SlideShare a Scribd company logo
1 of 38
Download to read offline
giip Product Proposal
(ko.3.3)
http://giip.littleworld.net
E-business Networks People Internet Another world
시장 분석
제 4차 산업혁명 인공지능/머신러닝/딥러닝
시장 분석
시장의 혁명적인 변화
다양한 IT기술이 나타면서 산업이 변화하고 있음
모바일 트래픽 추이 글로벌 DCIM매출 추이
시장 분석
인프라 수요가 급증
글로벌 IT인프라의 수요가 급증
모바일 기기 사용량 증가
인공지능/머시러닝 리소스 증가
동영상등의 대용량 트래픽 증가
IDC수요 증가
DCIM : Datacenter Infrastructure Management
데이터센터 구인 NHN 전용 데이터센터 ‘각’
시장 분석
인력난
IT인프라 증가에 따른 비용효율화를 위해 지방에 IDC를 건설.
인프라 운영 인력 모집은 급증하나 운영 인력 부족현상
시장 분석
• 24시간, 365일 대기
• 장애 책임 부담
• 단순 작업으로 직업상 비전이 없음
인스톨
배포
감시
장애대응
점검 장애분석
튜닝
보고
인력부족의 원인
시장 분석
• 대부분의 솔루션은 한 가지에만 포커싱되어 SE의 업무는 여전히 줄어들지 않음
인스톨
배포
감시
장애대응
점검 장애분석
튜닝
보고
솔루션의 한계
E-business Networks People Internet Another world
개요
개요
A.I(인공지능, Artificial Intelligence) = SE ?
인공지능이 SE의 업무를 줄일 수 있다면?
• 클라우드, 레거시의 모든 환경 대응
• SE의 입장에서의 시스템 정보 수집
• 단순 모니터링이 아닌 시나리오 모니
터링
• SE가 하는 모든 업무 파악
• SE의 관점에서의 업무 처리
• 지식 축적으로 퀄리티 유지
• 시스템 증가를 줄이는 튜닝
• 단순업무를 줄여 OPEX절감
Concept
Reduce work for SE
 서버에 Agent를 설치하면 모든 준비는 끝.
Agent Install
Server
Concept
Just follow virtual system advisor
 주기적으로 Virtual system advisor가 해주는 어드바이스를 참고로
원클릭으로 모니터링, 튜닝, 관리, 장애대응이 가능!
Mail from virtual system advisor
Server
Monitoring Advise
Tuning Advise
Maintenance Advise
One-click
Implementation
Gather system information
Knowledge
Base
Workflow overview
giip = A.I(Artificial Intelligence) SE(System Engineer)
SE의 모든 업무를 자동화
Web
Server
Service
WAS
DB
MQE
• Login Test
• Page Response Check
• Payment Test
• Community Text Crawling
• Process
• Latency
• Connections
• Network
• IO
• Memory
• DB Lock
• Wait_Time
• Thread Count
• IO Latch
CQE
Command
Repository
Web
Server
Service
WAS
DB
Fault
Report Form
Repository
Scenario monitoring
Automatic Incident
Processing
Report &
Machine Learning
Machine
Learning
MQE
Update exp. Knowledge
Base
Trigger
Repository
Funtions
All works of SE
서버를 등록하면 giip AI가 제안하고 유저의 판단에
따라 운영 작업을 진행
운영자동화
설치 배포 감시
장애
대응
튜닝
수시
체크
관리자
자동화
· ·Cloud
Server
Oversea
Servers
Virtual
Server
Legacy
Server
백업운영
PA NSA API
ML CQE MQE
비정형로그 통계 KB
A.I. 스스로 생각하는 자동 운영
• 설치,배포,감시,운영,백업,장애대응,
튜닝,수시체크 등 운영업무를 스크립트
기반으로 자동화함
• 서버를 연결하면 PA(Process Analyzer)와
NSA(Network Status Analyzer)가 프로세스
및 통신을 분석하여 자동으로 용도 파악 및
사용량 파악, 튜닝 제안
• ML(Machine Learning)을 이용하여 장애
패턴 학습 및 서버 튜닝 학습
• CQE(Command Queue Engine)으로
관리자의 운영작업/장애 대응 자동화 및
작업 이력, 작업 내역 자동저장, 이상시
Rollback가능
• MQE(Message Queue Engine)으로 서버
상태 이상 및 장애 대응 내역, ML로 학습한
장애 예휴 판단시 알람 제공
• Couchbase NoSQL을 이용한 비정형 데이터
저장(미국 CIA채용, AWS채용, IBM
Cloudant기반기술)
• ML로 학습된 KB를 기반으로 주기적인
리스크 권고 및 대응안 제시
• 16000대 서버로 온라인 게임 서비스 중인
일본 G게임사의 2000대의 서버 포함 누적
4000대 이상, 동시 2500대 이상의 자동 운영
경험.
giip Architecture
System
Engineer
14
SP own Service
Custom Dashboard
OpenAPI
CQE
(Command Queue
Engine)
MQE
(Message Queue Engine)
OpenAPI
TMF
(Trigger Management
Function)
MSF
(Message Sender
Function)
ASR
(Automation Script
Repository)
SCHD
(Scheduler)
RDB LogDB DCUBE
DSF
AMF
(Authentication Mapper
Function)
SMTP
RMF
(Resource Management
Function)
LGF
(Log Gathering Function)
ServiceMarketPlace
GLB Service
CDN Service
Forensic Service
Infra. Service
BasicGUI
MLE
(Machine Learning
Engine)
3rd Party Solution
15
giip H/W Architecture
Internet
Auth01~02 WAS01~02
…
API 01~N
…
Collector 01~N
RDBMS 01~02
…
NoSQL 01~N
GLB01 GLB02
All works of SE
 글로벌 서비스를 위한 지역 분산 및 Scale out형 확장 구조
Competition
