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Amazon & AWS의 MSA와 DevOps, 그리고 지속적 혁신

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AWS 코리아 정우진

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Amazon & AWS의 MSA와 DevOps, 그리고 지속적 혁신

  1. 1. Amazon & AWS의 Microservices와 DevOps 그리고 지속적 혁신에 대하여 정우진 이사 2017. 09
  2. 2. 최근 아마존닷컴 혁신 현황 (2017 H1) 음성인식 가상 비서 2014년 런칭이후 지속적 혁신 현재 1만개 이상의 서비스 연계됨 이미지 인식 코디 서비스 머신러닝 기반 개인에게 맞는 코디 의류 추천 서비스 음성인식+디스플레이 이미지/텍스트/비디오 고도화된 음성인식 서비스 제공 온라인 현금 충전 서비스 (오프라인매장 사용 가능) Meal Kit (즉석 식사) 간편하게 요리, 한 끼 식사 분량 손질 된 식재료 배송 Stickers 가상환경 기반 제품 배치/매칭 서비스(모바일 카메라 이미지 앱을 통해) Dash의 Wand 버전 음성/이미지 인식으로 주문 및 배송 서비스 지속적 혁신/진화 다양한 서비스로 확대 고객 중심 및 편의 혁신 최신 AI 등 기술 적용 계속해서 기존 서비스개선/신규 서비스 런칭 MSA/DevOps 효과 Cash, Stickers 등 커머스를 중심으로 다양한 부문으로 AWS 디지털 혁신 가속화 고객의 요구/ 고객의 입장에서 새로운 혁신 발굴 외부 혁신 기술 적극 수용 AWS를 통한 시간/비용절감 Package x-ray 주문한 상품을 포장상태에서 내부의 상품을 확인해 주는 서비스
  3. 3. X-Ray Platform은 X-Ray 데이터 게시 및 연계를 위한 서비스 집합체 Amazon Dash의 지속적 진화 어디서 필요한 제품을 원클릭으로 바로 주문/배송 First Open 2nd Improvement Do it Yourself 고객의 비즈니스에 Dash형 IoT 직접 구현 바코드 인식 + 음성 인식을 통한 NUI로 확대 3rd innovation!
  4. 4. ALEXA AND THE VOICE REVOLUTION Uber를 부르는 것부터 요리 팁에 이르기까지 Amazon의 Alexa는 앱과 상호 작용하는 방법을 변화시키고 있습니다. “Alexa, ask My Chef what’s expiring.” “Alexa, ask Uber to request a ride.” “Alexa, ask Fitbit how I slept last night. “Alexa, what’s in the news?” “Alexa, ask the bartender, what's in a Tom Collins?” “Alexa, tell Tide I have a juice stain.”
  5. 5. THE ALEXA ECOSYSTEM Create Great Content: ASK is how you connect to your consumer A L E X A V O I C E S E R V I C E Unparalleled Distribution: AVS allow your content to be everywhere Automated Speech Recognition (ASR) & Natural Language Understanding (NLU) A L E X A S K I L L S K I T Alexa에 Skill을 추가하는 간단한 셀프 서비스 API 도구, 문서 및 코드 샘플 모음. 클라우드를 통한 조명 제어 등 Alexa를 학습하고, 스마트 홈 기술 API를 Alexa 기술 장비에 새로 추가 사용 가능 음성인식을 갖춘 마이크와 스피커 디바이스가 있다면 ASK를 활용하여 Alexa를 연계하여 서비스 제공 Supported by two powerful offerings
  6. 6. AI 스피커 ‘아마존 에코’, 미국 시장 점유율 70% 확보  AI스피커활성이용자수올해3억5600만명 –작년대비2배증가  AI스피커미국시장점유율  알렉사기반스킬1만개돌파–반년사이6천개증가 아마존'에코' 70% 구글'구글홈' 24% 기타 6% 0 2000 4000 6000 8000 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월 1월 [알렉사 스킬 개수] [알렉사 스킬 카테고리별 분포] - 아마존 ‘에코(Echo)’ – 70.6% - 구글 ‘구글 홈(Google Home)’ – 23.8% - 기타 – 5.6%
  7. 7. The world’s most advanced shopping technology Amazon Go는 체크 아웃(결재)이 필요 없는 새로운 종류의 상점. 세계에서 가장 진보 된 쇼핑 기술을 개발. 줄을 서서 기다릴 필요가 없는 Just Walk Out 쇼핑 경험 단순히 Amazon Go 앱을 사용하여 상점에 입장, 원하는 제품을 가져 와서 바로 줄설 필요가 없고 결재 없이 바로 나가는Go. 컴퓨터 비전, 센서 퓨전 및 딥러닝과 같은 자율 주행 차량에 사용되는 것과 동일한 유형의 기술 Just Walk Out Technology는 선반에서 제품을 가져 오거나 선반으로 반품 할 때 이를 자동으로 감지하고 가상 카트에서 제품을 추적. 쇼핑을 마친 후에는 잠시 후 고객의 Amazon 계정에 청구서 전송. 시작하려면 무엇이 필요합니까? Amazon 계정, 지원되는 스마트 폰 및 무료 Amazon Go 앱만 있으면 됨
