게임을 위한 아마존웹서비스(AWS)
AWS 클라우드 서비스는 Gaming Life Cycle 을 도울 수 있는 다양한 서비스가 포함되어 있습니다. AWS 에서 게임 고객 분들에게 더 나은 솔루션을 제공하며, 글로벌 인프라스트럭처, 게임 분석, 관리형 백엔드 서비스와 인공지능 서비스 등 AWS와 게임 비지니스를 같이 하는 가치와 이유를 전체적으로 알아봅니다.
게임을 위한 아마존웹서비스(AWS)
AWS 클라우드 서비스는 Gaming Life Cycle 을 도울 수 있는 다양한 서비스가 포함되어 있습니다. AWS 에서 게임 고객 분들에게 더 나은 솔루션을 제공하며, 글로벌 인프라스트럭처, 게임 분석, 관리형 백엔드 서비스와 인공지능 서비스 등 AWS와 게임 비지니스를 같이 하는 가치와 이유를 전체적으로 알아봅니다.
Nesta sessão faremos uma demonstração de controle e defesa de tráfego aéreo utilizando processamento em tempo real. Trataremos das boas práticas para ingestão, armazenamento, processamento e visualização de dados através de serviços da AWS como Kinesis, DynamoDB, Lambda, Redshift, Quicksight e Amazon Machine Learning.
The Cloud as a Platform - Cloud Connections 2011 Keynote - Jinesh VariaAmazon Web Services
The Cloud as a Platform Keynote Presentation delivered at Cloud Connections Conference (DevConnections) April 19, 2011 by Jinesh Varia, Technology Evangelist, Amazon
Web Applications on AWS: This session introduces AWS services that you can leverage to build a scalable web application architecture on AWS to handle large-scale flows.
(CMP404) Cloud Rendering at Walt Disney Animation StudiosAmazon Web Services
"Each year, the technical complexity of making the next great Walt Disney Animation Studios film increases. Animation and Visual FX studios continue to push the bounds of what is possible in computer graphics. This complexity drives rapid technological growth in both computational resources and storage to the point that it exceeds what we can physically provide with our on-premise compute cluster. As a result, we have started to adopt a hybrid approach with the cloud.
This session addresses the hurdles that animation and VFX studios face and focuses on automation of 'disposable' components (specifically infrastructure, licensing, fleet management, data and dependency management in a large-scale batch workload). We apply these general cloud techniques and utilities to an animation/VFX workload and push the limits with a very large scale cloud renderfarm deployment.
The team from Walt Disney Animation Studios walks through how they use cloud technologies to maximize render capacity. Learn how to leverage high-performance storage (like Amazon EFS), Amazon EC2 networking and the latest EC2 Spot features to provide a fully functional renderfarm at production-quality scale."
AWS re:Invent 2016: Journeys to the Cloud: Different Experiences in Video (CT...Amazon Web Services
In this session, you’ll hear different customers’ experiences bringing video workloads to AWS. Customer speakers from both traditional broadcasters and cloud-first technology companies will discuss what was same and what was different as they moved both video on demand asset creation and live feed production to AWS for the first time, and how their platforms have evolved with experience using Elastic Transcoder and Elemental Cloud.
AWS re:Invent re:Cap 행사에서 발표된 강연 자료입니다. 아마존 웹서비스의 양승도 솔루션스 아키텍트가 발표한 내용입니다.
내용 요약: re:Invent에서 새로 발표된 Amazon Aurora는 My-SQL과 호환되는 관계형 데이터베이스 엔진으로, 상용 고급 데이터베이스의 속도 및 가용성과 오픈소스 데이터베이스의 간편함 및 비용효율성을 모두 갖춘 서비스입니다. 이 세션에서는 MySQL과 Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL에 이어 Amazon RDS로 구동되는 다섯 번째 데이터베이스 엔진 Amazon Aurora의 특징과 이점에 대해 소개하도록 하겠습니다.
Nesta sessão faremos uma demonstração de controle e defesa de tráfego aéreo utilizando processamento em tempo real. Trataremos das boas práticas para ingestão, armazenamento, processamento e visualização de dados através de serviços da AWS como Kinesis, DynamoDB, Lambda, Redshift, Quicksight e Amazon Machine Learning.