Many solutions vs. outsourcing vs. giip
giip는 기존 인력으로 더욱 많은 업무를 처리할 수 있도록 도와줍니다.
서비스 구분 서비스 내역 자체 SE사용
저가형
운영지원
고급형
운영지원
비고
고정비용 기본 가격(천원/대) * 20대 기준 3,500 2,000 5,000 1,000
이력관리 기술지원이력관리 417 - 0 0 ITSM
모니터링 기본 모니터링(CPU/Memory/Disk/Process) 583 0 0 0 NMS 솔루션
URL모니터링 250 - 0 0 URL모니터링 솔루션
로그, 이벤트모니터링 4,167 - 0 0 로그분석솔루션
24시간 감시 40,000 - 0 0 SE 8명 24시간
OS운영 OS 기본 운영(설치, 패치) 0 0 0 0 SE
파일 백업 및 리스토어 관리 417 - 0 0 backup solution
웹서버운영 웹서버 기본 운영(구축 및 설정 변경등) 0 0 0 0 SE
웹서버이중화 600 - 600 100 LB 임대, giip는 GLB
웹서버튜닝 2,000 - 0 0 SE 전문가 비용
DB서버운영 DB 기본 운영(설치, 백업, 리스토어, 패치등) 0 0 0 0 SE
DB 최적화 튜닝 6,000 - 0 0 DB 전문가 비용
DB 이중화 0 - 0 0 DB 전문가 비용 포함
웹방화벽 웹방화벽 설치 및 운영 500 - 0 0 웹방화벽 솔루션
합계 58,433 2,000 5,600 1,100
단위 : 천원, - : 미지원, 0또는 숫자 : 지원 및 금액(0인 경우 다른 금액에 포함된 것임)
Positioning
Prediction & AI
Infrastructure
Virtualization
Analysis
Automation
Monitoring
Deployment
Prediction & AI
Roadmap
Our goal is platform for SE
• ITAM Function expand
• Domain management expand
• Dashboard
• Xen auto install
• CDN Automation (3rd party)
• GLB Automation (3rd party)
• Server forensic service(3rd party)
• Openstack API Support
• Public Cloud Service API Support
• Docker Management
• CHEF Management
• Big-data System Log Analytics (3rd party)
• Script Market Place
• Chinese Version
• giip Log Analytics (Machine Learning)
• giip Advertisement Platform
• Global Support Center
• IT Service Market Place
• Global Infra. Market Place
• Solution Market Place
• Expand Global Channel
Analysis Prediction Ecosystem
2016 2017 2018 2019
On-premise & SaaS reference
시스템 관리 및 네트워크 기기 관리를 메인으로 운영 자동화를 제공
Reference
전 세계 120개국에 판매된 도어폰 및 기타 제품들의 글로벌 IoT연동 플랫폼의
설계 및 컨설팅, 자동화 솔루션 도입, GLB로 모듈 서버의 로드 밸런싱
4개의 인프라 관리 툴을 통합한 통합 관리 툴의 제공 및 기존 툴로 감지 불가
능한 상황의 감지 서비스 제공
다양한 환경의 온라인 게임 인프라 관리용으로 서비스 제공
E-business Networks People Internet Another world
기능
Basic Feature
기능
 엔지니어가 필요로 하는 모든 정보 취득
 엔지니어의 업무에 필요한 모든 액션 및 리포팅 자동화
Key
Findings
IT Asset Management Action
 Basic server information
 IP usage
 Disk usage
 Domain
 Resource usage
 Custom server information
 Send command
 Send Script
 Triggering
 Monitoring
 Gather system message
 Gather custom message
Messaging
 Send Notification
 Using Mail, MMS
 Support send to RESTful
API
 Send custom message
 Send log message
뛰어난 접근성
기능
No security changes
 보안 설정 변경 없이 쉽게 구축 가능
- 필요한 포트는 OS update용 outbound 80포트만 있으면 모든 처리 가능
통합 UI의 중앙 시스템 관리
기능
Gather all system information for bigdata analyze
 서버 접속없이 대규모 서버의 감시, 운영 가능
 모든 서버 액션을 중앙에서 처리
 중앙 로깅으로 전체적인 장애원인 분석 가능
하이브리드 클라우드 관리
기능
Manage hybrid infrastructure
 클라우드 뿐만 아니라 물리 서버까지 포괄적인 운영
 하이브리드 클라우드 아키텍쳐를 기반으로 한 통합 솔루션 관리
See and go as human
기능
 사람의 액션을 최소화
 모니터링 데이터로 인사이트 획득 및 예측
Key
Findings
시나리오 모니터링 액션 로그 모니터링
 웹 서비스 로그인 테스트
 결제 테스트
 앱 기동/액션 테스트
 유저와 같은 환경
 액션 결과 스크린샷
 액션 결과에 따른 반응
 RESTful API를 이용한 로그
 고객 니즈에 따라 가변필드
지원 (JSON)
 로깅 데이터 그래프 지원
 로깅 데이터의 이벤트 감지
 비정형 데이터 저장
빅데이터 분석
 로깅 데이터의 통계 분석
 NoSQL을 이용한 방대한
데이터 처리
 비정형 데이터 분석 처리
E-business Networks People Internet Another world
운영사례
페이지 로딩이 느린 이슈가 있는 W고객은 자체적으로 찾으려 했으나 찾지 못하여 giip의 MQE에 Bottle neck
을 찾는 요소를 걸어 DBMS의 Dead lock을 찾아 해결
DBMS Tuning
운영 사례
MQE
• WEB 서버 Connection
Status 확인
• WAS Thread count 확인
• DBMS Lock, slow query
확인
WEB
WEB
DBMS
MQE 메시지를 보고
고객이 직접 소스 수정
평균 반응속도 1초, 최대 11초 평균 반응속도 0.14초, 최대 4초
Mail로
병목 Query
전달
머신러닝, 비트코인, 고속 렌더링등의 수요가 늘고 있는 GPU Farm을 만들어 고객에게 서비스하는데 인프라의
관리에서부터 JOB관리까지 giip에서 제공