  8. 8. Learn From Amazon, Execute at AWS 아마존을 통해 혁신을 배우고, 아마존웹서비스에서 혁신을 실행 Digital Business Digital Innovation Digital Transformation
  9. 9. 아마존의 디지털 트랜스 포메이션 데이터를 비즈니스 가치로 전환하고 데이터를 자산화하여 플랫폼 서비스로 만드는 것 1. 아키텍처 MicroServices 3. 메커니즘 DevOps&CI/CD 2. 방법론 Agile(Scrum)
  10. 10. disrupted “클라우드 컴퓨팅”을 활용한 비즈니스 모델의 혁신 파괴적 혁신 (Disruption) 을 통한 비즈니스 모델의 증가 Hospitality Insurance Devices TradingMedia
  11. 11. “디지털 트랜스포메이션“ 가속화 민첩성 Agility, Time to Market 유연성 flexibility 지속성 sustainability “ M any of our customer s ar e tr ansfor ming their w or lds as w ell.” W e r n e r Vo g e l s A m a z o n W e b S e r v i c e s , C TO
  12. 12. 인프라 관리에 드는 부담 감소 실험 및 혁신에 리소스 투자 가능 신규 비즈니스 구현에 집중 핵심 비즈니스에 역량 집중 On-Premises $ Millions Nearly $0 실패 = 막대한 비용 손실 잦은 실험적 시도 불가 혁신 시도에 대한 부담이 큰 환경 혁신을 촉진하는 환경 실패하더라도 적은 비용 / 시간만 손실 잦은 실험적 시도 Vs. Cloud 기획 및 계획에서 실험과 테스트로 비즈니스 가능성과 혁신적 비즈니스 실행력 제고
  13. 13. 개발 (6개월) 운영 (3년) 개발 (6개월) 프로젝트 1.0 프로젝트 2.0 운영이관 Idea Idea 시스템 구매 (renewal) 전통적 서비스/프로젝트 라이프 사이클 프로젝트 1.0 프로젝트 2.0 MicroService  CI/CD Idea 개발+운영 (3개월) 프로젝트 X.0 DevOps VS. 혁신 기업의 서비스/프로젝트 라이프 사이클 + + 개발+운영 (3개월) 개발+운영 (3개월) Idea Idea Idea 새로운 IT 프로젝트 및 운영/관리 체계
  14. 14. IT를 바라보는 시각의 전환 과거 현재  거액의 투자가 수반되는 프로젝트를 통해 IT 구축  관리 및 유지보수 위주, 최신 기술 도입을 위해 지속적으로 재투자 느리고 경직된 인프라 운영을 위해 거액 투자  신규 기능 및 최신 기술이 자동으로 Update  고품질의 Managed Service 경쟁우위로서의 민첩성 확보를 위한 확장성 있고, 유연한 핵심 자원
  15. 15. MicroServices
  16. 16. Microservices at Amazon.com 이 주문 웹페이지에서 마이크로서비스는 몇 개 일까요? 11개
  17. 17. Microservices at Amazon.com (Mobile App) 아마존 프라임 고객 차별화 최근 관심 상품에 대한 추천 모바일 화면에 최적화된 최소 상품 게시 이미지 검색 제품 브랜드 이미지 태그 관련 상품 리스트 음성인식 제어 Where’s my package? 내가 주문한 상품에 대한 상태 화면
  18. 18. Microservices의 유래 마이크로서비스는 Microservices는 새로운 용어지만, 개념은 10여년 전 부터 있어 왔던 개념이며, 기존 애플리케이션 현대적인 기술을 통합 가능하게 하거나 또는 이전과 완전 다른 새로운 어플리케이션으로 오직 HTML링크와 공유 데이터 베이스를 통해 결합하는 새로운 접근 방법으로 2008년 부터 본격화됨 When Who What CAP 2006년 JAOO 컨퍼런스 JAva Object Oriented 소프트웨어 개발 컨퍼런스, 최근 GOTO로 변경 Amazon 총괄CTO 워너 보겔스 Werner Vogels NoSQL의 기반이 되는 CAP이론과 자체 데이터베이스를 갖고 서비스를 개발하고 운영하는 작은 팀 – 마이크로서비스 아키텍처와 데브옵스 분산 시스템에서 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 허용(Partitions Tolerance) 이 세개 속성을 모두 가지는 것은 불가능 하다
  19. 19. Why Microservices for Amazon.com? 아마존에서 마이크로서비스가 필요했던 이유는 무엇보다 지속적이고 신속하게 개별 서비스를 혁신하고, 기존 서비스에서 새로운 기술 기반의 서비스를 개발 및 통합하기 위해서 새로운 아키텍처와 방식이 요구되었음 강력한 모듈화 의존성 최소화 독립적인 확장 대체성 쉬운 교체 가능성 레거시 애플리케이션 기존 어플리케이션 에서 추가 개발 기술의 자유로운 선택 기술 제약 없이 새로운 기술 도입 지속적인 운영환경 배포 서비스별 신속/지속 업데이트 지속 가능한 개발 마이크로서비스 적시 출시 시장 출시 기간 단축
