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- 2019.05.08 아이참 | Tech&Talk : 기술과 사람, 세상을 잇다
- 2019.05.08 엑기스 | All about Kubernetes
- 2019.04.10 아이참 | AWS Summit Seoul 2019 (2)
- 2019.02.12 엑기스 | 클라우드 환경에서의 통합 관제
- 2019.02.12 엑셈 뉴스룸 | InterMax의 미래, InterMax AIOps 그리고 InterMax Cloud
글
아이참 | Tech&Talk : 기술과 사람, 세상을 잇다
올해 1회를 맞은 Tech&Talk 콘서트가 '기술과 사람, 세상을 잇다'를 주제로 지난 10일 용산 블루스퀘어에서 열렸습니다.
전 세계가 연결되는 초연결, 초혁신의 4차 산업 혁명 시대, 그 중심에 있는 엑셈도 행사에 참석하여
스마트시티와 블록체인 기술에 대한 다양한 이야기를 듣고 왔습니다.
이번 행사에서는 스마트시티와 블록체인에 대한 글로벌 트렌드를 내다보고,
이 기술을 중심으로 다양한 분야에서 창출할 수 있는 새로운 가능성을 나누었습니다.
국내외 4차 산업 전문가 및 공공기관, 블록체인 기업들이 한자리에 모여 토크 콘서트 형식으로 진행되었는데요.
그 현장을 간략하게 전해드립니다.
기조연설은 전중훤 에듀해시 글로벌 CEO와 란딥 카푸르 DXC 테크놀로지 아시아 기술 총괄 이사가
‘4차 산업 기술과 융합, 글로벌 스마트시티의 미래’라는 주제로 스마트시티의 미래 비전을 제시하고, 관련 인사이트를 공유하였습니다.
첫번째 세션은 이율용 DXC 테크놀로지 COO의 사회로 란딥 카푸르 DXC 테크놀로지 아시아 기술 총괄 이사,
Arrow Asia의 브라이언 윤, R3 Corda의 톰 매너가 차례로 글로벌 스마트시티 기술과 산업 동향에 대한 발표 후 Q&A 시간을 가졌습니다.
김명자 KOFST 회장의 사회로 제주특별자치도의 원희룡 도지사와 tvN ‘알쓸신잡’에 출연한 KAIST 문술미래전략대학원의 정재승 박사가
‘대한민국 4차 산업 혁명, 스마트시티로 그 해답을 찾다’를 주제로 토크 콘서트를 진행하였습니다.
이번 행사의 핵심이라고 볼 수 있었던 토크 콘서트에서는 국내 스마트시티에 대한 이야기와 앞으로 어떤 변화가 필요한지 알 수 있었습니다.
식사 후에는 전치형 KAIST 인공지능연구원 윤리소위원장이 ‘인공지능과 로봇 사이, 사람의 자리는 어디인가?’를 주제로 혁신 기술과 인간의 올바른 공존에 대한 이야기를 들려주었는데요. “난 누군가, 또 여긴 어딘가.”를 계속해서 질문하며 인문학적 관점에서 바라본 인공지능(AI)에 대한 생각을 공유하였습니다.
2019 글로벌 블록체인 인더스트리 & 테크놀로지
먼저 블록체인의 국내동향을 살펴보면(사진 좌측 상,하) 블록체인은 스마트시티에 결합되어 지역 화폐, 신원 인증, 투표, 유통망, 에너지 거래 등 다양한 곳에서 활용되고 있었습니다. 그리고 특히 분권, 분산이라는 블록체인의 특성을 활용하여 중앙 집중형 정보 방지나 감시 등의 역할로 시민의 권익을 증진하는 방향으로 사용될 수 있다고 합니다. 또한 앞서 토크콘서트에서 언급했듯이, ‘토큰 이코노미’를 통해 참여자들이 생산한 가치를 토큰에 담아내고(주조), 기여도에 따라 토큰을 나누고(배분), 토큰을 활용해 다른 가치 또는 생산물과 교환(유통)하는 체계를 갖추는 것이 필요하다고 말합니다. 최종적으로는 시민 참여 활성화, 가치의 배분과 공유, 경제 시스템의 다양성 증진 등이 가능해 진다고 하니, 자신의 데이터를 공공에 제공할 의향이 있는 사람들이 많이 늘어났으면 좋겠네요.
