[OpenInfra Days Korea 2018] (Track 1) TACO (SKT All Container OpenStack): Clo...OpenStack Korea Community
- 폰트 문제로 다운로드를 여기서 해 주세요: http://bit.ly/openinfradays-day1-skt-taco
- 발표자: 안재석, SK Telecom
- 설명: https://event.openinfradays.kr/2018/session1/track_1_4
NexClipper is an open source software to monitor and manage performance for cloud native computing - Docker and Kubernetes. NexClipper features the following capabilities:
Fullstack dashboard (Kubernetes and Infrastructure)
Container Cluster (Kuberentes cluster, nodes and worklodas)
Infrastruture Monitoring (Docker Container, Host, Resource)
Incidents Management (Rule set and alert manager) (#30)
Rest API service (Soon)
Dashboard Enhancement to replace k8s dashboard (Soon)
Dashboard Enhancement for customizing (Plan)
Global view and multi tenancy (Plan)
Prometheus Integration (Plan)
Workload management and deployment (Plan)
Resource analytics and forecasting (Plan)
Openshift 활용을 위한 Application의 준비, Cloud Nativerockplace
What is Cloud-native - DevOps, MSA and Cloud-native: Openshift 활용을 위한 Application의 준비, Cloud Native
*웨비나 다시보기 영상 바로가기:
https://www.youtube.com/watch?v=tzSBS-vki6w
넷플릭스에서는 높은 속도로 데이터를 제공하기 위해서 뿐만 아니라 멀티 리전의 데이터 가용성을 바탕으로한 전체 서비스 가용성 유지를 위해 캐시를 사용하고 있습니다. 이 앞의 세션에서 보았던 마이크로서비스 구조를 염두해 둘때 한가지 가장 간단한 변화는 외부 클라이언트로 부터 유입되는 단 하나의 요청에 대한 응답을 만들기 위해 다수의 내부 서비스들로 부터 데이터를 확보해야 하며, 이는 다수 서비스들에 대한 요청과 응답으로 이루어지게 됩니다. 내부 네트워크 성능, 데이터 저장소의 응답속도등의 복합적인 영향으로 인해 마이크로 서비스는 쉽게 느려질 수 있으며, 이는 보통 '팬아웃 효과'로 알려져 있습니다. 뿐만 아니라 다수 서비스간의 데이터 정합성 유지, 필요에 따라 각 서비스간 데이터의 다운타임 없는 이동, 증가하는 데이터량에 동시에 증가하는 데이터 소스의 부하, 그리고 이런 것들을 모두 감안한 데이터 복제 등을 처리해야 할 필요가 있습니다. 본 세션에서는 넷플릭스에서는 이런 문제를 어떤 방식으로 해결하는지, 그리고 스프링 부트, 스프링 클라우드를 비롯한 피보탈의 기술을 사용해서 어떻게 빠르고 쉽게 사용할 수 있는지에 대해 알아봅니다.
2005년 구글맵으로 부터 시작된 웹 기반 지도 API 서비스는 웹 2.0의 데이터 플랫폼 서비스의 주요 사례로 떠올랐다. 그 이후 야후!, 마이크로소프트 등에서 지도 플랫폼 서비스와 API 제공이 잇달았으며, 국내에서도 다음이 최초로 항공 사진(스카이뷰)과 거리 사진(로드뷰)을 제공하고 네이버도 참여함으로서 로컬 기반 서비스의 폭발적 성장의 견인차 역할을 하였다. 노키아의 Here 및 오픈스트릿맵 등 제 3의 사업자 및 협업 기반 플랫폼이 성장하였으며, Open Layer 라이브러리 및 Open GIS 등 다양한 공개 소프트웨어 들도 함께 성장하였다.