  20. 20. Agile coding in enterprise IT: Code small and local http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/agile-coding-in-enterprise-it-code-small-and-local/
  21. 21. 마이크로서비스란? Micro-service anatomy Micro-service = Service-oriented architecture + “small” public API Micro-service Software Modules (application, libraries, etc) Data Store (eg, DynamoDB, RDS, Cache, S3) Public API addProductDetails(ProductId id, ProductDetails details) removeProductDetails(ProductId id) getProductDetails(ProductId id) : ProductDetails
  22. 22. 마이크로서비스는 라이브러리가 아닌 단지 서비스일 뿐 Product Details software library Product Details micro-service getProductDetails() • A new version of a micro-service is immediately noticed by its dependent micro-services • Micro-services relying on libraries will have to be rebuilt and re-deployed upon a new version of the library
  23. 23. 마이크로서비스 개발팀은 기존 보다 작은 단위로 구성 2-pizza Amazon Development Teams “Pick customer orders” Team 2-pizza team (typically 4-8 people) Micro-service Warehouse employee using micro-service via web interface
  24. 24. 마이크로서비스는 다른 퍼블릭 API 상호 의존하는 방식 Micro-service Micro-service public API public API
  25. 25. Web of Micro-services Store products in the warehouse Pick products for customers Report defects Track shipments Product Details
  26. 26. Microservices development lifecycle at Amazon AWS CodeDeployAmazon deployment
  27. 27. Legacy eCommerce Application Modernize 기존 어플리케이션은 한 통으로 구성되어 전체적으로만 배포(업데이트)할 수 있으며, 기능이 변경될 때마다 전체 어플리케이션이 다시 배포돼야 했다. 여기에 eCommerce는 백엔드에 회계나 물류 같은 다른 시스템도 함께 작동됨(의존) 제품 검색팀 고객 관리팀 주문 처리팀 배포테스트개발 단일 어플리케 이션 • 느린 지속적인 전달 개발/운영 배포 환경 • 각 개발팀간 병렬 작업의 복잡한 (상호 의존) • 테스트 동안 병목(오류 해결)너무 긴 업데이트 시간
  28. 28. Legacy eCommerce Application Modernize 새로운 기능을 신속히 개발하고 더불어 여러 기능을 동시에 작업하는 능력이 비즈니스의 성공에 있어 매우 중요함. 더 빠르게 많은 기능을 개발할 수 있는 마이크로서비스 환경으로 전환 제품 검색팀 고객 관리팀 주문 처리팀 • 새로운 기능의 신속하고 독립적인 개발 • 테스트 병목 해결 및 품질 향상, 지속적 업데이트 가능 배포테스트개발 배포테스트개발 배포테스트개발
  29. 29. Amazon은 오랜 시간동안 Microservices를 활용 및 고도화 아마존은 새로운 기능을 웹사이트에 빠르고 쉽게 구현하고, 2006년 클라우드 플랫폼을 제시하고 소프트웨어를 개발하는 방법과 아키텍처를 제공함. 또한 운영 전문가와 개발자로 구성된 팀을 갖는 데브옵스를 도입. 이러한 접근 방법은 클라우드 환경에서 서버들의 수동적인 구축으로는 실현할 수 없는 자동화된 방법으로 대규모 개발을 하는 것을 의미함. 마이크로서비스의 필수 요소 애플리케이션은 서로 다른 서비스로 분할 각 사이트는 웹사이트의 일부를 제공 (예, 검색을 위한 서비스, 추천을 위한 또 다른 서비스가 있음) 결국 개별 서비스는 UI에서 함께 제공 항상 하나의 팀이 하나의 서비스에 대한 책임을 갖음. 팀은 서비스의 운영뿐 아니라 새로운 서비스의 개발도 담당. (여러 개의 서비스를 담당할 수도 있음) 클라우드 플랫폼. 모든 서비스에 대한 공통 기반으로 작동. 이외에 다른 표준은 없고, 각 팀은 기술의 선택이 매우 자유로움.
