클라우드 기반의 실시간 비딩 시스템 아키텍처를 구축하는 방법에 대해 설명하는 백서 [Building a Real-Time Bidding Platform on AWS]의 내용을 AWS 코리아의 김필중 솔루션즈 아키텍트가 한글로 요약한 슬라이드입니다. 어떻게 클라우드가 RTB의 필수 요소인 낮은 지연시간과 확장성을 확보하는 데 도움이 될 수 있는지 설명하고, 실제 고객 사례를 통해 이러한 아키텍처를 구성하는 법을 살펴보실 수 있습니다.
AWS는 규모의 경제에서 발생하는 비용 절감 효과를 고객들에게 돌려드리는 철학을 가지고 있습니다. AWS가 제공하는 다양한 인스턴스 타입을 적절히 선택해면 뛰어난 성능의 아키텍처를 구현하면서도 비용을 최적화해 더욱 더 비용 효율적인 아키텍처 구성을 꾀할 수 있습니다.
이 강연에서는 구매 옵션에 따른 설정 및 기능에 따른 다양한 가격 절감 사례를 함께 안내해 드리며, 향후 서비스 성장에 따른 비용 증가 가능성에 대해 고민하시는 개발자 및 관리자들에게 도움이 되실 것입니다.
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)는 손쉽게 확장 가능한 컴퓨팅 자원을 클라우드로 제공하며, 대부분 EC2 사용으로 AWS 사용을 시작하는 것이 보통입니다. 본 강연에서는 Amazon EC2의 기초 개념과 클라우드 컴퓨팅으로 빠르고 가볍게 가상머신을 실행하는 법에 대해 알아봅니다.
또한 이 강연에서는 EC2 인스턴스의 종류와 Amazon Machine Image (AMI) 사용 방법, 이를 통해 손쉽게 인스턴스를 동적으로 제공하는 부트스트래핑(Bootstrapping), 그리고 CloudWatch를 통한 EC2 모니터링 방법, 마지막으로 오토스케일링 (Autoscaling)으로 확장성 아키텍처를 구성하는 방법에 대해서도 알아볼 수 있습니다.
클라우드 기반의 실시간 비딩 시스템 아키텍처를 구축하는 방법에 대해 설명하는 백서 [Building a Real-Time Bidding Platform on AWS]의 내용을 AWS 코리아의 김필중 솔루션즈 아키텍트가 한글로 요약한 슬라이드입니다. 어떻게 클라우드가 RTB의 필수 요소인 낮은 지연시간과 확장성을 확보하는 데 도움이 될 수 있는지 설명하고, 실제 고객 사례를 통해 이러한 아키텍처를 구성하는 법을 살펴보실 수 있습니다.
AWS는 규모의 경제에서 발생하는 비용 절감 효과를 고객들에게 돌려드리는 철학을 가지고 있습니다. AWS가 제공하는 다양한 인스턴스 타입을 적절히 선택해면 뛰어난 성능의 아키텍처를 구현하면서도 비용을 최적화해 더욱 더 비용 효율적인 아키텍처 구성을 꾀할 수 있습니다.
이 강연에서는 구매 옵션에 따른 설정 및 기능에 따른 다양한 가격 절감 사례를 함께 안내해 드리며, 향후 서비스 성장에 따른 비용 증가 가능성에 대해 고민하시는 개발자 및 관리자들에게 도움이 되실 것입니다.
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)는 손쉽게 확장 가능한 컴퓨팅 자원을 클라우드로 제공하며, 대부분 EC2 사용으로 AWS 사용을 시작하는 것이 보통입니다. 본 강연에서는 Amazon EC2의 기초 개념과 클라우드 컴퓨팅으로 빠르고 가볍게 가상머신을 실행하는 법에 대해 알아봅니다.
