This talk was given during Lucene Revolution 2017 and has two goals: first, to discuss the tradeoffs for running Solr on Docker. For example, you get dynamic allocation of operating system caches, but you also get some CPU overhead. We'll keep in mind that Solr nodes tend to be different than your average container: Solr is usually long running, takes quite some RSS and a lot of virtual memory. This will imply, for example, that it makes more sense to use Docker on big physical boxes than on configurable-size VMs (like Amazon EC2).
The second goal is to discuss issues with deploying Solr on Docker and how to work around them. For example, many older (and some of the newer) combinations of Docker, Linux Kernel and JVM have memory leaks. We'll go over Docker operations best practices, such as using container limits to cap memory usage and prevent the host OOM killer from terminating a memory-consuming process - usually a Solr node. Or running Docker in Swarm mode over multiple smaller boxes to limit the spread of a single issue.
Amazon EKS를 활용한 기계 학습 모델 서버 확장하기
유홍근, LG전자
기계학습(ML) 모델을 훈련할 때, 한 두개의 모델을 한 서버에서 학습 시키는 것은 비교적 쉽습니다. 그러나 많은 모델들을 여러 서버에 걸쳐서 모델을 학습 시키는 일은 그리 간단하지 않습니다. 체계적으로 모델 학습 서버들를 관리하기 위해 쿠버네티스(Kubernetes)를 활용하는 방법과 장점을 소개합니다. Amazon EKS를 통해 학습 모델을 구성하는 데모와 함께 ML 훈련을 효율적으로 확장 시키는 방법 에 대해서 공유합니다.
This talk was given during Lucene Revolution 2017 and has two goals: first, to discuss the tradeoffs for running Solr on Docker. For example, you get dynamic allocation of operating system caches, but you also get some CPU overhead. We'll keep in mind that Solr nodes tend to be different than your average container: Solr is usually long running, takes quite some RSS and a lot of virtual memory. This will imply, for example, that it makes more sense to use Docker on big physical boxes than on configurable-size VMs (like Amazon EC2).
The second goal is to discuss issues with deploying Solr on Docker and how to work around them. For example, many older (and some of the newer) combinations of Docker, Linux Kernel and JVM have memory leaks. We'll go over Docker operations best practices, such as using container limits to cap memory usage and prevent the host OOM killer from terminating a memory-consuming process - usually a Solr node. Or running Docker in Swarm mode over multiple smaller boxes to limit the spread of a single issue.
Amazon EKS를 활용한 기계 학습 모델 서버 확장하기
유홍근, LG전자
기계학습(ML) 모델을 훈련할 때, 한 두개의 모델을 한 서버에서 학습 시키는 것은 비교적 쉽습니다. 그러나 많은 모델들을 여러 서버에 걸쳐서 모델을 학습 시키는 일은 그리 간단하지 않습니다. 체계적으로 모델 학습 서버들를 관리하기 위해 쿠버네티스(Kubernetes)를 활용하는 방법과 장점을 소개합니다. Amazon EKS를 통해 학습 모델을 구성하는 데모와 함께 ML 훈련을 효율적으로 확장 시키는 방법 에 대해서 공유합니다.
데이터 센터에서 호스팅하고 있는 기존의 SAP ERP 시스템을 어떻게 AWS로 이관 하는지 고객의 사례를 통해 설명드릴 예정입니다. 이 세션에서는 기존의 SAP ECC 버전을 그대로 Lift and Shift로 마이그레이션 하는 방법과 S/4HANA 버전으로 업그레이드 작업을 병행하면서 마이그레이션하는 방법을 모두 다룰 예정입니다. SAP ERP시스템의 서비스 다운 타임을 최소화하기 위한 대량 파일 전송 방법, 네트웍 구성 전략, 3rd Party 솔루션들을 소개해드리며 AWS 환경을 이용하여 어떻게 마이그레이션 프로젝트의 기간과 비용을 줄일 수 있는지 설명드릴 예정입니다.
