SRE Conf 2022 - 91APP 在 AWS 上的 SRE 實踐之路

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* Date: 2022/04/29 * Title: 91APP 在 AWS 上的 SRE 實踐之路 * SRE Conf 2022 https://sre.ithome.com.tw/ * Youtube: https://youtu.be/f-__anVimq0 * https://rickhw.github.io/2022/05/10/About/2022-SREConf2022/

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클라우드 네이티브로의 전환이 확산되면서 애플리케이션을 상호 독립적인 최소 구성 요소로 쪼개는 마이크로서비스(microservices) 아키텍쳐가 각광받고 있는데요. MSA는 애플리케이션의 확장이 쉽고 새로운 기능의 출시 기간을 단축시킬 수 있다는 장점이 있지만, 반면에 애플리케이션이 커지고 동일한 서비스의 여러 인스턴스가 동시에 실행되면 MSA간 통신이 복잡해 진다는 단점이 있습니다. 서비스 메쉬(Service Mesh)는 이러한 MSA의 트래픽 문제를 보완하기 위해 탄생한 기술로, 서비스 간의 네트워크 트래픽 관리에 초점을 맞춘 네트워킹 모델입니다. 서로 다른 애플리케이션이 얼마나 원활하게 상호작용하는지를 기록함으로써 커뮤니케이션을 최적화하고 애플리케이션 확장에 따른 다운 타임을 방지할 수 있습니다. 서비스 메쉬의 탄생 배경과 기능, 그리고 현재 오픈소스로 배포되어 있는 서비스 메쉬 솔루션에 대해 소개합니다. Step1. Cloud Native Trail Map Step2. Service Proxy, Discover, & Mesh Step3. Service Mesh 솔루션 Step4. Service Mesh 구현화면 - Istio / linkerd Step5. Multi-cluster (linkerd)

[오픈소스컨설팅] 서비스 메쉬(Service mesh)

Open Source Consulting

GTC 2021に登壇した際の資料となります。 https://www.nvidia.com/en-us/gtc/catalog/?linkId=100000039037143&search=S31217# Yahoo! JAPANでは、機械学習/ディープラーニング向けのAI Platformをオンプレミスで構築し、社内のサイエンティストとサービス開発者に広く利用されています。従来、社内における、GPUなどの計算リソース活用は非効率であり、エンジニアにとってGPUを含めた機械学習環境の構築・運用、開発のコストも非常に高いものでした。そこで、AI Platformの提供により、計算リソースの有効利用を促進し、なおかつ、利用者にとってより最適な実行環境の実現を進めています。本資料では、Kubernetes、NVIDIA GPU、Mellanox NICなどを用いて構成されるAI Platformについて、インフラレイヤーの説明からプラットフォームの全体構成、提供機能、実際の運用で直面した問題の事例について紹介します。

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