또한 이 강연에서는 EC2 인스턴스의 종류와 Amazon Machine Image (AMI) 사용 방법, 이를 통해 손쉽게 인스턴스를 동적으로 제공하는 부트스트래핑(Bootstrapping), 그리고 CloudWatch를 통한 EC2 모니터링 방법, 마지막으로 오토스케일링 (Autoscaling)으로 확장성 아키텍처를 구성하는 방법에 대해서도 알아볼 수 있습니다.
쉐이커(https://www.shakr.com/)에서 AWS를 온프레미스 인프라와 더불어 어떻게 사용하고 있는지, 이용 사례를 공유합니다.
Apr 21 2015
Presented at the AWS Summit Seoul
http://aws.amazon.com/ko/summits/seoul/
Amazon Game Services - GameLift, GameSparks (김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on...Amazon Web Services Korea
Amazon Game Services - GameLift, GameSparks
AWS에서 제공하는 다양한 Games Service들 중 세션형 게임 fleets를 관리형 서비스로 제공하는 GameLift의 새로운 MatchMaking 기능인 FlexMatch을 비롯한 다양한 서비스 컴포넌트와 그 동작방식을 설명합니다. 또한, AWS Console과 곧 통합되어 선보일 새로운 Amazon Game Service인 GameSparks를 소개합니다. 리더보드, 매치메이킹, 채팅, 업적 시스템 등 멀티 플레이어 기능, 가상화폐, 인앱 결제, 상점 및 상품 관리 등 게임 경제 기능, 분석, 타겟 마케팅, 사용자 관리 및 권한 관리, 각종 프로모션 기능 등 다양한 빌딩 블록을 관리형으로 제공하여 게임 서비스 플랫폼을 효율적으로 구축할 수 있습니다.
AWS를 사용하는 게임 고객사를 대상으로 ‘Amazon GameLift 세션’ 을 준비했습니다.
GameLift는 클라우드에서 세션 기반 멀티플레이 게임 서버를 배포, 운영, 조정하는 데 사용되는 완전 관리형 서비스로, 본 행사에서는 Amazon GameLift를 이용한 세션형 1:1 게임 배포 실습을 진행합니다.
AWS for Games - 게임만을 위한 AWS 서비스 길라잡이 (레벨 200) - 진교선, 솔루션즈 아키텍트, AWS ::: Game...Amazon Web Services Korea
AWS Gamekit은 인증, 상태저장과 같은 API 서비스를 손쉽게 구축할 수 있는 서비스입니다. AWS GameSparks는 클라이언트에 손쉽게 서버 로직을 추가하고 게임에 필수적인 컴포넌트들을 바로 사용할 수 있게 제공하는 서비스입니다. AWS Gamelift는 세션형 게임에 필요한 데디케이티드 서버를 관리해주는 강력한 서비스입니다. 본 서비스들의 소개 및 최신 업데이트를 전달해드립니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기 - 엔터메이트 공신배 팀장Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 세 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 모바일 게임 로그 데이터 분석 이야기
연사 : 엔터메이트 공신배 팀장
AWS 비용 효율화를 고려한 Reserved Instance + Savings Plan 옵션 - 박윤 어카운트 매니저 :: AWS Game...Amazon Web Services Korea
AWS는 지속적으로 자체 비용을 낮추는 것 외에, 고객이 직접 비용을 최적화할 수 있는 다양한 옵션들을 제공하고 있습니다. 이 중 Savings Plans와 Reserved Instances에 대해 알아봅니다. Savings Plans는 AWS에서 2019년에 새롭게 출시한 새로운 Pricing 옵션으로써, Serverless, Container 등 빠르게 변화하는 시장의 컴퓨터 요구 사항에 대응할 수 있도록 Reserved Instances보다 훨씬 더 유연한 과금 모델을 제공합니다. 본 세션을 통해 Savings Plan과 Reserved Instances의 개요와 이들의 차이점을 파악하실 수 있습니다.
