SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  69
KOF2009 웹서비스 퍼포먼스와스케일러빌러티 저자 : 하테나   田中 慎司  stanaka @ hatena.ne.jp 번역 :Onnetmns  허태길  heo@onnetmns.co.kr  http://d.hatena.ne.jp/stanaka/ http://twitter.com/stanaka/
목차 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
하테나 웹서비스종류
서비스 규모 ,[object Object],[object Object]
웹서비스 퍼포먼스 ,[object Object]
퍼포먼스 모델 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Response HTMLPage Page 요소 取得 렌더링 완료  시간 주로 Back-End 주로 Front-End Response HtmlPage Page 요소취득
Front-End 의 퍼포먼스 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Back-End 의퍼포먼스 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Response 시간을계측 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Response 시간의분포그래프
양호한 Response 의 예
캐쉬에 의한 영향
시스템의 기본구성 proxy proxy LVS LVS mod_perl mod_perl mod_perl mod_perl LVS MySQL MySQL LVS LVS LVS Reverse Proxy Application Sever DataBase Sever LoaderBalancer
하테나 북마크의 경우  Application (user) DB content Application (bot) DB entry DB html DB keyword memcached hadoop searcher squid worker 관련문서 Categorize 계수 10 대 Loader Balancer Reverse  Proxy Application (image)
[object Object],하테나의서버대수
WebService 의  3 가지 지표 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1.  스케일러빌러티 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Layer 별 스케일러빌러티 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
부하의파악 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],把握
스케일러빌러티와소프트웨어개발 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
2.  고가용성 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
안정성 ,[object Object],[object Object],[object Object]
冗長性 (redundancy) 확보의실제 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
안정시키기위해서 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
환경의불안정 요인 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],부하증대 능력저하
튼튼한 시스템 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
冗長性 (redundancy) ,[object Object],[object Object],[object Object],Master DB Master  DB Application Sever X 상호  replication
무정지  Maintenance ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Master DB Master DB Application Sever Master DB Master DB Application Sever Maintenance
3. Cost  퍼포먼스 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
저비용을 실현하는 기술   #1 ,[object Object],[object Object],[object Object],出典 : http://www.intel.co.jp/jp/intel/museum/processor/index.htm
저비용을 실현하는 기술   #1 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Memory ・ HDD 가격의 추이 참조 : http://www2s.biglobe.ne.jp/~sakharov/research/pfo_main.html Memory HDD
저비용을 실현하는 기술   #2 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
시스템을 염가로 구축 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
하드웨어 요구 사양 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
가상화를 전제로 한 하드웨어 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
독자 하드웨어 ,[object Object],[object Object],[object Object]
독자 하드웨어
독자 하드웨어 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
독자 하드웨어
참조 : Google 의 Sever 出典 : http://news.cnet.com/8301-1001_3-10209580-92.html
독자 하드웨어 신구
하드웨어성능을 끌어낸다 . ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
데이터량에 메모리량을 맞춘다 32G 16G
단체 성능의 향상예 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
On Memory vs SSD 32G 16G + SSD Iowait 는 거의발생하지않음 32GB …  거의 On memory SSD …  대량의 ioread SQL  처리 성능은 거의 동일
SSD 의 리스크 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
그밖의 요소기술 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
네트워크의 이중화 IDC 거점별 최대  65534host IDC 내 각 블록 별 대응  1440host 정도  2-4Rack  분 대응  1022host 까지 Core 층  :  트래픽의 큰흐름을 맡는 층 Distribution 층  :  트래픽각 서브네트워크에 배송하는층 Access 층  :  서버에 Endpoint 를제공한다 .
라우터용 하드웨어 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
가상화기술
가상화기술에대한 기대 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
가상화기술의 메리트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],*1:  리소스감시툴   http://mmonit.com/monit/
가상화기술의 메리트 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],*1:  리소스감시툴   http://mmonit.com/monit/
가상화 Sever 의 구축 정책 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
가상화 Sever ,[object Object],하드웨어 WEBSever 메모리량 : 4GB Dom0: 0.5GB WEBSever 3.5GB 하드웨어 WEBSever 메모리 : 8GB Dom0: 0.5GB WEBSever 5.5GB 캐쉬 Sever 2GB 캐쉬 Sever 주로  CPU-bound 주로 메모리를 소비 CPU 는 소비하지 않는다
가상화 Sever ,[object Object],하드웨어 DBSever 메모리 : 4GB Dom0: 0.5GB DBSever 3.5GB 하드웨어 DBSever 메모리 : 8GB Dom0: 0.5GB DBSever 3.5GB WEBSever 4GB WEBSever 주로 IO-bound 주로 CPU-bound
Sever 관리 툴 어느 Rack 에 포함되는  Sever 구성의부하와일람
Sever 관리 툴 ,[object Object],Sever 의 부모자식관계와 、 자식 Sever 의부하   일람
가상화에 의해서 얻을 수 있는 것 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],용이한 Sever 증설 ->  스케일러빌러티 하드 Cost ・ 운용 Cost 저하 ->  Cost 퍼포먼스 ・ 고가용성
커스텀 엔진 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
계산 클러스터 ,[object Object],出典 : MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters,  Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat
Hadoop ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
글로벌 전개
글로벌 전달 ,[object Object],[object Object],태평양 넘는것-> 30 초 정도 CDN -> 5 초정도
글로벌 전달 ,[object Object],[object Object]
Amazon Cloudfront ,[object Object],[object Object],[object Object]
정리 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object]

