쿠키런: 킹덤 대규모 인프라 및 서버 운영 사례 공유 [데브시스터즈 - 레벨 200] - 발표자: 용찬호, R&D 엔지니어, 데브시스터즈 ...Amazon Web Services Korea
<쿠키런:킹덤> 게임 유저 수가 급증하면서 지금까지 겪어보지 못했던 대규모 인프라 환경을 운영하게 되었고, 그 과정에서 다양한 문제점들에 부딪히게 되었습니다. 이 세션에서는 AWS에서 Stateful 한 게임 서버를 어떻게 운영해야 하는지 아키텍처 관점에서 먼저 설명한 후, 수 백만 명의 사용자를 감당하기 위해 해결해야 했던 어려움에 대해 Scalability 관점에서 설명해드립니다.
데브시스터즈의 Cookie Run: OvenBreak 에 적용된 Kubernetes 기반 다중 개발 서버 환경 구축 시스템에 대한 발표입니다.
Container orchestration 기반 개발 환경 구축 시스템의 필요성과, 왜 Kubernetes를 선택했는지, Kubernetes의 개념과 유용한 기능들을 다룹니다. 아울러 구축한 시스템에 대한 데모와, 작업했던 항목들에 대해 리뷰합니다.
*NDC17 발표에서는 데모 동영상을 사용했으나, 슬라이드 캡쳐로 대신합니다.
7. 게임 스트리밍 서비스를 위한 아키텍처 - 언리얼 엔진을 중심으로! [레벨 300] - 발표자: 하흥수, 솔루션즈 아키텍트, AWS :...Amazon Web Services Korea
클라우드 기반의 게임 스트리밍은 플랫폼과 디바이스에 제한받지 않고 플레이할 수 있는 등 여러 가지 뛰어난 장점을 가진 게임 체인저로 관심받는 기술입니다. 그러나 네트워크 이슈와 높은 서버 비용 등으로 인해 구현하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 본 세션에서는 게임스트리밍 서비스를 AWS에서 어떻게 구현할 수 있을지에 대해 간단한 아키텍처와 데모를 통해 소개해드립니다.
게임의 성공을 위한 Scalable 한 데이터 플랫폼 사례 공유 - 오승용, 데이터 플랫폼 리더, 데브시스터즈 ::: Games on AW...Amazon Web Services Korea
데브시스터즈와 <쿠키런 : 킹덤> 의 사례를 기반으로, 게임 서비스에서 데이터 플랫폼의 역할과 중요성, 그리고 성공적인 게임 운영을 위한 데이터플랫폼의 Scalability 확보 방법에 대하여 기술적, 문화적 관점에서 이야기합니다. AWS 기반 클라우드의 특성을 적극적으로 활용한 데이터 플랫폼 환경과 발전 과정에 대한 기술적 설명과 더불어, 문화 및 조직적 차원에서의 접근에 대해서도 소개해드립니다..
쿠키런: 킹덤 대규모 인프라 및 서버 운영 사례 공유 [데브시스터즈 - 레벨 200] - 발표자: 용찬호, R&D 엔지니어, 데브시스터즈 ...Amazon Web Services Korea
<쿠키런:킹덤> 게임 유저 수가 급증하면서 지금까지 겪어보지 못했던 대규모 인프라 환경을 운영하게 되었고, 그 과정에서 다양한 문제점들에 부딪히게 되었습니다. 이 세션에서는 AWS에서 Stateful 한 게임 서버를 어떻게 운영해야 하는지 아키텍처 관점에서 먼저 설명한 후, 수 백만 명의 사용자를 감당하기 위해 해결해야 했던 어려움에 대해 Scalability 관점에서 설명해드립니다.
데브시스터즈의 Cookie Run: OvenBreak 에 적용된 Kubernetes 기반 다중 개발 서버 환경 구축 시스템에 대한 발표입니다.
Container orchestration 기반 개발 환경 구축 시스템의 필요성과, 왜 Kubernetes를 선택했는지, Kubernetes의 개념과 유용한 기능들을 다룹니다. 아울러 구축한 시스템에 대한 데모와, 작업했던 항목들에 대해 리뷰합니다.
