SlideShare a Scribd company logo
1 of 27
What is Application Builer in AWS?
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Contents
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED.
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 4 -
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 5 -
Case 1
AS-IS Architecture요구 사항
현재 방영중인 드라마 종방에 맞춰 쿠폰 이벤트
를 진행 하고자 함
다량의 동시 접속이 가능한 페이지를 구축 해야
함(5,000 TPS Over)
기획과 UI/Design 시안은 금일 내 제공 가능
2일 후 오픈 이 최적의 일자로 판단
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 6 -
Case 1
최적의 Architecture요구 사항
현재 방영중인 드라마 종방에 맞춰 쿠폰 이벤트
를 진행 하고자 함
다량의 동시 접속이 가능한 페이지를 구축 해야
함(5,000 TPS Over)
기획과 UI/Design 시안은 금일 내 제공 가능
Serverless
• 비즈니스 로직만 구현
2일 후 오픈 이 최적의 일자로 판단
NoSQL(DynamoDB)
• Read/Write 수치 조정 만으로도 5 ms 이하의
응답속도를 보장 하는 데이터 베이스
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 7 -
• EC2 미사용
• EC2 기반의 데이터 베이스 미사용
• Lambda 기반 Architecture
■ Serverless Architecture
• CloudFront + S3 결합을 통한 고 가용성 확보
• DynamoDB 를 사용 하여 5 ms 이하의 응답
속도 보장
■ 고 가용성/낮은 응답속도
• 개발/테스트/배포 4시간 소요
■ 최적의 ROI
Cloud Architecture
Case 1
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 8 -
1. 이벤트 응모 페이지에 접속
2. 이벤트 응모 페이지는 S3를 통해 서비스
3. 응모 상품 리스트는 DynamoDB에 있으며 S3
에 있는 Web Page 로딩 시점에 데이터 로딩
4. 응모 상품을 클릭 후 응모 접수
5. 응모 접수시 DynamoDB에 저장 →
DynamoDB Lambda Trigger 작동 →
AWS SNS를 통해 응모 여부 메일 발송
6. 응모 접수 결과 메일 발송
Work Procedure
Case 1
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 9 -
Case 1
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 10 -
Case 2
최적의 Architecture요구 사항
회의실 예약 시스템을 구축 해야 함
예약을 위한 관리 시스템은 기존 인사 정보
시스템과 연동
예약한 신청자가 예약한 회의실을 사용 하는지
확인이 가능한 시스템
Rekognition(Machine Learning)
• 안면 인식 Machine Learning Platform
회의실 입장 시 예약자 인증 과정에 사용자
개입이 이루어 지지 않았으면 함
Serverless
• 비즈니스 로직만 구현
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 11 -
• EC2 미사용
• EC2 기반의 데이터 베이스 미사용
• Lambda 기반 Architecture
■ Serverless Architecture
• AWS Service를 사용 하여 ML 기반 플랫폼
Data 사용
■ Rekognition(Face recognition)
• 개발/테스트/배포 8시간 소요
■ 최적의 ROI
Cloud Architecture
Case 2
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 12 -
1.회의실 입장 시 카메라로 촬영
2.촬영된 이미지 데이터는 S3에 저장
3.S3 PUT 이벤트에 따라 Lambda 함수 기동
4.Lambda 함수에서 내부 직원 이미지 와 비교
하여 예약한 직원 인지 확인
Work Procedure
Case 2
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 13 -
Case 2
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 14 -
Case 3
최적의 Architecture요구 사항
기존의 E-Commerce는 다량의 주문이
집중될 경우 Site 장애가 발생
마케팅 시 시장 상황 보다는 시스템 상황에
맞춰 진행
WEB/WAS, DB Scale-UP 한계에 직면
No-SQL(DynamoDB)
언제든지 원하는 일자, 시간에 다양한
마케팅을 하고자 함
Serverless
MSA
A-sync(eventual consistency)
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 15 -
• Lambda 기반 Architecture
■ Serverless Architecture
• MySQL 기반 분산 RDB 적용
• DynamoDB 사용
■ MSA / NoSQL
• Rabbit-MQ Queue 처리를 통한 A-Sync
처리 보장
• DDB Stream + Lambda 결합으로 데이터
무결성 보장
■ A-Sync(Eventual Consistency)
Cloud Architecture
Case 3
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 16 -
1. 주문은 접수와 동시에 접수 Data
DB 에 저장 후 주문 접수 완료(~ms)
2. 주문 접수 DynamoDB에 저장과
동시에 Lambda Trigger 기동
3. 주문서 생성/결제/배송 처리를 큐를 통한
A-Sync 처리
4. 수행 단계의 처리 상태 기록은 별도의
DynamoDB에 기록
5. 실패 시 각 단계의 실패 처리
Lambda Triggering
6. 4,000 Tps -> 0.5 ms
Work Procedure
Case 3
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 17 -
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 18 -
Microservices to Functions
Serverless Architecture
업무별 최적의 기능을 연결 하여 구현
단일화 된 Architecture는 없음
데이터 저장소는 비즈니스에 맞게 다양하게 사용
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 19 -
OLTP Web/Was
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 20 -
OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 21 -
OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching
Log Stream Data Stream Log View
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 22 -
OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching
Log Stream Data Stream Log View
Search Engine Display Arch Data PipeLine
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 23 -
OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching
Log Stream Data Stream Log View
Search Engine Display Arch Data PipeLine
ElasticSearch Async Search Data Lake Arch
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 24 -
빠른 기획/개발/배포가 비지니스 우위의 핵심
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 25 -
• 비지니스 요건 중심
• MSA or Function 단위 업무 분리
• Serverless Architecture 적극 활용
• IT 중심의 가이드는 비지니스 장애물
• 개발/운영의 Architecture 단순화
보다는 쉽게 개발/배포/변경이 가능한
기술체계
• 표준화 가이드는 IT 중심적 사고임
• 무한 으로 사용 가능한 오픈 소스
• 원하는 비지니스 요건에 맞는 요소 기술
조합
• 오픈소스는 솔루션이 아님
여러 오픈소스를 결합하여 솔루션을
만들어야 함
• 다양한 데이터 저장소 사용 가능
RDB,
NoSQL(DynamoDB, Mongo, Redis,
Hadoop, Casandra)
• 정규화의 덧
• DQM 로의 전환
• 아마존 대고객 영역 RDB(X)
COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 26 -
 빠른 속도로 변화 하는 기술에 대한 적응 능력과 자세
 오픈소스를 이해 하고/다양한 기술 Stack 에 대한 수용 능력
Full Stack Architecture / Full Stack Developer
 정규화/공통화 가이드의 함정에서 빠져 나와야 함
What is application builder