또한 중국과 일본 등 글로벌 블록체인 기업도 이번 행사에 참여해 지속 가능한 블록체인 산업 및 유망 프로젝트에 대한 발표를 진행하였습니다. 중국의 케빈 샤오 비트라이즈 캐피탈 설립자(사진 우측 상단)가 글로벌 블록체인 투자 현황과 향후 계획에 대해 발표하였고, 애드먼드 오 CBA AG(사진 우측 하단)는 블록체인 업계 현황을 공유하며 특히 스위스가 왜 블록체인이 활성화 될 수 있었는지에 대해 설명하였습니다. 일본의 사노자키 히로노리 블록넷 대표는 일본 블록체인 시장 동향을 공유하였습니다.
마지막 핵심 세션에서는 ‘기업의 새로운 번영을 위한 기술의 초연결, 클라우드 블록체인을 만나다’를 주제로
AWS, KT, MS 등 글로벌 IT 기업에서 클라우드 기반 블록체인 솔루션들을 공개하였습니다.
흔히 알고 있는 SaaS, PaaS, IaaS처럼 BaaS(Blockchain as a Service)도 있는데요. BaaS로 AWS는 Amazon Quantum Ledger Database와 Amazon Managed Blockchain를, KT는 GIGA Chain BaaS를 소개하였습니다. MS는 블록체인에 대한 노력으로 Azure기반으로 사용할 수 있는 두 가지 종류의 블록체인 적용 방안을 소개하였습니다.
세계는 혁신 기술을 중심으로 산업의 발전과 지속 가능한 성장을 추구하고 있습니다.
4차 산업의 집합체라고 할 수 있는 스마트시티를 중심으로 글로벌 스마트시티 기술과 산업 동향 공유를 통해
우리 삶과 기업의 비즈니스에 일어나는 혁신과 변화의 시사점을 제시하는 행사였습니다.
스마트시티도 블록체인도 결국 본질은 사람으로부터 시작되는데요.
앞으로의 미래는 기술과 사람이 이어지는, 진정한 가치 발견으로 그려지길 바랍니다.
기획 및 글 | 사업기획팀 박예영
현장 사진 | 사업기획팀 박예영
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엑기스 | All about Kubernetes
최근 쿠버네티스(Kubernetes)에 대한 관심이 뜨겁습니다. 아래의 차트를 통해 알 수 있듯이 해외 뿐 아니라 국내에서도 쿠버네티스에 대한 관심이 꾸준하게 증가하고 있습니다.
<쿠버네티스에 대한 관심도 변화(해외)> <쿠버네티스에 대한 관심도 변화(국내)>
특히, 2018년도에 AWS가 Kubernetes를 지원하는 EKS 서비스를 발표하면서 퍼블릭 클라우드 시장에는 Google GCP의 GKE, Microsoft Azure의 AKS, Amazon AWS의 EKS를 통해 공식적으로 모든 퍼블릭 클라우드에서 쿠버네티스를 이용할 수 있게 되었습니다. 과연 쿠버네티스가 무엇이길래 전 세계적으로 관심이 증가하고, 또, 퍼블릭 클라우드 업체들이 앞 다투어 쿠버네티스 서비스를 지원하는 것일까요?
1. Kubernetes?
Kubernetes(k8s)란, 2014년 구글에서 공개한 이후 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)가 주도하고 있는 오픈소스로서, 컨테이너화 된 애플리케이션을 자동으로 배포, 스케일링 해주는 컨테이너 오케스트레이션(Container Orchestration) 툴입니다.
쿠버네티스에서 이야기하는 컨테이너는 격리된 공간에서 프로세스가 동작하는 기술을 말합니다. 즉, 애플리케이션 외에 Linux 등의 환경적인 요소들을 하나의 컨테이너로 묶음으로써 다양한 유저환경에서도 애플리케이션이 안정적으로 실행될 수 있게 해주는 기술입니다.
