AWS re:Invent 특집(4) – 개발자를 위한 신규 서비스 총정리(윤석찬)
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매년 11월말 AWS re:Invent 행사에서는 내년 클라우드 기술을 전망할 수 있는 새로운 서비스를 대거 출시했습니다. 올해 리인벤트 행사에서 발표된 신규 서비스 중 개발자들이 관심을 가질만한 서비스를 선보이는 시간으로 데모와 함께 소개합니다. 특히, AWS re:Invent에서 새로 출시한 Amazon CodeBuild, AWS X-Ray 등의 서비스를 통한 민첩한 데브옵스 방법을 알려드립니다. 리인벤트에서 발표된 신규 서비스로 클라우드 기술의 미래를 살펴보세요.
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AWS re:Invent 특집(4) – 개발자를 위한 신규 서비스 총정리(윤석찬)
- 1. © 2016, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. 윤석찬 @channyun AWS 테크에반젤리스트 개발자를 위한 AWS 신규 서비스 총정리 2016년 12월 re:Invent 특집 온라인 세미나
- 2. 강연 중 질문하는 법 전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로 돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
- 3. Day 1 - 컴퓨팅 서비스
- 4. A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud P2M4 D2 X1 G2T2 R3 I2 C4 General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memory Graphics intensiveMemory intensive High I/O Compute intensiveBurstable
- 5. A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud M4 D2 X1 G2T2 R3 I2 C4 General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memory Memory intensive High I/O Compute intensiveBurstable P2 Graphics intensive
- 6. T2.nano 0.5GiB 1 vCPU The T2 Family: Low-Cost Instances With Burstable Performance T2.micro 1 GiB 1 vCPU T2.small 2 GiB 1 vCPU T2.medium 4 GiB 2 vCPU T2.large 8 GiB 2 vCPU
- 7. Expanding The T2 Family With Larger Instance Types T2.large 8 GiB 2 vCPU T2.xlarge 16 GiB 2 vCPU T2.2xlarge 32 GiB 2 vCPU 2X memory 4X memory T2.medium 4 GiB 2 vCPU T2.small 2 GiB 1 vCPU T2.micro 1 GiB 1 vCPU T2.nano 0.5GiB 1 vCPU
- 8. R3 244 GiB memory DDR3 32 vCPUs L3 cache R3: Memory-Intensive Applications on EC2 High performance databases Distributed memory caches In-memory analytics Genome assembly & analysis
- 9. R4: Next Generation Memory-Optimized Instances 488 GiB memory DDR4 64 vCPUs L3 cache R4 2X vCPUs R3 244 GiB memory DDR3 32 vCPUs L3 cache 1.8X size 2X fast 2X memory High performance databases Distributed memory caches In-memory analytics Genome analysis
- 10. I2 365k IOPS 244 GiB memory 32 vCPUs 6.4 TB SSD I2: Running I/O- Intensive Applications on EC2 NoSQL databases (Cassandra and MongoDB) Scale out transactional databases Data warehousing Hadoop Cluster file systems
- 11. I2 365k IOPS 32 vCPUs I3: Next Generation I/O-Intensive Instances 3.3 million IOPS 488 GiB memory 64 vCPUs 15.2 TB NVMe SSD I3 2X vCPUs 2X memory 2.3X storage 9X IOPS Coming Soon NoSQL databases (Cassandra and MongoDB) Scale out transactional databases Data warehousing Hadoop Cluster file systems 244 GiB memory 6.4 TB SSD
- 12. C4 36 vCPUs “Haswell” 60 GiB memory 4 Gbps to EBS C4: Compute-Optimized Instances Web servers Batch processing Distributed analytics High performance science & engineering Ad serving
- 13. C4 36 vCPUs “Haswell” 60 GiB Memory C5: Next G ener at ion Com put e- O pt im ized I nst ances wit h I nt el “ Skylake” AVX 512 2X performance Coming Soon 4 Gbps to EBS 72 vCPUs “Skylake” 144 GiB memory C5 12 Gbps to EBS 2.4X memory 3X throughput 2X vCPUs
- 14. A Broad Spectrum Of Compute Capabilities In The AWS Cloud P2M4 D2 X1 G2T2 R4 I3 C5 General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memory Graphics intensiveMemory intensive High I/O Compute intensiveBurstable
- 15. W h a t A b o u t H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n ?
