많은 고객들이 AWS 클라우드를 활용해 이용하여 자신들의 서비스와 비지니스를 성장시키고 있습니다. 이 강연에서는 고객들이 실제 사례를 통해 어떻게 AWS 클라우드를 활용하는지 소개해 드립니다.
웹 사이트 및 모바일 앱 개발, 데이터 분석 및 백업 및 재해 복구 그리고 클라우드로의 이전 사례 등 AWS 클라우드를 통한 다양한 요구 사항 충족 및 작업 처리에 대해 이해하실 수 있습니다. IT 영역의 다양한 분야에서 AWS의 컴퓨팅, 스토리지 및 데이터베이스 서비스들이 활용되는 양상을 알아보시기 바랍니다.
많은 고객들이 AWS 클라우드를 활용해 이용하여 자신들의 서비스와 비지니스를 성장시키고 있습니다. 이 강연에서는 고객들이 실제 사례를 통해 어떻게 AWS 클라우드를 활용하는지 소개해 드립니다.
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AWS 웨비나 시리즈를 마감하면서 첫 강연부터 마지막 강연까지 여러분이 가장 궁금해 했던 10가지 질문에 대해 심층적으로 다루어 보고자 합니다. 각 강연에서 공통으로 다루어졌던 주제 및 질문 시간을 통해서 가장 많이 물어보신 사항과 모든 분들이 꼭 알고 계시면 좋을 내용을 모을 예정입니다.
모바일 앱 서비스에서의 성공적인 콘텐츠와 정보전달을 통한 DAU향상 목적의 대규모 푸시 서비스 구축에 대한 이해를 전달합니다. 본 강연에서는 Amazon SNS를 운용하면서 얻은 실패사례를 통해 지속적으로 관리 가능한 푸시 시스템으로의 여정에 초대합니다. 이와 더불어 토픽 단위의 푸시, 비동기 처리 사례, SQS와 DynamoDB를 통한 토큰 관리에 대해 설명합니다.
SENYUN Electronic Company introduces a new solar power auto charge system to prevent natural disasters from discharging batteries. The document outlines SENYUN's company introduction, the technology explanation which details a recovery method using various existing natural energy methods with a focus on a new solar cell power plant idea, and addresses the problem of natural disasters and the settlement method.
This document discusses how Between, a mobile app for couples, migrated their photo architecture to reduce storage costs by 70%. The old architecture generated and stored multiple thumbnail sizes for each photo, using 6.6 billion thumbnails and 738 TB of storage. The new architecture resizes thumbnails on demand using the fast Skia library, saving the original high resolution photos as smaller WebP files. Migration of 1.1 billion existing photos to the new system took 4 days using Spot instances. This reduced storage usage by 75% to 184 TB and number of S3 objects by 82%, cutting total photo costs by 68%.
AWS 웨비나 시리즈를 마감하면서 첫 강연부터 마지막 강연까지 여러분이 가장 궁금해 했던 10가지 질문에 대해 심층적으로 다루어 보고자 합니다. 각 강연에서 공통으로 다루어졌던 주제 및 질문 시간을 통해서 가장 많이 물어보신 사항과 모든 분들이 꼭 알고 계시면 좋을 내용을 모을 예정입니다.
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The document compares serverless frameworks ClaudiaJS and Chalice. ClaudiaJS is described as a simple and robust deployment utility for serverless applications on AWS, while Chalice is a Python serverless microframework for AWS. Key differences are that ClaudiaJS supports Node.js and Python runtimes, while Chalice is exclusively for Python. ClaudiaJS enables some unit testing for Lambda functions, while Chalice does not support unit testing. Both aim to simplify deploying and managing serverless applications on AWS.
This document contains a summary of a presentation about AWS Step Functions. It discusses the key capabilities of AWS Step Functions including defining state machines as JSON, running state machines, different state types like tasks, choices and parallel processing. It also provides examples of using tasks, choices, parallel processing, input/output paths and retry/catch functionality.
This document discusses using serverless architecture for real-time analysis. It describes using API Gateway and Lambda functions to process streaming data from Kinesis and index it into Elasticsearch. The architecture provides real-time analysis at a low cost by automatically scaling Lambda as event volume increases and decreases. Key benefits of the serverless approach include flexible scaling, increased efficiency, simplified deployment and management, and focusing only on code.