쿠버네티스는 하나의 Master Node와 여러 대의 Worker노드로 하나의 클러스터를 구성합니다. 그리고 이러한 쿠버네티스 환경에서 수백, 수천 개의 컨테이너들을 자동으로 배포, 스케일링하면서 서비스들을 안정적으로 운영할 수 있게 해주는 역할을 합니다.
<Kubernetes의 Master Node와 Worker Node의 단순 구조도>
2. 쿠버네티스를 좀 더 구체적으로 들여다보기
쿠버네티스의 기본 기능은 정말 많지만 기능을 설명하기 보다는 Container Orchestration 관점에서 Status management, Scheduling, Rollout/Rollback 이라는 세 가지의 특징을 살펴보고자 합니다.
1) Status management
먼저 Status management는 노드가 죽거나 컨테이너 응답이 없을 경우 자동으로 복구하는 것을 의미합니다. 예를 들면, 쿠버네티스에서 컨테이너를 관리하는 단위를 Pod라고 하는데, 쿠버네티스는 Pod가 죽게 되면 컨테이너에서 실행 중이던 서비스가 중단되게 됩니다. 따라서, 운영중인 Pod의 장애가 전체 서비스에 영향을 미치는 것을 막고자 쿠버네티스는 ReplicaSet이라는 개념을 통해 Pod의 복사본들을 두어 실행 중인 Pod에 장애가 발생하더라도 즉시 다른 Pod로 대체하여 서비스의 상태를 유지하게 합니다.
2) Scheduling
클러스터의 여러 노드 중 조건에 맞는 노드를 찾아 컨테이너에 배치합니다. 만일, 3대의 Worker Node가 각각 10MB, 100MB, 1GB의 메모리를 가지고 있고, 실행하고자 하는 컨테이너가 500MB의 메모리를 필요로 한다면, 쿠버네티스는 컨테이너를 실행할 수 있는 1GB의 메모리를 가진 노드에 자동으로 배포하여 컨테이너 실행에 장애가 발생하지 않도록 합니다.
3) Automatic RollOut and RollBack
쿠버네티스는 버전 관리를 쉽게 할 수 있게 합니다. 기존의 단일(Monolithic) 서버 환경에서는 서비스에 업데이트가 일어나는 경우 서버 운영자가 운영 중인 서비스를 내리고 다시 버전업 된 서비스를 올리는 동안 유저들이 서비스를 이용할 수 없는 다운 타임이 발생하게 됩니다. 하지만, 쿠버네티스 환경에서 서비스를 운영하게 된다면 Deployment라는 개념을 이용하여 rolling update가 이루어지고, rolling update를 통해 운영 중인 서비스를 중단하지 않고도 서비스의 업데이트가 이루어질 수 있습니다. 물론, 업데이트한 서비스에 문제가 발생한 경우에는 Deployment에 저장되어 있던 이전 버전의 서비스로 다운 타임 없이 복구 시킬 수도 있습니다.
3. Kubernetes는 만병통치약?
이렇게 완벽한 서비스를 해줄 것 같은 쿠버네티스에도 맹점이 존재합니다.
첫 번째는 클러스터를 구성하는 노드들의 상태를 서버 운영자가 실시간으로 확인하기 힘들다는 점입니다. 쿠버네티스에 올라가는 모든 서비스는 여러 개의 worker node로 분산되어 실행됩니다. 하지만 하나의 worker node에 장애가 발생한 경우 서버 운영자가 직접 쿠버네티스에 접속하여 노드의 상태를 확인하기 전까지는 노드의 상태를 파악하기가 쉽지 않습니다.
마지막으로는 하나의 서비스가 쿠버네티스 상에서 실행되는 경우 서비스의 원활한 운영을 위해 장애 예측 및 장애 분석을 위한 툴이 필요하다는 점입니다. 만일, 특정 장애가 특정 시간에 주기적으로 발생하는 경우 지속적으로 원활한 서비스 제공하기 위해 장애를 분석할 수 있는 도구가 필요합니다.