타 게임사의 경험으로 본 AWS 핵심 모범 사례 한방에 배우기 - 이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS / 김지선 테크니컬 어카운트 매니저, ...Amazon Web Services Korea
타 게임사의 경험으로 본 AWS 핵심 모범 사례 한방에 배우기
이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS
김지선 테크니컬 어카운트 매니저, AWS
AWS를 이용하여 많은 게임들이 서비스되고 있지만, 고객들이 예전 데이터센터의 경험을 이용하여 게임을 개발하고 운영하다 보니 종종 예기치 않은 기술 지원 요청을 하고 있습니다. 과거 게임 고객사들이 AWS 상에서 경험한 다양한 지원 요청을 분석하여 게임 서비스 아키텍처 및 운영 상에서 미리 대응할 수 있도록 경험을 공유합니다. 기술적인 내용 뿐만 아니라 동일 수준의 게임 서비스를 운영하면서도 비용을 최적화 할 수 있는 베스트 프랙티스도 소개합니다.
AWS 기반 블록체인 (2부) - 블록체인 서비스 개발하기 (김준형 & 박천구, AWS 솔루션즈 아키텍트) :: AWS DevDay2018Amazon Web Services Korea
AWS 기반 블록체인 (2부) - 블록체인 서비스 개발하기
AWS에서 Blockchain Service를 개발하는 전체 방법을 설명합니다. Cloud9에서 dApp개발을 위한 환경을 설정하고 Solidity 프로그램을 직접 개발한 뒤, AWS Network에 배포하는 과정을 시연합니다.
본 온라인 세미나에서는 AWS 서비스를 활용하시는데 있어, 총 소유비용(TCO) 관점에서 클라우드 사용시 장점에 대해 이해하고, AWS서비스 사용시 어떻게 하면 비용최적화를 잘 할 수 있을지를 예약인스턴스, 스팟인스턴스, S3의 라이프사이클 정책 활용 방법 등을 통해 학습합니다. 특별히, 예약인스턴스 구매, 비용 알람 설정, AWS 서비스 월별 사용 계산기 사용법 등에 대한 핸즈온을 통해 좀 더 저희 서비스에 쉽게 접근하실 수 있도록 도와드립니다.
발표영상 다시보기: https://youtu.be/LhBdKwKrQH8
본 온라인 세미나에서는 현재 발생하고 있는 AWS 비용을 어떻게 확인할 수 있는지와 해당 비용을 절감할 수 있는 모범사례들을 살펴보도록 하겠습니다. 특히, 예약 인스턴스 (RI), 스팟 인스턴스 (Spot) 와 같이 비용 절감에 도움을 주는 기능들을 학습하고, AWS가 제공하는 비용 관련 기능들을 이해함으로써 지속해서 비용절감을 할 수 있는 방법들을 알려드립니다.
Similar to AWS Summit Seoul 2015 - 예약 인스턴스를 활용한 비용 최적화 (게임빌-고객사례) (20)
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services Korea
Database Migration Service(DMS)는 RDBMS 이외에도 다양한 데이터베이스 이관을 지원합니다. 실제 고객사 사례를 통해 DMS가 데이터베이스 이관, 통합, 분리를 수행하는 데 어떻게 활용되는지 알아보고, 동시에 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Data Ingest)에도 어떤 역할을 하는지 살펴보겠습니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services Korea
Amazon ElastiCache는 Redis 및 MemCached와 호환되는 완전관리형 서비스로서 현대적 애플리케이션의 성능을 최적의 비용으로 실시간으로 개선해 줍니다. ElastiCache의 Best Practice를 통해 최적의 성능과 서비스 최적화 방법에 대해 알아봅니다.
Internal Architecture of Amazon Aurora (Level 400) - 발표자: 정달영, APAC RDS Speci...Amazon Web Services Korea
ccAmazon Aurora 데이터베이스는 클라우드용으로 구축된 관계형 데이터베이스입니다. Aurora는 상용 데이터베이스의 성능과 가용성, 그리고 오픈소스 데이터베이스의 단순성과 비용 효율성을 모두 제공합니다. 이 세션은 Aurora의 고급 사용자들을 위한 세션으로써 Aurora의 내부 구조와 성능 최적화에 대해 알아봅니다.