*NDC17 발표에서는 데모 동영상을 사용했으나, 슬라이드 캡쳐로 대신합니다.
7. 게임 스트리밍 서비스를 위한 아키텍처 - 언리얼 엔진을 중심으로! [레벨 300] - 발표자: 하흥수, 솔루션즈 아키텍트, AWS :...Amazon Web Services Korea
클라우드 기반의 게임 스트리밍은 플랫폼과 디바이스에 제한받지 않고 플레이할 수 있는 등 여러 가지 뛰어난 장점을 가진 게임 체인저로 관심받는 기술입니다. 그러나 네트워크 이슈와 높은 서버 비용 등으로 인해 구현하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 본 세션에서는 게임스트리밍 서비스를 AWS에서 어떻게 구현할 수 있을지에 대해 간단한 아키텍처와 데모를 통해 소개해드립니다.
게임의 성공을 위한 Scalable 한 데이터 플랫폼 사례 공유 - 오승용, 데이터 플랫폼 리더, 데브시스터즈 ::: Games on AW...Amazon Web Services Korea
데브시스터즈와 <쿠키런 : 킹덤> 의 사례를 기반으로, 게임 서비스에서 데이터 플랫폼의 역할과 중요성, 그리고 성공적인 게임 운영을 위한 데이터플랫폼의 Scalability 확보 방법에 대하여 기술적, 문화적 관점에서 이야기합니다. AWS 기반 클라우드의 특성을 적극적으로 활용한 데이터 플랫폼 환경과 발전 과정에 대한 기술적 설명과 더불어, 문화 및 조직적 차원에서의 접근에 대해서도 소개해드립니다..
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.
게임 개발을 완료하고 출시 전에는 부하 테스트 과정이 필수입니다. 부하 테스트를 통해 서비스의 문제점을 미리 파악할 수 있습니다. 1부에서는 AWS 환경에서 게임 서비스에 대규모 부하를 주는 방법을 알아보겠습니다. 또한 AWS의 여러 서비스를 통해 이런 서비스 상황을 모니터링하는 방법을 알아 보겠습니다. 2부는 AWS에서 카오스 엔지니어링을 구현해보겠습니다.
오딘: 발할라 라이징 MMORPG의 성능 최적화 사례 공유 [카카오게임즈 - 레벨 300] - 발표자: 김문권, 팀장, 라이온하트 스튜디오...Amazon Web Services Korea
서비스 런칭을 위해 라이온하트와 카카오게임즈가 어떻게 최적 성능의 인스턴스를 선택하고, Windows 운영 체제를 최적화하며, 왜 Amazon Aurora를 기본 데이터베이스로 채택하였는지를 설명합니다. 또한, 출시부터 운영까지의 과정에서 MMORPG가 어떻게 AWS 상에서 설계되고, 게임 서버 성능을 극대할 수 있었는지에 대해 전달해드립니다.
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.
PUBG: Battlegrounds 라이브 서비스 EKS 전환 사례 공유 [크래프톤 - 레벨 300] - 발표자: 김정헌, PUBG Dev...Amazon Web Services Korea
PUBG: Battlegrounds를 위한 게임 관련 인프라를 EKS 기반 환경으로 모두 전환한 경험에 대해 공유해 드릴 예정입니다. PUBG의 글로벌 서비스를 위한 인프라 구성에 대해 간단히 소개하고, 라이브 서비스 중인 인프라를 EC2 기반에서 EKS 기반으로 점진적으로 전환하면서 겪었던 문제들과 소중한 경험들을 사례를 통해 전달해드립니다.
- 동영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=Rq4I57eqIp4
Amazon RDS 프록시는 Amazon Relational Database Service (RDS)를 위한 완전 관리형 고가용성 데이터베이스 프록시로, 애플리케이션의 확장 성, 데이터베이스 장애에 대한 탄력성 및 보안 성을 향상시킬 수 있습니다. (2020년 6월 서울 리전 출시)
OpenSearch는 배포형 오픈 소스 검색과 분석 제품군으로 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 웹 사이트 검색과 같이 다양한 사용 사례에 사용됩니다. OpenSearch는 데이터 탐색을 쉽게 도와주는 통합 시각화 도구 OpenSearch와 함께 뛰어난 확장성을 지닌 시스템을 제공하여 대량 데이터 볼륨에 빠르게 액세스 및 응답합니다. 이 세션에서는 실제 동작 구조에 대한 설명을 바탕으로 최적화를 하기 위한 방법과 운영상에 발생할 수 있는 이슈에 대해서 알아봅니다.
