This talk was given by Yeonhwa Jeong at the FOSS4G 2019 Bucharest. She introduced how to display sea surface wind data, e.g. ASCAT, WindSAT, SCATSAT of 12.5km or 25km resolution, using Mapbox vector tile specification.
AWS customers such as large government entities, central IT agencies, and educational institutions are faced with challenges in designing an enterprise scale network architecture that can meet high availability, hybrid connectivity, security, and compliance requirements. This session will be a technical deep dive into AWS Network Architectures that address these requirements, demonstrating common design patterns and best practices that are critical to public sector enterprise use-cases. New services such as AWS Transit Gateway will also be covered, including how to incorporate these services in building scalable, secure, and multi-account architectures.
JFreeChart is an open source Java library for generating graphs and charts. This tutorial discusses how to create different types of charts using JFreeChart, including pie charts, XY charts, bar charts, and time series charts. Code examples are provided to demonstrate how to construct each type of chart programmatically and save it as an image file. The tutorial also discusses how to modify chart properties like colors, add multiple data sets to a single chart, and format axis labels.
AWS Compute Evolved Week: High Performance Computing on AWSAmazon Web Services
AWS Compute Evolved Week at the San Francisco Loft: High Performance Computing on AWS
High Performance Computing (HPC) has been driving technology advancements for many decades. HPC enables performance-demanding applications and workloads to solve complex problems while dramatically reducing time to solution. With a history of requiring very large data centers, HPC is now on the edge of a paradigm shift. The AWS Cloud will allow customers to have access to near infinite compute and storage resources, without the overhead of running their own data centers. There are a vast number of HPC segments and verticals that are already seeing great success running their workloads on AWS. Life Sciences, Financial Services, Energy & Geo Sciences, as well as Manufacturing are successfully deploying their applications on AWS. In these two sessions we will discuss how AWS can help you run HPC workloads in the cloud.
Speakers: Pierre-Yves Aquilanti - Sr. HPC Specialized Solutions Architect, AWS & Anh Tran - Sr. HPC Specialized Solutions Architect, AWS
This talk was given by Yeonhwa Jeong at the FOSS4G 2019 Bucharest. She introduced how to display sea surface wind data, e.g. ASCAT, WindSAT, SCATSAT of 12.5km or 25km resolution, using Mapbox vector tile specification.
AWS customers such as large government entities, central IT agencies, and educational institutions are faced with challenges in designing an enterprise scale network architecture that can meet high availability, hybrid connectivity, security, and compliance requirements. This session will be a technical deep dive into AWS Network Architectures that address these requirements, demonstrating common design patterns and best practices that are critical to public sector enterprise use-cases. New services such as AWS Transit Gateway will also be covered, including how to incorporate these services in building scalable, secure, and multi-account architectures.
JFreeChart is an open source Java library for generating graphs and charts. This tutorial discusses how to create different types of charts using JFreeChart, including pie charts, XY charts, bar charts, and time series charts. Code examples are provided to demonstrate how to construct each type of chart programmatically and save it as an image file. The tutorial also discusses how to modify chart properties like colors, add multiple data sets to a single chart, and format axis labels.
AWS Compute Evolved Week: High Performance Computing on AWSAmazon Web Services
AWS Compute Evolved Week at the San Francisco Loft: High Performance Computing on AWS
High Performance Computing (HPC) has been driving technology advancements for many decades. HPC enables performance-demanding applications and workloads to solve complex problems while dramatically reducing time to solution. With a history of requiring very large data centers, HPC is now on the edge of a paradigm shift. The AWS Cloud will allow customers to have access to near infinite compute and storage resources, without the overhead of running their own data centers. There are a vast number of HPC segments and verticals that are already seeing great success running their workloads on AWS. Life Sciences, Financial Services, Energy & Geo Sciences, as well as Manufacturing are successfully deploying their applications on AWS. In these two sessions we will discuss how AWS can help you run HPC workloads in the cloud.
Speakers: Pierre-Yves Aquilanti - Sr. HPC Specialized Solutions Architect, AWS & Anh Tran - Sr. HPC Specialized Solutions Architect, AWS
Document your rest api using swagger - Devoxx 2015johannes_fiala
This session will show you how you can easily document your REST API's using Spring & Swagger.
It will show you how to use the Swagger-Spring integration in a Spring Boot application:
Setup a basic REST API using Spring-Boot together with Swagger-Springfox
Access and test the REST-API using the Swagger-UI client
Generate client code stubs for your language (e.g. Java, PHP, Python, ...) using Swagger-Codegen
Graphically display your REST-API using the Chrome plugin Swagger.ed
Devoxx Belgium Nov. 2015
Technology as a means for compliance - GRC206 - AWS re:Inforce 2019 Amazon Web Services
For regulated data types, such as personally identifiable information, customers often ask the same questions. This session addresses questions on topics that range from deletion of data to third-party assurance reports, and it connects you with the corresponding risk discussions and the applicable AWS technology or supporting language from AWS documentation. Learn how to speed up your risk assessment by equipping yourself with facts and knowledge that will help you make informed decisions about your AWS journey.
Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Analytics를 사용하면 로그 분석, 클릭스트림 분석, 사물 인터넷(IoT), 광고 기술, 게임 등의 대규모의 스트림을 처리할 수 있는 애플리케이션을 신속하고 유연하게 구축할 수 있으며 유지관리의 어려움에서 벗어날 수 있습니다. 이 세션에서는 Kinesis Data Analytics의 동작과 기능, 운영상의 모범 사례에 대한 설명을 바탕으로 Streaming Application 개발, Studio Notebook 활용하는 방법을 데모를 통해 알아봅니다.
source : https://www.openmaru.io/?p=3076
가상화 기술은 하이퍼바이저를 통해 하드웨어를 에뮬레이션하여 가상 이미지 마다 게스트 운영 체제를 사용합니다.