Contenu connexe

Tendances

[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술
[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술
[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술NAVER D2
 
Webservice cache strategy
Webservice cache strategyWebservice cache strategy
Webservice cache strategyDaeMyung Kang
 
what is_tabs_share
what is_tabs_sharewhat is_tabs_share
what is_tabs_shareNAVER D2
 
KGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games Conference
KGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games ConferenceKGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games Conference
KGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games ConferenceXionglong Jin
 
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론Hyunjik Bae
 
3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc
3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc
3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arcNAVER D2
 
[2B5]nBase-ARC Redis Cluster
[2B5]nBase-ARC Redis Cluster[2B5]nBase-ARC Redis Cluster
[2B5]nBase-ARC Redis ClusterNAVER D2
 
AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016
AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016
AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016Amazon Web Services Korea
 
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼NAVER D2
 
이것이 레디스다.
이것이 레디스다.이것이 레디스다.
이것이 레디스다.Kris Jeong
 
Quic을 이용한 네트워크 성능 개선
 Quic을 이용한 네트워크 성능 개선 Quic을 이용한 네트워크 성능 개선
Quic을 이용한 네트워크 성능 개선NAVER D2
 
Redis trouble shooting
Redis trouble shootingRedis trouble shooting
Redis trouble shootingDaeMyung Kang
 
OPEN_POWER8_SESSION_20150316
OPEN_POWER8_SESSION_20150316OPEN_POWER8_SESSION_20150316
OPEN_POWER8_SESSION_20150316기한 김
 
[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술
[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술
[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술NAVER D2
 
cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)
cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)
cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)CDIT-HCI
 
분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기
분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기
분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기NAVER D2
 
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint [D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint NAVER D2
 
KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직
KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직
KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직Hyunjik Bae
 

Tendances (20)

[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술
[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술
[112]clova platform 인공지능을 엮는 기술
 
Webservice cache strategy
Webservice cache strategyWebservice cache strategy
Webservice cache strategy
 
[온라인교육시리즈] NKS에서 Cluster & Pods Autoscaling 적용
[온라인교육시리즈] NKS에서 Cluster & Pods Autoscaling 적용[온라인교육시리즈] NKS에서 Cluster & Pods Autoscaling 적용
[온라인교육시리즈] NKS에서 Cluster & Pods Autoscaling 적용
 
what is_tabs_share
what is_tabs_sharewhat is_tabs_share
what is_tabs_share
 
KGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games Conference
KGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games ConferenceKGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games Conference
KGC 2016: HTTPS 로 모바일 게임 서버 구축한다는 것 - Korea Games Conference
 
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
 
3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc
3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc
3.[d2 오픈세미나]분산시스템 개발 및 교훈 n base arc
 
[2B5]nBase-ARC Redis Cluster
[2B5]nBase-ARC Redis Cluster[2B5]nBase-ARC Redis Cluster
[2B5]nBase-ARC Redis Cluster
 
AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016
AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016
AWS 상에서 게임 서비스 최적화 방안 :: 박선용 :: AWS Summit Seoul 2016
 
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
 
이것이 레디스다.
이것이 레디스다.이것이 레디스다.
이것이 레디스다.
 
Redis
RedisRedis
Redis
 
Quic을 이용한 네트워크 성능 개선
 Quic을 이용한 네트워크 성능 개선 Quic을 이용한 네트워크 성능 개선
Quic을 이용한 네트워크 성능 개선
 
Redis trouble shooting
Redis trouble shootingRedis trouble shooting
Redis trouble shooting
 
OPEN_POWER8_SESSION_20150316
OPEN_POWER8_SESSION_20150316OPEN_POWER8_SESSION_20150316
OPEN_POWER8_SESSION_20150316
 
[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술
[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술
[244]네트워크 모니터링 시스템(nms)을 지탱하는 기술
 
cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)
cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)
cdit hci zerto '소통하는 세미나' 소개자료(201705)
 
분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기
분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기
분산저장시스템 개발에 대한 12가지 이야기
 
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint [D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
 
KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직
KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직
KGC 2014: 클라이언트 개발자를 위한 컴퓨터 네트워크 기초 배현직
 

En vedette (6)

일본 사가미하라 시민햇빛발전소 사례
일본 사가미하라 시민햇빛발전소 사례일본 사가미하라 시민햇빛발전소 사례
일본 사가미하라 시민햇빛발전소 사례
 
[디미컨2]개인정보_주제구체화_다람이(김연신, 최고은, 최인영)
[디미컨2]개인정보_주제구체화_다람이(김연신, 최고은, 최인영) [디미컨2]개인정보_주제구체화_다람이(김연신, 최고은, 최인영)
[디미컨2]개인정보_주제구체화_다람이(김연신, 최고은, 최인영)
 