- 16. F 1 I n s t a n c e s New Instance Family With Customizable Field Programmable Gate Arrays Run Your Custom Logic On EC2 Preview Available
- 17. B r i n g i n g H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n To A l l F1 Instances F 1 I n s t a n c e W i t h y o u r c u s t o m l o g i c r u n n i n g o n a n F P G A D e v e l o p , s i m u l a t e , d e b u g & c o m p i l e y o u r c o d e P a c k a g e a s F P G A I m a g e s
- 18. B r i n g i n g H a r d w a r e A c c e l e r a t i o n To A l l F1 Instances FPGA Images Available In AWS Marketplace F 1 I n s t a n c e W i t h y o u r c u s t o m l o g i c r u n n i n g o n a n F P G A D e v e l o p , s i m u l a t e , d e b u g & c o m p i l e y o u r c o d e P a c k a g e a s F P G A I m a g e s
- 19. We Love Ourselves Some Compute General Purpose GPU General Purpose Dense storage Large memoryBurstable Memory intensive High I/O Compute intensive Simple VPS FPGAs P2M4 D2 X1 G2T2 R4 I3 C5Lightsail F1 Graphics intensive Elastic GPUs On EC2
- 20. P o s t g r e S Q L F o r A u r o r a Aurora is now fully compatible with both PostgreSQL and MySQL Preview Available Today
- 21. Fully PostgreSQL Compatible Several times better performance than typical PostgreSQL database Scalable, Durable and Secure Migrate From RDS For PostgreSQL Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition
- 22. Several times better performance than typical PostgreSQL database Scalable, Durable and Secure Migrate From RDS For PostgreSQL Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition Fully PostgreSQL Compatible 1/10th The Cost Of Commercial Grade Databases
- 23. W h a t D o P e o p l e W a n t M o s t I n T h e N e x t V e r s i o n O f S n o w b a l l ? More storage capacity To not have to keep two copies of data Send some data to cloud and keep some on device Compute for analysis
- 24. A W S S n o w b a l l E d g e A New Hybrid Device With On-Board Storage & Compute Generally Available
- 25. AWS Snowball Edge: Petabyte-Scale Data Transport, With On-board Compute E-ink shipping label Rugged enclosure Color control touchscreen Rack mountable Integrated cable housing 100TB capacity On-device encryption
- 26. Clustering capabilities 100 TB storage S3 endpoint Greengrass inside Lambda on m4.4xl equivalent Automatic sharing across devices AWS Snowball Edge: Petabyte-Scale Data Transport, With On-board Compute
- 27. W h a t A b o u t F o r E x a b y t e s ?
