Hyper Render - 차상훈, 원동연 (메가존) :: AWS 클라우드 렌더링 세미나

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11월 24일에 열린 렌더링 세미나에서 차 상훈 상무님, 원 동연 이사님 께서 발표하신 ‘ 하이퍼 렌더 ‘ 발표자료입니다.

Technology

AWS Cloud Rendering Seminar
Hyper Render.
MEGAZONE
차상훈 상무, 원동연 이사

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※ AWS의 Sile server 인스턴스 호출 예시
HyperRender

※ AWS의 Sile server 인스턴스 호출 예시
HyperRender

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※ File Server와 Farm 서버 네트웍 환경 셋팅 예시
HyperRender

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※ 3D 프로그램 실행 후 맵핑 및 OUTPUT 디렉토리 세팅 예시
HyperRender

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AWS는 규모의 경제에서 발생하는 비용 절감 효과를 고객들에게 돌려드리는 철학을 가지고 있습니다. AWS가 제공하는 다양한 인스턴스 타입을 적절히 선택해면 뛰어난 성능의 아키텍처를 구현하면서도 비용을 최적화해 더욱 더 비용 효율적인 아키텍처 구성을 꾀할 수 있습니다. 이 강연에서는 구매 옵션에 따른 설정 및 기능에 따른 다양한 가격 절감 사례를 함께 안내해 드리며, 향후 서비스 성장에 따른 비용 증가 가능성에 대해 고민하시는 개발자 및 관리자들에게 도움이 되실 것입니다.

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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.

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Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)는 손쉽게 확장 가능한 컴퓨팅 자원을 클라우드로 제공하며, 대부분 EC2 사용으로 AWS 사용을 시작하는 것이 보통입니다. 본 강연에서는 Amazon EC2의 기초 개념과 클라우드 컴퓨팅으로 빠르고 가볍게 가상머신을 실행하는 법에 대해 알아봅니다. 또한 이 강연에서는 EC2 인스턴스의 종류와 Amazon Machine Image (AMI) 사용 방법, 이를 통해 손쉽게 인스턴스를 동적으로 제공하는 부트스트래핑(Bootstrapping), 그리고 CloudWatch를 통한 EC2 모니터링 방법, 마지막으로 오토스케일링 (Autoscaling)으로 확장성 아키텍처를 구성하는 방법에 대해서도 알아볼 수 있습니다.

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발표영상 다시보기: https://youtu.be/3Q6ZlqSrBks 강화 학습 (RL)은 기계 학습 분야에서 흥미로운 연구 영역이면서 새로운 상업적 응용 프로그램의 원동력이기도 합니다. 2018년 AWS는 데이터 과학자와 개발자가 훨씬 쉽게 RL을 탐색하고 적용할 수 있는 몇 가지 새로운 서비스를 출시했습니다. 기본적인 파이썬 지식만 있다면, 이 세션에 참여해서 AWS DeepRacer 자동차가 레이스 트랙을 따라 자율 주행할 수 있도록 보상 함수를 작성하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 독자적인 사용 사례에 RL을 적용하려는 분들을 위해 Amazon SageMaker RL의 기능에 대해서도 함께 알아 봅니다.

AWS DeepRacer와 Amazon SageMaker RL로 강화학습 시작하기 - 강지양 솔루션즈 아키텍트, AWS

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발표영상 다시보기: https://youtu.be/sJfl339Y_y4 이 세션에서는 고객이 서버리스 서비스 기반의 워크로드를 배포하기 위한 아키텍처 패턴을 제시합니다. 웰 아키텍트의 운영, 안정성, 보안, 성능, 비용 5가지 관점에서 패턴을 설명합니다. 또한 참조 솔루션에서 일부 패턴의 구현을 보여줍니다. 이 세션을 통해 조직의 서버리스 아키텍처에 대한 서비스 및 응용 프로그램을 인식하고 비용 절감 가능성과 민첩성 및 안정성 향상을 이해할 수 있습니다.

서버리스 아키텍처 패턴 및 모범 사례- 강승욱, AWS솔루션즈 아키텍트:: AWS Summit Online Korea 2020

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AWS SAM을 사용하게 된 계기를 설명드리고, AWS SAM template이 Cloudformation위에서 운영되기 때문에 Cloudformation에서 사용되는 주요 기능들을 설명합니다. 그리고 Infrastructure as code를 위한 Pipeline을 구축할 때 Cloudformation과 함께 사용할 수 있는 Tool들을 설명합니다. API Gateway, Lambda, SQS, SNS, DynamoDB(경우에 따라서는 VPC 설정과 함께 Elasticache와 RDS)로 구성된 비교적 단순한 시스템에 AWS SAM을 사용한 경험을 바탕으로 준비가 되었습니다. 아주 복잡한 시스템에 AWS SAM을 적용한 것이 아니기 때문에 이부분에서는 내용이 한계가 있을 수 있습니다.

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발표영상 다시보기: https://youtu.be/z68l2X5KoC4 AWS 클라우드는 초기에 적은 비용으로 웹 서비스를 시작하고, 향후 사업이 발전했을 때 천만 이상의 유저가 사용할 수 있는 고가용성, 확장성, 민첩성이 뛰어난 웹 서비스를 만들 수 있습니다. 본 세션에서는 작은 서비스로 시작하여 AWS의 다양한 서비스를 사용하여 천만 이상의 대규모 유저 트래픽을 수용할 수 있는 웹 서비스로 발전시키는 것을 단계별로 오토스케일링, 트래픽 경감, 모니터링과 자동화, 고가용성 확보를 위한 아키텍처 구성 방법을 소개합니다.

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재해복구에 대한 대비는 온프레미스를 이용할때나, 클라우드를 이용할때나 항상 중요합니다. 이 세션에서는 AWS Backup을 활용하여 최소한의 비용으로 클라우드 환경에서 운영 중인 시스템에 대한 멀티 리전 재해복구를 자동화하는 방안을 살펴봅니다. 더불어 온프레미스에서 운영중인 시스템에 대한 재해복구를 비용 효율적으로 자동화하기 위해 어떻게 AWS Elastic Disaster Recovery를 활용할 수 있는지도 알아봅니다. AWS 서비스를 활용해 대부분의 시간 동안 유휴 상태인 복구 사이트에 대한 비용을 최소화하면서도 재해복구를 자동화할 수 있습니다.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

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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.

LG 이노텍 - Amazon Redshift Serverless를 활용한 데이터 분석 플랫폼 혁신 과정 - 발표자: 유재상 선임, LG이노...

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