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[GDG] 구글 클라우드 소개

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구글 클라우드의 차별성과 서비스를 간단히 소개한다.

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[GDG] 구글 클라우드 소개

  1. 1. 구글 클라우드 최명근, Google Cloud Sales Engineer mgchoi@google.com
  2. 2. 사용자 관리, 구성 유지보수 필요 Now 1세대 Colocation 2세대 Virtualized Datacenters Next 모든걸 자동화
  3. 3. Google Cloud Platform 3 클라우드의 경제적인 혜택 미래를 보장하는 아키텍처 소프트웨어 이노베이션 개방성 어떤 클라우드를 선택해야 하나?
  4. 4. Google Cloud Platform 4
  5. 5. Google Cloud Platform 5 Speed is a feature.
  6. 6. Google Cloud Platform 6
  7. 7. Google Cloud Platform 7 For the past 15 years, Google has been building out the fastest, most powerful, highest quality cloud infrastructure on the planet.
  8. 8. Google Cloud Platform 8 구글 클라우드
  9. 9. © 2016 Google 9 Cloud Storage Cloud SQL Cloud Datastore Big Table Storage Compute Engine (IaaS) App Engine (PaaS) Container Engine (powered by Kubernetes) Compute BigQuery Pub/Sub Dataflow Big Data Dataproc Datalab Translate API Cloud Vision Speech API Machine Learning Cloud ML
  10. 10. © 2016 Google 10 어떤 차이점이 있나요?
  11. 11. © 2016 Google 11 구글 클라우드 차별성 • 빅데이타 분석과 머신 러닝 • 가격 • 네트워크 성능
  12. 12. 12© 2016 Google 빅데이타
  13. 13. Google Cloud Platform 13 구글의 서비스 스케일 uploads per minute users search index query response time 400시간 9억명 100PB+ 0.25s
  14. 14. DEMO GOOGLE BIG QUERY
  15. 15. 15© 2016 Google 무슨일이 일어났을까요? We only spent $20 @ $5/TB We read 4 TB off of 3,600 hard drives We just rented 8,800 cores from Google for ~30 seconds
  16. 16. © 2016 Google 16 기존의 접근 방식 1M Devices 16.6K Events/sec 43B Events/month 518B Events/year 솔루션을 공부하고, 설치하고, 관리하고
  17. 17. © 2016 Google 17 기존의 접근 방식 Programming Resource provisioning Performance tuning Monitoring Reliability Deployment & configuration Handling Growing Scale Utilization improvements Significant time, resource and upfront cost needed for infrastructure to get started
  18. 18. © 2016 Google 18 클라우드 빅데이타 서비스 기반의 접근 방식 1M Devices 16.6K Events/sec 43B Events/month 518B Events/year Cloud Dataflow BigQuery 인스톨 필요없이, 클라우드에서제공되는 서비스를 사용하여 빠르게 서비스개발 Cloud Pub/Sub
  19. 19. © 2016 Google 19 클라우드 빅데이타 서비스 기반의 접근 방식 No-Ops. Focus on insights, not infrastructure. Optimize your time to answer Programming
  20. 20. © 2016 Google 20 구글의 빅데이타 서비스 BigQuery Pub/Sub Dataflow Dataproc Datalab Datastudio ● 빅데이타 분석용 웨어 하우스 ● 빅데이타 수집용 메세지큐 (CF. IBM MQ) ● 메세지 배치 및 스트리밍 (CF. SPARK) ● ETL 메세지 변환 ● 메니지드 하둡 & 스파크 (분당 과금) ● 데이타 과학자 작업 공간 (파이썬 노트) ● 데이타 분석 리포팅 생성 도구 (BI)
  21. 21. Google Cloud Platform 21 저장 0.02$/GB (0.01$/GB- LONG TERM 90 days) 0.026$/GB 나중에 빅데이타 분석을 하더라도 “분석할 데이타가 있어야…”