인천 주민이 행복한 희망의 원도심 만들기
인천 주민이 행복한 희망의 원도심 만들기인천 주민이 행복한 희망의 원도심 만들기
인천 주민이 행복한 희망의 원도심 만들기
 
[2014]시민햇빛발전소 안내
[2014]시민햇빛발전소 안내[2014]시민햇빛발전소 안내
[2014]시민햇빛발전소 안내
 
범죄예방디자인(CPTED)을 통한 행복마을 만들기 프로젝트 - 경찰청 국민디자인단
범죄예방디자인(CPTED)을 통한 행복마을 만들기 프로젝트 - 경찰청 국민디자인단범죄예방디자인(CPTED)을 통한 행복마을 만들기 프로젝트 - 경찰청 국민디자인단
범죄예방디자인(CPTED)을 통한 행복마을 만들기 프로젝트 - 경찰청 국민디자인단
 
BukChon IoT: REimagine Bukchon
BukChon IoT: REimagine BukchonBukChon IoT: REimagine Bukchon
BukChon IoT: REimagine Bukchon
 

Similaire à 091106kofpublic 091108170852-phpapp02 (번역본)

1711 azure-live
1711 azure-live1711 azure-live
1711 azure-live세준 김
 
MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...
MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...
MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...문기 박
 
Next generation cloud data center technologies
Next generation cloud data center technologiesNext generation cloud data center technologies
Next generation cloud data center technologieshybrid cloud
 
DataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013Aug
DataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013AugDataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013Aug
DataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013AugJH Byeon 변종호
 
Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018
Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018
Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000
IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000
IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000Seoro Kim
 
Linux one brief_edm_202002
Linux one brief_edm_202002Linux one brief_edm_202002
Linux one brief_edm_202002jiyoungkim158
 
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How ToJi-Woong Choi
 
HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기
HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기
HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기SangJin Kang
 
Pivot3 overview
Pivot3 overviewPivot3 overview
Pivot3 overviewCDIT-HCI
 
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...Amazon Web Services Korea
 
더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019
더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019
더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019Amazon Web Services Korea
 
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기Ted Won
 
[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례
[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례
[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례(Joe), Sanghun Kim
 
게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...
게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...
게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...Amazon Web Services Korea
 
NexGen overview_201705
NexGen overview_201705NexGen overview_201705
NexGen overview_201705CDIT-HCI
 
Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB
Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB
Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB rockplace
 
SQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouseSQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouseNAVER Engineering
 
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴Terry Cho
 
기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...
기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...
기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...Amazon Web Services Korea
 

Similaire à 091106kofpublic 091108170852-phpapp02 (번역본) (20)

1711 azure-live
1711 azure-live1711 azure-live
1711 azure-live
 
MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...
MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...
MSA(Service Mesh), MDA(Data Mesh), MIA(Inference Mesh) 기술동향 소개-박문기@메ᄀ...
 
Next generation cloud data center technologies
Next generation cloud data center technologiesNext generation cloud data center technologies
Next generation cloud data center technologies
 
DataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013Aug
DataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013AugDataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013Aug
DataCore SANsymphony-V 9 Introduction-Korean-2013Aug
 
Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018
Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018
Amazon EC2 고급 활용 기법 및 모범 사례::이진욱::AWS Summit Seoul 2018
 
IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000
IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000
IBM Storage for AI - NVMe & Spectrum Scale 기술을 탑재한 ESS3000
 
Linux one brief_edm_202002
Linux one brief_edm_202002Linux one brief_edm_202002
Linux one brief_edm_202002
 
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
[오픈소스컨설팅]Performance Tuning How To
 
HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기
HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기
HTTP/3 시대의 웹 성능 최적화 기술 이해하기
 
Pivot3 overview
Pivot3 overviewPivot3 overview
Pivot3 overview
 
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...
[Games on AWS 2019] AWS 입문자를 위한 초단기 레벨업 트랙 | AWS 레벨업 하기! : 데이터베이스 - 박주연 AWS 솔...
 
더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019
더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019
더 빠른 게임시스템을 위하여 개선된 서비스들 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seoul 2019
 
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
 
[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례
[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례
[IBM 김상훈] AI 최적화 플랫폼 IBM AC922 소개와 활용 사례
 
게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...
게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...
게임 서비스에 딱 맞는 AWS 신규 서비스들로 게임 아키텍처 개선하기 - 김병수 솔루션즈 아키텍트, AWS :: AWS Summit Seo...
 
NexGen overview_201705
NexGen overview_201705NexGen overview_201705
NexGen overview_201705
 
Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB
Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB
Azure databases for PostgreSQL, MySQL and MariaDB
 
SQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouseSQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouse
 
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
 
기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...
기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...
기업 IT 담당자라면 꼭 알아야 할 Enterprise AWS 사례와 특징::김종호 상무, 조영준 상무, BSG::AWS Summit Se...
 

Dernier

MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionKim Daeun
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Wonjun Hwang
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Kim Daeun
 
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)Tae Young Lee
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Wonjun Hwang
 

Dernier (6)

MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
 
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
 
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
 

091106kofpublic 091108170852-phpapp02 (번역본)