GPU 렌더링 팜 서비스
운영 사례
MQE
• 시스템 자원 정보 수집
• JOB 프로세스 감시
• Server Farm 단위 JOB LB
• 시스템 로그 모니터링
• 데이터 표준화(JSON)
GPU
Server
Radeon rx 480
Radeon rx 480
GPU
Server
Radeon rx 480
Radeon rx 480
GPU
Server
Radeon rx 480
Radeon rx 480
CQE
• Server Farm 단위 JOB LB
• 장애시 자동 복구
• 신규 시스템 자동 설정
• 백업 스케쥴링
• 자동 운영
Service
Provider
Control UI
Billing UI
Statistics UI
• 고객은 UI만 개발함으로서 GPU Cloud Service를 제공할 수 있어 빠른 최신 기술의 서비스 런칭이 가능
• 서비스에 필요한 모든 Measuring data 및 Control 을 giip엔진에서 제공으로 개발 공수 절감
• JOB 제어 및 분산, 서버당 GPU 상태정보 취득등 giip만의 고유한 기능 제공으로 타사대비 경쟁력 확보
개선 효과
시스템 구입시 번들로 딸려오거나 시스템 증설시 라이선스 이슈로 구매하지 못하는 등 인프라 증설에 따른 관
리툴 및 관리 포인트가 늘고 복잡해지는 상황을 개선
시스템 통합 감시
운영 사례
MQE
• 시스템 자원 정보 수집
• 상이한 관리툴의 통합 모니터링
• 마우스액션등 시나리오 모니터링
• 시스템 로그 모니터링
• 데이터 표준화(JSON)
Server
Server
Server
CQE
• 통합 명령
• 장애시 자동 대응
• 다른 환경의 신규 서버 통합 설정
• 백업 스케쥴링
• 자동 운영
End User
Dashboard
Control UI
Statistics UI
• 고객은 UI만 개발함으로서 다양한 환경의 인프라 관리 시스템 탄생
• 기존 관리툴에서 취하는 액션의 자동화 처리
• 서버 접속 시간 절감 및 운영 작업 시간 절감으로 TCO 절감효과
개선 효과
Server
날로 늘어나는 전 세계 서비스를 위해 소스의 배포 및 데이터의 싱크에 표준 CDN기술을 활용하여 배포 자동
화 및 배포 관리를 giip에서 제공하여 간단히 배포 시스템을 구축
배포자동화
운영 사례
MQE
• 전세계 클라우드/레거시 서버 상태
통합 관리
• 유저 환경에서 배포 자동 확인
• 시스템 로그 모니터링
• 데이터 표준화(JSON)
Origin
Server
Edge
Server
CQE
• CDN기술을 활용한 파일 전송
• 전세계 클라우드/레거시 서버 지원
• 전송실패 알림 및 재전송 지원
• 스케쥴 전송 및 수동 전송 지원
• 고객은 UI만 개발함으로서 배포 시스템 구축
• 배포에 필요한 파일 업로드 및 배포 자동화, 스케쥴 관리 및 재배포등 필요한 기능을 쉽게 적용
• 전 세계의 다양한 환경의 서버를 통합 관리 및 배포 관리
개선 효과
Edge
Server
Edge
Server
End User
Dashboard
Control UI
Statistics UI
글로벌 IoT 통합 관리
운영 사례
전세계 120개국에 있는 수 만대의 다양한
물리/클라우드 환경의 IoT 장비 및 관리 서버를
중앙에서 제어하고, 하드웨어 폴트시 자동으로 그 나라의 A/S담당자에게 통지
국내 IoT 서버
해외 IoT 서버
클라우드 IoT 서버
국내 관리 서버
지역 담당 엔지니어 중앙 관리자
NMS 자동화
다양한 서비스를 하고 있는 D사에서는
각 서비스별 다른 NMS를 사용하고 있고, 특정 NMS는 장비 추가시 설정 비용이 별도로 들어
운영 비용 이슈 및 여러 화면으로 관리를 해야하는 문제가 있었음.
운영사례
giip 도입으로 NMS에서 제공하는 정보를 API로 취득하거나 직접 SNMP를 통해 정보를 취득
하고 장비 추가시 간단한 설정 추가만으로 쉽게 통합관리가 가능하게 됨
E-business Networks People Internet Another world
활용
DR(Disaster Recovery) 구성
타 센터가 단순 DR을 위한 스탠바이가 아닌 DR의 자원을 부하분산 및 재난 관리까지 가능한 구성
으로 제공이 가능하며, Bittorrent Sync 와 연동하여 서비스를 구성하거나 고객이 보유하고 있는
BCP 솔루션의 검증 및 이중 감시용으로 활용할 수 있습니다.
giip의 활용
S5000(Active)
Active-Active 구성
자사서버 클라우드 서버자사서버 클라우드 서버
S5000(Stand-by)
Active-Active 구성
동기화된 파일의 더블 체크
서버의 상태 체크 및 관리
다양한 환경에서의
파일 동기화
Internet
VDI(Virtual Desktop Interface) 구성
외부/내부에서 시간과 공간의 제약없이 업무가 쉽게 가능하도록 VDI환경의 Smart work를 구축하여
업무 효율을 높이고 보안 강화를 통해 외부에서의 접속에서도 보안 및 관리가 원할하도록 구성
giip의 활용
VDI Solution
Internet
보안관리(인증 로그 추적)
시스템 확장 자동화 관리
모니터링
직원들의 업무환경을 제공
하는 VDI 솔루션
(인증 + 업무환경)
S5000(Active)
사용자
사용자
인증(보안) 시스템
데스크탑 가상화
스토리지 가상화
어플리케이션 가상화
인증로그 관리
어플리케이션 배포관리
인프라 자동 확장 관리
데스크탑 가상화
스토리지 가상화
어플리케이션 가상화
지사
데스크탑 가상화
스토리지 가상화
어플리케이션 가상화
지사
본사
RC(Root Cause) 분석
다양한 고객 환경에서 장애 등 이슈가 발생했을 때 시스템, 네트워크, 어플리케이션 전반에 걸친
시간축 기반의 데이터 수집을 이용하여 문제 발생 원인 파악에 도움을 주는 용도로 활용할 수
있습니다.
giip의 활용
Analytics
모든 레이어의 값을 상황별
시간값을 수집
고객의 모든 상황 분석 자료를
취합 후, 빅데이터 분석으로
문제 원인 분석
Internet
Server
OS
Network
Exchange + Domino
Server
OS
Network
Verse + Domino
giip 서비스 이용으로 수집되는 시스템 운영 정보를 기반으로 시스템 이슈를 예측하여
빅데이터 분석으로 장해 예측 서비스(SFPS, System Fault Prediction Service)를 제공 합니다.
giip의 활용
시스템 장해 예측 서비스 (2017.1Q 예정)
• 다양한 장해 패턴 정보 KB 공유
• 벤더의 공식 대응 KB를 장해 발생시
실시간 공유
• 사용자의 상황에 알맞은 벤더 매칭
• ML로 장해 이전 시점의 공통점
학습 및 예측
ML 처리
(Machine Learning)
• 서버의 장해 패턴 데이터 수집
• 서버간 데이터 상관 관계 수집
• 어플리케이션 정보 수집
• 다양한 시스템 외의 정보 수집
E-business Networks People Internet Another world