The Cloud as a Platform - Cloud Connections 2011 Keynote - Jinesh VariaAmazon Web Services
The Cloud as a Platform Keynote Presentation delivered at Cloud Connections Conference (DevConnections) April 19, 2011 by Jinesh Varia, Technology Evangelist, Amazon
Web Applications on AWS: This session introduces AWS services that you can leverage to build a scalable web application architecture on AWS to handle large-scale flows.
(CMP404) Cloud Rendering at Walt Disney Animation StudiosAmazon Web Services
"Each year, the technical complexity of making the next great Walt Disney Animation Studios film increases. Animation and Visual FX studios continue to push the bounds of what is possible in computer graphics. This complexity drives rapid technological growth in both computational resources and storage to the point that it exceeds what we can physically provide with our on-premise compute cluster. As a result, we have started to adopt a hybrid approach with the cloud.
This session addresses the hurdles that animation and VFX studios face and focuses on automation of 'disposable' components (specifically infrastructure, licensing, fleet management, data and dependency management in a large-scale batch workload). We apply these general cloud techniques and utilities to an animation/VFX workload and push the limits with a very large scale cloud renderfarm deployment.
The team from Walt Disney Animation Studios walks through how they use cloud technologies to maximize render capacity. Learn how to leverage high-performance storage (like Amazon EFS), Amazon EC2 networking and the latest EC2 Spot features to provide a fully functional renderfarm at production-quality scale."
AWS re:Invent 2016: Journeys to the Cloud: Different Experiences in Video (CT...Amazon Web Services
In this session, you’ll hear different customers’ experiences bringing video workloads to AWS. Customer speakers from both traditional broadcasters and cloud-first technology companies will discuss what was same and what was different as they moved both video on demand asset creation and live feed production to AWS for the first time, and how their platforms have evolved with experience using Elastic Transcoder and Elemental Cloud.
AWS re:Invent re:Cap 행사에서 발표된 강연 자료입니다. 아마존 웹서비스의 양승도 솔루션스 아키텍트가 발표한 내용입니다.
내용 요약: re:Invent에서 새로 발표된 Amazon Aurora는 My-SQL과 호환되는 관계형 데이터베이스 엔진으로, 상용 고급 데이터베이스의 속도 및 가용성과 오픈소스 데이터베이스의 간편함 및 비용효율성을 모두 갖춘 서비스입니다. 이 세션에서는 MySQL과 Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL에 이어 Amazon RDS로 구동되는 다섯 번째 데이터베이스 엔진 Amazon Aurora의 특징과 이점에 대해 소개하도록 하겠습니다.
AWS re:Invent re:Cap 행사에서 발표된 강연 자료입니다. 아마존 웹서비스의 정윤진 솔루션스 아키텍트가 발표한 내용입니다.
내용 요약: AWS Lambda는 이벤트에 대응해 코드를 구동해 주고 컴퓨팅 리소스를 자동으로 관리해 애플리케이션 구축과 새로운 이벤트에의 대응을 손쉽게 해 주는 컴퓨팅 서비스입니다. 이 세션에서는 AWS Lambda를 활용해 이미지 업로드나 앱 내 사용자 활동, 웹사이트 클릭, IoT 기기로부터의 데이터 수신 등 다양한 이벤트들에 몇 밀리세컨드 이내로 반응해 코드를 구동시키는 방법에 대해 알아보고 모바일에 특화된 다른 AWS 서비스들을 병용해 AWS 클라우드의 이점을 극대화하는 방안에 대해서도 소개하도록 하겠습니다.
Gam301 Real-Time Game Analytics with Amazon Redshift, Amazon Kinesis, and Ama...Amazon Web Services Korea
지난 2월 26일 있었던 AWS 정윤진 솔루션스 아키텍트의 "성공적인 게임 개발을 위한 비밀의 레시피" 네 번째 강연에서 쓰인 발표자료입니다. Amazon Redshift, Kinesis, DynamoDB 등을 활용해 게임 내 사용자 행동패턴 등을 실시간으로 분석하는 방법에 대한 내용입니다.
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/
본 세션에서는 Amazon의 관리형 데이터베이스 서비스(RDS) 중 기존 상용데이터베이스의 5배 성능 및 1/10 가격으로도 확장성을 보장하는 Aurora에 대한 소개 및 사용법 그리고 기존의 DB에서의 마이그레이션 방법에 대해 소개해드립니다. 10월 리인벤트를 통해 동경 리전에 Aurora를 사용가능하게 되었습니다.
