흔한 개발자 이야기

11월 6일에 있었던 AWS Dev Day 2018에서 들었던 내용 중, 기억할만한 것 몇가지를 정리해보려고 한다. 발표 자료가 공유되면 그때 정리하려고 했는데, 생각보다 늦게 공개되는 모양이다. 그래서, 별 내용은 없더라도 머릿속에 조금 더 남아있을 때에 남겨본다.

딥러닝 서비스에 쓰이는 GPU 인스턴스 비용 효율을 위한 스팟(Spot) 활용기

• "콴다" 서비스를 운영한 경험 공유
• 컨테이너 환경을 사용하기 위해서 nvidia-docker를 사용
• 사실 GPU 비용은 비싸서 온프레미스 환경이 더 저렴할 수도 있음.
• 온프레미스에 배포하고 피크 타임 시에만 클라우드 사용하는 것도 방법.
• 컨테이너 이미지를 보유하고 있으면 환경이 문제되지 않음.
• 인스턴스 체크만으로는 확장에 필요한 지표로 삼기 어려워서 서비스 처리 상태 지표를 추가로 사용함.
• 스팟 인스턴스 활용
• 스팟 인스턴스가 죽는 경우에는 온디맨드 인스턴스 배포
• 스팟 인스턴스 종료 2분전 상태를 확인해서 온디맨드 인스턴스 시작하는 도구 필요함.

Apache MXNet/Gluon으로 쉽고 빠르게 구현하는 딥러닝

• Gluon은 Apache MXNet 인터페이스로 NumPy와 유사한 API를 제공하고, 데이터 변환이 가능
• gradient를 자동으로 계산하는 Autograd 기능을 제공
• GluonNLP, GluonCV 등의 프로젝트 있음
  

AWS 기반 블록체인 (1부) 블록체인 환경 구성하기 / (2부) 블록체인 서비스 개발하기

쿠버네티스 환경에 geth 등을 배포하여 PoA 프라이빗 네트워크를 구성하는 것을 보여주고, 2부에서 DApp 개발하는 시연을 보여주는 시간이었다.

코드는 모두 아래의 깃헙에 있다.

• https://github.com/awslego/kubernetes-ethereum
• https://github.com/awslego/crowdfunding
• https://github.com/awslego/house-rental

나중에 알게된 것이지만, 쿠버네티스에 이더리움 배포는 helm을 사용하면 간편하게 되는 듯 하다. 그리고, 개발 시연 중에 사용/언급한 도구들은 아래와 같다.

• Ganache
  
• Truffle
  
• MetaMask
• Remix
  

Service Mesh를 Amazon EKS로 구현하기

Linkerd와 Istio라는 도구를 사용하는 것을 보여주었는데, AWS에서 이와 관련한 서비스를 내놓을 듯?