More Related Content

What's hot

유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)
유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)
유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)uEngine Solutions
 
Microservices
Microservices Microservices
Microservices 영기 김
 
designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...
designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...
designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...uEngine Solutions
 
Event Storming and Implementation Workshop
Event Storming and Implementation WorkshopEvent Storming and Implementation Workshop
Event Storming and Implementation WorkshopuEngine Solutions
 
Post PC 시대를 위한 VMware Solution
Post PC 시대를 위한 VMware SolutionPost PC 시대를 위한 VMware Solution
Post PC 시대를 위한 VMware Solutionmosaicnet
 
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...Atlassian 대한민국
 
[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리
[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리
[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리해은 최
 
[경북] I'mcloud openlight
[경북] I'mcloud openlight[경북] I'mcloud openlight
[경북] I'mcloud openlightstartupkorea
 
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴Terry Cho
 
Total Cloud Solution - CloudMesh
Total Cloud Solution - CloudMeshTotal Cloud Solution - CloudMesh
Total Cloud Solution - CloudMeshSONG INSEOB
 
비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning
비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning
비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture LearninguEngine Solutions
 
Service operation
Service operationService operation
Service operationTerry Cho
 
1. 아키텍쳐 설계 프로세스
1. 아키텍쳐 설계 프로세스1. 아키텍쳐 설계 프로세스
1. 아키텍쳐 설계 프로세스Terry Cho
 
[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly
[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly
[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena DollyJi-Woong Choi
 
4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅
4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅
4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅Open Source Consulting
 
빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x
빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x
빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.xTerry Cho
 
장애 분석 절차 (서영일)
장애 분석 절차 (서영일)장애 분석 절차 (서영일)
장애 분석 절차 (서영일)WhaTap Labs
 
[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션
[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션
[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션해은 최
 

What's hot (20)

유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)
유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)
유엔진 오픈소스 클라우드 플랫폼 (uEngine Microservice architecture Platform)
 
Microservices
Microservices Microservices
Microservices
 
designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...
designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...
designing, implementing and delivering microservices with event storming, spr...
 
Event Storming and Implementation Workshop
Event Storming and Implementation WorkshopEvent Storming and Implementation Workshop
Event Storming and Implementation Workshop
 
Microservice coding guide
Microservice coding guideMicroservice coding guide
Microservice coding guide
 
Post PC 시대를 위한 VMware Solution
Post PC 시대를 위한 VMware SolutionPost PC 시대를 위한 VMware Solution
Post PC 시대를 위한 VMware Solution
 
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...
 