컨테이너 는 애플리케이션 수준으로 구성되며 커널 하나를 공유하는 여러 OS 가상화하기 때문에 OS가 포함되지 않아 크기가 작고, 고속으로 시작과 정지 합니다.
그 차이점을 보다 구체적으로 알아보겠습니다.
많은 고객들은 기존 방식의 분석에서 확장하여 데이터에서 최대한 가치를 얻고 그에 기반한 의사 결정을 하기를 원하고 있습니다. 본 웨비나에서는 데이터 분석의 근간이 되는 데이터 레이크와 고객들이 안전하고 확장 가능한 데이터 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 AWS의 서비스 포트폴리오에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
컨테이너와 서버리스 기반 CI/CD 파이프라인 구성하기 - 김필중 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS :: A...Amazon Web Services Korea
컨테이너와 서버리스 기반 CI/CD 파이프라인 구성하기
김필중 솔루션즈 아키텍트, AWS
강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS
서버리스와 컨테이너의 민첩성을 최대한 활용하기 위해서는 CI/CD 파이프라인 구축을 통한 지속적인 배포로 반복적인 코드 업데이트 및 릴리즈가 필수입니다. 본 세션에서는 AWS에서 서버리스와 컨테이너화된 배포를 관리할 수 있는 CI/CD 릴리즈 워크플로우를 효과적으로 구축하는 방법에 대해 살펴봅니다. AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy를 활용한 릴리즈 파이프라인 구축에 대해 알아보고, AWS CloudFormation과 AWS SAM을 활용한 인프라를 코드로서 다루는(IaC) 모델에 대해서도 알아봅니다. 또, 서버리스와 컨테이너를 기반으로 하는 데모 애플리케이션을 통해 실제 업무에 활용할 수 있는 방법에 대해 공유합니다.
(BDT404) Large-Scale ETL Data Flows w/AWS Data Pipeline & DataductAmazon Web Services
"As data volumes grow, managing and scaling data pipelines for ETL and batch processing can be daunting. With more than 13.5 million learners worldwide, hundreds of courses, and thousands of instructors, Coursera manages over a hundred data pipelines for ETL, batch processing, and new product development.
In this session, we dive deep into AWS Data Pipeline and Dataduct, an open source framework built at Coursera to manage pipelines and create reusable patterns to expedite developer productivity. We share the lessons learned during our journey: from basic ETL processes, such as loading data from Amazon RDS to Amazon Redshift, to more sophisticated pipelines to power recommendation engines and search services.
Attendees learn:
Do's and don’ts of Data Pipeline
Using Dataduct to streamline your data pipelines
How to use Data Pipeline to power other data products, such as recommendation systems
What’s next for Dataduct"
AWS 기반 클라우드 아키텍처 모범사례 - 삼성전자 개발자 포털/개발자 워크스페이스 - 정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS / 유현성 수석,...Amazon Web Services Korea
AWS 기반 클라우드 아키텍처 모범사례 - 삼성전자 개발자 포털/개발자 워크스페이스
정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
유현성 수석, 삼성전자 클라우드팀
다양한 AWS 아키텍처 적인 요소들을 적용한 구체적인 사례들에 대해서 소개합니다. 삼성전자에서 2년동안 만든 공통 플랫폼 기반 개발자 포털의 아키텍처와 개발 스토리 그리고 SRE(Site Reliability Engineering) 적용 등에 대한 이야기를 직접 들어보며, 수백만 명의 모바일 사용자에게 사진을 공유하는 애플리케이션을 운영하는 서비스, 테라바이트 이상의 데이터가 다양한 소스에서 들어 올 때 실시간으로 분석하기 위한 아키텍처들에 대해서도 알아봅니다. 또한 중단 되면 안되는 중요한 비즈니스 운영을 지원하는 서비스나 금융 데이터 같은 민감한 데이터를 다루는 서비스를 운영하는 다른 베스트 프렉티스 아키텍처도 소개합니다.
Infrastructure Continuous Delivery Using AWS CloudFormationAmazon Web Services
This document discusses using AWS CloudFormation and AWS CodePipeline to implement infrastructure continuous delivery. It begins by explaining the need for infrastructure as code and continuous delivery workflows for infrastructure changes. AWS CloudFormation allows treating infrastructure as code by authoring templates and provisioning AWS resources from them. AWS CodePipeline can then be used to automate building, testing and deploying infrastructure changes as code is updated. The document demonstrates decomposing a sample application into CloudFormation templates and setting up a CodePipeline to continuously deliver changes. It provides examples of how to model pipelines for network resources and application components separately with dependencies.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Authoring and Deploying Serverless Applications with AWS SAMAmazon Web Services
Serverless applications can be composed of multiple AWS resources such as AWS Lambda functions Amazon API Gateway APIs Amazon DynamoDB tables and Amazon S3 buckets. When building a serverless application what is the most straightforward way to group all your resources into one serverless application? Once you define your serverless application how quickly can you develop test and iterate on your local machine before deploying to AWS? In this session learn how to define serverless applications with the AWS Serverless Application Model (AWS SAM) and how to use the AWS SAM Local CLI tool to develop and test locally before deploying to AWS.
Seminarvortrag aus einem Cloud Computing Seminar an der Universität Stuttgart 2011. Beschreibung von Cloud Plattformen, deren Bedeutung und ein kleiner Marktüberblick.
This document summarizes the first Sedona Community Call on October 22, 2022. It provides an outline of topics to be covered, including a history and overview of Sedona by Mohamed Sarwat, and the Sedona roadmap and community updates by Jia Yu. The call concludes with an open discussion and Q&A section. Recent major updates to Sedona are highlighted, such as raster data support and new interfaces in Python and R. The Sedona roadmap focuses on improving compatibility with PostGIS standards, supporting additional spatial data formats like GeoParquet, and expanding functionality in Python and R. Community members are encouraged to get involved by following Sedona on Twitter, joining the mailing list, contributing documentation or code,
The document discusses how AWS can help customers achieve compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR). It explains key aspects of the GDPR such as its territorial scope and requirements for organizations to implement appropriate technical and organizational measures to ensure security of personal data. It outlines AWS services like GuardDuty, Macie, and Trusted Advisor that help customers automate security controls to meet GDPR requirements for ongoing data protection, monitoring, and incident response. The document emphasizes that AWS and customers share responsibility for security and compliance under the GDPR.