<쿠버네티스 상에서의 모니터링 솔루션, InterMax Cloud>
위와 같은 문제들을 사전에 방지하고 장애를 빠르게 파악하여 고객에게 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 Kubernetes Monitoring System이 필요합니다. 특히, InterMax Cloud는 운영 중인 쿠버네티스 서비스를 시각화하여 CPU, Network 등의 운영 중인 시스템 상태를 파악할 수 있게 하고, 장애가 발생한 지점을 빠르게 파악할 수 있게 도와줍니다. 또한, 희소 로그 분석, Anomaly Score 분석 등 다양한 관점에서의 강력한 분석 기능을 통해 서버 운영자가 장애를 예측하고, 대응할 수 있도록 도와줍니다. 이런 강력한 기능들이 있는 InterMax Cloud. 쿠버네티스를 통해 서비스를 운영 중인 기업이라면 한 번쯤 도입을 고려해 봐야 하지 않을까요?
기고 | Cloud개발팀 윤영민
편집 | 사업기획팀 박예영
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아이참 | AWS Summit Seoul 2019
4월 하면 여러분들은 무엇이 떠오르시나요?
아마 IT인들이라면 AWS Summit 이 바로 떠오르실 것 같습니다.
엑셈은 2016년 써밋과 2018년 써밋에 참가했었죵?
이번 써밋에는 VISITOR의 입장에서, 과연 어떤 행사가 진행되었는지 구석구석 살펴보았습니다^^!
AWS Summit Seoul 2019는 코엑스에서 4월 17일-18일 양일간 진행되었습니다.
클라우드에 대한 이해 수준과 관계 없이, 다양한 세션을 통해 누구나 새로운 경험과 배움을 얻을 수 있었는데요.
다양한 산업군과 기술 솔루션 별 120여개의 강연, 40여개의 고객 사례를 들을 수 있는 세션 파트와 더불어
AWS 파트너사들의 제품과 서비스를 소개하는 EXPO 파트까지 다채롭게 구성되었습니다.
국내 최대의 클라우드 행사 AWS Summit Seoul!
올해는 사전등록자가 2만여명, 실 참석자가 +13,000명이라고 하는데요.
위 사진이 그나마 사람이 줄어든 모습이랍니다^^; 정말 사람이 많더라구요.
한참 줄을 서서 사전 등록을 확인한 후, 부랴부랴 세션을 들으러 갑니다!
(TMI : 사전 등록을 해야만 세션에 참석할 수 있다고 합니다. 현장 등록자는 EXPO 부스 관람만 가능하다고 하네용! 참고참고)
#Day1
17일에는 클라우드 기술의 미래를 조망할 수 있는 기조 연설과 함께 엔터프라이즈, 스타트업 및 개발자, 금융 및 핀테크, 유통 및 소비재, 제조 및 하이테크, 미디어 및 광고기술 등 다양한 업종에서 공통으로 고민하고 필요로 하는 기술 주제와 경험에 대하여 이야기를 나누었습니다.
금융권 최신 AWS 도입 사례 총정리 – 신한 제주 은행, KB손해보험 사례를 중심으로
금융권은 아무래도 안정적인 시스템을 선호하고, 다양한 규제들이 많이 있죠. 하지만 금융권 클라우드 규제 환경에서도 많은 회사들이 클라우드를 도입하여 업무를 혁신하고 있습니다. 이번 세션에서는 새로운 사업에 AWS를 활용하여 혁신하는 것, 그리고 기존 업무를 AWS로 신속하고 안전하게 이전하는 것으로 나누어 사례 발표가 이루어졌습니다.
첫 번째 사례로 신한 DS의 “제주지니(JEJUJINI)” 앱 개발에 대한 내용이었는데요, 신한 DS가 비금융 앱인 제주지니 프로젝트에 AWS기반 DevOps 체계를 금융권 최초로 구축한 사례였습니다. 전 과정을 AWS를 통해 개발하였고, 마이크로서비스아키텍처 방식으로 빠르게 개발이 가능했다고 합니다. 기존 On premise 대비 AWS 클라우드의 장점을 공유하였습니다.