  22. 22. Google Cloud Platform 22 클라우드 기반의 빅데이타 분석 ● 대규모 인프라를 저렴한 가격에 빨리 사용 (8800개의 CPU) ● 관리 운영이 필요 없음 ● 분석에 집중
  23. 23. 23© 2016 Google 머신 러닝
  24. 24. Google Cloud Platform 24 Data 머신 러닝이란? Algorithms Infrastructure Predictions
  25. 25. Google Cloud Platform 25 머신 러닝 스펙트럼 TensorFlow Cloud Machine Learning Machine Learning APIs Industry / applications Academic / research OSS SDK Cloud Datalab Notebook experience Managed Infrastructure Vision API Speech API Translate API Natural Language API
  26. 26. DEMO GOOGLE VISION API http://vision-explorer.reactive.ai/#/galaxy?_k=8sf2uy
  27. 27. Vision API Label Detection Landmark Detection OCRc Logo Detection Face Detection Explicit Content Detection
  28. 28. Google Cloud Platform 28 VISION API var vision = require('google-vision-api-client'); var requtil = vision.requtil; //Prepare your service account from trust preview certificated project var jsonfile = '/Users/terry/dev/ws/nodejs/GoogleVisionAPISample/My Project-eee0a2d4532a.json'; //Initialize the api vision.init(jsonfile); //Build the request payloads var d = requtil.createRequests().addRequest( requtil.createRequest('/Users/terry/images/dale2.jpg') .withFeature('FACE_DETECTION', 3) .withFeature('LABEL_DETECTION', 2) .build()); //Do query to the api server vision.query(d, function(e, r, d){ if(e) console.log('ERROR:', e); console.log(JSON.stringify(d)); }); 22 LINE OF SOURCE CODE (node.js face detection, label detection)
  29. 29. Google Cloud Platform 29 Translate API
  30. 30. Google Cloud Platform 30Google Cloud Platform Confidential & Proprietary 30 ● Pass raw audio data and language ● Returns a transcript of the audio data ● Works across >80 languages ● Receive response in streaming or non-streaming ● demo Speech API
  31. 31. Google Cloud Platform 31Confidential & Proprietary 31 Deep learning (Alpha go) ● 알파고에 사용된 오픈소스 딥러닝 프레임웍 ● 스마트폰,PC,서버, 클라우드에서 사용 가능 ● 구글 CLOUD ML TPU
  32. 32. Google Cloud Platform 32
  33. 33. Google Cloud Platform 33Confidential & Proprietary 33 Face recognition ● Tensorflow를 이용하여 일본 아이돌 1500명의 이미지를 학습 시킨 사례 (개인 개발자)
  34. 34. Google Cloud Platform 34 가격 정책
  35. 35. Google Cloud Platform 35 구글 클라우드 가격 정책 구글 클라우드는 다양한 할인 정책을 자동으로 적용함으로써 고객의 클라우드 비용을 최대한 절약해 줍니다. • 분당 과금 • 사용량에 따른 월별 자동 할인 (최대 30%) • 인스턴스 사용량 합산 과금 • Customizable 인스턴스 제공 • 자동할인으로 별도의 비용 최적화를 위한 비용 절약
  36. 36. Google Cloud Platform 36 분당 과금과 월별 자동 할인 • 분당 과금 ○ 리소스(VM) 사용량을 분당 과금 (기본 10분 사용량 과금 + 분단위 사용량) ○ 타사의 경우 시간당 과금으로 1시간 1분을 사용해도 2시간으로 과금 • 사용량에 따른 월별 자동 할인 (최대 30%) ○ 월별 리소스 사용량에 따라 한달에 25% 이상 사용시 단계적으로 월 사용량 최대 30% 과금 ○ 타사의 경우 1년이상 장기 계약시에 할인이 되며, 이 경우 계약된 구세대 인스턴스를 약정 기간동안 계속 사용해야 함