2005년 구글맵으로 부터 시작된 웹 기반 지도 API 서비스는 웹 2.0의 데이터 플랫폼 서비스의 주요 사례로 떠올랐다. 그 이후 야후!, 마이크로소프트 등에서 지도 플랫폼 서비스와 API 제공이 잇달았으며, 국내에서도 다음이 최초로 항공 사진(스카이뷰)과 거리 사진(로드뷰)을 제공하고 네이버도 참여함으로서 로컬 기반 서비스의 폭발적 성장의 견인차 역할을 하였다. 노키아의 Here 및 오픈스트릿맵 등 제 3의 사업자 및 협업 기반 플랫폼이 성장하였으며, Open Layer 라이브러리 및 Open GIS 등 다양한 공개 소프트웨어 들도 함께 성장하였다.
특히, 스마트폰의 보급과 아울러 모바일용 지도 SDK를 적극 보급 및 지원하는 추세로 기존의 Ajax 기반의 이미지 기반 웹 지도 표현 기술은 WebGL 혹은 Canvas를 통해 3차원 기술을 도입하면서 웹 호환성 및 성능을 동시에 높히고 있다. 구글 스케치업을 통해 시작된 공간 3차원 서비스는 약간 주춤하지만 45도 이미지너리 및 DEM 기반 데이터는 계속 추가되고 있다.
최근에는 구글맵 엔진 서비스와 같은 전문 사용자의 참여를 이끌어 내어 클라우드 소싱 형태의 지도 데이터 생성 커뮤니티를 통해 저개발 국가 및 북한과 같은 미공개 지도 데이터 생산을 만들고 있다.
2011년부터 구글 부터 지도 API 서비스 유료화를 단행하여 보안 강화 및 품질 및 성능 향상을 통해 제 3자 재판매를 통한 사업을 진행하고 있다. 또한, 최근 많은 기업들이 글로벌 홈페이지에 자사의 위치나 고객센터를 이용자들이 찾는데 활용하고 있으며, 이를 활용해 물류•관제•입지분석•위험관리•마케팅 등에 활용하고 있다.
현재 글로벌 지도 API 플랫폼은 단순히 베이스맵을 지원하는데 그치지 않고 공간 정보를 시각화 및 표현하는데 필요한 다양한 기능을 제공하면서, 정보 전달 역할을 강화하고 있다. 또한, Mapbox 등 지도 타일의 다양한 스타일과 테마 기능을 통해 좀 더 미려한 지도를 제공하기도 한다.
향후 글로벌 지도 API 플랫폼은 단보다 고도화된 시스템을 활용해 데이터 분석 및 2차원 시각화 그리고 3차원 공간 정보 활용으로 진화하고 있다.
Document your rest api using swagger - Devoxx 2015johannes_fiala
This session will show you how you can easily document your REST API's using Spring & Swagger.
It will show you how to use the Swagger-Spring integration in a Spring Boot application:
Setup a basic REST API using Spring-Boot together with Swagger-Springfox
Access and test the REST-API using the Swagger-UI client
Generate client code stubs for your language (e.g. Java, PHP, Python, ...) using Swagger-Codegen
Graphically display your REST-API using the Chrome plugin Swagger.ed
Devoxx Belgium Nov. 2015
Technology as a means for compliance - GRC206 - AWS re:Inforce 2019 Amazon Web Services
For regulated data types, such as personally identifiable information, customers often ask the same questions. This session addresses questions on topics that range from deletion of data to third-party assurance reports, and it connects you with the corresponding risk discussions and the applicable AWS technology or supporting language from AWS documentation. Learn how to speed up your risk assessment by equipping yourself with facts and knowledge that will help you make informed decisions about your AWS journey.
Amazon Kinesis Data Analytics는 실시간으로 스트리밍 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 서버리스 서비스입니다. Kinesis Data Analytics를 사용하면 로그 분석, 클릭스트림 분석, 사물 인터넷(IoT), 광고 기술, 게임 등의 대규모의 스트림을 처리할 수 있는 애플리케이션을 신속하고 유연하게 구축할 수 있으며 유지관리의 어려움에서 벗어날 수 있습니다. 이 세션에서는 Kinesis Data Analytics의 동작과 기능, 운영상의 모범 사례에 대한 설명을 바탕으로 Streaming Application 개발, Studio Notebook 활용하는 방법을 데모를 통해 알아봅니다.
source : https://www.openmaru.io/?p=3076
가상화 기술은 하이퍼바이저를 통해 하드웨어를 에뮬레이션하여 가상 이미지 마다 게스트 운영 체제를 사용합니다.
컨테이너 는 애플리케이션 수준으로 구성되며 커널 하나를 공유하는 여러 OS 가상화하기 때문에 OS가 포함되지 않아 크기가 작고, 고속으로 시작과 정지 합니다.
그 차이점을 보다 구체적으로 알아보겠습니다.