다음으로는 메가존에서 KB 손해보험 미국 법인의 클라우드 프로젝트를 6개월 동안 수행한 사례를 발표하였습니다. KB 손해보험의 미주법인은 미국의 강력한 사이버 보안 정책인 NYCRR500을 준수하면서 On premise 환경보다 우월한 보안 요건을 준수하기 위해 AWS 클라우드를 메가존과 함께 도입하였으며, 뉴저지와 캘리포니아에 위치한 2개의 데이터센터를 모두 AWS 클라우드로 이관하는데 성공하였다고 합니다. 이관 후의 장점을 설명하면서 이번 세션은 종료되었습니다.
제가 참석한 금융 및 핀테크 세션 외에도 여러 곳에서 동시에 세션이 진행되었는데요.
첫번째 세션을 마치고 나오니, 사람들이 모두 같은 방향으로 우르르 몰려가더라구요.
과연 어떤 발표이길래 이렇게 관심이 폭발하는지! 함께 가봅시당!
기조 연설
기조 연설 시작에 앞서 AWS 코리아의 장정욱 대표가 인사를 하였고, 이어서 Netflix 에서 아키텍처 디자인을 맡았던 Adrian Cockcroft 부사장이 Amazon의 현재와 미래에 대해 이야기 해주었습니다. 먼저 DB에 대하여 언급하였는데요, 마치 오라클을 겨냥한 듯 DB 서비스가 라이선스 문제에서 자유로운 서비스임을 강조하였습니다. 그리고 AWS의 사업 범위가 데이터 분석 서비스와 머신러닝, 블록체인까지 그 범위를 확대하고 있다는 내용이었습니다.
고객 사례로 롯데닷컴과 삼성전자의 발표도 이루어졌는데요, 롯데닷컴은 AWS 구축을 통해 단점이었던 민첩성 저하와 확장성 제한을 해결할 수 있었다고 발표하였고, 삼성전자는 DB 마이그레이션이 성공적으로 이루어졌고, 라이센스 비용 절감 및 관리형 서비스 활용, 오픈소스 활용 경험 축적, 다양한 서비스 실험이 가능해졌다는 내용으로 발표하였습니다.
클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?
점심을 맛있게 먹고 참석한 세션은 제조 및 하이테크 세션이었는데요. AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 대표적인 사례를 소개하는 세션이었습니다.
먼저 삼성중공업의 사례입니다. 선박 운항 기술이 ICT 기술과 만나 지능적이고 첨단화된 선박으로 진화하고 있다고 하는데요. 이를 Smart Ship(스마트 선박)으로 칭하며 제품 경쟁력을 높이고 있다고 발표하였습니다. 프로비저닝에 대한 고민과 개발 효율성에 대한 고민 끝에 AWS와 협업하였고, 그 결과는 (역시나) 성공적이었다고 합니다. 현재는 S-Fleet Solution이라는 실시간 원격 지원 플랫폼과 Voyage Report라는 선박 생애주기 서비스를 위한 분석 레포트를 제공하고 있으며, AI기반 보증 서비스 챗봇과 3D기반 디지털 트윈 기술도 on-going 중이라고 합니다.
다음은 현대 건설 기계의 사례입니다. 현대 건설 기계는 수많은 데이터로 유의미한 것을 만들어야 하는 고민에 빠졌고, 긴 고민 끝에 AWS와 협업하여 Cloud Journey를 떠났다고 합니다. 먼저 데이터 분석 및 활용을 위해 사내에 분석 환경 구축 및 분석 문화를 정착시켰고, 현재는 데이터 기반 의사결정 시스템을 진행한다고 하네요. 현업+데이터분석가에 의한 지속적 분석 활동과, IT자원에 대한 제한을 최소로 하여 DevOps+DataOps를 목표로 하고 있다고 합니다.
클라우드를 통한 마케팅 효과 극대화 및 고객 맞춤형 참여 유도 서비스 구축 방법
마케팅 캠페인을 진행할 때 전체 과정을 자동화 하는 것이 중요한데요. 이번에는 미디어 및 광고기술 세션에서 AWS를 통해 각종 커뮤니케이션 채널에서 적시에 고객 맞춤형 메시지를 보내고, 이를 개발자, 마케팅 담당자 또는 비즈니스 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 서비스를 구축하는 방법을 소개하였습니다.