More Related Content

Similar to What is application builder

제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix
제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix
제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM BluemixTommy Lee
 
세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술
세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술
세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술Amazon Web Services Korea
 
AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018
AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018 AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018
AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018 Amazon Web Services Korea
 
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea
 
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기productab180
 
디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016
디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016
디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea
 
클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표, 대한항공ERP 재무담당 과장:: AWS Summit...
클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표,  대한항공ERP 재무담당 과장::  AWS Summit...클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표,  대한항공ERP 재무담당 과장::  AWS Summit...
클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표, 대한항공ERP 재무담당 과장:: AWS Summit...Amazon Web Services Korea
 
비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021
비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021
비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021Amazon Web Services Korea
 
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...Cloud-Barista Community
 
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018 제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018 Amazon Web Services Korea
 
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...BESPIN GLOBAL
 
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018
비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018
비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
IBM 국내 PoD센터 오픈
IBM 국내 PoD센터 오픈IBM 국내 PoD센터 오픈
IBM 국내 PoD센터 오픈ibmrep
 
AWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZ
AWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZAWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZ
AWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZBESPIN GLOBAL
 
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...Amazon Web Services Korea
 
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 - 박성훈 NEOWIZ 팀장,...
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 -  박성훈 NEOWIZ 팀장,...[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 -  박성훈 NEOWIZ 팀장,...
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 - 박성훈 NEOWIZ 팀장,...Amazon Web Services Korea
 
금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018
금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018
금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션
오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션
오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션BESPIN GLOBAL
 
AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기
AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기
AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기BESPIN GLOBAL
 

Similar to What is application builder (20)

제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix
제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix
제4회 한국IBM과 함께하는 난공불락 오픈소스 인프라 세미나- IBM Bluemix
 
세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술
세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술
세션 2: 제조업의 Digital Transformation과 AWS의 주요 기술
 
AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018
AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018 AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018
AWS를 활용한 리테일,이커머스 워크로드와 온라인 서비스 이관 사례::이동열, 임혁용:: AWS Summit Seoul 2018
 
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
게임 고객 사례를 통해 살펴보는 AWS 활용 전략 :: 이경안 :: AWS Summit Seoul 2016
 
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기
Lag 없는 실시간 데이터 파이프라인을 위한 아키텍처 개선기
 
디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016
디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016
디지털 미디어 산업을 위한 AWS 서비스 :: 홍두현 :: AWS Summit Seoul 2016
 
클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표, 대한항공ERP 재무담당 과장:: AWS Summit...
클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표,  대한항공ERP 재무담당 과장::  AWS Summit...클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표,  대한항공ERP 재무담당 과장::  AWS Summit...
클라우드를 활용한 기업 가치 극대화- 방희란 AWS시니어 어카운트 매니저/ 정재표, 대한항공ERP 재무담당 과장:: AWS Summit...
 
비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021
비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021
비즈니스 리더를 위한 디지털 트랜스포메이션 트렌드 - 김지현, 김영현 AWS 사업개발 매니저 :: AWS re:Invent re:Cap 2021
 
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 - CB-Spider : 멀티 클라우드 인프라 연동 프레임워크(1st Open Seminar, ...
 
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018 제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
 
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
 
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례::이현석::AWS Summit Seoul 2018
 
비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018
비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018
비용 관점에서 AWS 클라우드 아키텍처 디자인하기::류한진::AWS Summit Seoul 2018
 
IBM 국내 PoD센터 오픈
IBM 국내 PoD센터 오픈IBM 국내 PoD센터 오픈
IBM 국내 PoD센터 오픈
 
AWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZ
AWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZAWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZ
AWS에서 클라우드 시작하기 - 클라우드 마이그레이션 AtoZ
 
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...
AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례 - 임혁용 매니저, AWS / 윤성준 차장, 현대백화점 :: AWS S...
 
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 - 박성훈 NEOWIZ 팀장,...
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 -  박성훈 NEOWIZ 팀장,...[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 -  박성훈 NEOWIZ 팀장,...
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | 코드 기반으로 인프라 운영하기 - 박성훈 NEOWIZ 팀장,...
 
금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018
금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018
금융 IT, 그리고 클라우드::김기완::AWS Summit Seoul 2018
 
오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션
오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션
오비맥주 사례로 보는 엔터프라이즈 데이터센터의 클라우드 마이그레이션
 
AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기
AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기
AWS BigData 전략과 관련 AWS 서비스 이해하기
 

More from KyungHo Joo

Change Datastore
Change DatastoreChange Datastore
Change DatastoreKyungHo Joo
 
2020 01 21_aws_database
2020 01 21_aws_database2020 01 21_aws_database
2020 01 21_aws_databaseKyungHo Joo
 
2020 01 21_aws_recap
2020 01 21_aws_recap2020 01 21_aws_recap
2020 01 21_aws_recapKyungHo Joo
 
[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우
[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우
[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우KyungHo Joo
 
[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기
[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기
[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기KyungHo Joo
 
명품 기획안 작성의 마법 레시피
명품 기획안 작성의 마법 레시피명품 기획안 작성의 마법 레시피
명품 기획안 작성의 마법 레시피KyungHo Joo
 