많은 고객들은 기존 방식의 분석에서 확장하여 데이터에서 최대한 가치를 얻고 그에 기반한 의사 결정을 하기를 원하고 있습니다. 본 웨비나에서는 데이터 분석의 근간이 되는 데이터 레이크와 고객들이 안전하고 확장 가능한 데이터 분석을 쉽게 할 수 있게 해주는 AWS의 서비스 포트폴리오에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
대상 :
빅 데이터 및 데이터 분석 담당자, AWS 기반 데이터 분석에 관심 있는 모든 분
발표자 :
이종화 솔루션즈 아키텍트, AWS
컨테이너와 서버리스 기반 CI/CD 파이프라인 구성하기 - 김필중 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS :: A...Amazon Web Services Korea
컨테이너와 서버리스 기반 CI/CD 파이프라인 구성하기
김필중 솔루션즈 아키텍트, AWS
강승욱 솔루션즈 아키텍트, AWS
서버리스와 컨테이너의 민첩성을 최대한 활용하기 위해서는 CI/CD 파이프라인 구축을 통한 지속적인 배포로 반복적인 코드 업데이트 및 릴리즈가 필수입니다. 본 세션에서는 AWS에서 서버리스와 컨테이너화된 배포를 관리할 수 있는 CI/CD 릴리즈 워크플로우를 효과적으로 구축하는 방법에 대해 살펴봅니다. AWS CodePipeline, AWS CodeBuild, AWS CodeDeploy를 활용한 릴리즈 파이프라인 구축에 대해 알아보고, AWS CloudFormation과 AWS SAM을 활용한 인프라를 코드로서 다루는(IaC) 모델에 대해서도 알아봅니다. 또, 서버리스와 컨테이너를 기반으로 하는 데모 애플리케이션을 통해 실제 업무에 활용할 수 있는 방법에 대해 공유합니다.
(BDT404) Large-Scale ETL Data Flows w/AWS Data Pipeline & DataductAmazon Web Services
"As data volumes grow, managing and scaling data pipelines for ETL and batch processing can be daunting. With more than 13.5 million learners worldwide, hundreds of courses, and thousands of instructors, Coursera manages over a hundred data pipelines for ETL, batch processing, and new product development.
In this session, we dive deep into AWS Data Pipeline and Dataduct, an open source framework built at Coursera to manage pipelines and create reusable patterns to expedite developer productivity. We share the lessons learned during our journey: from basic ETL processes, such as loading data from Amazon RDS to Amazon Redshift, to more sophisticated pipelines to power recommendation engines and search services.
Attendees learn:
Do's and don’ts of Data Pipeline
Using Dataduct to streamline your data pipelines
How to use Data Pipeline to power other data products, such as recommendation systems
What’s next for Dataduct"
AWS 기반 클라우드 아키텍처 모범사례 - 삼성전자 개발자 포털/개발자 워크스페이스 - 정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS / 유현성 수석,...Amazon Web Services Korea
AWS 기반 클라우드 아키텍처 모범사례 - 삼성전자 개발자 포털/개발자 워크스페이스
정영준 솔루션즈 아키텍트, AWS
유현성 수석, 삼성전자 클라우드팀
다양한 AWS 아키텍처 적인 요소들을 적용한 구체적인 사례들에 대해서 소개합니다. 삼성전자에서 2년동안 만든 공통 플랫폼 기반 개발자 포털의 아키텍처와 개발 스토리 그리고 SRE(Site Reliability Engineering) 적용 등에 대한 이야기를 직접 들어보며, 수백만 명의 모바일 사용자에게 사진을 공유하는 애플리케이션을 운영하는 서비스, 테라바이트 이상의 데이터가 다양한 소스에서 들어 올 때 실시간으로 분석하기 위한 아키텍처들에 대해서도 알아봅니다. 또한 중단 되면 안되는 중요한 비즈니스 운영을 지원하는 서비스나 금융 데이터 같은 민감한 데이터를 다루는 서비스를 운영하는 다른 베스트 프렉티스 아키텍처도 소개합니다.
Infrastructure Continuous Delivery Using AWS CloudFormationAmazon Web Services
This document discusses using AWS CloudFormation and AWS CodePipeline to implement infrastructure continuous delivery. It begins by explaining the need for infrastructure as code and continuous delivery workflows for infrastructure changes. AWS CloudFormation allows treating infrastructure as code by authoring templates and provisioning AWS resources from them. AWS CodePipeline can then be used to automate building, testing and deploying infrastructure changes as code is updated. The document demonstrates decomposing a sample application into CloudFormation templates and setting up a CodePipeline to continuously deliver changes. It provides examples of how to model pipelines for network resources and application components separately with dependencies.
Amazon OpenSearch - Use Cases, Security/Observability, Serverless and Enhance...Amazon Web Services Korea
로그 및 지표 데이터를 쉽게 가져오고, OpenSearch 검색 API를 사용하고, OpenSearch 대시보드를 사용하여 시각화를 구축하는 등 Amazon OpenSearch의 새로운 기능과 기능에 대해 자세히 알아보십시오. 애플리케이션 문제를 디버깅할 수 있는 OpenSearch의 Observability 기능에 대해 알아보세요. Amazon OpenSearch Service를 통해 인프라 관리에 대해 걱정하지 않고 검색 또는 모니터링 문제에 집중할 수 있는 방법을 알아보십시오.
Authoring and Deploying Serverless Applications with AWS SAMAmazon Web Services
Serverless applications can be composed of multiple AWS resources such as AWS Lambda functions Amazon API Gateway APIs Amazon DynamoDB tables and Amazon S3 buckets. When building a serverless application what is the most straightforward way to group all your resources into one serverless application? Once you define your serverless application how quickly can you develop test and iterate on your local machine before deploying to AWS? In this session learn how to define serverless applications with the AWS Serverless Application Model (AWS SAM) and how to use the AWS SAM Local CLI tool to develop and test locally before deploying to AWS.
Seminarvortrag aus einem Cloud Computing Seminar an der Universität Stuttgart 2011. Beschreibung von Cloud Plattformen, deren Bedeutung und ein kleiner Marktüberblick.
This document summarizes the first Sedona Community Call on October 22, 2022. It provides an outline of topics to be covered, including a history and overview of Sedona by Mohamed Sarwat, and the Sedona roadmap and community updates by Jia Yu. The call concludes with an open discussion and Q&A section. Recent major updates to Sedona are highlighted, such as raster data support and new interfaces in Python and R. The Sedona roadmap focuses on improving compatibility with PostGIS standards, supporting additional spatial data formats like GeoParquet, and expanding functionality in Python and R. Community members are encouraged to get involved by following Sedona on Twitter, joining the mailing list, contributing documentation or code,
The document discusses how AWS can help customers achieve compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR). It explains key aspects of the GDPR such as its territorial scope and requirements for organizations to implement appropriate technical and organizational measures to ensure security of personal data. It outlines AWS services like GuardDuty, Macie, and Trusted Advisor that help customers automate security controls to meet GDPR requirements for ongoing data protection, monitoring, and incident response. The document emphasizes that AWS and customers share responsibility for security and compliance under the GDPR.