Christian's part of the AWS re:Invent 2015 talk shared with Sajee Mathew - ARC304 - Designing for SaaS: Next Generation Software Delivery Models on AWS. Full video of the 60 minute presentation: https://www.youtube.com/watch?v=d16aUztH9hk&list=PLhr1KZpdzukdRxs_pGJm-qSy5LayL6W_Y
AWS Summit 2013 | Singapore - Big Data Analytics, Presented by AWS, Intel and...Amazon Web Services
Learn more about the tools, techniques and technologies for working productively with data at any scale. This session will introduce the family of data analytics tools on AWS which you can use to collect, compute and collaborate around data, from gigabytes to petabytes. We'll discuss Amazon Elastic MapReduce, Hadoop, structured and unstructured data, and the EC2 instance types which enable high performance analytics.
What is Innovation? How can cloud computing help you innovate? How can you make your applications smarter? Predictive? How can you interpret data and anticipate trends? With AWS Artificial Intelligence Solutions: Machine Learning, Rekognition, Polly; with serverless - Lambda, Step Functions.
Why Scale Matters and How the Cloud is Really Different (at scale)Amazon Web Services
Cloud computing gives you a number of advantages, such as being able to scale your application on demand. As a new business looking to use the cloud, you inevitably ask yourself, "Where do I start?" Join us in this session to understand best practices for scaling your resources from zero to millions of users. We will show you how to best combine different AWS services, make smarter decisions for architecting your application, and best practices for scaling your infrastructure in the cloud.
Presenter:
Santanu Dutt, Solution Architect, Amazon Internet Services
Vinayak Hegde, Vice President – Engineering, Helpshift
Sunny Saxena, Product Lead, Sprinklr
Introduction of AWS Cloud Computing and its future for Biometric DepartmentKevin Lee
When statistical programmers or statisticians starts in open-source programming, we usually begin with installing Python and/or R on our local computer and writing codes in a local IDE such as Jupyter notebook or RStudio, but as biometric team grow, and advanced analytics become more prevalent, collaborative solutions and environments are needed. Traditional solutions have been SAS® servers, but nowadays, there is a growing need and interest for Cloud Computing. The paper is written for those who want to know about the Cloud Computing environment (e.g., AWS) and its possible implementation for the Biometric Department.
The paper will start with the main components of Cloud computing – databases, servers, applications, data analytics, reports, visualization, dashboards etc., and its benefits - Elasticity, Control, Flexibility, Integration, Reliability, Security, Inexpensive and Easy to Start. Most popular Cloud computing platforms are AWS, Google Cloud and Microsoft Azure, and this paper will introduce AWS Cloud Computing Environment.
The paper will also introduce the core technologies of AWS Cloud Computing – computing (EC2), Storage ( EBS, EFS, S3), Database ( Redshift, RDS, DynamoDB ), Security (IAM) and Networking (VPC ), and how they could be integrated to support modern-day data analytics.
Finally, the paper will introduce the department-driven Cloud computing transition project that the whole SAS programming department has moved from SAS Window Server into AWS Cloud Computing. It will also discuss the challenges, and the lessons learn and its future in the Biometric department
As serverless architectures become more popular, AWS customers need a framework of patterns to help them deploy their workloads without managing servers or operating systems.
As serverless architectures become more popular, AWS customers need a framework of patterns to help them deploy their workloads without managing servers or operating systems.
Getting Started with Managed Database Services on AWS - AWS Summit Tel Aviv 2017Amazon Web Services
In addition to running databases in Amazon EC2, AWS customers can choose among a variety of managed database services. These services save effort, save time, and unlock new capabilities and economies. In this session, we make it easy to understand how they differ, what they have in common, and how to choose one or more. We explain the fundamentals of Amazon DynamoDB, a fully managed NoSQL database service; Amazon RDS, a relational database service in the cloud; and Amazon Redshift, a fully managed, petabyte-scale data-warehouse solution that can be surprisingly economical. We will cover how each service might help support your application and how to get started.
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.
3. What if you could devote 30% more of
your resources to your customers?