[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화
[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화
[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화KyungHo Joo
 
[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스
[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스
[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스KyungHo Joo
 
[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화
[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화
[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화KyungHo Joo
 
Aws cloud migration_v1.0
Aws cloud migration_v1.0Aws cloud migration_v1.0
Aws cloud migration_v1.0KyungHo Joo
 
Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0
Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0
Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0KyungHo Joo
 

More from KyungHo Joo (11)

Change Datastore
Change DatastoreChange Datastore
Change Datastore
 
2020 01 21_aws_database
2020 01 21_aws_database2020 01 21_aws_database
2020 01 21_aws_database
 
2020 01 21_aws_recap
2020 01 21_aws_recap2020 01 21_aws_recap
2020 01 21_aws_recap
 
[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우
[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우
[롯데그룹] 경력사원 적응 노하우
 
[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기
[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기
[AWS summit 2019] Serverless 기반 모니터링 시스템 만들기
 
명품 기획안 작성의 마법 레시피
명품 기획안 작성의 마법 레시피명품 기획안 작성의 마법 레시피
명품 기획안 작성의 마법 레시피
 
[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화
[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화
[AWS summit 2018] MSA 기반 Micro Batch로의 변화
 
[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스
[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스
[AWS summit 2019] 마이크로 서비스 패턴 데이터 베이스
 
[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화
[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화
[AWS summit 2018] MSA 를 넘어 Function으로 진화
 
Aws cloud migration_v1.0
Aws cloud migration_v1.0Aws cloud migration_v1.0
Aws cloud migration_v1.0
 
Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0
Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0
Aws e commerce&amp;retail-day_ldcc_jkh_v4.0
 

Recently uploaded

JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례JMP Korea
 
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법JMP Korea
 
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!JMP Korea
 
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개JMP Korea
 
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석JMP Korea
 
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?Jay Park
 
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement MethodologyJMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement MethodologyJMP Korea
 
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화JMP Korea
 

Recently uploaded (8)

JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
JMP를 활용한 가속열화 분석 사례
 
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
데이터 분석 문제 해결을 위한 나의 JMP 활용법
 
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
JMP가 걸어온 여정, 새로운 도약 JMP 18!
 
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
JMP 기능의 확장 및 내재화의 핵심 JMP-Python 소개
 
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
실험 설계의 평가 방법: Custom Design을 중심으로 반응인자 최적화 및 Criteria 해석
 
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
(독서광) 인간이 초대한 대형 참사 - 대형 참사가 일어날 때까지 사람들은 무엇을 하고 있었는가?
 
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement MethodologyJMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
JMP를 활용한 전자/반도체 산업 Yield Enhancement Methodology
 