- 28. W e ’ r e G o i n g To N e e d A B i g g e r B o x …
- 30. AW S S n o w m o b i l e Generally Available I n t r o d u c i n g
- 31. AWS Snowmobile: 100PB Container 45-foot long rugged container & truck Connect to your datacenter with fiber cable Fill ‘er Up! Transports Data To AWS
- 32. AWS Snowmobile: Exabyte-Scale Data Transport With 10Gbps, dedicated connection ~26 years
- 33. AWS Snowmobile: Exabyte-Scale Data Transport With 10Gbps, dedicated connection ~6 months With AWS Snowmobile(s) ~26 years
- 34. 강연 중 질문하는 법 전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로 돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
- 35. Day 2 - 개발 운영 지원 서비스
- 36. A W S O p s W o r k s F o r C h e f A u t o m a t e F u l l y m a n a g e d C h e f s e r v e r N E W P r e p a r e G e n e r a l l y A v a i l a b l
- 37. A m a z o n E C 2 S y s t e m s M a n a g e r C o l l e c t i o n o f A W S t o o l s f o r p a c k a g e i n s t a l l a t i o n , p a t c h i n g , r e s o u r c e c o n f i g u r a t i o n , a n d t a s k a u t o m a t i o n N E W P r e p a r e G e n e r a l l y A v a i l a b l e
- 38. A W S C o d e B u i l d N E W O p e r a t e G e n e r a l l y A v a i l a b l e B u i l d s e r v i c e f o r c o m p i l i n g s o u r c e c o d e a n d r u n n i n g u n i t t e s t s
- 39. S o u r c e A W S C o d e C o m m i t B u i l d A W S C o d e B u i l d S t a g i n g P r e - p r o d u c t i o n P r o d u c t i o n A W S C o d e D e p l o y A W S C o d e P i p e l i n e O p e r a t e N E W
- 40. MonitorProvisionDeployTestBuildCode CodeCommit CodePipeline CodeDeploy Cloud Formation Cloud Watch OpsWorks Elastic Beanstalk CodeBuild A W S D e v O p s L i f e C y c l e O p e r a t e
- 41. A W S P e r s o n a l H e a l t h D a s h b o a r d N E W R e s p o n d P e r s o n a l i z e d v i e w o f A W S s e r v i c e h e a l t h G e n e r a l l y A v a i l a b l e
- 42. N E W Ta r g e t i n g Ta r g e t e d p u s h n o t i f i c a t i o n s f o r m o b i l e a p p s A m a z o n P i n p o i n t G e n e r a l l y A v a i l a b l e
- 43. I n t e g r a t e d w i t h : F u l l y m a n a g e d d a t a c a t a l o g a n d E T L s e r v i c e S 3 , R D S , R e d s h i f t & a n y J D B C - c o m p l i a n t d a t a s t o r e A W S G l u e N E W
- 46. Schedule And Run Your Jobs
