AWS Lambda를 통해 서버리스 애플리케이션을 실행하는 경우, 애플리케이션 성능 문제를 효과적으로 진단하는 방법이 필요합니다. 본 세션에서는 분산 애플리케이션 성능 문제 발생 위치를 파악하고 디버깅 할 수 있는 추적 서비스인 AWS X-Ray를 소개합니다. X-Ray를 사용한 동적 스택 추적 및 디버깅, 호출에 대한 시각적 그래프를 사용하여 서버리스 애플리케이션을진단하는 방법을 설명합니다..
AWS Lambda를 통해 서버리스 애플리케이션을 실행하는 경우, 애플리케이션 성능 문제를 효과적으로 진단하는 방법이 필요합니다. 본 세션에서는 분산 애플리케이션 성능 문제 발생 위치를 파악하고 디버깅 할 수 있는 추적 서비스인 AWS X-Ray를 소개합니다. X-Ray를 사용한 동적 스택 추적 및 디버깅, 호출에 대한 시각적 그래프를 사용하여 서버리스 애플리케이션을진단하는 방법을 설명합니다..
AWS 스토리지 마이그레이션 서비스 및 대규모 데이터 전송 사례- 김용기, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online K...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/1TpgFbUa3fY
온라인 또는 오프라인 상황에서 고객 데이터를 클라우드로 전송할 수 있는 다양한 AWS 서비스에 대해 알아봅니다. 또한 스토리지 작업의 고질적인 이슈중 하나인 작은 파일이 많은 상황에서 이를 성공적으로 클라우드로 전송할 수 있었던 고객사례를 공유합니다.
디자인 패턴과 고객 사례로 살펴보는 현대적 어플리케이션 개발 – 배영부, 강성일, AWS애플리케이션 아키텍트:: AWS Summit On...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/uC1Eb20ZjGs
거의 모든 산업 분야의 기업은 전례없는 속도의 변화를 경험하고 있으며, 작고 빠른 기업이 몇달 만에 시장을 앞서나가기도 합니다. 하지만 전통적인 모놀리틱 애플리케이션 환경에서는 시장 변화에 민첩하게 대응하거나 실험을 자주 시도하는 것이 어려웠습니다. 컨테이너와 서버리스 기술, MSA, CI/CD의 특징을 가진 모던 어플리케이션 개발은 여러분이 빠르게 혁신할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다. 이 세션에서는 실제 비즈니스 케이스를 위해 AWS에 구현한 다양한 모던 어플리케이션 디자인 패턴들을 사례와 함께 소개합니다.
AWS와 컴피턴시 파트너사 BSG Partners에서 준비한 “SAP on AWS: 경영혁신 플랫폼의 뉴 노멀” 온라인 세미나에서는 AWS 클라우드를 아껴주시는 SAP 고객분들께 온라인 세미나를 통해 SAP 를 AWS에 쉽고 빠르게 이관/구축 전략부터 Cloud 환경에 맞는 SAP license 정책까지 이번 세미나를 통해 제공하고 있습니다.
특히, 이번 웨비나 참석해 주시는 고객 중 SAP on AWS 도입 의사를 밝혀 주시는 고객께는 국내 유일 SAP 플래티넘 파트너이자 AWS의 SAP 컴피턴시 파트너사인 BSG Partners의 다양한 SAP 프로세스 지식과 융합한 Cloud Native Applications 적용 방안도 함께 제공하오니, 이번 온라인 세미나를 통해 SAP on AWS에 대한 새로운 지식 및 기업 내에서 Cloud Native Application 을 활용할 수 있는 다양한 아이디어를 찾으시길 바랍니다.
[AWS & 베스핀글로벌, 바이오∙헬스케어∙제약사를 위한 세미나] AWS 101, Cloud Computing is New NormalBESPIN GLOBAL
AWS와 함께 하는 바이오 ∙ 헬스케어 ∙ 제약사를 위한 클라우드 세미나
'안전하게 클라우드로 날자'
어떻게 하면 클라우드를 통한 디지털 혁신과 비즈니스 성장을 이룰 수 있을까요?
AWS 를 통해 어떤 기업들이 혁신적인 서비스를 제공하고 있을까요?
도입 후에는 어떤 변화가 있고 어떻게 관리해야 할까요?
지난 6월 8일. AWS와 클라우드 전문가 베스핀글로벌이 바이오 · 헬스케어 · 제약 고객들만을 위해 쉽고 빠르게 클라우드를 도입할 수 있는 방법을 제시하는 세미나를 진행했습니다.