[Keynote] 슬기로운 AWS 데이터베이스 선택하기 - 발표자: 강민석, Korea Database SA Manager, WWSO, A...Amazon Web Services Korea
오랫동안 관계형 데이터베이스가 가장 많이 사용되었으며 거의 모든 애플리케이션에서 널리 사용되었습니다. 따라서 애플리케이션 아키텍처에서 데이터베이스를 선택하기가 더 쉬웠지만, 구축할 수 있는 애플리케이션의 유형이 제한적이었습니다. 관계형 데이터베이스는 스위스 군용 칼과 같아서 많은 일을 할 수 있지만 특정 업무에는 완벽하게 적합하지는 않습니다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 경제적인 방식으로 더욱 탄력적이고 확장 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있게 되면서 기술적으로 가능한 일이 달라졌습니다. 이러한 변화는 전용 데이터베이스의 부상으로 이어졌습니다. 개발자는 더 이상 기본 관계형 데이터베이스를 사용할 필요가 없습니다. 개발자는 애플리케이션의 요구 사항을 신중하게 고려하고 이러한 요구 사항에 맞는 데이터베이스를 선택할 수 있습니다.
Demystify Streaming on AWS - 발표자: 이종혁, Sr Analytics Specialist, WWSO, AWS :::...Amazon Web Services Korea
실시간 분석은 AWS 고객의 사용 사례가 점점 늘어나고 있습니다. 이 세션에 참여하여 스트리밍 데이터 기술이 어떻게 데이터를 즉시 분석하고, 시스템 간에 데이터를 실시간으로 이동하고, 실행 가능한 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있는지 알아보십시오. 일반적인 스트리밍 데이터 사용 사례, 비즈니스에서 실시간 분석을 쉽게 활성화하는 단계, AWS가 Amazon Kinesis와 같은 AWS 스트리밍 데이터 서비스를 사용하도록 지원하는 방법을 다룹니다.
Amazon EMR - Enhancements on Cost/Performance, Serverless - 발표자: 김기영, Sr Anal...Amazon Web Services Korea
Amazon EMR은 Apache Spark, Hive, Presto, Trino, HBase 및 Flink와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 분석 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있는 관리형 서비스를 제공합니다. Spark 및 Presto용 Amazon EMR 런타임에는 오픈 소스 Apache Spark 및 Presto에 비해 두 배 이상의 성능 향상을 제공하는 최적화 기능이 포함되어 있습니다. Amazon EMR Serverless는 Amazon EMR의 새로운 배포 옵션이지만 데이터 엔지니어와 분석가는 클라우드에서 페타바이트 규모의 데이터 분석을 쉽고 비용 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 세션에 참여하여 개념, 설계 패턴, 라이브 데모를 사용하여 Amazon EMR/EMR 서버리스를 살펴보고 Spark 및 Hive 워크로드, Amazon EMR 스튜디오 및 Amazon SageMaker Studio와의 Amazon EMR 통합을 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 알아보십시오.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Enabling Agility with Data Governance - 발표자: 김성연, Analytics Specialist, WWSO,...Amazon Web Services Korea
데이터 거버넌스는 전체 프로세스에서 데이터를 관리하여 데이터의 정확성과 완전성을 보장하고 필요한 사람들이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 이 세션에 참여하여 AWS가 어떻게 분석 서비스 전반에서 데이터 준비 및 통합부터 데이터 액세스, 데이터 품질 및 메타데이터 관리에 이르기까지 포괄적인 데이터 거버넌스를 제공하는지 알아보십시오. AWS에서의 스트리밍에 대해 자세히 알아보십시오.
Amazon Redshift Deep Dive - Serverless, Streaming, ML, Auto Copy (New feature...Amazon Web Services Korea
이 세션에 참여하여 Amazon Redshift의 새로운 기능을 자세히 살펴보십시오. Amazon Data Sharing, Amazon Redshift Serverless, Redshift Streaming, Redshift ML 및 자동 복사 등에 대한 자세한 내용과 데모를 통해 Amazon Redshift의 새로운 기능을 알고 싶은 사용자에게 적합합니다.