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
공학 관점에서 바라본 JMP 머신러닝 최적화
 

What is application builder

  • 1. What is Application Builer in AWS?
  • 3. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED.
  • 4. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 4 -
  • 5. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 5 - Case 1 AS-IS Architecture요구 사항 현재 방영중인 드라마 종방에 맞춰 쿠폰 이벤트 를 진행 하고자 함 다량의 동시 접속이 가능한 페이지를 구축 해야 함(5,000 TPS Over) 기획과 UI/Design 시안은 금일 내 제공 가능 2일 후 오픈 이 최적의 일자로 판단
  • 6. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 6 - Case 1 최적의 Architecture요구 사항 현재 방영중인 드라마 종방에 맞춰 쿠폰 이벤트 를 진행 하고자 함 다량의 동시 접속이 가능한 페이지를 구축 해야 함(5,000 TPS Over) 기획과 UI/Design 시안은 금일 내 제공 가능 Serverless • 비즈니스 로직만 구현 2일 후 오픈 이 최적의 일자로 판단 NoSQL(DynamoDB) • Read/Write 수치 조정 만으로도 5 ms 이하의 응답속도를 보장 하는 데이터 베이스
  • 7. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 7 - • EC2 미사용 • EC2 기반의 데이터 베이스 미사용 • Lambda 기반 Architecture ■ Serverless Architecture • CloudFront + S3 결합을 통한 고 가용성 확보 • DynamoDB 를 사용 하여 5 ms 이하의 응답 속도 보장 ■ 고 가용성/낮은 응답속도 • 개발/테스트/배포 4시간 소요 ■ 최적의 ROI Cloud Architecture Case 1
  • 8. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 8 - 1. 이벤트 응모 페이지에 접속 2. 이벤트 응모 페이지는 S3를 통해 서비스 3. 응모 상품 리스트는 DynamoDB에 있으며 S3 에 있는 Web Page 로딩 시점에 데이터 로딩 4. 응모 상품을 클릭 후 응모 접수 5. 응모 접수시 DynamoDB에 저장 → DynamoDB Lambda Trigger 작동 → AWS SNS를 통해 응모 여부 메일 발송 6. 응모 접수 결과 메일 발송 Work Procedure Case 1
  • 9. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 9 - Case 1
  • 10. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 10 - Case 2 최적의 Architecture요구 사항 회의실 예약 시스템을 구축 해야 함 예약을 위한 관리 시스템은 기존 인사 정보 시스템과 연동 예약한 신청자가 예약한 회의실을 사용 하는지 확인이 가능한 시스템 Rekognition(Machine Learning) • 안면 인식 Machine Learning Platform 회의실 입장 시 예약자 인증 과정에 사용자 개입이 이루어 지지 않았으면 함 Serverless • 비즈니스 로직만 구현
  • 11. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 11 - • EC2 미사용 • EC2 기반의 데이터 베이스 미사용 • Lambda 기반 Architecture ■ Serverless Architecture • AWS Service를 사용 하여 ML 기반 플랫폼 Data 사용 ■ Rekognition(Face recognition) • 개발/테스트/배포 8시간 소요 ■ 최적의 ROI Cloud Architecture Case 2
  • 12. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 12 - 1.회의실 입장 시 카메라로 촬영 2.촬영된 이미지 데이터는 S3에 저장 3.S3 PUT 이벤트에 따라 Lambda 함수 기동 4.Lambda 함수에서 내부 직원 이미지 와 비교 하여 예약한 직원 인지 확인 Work Procedure Case 2
  • 13. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 13 - Case 2
  • 14. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 14 - Case 3 최적의 Architecture요구 사항 기존의 E-Commerce는 다량의 주문이 집중될 경우 Site 장애가 발생 마케팅 시 시장 상황 보다는 시스템 상황에 맞춰 진행 WEB/WAS, DB Scale-UP 한계에 직면 No-SQL(DynamoDB) 언제든지 원하는 일자, 시간에 다양한 마케팅을 하고자 함 Serverless MSA A-sync(eventual consistency)
