[AWS Submit Seoul] AWS 컨퍼런스 5/3 후기

5/3 AWS  - 일정표

 

 

AWS - 기조연설

관심이 갔던 부분들

AWS

• AWS 한국어 설명서가 지원될 예정이다.
• bedrock이라는 AWS AI를 선보일 예정이다.
• Redshift를 활용해 Aurora 서비스를 Zero ETL 시대로 이끎
  • ETL : 서비스 간에 데이터를 추출, 변환, 로드
• 어디서든 AWS 서비스를 이용가능하게 지원 (우주에서도 사용 가능하다고 한다.)

KB

• AI 금융 비서로 미래의 은행들의 방향성을 보여줌

느낀 점

• 한국어 설명서 지원될 예정을 보고 AWS 서비스를 이용하며 영어 Docs를 보며 어렵게 개발했던 기억이 떠올랐다. 앞으로는 좀 더 쉽게 AWS의 서비스를 이용할 수 있을 거라고 생각을 했다.
• 모든 서비스들이 삶에 점점 가까워지고 자동화가 이루어진다고 느껴졌고, 새로운 서비스들이 많이 나오는 만큼 더 많은 노력을 해야겠다고 느꼈다.

 

Session 1 - track1

천만 사용자를 위한 카카오의 AWS Native 글로벌 채팅 서비스

• Labmda : 서버리스를 통하여 서버를 관리하지 않아 개발자의 생산성을 높이고 운영 비용을 줄이기 위해 채택함
• DynamoDb : 채팅 데이터이기 때문에 분석하고 관계 파악보다는 속도가 중요하여 채택함
• Iot Core : 인증, Gateway, 저장소등의 역할로 클라이언트를 연결해 줌
• Api Gateway : 웹 소켓을 활용함
• 해외 서비스 네트워크를 사용하기 위하여 Cloud Front를 서버를 세워서 Proxy Server 역할을 함
• Labmda, DynamoDb, Api Gateway은 Scale Out 이 간편하다. 

느낀 점

• 이용해 보았던 Labmda, DynamoDb, Api Gateway을 서비스를 사용하며 느꼈던 장점들이 비슷하다는 점에 대해 놀랐다.
• 사용해보지 않은 서비스들이 많았고, 기억해 두었다가 사용할 수 있는 기회가 있다면 사용해 보고 싶다고 느꼈다.

Session 2- track1

삼성전자/쿠팡의 대규모 트래픽 처리를 위한 클라우드 네이티브 데이터베이스 활용

 

삼성전자 채팅+

Shared Repository Architecture Style 채택

• 마이크로 서비스 하위도메인 별로 분리하여 데이터 의존성을 분리하여 각 서비스에 맞는 데이터 베이스를 선정함.

변화 과정

on-premise -> Cloude Migration -> 서브 도메인별 특징에 맞는 데이터베이스 분리

 

어떠한 특성에 따라 데이터 베이스를 채택하였나?

• 읽기 성능 품질 요구가 최우선인 경우
  • Aurora + ElastiCache 
  • 매우 많은 읽기와, 적은 쓰기에 적절함 (Aurora 채택 사유)
  • 높은 읽기 성능 품질을 해결하기 위해  클라이언트 캐시를 구현함
    • 서능 향상을 위한 캐싱 기능을 추가로 정합성이 떨어짐 ElastiCache를 사용하여 정합성 향을 시킴
• 정합성 품질이 요구가 최우선인 경우
  • DynamoDb + ElastiCache 
  • Strong Consistency read로 정합성을 향상함 (DynamoDb 채택 사유)
  • 읽기 기능을 향상하기 위해 캐싱 기능을 향상하기 위해 ElastiCache를 사용

 

느낀 점

• 개인 공부를 하는 서비스에 데이터 베이스 선택에 고민이 많았는데 서비스별로 맞는 데이터 베이스를 선정도 중요하다는 것을 느꼈다.

 

쿠팡

• 하나의 노드가 수용할 수 있는 트래픽은 한정되었기 때문에 MSA 아키텍처를 사용했다.
• Blue-Green 배포서비스 활용 :  애플리케이션 또는 마이크로서비스의 이전 버전에 있던 사용자 트래픽을 이전 버전과 거의 동일한 새 버전으로 점진적으로 이전하는 애플리케이션 릴리스 모델

느낀 점

• 요즘 MSA아키텍처를 채용하는 곳이 정말 많아졌다고 느껴졌다.
• blue Green 배포 서비스 등 새로운 지식들을 배울 수 있는 좋은 기회였던 거 같다.

 

 

총 느낀 점

• 코로나로 풀려 3년 만에 열린 오프라인 콘퍼런스였는데 기대한 이상으로 좋은 정보들을 많이 얻을 수 있었던 거 같다.
• 요즘 사용 많이 사용하는 트렌드나 다른 회사들의 서비스를 간편하게 들을 수 있어서 좋았고, 회사나 사이드 프로젝트에 도움이 될 수 있도록 공부하여 더 좋은 서비스를 제공하고 싶다고 느꼈다.