This document contains JSON data with information about a button click event including a serial number, battery voltage, and click type which can be single, double, or long. It also includes a link to create an AWS Lambda function using an IoT button blueprint to send an email when the button is pressed.
AWSKRUG is a user group in South Korea for AWS users that was started in 2012 and now has over 10,000 members. It holds regular meetups on topics like Route53, ELB, and WorkSpaces in locations around Seoul such as Gangnam, Pankyo, and Guro-Digital. The group also participates in AWS events like re:Invent and collaborates with other user groups.
본 강연에서는 금융 감독원의 클라우드 이용 가이드라인에 맞추어 바로 도입 가능한 HPC, 빅데이터, 백업, VDI 등의 업무에 대하여 간단하게 소개하고 AWS 상에서 구축하기 위한 참조 아키텍쳐와 특장점 및 고객 사례에 대해 설명해 드릴 예정입니다.
연사: 정영준 솔루션 아키텍트, 아마존 웹서비스
AWS 클라우드는 IT의 새로운 기준을 정립하며 클라우드 컴퓨팅 산업을 혁신하고 있습니다. 본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다. 특히 국내에 설립된 서울 리전(Region, 데이터센터 클러스터)에 대한 소개와 더불어 다양한 IT 업무를 위한 AWS 대표 서비스들을 중점적으로 다룰 예정입니다.
IDC 마이그레이션 여정기 (SundayToz) - 조성필 TD, Sunday Toz
선데이토즈는 애니팡 시리즈, 위베베 글로벌, 스누피 등 전체 게임을 AWS에서 운영중인 대한민국 대표 게임회사입니다. 본 강연에서는 AWS위에서 글로벌 게임을 운영하는 세부적인 팁과 함께 IDC에서 AWS로의 마이그레이션 여정에 따른 경험 사례에 대해서 소개해 드립니다.
<1탄>왜 마이크로 서비스인가 - 마이크로서비스로 구성된 애플리케이션 소개
Session abstract:
이번 세션에서는 무엇이 마이크로 서비스고, 어떤 철학과 사상을 가지고 있는지 알아봅니다. 세션이 종료되면 참석하신 분들은 마이크로 서비스의 구성에서 어떤 내용이 중요한지 알게 됩니다. 전체 시리즈로 진행되는 첫 세션 입니다.
Session agenda:
-실 서비스용 데이터베이스를 종료한다면 어떤 일이 벌어질까
-마이크로서비스와 마이크로서비스가 아닌것
-어떻게 시작해야 하나
-마이크로서비스 애플리케이션 소개
-클라우드 네이티브(클라우드 최적화란)
클라우드 네이티브 환경에 맞는 IT 운영 원칙과 모범사례 - 권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea
클라우드 네이티브 환경에 맞는 IT 운영 원칙과 모범사례
권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS 클라우드에서 대규모의 워크로드를 운영할 경우 변화된 클라우드 환경에 맞는 운영 방식을 고려해야 합니다. 이번 세션에서는 AWS 클라우드 환경에서의 운영 원칙을 모범사례와 함께 제시하고, AWS의 다양한 운영관리 서비스를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있는지 소개 드립니다.
클라우드에서 인프라 구축 시 고려해야 할 사항들을 살펴보고, 네이버 클라우드 플랫폼을 활용하여 고가용성을 유지하는 방안에 대해 소개합니다. | Explore the considerations of building infrastructure in the cloud and introduce ways to maintain high availability by leveraging the Naver cloud platform.
IaC로 AWS인프라 관리하기 - 이진성 (AUSG) :: AWS Community Day Online 2021AWSKRUG - AWS한국사용자모임
This document discusses managing AWS infrastructure using Infrastructure as Code (IaC). It begins by describing some limitations of manually managing resources through the AWS Console, such as not being able to easily track resource history or rollback changes. It then introduces AWS Cloud Development Kit (CDK) as a framework for defining cloud infrastructure as code using templates. CDK allows infrastructure to be managed programmatically like code, enabling easier version control, testing, and multi-environment deployments compared to manual methods. Some examples of using CDK to define VPCs, security groups, and deploying Fargate tasks and RDS instances are also provided. Lastly, some limitations of CDK are discussed.