특히, 스마트폰의 보급과 아울러 모바일용 지도 SDK를 적극 보급 및 지원하는 추세로 기존의 Ajax 기반의 이미지 기반 웹 지도 표현 기술은 WebGL 혹은 Canvas를 통해 3차원 기술을 도입하면서 웹 호환성 및 성능을 동시에 높히고 있다. 구글 스케치업을 통해 시작된 공간 3차원 서비스는 약간 주춤하지만 45도 이미지너리 및 DEM 기반 데이터는 계속 추가되고 있다.
최근에는 구글맵 엔진 서비스와 같은 전문 사용자의 참여를 이끌어 내어 클라우드 소싱 형태의 지도 데이터 생성 커뮤니티를 통해 저개발 국가 및 북한과 같은 미공개 지도 데이터 생산을 만들고 있다.
2011년부터 구글 부터 지도 API 서비스 유료화를 단행하여 보안 강화 및 품질 및 성능 향상을 통해 제 3자 재판매를 통한 사업을 진행하고 있다. 또한, 최근 많은 기업들이 글로벌 홈페이지에 자사의 위치나 고객센터를 이용자들이 찾는데 활용하고 있으며, 이를 활용해 물류•관제•입지분석•위험관리•마케팅 등에 활용하고 있다.
현재 글로벌 지도 API 플랫폼은 단순히 베이스맵을 지원하는데 그치지 않고 공간 정보를 시각화 및 표현하는데 필요한 다양한 기능을 제공하면서, 정보 전달 역할을 강화하고 있다. 또한, Mapbox 등 지도 타일의 다양한 스타일과 테마 기능을 통해 좀 더 미려한 지도를 제공하기도 한다.
향후 글로벌 지도 API 플랫폼은 단보다 고도화된 시스템을 활용해 데이터 분석 및 2차원 시각화 그리고 3차원 공간 정보 활용으로 진화하고 있다.
[OpenInfra Days Korea 2018] (Track 1) TACO (SKT All Container OpenStack): Clo...OpenStack Korea Community
- 폰트 문제로 다운로드를 여기서 해 주세요: http://bit.ly/openinfradays-day1-skt-taco
- 발표자: 안재석, SK Telecom
- 설명: https://event.openinfradays.kr/2018/session1/track_1_4
NexClipper is an open source software to monitor and manage performance for cloud native computing - Docker and Kubernetes. NexClipper features the following capabilities:
Fullstack dashboard (Kubernetes and Infrastructure)
Container Cluster (Kuberentes cluster, nodes and worklodas)
Infrastruture Monitoring (Docker Container, Host, Resource)
Incidents Management (Rule set and alert manager) (#30)
Rest API service (Soon)
Dashboard Enhancement to replace k8s dashboard (Soon)
Dashboard Enhancement for customizing (Plan)
Global view and multi tenancy (Plan)
Prometheus Integration (Plan)
Workload management and deployment (Plan)
Resource analytics and forecasting (Plan)
Openshift 활용을 위한 Application의 준비, Cloud Nativerockplace
What is Cloud-native - DevOps, MSA and Cloud-native: Openshift 활용을 위한 Application의 준비, Cloud Native
*웨비나 다시보기 영상 바로가기:
https://www.youtube.com/watch?v=tzSBS-vki6w
넷플릭스에서는 높은 속도로 데이터를 제공하기 위해서 뿐만 아니라 멀티 리전의 데이터 가용성을 바탕으로한 전체 서비스 가용성 유지를 위해 캐시를 사용하고 있습니다. 이 앞의 세션에서 보았던 마이크로서비스 구조를 염두해 둘때 한가지 가장 간단한 변화는 외부 클라이언트로 부터 유입되는 단 하나의 요청에 대한 응답을 만들기 위해 다수의 내부 서비스들로 부터 데이터를 확보해야 하며, 이는 다수 서비스들에 대한 요청과 응답으로 이루어지게 됩니다. 내부 네트워크 성능, 데이터 저장소의 응답속도등의 복합적인 영향으로 인해 마이크로 서비스는 쉽게 느려질 수 있으며, 이는 보통 '팬아웃 효과'로 알려져 있습니다. 뿐만 아니라 다수 서비스간의 데이터 정합성 유지, 필요에 따라 각 서비스간 데이터의 다운타임 없는 이동, 증가하는 데이터량에 동시에 증가하는 데이터 소스의 부하, 그리고 이런 것들을 모두 감안한 데이터 복제 등을 처리해야 할 필요가 있습니다. 본 세션에서는 넷플릭스에서는 이런 문제를 어떤 방식으로 해결하는지, 그리고 스프링 부트, 스프링 클라우드를 비롯한 피보탈의 기술을 사용해서 어떻게 빠르고 쉽게 사용할 수 있는지에 대해 알아봅니다.
