최근 Docker 콘테이너를 기반으로 하는 효율적인 애플리케이션 배포 및 운영에 대해 관심이 높아지고 있습니다.
Amazon EC2 Container Service(ECS)는 Docker 콘테이너를 지원하는 확장성과 성능이 뛰어난 콘테이너 관리 서비스입니다. Amazon ECS를 사용하면 자체적인 클러스터 관리 인프라를 설치, 운영 및 확장할 필요가 없으며, 다른 AWS 서비스와 연동하도록 설계 되어 있습니다.
본 강의를 통해 Amazon ECS의 소개 및 장점, 그리고 관리 방법 등에 대한 소개를 통해 어떻게 AWS 클라우드에서 효율적으로 확장 가능한 콘테이너 서비스를 운영할 수 있을지 알려드립니다.
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.
최근 Docker 콘테이너를 기반으로 하는 효율적인 애플리케이션 배포 및 운영에 대해 관심이 높아지고 있습니다.
Amazon EC2 Container Service(ECS)는 Docker 콘테이너를 지원하는 확장성과 성능이 뛰어난 콘테이너 관리 서비스입니다. Amazon ECS를 사용하면 자체적인 클러스터 관리 인프라를 설치, 운영 및 확장할 필요가 없으며, 다른 AWS 서비스와 연동하도록 설계 되어 있습니다.
본 강의를 통해 Amazon ECS의 소개 및 장점, 그리고 관리 방법 등에 대한 소개를 통해 어떻게 AWS 클라우드에서 효율적으로 확장 가능한 콘테이너 서비스를 운영할 수 있을지 알려드립니다.
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.
컨테이너를 활용하여 마이크로서비스를 구성할 때는 효과적으로 컨테이너 및 서비스를 관리할 수 있는 방법이 필요합니다. 본 세션에서는 유연하게 컨테이너 환경을 관리/모니터링 할 수 있는 Amazon EC2 Container Service 및 EC2 Container Registry를 소개합니다. 아울러 Amazon ECS/ECR 환경에서 효과적인 자원 및 로그 관리, 마이크로서비스 관리에 대해서 자세히 살펴봅니다.
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.
This document discusses real-time data processing using Amazon Web Services. It describes how to use Amazon Kinesis for real-time data ingestion and processing and Amazon Elastic MapReduce (EMR) for batch processing. It provides examples of using EMR for batch processing large amounts of log data and for interactive querying of data stored in Amazon S3. It also discusses using Kinesis as a data broker to distribute streaming data to multiple applications and using Kinesis with EMR, Spark, and Storm for real-time analytics.
컨테이너를 활용하여 마이크로서비스를 구성할 때는 효과적으로 컨테이너 및 서비스를 관리할 수 있는 방법이 필요합니다. 본 세션에서는 유연하게 컨테이너 환경을 관리/모니터링 할 수 있는 Amazon EC2 Container Service 및 EC2 Container Registry를 소개합니다. 아울러 Amazon ECS/ECR 환경에서 효과적인 자원 및 로그 관리, 마이크로서비스 관리에 대해서 자세히 살펴봅니다.
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.
This document discusses real-time data processing using Amazon Web Services. It describes how to use Amazon Kinesis for real-time data ingestion and processing and Amazon Elastic MapReduce (EMR) for batch processing. It provides examples of using EMR for batch processing large amounts of log data and for interactive querying of data stored in Amazon S3. It also discusses using Kinesis as a data broker to distribute streaming data to multiple applications and using Kinesis with EMR, Spark, and Storm for real-time analytics.
AWS 클라우드를 활용하면 사용자의 트래픽에 따라 IT 인프라 아키텍처를 확장할 수 있습니다. 이번 강연에서는 서비스 초기의 작은 트래픽에 대응할 수 있는 단순한 아키텍처로 시작해 사업 성장 후의 수백만 사용자에 달하는 대규모 트래픽을 지탱할 수 있는 고확장성 아키텍처에 이르기까지의 단계별 아키텍처 구성 방법에 대해 소개해 드리고 컴퓨팅 및 데이터베이스 선택 및 사용자 증가에 따른 트래픽 경감 방법, 오토스케일링 및 모니터링과 자동화, DB 부하 분산, 고가용성 확보 등에 대한 다양한 모범사례를 알려드릴 예정입니다.
AWS 관리형 서비스를 활용하여 Kubernetes 를 위한 Devops 환경 구축하기 - 김광영, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS S...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/_lceAtDmlto
MSA 혹은 다양한 이유로 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Kubernetes를 사용합니다. 하지만 production scale의 kubernetes 클러스터를 만드는 것은 굉장히 큰 도전이며 또한 완전히 Containerized 된 세계 즉, Kubernetes 환경에서 Devops 환경을 구축하는것은 더 많은 고민을 하게 만듭니다. 본 세션에서는 AWS의 다양한 서비스를 활용하여 AWS의 Kubernetes 서비스인 EKS 환경에서 손쉽게 Devops 환경을 구축하는 법을 소개합니다.