자연어 처리 ML모델을 활용한 이커머스 문제 해결하기 - 진현두 (카카오스타일) :: AWS Community Day Online 2021AWSKRUG - AWS한국사용자모임
이커머스에서 가장 중요한 사용자 리뷰! 사용자 리뷰 내 특정 키워드 관련 표현을 스마트하게 찾고, 하이라이팅 정보를 제공하는 ML모델 개발하여 서비스에 반영하였습니다. 복잡한 전처리와 모델링전반의 프로세스를 Amazon SageMaker + Custom Docker 로 구현 방법을 소개합니다.
자바개발자가 최대한 빠르게 서비스를 오픈하는 방법 - 최진환 (드라마앤컴퍼니) :: AWS Community Day Online 2021AWSKRUG - AWS한국사용자모임
사이드프로젝트를 진행하면서 겪은 다양한 인프라 구축 노하우를 소개합니다.왜 EKS가 아닌 Elastic Beanstalk를 사용했는지, Codepipeline을 이용한 깃헙에서 배포까지의 플로우, AWS ChatBot을 사용한 모니터링과 CodeBuild로 빌드하기 등을 소개합니다.
EKS에서 Opentelemetry로 코드실행 모니터링하기 - 신재현 (인덴트코퍼레이션) :: AWS Community Day Online...AWSKRUG - AWS한국사용자모임
EKS환경에서 Opentelemetry와 Jaeger를 활용하여 서버의 코드가 잘 동작하는지 어떤로직에서 문제가 발생했는지 모니터링 하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 Grafana를 이용해 쉽게 원하는 코드를 조회 하는 방법도 실습해볼 예정입니다. K8S를 모르셔도 참석할 수 있습니다.
[AWS Hero 스페셜] 서버리스 기반 검색 서비스 구축하기 - 이상현(스마일벤처스) :: AWS Community Day Online ...AWSKRUG - AWS한국사용자모임
This document discusses the software architecture of an e-commerce fashion site. It focuses on syncing the main database with the search engine through change data capture and an asynchronous queue to enable near real-time search. The architecture aims to provide a seamless user experience across searching, browsing, and purchasing fashion items.
1. The document discusses AWS services for container orchestration including EKS, Fargate, Docker Swarm, and Mesos. It also discusses using CloudFront and S3 for hosting static assets.
2. Details are provided on migrating from Docker Swarm to EKS on AWS, including using EC2 and Route53. Options for hosting databases like MySQL and PostgreSQL across regions are explored.
3. The benefits of services like EKS, Lambda, and CloudFront are summarized and pricing models for CloudFront are referenced. Moving infrastructure to different regions for latency or redundancy purposes is also briefly discussed.
[AWS Hero 스페셜] Amazon Personalize를 통한 개인화/추천 서비스 개발 노하우 - 소성운(크로키닷컴) :: AWS C...AWSKRUG - AWS한국사용자모임
Amazon Personalize is Amazon's machine learning service for generating personalized recommendations. It has over 3,700 customers and processes over 26TB of data daily using a machine learning stack of 33 DAGs and 200+ tasks in Airflow. Amazon Personalize offers rule-based, collaborative filtering, and deep learning models to generate recommendations and helps with cold start problems through feature engineering and unsupervised learning techniques. It provides an API endpoint and AutoML capabilities to build, train, tune and deploy machine learning models for recommendations.
goployer, 코드 기반의 배포 도구 - 송주영 (beNX) :: AWS Community Day 2020AWSKRUG - AWS한국사용자모임
The document discusses deployment best practices and introduces goployer, an open source deployment tool. It summarizes key aspects of infrastructure as code and modern deployment approaches like blue/green and canary deployments. Goployer supports immutable infrastructure, deployment as code, measurement and testing to enable cost effective and simple deployments. The DevOps Art project aims to share infrastructure code, develop open source tools like Terraform and goployer, and conduct online workshops to foster a proper conceptual understanding of DevOps philosophy and ideal implementations based on that philosophy.
엔터프라이즈 기업을 위한 Digital 플랫폼 구축 사례 - 권낙주(SK C&C) :: AWS Community Day Online 2020AWSKRUG - AWS한국사용자모임
This document discusses a case study of building a digital platform for enterprise companies in Korea using Amazon Web Services technologies. The platform leverages various AWS services like AWS Lake Formation, Amazon Athena, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Managed Streaming for Kafka, Amazon Kinesis, Amazon EMR, Amazon CloudSearch, Amazon Elasticsearch Service, and Amazon QuickSight to enable data collection, storage, processing, analytics and visualization. The case study was presented by Nackjoo Kwon, a senior manager at SK C&C.