클라우드가 뭔지 궁금하지만 잘 모르겠다면, 클라우드를 도입하고는 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 감이 오지 않으신다면, 베스핀글로벌과 상의하세요.
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.
AWS 스토리지 마이그레이션 서비스 및 대규모 데이터 전송 사례- 김용기, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online K...Amazon Web Services Korea
발표영상 다시보기: https://youtu.be/1TpgFbUa3fY
온라인 또는 오프라인 상황에서 고객 데이터를 클라우드로 전송할 수 있는 다양한 AWS 서비스에 대해 알아봅니다. 또한 스토리지 작업의 고질적인 이슈중 하나인 작은 파일이 많은 상황에서 이를 성공적으로 클라우드로 전송할 수 있었던 고객사례를 공유합니다.
디자인 패턴과 고객 사례로 살펴보는 현대적 어플리케이션 개발 – 배영부, 강성일, AWS애플리케이션 아키텍트:: AWS Summit On...Amazon Web Services Korea
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거의 모든 산업 분야의 기업은 전례없는 속도의 변화를 경험하고 있으며, 작고 빠른 기업이 몇달 만에 시장을 앞서나가기도 합니다. 하지만 전통적인 모놀리틱 애플리케이션 환경에서는 시장 변화에 민첩하게 대응하거나 실험을 자주 시도하는 것이 어려웠습니다. 컨테이너와 서버리스 기술, MSA, CI/CD의 특징을 가진 모던 어플리케이션 개발은 여러분이 빠르게 혁신할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다. 이 세션에서는 실제 비즈니스 케이스를 위해 AWS에 구현한 다양한 모던 어플리케이션 디자인 패턴들을 사례와 함께 소개합니다.
AWS와 컴피턴시 파트너사 BSG Partners에서 준비한 “SAP on AWS: 경영혁신 플랫폼의 뉴 노멀” 온라인 세미나에서는 AWS 클라우드를 아껴주시는 SAP 고객분들께 온라인 세미나를 통해 SAP 를 AWS에 쉽고 빠르게 이관/구축 전략부터 Cloud 환경에 맞는 SAP license 정책까지 이번 세미나를 통해 제공하고 있습니다.
특히, 이번 웨비나 참석해 주시는 고객 중 SAP on AWS 도입 의사를 밝혀 주시는 고객께는 국내 유일 SAP 플래티넘 파트너이자 AWS의 SAP 컴피턴시 파트너사인 BSG Partners의 다양한 SAP 프로세스 지식과 융합한 Cloud Native Applications 적용 방안도 함께 제공하오니, 이번 온라인 세미나를 통해 SAP on AWS에 대한 새로운 지식 및 기업 내에서 Cloud Native Application 을 활용할 수 있는 다양한 아이디어를 찾으시길 바랍니다.
[AWS & 베스핀글로벌, 바이오∙헬스케어∙제약사를 위한 세미나] AWS 101, Cloud Computing is New NormalBESPIN GLOBAL
AWS와 함께 하는 바이오 ∙ 헬스케어 ∙ 제약사를 위한 클라우드 세미나
'안전하게 클라우드로 날자'
어떻게 하면 클라우드를 통한 디지털 혁신과 비즈니스 성장을 이룰 수 있을까요?
AWS 를 통해 어떤 기업들이 혁신적인 서비스를 제공하고 있을까요?
도입 후에는 어떤 변화가 있고 어떻게 관리해야 할까요?
지난 6월 8일. AWS와 클라우드 전문가 베스핀글로벌이 바이오 · 헬스케어 · 제약 고객들만을 위해 쉽고 빠르게 클라우드를 도입할 수 있는 방법을 제시하는 세미나를 진행했습니다.
클라우드가 뭔지 궁금하지만 잘 모르겠다면, 클라우드를 도입하고는 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 감이 오지 않으신다면, 베스핀글로벌과 상의하세요.
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.
다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주는 머신러닝의 한 종류인 딥 러닝에 대한 기본적인 개념과 이미지 분석에 많이 적용되는 Convolutional Neural Network 을 배워봅니다. 이를 구현하기 위한 딥러닝 프레임워크인 Apache MXNet에 대한 소개와 기본 사용법을 익혀보고, Fashion MNIST 데이터를 분류하는 CNN 모델을 구현하는 방법을 설명합니다.