- 47. A W S B a t c h F u l l y m a n a g e d b a t c h p r o c e s s i n g s e r v i c e N E W P r e v i e w A v a i l a b l e
- 49. E C 2 C o n t a i n e r c l u s t e r - s t a t e - s e r v i c e C o n t a i n e r d a e m o n - s c h e d u l e r N E W blox.github.io
- 50. 개발자가 관심 있을 만한 주요 신규 서비스 소개 & Demo
- 51. Amazon Athena - 서버리스 대화식 질의 서비스 § Amazon Athena는 표준 SQL을 사용해 Amazon S3에 저장된 데이터를 간편하게 분석할 수 있는 대화식 쿼리 서비스 § 서버 없이 S3에 저장한 파일의 스키마 정의 후 바로 질의 가능 § 질의를 위해 스캔한 TB당 5달러 비용 ü 표준 (ANSI) SQL 지원 ü ETL 필요 없음 ü 빠른 성능 및 자동 확장 ü 데이터 전처리나 인프라 운영 필요 없음
- 53. EC2 Elastic GPUs (미리보기) • Elastic GPU를 통해 기존 EC2에 그래픽 가속 기능 추가 • M4, C4, X1 인스턴스에 추가 가능 • Full GPU 인스턴스 보다 비용 효과적 • OpenGL-호환 그래픽 애플리케이션에 최적화 (3D 모델링 등) • AWS Graphics Certification Program를 통한 그래픽 소프트웨어 업체 지원 1GiB G P U M e m o r y 2 GiB 4 GiB 8 GiB 기존 EC2 인스턴스
- 54. Amazon Lightsail – 가상 사설 서버 호스팅 • 간편하고 이해하기 쉬운 AWS 서버 호스팅 • 확장성 및 고가용성을 그대로 활용하면서 손쉽게 서버 운영 Launch VM Attach SSD Storage Assign Static IP Configure DNS Create Security Groups Create Instance GO! Created By Amazon Lightsail Manage IAM $5 Per month
- 55. Amazon Lightsail – 가상 사설 서버 호스팅 • 기존 AWS 서비스 연결 가능 및 API 및 CLI을 통한 제어 가능 • 사용한 만큼 종량 과금제 그대로 적용 (데이터 사용료 추가 가능) • 1개월 프리티어 제공
- 57. AWS Lambda@Edge • 기능 소개 § CloudFront Edge 로케이션에서 람다 함수 실행 가능 § Lambda@Edge는 HTTP 헤더를 분석하여 호출에 대한 간단한 응답 (라우팅 혹은 리다이렉션)을 처리할 수 있는 기능 § 현재 Node.JS만 제공 • 주요 사용 사례 § HTTP 헤더 검사, 접근 제어 § 모바일 디바이스 탐지 § A/B 테스트 § 크롤러 또는 봇 신속 처리 § 장애 시 사용자 친화적인 URL 리다이렉트
- 58. AWS Step Functions • 시각적 워크플로를 사용해 분산 앱 및 마이크로서비스 구성 요소 조정 및 실행 § 자동으로 각 단계를 트리거 및 추적하고 오류가 발생할 경우 재시도하므로 애플리케이션이 의도대로 정상적으로 실행 § 앱을 단계별로 배열 및 시각화할 수 있는 그래픽 콘솔 제공 § 각 단계의 상태를 기록하여, 잘못된 경우 빠르게 문제를 진단하고 디버깅 가능 • 상태 변경이 일어나는 경우만 과금
- 59. AWS Step Functions - 사용 사례 메소드 호출 함수 순차 실행 DB 저장 실행 대기열 Tim Bray의 세션 강추! https://www.youtube.com/watch?v=75MRve4nv8s
- 60. AWS Step Functions - 1. 애플리케이션 단계 정의 순차 단계 분기 단계(경로 선택) 병렬 단계
- 61. AWS Step Functions - 2. 단계별 실행 상태 파악
- 62. AWS Step Functions - 3. 확장 및 앱 안정성 파악
- 64. Amazon Greengrass 스마트 홈 농업 현장 공장 지역 Embed Lambda Compute (& Other AWS Services) in Connected Devices AWS 서버리스 프로그래밍 모델을 그대로 활용하여 원격지 컴퓨팅에서 활용 임베디드 기기 및 원격 대용량 데이터 처리에 용이 IoT 기기 제조 Greengrass 런타임 설치 = +
- 65. 로컬 컴퓨팅 로컬 데이터 캐싱기기간 보안 통신 로컬 메시징 AWS Greengrass: 로컬 컴퓨팅, 메시징, 데이터 캐싱 IoT 기기 제조 Greengrass 런타임 설치 로컬 Lambda 함수 지원 AWS 콘솔에서 관리 가능 클라우드 프로그래밍 모델 활용 로컬 통신 및 데이터 통합 = = Lambda Everywhere!