2005년 구글맵으로 부터 시작된 웹 기반 지도 API 서비스는 웹 2.0의 데이터 플랫폼 서비스의 주요 사례로 떠올랐다. 그 이후 야후!, 마이크로소프트 등에서 지도 플랫폼 서비스와 API 제공이 잇달았으며, 국내에서도 다음이 최초로 항공 사진(스카이뷰)과 거리 사진(로드뷰)을 제공하고 네이버도 참여함으로서 로컬 기반 서비스의 폭발적 성장의 견인차 역할을 하였다. 노키아의 Here 및 오픈스트릿맵 등 제 3의 사업자 및 협업 기반 플랫폼이 성장하였으며, Open Layer 라이브러리 및 Open GIS 등 다양한 공개 소프트웨어 들도 함께 성장하였다.
특히, 스마트폰의 보급과 아울러 모바일용 지도 SDK를 적극 보급 및 지원하는 추세로 기존의 Ajax 기반의 이미지 기반 웹 지도 표현 기술은 WebGL 혹은 Canvas를 통해 3차원 기술을 도입하면서 웹 호환성 및 성능을 동시에 높히고 있다. 구글 스케치업을 통해 시작된 공간 3차원 서비스는 약간 주춤하지만 45도 이미지너리 및 DEM 기반 데이터는 계속 추가되고 있다.
최근에는 구글맵 엔진 서비스와 같은 전문 사용자의 참여를 이끌어 내어 클라우드 소싱 형태의 지도 데이터 생성 커뮤니티를 통해 저개발 국가 및 북한과 같은 미공개 지도 데이터 생산을 만들고 있다.
2011년부터 구글 부터 지도 API 서비스 유료화를 단행하여 보안 강화 및 품질 및 성능 향상을 통해 제 3자 재판매를 통한 사업을 진행하고 있다. 또한, 최근 많은 기업들이 글로벌 홈페이지에 자사의 위치나 고객센터를 이용자들이 찾는데 활용하고 있으며, 이를 활용해 물류•관제•입지분석•위험관리•마케팅 등에 활용하고 있다.
현재 글로벌 지도 API 플랫폼은 단순히 베이스맵을 지원하는데 그치지 않고 공간 정보를 시각화 및 표현하는데 필요한 다양한 기능을 제공하면서, 정보 전달 역할을 강화하고 있다. 또한, Mapbox 등 지도 타일의 다양한 스타일과 테마 기능을 통해 좀 더 미려한 지도를 제공하기도 한다.
향후 글로벌 지도 API 플랫폼은 단보다 고도화된 시스템을 활용해 데이터 분석 및 2차원 시각화 그리고 3차원 공간 정보 활용으로 진화하고 있다.
Chaos Engineering을 위한 최신 도구 업데이트 - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트)Channy Yun
- 발표 영상: https://www.youtube.com/watch?v=mLWD4KCQuT4
카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)을 테스트해 볼 수 있는 각종 도구에 대해 최신 업데이트를 해드립니다. 로컬 장애 주입용 도구 부터, AWS System Manager기반 Runcommand 도구, AWS Lambda 도구, 그리고 ToxiProxy, ChaosToolkit 같은 오픈 소스 기반 도구와 간단한 데모를 함께 보여드립니다.
This document discusses trends and developments in deep learning research presented by Jeff Dean from Google. It covers improvements in accuracy from increased data sizes and model scales, the prevalence of neural network approaches over other machine learning methods, and new areas of focus like reinforcement learning optimization and deployment. Application areas mentioned include computer vision, speech, language processing and vertical-specific domains.
Chaos Engineering on Microservices - 윤석찬, AWS 테크에반젤리스트 Channy Yun
This document contains information about chaos engineering and experimenting with latency injection between microservices. It discusses distributing traffic between production, control, and experimental versions of a service called Service A. 98% of traffic would go to the production version, 1% to the control version, and 1% to the experimental version where latency is injected between Service A and downstream services using an injector. This allows experimenting with how systems react to different latency conditions to test resilience and identify problems.
Kubernates를 위한 Chaos Engineering in Action :: 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) Channy Yun
Chaos engineering involves intentionally introducing failures into systems to test resilience. It reveals issues that may otherwise remain undetected. Some key aspects of chaos engineering include using tools like Chaos Toolkit and Gremlin to fail components, running experiments at specified times using a configuration file, and introducing faults into service meshes between microservices. The goal is to build confidence in systems by identifying weaknesses before real failures occur.
This document summarizes a presentation about using machine learning and cloud computing for geospatial services. It discusses Amazon SageMaker as a fully managed deep learning service, case studies of companies like Digital Globe and Development Seed using it for geospatial machine learning tasks. It also outlines how Amazon uses geospatial AI for applications like fulfillment and delivery drones. Finally, it promotes the Earth on AWS and research credits program for geospatial data and computing resources.
