AWS Summit Seoul 2018 참관기
올해도 어김없이 돌아온 AWS Summit, AI와 머신러닝에 대한 세션이 주를 이뤘지만 데일리의 엔지니어들은 각자 관심있는 분야의 세션을 듣고 다음과 같이 정리해 보았습니다.
전체 발표자료: https://www.slideshare.net/awskorea/tag/aws-summit-seoul-2018
Linus.Lee:
개인적으로 들었던 세션들 중에서 기억에 남는 내용은 다음과 같습니다.
천만 사용자를 위한 AWS 클라우드 아키텍쳐 진화하기
사용자가 1명에서 10명 100명 -> 천만일때를 예로들며 순차적으로 시스템 규모를 확장해 나가는 시나리오에 대해 간략히 설명을 하는 세션 이었는데 초기에는 스케일업을 권장하지만 점진적으로 스케일아웃을 할수밖에 없다는 내용이었고 AWS에서는 이를 가능하도록 다양한 솔루션을 제공한다는 내용이었습니다. 개인적으로 사용해보고 싶다고 생각이 들었던 솔루션은 다음과 같습니다.
로드벨런서
- Network Load Balancer : L4 레이어의 로드벨런서로 추가된 제품인데 Classic Load Balancer 대비 빠른 응답속도를 제공하고 고정IP가 할당 가능하다고 합니다.
클라우드 여정을 성공적으로 수행하기 위한 AWS IAM 활용 전략
Policy 설정시 주의해야할 점으로 명시적으로 Deny로 설정한 항목은 다른곳에서 설정한 값보다 우선한다는 내용이 있었습니다.
AWS 기반 Kubernetes 정복하기
참석자들 중에서 Kubernetes를 현재 운영환경에 사용하는 사람들에 대한 현황을 알아보는 시간이 있었는데 ⅕ 정도의 참석자가 이미 사용중이었다는 점이 꽤 인상깊었습니다.
AWS역시 이런 인기를 반영하듯 EKS를 통해 Kubernetes 업스트림 버전의 마스터와 Etcd 클러스터 관리 기능을 제공하고 있고 프로젝트에도 많은 기여를 하고 있다고 합니다.
흥미로웠던 점은 Cloud9 IDE에서 kubectl을 이용해 Kubernetes 클러스터에 접속을 지원하고 네트웍 설계시 서로다른 테넌트간에 오버레이 네트웍을 생성할 수 있는 Project CALICO의 TIGERA에 대한 이야기가 있었습니다. 한가지 아쉬웠던 점은 아직 Service Discovery 기능은 추가되지 않은 상태라는 것 같았습니다.
마지막으로 AWS Support에서 제안하는 멋진 클라우드 아키텍쳐 디자인 세션인데
AWS를 이용하면서 발생할 수 있는 문제들에 대한 트러블슈팅 가이드와 같은개인적으로 가장 유익했던 세션 이었던 것 같습니다.
먼저 서비스 리밋과 관련해서는 리밋 증가 요청시 1영업일이 소요되기 때문에 염두해 둬야 한다는 내용과 AWS에서 제공하는 각 서비스의 API 별로 요청 리밋이 존재한다는 점이었습니다.
Classic Load Balancer 트러블 슈팅의 경우 다음과 같은 케이스에 대한 대응 방법이 이야기 되었습니다.
500에러
- 응답이 정상인 경우에도 발생한다면 Support Center에 이슈를 오픈하기를 권장함
- 인스턴스 연결이 0개이거나 모든 인스턴스 체크에대해 실패한경우 발생할 수 있다.
- 인스턴스의 응답이 느릴경우 발생할 수 있고 어플리케이션의 Keep-alive 설정은 ELB보다 길어야함
- 짧은 시간에 요청이 급증하는 문제의 경우 Pre warming을 신청하거나 스케일링 시간이 지연되거나 하는 경우는 높은 우선순위로 이슈 문의를 권장함
Out of service
- Health Check시 응답값이 200이 아닌경우
- 500 에러와 같이 Keep-alive 이슈와 연관될 수 있음
이틀차 ML과 AI 세션의 경우 SageMaker를 이용해 데이터를 정제하고 학습후 모델을 생성하고 적용하는데까지 수개월에서 1년이상 걸리는 기간을 단축 시키는데 도움을 주고 있다고 하며 영상과 관련한 솔루션으로 AWS DeepLens와 같은 생성한 모델을 직접 테스트 해볼 수 있는 장비의 소개가 있었습니다.
Kaylee.Lee :
처음 AWS Summit을 참석했는데, 많은 사람들과 각 섹션별 내용, expo, 기초교육 등 많은 것들이 준비되어서 좀 놀랐네요.
AWS는 프리티어로 좀 써보고 입사해서, 오전에 AWS아키텍처 기본동향(?)을 듣고, 오후에는 AWSomeDay와 중간중간 관심있는 세션들을 들었네요.
