강의 4 - AWS 아키텍처 설계 (조재구 테크니컬 트레이너, AWS) :: AWSome Day 온라인 컨퍼런스 2018Amazon Web Services Korea강의 4 - AWS 아키텍처 설계 (조재구 테크니컬 트레이너, AWS)
Well-Architected 프레임워크와 내결함성 및 고가용성, 그리고 웹호스팅을 위한 참조 아키텍처를 포함한AWS 아키텍처에 대해 알아봅니다.
강의 4 - AWS 아키텍처 설계 (조재구 테크니컬 트레이너, AWS) :: AWSome Day 온라인 컨퍼런스 2018Amazon Web Services Korea강의 4 - AWS 아키텍처 설계 (조재구 테크니컬 트레이너, AWS)
Well-Architected 프레임워크와 내결함성 및 고가용성, 그리고 웹호스팅을 위한 참조 아키텍처를 포함한AWS 아키텍처에 대해 알아봅니다.
국내 미디어 고객사의 AWS 활용 사례 - POOQ서비스 그리고 마이크로서비스 아키텍처, 콘텐츠연합플랫폼 - 박명순부장, 콘텐츠연합플랫폼 ...Amazon Web Services Korea국내 미디어 고객사의 AWS 활용 사례 - POOQ서비스 그리고 마이크로서비스 아키텍처, 콘텐츠연합플랫폼
박명순부장, 콘텐츠연합플랫폼
Content Alliance Platfrom (CAP)는 2017년 POOQ 서비스 전체 - OTT플랫폼과 Live/VoD 전체 Headend - 를 AWS로 이전하였고, 2018년 4월에 Kubernetes 기반의 마이크로서비스 아키텍처를 적용한 POOQ 3.0 서비스를 론치하였습니다. 본 세션에서는 POOQ 3.0에 적용된 마이크로서비스의 도입 목적과 전환 과정 및 운영상에서 경험하신 Lesson&Learn 및 향후 계획에 대해서 소개해 드리고자 합니다.
진화하는 CloudFront 의 이해와 글로벌 서비스 활용 - 안수일 시니어 솔루션즈 아키텍트, GS NEOTEK :: AWS Summit...Amazon Web Services Korea스폰서 발표 세션 | 진화하는 CloudFront 의 이해와 글로벌 서비스 활용
안수일 시니어 솔루션즈 아키텍트, GS NEOTEK
멀티미디어의 활용도가 점점 높아지면서 데이터, 이미지, 동영상 등을 짧은 지연시간과 빠른 전송속도로 전세계의 고객에게 전송하기 위해 CDN(Contents Delivery Network)서비스를 사용합니다. AWS의 CDN서비스인 CloudFront 의 이해와 계속해서 진화하는 CloudFront의 기능들을 어떻게 잘 활용 할 것인지에 대해 알아봅니다.
딥러닝 서비스에 쓰이는 GPU 인스턴스 비용 효율을 위한 스팟(Spot) 활용기 - 손은주, 매스프레소 :: AWS DevDay 2018Amazon Web Services Korea딥러닝 서비스에 쓰이는 GPU 인스턴스 비용 효율을 위한 스팟(Spot) 활용기 (손은주, 매스프레소) :: AWS DevDay 2018
매스프레소는 딥러닝 기반 OCR 검색 엔진을 자체 개발하여, 수학 문제 이미지 속 텍스트와 수식을 인식하여 풀이를 제공해주는 ‘콴다’앱를 운영 중입니다. 스타트업이 딥러닝 기반 서비스를 만들기 위해 AWS가 제공하는 GPU 인스턴스를 활용하는 방법과 에이전트 기반 지표 수집, 그리고 비용 절감을 위해 스팟 인스턴스를 활용하여 안정된 서비스 운영 방법 등을 공유합니다.
분석 워크로드 마이그레이션의 모든 것-김기영, AWS Analytics Specialist SA / 김성일, AWS Analytics Sp...Amazon Web Services Korea분석 워크로드는 대량의 데이터를 다루는 크고 복잡한 분석 플랫폼 위에서 운영됩니다. 이런 다양하고 복잡한 분석 워크로드를 AWS로 안전하게 마이그레이션 하는 방법에 대해 Big data platform EMR, Data Warehouse Redshift, OpenSearch를 중심으로 살펴봅니다.
Java 엔터프라이즈 어플리케이션을 효과적으로 마이크로서비스로 전환하기 (박선용, AWS 솔루션즈 아키텍트) :: AWS DevDay2018Amazon Web Services KoreaJava 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.