How to Measure DevRel's Perfomances: From Community to Business - Channy Yun ...Channy Yun
Developer relations are an impactable to generate business values in many software companies who hope to gain mindshare of developers in various approaches from contributing open sources to gaining meaningful sales leads. In this session, you’ll learn about how to measure the perfomrmance of developer relations for building community, increasing impacts and generating leads for sales.
https://tokyo-2018.devrel.net/speakers/yun/
카오스 엔지니어링(Chaos Engineering)이란 프로덕션 서비스의 각종 장애 조건을 견딜 수 있는 시스템의 신뢰성을 확보하기 위해 분산 시스템을 실험 하고 배우는 분야입니다. 즉, 개발자들이 현실 세계에서 발견되는 시스템 장애를 미리 탐지하여 복원성 높은 아키텍처를 구성하는 방법을 공유합니다.클라우드 컴퓨팅의 발전과 데브옵스 방법론을 기반으로 자동화를 통해 좀 더 쉽게 개발자들이 직접 분산 시스템을 통제된 환경에서 실험을 하는 동안 나오는 결과를 관찰함으로써 현실에서 실제 행동 방법을 배울 수 있습니다. 본 세션에서는 카오스 엔지니어링의 기본 개념과 함께 Kubernetes용 Chaos Tool인 KubeMonkey를 통해 무작위로 클러스터의 포드를 삭제하여 장애 복구 서비스 아키텍처를 검증하는 방법을 설명합니다.
클라우드 컴퓨팅과 Daum의 사례- 윤석찬 (KREN 연구 협력 포럼, 2013) Channy Yun
출처: http://www.koren.or.kr/board/board.php?task=view&db=data2&no=44
<개발자에서>
최근에 클라우드 기술이 부각되면서 다음에서도 발빠르게 사내 프라이빗 클라우드 서비스를 준비중이다. 가장 먼저 한 일은 사내 개발자들이 언제든지 자신의 가상머신(VM)을 할당 받아 테스트해 볼 수 있는 사내 클라우드 플랫폼 구축이었다.
2011년 초 오픈소스인 클라우드스택을 최적화해 구축했으며, 개발자들은 공용 테스트 서버나 서비스 서버에서 못하던 자신만의 최신 기술 습득이나 테스트를 아무 구애 받지 않고 자기 서버에서 해 볼 수 있게 됐다. 이 플랫폼은 앞으로 클라우드 파운더리 기반의 사내 PaaS과 하둡 테스트베드로도 활용하고 있으며, 실제 다음 서비스에서 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하는 기초가 되고 있다.
- http://www.bloter.net/archives/107844
This document summarizes several companies' approaches to microservices architecture. It describes how companies like Twitter, Gilt, and Hailo implement microservices for configuration, tooling, discovery, routing, and observability. It also notes that the microservices ecosystem is rapidly evolving, with many choices for development and operational tools, orchestration, and datastores. Next-generation applications may assemble components from a Docker Hub "app store" and leverage ephemeral, orchestrated, or database-as-a-service solutions.
Mozilla Firefox OS, its Technical Platform and Future - ISET 2014Channy Yun
The document discusses Mozilla Firefox OS, an open source mobile operating system based on web technologies, outlines its technical structure including the Gonk, Gecko and Gaia components, and details Firefox OS's developer platform and future including expanding to new device types and emerging mobile markets with a focus on low-cost hardware.
Webware - from Document to Operating System Channy Yun
This document discusses the past, present and future of web technologies. It covers early web documents from the 1990s that used technologies like blink and marquee. It also discusses the browser wars of that time and the standards movement. The document then covers modern web technologies like HTML5, CSS3, Canvas, WebGL and APIs for multimedia, geolocation, offline apps and more. It discusses the evolution of the web to a runtime for applications rather than just documents. Finally, it discusses potential futures for the web like browser-based operating systems and the web as a business platform.
4. Web as Platform?
• Definition
• I'm talking about the emergence of what I've started to call
Web 2.0, the internet as platform.... it's about the way that web
sites like eBay, Amazon, and Google are becoming platforms
with rich add-on developer communities; it's about the way
that network effects and data, rather than software APIs, are
the new tools of customer lock-in; http://www.oreillynet.com/pub/wlg/5630 Tim
O'Reilly Sep. 21, 2004
• Web 2.0 design patterns"- architecting systems so that they
get smarter the more people use them, monetizing the long tail
via a combination of customer-self service and algorithmic
management, lightweight business models made possible by
cooperating internet services and data syndication, data as
the "intel inside", and so on.
• 플랫폼으로서 웹
– 웹이 소프트웨어 플랫폼처럼 스스로 자생하고 생존하는 시스템으로 진
화 하고 있다.
– 데이터를 기반으로 Open API를 통해 개발자 커뮤니티를 생성하며 가
벼운 비즈니스 모델로 모든 이용자들이 혜택을 받고 있다.
5. Web 2.0: SW 플랫폼 vs. 웹 플랫폼
JVM Platform Web site
Java API Interface Open API
(xml+rest)
Java Application Software Data
Developer Participators User, Small Biz.
API Lock-in Key Factor Data Lock-in
6. 참여의 토대 - 공개 기술
• 오픈 소스 (Open Source)
– 누구나 쉽게 개발에 참여할 수 있는 다양한 프레임웍 제공
• Ex) LAMP (Linux+Apache+MySQL+PHP), Ruby on Rails, Python
– 데이터를 다룰 수 있는 각종 오픈 소스 및 라이브러리의 무료 제공
• Ex) Firefox Extensions, RSS Aggregator, JSON et. al
– 참여 문화를 이끄는 각종 도구
• Ex) Wiki, Wordpress, Movable Type, Tattertools et.al
• 오픈 스탠다드 (Open Standard)
– 서비스와 데이터를 다룰 수 있는 각종 오픈 API 제공
• Ex) Google Maps, Flickr, Del.icio.us, Amazon, Ebay et. al
– 서비스와 데이터를 통용할 수 있는 각종 오픈 스탠다드 제공
• Ex) RSS/Atom, Microformat, JSON
7. Where 2.0: SW 플랫폼 vs. 웹 플랫폼
Where 1.0 Criteria Where 2.0
USGS, Landsat Base Map Google, Yahoo!, Microsoft
ESRI, MapInfo SDK Software Web Maps APIs
Topography, River, Layers Photo, Video, Tour Spots,
Building Blog
Oursourced digitizing Participators Web users
vendors
GML, WFS, WMS Standards GeoRSS, KML
Government, local GIS 3rd Party Mashup developers
vendors
8. Where 2.0의 현재 상태
• 지도 데이터 표현의 확장
– Google Earth, Yahoo Maps, MSN Virtual Earth, NASA World Wind
• 사용자 기반 소셜 데이터 연동
– Social Location Mash-up
• 공개 표준의 확대
– GML, KML, GeoRSS…
• 데스크톱 기반 서비스 이동
– ESRI, GDAL, GLASS, UDIG
• 위치 기반 서비스
– Plaze, Skyhook, iPhone
13. 오픈 API란?