[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리
[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리
[찾아가는세미나] 클라우드 구축과 관리
 
[경북] I'mcloud openlight
[경북] I'mcloud openlight[경북] I'mcloud openlight
[경북] I'mcloud openlight
 
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
4. 대용량 아키텍쳐 설계 패턴
 
Total Cloud Solution - CloudMesh
Total Cloud Solution - CloudMeshTotal Cloud Solution - CloudMesh
Total Cloud Solution - CloudMesh
 
비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning
비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning
비대면 MSA / CNA 강의 - Contactless Microservices Architecture Learning
 
Service operation
Service operationService operation
Service operation
 
1. 아키텍쳐 설계 프로세스
1. 아키텍쳐 설계 프로세스1. 아키텍쳐 설계 프로세스
1. 아키텍쳐 설계 프로세스
 
[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly
[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly
[오픈소스컨설팅]이기종 WAS 클러스터링 솔루션- Athena Dolly
 
4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅
4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅
4시간 안에 끝내는 AWS 클라우드 전환 및 운영 환경 구성_최지웅_오픈소스컨설팅
 
빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x
빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x
빠르게훓어보는 Node.js와 Vert.x
 
HPC on IBM Cloud
HPC on IBM CloudHPC on IBM Cloud
HPC on IBM Cloud
 
장애 분석 절차 (서영일)
장애 분석 절차 (서영일)장애 분석 절차 (서영일)
장애 분석 절차 (서영일)
 
[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션
[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션
[찾아가는세미나] ERP 매니지드서비스: SAP+ 인프라토탈케어솔루션
 

Viewers also liked

Praktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendused
Praktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendusedPraktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendused
Praktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendusedPrimend
 
A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...
A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...
A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...DataWorks Summit
 
Cyberbullying in the Middle Years
Cyberbullying in the Middle YearsCyberbullying in the Middle Years
Cyberbullying in the Middle Yearselketeaches
 
Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015
Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015
Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015Sara Lerén
 
EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기
EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기
EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기Seung Heun Noh
 
Azure Large Scale Deployments - Tales from the Trenches
Azure Large Scale Deployments - Tales from the TrenchesAzure Large Scale Deployments - Tales from the Trenches
Azure Large Scale Deployments - Tales from the TrenchesAaron Saikovski
 
Lambda Architecture and open source technology stack for real time big data
Lambda Architecture and open source technology stack for real time big dataLambda Architecture and open source technology stack for real time big data
Lambda Architecture and open source technology stack for real time big dataTrieu Nguyen
 
Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...
Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...
Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...Paris Open Source Summit
 
The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012
The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012
The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012Amazon Web Services
 
2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences
2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences
2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS ExperiencesPatrick Guimonet
 
Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...
Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...
Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...EMC
 
Build_Buy_StreamAnalytix_WhitePaper
Build_Buy_StreamAnalytix_WhitePaperBuild_Buy_StreamAnalytix_WhitePaper
Build_Buy_StreamAnalytix_WhitePaperJane Roberts
 
WSO2 BAM - Your Big Data Toolbox
WSO2 BAM - Your Big Data ToolboxWSO2 BAM - Your Big Data Toolbox
WSO2 BAM - Your Big Data ToolboxWSO2
 
Generalized B2B Machine Learning by Andrew Waage
Generalized B2B Machine Learning by Andrew WaageGeneralized B2B Machine Learning by Andrew Waage
Generalized B2B Machine Learning by Andrew WaageData Con LA
 
You're the New CDO, Now What?
You're the New CDO, Now What?You're the New CDO, Now What?
You're the New CDO, Now What?Caserta
 
從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)
從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)
從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)William Yeh
 
Equipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service Management
Equipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service ManagementEquipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service Management
Equipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service ManagementCognizant
 

Viewers also liked (20)

Praktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendused
Praktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendusedPraktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendused
Praktiline pilvekonverents - IT haldust hõlbustavad uuendused
 
A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...
A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...
A modern, flexible approach to Hadoop implementation incorporating innovation...
 
Oow2016 review--paas-microservices-
Oow2016 review--paas-microservices-Oow2016 review--paas-microservices-
Oow2016 review--paas-microservices-
 
Cyberbullying in the Middle Years
Cyberbullying in the Middle YearsCyberbullying in the Middle Years
Cyberbullying in the Middle Years
 
iOS and Android apps automation
iOS and Android apps automationiOS and Android apps automation
iOS and Android apps automation
 
Pesla
PeslaPesla
Pesla
 
Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015
Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015
Impact-driven Scrum Delivery at Scrum gathering Phoenix 2015
 
EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기
EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기
EMOCON 2017 S/S - 마음이 편해지는 글로벌 인프라 만들기
 
Azure Large Scale Deployments - Tales from the Trenches
Azure Large Scale Deployments - Tales from the TrenchesAzure Large Scale Deployments - Tales from the Trenches
Azure Large Scale Deployments - Tales from the Trenches
 
Lambda Architecture and open source technology stack for real time big data
Lambda Architecture and open source technology stack for real time big dataLambda Architecture and open source technology stack for real time big data
Lambda Architecture and open source technology stack for real time big data
 
Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...
Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...
Keynote #Enterprise - L'ouverture du Cloud Microsoft, transformation open sou...
 
The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012
The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012
The Disruption of Big Data - AWS India Summit 2012
 
2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences
2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences
2017-10-03 Session aOS - Back from Ignite - MS Experiences
 
Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...
Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...
Disruptive Data Science - How Data Science and Big Data are Transforming Busi...
 
