둡은 저장(HDFS) 과 처리(MapReduce) 두 부분으로 읽는다.

   HDFS — 큰 파일을 블록으로 잘라 여러 서버에 복제해 둔다
 
     네임노드 (어느 블록이 어디 있는지 기억 — 목록만 가진다)
        │
     ┌──┴─────────┬────────────┐
   데이터노드1    데이터노드2    데이터노드3     ← 실제 데이터를 저장
    블록 A        블록 A        블록 A         같은 블록을 기본 3벌

MapReduce는 "단어 세기"로 따라가 보면 이름의 뜻이 풀린다.

   입력        서버1: linux unix linux        서버2: unix linux
 
   Map        (linux,1) (unix,1) (linux,1)   (unix,1) (linux,1)     ← 각자 쪼개어 표시
   모으기      linux → 1,1,1                  unix → 1,1             ← 같은 단어끼리
   Reduce     linux 3                        unix 2                 ← 합친다

• Map은 흩어서 각자 처리, Reduce는 모아서 합산이다. 데이터가 있는 서버에서 바로 계산하므로 큰 데이터를 한곳으로 옮길 필요가 없다.
• 하둡은 아파치 재단의 오픈소스이고 자바로 작성되었다. 값싼 서버 여러 대를 묶는다는 점에서 첫날의 클러스터와 뿌리가 같다.
• 하둡과 고계산용 클러스터는 둘 다 "나눠서 처리"하지만 대상이 다르다. 고계산용은 큰 계산, 하둡은 큰 데이터다.

• 기본은 3V(양·속도·다양성)다. 보기에 Virtual·Visual 같은 그럴듯한 V가 섞여 나온다.

리눅스가 쓰이는 분야

• 슈퍼컴퓨터 분야에서 리눅스의 점유율이 압도적이라는 사실이 출제 범위에 든다. 소스를 고쳐 하드웨어에 맞출 수 있기 때문이다.
• 세계 슈퍼컴퓨터 순위표인 TOP500 은 2017년 11월 이후 500대 전부가 리눅스다.
• 분야마다 리눅스가 선택된 이유는 결국 두 가지로 모인다 — 비용이 들지 않는다, 소스를 고쳐 맞출 수 있다. 임베디드는 줄이려고, 슈퍼컴퓨터는 하드웨어에 맞추려고, 클라우드는 수많은 인스턴스의 라이선스 비용을 없애려고 고른다.

최근 기술 용어

• IoT는 가전·센서·자동차 같은 사물이 인터넷에 연결되어 서로 데이터를 주고받는 것이다. 그 사물 안에 든 것이 오늘 처음에 배운 임베디드 시스템이다.
• 5G의 특징은 셋으로 요약한다 — 초고속 · 초저지연 · 초연결. 표준을 만드는 곳은 9주차에 나온 그대로 3GPP 다.
• 엣지 컴퓨팅은 클라우드의 반대편이다. 모든 데이터를 먼 데이터센터로 보내면 느리므로 기기 가까이에서 먼저 처리한다.

• 쿠버네티스는 구글이 시작한 오픈소스다. 어제의 Docker가 컨테이너 하나를 띄우는 도구라면 쿠버네티스는 수많은 컨테이너를 여러 서버에 배치하고 죽으면 다시 띄우는 도구다.

지문으로 가려내기

자주 틀리는 지점

1. iOS도 리눅스 커널 기반이다 → 아니다. 애플의 Darwin 이다. 유닉스 계열이라는 점이 닮았을 뿐이다.
2. 안드로이드는 리눅스 배포판이다 → 커널만 공유한다. GNU 도구를 쓰지 않는다.
3. Tizen·webOS는 독자 커널이다 → 둘 다 리눅스 커널 기반이다.
4. 임베디드 시스템은 클러스터의 한 종류다 → 전혀 다른 개념이다. 첫날 문제의 오답 보기였다.
5. RTOS는 처리 속도가 가장 빠른 운영체제다 → 빠름이 아니라 기한 보장이다.
6. PaaS는 운영체제부터 직접 설치한다 → 그건 IaaS 다. PaaS는 실행 환경까지 받는다.
7. SaaS가 인프라를 빌려주는 모델이다 → 순서가 반대다. I가 인프라, S가 소프트웨어다.
8. OpenStack은 빅데이터 기술이다 → 클라우드 구축 플랫폼이다. 빅데이터는 하둡.
9. HDFS가 데이터를 처리한다 → HDFS는 저장, 처리는 MapReduce 다.
10. 쿠버네티스가 컨테이너를 만드는 도구다 → 만드는 쪽은 Docker, 쿠버네티스는 관리(오케스트레이션) 다.

줄임말 풀어 읽기

내일부터는 지금까지 배운 전부를 모아 종합 문제를 푼다.

📖 용어

• 임베디드 시스템 : 특정 기능을 위해 기기 안에 내장된 컴퓨터 시스템.
• RTOS : 정해진 시간 안에 반드시 응답해야 하는 실시간 운영체제.
• 안드로이드 : 리눅스 커널을 기반으로 구글이 만든 모바일 운영체제.
• IaaS / PaaS / SaaS : 인프라 / 플랫폼 / 소프트웨어를 제공하는 클라우드 서비스 모델.
• OpenStack : 프라이빗 클라우드를 구축하는 오픈소스 플랫폼.
• 하둡(Hadoop) : 대용량 데이터를 여러 서버에 나눠 저장하고 처리하는 빅데이터 기술.
• HDFS : 하둡의 분산 파일 시스템.
• MapReduce : 데이터를 여러 서버에서 나눠 처리한 뒤(Map) 결과를 모아 합치는(Reduce) 처리 방식.
• 크로스 컴파일 : 개발용 PC에서 다른 CPU 구조의 기기용 실행 파일을 만드는 일.
• 쿠버네티스 : 컨테이너를 자동으로 배치하고 관리하는 오케스트레이션 도구.