2015 SINVAS USER CONFERENCE - SPL/SSPL을 통한 임베디드 소프트웨어 개발방안Suji Lee
2015 SINVAS USER CONFERENCE
- SPL/SSPL을 통한 임베디드 소프트웨어 개발방안
(임베디드 소프트웨어 개발을 위한 최적화 방안)
ENKISOFT : http://www.enkisoft.co.kr/
SINVAS : http://www.sinvas.com/
FACEBOOK : https://www.facebook.com/enkisoft2001
TWITTER : https://twitter.com/enkisoft2001
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 바넷정보기술 컴플라이언스 대응을 위한 효율적인 데이터 관리 방안K data
개인정보보호법과 정통망법에 이어 상거래 종료 고객 데이터의 파기와 분리보관에 대한 신용정보법이 시행된 지 8개월이 지났습니다. 그러나, 실제 실무에 적용하기 위해서 많은 고려사항이 존재하고 추진하는데 어려움이 있는 것이 사실입니다. 또한 적용 범위와 구체적인 실행 방안에서도 많은 혼란이 있습니다. ㈜바넷정보기술이 개인정보 파기/분리보관 솔루션을 이용하여 금융권 고객사에 구축했던 경험을 기반으로 그 적용 과정에 발생했던 이슈들과 고려사항, 해결방안 등을 말씀 드리고자 합니다. 또한, 자체 개발로 진행할 때와 전문 솔루션을 구축할 때의 차이점과 필요한 기술들에 대해 소개함으로써 앞으로 사업 추진 방향을 결정하는데 도움을 드리고자 합니다. 그리고, 추가로 데이터 보안 관련 최신 트랜드와 관련 솔루션에 대해 간략히 소개합니다.
클라우드의 필수속성과 그로 인해 유발되는 일반적 가치명제와 잠재위험을 설명한다. 기업이나 정부에서 Private 클라우드 구축 또는 Public 클라우드 활용을 성공적으로 추진할 수 있는 선행요건과 실패요인을 살펴본다. 클라우드 도입 모델(Public, Hosted Private, Private 클라우드 모델)의 선택기준을 알아보고, 클라우드 도입 모델 별로 효과적인 추진 전략에 대해 상세히 살펴본다. 특히 클라우드의 보안문제에 대한 대응전략을 알아본다. 또한 클라우드 도입 성공사례들을 통해 다양한 전략의 적용 실태를 살펴본다. 다음 클라우드 전략수립, 선정 및 협약, 구현 및 운영의 생애주기에 적용할 수 있는 체계적인 프레임워크와 프로세스를 제시한다.
2015 SINVAS USER CONFERENCE - SPL/SSPL을 통한 임베디드 소프트웨어 개발방안Suji Lee
2015 SINVAS USER CONFERENCE
- SPL/SSPL을 통한 임베디드 소프트웨어 개발방안
(임베디드 소프트웨어 개발을 위한 최적화 방안)
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[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 5 4(보안,품질). 바넷정보기술 컴플라이언스 대응을 위한 효율적인 데이터 관리 방안K data
개인정보보호법과 정통망법에 이어 상거래 종료 고객 데이터의 파기와 분리보관에 대한 신용정보법이 시행된 지 8개월이 지났습니다. 그러나, 실제 실무에 적용하기 위해서 많은 고려사항이 존재하고 추진하는데 어려움이 있는 것이 사실입니다. 또한 적용 범위와 구체적인 실행 방안에서도 많은 혼란이 있습니다. ㈜바넷정보기술이 개인정보 파기/분리보관 솔루션을 이용하여 금융권 고객사에 구축했던 경험을 기반으로 그 적용 과정에 발생했던 이슈들과 고려사항, 해결방안 등을 말씀 드리고자 합니다. 또한, 자체 개발로 진행할 때와 전문 솔루션을 구축할 때의 차이점과 필요한 기술들에 대해 소개함으로써 앞으로 사업 추진 방향을 결정하는데 도움을 드리고자 합니다. 그리고, 추가로 데이터 보안 관련 최신 트랜드와 관련 솔루션에 대해 간략히 소개합니다.
클라우드의 필수속성과 그로 인해 유발되는 일반적 가치명제와 잠재위험을 설명한다. 기업이나 정부에서 Private 클라우드 구축 또는 Public 클라우드 활용을 성공적으로 추진할 수 있는 선행요건과 실패요인을 살펴본다. 클라우드 도입 모델(Public, Hosted Private, Private 클라우드 모델)의 선택기준을 알아보고, 클라우드 도입 모델 별로 효과적인 추진 전략에 대해 상세히 살펴본다. 특히 클라우드의 보안문제에 대한 대응전략을 알아본다. 또한 클라우드 도입 성공사례들을 통해 다양한 전략의 적용 실태를 살펴본다. 다음 클라우드 전략수립, 선정 및 협약, 구현 및 운영의 생애주기에 적용할 수 있는 체계적인 프레임워크와 프로세스를 제시한다.