Build_Buy_StreamAnalytix_WhitePaper
Build_Buy_StreamAnalytix_WhitePaperBuild_Buy_StreamAnalytix_WhitePaper
Build_Buy_StreamAnalytix_WhitePaper
 
WSO2 BAM - Your Big Data Toolbox
WSO2 BAM - Your Big Data ToolboxWSO2 BAM - Your Big Data Toolbox
WSO2 BAM - Your Big Data Toolbox
 
Generalized B2B Machine Learning by Andrew Waage
Generalized B2B Machine Learning by Andrew WaageGeneralized B2B Machine Learning by Andrew Waage
Generalized B2B Machine Learning by Andrew Waage
 
You're the New CDO, Now What?
You're the New CDO, Now What?You're the New CDO, Now What?
You're the New CDO, Now What?
 
從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)
從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)
從系統思考看 DevOps:以 microservices 為例 (DevOps: a system dynamics perspective)
 
Equipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service Management
Equipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service ManagementEquipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service Management
Equipping IT to Deliver Faster, More Flexible Service Management
 

Similar to AI = SE , giip system manage automation with A.I

클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사
클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사
클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사Amazon Web Services Korea
 
170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사
170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사
170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사POSCO ICT
 
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...BESPIN GLOBAL
 
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020Jinwoong Kim
 
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020 AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020 AWSKRUG - AWS한국사용자모임
 
AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기
AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기
AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기Amazon Web Services Korea
 
클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017Amazon Web Services Korea
 
PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...
PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...
PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...S.K. Cha of ACS in Korea
 
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
 
IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.
IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.
IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.Sejeong Kim 김세정
 
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018 제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018 Amazon Web Services Korea
 
Red Hat Ansible 적용 사례
Red Hat Ansible 적용 사례Red Hat Ansible 적용 사례
Red Hat Ansible 적용 사례Opennaru, inc.
 
[GS네오텍] Google Stackdriver
[GS네오텍] Google Stackdriver[GS네오텍] Google Stackdriver
[GS네오텍] Google StackdriverGS Neotek
 
[한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화!
[한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화![한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화!
[한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화!Sejeong Kim 김세정
 
SmartCloud for Social Business 소개자료
SmartCloud for Social Business 소개자료SmartCloud for Social Business 소개자료
SmartCloud for Social Business 소개자료Do Hyun Kim
 
실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기
실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기
실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기Kee Hoon Lee
 
Data discovery qlikview
Data discovery   qlikviewData discovery   qlikview
Data discovery qlikviewchoi3773
 
성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략
성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략
성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략rockplace
 
(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)
(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)
(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)SAMUEL SJ Cheon
 

Similar to AI = SE , giip system manage automation with A.I (20)

클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사
클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사
클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션 :: 정우진 이사
 
170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사
170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사
170426 cloud day in 포항 2. 클라우드 뉴노멀 시대의 글로벌 혁신 기업들의 디지털 트랜스포메이션_aws 정우진 이사
 
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
All about Data Center Migration Session 1. <Case Study> 오비맥주 사례로 알아보는 DC 마이그레...
 
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
 
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020 AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
AWS기반 서버리스 데이터레이크 구축하기 - 김진웅 (SK C&C) :: AWS Community Day 2020
 
AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기
AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기
AWS Finance Symposium_바로 도입할 수 있는 금융권 업무의 클라우드 아키텍처 알아보기
 
클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017
클라우드를 통한 엔터프라이즈 산업 변신 사례 - AWS Summit Seoul 2017
 
INFRASTRUCTURE
INFRASTRUCTUREINFRASTRUCTURE
INFRASTRUCTURE
 
PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...
PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...
PPT for real time IoT based production management use cases in 2014 manufactu...
 
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...
 
IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.
IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.
IBM with 서비스나우, IT운영관리 이젠 바뀔 때입니다.
 
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018 제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
제조업의 AWS 기반 주요 워크로드 및 고객 사례:: 이현석::AWS Summit Seoul 2018
 
Red Hat Ansible 적용 사례
Red Hat Ansible 적용 사례Red Hat Ansible 적용 사례
Red Hat Ansible 적용 사례
 
[GS네오텍] Google Stackdriver
[GS네오텍] Google Stackdriver[GS네오텍] Google Stackdriver
[GS네오텍] Google Stackdriver
 
[한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화!
[한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화![한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화!
[한국IBM] ServiceNow로 IT운영관리 최적화!
 
SmartCloud for Social Business 소개자료
SmartCloud for Social Business 소개자료SmartCloud for Social Business 소개자료
SmartCloud for Social Business 소개자료
 
실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기
실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기
실시간 이상탐지를 위한 머신러닝 모델에 Druid _ Imply 활용하기
 
Data discovery qlikview
Data discovery   qlikviewData discovery   qlikview
Data discovery qlikview
 
성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략
성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략
성공적인 하이브리드 클라우드를 위한 레드햇의 전략
 
(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)
(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)
(Samuel) sumo logic producuts 21th jan 2021(slideshare)
 

More from Lowy Shin

giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!Lowy Shin
 
giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)Lowy Shin
 
Giip kb-hadoop sizing
Giip kb-hadoop sizingGiip kb-hadoop sizing
Giip kb-hadoop sizingLowy Shin
 
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案Lowy Shin
 
giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705Lowy Shin
 
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701Lowy Shin
 
Giip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanualGiip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanualLowy Shin
 
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptxSas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptxLowy Shin
 
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアルClip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアルLowy Shin
 
ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理Lowy Shin
 
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピーNetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピーLowy Shin
 

More from Lowy Shin (11)

giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!
 
giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)
 
Giip kb-hadoop sizing
Giip kb-hadoop sizingGiip kb-hadoop sizing
Giip kb-hadoop sizing
 
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
 
giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705
 
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
 
Giip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanualGiip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanual
 
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptxSas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
 
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアルClip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
 
ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理
 
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピーNetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
 

Recently uploaded

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
 
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
 
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
 
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
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스
 
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
 

Recently uploaded (6)

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)
 
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
 
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)
 
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)
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
 
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 ...
 