조선일보의 사례발표가 있었습니다. 조선일보는 고객에 대한 이해를 data를 이해하는 것부터 시작하였다고 말했습니다. 이를 위해 IT 인프라 도입을 통한 혁신이 필요하였고, AWS로 매스 마이그레이션하여 비용을 절감한 경험과 다양한 서비스 구현 베이스를 구축한 경험을 공유하였습니다. 또한 앞으로 Amazon Pinpoint를 사용해서 마케팅 프로세스를 더욱 개선하고, 마이그레이션 하기 위한 계획을 소개하였습니다.
스폰서 발표 세션 | 답.정.하 (답은 정해져 있다, 하이브리드 클라우드!)
클라우드의 바람이 전 산업군에 휘몰아 치고 있습니다. 하지만 각 산업군에 적합한 클라우드 전략과 아키텍처를 수립하기는 쉽지 않죠. 클라우드는 Public Cloud와 Private Cloud가 있는데요, 대부분의 기업들은 기존 IT인프라를 Private Cloud 아키텍처로 전환해야 하는가? Public Cloud로 마이그레이션 해야 하는가? 라는 질문에 직면해 있습니다.
위 표와 같이 두 가지 방법이 모두 장단점이 있기 때문에 고민이 될 수밖에 없죠. 여기 그 해답으로 하이브리드 클라우드가 대두되고 있는데요, 이번 세션에서는 쉬운 설명과 데모를 통해 On premise와 AWS를 연계하여 바로 적용가능한 하이브리드 클라우드에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다.
Hybrid Cloud의 대표모델은 크게 3가지가 있는데요, 바로 재해복구센터, 확장센터, Bursting 센터입니다. 재해복구센터 모델은 데이터 보호를 위해 하이브리드 클라우드의 수요가 확대되는 추세이고요. 확장센터 모델은 개발과 테스트는 프라이빗 클라우드에서 운영하고, 서비스 배포는 퍼블릭 클라우드를 활용합니다. Bursting 센터 모델은 프라이빗 클라우드에서 주 서비스를 제공하고, 과부하시 퍼블릭 클라우드로 scale-out 합니다. Bursting 센터 모델이 주목받고 있다고 하네요. 이렇게 하이브리드 세계에서는 “호환성”이 필수불가결한 요소입니다.
인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례
디지털 트랜스포메이션에 있어서 인공지능 및 머신러닝 기술은 핵심이자 필수요소가 되었습니다. 이번 세션에서는 AWS의 AI/ML서비스에 대해서 알아보고, 이러한 서비스를 통해 다양한 혁신을 이루고 있는 주요 고객 사례와 트렌드를 살펴 보았습니다. 위 사진 중 좌측 하단의 사진에서 A, B, C로 서비스 접근에 대하여 분류하고 있는데요. 아래에서부터 대표적인 국내·외 사례를 하나씩 발표하였습니다.
1. ML 프레임워크 인프라
- 해외사례: Toyota Research Institute
- 국내사례: SK Telecome
SK텔레콤에서는 콘텐츠 소비가 다양해지고 많아지면서 SKT Personalized Recommendation Platform으로 개인화 추천 서비스를 제공한다고 합니다. 일명 “AI 미디어 나침반”을 제공하는 것이죠.
2. ML 서비스의 활용
- 해외사례: F1, MLB, NFL
- 국내사례: KB 국민은행
KB국민은행에서는 Data·AI 전략으로 data 학습과 지능형 알고리즘 기반의 비즈니스 업무 혁신 시스템을 내세웠습니다. 그리고 금감원과 함께한 AI를 활용한 금융사기 시범 과제 프로세스와 데모를 보여주었습니다.
3. AI 서비스의 활용
- 해외사례: Liberty Mutual Insurance – 챗봇
- 국내사례: CBSi 노컷뉴스 – TTS 서비스
스폰서 발표 세션 | DataRobot, 자동화된 분석 적용 시 분석 절차의 변화 및 효용
엑셈과도 유관한 DataRobot! 엑셈 빅데이터사업본부에서 핸들링하고 있는 솔루션이죠. 데이터로봇은 기존 분석 소프트웨어와 달리 자동화된 분석 플랫폼입니다. 현업 담당자는 데이터 정의만 완료되면 자신의 업무에 AI를 적용하여 업무 효율을 얻을 수 있고, 데이터 과학자도 기존 분석업무 대비 수십배의 효율성을 얻을 수 있습니다.