1. 오픈 API 서비스 개념
User DB
ApId 외부 개발자가 만든
3rd Party 서비스 및 SW ID
APIS DB ApiKey
Service DB
개별 서비스에서
제공하는 API 정보
UserID와 매칭되는
암호키 Relation
API 사용을 득한 유저가
어떤 서비스를
어떤 프로그램으로
사용할 것인가에 대한 정보 1. API 등록
2. URL 매칭
1. 사용자 인증
2. 트래픽 체크
기술 문서
개발자 지원
http://apis.daum.net/search/nkin/xmlrpc.do
Call Redirect http://nkinsoap/search/nkin/xmlrpc.do
http://dna.daum.net http://apis.daum.net/blog/xmlrpc.do with userID http://blog.daum.net/blog/xmlrpc.do
DNA APIS Server Local Server
17. Map APIs : pros and cons
Pros Cons
Google Map First Ajax based brilliant looking map Only Javascript libray
International base map (Europe, Japan)
Detail world-wide aerial photos
Largest developer based APIs
Lots of hacks and mash-up
Yahoo! Map First external geocoding capability U.S. and Canada only
Very flexible and open API's Flyouts not quite as spiffy as Google
Rate limiting by IP instead of appID
GeoRSS support
Flash/Flex version available
AOL Frist routing (driving directions) No smooth Ajax client (yet)
MapQuest capability Slow functional changes
Geocoding capability Weak documentations
Large users and big market share
Microsft Well documented and sample sites Low Performance
Virtual Earth Detail Building shape and 3D view
18. Google Geo APIs http://code.google.com/more/#products-geo-earth
• 지도 서비스
– Maps API : 2D 지도를 정적(Static)지도 및 자바스크립트(Ajax), 플래쉬
(Flash) 지도로 제공
– Mapplets : 위젯 형식의 미니 지도
– Geocoding: 지명을 위경도 좌표로 제공
– Gelocation: IP 주소 및 Hotspot 주소를 위치 정보로 변환
– Maps API Premier: 기업형 서비스 제공
• 콘텐츠 유통
– KML : 지도 데이터 제작 및 공유 포맷
– Transit Feed : 대중 교통 정보
• 플러그인 기반
– SketchUP : Google Sketchup을 Ruby 언어로 확장
– Earth API : Google Earth의 3차원 지도를 자바스크립트로 제어
19. Yahoo! Geo Technology http://developer.yahoo.com/geo/
• 지도 서비스
– Maps API - 2D 지도를 정적(Simple)지도 및 자바스크립트(Ajax), 플래쉬
(ActionScript3) 지도로 제공
– Map Image API: PNG 파일 형식으로 특정 지역 제공
• 콘텐츠 유통
– GeoRSS: 지도 데이터 제작 및 공유 포맷
• 위치 정보 유통
– GeoCoding: 주소에 대한 위치 정보를 제공
– Placemaker : 위치 인식 정보 검색 서비스 (POST 형식)
– GeoPlanet: 전 지구의 위치에 대해 Index(WOEID) 검색 서비스 (GET 형
식)
• GeoPlanet Data : Full Data를 업데이트 해준다.
– Fireeagle : 위치 기반 서비스 개발 플랫폼
20. Map API 서비스 방향
• 구글
– Maps API Premier를 통한 비즈니스 확대
– 3D 지도 서비스 및 Data API를 통한 외부 데이터 연동
• 야후
– 지도를 거의 무상으로 제공함 (트래픽 제한 없음)
– Geocoding 데이터를 통한 전 세계 위치 기반 서비스
• 네이버/다음
– 네이버: 파노라마 서비스, 모바일 연동 제공
– 다음: 항공사진 고해상도, 로드뷰, 실내 서비스 제공
– 야후!코리아: 교통 서비스 및 콘텐츠 연동 확대
37. 데이터 통신 방식
• 통신 방법
– Callback 함수 등록
– Callback 데이터용 스
크립트 제작 (script 및
src 요소 등록 처리)
– 서버에서 요청 처리
– 데이터 전달
– 스크립트 받아서 데이
터 처리
• JSONP (Javascript
Object Notation
Protocol)
38. Mapplet 서비스 구조
• 서비스 페이지
– URL을 통해 API 함수 호출
– Mapplet이 iframe을 만들고 src에 maps.google.com에 URL 제공
• 지도 페이지
– iframe이 로딩 되면 지도 서버로 부터 서비스 제공
– 지도 제공
40. 다양한 지도 API
• Location Data APIs
– Plaze API : http://www.plaze.com
– GeoIQ API : http://www.geoiq.com
• Open Source Data APIs
– OpenLayers http://openlayers.com
– OpenStreetsMap http://openstreetsmap.com
• Local Data APIs
– Multimap in Europe
– Where is in AU, Zoomin in NZ
42. 1-5. 지도데이터의 구축 및 유통과정
GIS 산업에서의 위치
포털의
영역확대
Map Data
+
Map Solution
+
Map Contents
+
Portal Service
43. 1-7. 공간정보산업 시장의 예상매출
Map 서비스 시장 규모
GIS시장
LBS시장
3조5천억원
2조원
텔레매틱스
ITS시장 시장
2조원 2조5천억원
44. 1-8. 지도서비스의 발전방향
Map 서비스 트렌드
전자그림지도(WebGIS) → 위성사진 → 항공사진(고해상도) → 실시간영상
① 고해상도 영상정보
구글 키홀 인수, MS 벡셀 인수 등 고해상도 사진 확보경쟁 치열. 위성사진에서
항공사진으로 이어지고, 웹캠 등 실시간 동영상 정보로 발전하고 있음.