웹 3.0 시대에서의 블록체인, 메타버스 및 대체불가 토큰(NFT) on AWS 사례 공유 [레벨 200] - 발표자: 이이구, CTO, ...Amazon Web Services Korea
메타보라는 웹 3.0 시대에서의 블록체인, 메타버스 및 대체불가 토큰(NFT) 등의 사업을 본격적으로 추진해 나가고 있습니다. NFT 생태계 전반에 대한 이해와 향후 비전 그리고 AWS 상에서 NFT를 포함한 다양한 블록체인 기반의 서비스를 출시하면서 겪었던 경험을 공유해 드릴 예정입니다.
블록체인 기반의 종합 엔터테인먼트 플랫폼 CUBE를 통해 Netmarble 게임을 포함한 다양한 게임들의 온보딩을 수행한 경험을 공유하고, 게임 서비스와 블록체인 및 CUBE 플랫폼 연동을 위한 Middleware 서비스에 대한 인프라 구조 및 운영 노하우를 공유해드립니다.
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.
게임 개발을 완료하고 출시 전에는 부하 테스트 과정이 필수입니다. 부하 테스트를 통해 서비스의 문제점을 미리 파악할 수 있습니다. 1부에서는 AWS 환경에서 게임 서비스에 대규모 부하를 주는 방법을 알아보겠습니다. 또한 AWS의 여러 서비스를 통해 이런 서비스 상황을 모니터링하는 방법을 알아 보겠습니다. 2부는 AWS에서 카오스 엔지니어링을 구현해보겠습니다.
오딘: 발할라 라이징 MMORPG의 성능 최적화 사례 공유 [카카오게임즈 - 레벨 300] - 발표자: 김문권, 팀장, 라이온하트 스튜디오...Amazon Web Services Korea
서비스 런칭을 위해 라이온하트와 카카오게임즈가 어떻게 최적 성능의 인스턴스를 선택하고, Windows 운영 체제를 최적화하며, 왜 Amazon Aurora를 기본 데이터베이스로 채택하였는지를 설명합니다. 또한, 출시부터 운영까지의 과정에서 MMORPG가 어떻게 AWS 상에서 설계되고, 게임 서버 성능을 극대할 수 있었는지에 대해 전달해드립니다.
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.
PUBG: Battlegrounds 라이브 서비스 EKS 전환 사례 공유 [크래프톤 - 레벨 300] - 발표자: 김정헌, PUBG Dev...Amazon Web Services Korea
PUBG: Battlegrounds를 위한 게임 관련 인프라를 EKS 기반 환경으로 모두 전환한 경험에 대해 공유해 드릴 예정입니다. PUBG의 글로벌 서비스를 위한 인프라 구성에 대해 간단히 소개하고, 라이브 서비스 중인 인프라를 EC2 기반에서 EKS 기반으로 점진적으로 전환하면서 겪었던 문제들과 소중한 경험들을 사례를 통해 전달해드립니다.
- 동영상 보기: https://www.youtube.com/watch?v=Rq4I57eqIp4
Amazon RDS 프록시는 Amazon Relational Database Service (RDS)를 위한 완전 관리형 고가용성 데이터베이스 프록시로, 애플리케이션의 확장 성, 데이터베이스 장애에 대한 탄력성 및 보안 성을 향상시킬 수 있습니다. (2020년 6월 서울 리전 출시)
OpenSearch는 배포형 오픈 소스 검색과 분석 제품군으로 실시간 애플리케이션 모니터링, 로그 분석 및 웹 사이트 검색과 같이 다양한 사용 사례에 사용됩니다. OpenSearch는 데이터 탐색을 쉽게 도와주는 통합 시각화 도구 OpenSearch와 함께 뛰어난 확장성을 지닌 시스템을 제공하여 대량 데이터 볼륨에 빠르게 액세스 및 응답합니다. 이 세션에서는 실제 동작 구조에 대한 설명을 바탕으로 최적화를 하기 위한 방법과 운영상에 발생할 수 있는 이슈에 대해서 알아봅니다.