AI = SE , giip system manage automation with A.I

  • 2. E-business Networks People Internet Another world 시장 분석
  • 3. 제 4차 산업혁명 인공지능/머신러닝/딥러닝 시장 분석 시장의 혁명적인 변화 다양한 IT기술이 나타면서 산업이 변화하고 있음
  • 4. 모바일 트래픽 추이 글로벌 DCIM매출 추이 시장 분석 인프라 수요가 급증 글로벌 IT인프라의 수요가 급증 모바일 기기 사용량 증가 인공지능/머시러닝 리소스 증가 동영상등의 대용량 트래픽 증가 IDC수요 증가 DCIM : Datacenter Infrastructure Management
  • 5. 데이터센터 구인 NHN 전용 데이터센터 ‘각’ 시장 분석 인력난 IT인프라 증가에 따른 비용효율화를 위해 지방에 IDC를 건설. 인프라 운영 인력 모집은 급증하나 운영 인력 부족현상
  • 6. 시장 분석 • 24시간, 365일 대기 • 장애 책임 부담 • 단순 작업으로 직업상 비전이 없음 인스톨 배포 감시 장애대응 점검 장애분석 튜닝 보고 인력부족의 원인
  • 7. 시장 분석 • 대부분의 솔루션은 한 가지에만 포커싱되어 SE의 업무는 여전히 줄어들지 않음 인스톨 배포 감시 장애대응 점검 장애분석 튜닝 보고 솔루션의 한계
  • 8. E-business Networks People Internet Another world 개요
  • 9. 개요 A.I(인공지능, Artificial Intelligence) = SE ? 인공지능이 SE의 업무를 줄일 수 있다면? • 클라우드, 레거시의 모든 환경 대응 • SE의 입장에서의 시스템 정보 수집 • 단순 모니터링이 아닌 시나리오 모니 터링 • SE가 하는 모든 업무 파악 • SE의 관점에서의 업무 처리 • 지식 축적으로 퀄리티 유지 • 시스템 증가를 줄이는 튜닝 • 단순업무를 줄여 OPEX절감
  • 10. Concept Reduce work for SE  서버에 Agent를 설치하면 모든 준비는 끝. Agent Install Server
  • 11. Concept Just follow virtual system advisor  주기적으로 Virtual system advisor가 해주는 어드바이스를 참고로 원클릭으로 모니터링, 튜닝, 관리, 장애대응이 가능! Mail from virtual system advisor Server Monitoring Advise Tuning Advise Maintenance Advise One-click Implementation Gather system information Knowledge Base
  • 12. Workflow overview giip = A.I(Artificial Intelligence) SE(System Engineer) SE의 모든 업무를 자동화 Web Server Service WAS DB MQE • Login Test • Page Response Check • Payment Test • Community Text Crawling • Process • Latency • Connections • Network • IO • Memory • DB Lock • Wait_Time • Thread Count • IO Latch CQE Command Repository Web Server Service WAS DB Fault Report Form Repository Scenario monitoring Automatic Incident Processing Report & Machine Learning Machine Learning MQE Update exp. Knowledge Base Trigger Repository
  • 13. Funtions All works of SE 서버를 등록하면 giip AI가 제안하고 유저의 판단에 따라 운영 작업을 진행 운영자동화 설치 배포 감시 장애 대응 튜닝 수시 체크 관리자 자동화 · ·Cloud Server Oversea Servers Virtual Server Legacy Server 백업운영 PA NSA API ML CQE MQE 비정형로그 통계 KB A.I. 스스로 생각하는 자동 운영 • 설치,배포,감시,운영,백업,장애대응, 튜닝,수시체크 등 운영업무를 스크립트 기반으로 자동화함 • 서버를 연결하면 PA(Process Analyzer)와 NSA(Network Status Analyzer)가 프로세스 및 통신을 분석하여 자동으로 용도 파악 및 사용량 파악, 튜닝 제안 • ML(Machine Learning)을 이용하여 장애 패턴 학습 및 서버 튜닝 학습 • CQE(Command Queue Engine)으로 관리자의 운영작업/장애 대응 자동화 및 작업 이력, 작업 내역 자동저장, 이상시 Rollback가능 • MQE(Message Queue Engine)으로 서버 상태 이상 및 장애 대응 내역, ML로 학습한 장애 예휴 판단시 알람 제공 • Couchbase NoSQL을 이용한 비정형 데이터 저장(미국 CIA채용, AWS채용, IBM Cloudant기반기술) • ML로 학습된 KB를 기반으로 주기적인 리스크 권고 및 대응안 제시 • 16000대 서버로 온라인 게임 서비스 중인 일본 G게임사의 2000대의 서버 포함 누적 4000대 이상, 동시 2500대 이상의 자동 운영 경험.
  • 14. giip Architecture System Engineer 14 SP own Service Custom Dashboard OpenAPI CQE (Command Queue Engine) MQE (Message Queue Engine) OpenAPI TMF (Trigger Management Function) MSF (Message Sender Function) ASR (Automation Script Repository) SCHD (Scheduler) RDB LogDB DCUBE DSF AMF (Authentication Mapper Function) SMTP RMF (Resource Management Function) LGF (Log Gathering Function) ServiceMarketPlace GLB Service CDN Service Forensic Service Infra. Service BasicGUI MLE (Machine Learning Engine) 3rd Party Solution