효율적인 빅데이터 분석 및 처리를 위한 Glue, EMR 활용 - 김태현 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea효율적인 빅데이터 분석 및 처리를 위한 Glue, EMR 활용
김태현 솔루션즈 아키텍트, AWS
AWS에서는 Big Data 분석 및 처리를 위해 분석 목적에 맞는 다양한 Big Data Framework 서비스를 지원합니다. 이 세션에서는 시간이 지날수록 증가하는 데이터의 분석 및 처리를 위해 사용되는 AWS Glue와 Amazon EMR 같은 AWS Big Data Framework의 내부구조를 살펴보고 머신러닝을 포함한 다양한 분석 및 ETL을 위해 효율적으로 사용할 수 있는 방법들을 소개합니다.
Datadog을 활용한 Elastic Kubernetes Service(EKS)에서의 마이크로서비스 통합 가시성 - 정영석 시니어 세일즈 ...Amazon Web Services KoreaKubernetes 환경에서 실행되는 마이크로서비스의 가시성 확보를 위해 고민이 많으신가요? Elastic Kubernetes Service(EKS) 환경에서 Datadog을 이용해 FullStack 가시성을 확보하는 방안에 대해 공유합니다.
클라우드 네이티브 환경에 맞는 IT 운영 원칙과 모범사례 - 권신중 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea클라우드 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.
AWS와 함께 하는 클라우드 컴퓨팅 - 홍민우 AWS 매니저Amazon Web Services Korea본 온라인 세미나에서는 클라우드 컴퓨팅의 개념과 AWS가 제공하는 서비스 소개 및 주요 활용 사례에 대해 소개합니다.
더 많은 온라인 세미나 보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series/
SAP on AWS 사례로 알아보는 핵심 업무 이전 : SAP Competency 파트너사의 경험과 비젼 - 이상규 솔루션즈 아키텍트, A...Amazon Web Services KoreaSAP on AWS 사례로 알아보는 핵심 업무 이전 : SAP Competency 파트너사의 경험과 비젼
이상규 솔루션즈 아키텍트, AWS
김지호 팀장, 웅진
조영준 상무, BSG
SAP 솔루션을 AWS 위에 구축하고 있는 것이 왜 새로운 표준으로 자리 잡아 가고 있는지를 국내외의 사례를 통해 설명드릴 예정입니다. 온프레미스 기반 위에서 SAP SI 비즈니스를 하셨던 BSG 와 웅진 두 파트너사가 SAP on AWS 비즈니스를 새로 시작하면서 현장에서 경험 했던 변화와 새로운 밸류를 실제 고객 사례를 통해 직접 소개 드릴 예정입니다. 또한 AWS의 Data Lake과 AI서비스를 이용하여 어떻게 SAP 프로세스를 혁신할 수 있는지를 소개해 드리겠습니다.
AWS Summit Seoul 2023 | AWS Graviton과 함께하는 계획문제 최적화 애플리케이션 개발Amazon Web Services KoreaAWS Graviton 프로세서는 CPU, 메모리, 스토리지, 네트워킹에 워크로드에 최적화된 솔루션을 제공하고 있습니다. 특히 계획문제와 같이 한정된 자원에 대한 최적의 조합을 탐색하는 워크로드의 경우 연산에 최적화된 인스턴스의 선택이 효과적입니다. 이번 세션에서는 배송 경로 최적화 솔루션에서 AWS Graviton 인스턴스를 활용하여 적은 비용으로 더 높은 성능을 얻은 사례와 함께 AWS Graviton 도입을 위한 노하우를 공유해 드립니다.
[D3T1S01] Gen AI를 위한 Amazon Aurora 활용 사례 방법Amazon Web Services KoreaDBA들이 Aurora MySQL과 Amazon Bedrock서비스를 연동한 생성형 AI를 어떻게 업무에 활용할지에 대해서 예제를 통해서 살펴보고, Aurora PostgreSQL의 pgVector를 Vector DB로써 어떻게 활용할수 있는지에 대해서 알아봅니다
[D3T1S06] Neptune Analytics with Vector Similarity SearchAmazon Web Services Korea최근 관심이 많은 GenAI RAG 를 위한 Vector Similarity Search를 2023년 re:invent에서 발표한 Neptune Analytics 를 통해 구현하여 Graph Query를 함께 할 수 있는 구성을 예제와 함께 설명합니다.
[D3T1S03] Amazon DynamoDB design puzzlersAmazon Web Services Korea간단해 보이지만 실제로는 복잡한 몇 가지 Amazon DynamoDB 디자인 퍼즐을 함께 해결하며 DynamoDB가 대규모로 작동하는 방식에 대해 자세히 알아봅니다. DynamoDB의 작동 방식을 이해함으로써 더 효과적이고 확장 가능한 솔루션을 찾는 방법을 알아보세요.