엔터프라이즈 기업을 위한 Digital 플랫폼 구축 사례 - 권낙주(SK C&C) :: AWS Community Day Online 2020
[AWSKRUG&JAWS-UG Meetup #1] 태양광발전소 원격 감시 시스템의 대량데이터 해석【株式会社fusic】
1. 태양광발전소 원격 감시 시스
템의 대량데이터 해석
Fusic Co.,Ltd 2016. 05. 21
조 정민
2. 자기 소개
자기 소개
생년월일 : 1991년 4월 17일
주식회사 Fusic 엔지니어
좋아하는 언어 : PHP, Java
좋아하는 AWS : S3
SNS :
1) Facebook : JeongMin Jo
2) Twitter : jeongmin_jo
AWS를 만나기
전
AWS를 만난 후
6. ■태양광발전 시스템
① 가정용은 지붕에 설치한 태양패널으로 태양광 전력화
① 공업용은 공터나 넓은 공간에 설치한 태양패널 태양광
전력화
SANIX 서비스 소개
6
7. ■배경①
1) 공업용 태양광발전시스템의 발전소수가 급증
2) 발전소수 : 약 15,000
3) 파워콘수 : 약 60,000
시스템 도입 배경
2012 2013 2014
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
7
8. ■배경②
1) 태양광전력시스템의 가정용과 공업용 차이
시스템 도입 배경
8
주택용
기본적으로 사람이 살고 있어
어느 정도의 트러블은 대처가능
공업용
기본적으로 사람이 없는 공터에
설치하여 신속한 대처 불가능
9. ■배경③
1) 눈, 번개와 같은 천재지변와
2) 온도 상승으로 인한 파워컨디셔너의 고장
→ 고객의 공급 전력 기회 손실로 이어짐
시스템 도입 배경
9
파워컨디셔너
태양광으로 만든 전력 직류전기를
전력회사의 전선으로
보낼수 있도록변환해주는 장치
10. ■그래서!!
・사용자에게 태양광발전을 안심하고 사용할 수 있는
환경을
만들고 싶다!
시스템 도입전 문제점
10
고장을 조기발견하여 발전소의
다운타임을 줄임
SANIX가 위치한 태양광발전소를
원격 감지 가능한 시스템 구축
11. ■하지만…
1) 시스템의 규모를 알수가 없다.
・서비스는 벌써 제공하고 있고 시스템을 운영 해도
어느정도의 고객이 이용할지 파악이 안됨
2) 장기간 운용이 불가결
・태양광발전시스템은 장기간 운용을 상정으로
구축되어
구축될 서비스도 장기간 운용 가능하지 않으면 안됨
3) 소액의 초기비용
・히트 할지가 불명확하기 때문에 거액의 자본투자가
어려움
시스템 도입전 문제점
11
12. ■하지만…
1) 시스템의 규모를 알수가 없다.
・서비스는 벌써 제공하고 있고 시스템을 운영 해도
어느정도의 고객이 이용할지 파악이 안됨
2) 장기간 운용이 불가결
・태양광발전시스템은 장기간 운용을 전제으로
구축되어
구축될 서비스도 장기간 운용 가능하지 않으면 안됨
3) 소액의 초기비용
・히트 할지가 불명확하기 때문에 거액의 자본투자가
어려움
시스템 도입전 문제점
12
13. ■하지만…
1) 시스템의 규모를 알수가 없다.
・서비스는 벌써 제공하고 있고 시스템을 운영 해도
어느정도의 고객이 이용할지 파악이 안됨
2) 장기간 운용이 불가결
・태양광발전시스템은 장기간 운용을 전제으로
구축되어
구축될 서비스도 장기간 운용 가능하지 않으면 안됨
3) 소액의 초기비용
・히트 할지가 불명확하기 때문에 거액의 자본투자가
어려움
시스템 도입전 문제점
13
16. ■AWS를 사용하는 것으로!!