  30. 30. DB DB Architectural Approaches Client-Server Multi-tier with web, application and database tiers Microservices Messaging-oriented middleware Client Server Mobile/Web Clients Web Tier Application Tier DB Mobile/Web Clients Service Service Service Publisher Subscriber Seeing a big shift towards… DB
  31. 31. How to Transform from Monolithic to Microservices?
  32. 32. How to Transform from Monolithic to Microservices? https://dzone.com/articles/scalable-cloud-computing-with-microservices
  33. 33. Application & Environment Modeling with Microservices & Containers http://docs.electric-cloud.com/eflow_doc/7_2/User/Mobile/Advanced/Content/EFlow_user/MicroservicesContainers.htm
  34. 34. Microservices 접근 전략 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 마이크로서비스 크게 시작하기 – 몇 개의 마이크로서비스에서 점차적으로 더 많은 마이크로서비스들이 비롯된다. 도메인(업무 영역) 기반으로 서비스 영역 구분 주문처리 주문 이벤트 주문 이벤트 결재 마이크로서비스 배송 마이크로서비스 이벤트 주도 아키텍처 마이크로서비스 사이의 호출/관계
  35. 35. Microservices 아키텍처 유형 단일 페이지 앱을 갖는 마이크로서비스 하나의 단일 페이지 앱을 공유하는 마이크로서비스의 밀접한 통합 프론트엔드 서버를 이용한 통합 단일 페이지앱 로직 REST 마이크로서비스 단일 페이지앱 로직 REST 마이크로서비스 링크 모듈 로직 마이크로서비스 모듈 로직 마이크로서비스 단일 페이지 앱 마이크로서비스의 사용자 인터페이스에 대한 강력한 통합이 필요한 경우 완전히 분리되며 독립적인 서비스간의 연계를 위한 구성 강력한 통합은 어려움 프론트엔드 서버 CSS, 자바스크립트 HTML 코드조각 로직 마이크로서비스 HTML 코드조각 로직 마이크로서비스 강력한 통합을 위한 대안 서로 독립적으로 생산환경에 적용 가능(예, 자바포틀릿)
  36. 36. Agile  Lean IT
  37. 37. 비즈니스 모델의 변화 권한 부여 유연성 / 적응력 LOCK IN 효율성 소유 저비용 클라우드 컴퓨팅이 촉발한 새로운 IT Paradigm에서 비롯된 비즈니스의 근원적 변화 다양한 형태의 소비 한계 비용 Zero 고객 프로세스 자원 비용
  38. 38. Lean Enterprise - 전통적 기업 경영 방식과의 차이 Source: http://www.stratfordmanagers.com/2014/08/product-innovation/ 비즈니스 플랜, 정교한 계획 수립 “경영진의 큰 그림” 개발, 직관 Waterfall (순차적 진행, 특정 단계 도달 시 변경 불가) 회계 예외적으로 발생하는 일 측정, 목표 소요시간 Traditional 비즈니스 모델, 실험적 시도 반복적 설계, 고객 피드백 Agile (빠른 개발, 반복적 변경) 도입, 비용 예상된 일, 발전을 위한 중추 가능한 빠르게, 방향성 Lean 전략 신제품 개발 IT 개발 성과 측정 실패 속도
  39. 39. Tools & Technology 개발/테스트 혁신을 위해 탄력성 및 온-디맨드 레버리지 수명주기 관리 및 운영을 자동화, 간소화 모든 것을 추적: 분석 및 인사이트 도출을 위한 지표, 데이터 적정 영역에는 상이한 비용 모델 적용 Lean Dev & Test Lean IT Operations (DevOps) Lean Analytics Lean Architectures
  40. 40. 1. Lean Dev & Test 빠른 프로토타이핑 및 혁신 실제 환경에서 실험 – 실제 운영환경을 완벽하게 재현 시간제로 악영향 없이 반복 수정 – 빠르고, 저렴하게 실패 + C + V
  41. 41. 2. Lean Operations “DevOps는 ITIL에 대한 프로세스 개선과 같은 것” CloudTrail Identity & Access Management Security Groups 보안, 컴플라이언스 확보 ITSM Framework 충족
  42. 42. 3. Lean Analytics “빅데이터 분석을 하지 않은 기업들은 귀머거리에 장님이며, 고속도로의 사슴처럼 웹에서 헤매게 될 것이다.” Geoffrey Moore, Author of “Crossing the Chasm” 고비용 & CAPEX 복잡 장시간 소요 온- 프레미스 저비용 & OPEX 간결과 및 자동화 명백한 시간절감 효과 vs AWS