이번 세션에서는 데이터로봇이 말하는 데이터 사이언티스트의 요건과, 데이터로봇이 제공하는 자동화된 분석 기능들을 살펴보고 데모를 통해 자동화된 분석이 어떻게 분석 결과물의 품질을 높이고, 기존 분석 작업보다 훨씬 효율적인 업무를 수행할 수 있게 하는지 확인하였습니다.
데이터로봇에 대하여 더 알고싶다면? 엑셈에게 문의(클릭)주세요! salestop@ex-em.com으로 메일 주셔도 좋아요 :)
AWS Summit Seoul이 5주년을 맞이했다는 것을 실감할 수 있었던 알찬 행사였습니다. 클라우드에 있어서 흐름을 주도하고 있는 AWS이니만큼 소개할 새로운 기술과 사례들이 정말 많았습니다. 이렇게 다양한 기업에서의 사용 사례를 통해 Cloud가 가진 저력을 볼 수 있었습니다. 또한 Keynote에서 소개하였던 롯데나 삼성 등 대기업의 활용 사례 뿐만 아니라, 스타트업의 활용 사례도 곳곳에 포함되어 있었습니다. 기술들이 누구에게나 쉽게 구성될 수 있다는 것이 피부로 느껴졌네요.
뉴스레터에서 담지는 않았지만, EXPO 부스도 클라우드 관련 업체 뿐만 아니라 굉장히 다양한 업종의 기업들이 많이 추가되어 다채로운 느낌을 주었고, 아마존의 블록체인이나 스마트 홈 등 아마존 서비스를 활용한 부스에서 직접 체험도 가능했던 것이 기억에 오래 남는 것 같습니다.
EXEM의 콘텐츠에 대하여 궁금하다면? 여기를 눌러 문의해보세요!
기획 및 글 | 사업기획팀 박예영
현장 사진 | 사업기획팀 박예영
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엑기스 | 클라우드 환경에서의 통합 관제
엑셈에서는 클라우드 환경에 대한 모니터링을 지원하기 위해서 클라우드 기반 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 버전을 2019년 상반기에 출시 예정입니다. 그래서 이번 엑기스에서는 클라우드 환경에서의 App 통합 관제 및 모니터링에 대하여 다루도록 하겠습니다.
▶ 클라우드 향 Application의 특징 및 통합 모니터링이 갖추어야 할 요건
(1) Auto Scale In / Out 구조
클라우드는 IT인프라를 가상으로 임대하여 자유롭게 사용할 수 있는 환경이므로, 더 많은 Computing Power가 필요할 때 Scale Up으로 장비의 컴퓨팅 Power를 키우는 방식이 아니라, Scale Out으로 가상머신을 늘리는 방식으로 Computing Power를 확장합니다.
또한, 사용자 서비스 부하가 줄어들면 자동으로 Scale In이 되어서 모니터링 대상이 사라지게 됩니다.
모니터링 제품에서 이러한 Scale In/Out을 모니터링 하기 위해서는 모니터링 대상(Target)을 자동으로 등록하고, 제거하는 기능이 지원되어야 합니다.
따라서 모니터링 시스템 구성 시 모니터링할 대상이 많고, Python, Java 등 통일되지 않은 다양한 기술로 이루어져 있으며, 한 서비스가 다른 서비스를 호출하는 등 서비스 간 복잡하게 연계되어 있는 점을 고려해야 합니다. 개별 기술로 이루어진 Micorservice를 통합하여 중앙집중화된 모니터링을 제공해야 하며, 또한 성능이슈의 추적을 위해서 서비스 간의 End to End 연계 추적을 고려해야 합니다.
그리고 전체 관점의 모니터링 뷰 제공을 위해서 Topology 형태의 대시보드를 제공하여 전체 서비스를 통합된 뷰로 모니터링 할 수 있어야 하며, 전체 관점에서 Node → Container → App으로 내려가는 Drill Down을 통한 상세 모니터링을 지원해야 합니다.