  37. 37. Google Cloud Platform 37 누적 사용량 합산 할인 • 인스턴스 사용량 합산하여 할인 ○ 개별 인스턴스 사용량이 아니라, 전체 인스턴스 사용량을 합산하여 최대한 할인 인스턴스 A를 30%, 인스턴스 B를 30% 인스턴스 C를 20%, 인스턴스 D를 20% 쓴다면 할인이 되는가? A,B,C,D의 총 사용량이 월 100%가 되기 때문에, A,B,C,D의 금액중 전체를 30% 할인을 제공 ※ 타사의 경우, 인스턴스 A,B,C,D 를 각 인스턴스의 사용량 만큼만 과금하고 별도의 할인 없음 ○ 인스턴스 타입이 달라도 합산하여 할인 작은 인스턴스 스펙으로 잘라서 이 사용량을 묶은 후에, 할인을 하는 방식, 우측 그림 처럼 2CPU 4G 인스턴스 50%, 4 CPU, 8G 인스턴스 50%를 사용하면, 4GB 8G 인스턴스의 사용량을 앞의 2 CPU 4G에 맞춰서 합산해서 100%로 계산하고 남은 2 CPU, 4G로 50% 사용한량은 별도로 과금 그림. 인스턴스사이즈가 다를 경우 합산하여 할인 하는 방식
  38. 38. Google Cloud Platform 38 인스턴스 커스터마이징 • 커스터마이징이 가능한 인스턴스 타입 ○ 필요에 따라 필요한 만큼의 CPU와 메모리만 설정해서 인스턴스 생성 가능 CPU가 많이 필요하면, CPU만 추가하고, 메모리가 많이 필요하면 메모리만 늘려서 사용하면됨, 타사의 경우 CPU가 많이 필요한 경우 큰 인스턴스를 사용해야만 하고, 이경우 불필요하게 남는 메모리에 대한 부분도 비용을 지불해야 함 • 자동할인으로 별도의 비용 최적화를 위한 비용 절약 ○ 일반적인 클라우드의 경우 시간당 과금, 인스턴스 사이즈 제약, 장기 계약에 의한 할인 정책에 최적화 하기위해 별도의 비용 최적화 단계가 필요함 구글 클라우드의 경우 분당 과금, 자동 합산 과금, 커스터마이징이 가능한 인스턴스등으로 비용 최적화 단계가 간소화되어, 비용 최적화를 위한 비용(인건비, 시간)등이 절약됨 (자동으로 해줌) 그림. CPU,메모리를 커스터마이징하여 인스턴스를 생성
  39. 39. Google Cloud Platform 39 Preemptible VM • 정상 VM 가격의 20% 가격 (80% 할인) ○ 생성 후 24시간 사용 (재생성 가능) ○ 배치가 대규모 연산에 사용 가능 (유전자 분석에 56,000 VM 사용 사례)
  40. 40. Google Cloud Platform 40 네트워크
  41. 41. © 2016 Google 100+ edge locations 33 countries The broadest reaching network of any Cloud Provider Google-Grade Networking
  42. 42. © 2016 Google 42 구글 데이타 센터간 광케이블 구축 “ The 9,000km six-fiber pair cable can deliver up to 60 Terabits per second (Tbps) of bandwidth ” “t’s worth noting that Google also plans to launch its Google Cloud Platform East Asia region in Tokyo later this year and the company notes that having this dedicated bandwidth for its operations will result “in faster data transfers and reduced latency as GCP customers deliver their applications and information to customers around the globe.” While the focus of Google’s announcement is mostly on the connection between the U.S. and Japan, it’s worth noting that the FASTER network will also connect Japan and Taiwan over two fiber pairs that will offer an initial capacity of 20 Tbps. This extension between Taiwan and the two landing sites in Japan is 100 percent owned by Google (through its wholly owned Google Cable Bermuda subsidiary).”
  43. 43. Google Cloud Platform 43 글로벌 네트워크 가속 Point of presence • 데이타 센터로의 트래픽을 인터넷을 통해서 바로 가지 않고, 근처의 PoP 서버로 접속한후, 구글 전용 광 케이블망을 이용하여 데이타 센터에 접속 • 글로벌 서비스의 네트워크 지연 시간 최소화
  44. 44. Google Cloud Platform 44 내부 네트워크 ● 코어당 2GB 네트워크 대역폭 (최대 16GB) ● 분산 환경에 유용
  45. 45. Build What’s NEXT cloud.google.com 감사합니다!

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