  43. 43. 3. Lean Analytics Networking VPC Direct Connect ELB Route53 Storage S3 EBS Glacier Storage GatewayEC2 Compute WorkSpaces Elastic MapReduce Data Pipeline 호스티드 Hadoop framework AWS 서비스와 온- 프레미스 간 데이터 이동 Redshift 페타바이트 스케일의 데이터 웨어하우스 서비스 Kinesis 대규모 스케일 상에서 스트리밍 데이터 실시간 분석 전혀 관리가 필요 없는 빠르고 예측 가능한 성능을 보유 DynamoDB
  44. 44. 4. Lean Architectures 비용을 고려한 아키텍처규모의 경제다양한 요금제 62
  45. 45. Lean Finance business projects operations = 제품/서비스에 대한 실제 가치를 알 수 없음 프로젝트 자체에 대한 고민은 그만…
  46. 46. Lean Finance Humble, Molesky, O’Reilly, Lean Enterprise: How High Performance Organizations Innovate At Scale 연속적 배포 고객 서비스 데스크운영 관리 Cross- Functional Product Teams Cloud Competency Center Cloud = 제품/서비스 전체에 대한 가치 파악 가능 처음부터 끝까지 제품/서비스를 중심으로 생각!!!
  47. 47. Lean Governance, Risk & Compliance (GRC) • 최근 조직들이 직면하는 가장 큰 리스크는? You build the wrong thing (불필요한 곳에 자원 투입) Humble, Molesky, O’Reilly, Lean Enterprise: How High Performance Organizations Innovate At Scale Lean Enterprise LoopEnterprise Loop 현 관리체계의 허점은? 의미 없는 프로세스 반복은 중단
  48. 48. Lean Governance, Risk & Compliance (GRC) …다수의 GRC 프로세스가 Lean 규칙에 위배 현 관리체계의 문제점 대형화된 조직 낭비 수 많은 체크사항들 비용 과다 소요 리스크 관리 실효성 저하
  49. 49. Organizational Alignment 경영진: 리더십, 비전, 사내 소통, 비즈니스 목표 인접 부서: 재무, 인사, 리스크 및 사업부 의사결정자와 협업 정보보안 및 컴플라이언스 부서: 정책 및 절차 변경사항 소통 및 승인 획득 IT 부서: Gap분석, 변화관리, 클라우드 전문성 보유자 발탁 IT 담당자: 비전에 대한 공감대 형성 및 도전의식 고취 이해관계자 유형 별 소통 방안
  50. 50. Architecture Operations ServerTeam StorageTeam NetworkTeam DatabaseTeam PlatformTeam Middleware Desk/Colab Mgmt&Tools App 1 App 2 App 3 Business Unit 1 Business Unit 2 IT Shared Services Security CCoE Ops./MSP Tools & Automation Cloud 전담 조직의 역할 클라우드 전문 역량 양성 파일럿을 통합 학습 장려 도구 표준화 우수사례 선정 재활용 촉진 애자일 방법론 적용 클라우드 전도 감독과 교육 The Cloud Center of Excellence (CCoE)
  51. 51. DevOps
  52. 52. 기존 On-premise 환경 경직된 IT인프라 상에서 개발이 끝나면 장기간 운영 체계로 전환되지만 클라우드를 도입하면서 지속적인 개발 및 업데이트로 사실상 개발과 운영이 통합 환경 전환 Dev Ops – Lean Enterprise로 전환 개발자 고객 개발 테스트 배포 계획 모니터링 Delivery Pipeline Feedback Loop 소프트웨어 개발 사이클 DevOps = 소프트웨어 개발 사이클을 빠르게 수행하기 위한 효율성 DevOps는 배포 및 피드백 절차를 빠른 속도로 무한대 반복 가능
  53. 53. 58 기존 개발 방식 vs. 애자일 개발 워터폴형 개발 애자일 개발 요건 설계 코딩 단위 테스트 종합 테스트 릴리즈 처음에 요건을 미리 모두 정하고 나서 개발 릴리즈 릴리즈 릴리즈 릴리즈 비즈니스 상의 중요도에 따라 요건의 우선 순위를 정해, 그에 따라 필요한 기능을 순차적으로 개발 반복(이터레이션) 1 반복2 반복3 반복4
  54. 54. 59 DevOps 모든 기능 완성 시 까지 이용 불가 느린 릴리즈 사이클 - 버그 수정, 기능 추가에 시간 소요 - 사용자 만족도 저하 릴리즈 직후 버그 등으로 일시적 기능 저하 초기에 기능은 적으나, 바로 이점 활용 가능 빠른 릴리즈 사이클 - 즉각적 오류 수정 및 기능 추가 - 사용자 만족도 향상 개발 운용 신속 대응 안정 가동 개발 운용 개발과 운용의 일체 운영 기존의 개발 방식 DevOps
  55. 55. Deploying More Frequently Lowers Risk Smaller Effort “Minimized Risk” Frequent Release Events: “Agile Methodology” Time Change Rare Release Events: “Waterfall Methodology” Larger Effort “Increased Risk” Time Change