[D3T1S04] Aurora PostgreSQL performance monitoring and troubleshooting by use...Amazon Web Services KoreaAurora PostgreSQL에서 가장 일반적인 performance use case 들에 대해 Aurora PostreSQL의 모니터링 Tool들을 통해 어떤게 문제를 식별하고 분석하는지 그리고 이 문제를 해결해나가는 절차와 방법에 대한 Deep Dive입니다.
[D3T1S07] AWS S3 - 클라우드 환경에서 데이터베이스 보호하기Amazon Web Services Korea클라우드에서 Database를 백업하고 복구하는 방법에 대해 설명드립니다. AWS Backup을 사용하여 전체백업/복구 부터 PITR(Point in Time Recovery)백업, 그리고 멀티 어카운트, 멀티 리전등 다양한 데이터 보호 방법을 소개합니다(데모 포함). 또한 self-managed DB 의 데이터 저장소로 Amazon FSx for NetApp ONTAP 스토리지 서비스를 사용할 경우 얼마나 신속하게 데이터를 복구/복제 할수 있는지 살펴 봅니다.
[D3T1S05] Aurora 혼합 구성 아키텍처를 사용하여 예상치 못한 트래픽 급증 대응하기Amazon Web Services Korea기업은 이벤트나 신제품 출시 등으로 예기치 못한 트래픽 급증 시 데이터베이스 과부하, 서비스 지연 및 중단 등의 문제를 겪곤 합니다. Aurora 오토스케일링은 프로비저닝 시간으로 인해 실시간 대응이 어렵고, 트래픽 대응을 위한 과잉 프로비저닝이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 프로비저닝된 Amazon Aurora 클러스터와 Aurora Serverless v2(ASV2) 인스턴스를 결합하는 Amazon Aurora 혼합 구성 클러스터 아키텍처와 고해상도 지표를 기반으로 하는 커스텀 오토스케일링 솔루션을 소개합니다.
[D3T1S02] Aurora Limitless Database IntroductionAmazon Web Services KoreaAmazon Aurora 클러스터를 초당 수백만 건의 쓰기 트랜잭션으로 확장하고 페타바이트 규모의 데이터를 관리할 수 있으며, 사용자 지정 애플리케이션 로직을 생성하거나 여러 데이터베이스를 관리할 필요 없이 Aurora에서 관계형 데이터베이스 워크로드를 단일 Aurora 라이터 인스턴스의 한도 이상으로 확장할 수 있는 Amazon Aurora Limitless Database를 소개합니다.
[D3T2S01] Amazon Aurora MySQL 메이저 버전 업그레이드 및 Amazon B/G Deployments 실습Amazon Web Services KoreaAmazon Aurora MySQL 호환 버전 2(MySQL 5.7 호환성 지원)는 2024년 10월 31일에 표준 지원이 종료될 예정입니다. 이로 인해 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 검토하고 계시다면, Amazon Blue/Green Deployments는 운영 환경에 영향을 주지 않고 메이저 버전 업그레이드를 할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 본 세션에서는 Blue/Green Deployments를 통한 Aurora MySQL의 메이저 버전 업그레이드를 실습합니다.
[D3T2S03] Data&AI Roadshow 2024 - Amazon DocumentDB 실습Amazon Web Services KoreaAmazon DocumentDB(MongoDB와 호환됨)는 빠르고 안정적이며 완전 관리형 데이터베이스 서비스입니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 클라우드에서 MongoDB 호환 데이터베이스를 쉽게 설치, 운영 및 규모를 조정할 수 있습니다. Amazon DocumentDB를 사용하면 MongoDB에서 사용하는 것과 동일한 애플리케이션 코드를 실행하고 동일한 드라이버와 도구를 사용하는 것을 실습합니다.
사례로 알아보는 Database Migration Service : 데이터베이스 및 데이터 이관, 통합, 분리, 분석의 도구 - 발표자: ...Amazon Web Services KoreaDatabase 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 DocumentDB - Architecture 및 Best Practice (Level 200) - 발표자: 장동훈, Sr. ...Amazon Web Services Korea최근 국내와 글로벌 서비스에서 MongoDB를 사용하는 사례가 급증하고 있습니다. 이 세션에서는 Amazon DocumentDB의 아키텍처를 살펴보고, DocumentDB를 사용할 때 주의해야 할 중요 포인트에 대해 알아봅니다.
Amazon Elasticache - Fully managed, Redis & Memcached Compatible Service (Lev...Amazon Web Services KoreaAmazon 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 KoreaccAmazon 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 Korea오랫동안 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 Korea실시간 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 KoreaAmazon 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 Korea로그 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 Korea데이터 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.