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  • 9. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 현재 업무 시스템은? 이동성이 중요! 컨테이너가 각광받는 이유?
  • 10. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 포장이사 견적 예상 기간 및 내용용도 유닉스 기반 리눅스 기반 난이도 下 中 下 上 下 上 下 예상 소요일수 ※ 리눅스 Amazon EC2 인스턴스 구성 및 환경 설정의 경우 시스템당 1일의 시간 소요 中
  • 11. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 이사를 해도 결국은 사람 문제 발생이 대부분 휴먼 에러로부터 시작
  • 12. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 자동 이사솔루션 목록
  • 13. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 전환 자동화의 핵심 1. OS 분석기 – Python 2. 원본 OS 스냅샷 – dd 3. Raw 파일 아마존AWS 전송 – compress scp 4. 볼륨 이미지 저장소 – Amazon S3 5. AMI 구성 – AWS SDK API 6. OS 생성 - AWS SDK API
  • 14. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 코어 이미지 생성 프로세스 • /boot 500MB • / 100GB • swap 4GB • /data 300GB /{WORK_DIR}/{UUID}/raw_image/rootfs.raw /{WORK_DIR}/{UUID}/raw_image/data.raw • uefi 사용 시, 관련 파일 삭제 • /boot 디스크 통합 • grub(mbr) 재설치 • Network 설정 변경 – dhcp 사용 • selinux Disable • udev 삭제 MBR
  • 15. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 처리 프로세스 1. CREATE_RAW_FILES - 소스 서버의 디스크 내용을 raw 파일로 저장 2. UPLOAD_TO_AMAZON_S3 - raw 파일을 S3로 업로드 3. DOWNLOAD_FROM_ AMAZON_ S3 - raw 파일을 S3에서 다운로드 4. CONVERTING - 다운로드 된 raw 파일을 변환 5. INITIATE_INSTANCE - 변환된 파일을 이용하여 인스턴스 초기화 6. ATTACHING_VOLUME - EBS 추가 작업 진행 7. CREATING_AMI - AMI 생성 작업 진행 8. TERMINATING_INSTANCE - 인스턴스 종료 작업 진행 9. CREATING_INSTANCE - 인스턴스 생성 작업 진행 10. COMPLETED - 마이그레이션 완료 Data Center Cloud VPN connection AWS Direct Connect Data Base Raw Image Amazon S3 E2C instance Volume Corporate Location Playce RoRo Migration Server Target Cloud Location
  • 16. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://roro.play-ce.io Cost reduction Accessibility Stability Easy to use convenience Be Faster, easier to migrate Data Center to Cloud! Unix Migration까지 지원!
  • 17. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 비용 변화 1960 2018 비용 시간 SoftwareHardware
  • 18. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 클라우드 네이티브 클라우드 네이티브는 클라우드 컴퓨팅 모델의 장점을 모두 활용하는 애플리케이션을 개발하고 실행하기 위한 접근 방식 장점 = 분산을 통한 유연성(Scale) 운영 관점 = 애플리케이션도 분산시켜야 함 분산 == 인스턴스 증가 == 소프트웨어 비용의 증 가
  • 19. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
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  • 21. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 오픈소스 미들웨어
  • 22. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 도메인 기반 서버 및 클러스터 관리
  • 23. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 중앙 집중형 업무 시스템 관리 웹 서버, WAS, 세션 서버, 데이터 소스, 애플리케이션을 중앙에서 모두 관리하고 모니터링
  • 24. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 오픈소스 릴리즈
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  • 27. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Public/Private Cloud, U2L/U2C/L2C Migration, Container/Kubernetes http://www.osci.kr - About
  • 28. Thank you! © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Share Technology, Growing Together recruit@osci.kr
  • 29. 여러분의 피드백을 기다립니다! #AWSSummit 해시태그로 소셜미디어에 여러분의 행사소감을 올려주세요. AWS Summit Seoul 2019 모바일 앱과 QR코드를 통해 강연평가 및 설문조사에 참여해 주시기 바랍니다. 내년 Summit을 만들 여러분의 소중한 의견 부탁 드립니다. © 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.

Editor's Notes

  1. At Amazon, we’ve been making huge investments in ML since 1995. It’s important to remember that many of the capabilities customers experience with Amazon are driven by machine learning. Our recommendations engine is driven by ML. The paths that optimize robotic picking routes in our fulfillment centers are driven by ML; and our supply chain, forecasting, and capacity planning are informed by ML algorithms. Our drone initiative, Prime Air, and the computer vision technology in our new retail experience, Amazon Go, are driven by deep learning.   We have thousands of engineers at Amazon committed to machine learning and deep learning, and it’s a big part of our heritage. Across every industry, motivated, technically skilled companies are starting to meaningfully use ML in their businesses too, and more are choosing AWS as the place to do it than anybody else.