본 워크샵에서는 사용자가 Wild Rydes 서비스를 통해 현재 있는 위치에서 유니콘 호출 및 탑승을 할 수 있는 스타트업 아이디어를 구현한다는 시나리오로 함께 웹 애플리케이션을 만들어 배포해 봅니다. 이 서비스는 사용자에게 HTML 기반 사용자 인터페이스를 제공하여, 사용자가 원하는 위치를 표시하고 유니콘 요청을 하면, 가까운 유니콘을 보내기기 위해 RESTful 웹 서비스로 백엔드를 제공합니다. 또한, 사용자가 유니콘 타기를 요청하기 전에 기본적으로 회원 가입을 하고 로그인 할 수있는 기능을 제공합니다. 이를 위해 AWS Lambda, Amazon API Gateway, Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon Cognito를 활용합니다.
딥러닝 기반의 이미지 분석 서비스인 Amazon Rekognition을 이용하여 어플리케이션에 인공지능 기능을 간단하게 추가하는 방법을 다룹니다. Amazon Rekognition의 얼굴 인식 기능을 활용해서, 트위터 사진을 분석하여 다양한 효과 또는 분석을 하는 봇을 만들어 봅니다. 제공되는 소스 코드를 기반으로 효과를 변경하거나, 얼굴의 특징을 출력하거나, 유명인을 찾는 등의 기능을 추가하는 실습할 수 있습니다.
AWS 상에서 컨테이너를 활용하여 클라우드 인프라를 더욱 효과적으로 사용하는 방법에 대하여 다룹니다. 컨테이너를 업무 환경에 적용하기 위해서 고려해야 할 사항이 많아 어렵게만 느껴지던 주제들을 간편한 실습 과제를 해보면서 어렵지 않게 적용 할 수 있게 구성된 워크샵입니다.
단순한 컨테이너 프로비저닝을 시작으로, 스팟 인스턴스를 활용한 컨테이너 배포와 사용량에 따른 인스턴스 최적화 및 어플리케이션 로드밸런서를 활용한 컨테이너 오케스트레이션 구성에 대해서도 실습해 볼 수 있습니다.
이를 통하여 컨테이너를 실제 업무에 적용함으로서 보다 유연하고 비용효율적인 클라우드 인프라를 구성할 수 있는 방법을 습득 하실 수 있습니다.
변화와 혁신을 위한 클라우드 마이그레이션 – 김진우 AWS 어카운트 매니저, 이아영 네오위즈 가버너스팀 팀장, 박주희 우아한형제들 시스템신...Amazon Web Services Korea
비즈니스 환경은 빠르게 진화하며, 고객들에게 같은 속도의 혁신을 요구하고 있습니다. 고객들은 클라우드를 통해 빠른 속도의 환경변화, Compliance, Software life cycle에 빠르게 적응하고, 더 나아가 새로운 비즈니스를 창출하고 있습니다. AWS 마이그레이션 사례를 통해 카멜레온처럼 진화하고 생존하는 방법을 알아봅니다.
마이크로서비스는 큰 애플리케이션을 독립된 API와 데이터스토어를 가진 작은 단위의 서비스로 느슨하게 결합하여, 서비스를 책임지는 자율성 높은 팀의 자동화된 배포 및 운영 관리를 통해 민첩하게 비지니스 요구를 반영하는 아키텍처 구성 방식입니다. AWS 콘테이너(Container) 서비스 및 서버리스(Serverless) 아키텍처를 이용하여 마이크로 서비스를 구현하는 방법과 이를 위한 모범 사례를 소개합니다. 1) 개별 서비스 확장, 2) API 운영 및
Detailed Information: AWS 콘테이너(Container) 서비스 및 서버리스(Serverless) 아키텍처를 이용하여 마이크로 서비스를 구현하는 방법과 이를 위한 모범 사례를 소개합니다. 1) 개별 서비스 확장, 2) API 운영 및 관리, 3) 일관된 트랙잭션 유지, 4) 서비스 자동 배포, 5) 서비스 모니터링, 6) 서비스 보안 및 인증 그리고 7) 서비스 생태계 구성 등의 다양한 이슈에 AWS를 통한 해결 방법을 알아봅니다. 특히, AWS re:Invent에서 새로 출시한 AWS Step Functions, ECS 관리를 위한 Blox, Lambda@Edge 등의 서비스와 기능을 통해 마이크로서비스를 운영 관리하는 방법을 안내해 드립니다.