  56. 56. Evolution of DevOps from Agile (through AWS) Provision Configure Orchestrate Deploy Report Monitor DevOps • Continuous Integration • Continuous Deployment • IT Automation • Application Management Business Case Requirem ents Use Case Features Plan Go to market Business Design Code Refactor Unit Test Bug Fix Deploy Developers (application) IT Operations (infrastructure) Agile Development • Iterative development • Scrum, sprints, stories • Velocity Business Agility IT Agility
  57. 57. DevOps Principles Collaboration -협업 Breakdown the barriers –장벽 구체화 Work as one team end to end –팀으로 끝에서 끝까지 일하기 Treat Infrastructure as code – 코드 인프라로 처리 Support business and IT agility –IT민첩성 기반의 비즈니스 지원 Automate everything – 모든 것 자동화 Test everything – 모든 테스트 Measure & monitor everything -모든 것 측정/모니터링 No more MANUAL HACKING • Infrastructure treated like app source code • Maintained in version control • Application management includes both: Application Source Code and Infrastructure as Code Overview of DevOps on AWS Introduction to DevOps on AWS v1.0
  58. 58. Continuous Integration / Deployment & Automation Version Control Build/ Compile Code Dev Unit Test App Code IT Ops DR Env Test Env Prod Env Dev Env Application Write App Code Infrastructure CloudFormation tar, war, zip yum, rpmDeploy App Package Application Deploy application only Deploy infrastructure only AMI Build AMIs Validate Templates Write Infra Code Deploy Infras Automate Deployment Artifact Repository Overview of DevOps on AWS Introduction to DevOps on AWS v1.0
  59. 59. DevOps Continuous Delivery Technology change that enables culture change DevOps Culture change that enables technology change
  60. 60. Continuous Delivery Pipeline Application Infrastructure Code Pipeline Production QA Development Version Control Testing Tools & Processes • Code metrics • Developer productivity • Number of deliveries • Successful builds Analytics and Reporting • Dashboards Security ArtifactsBuild Deployment - Blue / Green (app) - Automation (infra) Overview of DevOps on AWS AWS CodeCommit, CodeDeploy and CodePipeline v1.0
  61. 61. Microservices Components & DevOps Client Data Store DiscoveryGateway Business Domain Version Control Repository Continuous Integration Continuous Delivery DevOps Pipeline API Gateway Elastic Load Balancing Amazon ECS DynamoDB RDS Code Commit Code Deploy Code Pipeline Microservices API Amazon ECR Elastic Beanstalk Lambda
  62. 62. AWS Code, Deployment & Management Services MonitorProvisionDeployTestBuildCode Elastic Beanstalk OpsWorks Cloud Watch Cloud Formation Code Deploy Code Commit Code Pipeline Overview of DevOps on AWS AWS CodeCommit, CodeDeploy and CodePipeline v1.0

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