AWS summit 2017 사내 전파 교육

1. AWS summit 2017
전파교육

2. 전파교육 범위
• 세션 내용 일부를 바탕으로
• 제가 하고 싶은 얘기를 할 겁니다.
• Monolith -> MSA 로 전환 시 고려사항
• 사용자 수에 맞는 Architecture 고려사항
• MxNet 을 주목하라

3. S1. MSA로 전환 시 고려사항
• Session 명 : 마이크로서비스를 위한 AWS 아키텍처 패턴 및 모
범사례
• 슬라이드 링크 : https://www.slideshare.net/awskorea/3-
microservice-aws-architecture-pattern-usecase

4. MSA로 전환 시 고려사항
• MSA 가 뭔지 모르는 분들을 위해서 짧게 소개
VS

5. MSA 전환을 고려할 대상
• Multi target service(웹, 모바일웹, 모바일앱, 네이티브앱 …)
• 인증 / 조회 / 주문 / 배송추적 … 동일한 내용을 여러 번 개발
• Target 간 integrity 문제
• 사용자가 100k -> 1000k -> 1000m 으로 늘어나는 service
• 고전적인 아키텍처로는 설계 및 대응이 어려움
• Cloud 도입을 고려중인 service
• MSA 는 cloud 에서 장점이 극대화되는 아키텍처

6. MSA 가 만능인가?
• 새로운 단계의 복잡도가 발생
• Chaining
• Transaction
• Dependency managing
• Testing
• Monitoring

7. AWS 솔루션
문제 AWS 솔루션
Service Chaining AWS Step Function
Transaction Correlation ID
Dependency managing AWS Lambda versioning, CloudFormation
Testing AWS CodeBuild
Monitoring AWS Xray, CloudWatch
• AWS 솔루션 소개가 목적이 아니므로
• 자세한 내용은 생략한다

8. MSA 전환 시 고려사항
• Legacy 는 어쩌지?
• 적폐는 걷어내고 새로 만들어야 하나?
• Legacy는 그대로 두고 신규 기능 / 핵심 기능만 MSA 도입해야 하나?
• 가시화 도구가 필요하다
• Chaining 가시화
• Monitoring 가시화
• Provisioning 가시화
• Application Level Transaction 구현
• Transaction 추적을 위한 ID 필요
• 각 마이크로 서비스 별 독립된 Roll back 전략/구현

9. Strangler Architecture Pattern
• 정치권에서 적폐는 반드시 청
산할 대상이지만
• 서비스에서 Legacy 는 잘못 건
드리면 다 죽어요
• 암도 생명입니다. 더불어 살아
갈 방법이 필요해요.

10. 가시화가 가장 중요하다
• Simianviz(=spigo)
• Adrian 형이 만든 opensource
• https://github.com/adrianco/
spigo
• 가시화 대상
• Service chain
• Monitor
• Provisioning

11. 2 phase commit protocol
• Transaction을 Request /
Commit phase 2단계로 나눔
• Request : Transaction 이 요구
되는 모든 node들이 준비되었
는지 확인
• Commit : 모든 node 들을
commit
• 단점
• Blocking protocol
• Transaction Manager Hang 발
생 시 답이 없다.

12. S2. 사용자 수에 맞는 Architecture 고려사항
• Session 명 : 천만 사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍쳐 진화하기
• 슬라이드 링크 : https://www.slideshare.net/awskorea/1-aws-cloud-
architecture-evolution

13. 사용자 수에 맞는 Architecture 고려사항
• 사용자 1 : 고전적인 monolithic architecture
• 사용자 > 100+ : 3tier architecture
• 사용자 > 1000+ : load balancing
• 사용자 > 10000+ : CQRS pattern
• 사용자 > 1000000+ : cache, auto scale, 자동화, 모니터링, MSA
• 사용자 > 10000000+ : 쓰기 병목 해결(federation, sharding, nosql)
여기까진 많이들 경험
해본 영역
매우 드물게 경험해 본 영역
미지의 영역

14. CQRS pattern
• Martin Fowler 형 blog :
https://martinfowler.com/bliki/CQRS.html
• Command(write) / Query(read) 를 분리
• 사용자 패턴은 당연히 Read >>> Write
• Auto Scale Ready
• Read store 와 Write store 가 loose coupled

15. S3. MxNet 을 주목하라
• Session 명 : 모두를 위한 MxNet
• 슬라이드 링크 : https://www.slideshare.net/awskorea/2-mx-net

16. MxNet?
• Deep Learning Framework
• Scalable
• 분산환경에서 tensorflow 보다 나은 성능
• Multi language support
• c++ / python / r / scala / julia / perl /
matlab
• Mobile Device Support
• Apache Incubator
• AWS ready

17. Deep Learning Framework 선택 기준
• 얼마나 쉽나
• LSTM 을 100 line 안으로 작성 가능 :
http://mxnet.io/tutorials/python/char_lstm.html
• 요즘 hot 한 Model 들 기본 제공 -> 갖다 쓰기만 하면 됨
• Core num. / 성능 향상이 linear 한가
• Mobile device 에서 쉽게 쓸 수 있나
• 발전가능성
• Apache Incubator : http://incubator.apache.org/projects/mxnet.html
• AWS 지원 : https://aws.amazon.com/ko/mxnet/

18. 질문?

19. 감사합니다