📌 참석하게된 계기
회사에서 AWS 클라우드를 사용하고 있고, 인프라 구축과 모니터링을 담당하고 있다. 올해 코로나로 열리지 못했던 대면 컨퍼런스가 열린다는 것을 알게 되었고 사전 신청을 했었다. 연차를 사용해서라도 참석하려고 했으나 팀장님이 출장으로 처리하고 가도 된다고 하셔서 출장 처리하고 갈 수 있게 되었다! 내가 사용해봤던 서비스들이 많지는 않지만 그래도 가서 뭐라도 들어보자하는 생각으로 사전신청했다.
사전신청한 사람들에게 온 메일 (QR 코드)
📌참석 전
컨퍼런스는 이틀간 걸쳐서 진행되었고, 첫번째 날에는 산업 업종별 강연이 주를 이뤘고 두번째 날에는 기술 주제별 강연이 열렸다. 이틀간 참여하기는 무리라고 판단되었고 관심있는 주제들이 많은 Day 2에 참석하였다.
시간표를 확인하고 현재 회사에서 사용중인 기술들 위주로 세션을 참석하려고 시간표에 체크까지 해두고 갔다.
📌 참석
메일로 온 QR 코드를 보여주고 카드를 받고 항상 메고 다녔다. 회사 이름과 이름, 직책이 나와있었다.
들어가자마자 본 것은 AWS Summit이 올해 9번째로 개최되었는데, 몇번째 방문이냐에 따라 볼을 주었고 볼을 까면 간단한 스티커들과 젤리들이 들어있었다.
📌Expo
기술 세션이 시작하기 전에 엑스포를 방문하여 AWS의 파트너사들을 만날 수 있었고, 여러 기념품도 받을 수 있었다. 각 파트너사들이 제공하는 솔루션들을 홍보하고 있었다.
2018년도에 새롭게 출시한 서비스인 SageMaker를 사용해 몇가지 질문을 답하면 그림을 그려주는 부스도 있어서 체험해봤다. SageMaker는 완전 관리형 머신러닝 서비스인데 머신러닝 모델을 빠르게 구축하고, 훈련, 최적화, 배포할 수 있도록 서비스 내에서 프로세스화한것이다.
📌 기술 세션
시간이 되어서 참석하게 된 목적인 기술 세션을 들으러 갔다. 체크한 기술 세션을 듣고 싶었는데 너무나도 빠르게 입장 마감이 되어서 듣고 싶은것은 못듣고 그나마 회사에서 사용하는 서비스와 관련된 것을 들으려고 했다. 비록 차선책이었지만 너무나도 도움이 많이 됐고 여러 서비스들을 알게되어서 좋았다. 아래는 기술 세션을 들으면서 메모한 내용이다.
📄 오픈소스 데이터베이스로 탈 오라클! Why not?
- 데이터베이스도 데이터의 형태에 따라 선택하면 효율적으로 사용할 수 있는데, 우리 회사에서 주로 사용하는 시계열 데이터를 RDBMS(mysql) 에 저장하는 것보다 AWS에서 제공하는 서비스인 Amazon Timestream, 서버리스 시계열 데이터베이스를 사용하는것도 고려해보는 것이 좋다. 이 서비스를 사용하면 하루 수조 건의 이벤트를 1,000배 더 빠른 속도로 손쉽게 저장하고 분석할 수 있다.
- 오라클과 같은 라이센스 비용이 드는 DB도 있지만, 오픈소스인 mysql, postgre도 사용 고려해보자.
- 완전관리형 데이터베이스 서비스인 RDS도 있지만, 성능이 우수한 Aurora MySQL도 사용 고려해보자. 실제로 여기서 데이터베이스 이전을 했을 때 RDS 보다 테스트 결과 성능 부분에서 우수했다고 한다. 가격이 좀 더 비싸지만..
- RDS MySQL과 Aurora MySQL 차이점 : https://sungwookkang.com/1487
- 무조건 데이터베이스를 사용하는 것보다 조회 빈도와 성능 민감도에 따라 S3 서비스도 함께 이용하자. 비용 절감할 수 있다.
- 캐시 활용 및 사용성이 적은 DB는 s3 athena를 고려해보자.
- Amazon Athena : https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/what-is.html
- SQL 성능 모니터링할 때 datadog 서비스를 이용해보자.
- 데이터 마이그레이션시 서비스 단절이 되지 않도록 수차례 리허설, 데이터 검증 계획 필요
- AWS EC2 가상 머신에서 CPU를 제공하는 게 Intel 뿐만이 아니라 AWS에서 출시하여 제공하는 Graviton도 있다. Intel보다 가격과 성능 측면에서 훨씬 우수하다고 한다.
- Intel vs Graviton : https://sungwookkang.com/1493
- 사용률이 낮고 절체 시간이 민감하지 않은 DB는 serverless DB도 검토해보자.
📄 스마트한 클라우드 스토리지 비용 관리 전략
- S3 intelligent tiering을 사용하면 패턴을 분석해서 비용 부과 (S3 패턴을 몰라 타입을 설정하기 어려울 때, 처음 도입 시 유용하게 사용할 수 있다)
- 예측이 가능한 액세스 데이터라면 S3 수명주기 규칙에 따라 클래스별로 이동시키자. (설정할 수 있다)
- S3 스토리지 렌즈 : S3를 분석해서 비용을 최적화 시킬 수 있다. 액세스 패턴을 파악할 수 있다.
- AWS Compute Optimizer 서비스를 사용하면 이 EBS 볼륨의 설정이 최적화되어있는지 판단하여 자동으로 분석해준다.
- EFS도 마찬가지로 수명주기를 관리하자. 또한 intelligent tiering도 존재한다.
📄 그 외
- Amazon location service라는 서비스를 알게 되었다. 이 서비스는 위치 데이터를 얻고 지도상에 데이터 시각화를 할 수 있는 서비스인데, 현재 다니는 회사와 연계에서 사용할 수 있을 것 같아서 알아봐야겠다.
📌 받은 기념품들...