Cloud-Native Architecture
MSA(Micro Service Architecture)
MDA(Micro Data Architecture)
MIA(MIcro Inference Architecture)
MSA-Service Mesh
MDA-Data Mesh
MIA-AI Inference Mesh
Kubernetes
Container
Kubeflow
Volcano
Apache Ynikorn
ChatGPT
AGI(Artificial General Intelligence)
ASI(Artificial Specialized Intelligence)
초-전환시대
초-연결시대
SQream GPU DBMS
Cloud와 Cloud Native의 목표는.. 왜? 어떻게? 뭐가 좋아지나...
1. (왜) 가속화된 초-전환, 초-연결 IT 환경변화에 대비하기 위해서
2. (어떻게-H/W) IT H/W 부분은 IaaS 서비스화하여
점유된, Over Subscription된 H/W(Server, Network, Storage)들 모아서 Pool화하고, 가상화기술을 통해 Tenant로 자원들을 분리해 서비스화해 제공하고
필요시 적시에 Pool의 가상H/W를 제공하고, 상황에 따라 확장・축소(Scale in/out, up/down)하면서, 축소된 자원을 다른 요청들을 위해 빠르게 재-할당하는 유연성을 제공하고
3. (어떻게-S/W) S/W 부문도
PaaS, SaaS 적극 활용으로 App.개발 시간을 단축하고
App.분야인 기존 MACRO Service Architecture형 Monolith Architecture(Web-WAS-DB)를 작게 쪼개서 변화에 빠르게 적응할 수 있는 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하여 Service Mesh형으로 관리하고
Data분야도 Data Warehouse, DataLake(Bigdata), LakeHouse등 기존 MACRO Data Architecture를 MSA형식으로 MDA(Micro Data Architecture)로 전환 후 Data Mesh형태로 관리하고,
AI로 동적프로그램 생성하여 App.개발시간 단축하고, AI분야도 초-거대 AI구현(MACRO)보다는 작은|특화된 Deep Learning Network(Model)들로 작게 쪼개서 MIA(Micro Inference Architecture)로 비지니스 환경에 적용하고 Inference Mesh형태로 관리하는 시스템으로 전환하고
4. (어떻게-조직) 조직구조도 CI/CD형 DevOps환경, 데이타,트랜잭션중심업무중심, 기술중심 문제해결중심, 직능중심조직직무중심조직으로 전환하면
5. (좋아지는 것) 초-전환, 초-연결 환경에 빠르고, 지속적으로 적응할 수 IT as a Product 환경을 구현하는 것
Java 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로서비스로 전환하기 (박선용, AWS 솔루션즈 아키텍트) :: AWS DevDay2018Amazon Web Services Korea
Java 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로서비스로 전환하기
자바 스프링 기반의 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로 서비스로 전환하는 실질적인 방법을 소개해 드립니다. AWS 서비스를 사용하면서 어플리케이션 구조를 어떻게 바꾸어야 하는지를 단계적으로 살펴봅니다.
이영훈 (현, 얼티온 전문위원)
기업혁신을 위한 클라우드 여정
기업의 클라우드 서비스 도입과 운영의 문제점을 살피고, 이를 위한 아키텍쳐 기반의 서비스 운영과 거버넌스의 필요성을 제시한다.
서비스 L/C상의 CSB의 중요성과 향후 클라우드 기반 구축의 CSB 포지셔닝을 제시한다.
- The Cloud Life Seminar 2014 발표 내용
스마트 팩토리에 인공지능과 기계학습은 필수! - 남궁영환 AWS 데이터 사이언티스트 / 김진일 차장, 한화토탈 :: AWS Summit S...Amazon Web Services Korea
대규모 설비의 운영 비용 절감, 관리 효율화, 지능형 분석 등을 위해 제조업 분야에서 최신 인공지능/기계학습 기술은 이제 필수 요소가 되었습니다. AWS 클라우드 환경에서 이러한 첨단 기술을 활용한다면 한 차원 높은 스마트 팩토리 환경을 구축할 수 있을 것입니다. 본 세션에서는 에너지, 석유화학 분야에서 클라우드 기반의 분석 플랫폼 구축 방법 및 관리형 인공지능/기계학습 서비스 기반의 예지 정비 방법에 대해 살펴봅니다.
모 기업에서 64비트 OS로 전환하는 작업을 가이드했다. 그러면서 IE 프로세스 이슈가 생겼다. 모든 웹 어플리케이션 및 ActiveX를 일시에 64비트 IE 프로세스에 맞도록 수정할 수 없었던 것이었다. 해서 기존에 32비트에서 정상 실행되던 웹 어플리케이션을 위해서 64비트 OS의 IE 프로세스도 32비트도 실행되도록 설정해야만 했다. IE 프로세스 구조를 변경하는 작업을 정리했다.
4. 4
황인균
Internet
시스템 아키텍처 아키텍처(예시)
WAS
Window Form
Client Application
HTML
Web
Component
Biz Logic/
Data Access
Central Database
(RDBMS)
DB Server
DB Access
Web Server
HTML/Ajax/Json
TCP/Json/XML
TCP/WCF/Json/XML
DMZ Internal NW #1 Internal NW #2
Presentation Tier
UI
Business Tier
BSL, DSLService, IFL
Data Tier
DAL
HTML/Ajax/Json
대부분 기업의 업무 어플리케이션에서 채용하고 있는 Layered 스타일의 아키텍처입니다.