발표영상 다시보기: https://youtu.be/uZYzj8-quJQ
초기 스타트업에는 시간과 자원이 제한되어 있기 때문에 신속하게 제품을 만들어 시장에 출시해야 합니다. 본 세션은 초기 스타트업 및 개발자를 위해 AWS 클라우드를 기반으로 최소기능제품(MVP)을 구현하는 방법을 알려드립니다. 주요 서버리스(Serverless) 서비스인 Amazon API Gateway, AWS Lambda를 기반으로 하는 Amplify 프레임워크를 기반한 모바일 개발 및 Amazon EKS, Amazon Aurora 등을 통한 컨테이너 기반 서비스 아키텍처를 통해 빠르게 MVP를 구축하는 방법을 알려드립니다.
발표영상 다시보기: https://youtu.be/uZYzj8-quJQ
초기 스타트업에는 시간과 자원이 제한되어 있기 때문에 신속하게 제품을 만들어 시장에 출시해야 합니다. 본 세션은 초기 스타트업 및 개발자를 위해 AWS 클라우드를 기반으로 최소기능제품(MVP)을 구현하는 방법을 알려드립니다. 주요 서버리스(Serverless) 서비스인 Amazon API Gateway, AWS Lambda를 기반으로 하는 Amplify 프레임워크를 기반한 모바일 개발 및 Amazon EKS, Amazon Aurora 등을 통한 컨테이너 기반 서비스 아키텍처를 통해 빠르게 MVP를 구축하는 방법을 알려드립니다.
[Games on AWS 2019] AWS 사용자를 위한 만랩 달성 트랙 | AWS 최적화 사용을 위해 운영자가 아닌 개발자들이 해야 할 ...Amazon Web Services Korea
AWS는 과거의 on-premises와는 다른 경험을 제공해 줍니다. 많은 인프라 관리자들이 AWS에 친화적인 아키텍처로 게임을 배포하여 AWS의 장점을 이용하고 있습니다. 하지만, 게임 개발자 분들이 on-premises에서의 개발 방식을 바꾸게 되면 더욱 더 큰 AWS의 장점을 누릴 수 있습니다. 본 세션에서는 게임 개발자들이 AWS에 최적화 할 수 있도록 on-premises의 게임 개발과 다르게 해야 할 부분을 소개하고 게임 개발자들의 변화로 얻을 수 있는 혜택을 소개합니다.
Java 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로서비스로 전환하기 (박선용, AWS 솔루션즈 아키텍트) :: AWS DevDay2018Amazon Web Services Korea
Java 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로서비스로 전환하기
자바 스프링 기반의 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로 서비스로 전환하는 실질적인 방법을 소개해 드립니다. AWS 서비스를 사용하면서 어플리케이션 구조를 어떻게 바꾸어야 하는지를 단계적으로 살펴봅니다.
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.
AWS 인공지능 서비스를 이용한 SAP 비즈니스 프로세스 자동화
AWS의 이미지 Recognition AI 서비스 “Rekognition”, 데이터에서 개인 정보나 민감한 정보를 자동으로 감지하고 관리할 수 있는 “Macie”, Chatbot 서비스인 “Lex”, AWS Serverless 서비스인 “Lambda”를 이용하여 SAP 비즈니스 프로세스와 보안 관점에서 데이터 관리를 거버닝할 수 있는 아키텍쳐를 설명하고 데모를 통해 어떻게 구현되는지 설명해드립니다. 아울러서 비즈니스 부서에서 필요시 직접 SAP 테스트 환경을 구성해주는 SAP BizOps, 스플릿된 시스템 사이에서 소스 동기화를 자동화하는 SAP DevOps의 개념과 아키텍쳐, 데모를 프리젠테이션 할 예정입니다.
스타트업 관점에서 본 AWS 선택과 집중
스타트업은 적은 인력으로 빠르게 애플리케이션 개발, 운영하기 위해 AWS를 이용합니다. 그러기 위해 수많은 AWS 제품 중에 적합한 서비스를 선택하고 집중해야 하죠. 이 세션에서는 ‘컴퓨팅 & 서비리스’, ‘데이터’, ‘운영 & 보안’ 3가지로 주제로 나누어 어떤 서비스를 선택하고, 어떻게 활용했는지 소개합니다.
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.
AWS 인프라/아키텍쳐 최적화를 통한 비용절감 - 최인영, AWS 솔루션 아키텍트 :: AWS Travel and Transportatio...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/Q3X-UdBmMWU
본 세션에서는 EC2 구성 최적화와 비용 절감을 위한 AWS Compute Optimizer 서비스(2020년 2월 서울 리전 출시) 소개와 데모를 진행합니다. 또한, 서버리스 컨테이너 서비스인 ECS/Fargate 실제 구축 사례를 통해 어떻게 비용 절감을 실현했는지 소개합니다.
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.