- 66. AWS X-Ray - 분산 애플리케이션 추적 서비스 • 마이크로서비스 시작과 끝에 대한 디버깅 및 추적 • 서비스에 대한 시각적 토폴로지 제공 • 개별 요청에 대한 로그 추적 • 성능 이슈 및 오류 발생 원인에 대한 확인 및 문제 해결 호출에 대한 전체 과정 파악 사용자 요청이 애플리케이션을 통과하는 전체 과정을 추적 애플리케이션 성능 개선 지연 시간이 늘어나는 위치를 빠르게 확인한 후 성능이 저하되는 특정 서비스 및 경로에 대한 문제 해결 가능 애플리케이션 문제 식별 트레이스 데이터 태깅 및 필터링을 통해 어느 위치에서 무엇이 성능 문제를 유발하는지 정확히 파악
- 67. AWS X-Ray - 서비스 맵 기능
- 68. AWS X-Ray - 데이터 태깅 및 추적 기능
- 69. AWS X-Ray - 에이전트 설치 및 추적 1. Amazon EC2 2. Amazon ECS (Docker) 3. AWS Node.JS (SDK)
- 71. AWS Shield - Managed DDoS Protection • 항시 네트워크 감시를 통한 감지 • Layer 3 혹은 4의 일상적 공격 패턴 감지 및 대응 • 모든 사용자에게 무료로 제공 표준 기능 고급 기능 • 대량 특수 공격에 대한 탐지 및 차단 • ELB, CloudFront, Route53 지원 • Layer 3 혹은 4의 특수 공격 대응 • AWS WAF 기능 포함 • 준 실시간 CloudWatch 알림 및 사후 분석 가능 • 24/7 전담 DDoS 대응팀 지원 • ELB, CF, Route53의 DDoS 공격에 대한 빌링 차단 • 월 3,000$ + 데이터 비용 (연간 계약)
- 73. Amazon AI 서비스 Amazon Rekognition 딥러닝 기반 이미지 인식 및 분석 서비스 Amazon Polly 딥러닝 기반 음성 합성 서비스 Amazon Lex 딥러닝 기반 자동 음성 인식 및 자연어 처리
- 74. 대용량 이미지를 통한 딥러닝 트레이닝을 통한 이미지 인식, 검색 서비스 객체 및 장면 인지 얼굴 감정 인식 얼굴 유사성 비교 얼굴 인식 Amazon Rekognition
- 75. f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8 & v1 02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d & v2 Face ID & vector<float>Face 4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690 & v3transformed stored { f7a3a278-2a59-5102-a549-a12ab1a8cae8, 02e56305-1579-5b39-ba57-9afb0fd8782d, 4c55926e-69b3-5c80-8c9b-78ea01d30690 } IndexFace Collection Amazon Rekognition API
- 76. Amazon Rekognition - Deep Learning Process Training
- 77. Amazon Rekognition - Deep Learning Process Conv 1 Conv 2 Conv n … … Feature Maps Fully Connected Layer
- 78. Amazon Rekognition 서비스 요금 1. 정식 출시: US East (N. Virginia), US West (Oregon), EU (Ireland) 2. 가격 모델: 사용한 만큼 (12개월까지 월 5,000장까지는 프리티어 제공) 이미지 분석 티어 1,000장당 가격 월 백만장까지 $1.00 월 9백만장까지 $0.80 다음 9백만장까지 $0.80 다음 9천만장까지 $0.60 1억장 이상 $0.40
- 81. Amazon Polly • 딥 러닝 기술을 사용하여 실제 사람 목소리처럼 음성을 합성 § 다양한 음성 및 언어 지원 (24개 언어 47개 목소리) § 빠른 실시간 합성 속도로 라이브 서비스 가능 (Amazon Lex 지원) § SSML을 통한 시맨틱 음성 기능 지원 § 개발자가 합성된 파일, 무제한 저장 및 재생 배포 가능 § 글자당 과금 및 저렴한 비용 (허클베리핀의 모험 영어본 2.5달러 수준) • 맥락에 따른 자동 음성 합성 Amazon Polly “The temperature in WA is 75°F” “The temperature in Washington is 75 degrees Fahrenheit” "We live for the music", live from the Madison Square Garden. "We live(리브) for the music", live(라이브) from the Madison Square Garden.