기존 데이타 센타 내 온프레미스 시스템을 Lift and shift 방식으로 안전하고 신속하게 마이그레이션하고자 하기 위해서는 발견(Discovery) 도구 및 마이그레이션 도구를 필요로 합니다. 이 세션에서는 AWS Application Discovery Service를 사용하여 기존 IT 인프라를 신속하게 발견하고 분석하는 방법을 보여줍니다. 또한 기존 인프라 디스커버리 및 마이그레이션 실행 자동화에 대한 모범 사례에 대해서도 설명합니다. 마지막으로, AWS DataSync와 같은 데이타 마이그레이션 서비스, 전체 어플리케이션의 마이그레이션 상황을 추적하도록 지원하고 가시화하는 AWS Migration Hub 서비스, 안전하고 확장성 있는 AWS 기본 환경인 AWS Landing Zone에 대해 소개합니다.
KB국민은행은 시작했다 - 쉽고 빠른 클라우드 거버넌스 적용 전략 - 강병억 AWS 솔루션즈 아키텍트 / 장강홍 클라우드플랫폼단 차장, ...Amazon Web Services Korea
클라우드 서비스를 사용하기 위한 안전성 확보 조치들을 다양한 워크로드가 추가될 경우에도 쉽고 빠르게 적용시킬 수 있는 다중 계정 기반의 클라우드 거버넌스 구성 전략을 소개해 드립니다. 그리고 KB국민은행에서는 어떻게 클라우드를 도입하게 되었으며 금융 회사에 클라우드를 도입하기 위해서 지켜야 하는 규제 사항들을 어떻게 대응하였지를 살펴보고, KB국민은행에서 구성한 클라우드 거버넌스 환경을 이용하여 클라우드 워크로드 확산을 어떻게 효과적으로 준비하고 있는지 살펴봅니다.
Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Analytics를 사용하면 로그 분석, 클릭스트림 분석, 사물 인터넷(IoT), 광고 기술, 게임 등의 대규모의 스트림을 처리할 수 있는 애플리케이션을 신속하고 유연하게 구축할 수 있으며 유지관리의 어려움에서 벗어날 수 있습니다. 이 세션에서는 Kinesis Data Analytics의 동작과 기능, 운영상의 모범 사례에 대한 설명을 바탕으로 Streaming Application 개발, Studio Notebook 활용하는 방법을 데모를 통해 알아봅니다.
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드 - 이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS :: AWS Summit Seoul ...Amazon Web Services Korea
금융권 고객을 위한 클라우드 보안 및 규정 준수 가이드
이대근 시큐리티 어슈어런스 매니저, AWS
금융 서비스 산업은 전 세계적으로 가장 규제가 심한 산업 중 하나이면서, 가장 적대적인 정보 보안 위협을 받고 있습니다. 금융분야에 클라우드 도입을 위해서는 다양한 요소를 고려해야 하는 바, AWS는 이러한 의무를 인지하고 고객이 클라우드 사용을 위한 모든 단계에서 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족할 수 있도록 협력하고 있습니다. 클라우드 도입을 고려하는 금융 서비스 분야의 고객들을 위해 AWS가 준비한 내용을 다룹니다.
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
Amazon Connect 기반 컨택센터 구축에 관심 혹은 계획이 있다면 필수 참석하셔야 할 세션입니다. 다양한 컨택센터 구축 경험을 보유한 GS네오텍 Amazon Connect 수행팀이 전해 드리는 최적화된 컨택센터 구축 및 도입 방안부터 자주 활용되는 기능에 대해 접해 보시기 바랍니다.
Similar to [Partner TechShift] 클라우드 사업을 위한 3가지 소프트웨어 딜리버리 전략 (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.
7. AWS CloudFormation 구성요소
템플릿 CloudFormation 서비스 스택
JSON/YAML 형식의 파일
파라미터 값 정의
생성 인프라 자원 정의
실제 구성 액션
구성된 AWS 서비스
포괄적인 AWS 서비스(제품)
지원
스택 구성요소 변경 가능
프레임 워크
Stack 생성
Stack 업데이트
에러감지 및 롤백
8. 보다 복잡한 소프트웨어 배포 – CloudFormation
S/W를 포함한 전체 인프라 스택 자동 구성
Infrastructure as a Code (JSON or YAML)
12. 고객에게 직접 전달
(CF Template Link)
Public Private
CloudFormation 템플릿(Software) 배포(판매) 방식
QuickStart
13. 계획 요구사항 분석 설계 개발/구축 테스팅 유지보수
S/W 개발 및 배포 방식의 변화
최근 Web 기반 서비스 개발/운영 트렌드
데브 옵스
Dev Ops
전통적인 S/W 개발 흐름
14. 고객사 요구사항 추가/변경시
배포까지 자동화 하는 방법?