From Insights to Action, How to build and maintain a Data Driven Organization...Amazon Web Services Korea
데이터는 혁신과 변혁의 토대입니다. 비즈니스 혁신을 이끄는 혁신은 특정 시점의 전략이나 솔루션이 아니라 성장을 위한 반복적이고 집단적인 계획입니다. 혁신에 이러한 접근 방식을 채택하는 기업은 전략과 비즈니스 문화에서 데이터를 기반으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 접근 방식을 개발하려면 리더가 데이터를 조직의 자산처럼 취급하고 조직이 더 나은 비즈니스 성과를 위해 데이터를 활용할 수 있도록 권한을 부여해야 합니다. AWS와 Amazon이 어떻게 데이터와 분석을 활용하여 확장 가능한 비즈니스 효율성을 창출하고 고객의 가장 복잡한 문제를 해결하는 메커니즘을 개발했는지 알아보십시오.
[Keynote] Accelerating Business Outcomes with AWS Data - 발표자: Saeed Gharadagh...Amazon Web Services Korea
데이터는 최종 소비자의 성공에 초점을 맞춘 디지털 혁신에서 중추적인 역할을 하고 있습니다. 모든 기업들은 데이터를 자산으로 사용하여 사례 제공을 추진하고 까다로운 결과를 해결하고 있습니다. AWS 클라우드 기술과 분석 솔루션의 강력한 성능을 통해 고객은 혁신 여정을 가속화할 수 있습니다. 이 세션에서는 기업 고객들이 클라우드에서 데이터의 힘을 활용하여 혁신 목표를 달성하고 필요한 결과를 제공하는 방법에 대해 다룹니다.
LG전자 - Amazon Aurora 및 RDS 블루/그린 배포를 이용한 데이터베이스 업그레이드 안정성 확보 - 발표자: 이은경 책임, L...Amazon Web Services Korea
LG ThinQ는 LG전자의 가전제품과 서비스를 아우르는 플랫폼 브랜드로서 앱 하나로 간편한 컨트롤, 똑똑한 케어, 스마트한 쇼핑까지 한번에 가능한 플랫폼입니다. ThinQ 플랫폼은 글로벌 서비스로 제공되고 있어, 작업 시간을 최소화하고, 서비스의 영향을 최소화 할 필요가 있었습니다. 따라서 DB 버전 업그레이드 작업 시 애플리케이션 배포가 필요없는 Blue/Green Deployment 방식은 최선의 선택이 되었습니다.
KB국민카드 - 클라우드 기반 분석 플랫폼 혁신 여정 - 발표자: 박창용 과장, 데이터전략본부, AI혁신부, KB카드│강병억, Soluti...Amazon Web Services Korea
온프레미스 분석 플랫폼에는 자원 증설 비용, 자원 관리 비용, 신규 자원 도입 및 환경 설정의 리드타임 등 다양한 측면에서의 한계가 존재합니다. 이에 KB국민카드에서는 기존 분석 플랫폼의 한계를 극복함과 동시에 시너지를 낼 수 있는 클라우드 기반 분석 플랫폼을 설계 및 도입하였습니다. 본 사례 소개는 KB국민카드의 데이터 혁신 여정과 노하우를 소개합니다.
SK Telecom - 망관리 프로젝트 TANGO의 오픈소스 데이터베이스 전환 여정 - 발표자 : 박승전, Project Manager, ...Amazon Web Services Korea
SK Telecom의 망관리 프로젝트인 TANGO에서는 오라클을 기반으로 시스템을 구축하여 운영해 왔습니다. 하지만 늘어나는 사용자와 데이터로 인해 유연하고 비용 효율적인 인프라가 필요하게 되었고, 이에 클라우드 도입을 검토 및 실행에 옮기게 되었습니다. TANGO 프로젝트의 클라우드 도입을 위한 검토부터 준비, 실행 및 이를 통해 얻게 된 교훈과 향후 계획에 대해 소개합니다.