- 83. Polly를 이용한 음성으로 읽어주기 서버리스 앱 RSS Feed Amazon Polly Amazon CloudWatch Amazon S3AWS Lambda 1. Trigger 2. Check 3. Content 4. Text 5.Audio 6.Audio https://github.com/awslabs/amazon-polly-sample
- 84. Amazon Lex (Preview!) • 음성 및 텍스트를 사용해 대화형 인터페이스 서비스 § Lex 콘솔을 통해 빠르고 쉽게 채팅 봇 개발 가능 § 알렉사 음성 인식과 자연어 처리 등 딥러닝 기술 활용 § 완전 관리 클라우드 서비스 및 종량 요금 체계 • 진료 예약 Amazon Lex 봇 개발 사례 Facebook MessengerMobile
- 86. Book Hotel “Book a Hotel in NYC” Hotel Booking New York City Natural Language Understanding Intent/Slot Model UtterancesHotel Booking City New York City CheckIn Nov 30th CheckOut Dec 2nd “Your hotel is booked for Nov 30th” Polly Confirmation: “Your hotel is booked for Nov 30th” “Can I go ahead with the booking? a in NYC Automatic Speech Recognition Amazon Lex를 이용한 호텔 예약 시나리오
- 87. Amazon Lex Automatic Speech Recognition (ASR) Natural Language Understanding (NLU) Same technology that powersAlexa Cognito CloudTrail CloudWatch AWS Services Action AWS Lambda Authentication & Visibility Speech API Language API Fulfillment End- Users Develope rs Console SDK Intents, Slots, Prompts, Utterances Input: Speech or Text Multi-Platform Clients: Mobile, IoT, Web, Chat API Output: Speech (via Polly TTS) or Text Amazon Lex 기술 구조
- 89. AWS 클라우드로 AI 서비스를 정복하세요! P2 Amazon Machine Learning Deep Learning AMI and template Investment in MXNet Amazon Rekognition Amazon Polly Amazon Lex 인공 지능 기술에 대한 진입장벽이 낮아집니다!
- 90. 강연 중 질문하는 법 전체 공개로 답변된 내용은 검은색, 질문자 본인에게만 공개로 답변된 내용은 붉은 색으로 돌아옵니다. 비공개 답변을 원하시면 [비공개]라고 하시고 질문하세요!
- 91. 516 0 250 500 750 1000 1250 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Pace Of Innovation: New Capabilities Daily Launches 24 ~1000 48 61 82 159 280 722
- 92. Most Robust, Fully-Featured Technology Infrastructure Platform HYBRID ARCHITECTURE Data Backups Integrated App Deployments Direct Connect Identity Federation Integrated Resource Management Integrated Networking VMware Integration MARKETPLACE Business Apps Databases DevOps Tools NetworkingSecurity Storage Business Intelligence INFRASTRUCTURE Availability Zones Points of Presence Regions CORE SERVICES Compute VMs, Auto-scaling, Load Balancing, Containers, Cloud functions Storage Object, Blocks, File, Archivals, Import/Export Databases Relational, NoSQL, Caching, Migration CDN Networking VPC, DX, DNS Access Control Identity Management Key Management & Storage Monitoring & Logs SECURITY & COMPLIANCE Resource & Usage Auditing Configuration Compliance Web application firewall Assessment and reporting TECHNICAL & BUSINESS SUPPORT Support Professional Services Account Management Partner Ecosystem Solutions Architects Training & Certification Security & Billing Reports Optimization Guidance ENTERPRISE APPS Backup Corporate Email Sharing & Collaboration Virtual Desktops IoT Rules Engine Registry Device Shadows Device Gateway Device SDKs DEVELOPMENT & OPERATIONSMOBILE SERVICESAPP SERVICESANALYTICS Data Warehousing Hadoop/ Spark Streaming Data Collection Machine Learning Elastic Search Push Notifications Identity Sync Resource Templates One-click App Deployment Triggers Containers DevOps Resource Management Application Lifecycle Management API Gateway Transcoding Queuing & Notifications Email Workflow Search Streaming Data Analysis Business Intelligence Mobile Analytics Single Integrated Console Mobile App Testing Data Pipelines Petabyte-Scale Data Migration Database Migration Schema Conversion Application Migration MIGRATION
- 93. S U P E R P O W E R S W i t h AW S , I t C a n F e e l L i k e Yo u H a v e B e e n G i v e n
- 94. 질문을 남겨주세요! 세미나 설문조사 발표 자료/녹화 영상 http://bit.ly/awskr-webinar