4. IT Map - Traditional IT
E-mail, Productivity,
Collaboration, HR,
Finance, ERP
Desktop Support, Device
Management, Telephony,
IT Support
Information Security, CISO
Encryption, Key Management, Identity
Management, Firewalls, IDS, DDoS
Business Applications
Digital Products, Brand
Websites, Mobile
Applications, Point of Sale
Systems, Commerce
Corporate Applications End User Computing
Infrastructure Servers, Storage, Networking, Databases,
Data Warehousing, Data Centers
5. IT Map - Traditional IT with AWS
Information Security, CISO
Corporate Applications End User Computing
Infrastructure
Business Applications
AWS Elastic Beanstalk,
AWS Lambda, Amazon SQS,
Amazon SNS, Amazon
Mobile Analytics, Amazon
CloudFront
Amazon WorkMail,
Amazon WorkDocs, AWS
Marketplace, AWS
Directory Service, SaaS
Amazon WorkSpaces,
Amazon AppStream, AWS
Marketplace, AWS Mobile
Services, SaaS
AWS Identity and Access Management
(IAM), AWS CloudHSM, AWS Key
Management Service (AWS KMS),
Security Groups, AWS Marketplace
Amazon EC2, Amazon S3, Amazon RDS, Amazon VPC,
Amazon Direct Connect, Directory Service, IAM, AWS
Service Catalog
20. What are containers?
• OS virtualization
• Process isolation
• Automation
• ImagesServer
Guest OS
Bins/Libs Bins/Libs
App2App1
21.
22. Common Customer Challenges/Desires
• Cluster Management
• Configuration Management
• Availability
• Scalability (application and repository)
• Scheduling
• Monitoring
• AWS integration
– VPC, ELB, Auto Scaling, CloudWatch, etc.
23.
24. Amazon EC2 Container Service
• Building Block Service
• Cluster Management Made
Easy
• Flexible Scheduling
• Performance at Scale
• Security
• Extensible
27. Yes, you can do with EC2 instances…
Amazon S3 Bucket Events
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1
2
3
Application
Monitoring
Security
Deploy
High
Availability Scalability
30. What is AWS Lambda?
AWS Lambda is a compute service that runs your code in
response to events such as image uploads, in-app activity,
website clicks, or outputs from connected devices.
31. Data Triggers: Amazon S3
Amazon S3 Bucket Events AWS Lambda
Original image Thumbnailed image
1
2
3
33. Three types of data-driven development
Retrospective
analysis and
reporting
Here-and-now
real-time processing
and dashboards
Predictions
to enable smart
applications
Amazon Kinesis
Amazon EC2
AWS Lambda
Amazon Redshift,
Amazon RDS
Amazon S3
Amazon EMR
34. Machine learning and smart applications
Machine learning is the technology that
automatically finds patterns in your data
and uses them to make predictions for new
data points as they become available
Your data + machine learning = smart applications
35. Building smart applications – a counter-pattern
Dear Thomas,
This awesome quadcopter is on sale
for just $49.99!
36. Smart applications by counter-example
SELECT c.ID
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON c.ID = o.customer
GROUP BY c.ID
HAVING o.date > GETDATE() – 30
We can start by
sending the offer to
all customers who
placed an order in
the last 30 days
37. Smart applications by counter-example
SELECT c.ID
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON c.ID = o.customer
GROUP BY c.ID
HAVING
AND o.date > GETDATE() – 30
… let’s narrow it
down to just
customers who
bought toys
38. Smart applications by counter-example
SELECT c.ID
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON c.ID = o.customer
GROUP BY c.ID
HAVING o.category = ‘toys’
AND
(COUNT(*) > 2
AND
)
… and expand the
query to customers
who purchased other
toy helicopters
recently
39. Smart applications by counter-example
SELECT c.ID
FROM customers c
LEFT JOIN orders o
ON c.ID = o.customer
GROUP BY c.ID
HAVING o.category = ‘toys’
AND
(COUNT(*) > 2
AND SUM(o.price) > 200
AND o.date > GETDATE() – 30)
)
Use machine learning
technology to learn
your business rules
from data!