https://www.flickr.com/photos/jurvetson/5201796697/
15. DevOps의 주요 구성요소
지속적 통합 (Continuous Integration)
배포 자동화 (Continuous Delivery & Deployment)
16. AWS 코드 시리즈
AWS CodePipeline AWS CodeCommit AWS CodeBuildAWS CodeDeploy
AWS CodeStar
17. AWS 코드 서비스를 이용한 배포 Pipeline 구성
Auto Scaling group
Availability Zone
security
group
Security group
root volume
data volume
app
server
승인/검증 CloudFormation
(기본환경 구성)
CodeBuild
CodePipeline
CodeCommit
개발팀
Git Push
Git Pull
CodeDeploy
19. 개발사
고객 A Pipeline
고객 B Pipeline
고객 C Pipeline
완성
(SW+환경)
피드백
테스트
S/W
개발
구성 테스트 운영
구성 테스트 운영
구성 테스트 운영
설계
Design
Continuous Delivery via CodePipeline
템플릿 파라미터
21. SaaS의 주요 구성 요소
테넌트/Identity
관리
빌링/미터링
관리 및 모니터링
분석
확장성/가용성
스토리지 파티셔닝
배포 자동화
민첩성
SaaS
22. 멀티 테넌트 패턴
Tenant Tenant
Tenant Tenant
Tenant TenantTenant
TenantTenantTenant
TenantTenantTenant
단독구성 혼합(Hybrid) 풀(Pool) 방식
23. 테넌트 파티셔닝에 따른 장/단점
Silo 모델 Pool 모델
• 법규/규제에 대한 대응 용이
• 나뉘어진(Partitioned) 환경
• 테넌트 별 영향도 최소화
• 테넌트 별 튜닝 가능
• 테넌트 레벨 가용성
• 비용 (중복, 잉여 자원)
• 민첩성 감소
• 관리의 복잡성 증대
• 분석/미터링 통합 이 어려움
• 민첩성 향상
• 비용 최적화
• 중앙 집중형 관리
• 보다 손 쉬운 구성
• 분석/미터링 통합
• 테넌트 영향 발생가능(자원 고갈 등)
• 법규/규제상 지원 불가한 경우 발생가능
• 단일 가용성 (문제 발생시 다수 테넌트 영향)
장점
단점
장점
단점
26. 신규 테넌트(고객) 가입
신규 테넌트 가입
(Subscription)
Tenant
Identity Broker Identity Provider
테넌트 관리 빌링
• User: bob@test.com
• TenantID: 491048735
• TenantID: 491048735
• Domain: tenant1.abc.com
• Tier: Platinum
• Status: Active
Domain
Provisioning
SSL
Certificate
Tenant
IAM Policy
User Identity + Tenant Identity = SaaS Identity
27. SaaS 신원 관리 흐름
Web
Application
Tenant
Identity
Broker
Identity Provider
Multi-Factor
Authentication
AWS Cloud
IAM Policy
UserID: bob@abc.com
TenantID: “93194942”
Role: “Admin”
28. IAM Policy를 통해 테넌트의 접근 범위 설정
Web Tier
App Tier
Tenant1
접근 정책
고객 테이블
Tenant2
접근 정책
T1-버킷 T2-버킷
29. 특정 테넌트에 대한 컨텍스트 관리
Tenant
Access Control
Homepage
Access Control
Catalog Service
Access Control
Cart Service
TenantContext
{
UserID: “bob@abc.com”
Role: “Admin”,
TenantID: “93194942”
}
JWT Token
Authorization: Bearer<JWT>
Authorization: Bearer<JWT>
Authorization: Bearer<JWT>
Access Control
Auth ServiceTenant Service
31. EC2 전체 스택 분리 컨테이너를 통한 분리
Container
인스턴스
Container
인스턴스
Container
인스턴스
Container
인스턴스
Tenant 1 Tenant 2
Tenant 1
Web Tier
App Tier
Tenant 2
테넌트 온 보딩, 빌링, 프로비져닝, 라우팅
Web Tier
App Tier
전체 스택 분리
32. 계정 분리