* 발표 동영상: https://youtu.be/NoCh_GFudiM
본 세션에서는 Amazon 컨테이너 환경에서 애플리케이션을 구동할 때 고려해야 하는 보안 요소들을 알아봅니다. 특히, 컨테이너 이미지 저장소인 Amazon ECR의 이미지 스캐닝, 그리고 접근제어, 민감 정보 처리 등의 컨테이너 보안 베스트 프랙티스를 다룹니다.
Kubernetes와 Kubernetes on OpenStack 환경의 비교와 그 구축방법에 대해서 알아봅니다.
1. 클라우드 동향
2. Kubernetes vs Kubernetes on OpenStack
3. Kubernetes on OpenStack 구축 방벙
4. Kubernetes on OpenStack 운영 방법
데이터 센터에서 호스팅하고 있는 기존의 SAP ERP 시스템을 어떻게 AWS로 이관 하는지 고객의 사례를 통해 설명드릴 예정입니다. 이 세션에서는 기존의 SAP ECC 버전을 그대로 Lift and Shift로 마이그레이션 하는 방법과 S/4HANA 버전으로 업그레이드 작업을 병행하면서 마이그레이션하는 방법을 모두 다룰 예정입니다. SAP ERP시스템의 서비스 다운 타임을 최소화하기 위한 대량 파일 전송 방법, 네트웍 구성 전략, 3rd Party 솔루션들을 소개해드리며 AWS 환경을 이용하여 어떻게 마이그레이션 프로젝트의 기간과 비용을 줄일 수 있는지 설명드릴 예정입니다.
* 발표 동영상: https://youtu.be/NoCh_GFudiM
본 세션에서는 Amazon 컨테이너 환경에서 애플리케이션을 구동할 때 고려해야 하는 보안 요소들을 알아봅니다. 특히, 컨테이너 이미지 저장소인 Amazon ECR의 이미지 스캐닝, 그리고 접근제어, 민감 정보 처리 등의 컨테이너 보안 베스트 프랙티스를 다룹니다.
Kubernetes와 Kubernetes on OpenStack 환경의 비교와 그 구축방법에 대해서 알아봅니다.
1. 클라우드 동향
2. Kubernetes vs Kubernetes on OpenStack
3. Kubernetes on OpenStack 구축 방벙
4. Kubernetes on OpenStack 운영 방법
عرض تقديمي عن المجموعات الارشيفية للعسكريين في موقع ذاكرة مصر المعاصرة وأرشيف السادات والتي تم جمعها منذ بداية العمل على موقع ذاكرة مصر وأرشيف السادات
http://sadat.bibalex.org/
http://modernegypt.bibalex.org/
موقع الرئيس الأول لجمهورية مصر العربية
http://naguib.bibalex.org/
محمد نجيب يوسف
أهداف المكتبة من إنشاء موقع الرئيس محمد نجيب
1- الموقع يأتي ضمن العمل على سلسلة مواقع حكام مصر في العصر الحديث.
- جمال عبد الناصر
أنور السادات
محمد نجيب
ذاكرة مصر المعاصرة
2- استكمال الخط الذي بدأته المكتبة في توثيق تاريخ مصر الحديث والمعاصر من خلال مشروع ذاكرة مصر المعاصرة.
عرض يتحدث عن المجموعات الارشيفية في موقع ذاكرة مصر المعاصرة والتابع لمكتبة الاسكندرية بجمهورية مصر العربية، وأرشيف مكتبة الاسكندرية مكان لحفظ الملفَّات والسِّجلات والوثائق أو أيَّة موادّ لها أهمية تاريخيّة عبر شبكة الانترنت وبصورة رقمية.
مصر المعاصرة: مشروع بحثي مجاني على شبكة الانترنت يوثق لتاريخ مصر منذ عهد محمد علي باشا 1805 وصولا إلى نهاية فترة الرئيس أنور السادات بطريقة جديدة ومختلفة. http://modernegypt.bibalex.org/