40. Why aren’t there more smart applications?
1. Machine learning expertise is rare
2. Building and scaling machine learning
technology is hard
3. Closing the gap between models and
applications is time-consuming and
expensive
41. Introducing Amazon Machine Learning
Easy to use, managed machine learning
service built for developers
Robust, powerful machine learning
technology based on Amazon’s internal
systems
Create models using your data already
stored in the AWS cloud
Deploy models to production in seconds
44. Batch predictions with Amazon Redshift
Structured data
In Amazon Redshift
Load predictions into
Amazon Redshift
-or-
Read prediction results
directly from S3
Predictions
in S3
Query for predictions with
Amazon ML batch API
Your application
45. Real-time predictions for interactive applications
Your application
Query for predictions with
Amazon ML real-time API
46. Unconstrained Big Data Growth
• IT/Application server logs
IT Infrastructure logs, Metering, Audit logs,
Change logs
• Websites/Mobile apps/Ads
Clickstream, User Engagement
• Sensor data/IoT
Weather, Smart Grids, Wearables
• Social media, user content
450MM+ Tweets/day
GB
TB
PB
ZB
EB
49. Current DB architectures are monolithic
Multiple layers of
functionality all on a
single box
SQL
Transactions
Caching
Logging
50. Current DB architectures are monolithic
Even when you scale
it out, you’re still
replicating the same
stack
SQL
Transactions
Caching
Logging
SQL
Transactions
Caching
Logging
Application
51. Current DB architectures are monolithic
SQL
Transactions
Caching
Logging
SQL
Transactions
Caching
Logging
Storage
Application Even when you scale
it out, you’re still
replicating the same
stack
52. This is a problem.
For cost. For flexibility. And for availability.
53. Reimagining the relational database
What if you were inventing the database today?
You wouldn’t design it the way we did in 1970. At least not entirely.
You’d build something that can scale out, that is self-healing, and that
leverages existing AWS services.
55. Aurora storage
• Highly available by default
– 6-way replication across 3 AZs
– 4 of 6 write quorum
• Automatic fallback to
3 of 4 if an AZ is unavailable
– 3 of 6 read quorum
• SSD, scale-out, multi-tenant storage
– Seamless storage scalability
– Up to 64 TB database size
– Only pay for what you use
• Log-structured storage
– Many small segments, each with
their own redo logs
– Log pages used to generate data pages
– Eliminates chatter between database and
storage
SQL
Transactions
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
Amazon S3
56. Self-healing, fault-tolerant
• Lose two copies or an AZ failure without read or write availability impact
• Lose three copies without read availability impact
• Automatic detection, replication, and repair
SQL
Transactio
n
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
SQL
Transactio
n
AZ 1 AZ 2 AZ 3
Caching
Read and write availabilityRead availability
57. Survivable caches
• We moved the cache out of
the database process
• Cache remains warm in the
event of a database restart
• Lets you resume fully loaded
operations much faster
• Instant crash recovery +
survivable cache = quick and
easy recovery from DB
failures
SQL
Transactions
Caching
SQL
Transactions
Caching
SQL
Transactions
Caching
Caching process is outside the DB process
and remains warm across a database restart
58. Simulate failures using SQL
• To cause the failure of a component at the database node:
ALTER SYSTEM CRASH [{INSTANCE | DISPATCHER | NODE}]
• To simulate the failure of disks:
ALTER SYSTEM SIMULATE percent_failure DISK failure_type IN
[DISK index | NODE index] FOR INTERVAL interval
• To simulate the failure of networking:
ALTER SYSTEM SIMULATE percent_failure NETWORK failure_type
[TO {ALL | read_replica | availability_zone}] FOR INTERVAL interval
60. Operating shared file storage today is a pain
Application owner
or developer
IT administrator
Business owner
• Estimate demand
• Procure hardware
• Set aside physical space
• Set up and maintain hardware (and network)
• Manage access and security
• Provide demand forecasts/business case
• Add lead times and extra coordination to your schedule
• Limit your flexibility and agility
• Make up-front capital investments, over-buy, stay on a
constant upgrade/refresh cycle
• Sacrifice business agility
• Distract your people from your business’s mission
61. We focused on changing the game
EFS is
simple
EFS is
elastic
EFS is
scalable
1 2 3
62. EFS is simple
• Fully managed
– No hardware, network, file layer
– Create a scalable file system in seconds!
• Seamless integration with existing
tools and apps
– NFS v4—widespread, open
– Standard file system semantics
– Works with standard OS file system APIs
• Simple pricing = simple forecasting
1
63. EFS is elastic
• File systems grow and shrink
automatically as you add and remove
files
• No need to provision storage capacity
or performance
• You pay only for the storage space you
use, with no minimum fee
2
64. • File systems can grow to petabyte
scale
• Throughput and IOPS scale
automatically as file systems grow
• Consistent low latencies regardless
of file system size
• Support for thousands of concurrent
NFS connections
EFS is scalable3