2005년 구글맵으로 부터 시작된 웹 기반 지도 API 서비스는 웹 2.0의 데이터 플랫폼 서비스의 주요 사례로 떠올랐다. 그 이후 야후!, 마이크로소프트 등에서 지도 플랫폼 서비스와 API 제공이 잇달았으며, 국내에서도 다음이 최초로 항공 사진(스카이뷰)과 거리 사진(로드뷰)을 제공하고 네이버도 참여함으로서 로컬 기반 서비스의 폭발적 성장의 견인차 역할을 하였다. 노키아의 Here 및 오픈스트릿맵 등 제 3의 사업자 및 협업 기반 플랫폼이 성장하였으며, Open Layer 라이브러리 및 Open GIS 등 다양한 공개 소프트웨어 들도 함께 성장하였다.
특히, 스마트폰의 보급과 아울러 모바일용 지도 SDK를 적극 보급 및 지원하는 추세로 기존의 Ajax 기반의 이미지 기반 웹 지도 표현 기술은 WebGL 혹은 Canvas를 통해 3차원 기술을 도입하면서 웹 호환성 및 성능을 동시에 높히고 있다. 구글 스케치업을 통해 시작된 공간 3차원 서비스는 약간 주춤하지만 45도 이미지너리 및 DEM 기반 데이터는 계속 추가되고 있다.
최근에는 구글맵 엔진 서비스와 같은 전문 사용자의 참여를 이끌어 내어 클라우드 소싱 형태의 지도 데이터 생성 커뮤니티를 통해 저개발 국가 및 북한과 같은 미공개 지도 데이터 생산을 만들고 있다.
2011년부터 구글 부터 지도 API 서비스 유료화를 단행하여 보안 강화 및 품질 및 성능 향상을 통해 제 3자 재판매를 통한 사업을 진행하고 있다. 또한, 최근 많은 기업들이 글로벌 홈페이지에 자사의 위치나 고객센터를 이용자들이 찾는데 활용하고 있으며, 이를 활용해 물류•관제•입지분석•위험관리•마케팅 등에 활용하고 있다.
현재 글로벌 지도 API 플랫폼은 단순히 베이스맵을 지원하는데 그치지 않고 공간 정보를 시각화 및 표현하는데 필요한 다양한 기능을 제공하면서, 정보 전달 역할을 강화하고 있다. 또한, Mapbox 등 지도 타일의 다양한 스타일과 테마 기능을 통해 좀 더 미려한 지도를 제공하기도 한다.
향후 글로벌 지도 API 플랫폼은 단보다 고도화된 시스템을 활용해 데이터 분석 및 2차원 시각화 그리고 3차원 공간 정보 활용으로 진화하고 있다.
Pivotal은 개발자 생산성을 높이고 운영비용을 줄이면서 성공적인 비지니스를 할 수 있도록 개발 환경의 혁신 문화와 플랫폼을 제공하고 있습니다.
본 세션에서는 플랫폼의 구조와 효과에 대해 소개하며 기업이 진정한 기술선도 업체로 발전해 갈 수 있도록 혁신적은 플랫폼 *PAS, *PKS를 소개합니다.
*PAS: Pivotal Application Service로 개발자에게 기능 구현 속도를 높이고, 운영 팀은 세계 최고 수준의 가용성을 제공해주는 서비스입니다.