  • 15. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 15 - • Lambda 기반 Architecture ■ Serverless Architecture • MySQL 기반 분산 RDB 적용 • DynamoDB 사용 ■ MSA / NoSQL • Rabbit-MQ Queue 처리를 통한 A-Sync 처리 보장 • DDB Stream + Lambda 결합으로 데이터 무결성 보장 ■ A-Sync(Eventual Consistency) Cloud Architecture Case 3
  • 16. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 16 - 1. 주문은 접수와 동시에 접수 Data DB 에 저장 후 주문 접수 완료(~ms) 2. 주문 접수 DynamoDB에 저장과 동시에 Lambda Trigger 기동 3. 주문서 생성/결제/배송 처리를 큐를 통한 A-Sync 처리 4. 수행 단계의 처리 상태 기록은 별도의 DynamoDB에 기록 5. 실패 시 각 단계의 실패 처리 Lambda Triggering 6. 4,000 Tps -> 0.5 ms Work Procedure Case 3
  • 17. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 17 -
  • 18. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 18 - Microservices to Functions Serverless Architecture 업무별 최적의 기능을 연결 하여 구현 단일화 된 Architecture는 없음 데이터 저장소는 비즈니스에 맞게 다양하게 사용
  • 19. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 19 - OLTP Web/Was
  • 20. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 20 - OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching
  • 21. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 21 - OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching Log Stream Data Stream Log View
  • 22. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 22 - OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching Log Stream Data Stream Log View Search Engine Display Arch Data PipeLine
  • 23. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 23 - OLTP Web/Was OLTP Data OLTP Caching Log Stream Data Stream Log View Search Engine Display Arch Data PipeLine ElasticSearch Async Search Data Lake Arch
  • 24. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 24 - 빠른 기획/개발/배포가 비지니스 우위의 핵심
  • 25. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 25 - • 비지니스 요건 중심 • MSA or Function 단위 업무 분리 • Serverless Architecture 적극 활용 • IT 중심의 가이드는 비지니스 장애물 • 개발/운영의 Architecture 단순화 보다는 쉽게 개발/배포/변경이 가능한 기술체계 • 표준화 가이드는 IT 중심적 사고임 • 무한 으로 사용 가능한 오픈 소스 • 원하는 비지니스 요건에 맞는 요소 기술 조합 • 오픈소스는 솔루션이 아님 여러 오픈소스를 결합하여 솔루션을 만들어야 함 • 다양한 데이터 저장소 사용 가능 RDB, NoSQL(DynamoDB, Mongo, Redis, Hadoop, Casandra) • 정규화의 덧 • DQM 로의 전환 • 아마존 대고객 영역 RDB(X)
  • 26. COPYRIGHT (C) 2018 LDCC| HIT. ALL RIGHTS RESERVED. - 26 -  빠른 속도로 변화 하는 기술에 대한 적응 능력과 자세  오픈소스를 이해 하고/다양한 기술 Stack 에 대한 수용 능력 Full Stack Architecture / Full Stack Developer  정규화/공통화 가이드의 함정에서 빠져 나와야 함