코리안리 - 데이터 분석 플랫폼 구축 여정, 그 시작과 과제 - 발표자: 김석기 그룹장, 데이터비즈니스센터, 메가존클라우드 ::: AWS ...Amazon Web Services Korea
2022년 코리안리는 핵심업무시스템(기간계/정보계 시스템)을 AWS 클라우드로 전환하는 사업과 AWS 클라우드 기반에서 손익분석을 위한 어플리케이션 구축 사업을 동시에 진행하고 있었습니다. 이에 따라 클라우드 전환 이후 시스템 간 상호운용성과 호환성을갖춘 데이터 분석 플랫폼 또한 필요하게 되었습니다. 코리안리 IT 환경에 적합한 플랫폼 선정을 위하여 AWS Native Analytics Platform, 3rd Party Analytics Platform (클라우데라, 데이터브릭스)과의 PoC를 진행하고, 최종적으로 AWS Native Analytics Platform 으로 확정하였습니다. 코리안리는 메가존클라우드와 함께 2022년 10월부터 4개월(구축 3개월, 안정화 및 교육 1개월) 동안 AWS 기반 데이터 분석 플랫폼을 구축하고 활용 범위를 지속적으로 확대하고 있습니다.
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...Amazon Web Services Korea
LG 이노텍은 세계 시장을 선도하는 글로벌 소재·부품기업으로, Amazon Redshift 을 데이터 분석 플랫폼의 핵심 서비스로 활용하고 있습니다.지속적인 데이터 증가와 업무 확대에 따른 유연한 아키텍처 개선의 필요성에 대처하기 위해, 2022년에 AWS 에서 발표된 Redshift Serverless 를 활용한, 비용 최적화된 아키텍처 개선 과정의 실사례를 엿볼수 있는 기회가 됩니다.
5. EC2의 과금 체계
예약(Reserved)
인스턴스
미리 선납금을 많이 지출할
수록 높아지는 할인율
Capacity에 대한 보장을 받을 수
있음
3자에게 판매하거나, 수정할 수
있음
온디맨드(Ondemand)
인스턴스
사용한 시간 만큼 과금
선납금 전혀 없음
스팟(Spot)
인스턴스
경매 방식을 통해 인스턴스를
사용
온디맨드 대비 최대 90%
가까운 할인율
10:00
10:05
10:10
6. Reserved Instance란 무엇인가?
• 비용 절감 : 일정 부분 선납금을 지불할 수록 시간당 할인 요금의
혜택을 볼 수 있는 요금제
• 최대 연간 75% 할인율
• 또한 Capacity
Reservation이 되어
해당 기간동안 런칭을
보장받음
• 하지만 비용 환불이
안되며 조건에 대한
확인이 필요함
8. 1. 새로운 인스턴스 패밀리를 적극 활용한다
M1 M2 M3 C1 C3 R3 I2 T2
Small
Medium
Large
Xlarge
Xlarge
2xlarge
4xlarge
Medium
Large
Xlarge
2xlarge
Medium
xlarge
Large
Xlarge
2xlarge
4xlarge
8xlarge
Large
Xlarge
2xlarge
4xlarge
8xlarge
Xlarge
2xlarge
4xlarge
8xlarge
Micro
Small
medium
• 새로운 인스턴스 패밀리 사용 : 최근에 나온 인스턴스 패밀리(C3,
R3, M3)를 사용하는 것이 가격대 성능비가 우월함
9. 2. Instance Family를 통일하는 것이 중요하다.