클라우드 네이티브로 가는길 - AWS 컨테이너 서비스 파헤치기 - 최진영 AWS 테크니컬 트레이너 / 배주혁 소프트웨어 엔지니어, 삼성전자...Amazon Web Services Korea
애플리케이션 현대화를 위한 첫 걸음이 된 컨테이너 서비스는 매우 다양한 종류와 옵션들을 가지고 있으며, AWS re:Invent 2020에서도 컨테이너 관련 서비스들에 대한 다양한 업데이트가 추가 되었습니다. AWS 의 다양한 컨테이너 서비스를 활용하면 어떻게 기존의 애플리케이션을 마이그레이션 하는지, 컨테이너를 활용하게 되면 어떠한 장점이 있는지를 알아봅니다.
영상 다시보기: https://youtu.be/ms574Z6wKWM
기업에서의 클라우드 마이그레이션은 다양한 부문의 고려가 필요합니다. 본 세션에서는 클라우드 마이그레이션 사례와 함께, AWS 클라우드로의 마이그레이션 가속화를 위한 베스트 프랙티스를 소개합니다. 또 멀티 어카운트 전략 및 관련 사례와 함께 안전하고 확장성있는 AWS 기본 환경 구축을 위한 고려사항을 살펴봅니다.
Microsoft Workloads도 AWS가 제격!-박주연, AWS MSFT Specialist SA / 서경구, AWS Speciali...Amazon Web Services Korea
여전히 많은 고객들이 On-Premise의 워크로드를 클라우드로 전환하려고 고민하고 있습니다. 다양한 워크로드 중, 가장 빠르게 손쉽게 그리고 안전하게 마이그레이션 할 수 있는 Microsoft Workloads에 대한 기술 방안 및 도움드릴 수 있는 프로그램에 대해 소개합니다.
테크데이타 - MS workload migration to aws 웨비나 발표자료 20210713테크데이타
Microsoft 워크로드에 대한 탁월한 전문성을 바탕으로 AWS의 Microsoft Competency인증을 취득한 Advanced 컨설팅 파트너사인 테크데이타에서 실제 마이그레이션 수행 시 고객사 인프라 환경을 빠르게 분석하고 자동화를 할 수 있는 AWS OLA(Optimization & License Assessment) 프로그램을 소개하고, Microsoft 워크로드를 마이그레이션시 고려해야 할 몇가지 서비스에 대해서 소개를 하였습니다.
클라이드 네이티브 기반 Twelve Factor 앱 개발 - 윤석찬, AWS 테크에반젤리스트 :: AWS Summit Online Kore...Amazon Web Services Korea
* 발표 영상 보기: https://youtu.be/mTbS1ddjTE0
최신 애플리케이션 개발에서 만났던 문제를 해결하기 위한 12가지 원칙(Twelve Factor)을 소개하고, 클라우드 네이티브 기반으로 접목해 AWS의 솔루션을 소개합니다. 2012년 이후 최근 동향을 포함한 신규 항목과 전체를 관통하는 앱 현대화를 위한 패턴도 함께 소개합니다. 본 세션은 AWS Summit Online의 보너스 세션으로 아마존 닷컴 CTO의 기조 연설과 47개의 다양한 강연 세션을 더 보실 수 있습니다.
[AWS Summit Seoul 2017] 현재 많은 기업들이 기업 내에서 보유한 많은 인프라를 아마존 기반의 클라우드 환경으로 이관하고, 데이터센터와 클라우드를 연결한 후 시스템을 이관하는 것으로 요구하고 있습니다. 이 때 기존 시스템을 분석, 데이터 이관, 애플리케이션 이관 등의 복잡한 절차를 통해 시스템을 전환하게 됩니다.
본 발표에서는 그러한 복잡한 형태의 클라우드 이관 시 이를 분석, 전환할 수 있는 방법과 그에 대한 도구(AWS ISV 파트너 도구 및 신규 U2C 솔루션)를 소개하고 최적의 전환 방법을 설명합니다. 또한 르노삼성자동차 등의 실제 전환 고객 사례를 통해 DB 마이그레이션, 서버 마이그레이션에 대한 노하우를 들으실 수 있습니다.
Similar to EC2 컨테이너 서비스 고객사례 Vingle - 조휘철 소프트웨어 엔지니어 :: AWS Container Day (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.
19. AWS ContainerDay
Opsworks 장단점 파악
장점
인스턴스 Role을 파악하기 쉬움
Chef를 통한 세밀한 조정이 가능
한눈에 모니터링 하기 쉽다
단점
Scale-out 할 때 불필요하지만 같
이 Scale-out 되는 부분이 생김
인스턴스의 리소스가 효율적이지
않음
24. AWS ContainerDay
당시 검토한 것들
CoreOS
컨테이너 전용 경량 리눅스
안전한 업데이트
AWS에서 쓰기 위해서는
CloudFormation을 이용한 방법이 있
었으나, 관리가 불편해 보임
Kubernetes
구글
컨테이너 오케스트레이션
쉬운 설치를 위해 Cookbook을 기다
리기로..