웹 3.0 시대에서의 블록체인, 메타버스 및 대체불가 토큰(NFT) on AWS 사례 공유 [레벨 200] - 발표자: 이이구, CTO, ...Amazon Web Services Korea
메타보라는 웹 3.0 시대에서의 블록체인, 메타버스 및 대체불가 토큰(NFT) 등의 사업을 본격적으로 추진해 나가고 있습니다. NFT 생태계 전반에 대한 이해와 향후 비전 그리고 AWS 상에서 NFT를 포함한 다양한 블록체인 기반의 서비스를 출시하면서 겪었던 경험을 공유해 드릴 예정입니다.
블록체인 기반의 종합 엔터테인먼트 플랫폼 CUBE를 통해 Netmarble 게임을 포함한 다양한 게임들의 온보딩을 수행한 경험을 공유하고, 게임 서비스와 블록체인 및 CUBE 플랫폼 연동을 위한 Middleware 서비스에 대한 인프라 구조 및 운영 노하우를 공유해드립니다.
넥슨 글로벌 플랫폼 구축 이야기 : DB Migration case study (임현수 플랫폼인프라실 Technical Manager, 넥...Amazon Web Services Korea
넥슨 글로벌 플랫폼 구축 이야기 : DB Migration case study
이 세션에서는 넥슨의 Case study를 통하여 글로벌플랫폼 구축을 위해 기존 플랫폼을 AWS로 Migration하는 과정 및 발생가능한 이슈를 공유합니다. 넥슨이 DB서버를 이전하는 과정 속에서 마주한 기술적 고민과 이슈를 통하여 AWS 활용 시 고려해야 할 부분들에 대해 소개하고 함께 이야기 나누고자 합니다.
[오픈테크넷서밋2022] 국내 PaaS(Kubernetes) Best Practice 및 DevOps 환경 구축 사례.pdfOpen Source Consulting
최근 금융권이나 공공기관에서는 차세대 프로젝트에 PaaS 기반 시스템을 구축하고 그 위에 마이크로서비스아키텍처(MSA)를 구현하기 위해 많은 투자를 하고 있는데요, 많은 기업들이 오픈소스 기반의 인프라를 고려할 때 기술지원이나 버전 업그레이드 등에 대한 애로사항을 겪게 됩니다. 이런 문제에 대한 해결 방안 중 하나가 바로 커뮤니티 기반의 오픈소스 재단을 활용하는 것인데요!
본 자료에서 커뮤니티 오픈소스 기반 인프라 구축의 장점과 실제 사례에 대해 확인해 보실 수 있습니다.
천만사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍처 진화하기 – 문종민, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Korea 2020Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/z68l2X5KoC4
AWS 클라우드는 초기에 적은 비용으로 웹 서비스를 시작하고, 향후 사업이 발전했을 때 천만 이상의 유저가 사용할 수 있는 고가용성, 확장성, 민첩성이 뛰어난 웹 서비스를 만들 수 있습니다. 본 세션에서는 작은 서비스로 시작하여 AWS의 다양한 서비스를 사용하여 천만 이상의 대규모 유저 트래픽을 수용할 수 있는 웹 서비스로 발전시키는 것을 단계별로 오토스케일링, 트래픽 경감, 모니터링과 자동화, 고가용성 확보를 위한 아키텍처 구성 방법을 소개합니다.
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018Amazon Web Services Korea
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성
게임 서비스 아키텍처에서 관계형 데이터베이스는 핵심 컴포넌트이며 또한 전체 서비스의 성능 병목 지점이 되곤 합니다. 이 세션에서는 AWS 상에서 게임 서비스를 구현할 때, 기존 물리환경에서의 DB 성능과 동일하거나 더 높은 성능을 얻을 수 있는 구성을 설명 드리며, MS SQL 구성의 성능 데모를 시연하고자 합니다.
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.
LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈
1. AWS와 함께한
쿠키런 서버 Re-architecting 사례
홍성진 Senior Technical Lead
데브시스터즈
1
2. 강연자 소개
홍성진 (sungjinhong@devsisters.com)
• 시니어 테크니컬 리드, 데브시스터즈
• LINE COOKIE RUN, 쿠키런 for Kakao, 오븐브레이크 2 서버 개발
• 시니어 소프트웨어 엔지니어, 위클레이
- 영상통화 앱 클라이언트 및 서버 개발
- 프로토타입 서버 개발 (C, Erlang, MySQL, Hadoop, HBase, Riak, Redis)
- Lucene, Solr와 한글 형태소분석기 관련 작업, 웹 크롤러 및 머신러닝 기법 구현
• 통계기계번역팀, 소프트웨어 엔지니어링 인턴, 구글 코리아
- 형태소분석, 품사태깅, 웹 크롤러 구현, 훈련용 데이터 크롤링
• Django Project Contributor
- i18n 관련 기능 구현, 버그픽스, 한글 번역
2
3. Agenda
• 오븐브레이크2 서버의 구조
• 기존 서버 관리방식의 문제점
• Maven/CircleCI를 사용한 소스코드 형상관리
• Chef를 사용한 서버 형상관리
• CloudFormation을 사용한 인프라 형상관리
• AutoScale을 사용한 동적 처리용량 확장
• 최근 쿠키런 서버 동향
3
5. 오븐브레이크2 서버 구조
• 하드웨어 기반 서버를 본따 만든 서버 구성
• 가용성을 위해 로드밸런서 아래 두 대의 API
서버가 분산되어 있음
ELB
• 사용량 증가를 우려해 과도한 스팩을 사용
-
데이터베이스 - m2.2xlarge
-
API 서버 - m1.large
Tomcat
Tomcat
• 마스터-슬래이브 구조의 데이터베이스
• Backup과 파일 공유를 위한 NFS 서버
MySQL Master
• US-East에서 서비스 중
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Slave Replica
Slave Replica
6. 기존 서버 관리 방식의 한계
• 새로운 서버를 만들어야 할 경우 문제
- 매뉴얼 부족, 있는 자료는 오래된 내용
- 관리자가 교체되면서 회사에 남아있는 서버지식이 점점 사라짐
- Tomcat JVM에 설정되어있던 locale 환경설정, 누가 기억하지?
• 사용자 증가에 따른 관리 피로도 증가
- 급격한 확장에 대응이 불가능하기 때문에 오버스팩 서버 도입
- 오버스팩 서버 도입에 따른 비용 문제 발생
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8. Maven/CircleCI 소스코드 형상관리
• Maven을 사용하여 Dependency 및 버전 관리
• Github, CircleCI를 사용하여 branch별 continuous integration 및 artifact 관리
• 모든 변경사항은 코드리뷰/테스트 후 master 브렌치로 통합되어 최종 war파일 생성
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9. Chef를 사용한 서버 형상관리
• 서버 설정을 JSON과 Ruby를 사용하여 소
스코드처럼 Git으로 관리
-
설정이 소스코드로 문서화 및 형상관리
• 예1: Tomcat을 설치하고 max heap, G1
GC, file.encoding JVM 환경설정
• 예2: 모든 서버에 공통적으로 devsisters
계정을 만들고 htop, dstat, sysstat 설치
• 예3: 서버 운영시 빼먹기 쉬운 여러 설정들
을 공통적으로 적용 (ulimit 제한 등)
• 언제 어디서든 5분 이내 쿠키런 서버를 원하
는만큼 구축할 수 있다
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10. CloudFormation을 사용한 인프라 형상관리
• EC2, ELB, AutoScale 등을 모두 JSON
파일 형태로 템플릿화 하여 관리하는 기능
• 인프라를 소스코드처럼 관리할 수 있음
-
자동적인 인프라의 문서화 및 형상관리
• 템플릿을 수정하여 AWS에 업로드 하면 기
존에 떠있던 클러스터가 수정된다
• 언제 어디서든 30분 이내 쿠키런 서버 인프
라를 구축할 수 있다
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11. AutoScale을 사용한 동적 처리용량 확장
• Maven으로 만든 war artifact를 S3 Bucket에 업로드
• Chef와 CloudFormation기반으로 만들어진 AutoScaling Group이 Rolling Update 진행
• 5% 정도 진행하고 개발자가 주의깊게 모니터링한 후 100% 패치 작업 진행 (문제 있으면 롤백)
Developer
Terminated
CircleCI
Github