• Reserved Instance 수정 : Reserved Instance의 수정은 같은
인스턴스 타입 안에서만 변경이 가능함
• Cross Account 적용 : Reserved Instance는 구매한 해당 계정
뿐만 아니라 부모, 형제 계정에도 적용이 되기 때문에 Instance
Type Family를 한정하는 것이 대비를 위해 좋다
(예, A 계정에서 m3.xlarge를 구매하다가 사용하지 않게 되는 경우라도 함께 연결된
계정 B에서 m3.xlarge를 사용하고 있으면 자동으로 적용 됨)
10. 통합빌링에서의 RI 효과
Payer Account
(payer@gamevil.com)
GAME2 GAME3 GAME4GAME1
Linked Accounts
……
m3.xlarge X 4
c4.2xlarge X 8
c3.2xlarge X 6
c4.2xlarge X 8
m3.xlarge X 2
m3.xlarge X 2 c3.2xalrge X 6
• RI는 통합빌링에서
Account 간 공유할 수
있음
11. 통합빌링에서의 RI 효과
Payer Account
(payer@gamevil.com)
GAME2 GAME3 GAME4GAME1
Linked Accounts
……
m3.xlarge X 4
c4.2xlarge X 8
c3.2xlarge X 6
c4.2xlarge X 8
m3.xlarg3 X 2
m3.xlarge X 2 c3.2xalrge X 6
• RI는 통합빌링에서
Account 간 공유할 수
있음
12. Reserved Instances 조건?
• 기간, 리전, 운영체제를 명시하여 구매함
• Reserved Instance Modification
4xl
2xl 2xl
xl xl xl xl
l l l l l l l l
4xl
8xl
• 같은 Family 내에서 인스턴스
타입 변경 (e.g., c3 내에서만
변경 가능)
• Region 안에서 AZ 변경
13. 3. 최대한 정기적/자주 프로세스를 세워 적용하라
• 1년에 한번 RI를
집행 했을 때 (5%)
에비해 두달에
한번 RI를 하는
경우 7배(35%) 의
차이가 남
Instance Numbers
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1차 구매 (2월) 미적용분
RI 적용분
14. 3. 최대한 정기적으로 프로세스를 세워 적용하라
• 1년에 한번 RI를
집행 했을 때 (5%)
에비해 두달에
한번 RI를 하는
경우 7배(35%) 의
차이가 남
Instance Numbers
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1차 구매 (2월)
5차 구매 (10월)
4차 구매 (8월)
3차 구매 (6월)
2차 구매 (4월)
15. Communication 방법
Linkedaccountid 999999999999 12월 AWS 사용금액 $14,764.09 AWS 절감율 31.50%
Project GAMEVIL XX Game RI 사용 시 예상금액 $10,112.75 연간 절감금액 $55,816.09
AWS Account gamevil 예상 절감금액(월간) $4,651.34 RI 개수 12
28
TOTAL XXXXXX
NO HostName 리전 인스턴스타입 resourceid RI 적용 RI 발생일 RI 종료일 On-Demand 기준 금액
1 Game02 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
2 Game04 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
3 Game06 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
4 Game08 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
5 Game02 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
6 Game04 USE1 USE1-m3.2xlarge-windows with SQL i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $22,425.60
7 Game06 USE1 USE1-t2.small-linux i-XXXXXXX . $227.76
8 Game08 USW1 USW1-m3.2xlarge-windows with SQL i-XXXXXXX . $23,555.64
9 Game02 USW1 USW1-m3.xlarge-windows i-XXXXXXX . $4,905.60
10 Game04 USW1 USW1-m3.xlarge-windows i-XXXXXXX . $4,905.60
11 Game06 USW1 USW1-m3.xlarge-windows i-XXXXXXX . $4,905.60
12 Game08 USW1 USW1-m3.xlarge-windows i-XXXXXXX . $4,905.60
13 Game08 USW1 USW1-m3.xlarge-windows with SQL i-XXXXXXX . $11,782.20
14 Game08 USW1 USW1-m3.xlarge-windows with SQL i-XXXXXXX . $11,782.20
15 Game01 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
16 Game03 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48
17 Game05 USE1 USE1-m1.xlarge-windows i-XXXXXXX RI 2014-04-18 4/18/2015 $5,238.48