지도서비스 → Open API(플랫폼化) → Mashups(지도종속적 서비스)
② Open API &
Mashups 구글어스나 구글지도를 통해 지도가 단순 서비스가 아닌 인프라같은 플랫폼으
로 발전함. Mashup이 가속화되고 지도종속적 서비스가 증가함.
2D 지도 → 3D 지도 → 가상세계(입체공간)
③ 3D입체 가상세계
구글 스케치업, MS 포토신스 등 혁신적인 시도. 그러나 퍼포먼스 등 단기보단
중장기적인 영향 예상. 향후 건물 뿐만 아니라 내부까지도 3D 입체화 전망.
“향후 지도는 오프라인의 공간정보를 온라인에 그대로 옮겨온 서비스로 발전할 것이며, 위치
기반의 실시간 정보를 유무선으로 제공하는 유비쿼터스 플랫폼으로 변화할 것으로 예상됨.”
45. 1-3. 지도서비스의 가치
Map 서비스의 장점
• 첫째, 컨텐츠가 아니라 플랫폼이다
– 다양한 컨텐츠를 수용할 수 있는 플랫폼임.(Location Based Contents Platform)
– 기존 위치 기반 서비스 콘텐츠 수용 가능
– 실시간으로 표현하는 플랫폼으로 발전하고 있음.
• 둘째, 진입장벽이 높아 선점이 중요하다
– 수치지도구입(국토지리정보원)과 성과심사(대한측량협회)의 과정이 필요
– 그밖에 수천 만개의 지번데이터, 수십 만개의 POI데이터, 각종 도로교통데이터
등의 맵데이터가 필요함.
– 또한 이런 수많은 데이터를 연산하는 GIS엔진과 Map어플리케이션 등의 기술이
필요함.
– 따라서 전자지도제작은 많은 비용, 시간, 맵데이터, GIS기술 등이 필요해 진입장
벽이 높고 쉽게 공략할 수 없음.
• 셋째, 미래가치가 뛰어나다
– 와이브로, HSDPA 등 무선인터넷환경의 발달.
– 3D 지도, 가상현실게임인 세컨드라이프 등에서 오프라인세상
46. 1-4. 지도관련 투자 및 M&A
Map 서비스 투자 역사
최근 4년간 전자지도업체관련 M&A 및 투자가 증가하고 있으며, 그 투자금액도 크게 늘어나고 있음.
2004년 2005년 2006년 2007년
§ 노키아: 2007년 10월 세
§ 구글: 2004년 10월 디 § MS: 2006년 3월 디지털 계 1위 전자지도 제조업체인
지털지도 제작업체 키홀 항공 카메라인 ‘울트라캠 나브텍(Navteq)을 81억 달
(Keyhole) 인수. 퀵버드 (Ultacam)’은 물론, 원거리 러에 인수. 나브텍은 구글,
(미국) 위성 최고 60cm급 센서와 위성 장비 등을 생산 MS, 야후 등에 지도를 공급
세계 위성사진 확보. 하는 벡셀(Vexcel) 인수. 하고 있으며, 세계 전자지도
해
시장의 약 70%를 점유하고
외 있음.
§톰톰: 네덜란드 내비게이
션업체 톰톰이 세계 2위 전
자지도업체 텔레아틀라스를
28억달러에 인수.
§ MS: 2007년 12월 영국전
자지도업체 멀티맵 인수.
§ 파인디지털: 2006년 11
§ 다음커뮤니케이션: § 나브텍(Navteq): 2005 월 관계사인 위트콤을 통해
2004년 4월 향후 유망한 년 7월 국내 최대 내비게이 디지털 지도업체인 맵퍼스에
국 검색서비스인 Local 션 소프트웨어 전문업체인 60억원을 출자함.
내 Search를 강화하기 위해 픽쳐맵인터내셔날(PMI)이
핵심이 되는 지도업체인 트 미국 내비게이션 지도업체
윈클리틀스타(콩나물닷컴) 나브텍에 매각됨. 총 매각대
의 지분을 인수함. 금은 2850만 달러(약 300
억원)임.
47. Map 서비스 해상도 경쟁
위성사진: 구글 최고 60cm급 퀵버드 위성사진(최근 지오아이 위성은 40cm급)
항공사진: 삼아항업 50cm급과 25cm급 항공사진 샘플(50cm급 노출가능) 40cm급
위성사진
(지오아이)
60cm급 1m급
위성사진 위성사진
(퀵버드) (아이코너스)
25cm급
항공사진
(삼아항업)
50cm급
항공사진
(삼아항업)
48. Map 서비스 기능 경쟁
과거 지도 보기 서비스 우주 지도 서비스
해저 지형 서비스 행성 지도 서비스
50. 2-11. 미래의 지도플랫폼
Map 서비스 운용 전략
“미래의 지도는 세상의 모든 위치기반 컨텐츠를 유통시키는 플랫폼으로 발전할 것이며,
실시간으로 세상에서 일어나는 일들을 전달하는 미디어의 기능을 수행할 것이다.”
순환
생산플랫폼 유통플랫폼 소비플랫폼
메일·메신저 등
인터넷 PC
Communication
카페 등
모바일 Phone
Community
Map
블로그 등
IPTV
Personal Media
뉴스 등
포스트 PC
Public Media
동영상 등
Car PC
Multi Media
DB체계구조화
지도응용기술
쇼핑 등
적용 용이한
New Device
위치기반의
Commerce
59. 결론
• Map API 서비스 구축
– 다양한 제약 사항이 있으나 서비스 창발성 확대
– Map API가 기반 플랫폼으로 발전
• Map API 서비스 이용 방향
– UGC 기반 지도 서비스 플랫폼 활용
– 공공 데이터의 접근성 향상 필요
• 향후 발전 방향
– 모바일 기반 위치 기반 서비스로 확대