Old Version
New Version
Auto scaling Group
Remove
Add
ELB
11
Cookierun
S3 Bucket
Created
12. AutoScale 회고
• 장애가 일어난 불량 노드를 알아서 대체
• Scale out 임계치를 잘 설정하는것이 중요
-
규모가 배가 되었다면 AutoScale 전
략도 규모에 맞게 수정하자
-
인스턴스 크기를 키우는것도 방법
-
m1.medium m1.large c1.xlarge
• 크리스마스 연휴 때 c1.xlarge 120대
-
Quota limit에 걸려 문제가 될 뻔
-
Business Support로 빠르게 대처
# instances vs. CPU utilization
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13. AutoScale 전략
• 인스턴스 c1.xlarge
- 8 vCPU, 20 ECU, 7GB Memory
- c3.2xlarge로 이전 검토 중 - 비슷한 가격에 더 높은 성능과 메모리
• 1분동안 avg CPU 60% 라면 인스턴스 4대 증가
• 2분동안 max CPU 80% 라면 인스턴스 4대 증가
- 급격한 사용자 증가가 있을 경우 빠른 대응을 위한 설정
• 2분동안 avg CPU 25% 라면 인스턴스 2대 감소
• 최소 4대 및 최대 400대로 설정
- 의도하지 않은 과도한 과금 방지를 위해서는 최대 수치를 적절하게 조절해야함
• Reserved Instance로 비용감소 검토 중
- 예) 4대 Heavy Utilization, 10대 Light Utilization
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14. 클라우드에 맞는 서버 설계 수정
• 클라우드의 서버는 수명이 짧다. 속칭 하루살이 (ephemeral)
- Cron Job을 수행하기 위해 한 서버가 마스터로 설정되어야하는 필요성 제거
Shared-nothing 구조로 변경
-
Game Log를 손쉽게 Log Server로 Shipping할 수 있도록 Logging 구조 개선
slf4j/Logback기반으로 변경, Logstash agent등의 도입
• 완벽한 Consistency를 보장하는 RDB에서 적당한 Consistency를 추구하는 NoSQL로
- 약간의 Consistency 희생으로 수평적확장성, 재해복구, 관리의 용이성 확보
- 적당한 Consistency 에서도 서버 로직이 작동하도록 구현 개선
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15. Re-architecting 결과
CloudFront
Edge
Internet
Log archives
Patches Game Data
CloudFront Download
Distribution
S3 Buckets
Mobile Game user
Availability Zone-2
Availability Zone-1
Apple / Google
Push Service
Log Search (realtime)
ELB
Front-end game service
Auto-scaling
group
EC2
Chef Git Conf.
Management
EC2
EC2
Game Server
Monitoring
EC2
Database group
RDS
EC2
Couchbase Cluster
CloudFormation
EC2
CloudWatch
EC2 redis instance
M
S
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16. 최근 쿠키런 서버 동향 (1/2)
• 새로운 인스턴스 유형 검토 중
- c1.xlarge 대신 c3.2xlarge 인스턴스 사용
- hi1.4xlarge 대신 cr1.8xlarge 인스턴스 사용
- 모두 성능과 가격면에서 합격점, 인기가 많아 사용할 수 있는지가 관건
• NoSQL Couchbase 시범적 도입 성공
- 메인 사용자 데이터를 Couchbase 기반으로 마이그레이션 진행함
- 성능과 수평 확장성, 그리고 관리 편의성에서 모두 높은 점수
- cr1.8xlarge 4대, 총 976GB Memory, 960GB SSD Storage 클러스터 운영 중
- Reserved Instance를 사용하여 비용절감 중
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17. 최근 쿠키런 서버 동향 (2/2)
• 최근 눈에 띄는 Seoul - Tokyo Region Latency 감소
• 밤, 낮, 주말과 관계 없이 40ms의 고정된 Latency를 지속적으로 유지
• 한국 커뮤니티 내에서도 이러한 현상을 확인
• AWS측에서 국내 ISP와 협력을 진행한게 아닌지 추측
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