*PKS: Pivotal Container Service로 Kubernates의 배포, 관리, 모니터링, 업데이트 등을 자동화하고 Pivotal에서 관리해주는 서비스입니다
[Agenda]
*토크쇼 주제: Cloud Native를 위한 컨테이너 플랫폼 구현과 활용 이야기
1. 시장 및 기술동향 소개 & Container & Kubernetes 소개
2. Red Hat OpenShift를 왜 써야 할까요?
3. OpenShift Infra 구성 방안은 어떻게 되나요?
4. OpenShift와 Kubernetes의 주요 차이점은 무엇일까요?
5. 완전한 오픈소스 기반 OpenShift로 PaaS를 빠르게 구축이 가능 하나요?
6.컨테이너플랫폼의 운영을 효율적으로 하기위한 표준화에는 어떤 것이 필요할까요?
7. Red Hat OpenShift를 이용하여 기존의 시스템을 마이그레이션 하는 방법은 무엇인가요?
8. 개발자와 운영자가 일을 수월하게 할 수 있도록 도움을 준다고 하는데 어떠한 부분인가요?
9. Red Hat OpenShift 구축 성공 사례가 있나요?
Cloud-Native Architecture
MSA(Micro Service Architecture)
MDA(Micro Data Architecture)
MIA(MIcro Inference Architecture)
MSA-Service Mesh
MDA-Data Mesh
MIA-AI Inference Mesh
Kubernetes
Container
Kubeflow
Volcano
Apache Ynikorn
ChatGPT
AGI(Artificial General Intelligence)
ASI(Artificial Specialized Intelligence)
초-전환시대
초-연결시대
SQream GPU DBMS
Cloud와 Cloud Native의 목표는.. 왜? 어떻게? 뭐가 좋아지나...
1. (왜) 가속화된 초-전환, 초-연결 IT 환경변화에 대비하기 위해서
2. (어떻게-H/W) IT H/W 부분은 IaaS 서비스화하여
점유된, Over Subscription된 H/W(Server, Network, Storage)들 모아서 Pool화하고, 가상화기술을 통해 Tenant로 자원들을 분리해 서비스화해 제공하고
필요시 적시에 Pool의 가상H/W를 제공하고, 상황에 따라 확장・축소(Scale in/out, up/down)하면서, 축소된 자원을 다른 요청들을 위해 빠르게 재-할당하는 유연성을 제공하고
3. (어떻게-S/W) S/W 부문도
PaaS, SaaS 적극 활용으로 App.개발 시간을 단축하고
App.분야인 기존 MACRO Service Architecture형 Monolith Architecture(Web-WAS-DB)를 작게 쪼개서 변화에 빠르게 적응할 수 있는 MSA(Micro Service Architecture)로 변경하여 Service Mesh형으로 관리하고
Data분야도 Data Warehouse, DataLake(Bigdata), LakeHouse등 기존 MACRO Data Architecture를 MSA형식으로 MDA(Micro Data Architecture)로 전환 후 Data Mesh형태로 관리하고,
AI로 동적프로그램 생성하여 App.개발시간 단축하고, AI분야도 초-거대 AI구현(MACRO)보다는 작은|특화된 Deep Learning Network(Model)들로 작게 쪼개서 MIA(Micro Inference Architecture)로 비지니스 환경에 적용하고 Inference Mesh형태로 관리하는 시스템으로 전환하고
4. (어떻게-조직) 조직구조도 CI/CD형 DevOps환경, 데이타,트랜잭션중심업무중심, 기술중심 문제해결중심, 직능중심조직직무중심조직으로 전환하면
5. (좋아지는 것) 초-전환, 초-연결 환경에 빠르고, 지속적으로 적응할 수 IT as a Product 환경을 구현하는 것
Lablupconf session8 "Paving the road to AI-powered world"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"Paving the road to AI-powered world" - 김준기
- 발표내용
* Recap of Backend.AI history
* Future roadmap of Backend.AI for next 2 years
- 영상보러가기 : https://youtu.be/kAGSl99U0Bo
Similar to [OpenInfra Days Korea 2018] (Track 1) IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정 (20)
2018년 10월 19일 금요일, 오픈스택 한국 커뮤니티 정기 세미나에서 발표주셨던 자료입니다.