우선 처음 참석한 입장으로는 AWSomeDay를 통해서 AWS를 전반적인 것을 쭉 들을수있어서 좋았네요.
이번 기회를 통해, 실무에 대한 이해도를 높이고 내년에는 실제 AWS 운영을 통해, AWS의 기능들을 더 깊게 살펴볼 수 있는 시간을 가지려고 합니다.
Jae.Lee :
전 이미 지난 AWS reinvent 에서 발표했던 내용이지만 Aurora 와 Dynamo DB 의 새로운 기능에 대해 중점적으로 경청했습니다.
Aurora
- Multi Master : 1 : N cluster 만 지원하던 Aurora 에 드디어 멀티마스터 기능이 추가되었습니다. 읽기 분산 뿐만 아니라 쓰기 분산이 가능해졌습니다. 페이지 경합이 발생할 경우 deadlock 처럼 Regional resover 를 이용해서 해결합니다.
- Serverless : 더이상 서버 타입을 설정할 필요없이 쓰는 만큼만 비용을 내면 되는 Aurora serverless 가 출시되었습니다. Dynamo db 처럼 Capacity unit 단위로 과금되며 ACU 설정을 통해 사용량을 조절할 수 있습니다.
Anny.Kim :
클라우드 네이티브 세션 쪽에 많이 있었습니다.
모놀리스에서 MSA 전환 전략
발견, 패턴, 분할, 매핑 단계별 MSA 전환하는 내용에 대해서 간략하게 소개해준 세션이었는데 서비스 초기 설계시 고려하여 MSA 서비스 하는 것이 가장 좋다고..
Amazon EKS
위에 라이너스가 많이 적어주셨는데 저번 AWS EKS 세션과 눈에 띄게 달라지거나 한 점은 없었던 것 같았습니다. 사용자가 더 많아졌다는 것은 놀라웠네요.
Randy.Yoon :
18, 19일 이틀간 참석하였으며 크게 Database, Kubernetes, 인공지능, 블록체인, 보안 등에 관한 섹션을 중심으로 들어보았습니다.
18일에는 버너 보겔스 CTO가 Cloud9 IDE 등 클라우드 기반 제품들을 소개했고 아마존 웹서비스에서 가장 빠르게 진화하고 있는 Aurora DB의 읽기/쓰기에 대해 스케일링 가능한 멀티 마스터와 서버리스 기능 그리고 필요한 데이터만 가져오는 S3 Select, Glacier Select의 상용 출시와 함께 AWS 기반 데이터 분석 및 구축에서도 중요하다는 것이 인상적이었습니다. 19일에는 스와미 시바수브라마니안 인공지능 VP가 AI/ML 관련 제품들을 소개했는데, Sagemaker를 사용해 데이터 정제, 알고리즘 및 모델 구축에서 배포를 단기간에 손쉽게 할 수 있다는 점이 인상적이었습니다. 전체적으로 오직 고객은 비지니스 로직에만 집중하며 서비스를 조립하고 빌드할 수 있도록 클라우드에서부터 인공지능 그리고 블록체인에 이르기까지 필요한 모든 엔지니어링 도구들을 AWS가 제공하고 있다는 느낌이었습니다.
그 외 인공지능 전문가인 장현기 박사를 필두로 6개 Lab (AI, 블록체인, Open Innovation, Digital Alliance 등) 을 아우르는 신한은행의 디지털 혁신과 IT조선 대표였던 우병현 디지털전략실장의 조선일보의 디지털 윤전기 등 각 조직의 생존을 위한 혁신 사례 발표 역시 인상적이었습니다.
양일간 참여한 세션은 다음과 같습니다.
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기 (발표자료)
AWS 기반 Kubernetes 정복하기 (발표자료)
GitHub to Lambda: Developing, testing and deploying serverless apps (발표자료: 없음)
Amazon Neptune, 신규 그래프 데이터베이스 서비스 활용 (발표자료)
Amazon.com 사례와 함께하는 유통 차세대 DW 구축을 위한 Data Lake 전략
게임을 위한 최적의 AWS DB 서비스 선정 퀘스트 깨기 (발표자료)
금융 데이터 분석을 위한 효과적인 AWS 아키텍처 (발표자료)
AWS의 새로운 통합 딥러닝 서비스, Amazon SageMaker (발표자료)
실제 사례를 통해 알아보는 앱 보안의 중요성과 앱 보안 적용 방법 (미니세션) (발표자료: 없음)
AWS에서 Kubernetes 실전 활용하기 (발표자료)
AWS상의 최신 애플리케이션 개발을 위한 자동화된 워크로드 보안 방안
클라우드 기반 핀테크 혁신 및 삼성 SDS 블록체인 사례 소개 (발표자료)