Editor's Notes

  1. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  2. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  3. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  4. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  5. 포탈 특징에 파트너사 직판이 아닌 파트너사의 고객을 관리할 수 있도록 포탈페이지를 별도 제공하며, 별도 페이지에 파트너의 CI 등을 등록하여 사용할수 있도록 구성되어 있음. (무료로 제공)
  6. 포탈 특징에 파트너사 직판이 아닌 파트너사의 고객을 관리할 수 있도록 포탈페이지를 별도 제공하며, 별도 페이지에 파트너의 CI 등을 등록하여 사용할수 있도록 구성되어 있음. (무료로 제공)
  7. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  8. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  9. 포탈 특징에 파트너사 직판이 아닌 파트너사의 고객을 관리할 수 있도록 포탈페이지를 별도 제공하며, 별도 페이지에 파트너의 CI 등을 등록하여 사용할수 있도록 구성되어 있음. (무료로 제공)
  10. 포탈 특징에 파트너사 직판이 아닌 파트너사의 고객을 관리할 수 있도록 포탈페이지를 별도 제공하며, 별도 페이지에 파트너의 CI 등을 등록하여 사용할수 있도록 구성되어 있음. (무료로 제공)
  11. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  12. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  13. 포탈 특징에 파트너사 직판이 아닌 파트너사의 고객을 관리할 수 있도록 포탈페이지를 별도 제공하며, 별도 페이지에 파트너의 CI 등을 등록하여 사용할수 있도록 구성되어 있음. (무료로 제공)
  14. 포탈 특징에 파트너사 직판이 아닌 파트너사의 고객을 관리할 수 있도록 포탈페이지를 별도 제공하며, 별도 페이지에 파트너의 CI 등을 등록하여 사용할수 있도록 구성되어 있음. (무료로 제공)
  15. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  16. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  17. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  18. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  19. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  20. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  21. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조
  22. 오픈소스 기반의 플랫폼으로 확장성이 높고, 기술 종속성이 낮으며, 품질 및 신뢰성 제고를 위한 품질 및 보안인증을 진행, 준비 하고 있다는 것을 강조