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AWS 클라우드기반데이터운영전략과사례
Develop Your Future
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3THE CLOUDISTCLOUD
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401 02 03 04 05 06
EX
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C
SP
EN
DI
NG
자본비용을가변비용으로
전환
규모의경제 용량예측불필요
몇분만에전세계배포
속도와민첩성
전략적으로투자
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501
가변비용
가변비용은쉽게대체되거나줄일수
있는비용
자본비용을가변비용으로
전환
자본비용
회사에서물리적자산(예를들면
소유물, 산업용도건물, 또는장비)을
취득하고, 업드레이드하고, 유지하기
위해사용하는자금.
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601
자본비용을가변비용으로
전환
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7데모: 웹서버만들기
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801
자본비용을가변비용으로
전환
클라우드컴퓨팅을사용하면 더는인프라를하드웨어로
생각하지않고, 소프트웨어로생각하고사용할수있습니다.
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902
용량예측불필요NO GUESSING
• 사용될때잠재적으로최고피크는얼마나될까?
• 자원용량이피크때에도넉넉할까?
• 스토리지용량은충분할까?
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규모의경제ECONOMY OF SCALE
03
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11
Data center
AWS Region
Availability Zone
Data center Data center
Data center Data center
Data center Data center
Data center Data center
Data center Data center
Data center Data center
Availability Zone
Availability Zone
Availability Zone
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12AWS GOVCLOUD (US-WEST)
OHIO
OREGON
N. CALIFORNIA
N. VIRGINIA
BEIJING
SEOUL
TOKYO
SINGAPORE
SYDNEY
CANADA
LONDON
MUMBAI
FRANKFURT
IRELAND
SÃ O PAULO
3
2
33 3
3
3
2
42
2
3
33
3
6
Region & Number of AZs
PARIS3
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몇분만에전세계배포GO GLOBAL IN MINUES
04
AWS GOVCLOUD (US-WEST)
OHIO
OREGON
N. CALIFORNIA
N. VIRGINIA
BEIJING
SEOUL
TOKYO
SINGAPORE
SYDNEY
CANADA
LONDON
MUMBAI
FRANKFURT
IRELAND
SÃ O PAULO
3
2
33 3
3
3
2
42
2
3
33
3
6
Region & Number of AZs
PARIS3
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14데모: 서버해외이전
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속도와민첩성SPEED & AGILITY
05
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일반 IT 시스템과클라우드서비스
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17
아마존웹서비스서비스
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18데모: AWS 서비스소개
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1906
전략적으로투자STRATEGIC SPENDING
•고객에게집중
•사업을차별화하는프로젝트에집중
•클라우드제공자에게서버관리의
업무(racking, stacking, powering)를
위임
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클라우드산업의성장
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클라우드인력수요
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클라우드역량전통적 IT 기술
• 각부문별로구현기술및제조사 상이
• 업무범위및기술역량이특화
• 전문 Architect에의한설계
클라우드 기술
• 전부문의기술이해필요 (compute, network, storage, OS)
• 특정서비스제공자의범위에 대해책임
• 전문인력부족
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아마존웹서비스서비스스택
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25데이터이야기
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4차산업혁명의기술들
초(超)연결사회 Data Technology ICBM과AI 융합 (ICT와의융합)
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Data Explosion
인류탄생~2013년5엑사바이트
2030년브론토바이트
(VB : YB의 1,024배)
2020년요타바이트(YB : ZB의1,024배)
2015년7.9제타바이트
(ZB : EB의1,024배)
락시아바이트(RB : VB의1,024배)
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이많은데이터가어디에저장되고처리될까?
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Digital Disruption
UBER FACEBOOK ALIBABA AIRBNB
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A Flywheel For Data
다수의사용자
대량의데이터
클릭데이터
사용자활동
콘텐츠생산
구매
클릭
“좋아요”
센서데이터
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A Flywheel For Data
다수의사용자
대량의데이터
클릭데이터
사용자활동
콘텐츠생산
구매
클릭
“좋아요”
센서데이터
객체스토리지
데이터베이스
데이터웨어하우스
스트리밍분석
BI
Hadoop
Spark/Presto
Elasticsearch
개선된분석
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A Flywheel For Data
다수의사용자
대량의데이터
클릭데이터
사용자활동
콘텐츠생산
구매
클릭
“좋아요”
센서데이터
객체스토리지
데이터베이스
데이터웨어하우스
스트리밍분석
BI
Hadoop
Spark/Presto
Elasticsearch
개선된분석
머신러닝
딥러닝
AI
개선된제품
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A Flywheel For Data
머신러닝 &
인공지능
빅데이터
다수의사용자
대량의데이터 개선된분석
개선된제품
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데이터분석의진화서술형
예측형
대응형
일괄처리 실시간
대시보드기존의쿼리 & 레포팅
재고예측추가매출기회분석
추천엔진사기감지
무엇이왜발생했나?
‘x’가발생할가능성은?
‘x’가발생하면무엇을해야하나?
분석유형
분석속도
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전통적인데이터분석방식
OLTP ERP CRM LOB
Data Warehouse
Business Intelligence
Multiple → Silos
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확장된분석시스템
OLTP ERP CRM LOB
Data Warehouse
Business
Intelligence
Devices Web Sensors Social
Catalog
Machine
Learning
DW
Queries
Big data
processingInteractive Real-time
Data Lake
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발전된분석시스템 - 데이터레이크
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데이터레이크의중요한구성요소
데이터카탈로그와검색
수집과저장데이터준비와
변환
데이터처리와분석
다양한접근방식과 UI
데이터안정성과보안
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데이터레이크를위한 AWS 서비스
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AWS 를이해하기위한참조링크
• AWS 계정만들기: https://portal.aws.amazon.com/billing/signup#/start
• AWS 교육사이트가입및활용: https://www.aws.training/ (AWS 계정과는다름)
• AWS 서비스이해자료: https://aws.amazon.com/ko/events/awsome-day/awsome-day-online/ (SlideShare 다운가능)
• AWS Educate 가입:
https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=6&ved=2ahUKEwiLl9qml4HkAhUyGKYKHfchATUQFjAF
egQIBBAC&url=https%3A%2F%2Fawsblogskr.s3-ap-northeast-2.amazonaws.com%2Faws-educate-for-
student.pdf&usg=AOvVaw0yuKDEfmLW3RKJfQrKn1Ml
• 참고도서: AWS 솔루션스아키텍트스터디가이드, 에이콘출판사, 9월출간예정