- 다수의 모니터링 대상을 전체 관점에서 모니터링 하기 위한 Topology View( 2D )
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기고 | APM본부 오명훈
편집 | 사업기획팀 박예영
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엑셈 뉴스룸 | InterMax의 미래, InterMax AIOps 그리고 InterMax Cloud
엑셈의 End-to-End 거래추적을 통한 애플리케이션 성능관리 솔루션(APM) InterMax가 기존 기능 및 AI 기술 기반 이상 탐지 및 장애 예측을 통한 선제적 장애 대응과 클라우드 환경에 대한 대규모 통합 관제까지 노리며 진화 중인데요. 오늘은 인터맥스가 그동안 어떤 진화를 했는지 함께 살펴보겠습니다. ^^
인공지능 이상 탐지 - InterMax AIOps(가칭)
<인공지능 이상 탐지(좌), 인공지능 부하 예측(우) 예시 화면>
국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능을 탑재한 InterMax AIOps(가칭)! 이전 뉴스레터에서도 종종 등장하곤 하였죠. 인터맥스의 AI 이상 탐지 기능은 과거의 패턴을 학습하여 신뢰구간(Dynamic Baseline)을 설정하고, 신뢰구간을 벗어나는 이상 패턴이 감지되면 알람을 발생시킵니다. 이로 인해 불필요한 알람 발생을 줄일 수 있고, 이상 현상이 발생했을 때 더욱 정확한 알람이 발송됩니다.
또한 현재 데이터가 과거의 부하 패턴과 다르다는 것을 감지할 뿐만 아니라, 향후 언제 시스템 장애나 이슈가 발생될 가능성이 있을지 사전에 알려주기도 합니다. 즉, 사전 정보 제공을 통해 IT운영자가 미리 대응할 수 있도록 하여 장애 인지를 조기에 하고, 빠르게 복구하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-To-Resolution)을 줄여 시스템을 보다 더 안정적으로 운영할 수 있게 되죠.
현재 InterMax AIOps는 모 시중은행의 E2E 데이터로 PoC를 진행중인데요, 아주 좋은 반응을 얻고 있습니다. 곧 세상에 공개될 InterMax AIOps! 많은 응원바랍니다 :)
※ AIOps: Artificial Intelligence for IT Operations 또는 Algorithmic IT Operations
클라우드 기반 대규모 통합 관제 - InterMax Cloud(가칭)
<인터맥스의 클라우드 기반 대규모 관제 모니터링 솔루션 예시>
두 번째 고도화 하고 있는 방향은 클라우드 환경에 대한 대규모 통합 관제 솔루션인 InterMax Cloud(가칭) 입니다. 현재는 Private Cloud 플랫폼(Kubernetes, Docker/Container 기반) 환경에 대한 Hosts(Node, VM 등)나 Pods, Container 등과 관련 다양한 계층에 대한 구성(Configuration) 정보에서부터 성능 메트릭 정보까지 full stack 모니터링이 가능한 통합 관리 솔루션입니다 곧, Public Cloud 환경까지 제공한다죠?
기업의 IT 환경이 점점 클라우드 환경으로 이전하고 있고, 복잡·다양해짐과 동시에 비즈니스가 확장되면서 모든 상황을 한눈에 파악하고 조치할 수 있는 통합 관제가 부상하기 시작하였는데요, 각각의 IT 자원들을 개별적으로 운영하는 것 보다는 총체적인 모니터링이 필요하게 되었고, 다양한 클라우드 관리 환경에 대한 통합 관리 운영 및 자동으로 대처 가능한 수준까지 요구되고 있습니다. 최근 들어 공공분야와 기업/금융권 등에 모두 수요가 많습니다.
이렇게 통합 관제는 얼마나 더 넓고 디테일하게 관제하고 관리할 수 있는지가 중요한 요소인데요, 인공지능을 활용한 이상 탐지 및 장애 예측 기능에 클라우드 기반 통합 관제 기능까지 추가된다면 더할 나위 없겠죠? 체계적인 통합관리와 효과적인 장애관리를 통해 최적의 시스템을 제공할 앞으로의 InterMax 모습이 매우 기대됩니다 :)
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