- 행사 정보: http://festa.io/events/118
- 발표자: 김용기 부장님
> Sr. Solution Architect, Red Hat
> Administrator, Ansible Facebook Usergroup
3. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
I. 여행의 목적
II. 사전 조사
III. 준비물
IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
V. 여행 후기...
Agenda
4. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
I. 여행의 목적이번 세션을 통해서…
가상화가 우리에게 안겨 준 혜택
여전히 해결되지 않은 현안과 화두
자동화의 필요성과 준비해야 할 것들
손쉽게 자율형 데이터센터로 고도화 할 수 있는 방안
1/21
5. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사인프라 가상화가 가져다 준 혜택
2/21
6. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사인프라 구조의 변화
네트워크
서버
스토리지 Software-Defined
XXX
3/21
7. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사생산성과 민첩성의 비약적 증대, 슈퍼 그뤠잇~!
컴퓨팅 자원
Delivery Time
서버, 네트워크, 스토리지의
자동화된 프로비젼과 확장
10배
4/21
8. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사SW엔지니어 입장에서 가상화가 준 혜택은?
SW License 비용은 줄었나?
App. 관련 작업량이 달라졌는가?
장애 처리 절차나 방법이 바뀌었는가?
소스 커밋 → 빌드 → 배포 과정에서
개발 생산성이 향상되었는가?
엔지니어 & 운영자 관점에서…
APP 담당 인프라 담당
5/21
9. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사SW엔지니어 입장에서 가상화가 준 혜택은?
난 개발에만 집중하고 싶은데…
개발 및 테스트 환경 구축에 빼앗기는 시간들
개발, 테스트, 운영 환경 간 호환성 문제 발생
인프라 Level에서 발생하는 문제에는
관여할 수 없는 상황들
개발자 관점에서…
6/21
10. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사변화무쌍한 애플리케이션…
7/21
11. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
II. 사전 조사Hypervisor 기반의 IaaS는 해결사가 아니었나?
하지만, 인프라만 편리해지고
개발자와 SW엔지니어의
특히, WAS 인스턴스 확장 시
인프라의 확장과 관리는 좋았지만…
수작업은 계속
수작업은 무한 반복
8/21
12. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
III. 준비물
필수 아이템 1
필수 아이템 2
추가 요소들
13. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
III. 준비물필수 아이템 1 : Docker Container
App 1
Bins/Libs
Guest OS
(Ubuntu)
App 2
Bins/Libs
Guest OS
(Redhat)
App 3
Bins/Libs
Guest OS
(CentOS)
Hypervisor(KVM, Xen, ESXi, etc)
Host Operating System
Host Server
Container
App 1
Bins/Libs
Container
App 2
Bins/Libs
Container
App 3
Bins/Libs
Container Engine
Host Operating System
Infrastructure
(bare metal, cloud ,etc)
Overhead
Virtual Machines Containers
VM보다 더 가볍고 뛰어난 성능
부팅시간 : 수초 ~ 수십초 내
커널을 공유하지만 격리 가능
이기종 인프라 환경에서
호환성 이슈 없음 (이식성 우수)
추가적인 OS License 이슈 없음
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14. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
호환성과 이식성 이슈의 해결사
다양한형태의APP들다양한형태의서버인프라
APP. 종류에 관계 없이 표준 컨테이너 이미지로 운영 개발 환경의 바이너리와 라이브러리 함께 이식
가상, 물리, 클라우드 등 플랫폼에 관계 없이 구동
III. 준비물
10/21
15. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
III. 준비물필수 아이템 2 : Container 관리 자동화 도구
MESOS Kubernetes Docker Swam
Container 화된 App.을 Orchestration을 위한 DC/OS
“ 배포, 확장, 관리의 자동화를 통한 생산성 극대화 구현 “
11/21
16. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
Kubernetes와 같은 DC/OS가 필요한 이유 III. 준비물
without Kubernetes with Kubernetes
12/21
17. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
추가적인 요소들… III. 준비물
추가 요소
Kubernetes
Docker Run
Container (Docker) Deploy & Orchestration
Monitoring
Management
Build Maven, Docker, CI/CD
사용자, 프로젝트 외
컨테이너 저장소 등
성능모니터링, 로그분석, 알람 등
13/21
18. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
고도화는 멀고도 험난한 길이란 말인가… III. 준비물
Docker를 또 배워야 하는가?
