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.

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

Service Mesh를 Amazon EKS로 구현하기

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

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