1) 종량 과금 제도
・AWS를 사용하면 사전에 서버를 준비할 필요성이
없고
자유롭게 스팩 조정이 가능하여 이용자 수에 따라
운영 코스트 조정이 가능
2) 장기운용보증
・AWS는 IaaS의 표준으로 보수 코스트 없고
온프레미스
서버 보다 장기간 운영이 가능
3) 초기비용 제로
・AWS는 데이터 센터 비용, 서버 사용요금, OS
로열티등
요금이 필요 없음
AWS를 선택 이유
16
17. ■AWS를 사용하는 것으로!!
1) 종량 과금 제도
・AWS를 사용하면 사전에 서버를 준비할 필요성이
없고
자유롭게 스팩 조정이 가능하여 이용자 수에 따라
운영 코스트 조정이 가능
2) 장기운용보증
・AWS는 IaaS의 표준으로 보수 코스트 없고
온프레미스
서버 보다 장기간 운영이 가능
3) 초기비용 제로
・AWS는 데이터 센터 비용, 서버 사용요금, OS
로열티등
AWS를 선택 이유
17
18. ■AWS를 사용하는 것으로!!
1) 종량 과금 제도
・AWS를 사용하면 사전에 서버를 준비할 필요성이
없고
자유롭게 스팩 조정이 가능하여 이용자 수에 따라
운영 코스트 조정이 가능
2) 장기운용보증
・AWS는 IaaS의 표준으로 보수 코스트 없고
온프레미스
서버 보다 장기간 운영이 가능
3) 초기비용 제로
・AWS는 데이터 센터 비용, 서버 사용요금, OS
로열티등
AWS를 선택 이유
18
22. ■중요하게 생각한 점
SANIX EYE 세부설명
22
대량의 데이터 처리로 인한 서버에
과부하
발전소 수 증가에따른 유연한 대응
대량의 데이터 보존
23. ■중요하게 생각한 점
SANIX EYE 세부설명
23
대량의 데이터 처리로 인한 서버에
과부하
발전소 수 증가에따른 유연한 대응
대량의 데이터 보존
24. ■대량의 데이터 처리로 인한 서버에 과부하
・만약…
SANIX EYE 세부설명
24
대량의
데이터 취득
대량의
데이터 분석
대량의
데이터 사용
서버에 트러블이 생길경우
모든 처리가 불가능
대량의
데이터 취득
대량의
데이터 분석
대량의
데이터 사용
25. ■대량의 데이터 처리로인한 서버에 과부화
・해결 방법
SANIX EYE 세부설명
25
대량의
데이터 사용
대량의
데이터 취득
대량의
데이터 분석
분석용사용용 취득용
소결화로 다른 서버와의
영향을 받지않음
대량의
데이터 사용
대량의
데이터 취득
대량의
데이터 분석
분석용사용용 취득용
26. ■중요하게 생각한 점
SANIX EYE 세부설명
26
대량의 데이터 처리로 인한 서버에
과부하
발전소 수 증가에 따른 유연한 대응
대량의 데이터 보존
27. ■발전소 수 증가에 따른 유연한 대응
SANIX EYE 세부설명
27
‥‥
대량의 데이터
발전소
28. ■발전소 수 증가에 따른 유연한 대응
・스펙이 높은 인스턴스를 사용한 경우
SANIX EYE 세부설명
28
필요한 만큼의
리소스 확보가 힘듬
리
소
스
필요리소스
lage xlage
스펙업
리
소
스
필요리소스
필요한 만큼의
리소스 확보가 쉬움
29. ■구성시 중요하게 생각한 부분
SANIX EYE 세부설명
29
대량의 데이터 처리로 인한 서버에
과부하
발전소 수 증가에따른 유연한 대응
대량의 데이터 보존
30. ■대량의 데이터 보존
・만약…
SANIX EYE 세부설명
30
하루에 여러 종류의
다량의 정보를 보존
PV센서
발전 데이터1
에러 데이터
하루에 엄청난양의 데이터 보존으로
데이터의 추출 및 저장에 지연이 생김
발전 데이터2
31. ■대량의 데이터 보존
・해결 방법
SANIX EYE 세부설명
31
하루동안의 데이터를
S3에 보존
PV센서
데이터를 S3로 보존하고
RDS의 부화를 줄여 지연을 최소화함
발전 데이터1
에러 데이터
발전 데이터2