테넌트 1 (AWS Account A) 테넌트 2 (AWS Account B)
Auto Scaling Group
Web Server Web Server
Auto Scaling Group
App Server App Server
Availability Zone 1
Availability Zone 2
Region
Auto Scaling Group
Web Server Web Server
Auto Scaling Group
App Server App Server
Availability Zone 1
Availability Zone 2
Region
테넌트 온 보딩, 빌링, 프로비져닝, 라우팅
33. 단일 및 멀티 테넌트 모델의 혼용
Web Tier
App Tier
Tenant 1
Web Tier
App Tier
Tenant 2
Web Tier
Tenants 3 … N
(multi-tenant shared)
App Tier
하이브리드 분리
34. 네트워크 기반 분리
Web Tier
App Tier
Web Tier
App Tier
Tenant 1 Tenant 2
T2– App SubnetT1 – App Subnet
T2 – Web SubnetT1 – Web Subnet
VPC 파티셔닝 서브넷 파티셔닝
35. 계층(Layer)기반 테넌트 분리
Billing
Administration
On-Boarding
테넌트 1 테넌트 2
Web
App
Web
App
Route 53
Web Tier
App: Tenant 1 App: Tenant 2
Billing
Administration
On-Boarding Route 53
Web Tier
Billing
Administration
On-Boarding Route 53
AppTier
36. Serverless SaaS
REST API
정적 Web 컨텐트
AWS Lambda Functions
Amazon
CloudFront
Storage Services
자원의 소비 효율성 향상
확장구성의 단순화
장애 대응성 향상
빠른 테넌트 온 보딩/프로비져닝
API 관리와 실행을 분리
주요 특징
37. Compute 파티셔닝 고려사항
• 모든 테넌트가 독립 환경을 가져야할 필요는 없음
• 풀 모델을 시작으로 요건 발생시 독립모델 추가
• 개별 테넌트에 대한 맞춤화 구성은 최대한 지양
• 서비스의 Health 및 활동 상황에 대한 통합 View 생성
• 새로운 테넌트를 프로비저닝 전에 서비스 Limit 확인/조정
• 테넌트별 자원 식별을 위해서 태깅 사용은 필수
38. 데이터 파티셔닝
테넌트 별로
개별 DB구성
테넌트 1 테넌트 2
Storage Storage
테넌트 1
테넌트 2
Schema
Schema
단일 DB,
다중 스키마
Tenant Id Item Id
A93-9494 239
B38-3929 3434
Schema
공유 DB,
단일 스키마
39. 멀티 테넌트 RDS
테넌트 1
인스턴스
테넌트 2
인스턴스
Tenant 2
Tenant 1
Tenant 1 84049-49 True
Tenant 2 82-84-949 False
Tenant 1 Bob Smith
Tenant 2 Lisa Johnson
테넌트 ID기반으로 나뉜
테이블
개별 DB인스턴스 개별 DB테이블
멀티 테넌트
테이블
40. 관리 및 모니터링
S3
CloudWatch
AWS Config
CloudTrail
TenantContext
Splunk
Sumologic
Kibana
• 테넌트 간 정책 수립 및 구성
• 테넌트 간 발생(가능)이슈를 적극적으로 파악
어플리케이션 서비스
Catalog
Service
Cart
Service
Ratings
Service
Tax
Service
41. 테넌트 레벨 메트릭 수집
Application Flows
Service Activity
Storage Activity
Scaling Activity
…
테넌트 레벨 메트릭
Order Service Cart Service
Tenant-centric Dashboard
• 시스템 및 테넌트 레벨 메트릭을 통해 서비스 최적화
• 자원에 대한 소비를 개별 테넌트 레벨로 한정시켜야 함
Tenant1: Catalog search
Tenant4: Ship order
Tenant2: Cart update IOPS
Tenant7: Ship order
CloudWatch
42. 마치며…
• 파티셔닝 방안을 고려할때 서비스의 특성 및 관련규제 확인이 필요
• 스토리지는 테넌트별 데이터 분산/사용도 까지 고려해야 함
• 서비스의 안정성을 위해 테넌트별 모니터링 방안 수립은 매우 중요
• 미터링 과 다양한 메트릭 수집은 SaaS 서비스를 최적화/발전 시키는데
중요한 데이터가 됨
• 여러분이 SaaS 를 준비하신다면, 다른 SaaS서비스를 적용하시는 것을
주저하지 마세요.