미들웨어 & 앱의 컨테이너 化 or 禍
IaaS와의 연계를 위한 개발 필요한가?
추가 Stack 구성에만 몇 개월이 걸릴 듯…
배우고, 배우고, 배우자…
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19. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
프로젝트 아코디언
아코디언 이란?
아코디언의 주요 기능
20. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
프로젝트 아코디언 IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
“ Kubernetes와 Docker 기반의 Container Platform “
※ www.accordions.co.kr 에서 다운로드 가능
서비스 중단 없이
요구 사항에 즉시 배포 & 확장
미들웨어, 인프라 관리 등
Management
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21. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
아코디언 이란? IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
• 쉬운 설치 및 구성
• 수 분내, App. 배포
• 원클릭 인스턴스 확장
• 롤링 업그레이드/롤백
• Health check
• 모니터링 & 로그분석
• Auto-scaling
• CI/CD 통한 자동 배포
• 자동 N/W 및 L/B
• Bare-Metal 환경
• Private/Public 클라우드
• 플랫폼간 이식성 제공
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22. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
Why 아코디언? IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
Monitoring
Auto scaling CI / CD
Multi tenancy
Docker Registry
Logging
All in One
One stop service
설치와 구축 단 15분
기존 IaaS 호환
Cloud ready
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23. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
UI를 통한 손쉬운 배포/관리 IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
UI를 통한 손쉬운 관리 Topology View
• 프로젝트 및 App. 등록 & 배포 관리
• 사용자 정의 App. 추가 및 관리
• 컨테이너 확장 및 신규 업무 추가 시,
업무별 담당자는 토폴로지 뷰에서 맵 확인
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24. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
성능 요구 필요 시, 자동 확장 IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
자동 확장 (Auto Scaling) Target 설정 (Private / Public)
• CPU 부하 시, 인스턴스 자동 확장 및 축소
• 자원 사용률에 따른 동적배치 & Sticky session
• 물리적 자원의 한계로 인한 확장 방안 제시
• 다른 플랫폼 & 클라우드로 이식 및 확장 가능
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25. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
개발 과정에서 APM 맘놓고 쓰기 IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
Container 모니터링 로그 분석 및 검색 기능
• X-Log / Active Service / GC count 및 Time
• Heap Used / Error Rate 및 TPS
• Access Log를 시각화 → 서비스 품질 분석
• 로그 검색 기능을 통한 빠른 분석 제공
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26. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
CI/CD를 통한 배포 자동화 IV. IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
개발자
Node
Pod Pod
배포자
Source Build 컨테이너화 Deploy
개발자와 배포자는 기존 UX 그대로 유지 Build, 컨테이너화, 배포는 아코디언에서 자동 실행
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27. Open Infra Day Korea 2018IaaS에서 PaaS로의 고도화 여정
정리하자면… V. 여행 후기
기존 IaaS를 쉽고, 빠르게 PaaS로 업그레이드~!
기술의 변화 속도 만큼 고객의 needs도 빠르게 변화
모든 것을 한 번에 해결하려는 생각은 No! No!
인프라 관점에서의 자동화 → Application 관점의 자동화