  • 15. 15 giip H/W Architecture Internet Auth01~02 WAS01~02 … API 01~N … Collector 01~N RDBMS 01~02 … NoSQL 01~N GLB01 GLB02 All works of SE  글로벌 서비스를 위한 지역 분산 및 Scale out형 확장 구조
  • 16. Competition Many solutions vs. outsourcing vs. giip giip는 기존 인력으로 더욱 많은 업무를 처리할 수 있도록 도와줍니다. 서비스 구분 서비스 내역 자체 SE사용 저가형 운영지원 고급형 운영지원 비고 고정비용 기본 가격(천원/대) * 20대 기준 3,500 2,000 5,000 1,000 이력관리 기술지원이력관리 417 - 0 0 ITSM 모니터링 기본 모니터링(CPU/Memory/Disk/Process) 583 0 0 0 NMS 솔루션 URL모니터링 250 - 0 0 URL모니터링 솔루션 로그, 이벤트모니터링 4,167 - 0 0 로그분석솔루션 24시간 감시 40,000 - 0 0 SE 8명 24시간 OS운영 OS 기본 운영(설치, 패치) 0 0 0 0 SE 파일 백업 및 리스토어 관리 417 - 0 0 backup solution 웹서버운영 웹서버 기본 운영(구축 및 설정 변경등) 0 0 0 0 SE 웹서버이중화 600 - 600 100 LB 임대, giip는 GLB 웹서버튜닝 2,000 - 0 0 SE 전문가 비용 DB서버운영 DB 기본 운영(설치, 백업, 리스토어, 패치등) 0 0 0 0 SE DB 최적화 튜닝 6,000 - 0 0 DB 전문가 비용 DB 이중화 0 - 0 0 DB 전문가 비용 포함 웹방화벽 웹방화벽 설치 및 운영 500 - 0 0 웹방화벽 솔루션 합계 58,433 2,000 5,600 1,100 단위 : 천원, - : 미지원, 0또는 숫자 : 지원 및 금액(0인 경우 다른 금액에 포함된 것임)
  • 18. Roadmap Our goal is platform for SE • ITAM Function expand • Domain management expand • Dashboard • Xen auto install • CDN Automation (3rd party) • GLB Automation (3rd party) • Server forensic service(3rd party) • Openstack API Support • Public Cloud Service API Support • Docker Management • CHEF Management • Big-data System Log Analytics (3rd party) • Script Market Place • Chinese Version • giip Log Analytics (Machine Learning) • giip Advertisement Platform • Global Support Center • IT Service Market Place • Global Infra. Market Place • Solution Market Place • Expand Global Channel Analysis Prediction Ecosystem 2016 2017 2018 2019
  • 19. On-premise & SaaS reference 시스템 관리 및 네트워크 기기 관리를 메인으로 운영 자동화를 제공 Reference 전 세계 120개국에 판매된 도어폰 및 기타 제품들의 글로벌 IoT연동 플랫폼의 설계 및 컨설팅, 자동화 솔루션 도입, GLB로 모듈 서버의 로드 밸런싱 4개의 인프라 관리 툴을 통합한 통합 관리 툴의 제공 및 기존 툴로 감지 불가 능한 상황의 감지 서비스 제공 다양한 환경의 온라인 게임 인프라 관리용으로 서비스 제공
  • 20. E-business Networks People Internet Another world 기능
  • 21. Basic Feature 기능  엔지니어가 필요로 하는 모든 정보 취득  엔지니어의 업무에 필요한 모든 액션 및 리포팅 자동화 Key Findings IT Asset Management Action  Basic server information  IP usage  Disk usage  Domain  Resource usage  Custom server information  Send command  Send Script  Triggering  Monitoring  Gather system message  Gather custom message Messaging  Send Notification  Using Mail, MMS  Support send to RESTful API  Send custom message  Send log message
  • 22. 뛰어난 접근성 기능 No security changes  보안 설정 변경 없이 쉽게 구축 가능 - 필요한 포트는 OS update용 outbound 80포트만 있으면 모든 처리 가능
  • 23. 통합 UI의 중앙 시스템 관리 기능 Gather all system information for bigdata analyze  서버 접속없이 대규모 서버의 감시, 운영 가능  모든 서버 액션을 중앙에서 처리  중앙 로깅으로 전체적인 장애원인 분석 가능
  • 24. 하이브리드 클라우드 관리 기능 Manage hybrid infrastructure  클라우드 뿐만 아니라 물리 서버까지 포괄적인 운영  하이브리드 클라우드 아키텍쳐를 기반으로 한 통합 솔루션 관리
  • 25. See and go as human 기능  사람의 액션을 최소화  모니터링 데이터로 인사이트 획득 및 예측 Key Findings 시나리오 모니터링 액션 로그 모니터링  웹 서비스 로그인 테스트  결제 테스트  앱 기동/액션 테스트  유저와 같은 환경  액션 결과 스크린샷  액션 결과에 따른 반응  RESTful API를 이용한 로그  고객 니즈에 따라 가변필드 지원 (JSON)  로깅 데이터 그래프 지원  로깅 데이터의 이벤트 감지  비정형 데이터 저장 빅데이터 분석  로깅 데이터의 통계 분석  NoSQL을 이용한 방대한 데이터 처리  비정형 데이터 분석 처리
  • 26. E-business Networks People Internet Another world 운영사례
  • 27. 페이지 로딩이 느린 이슈가 있는 W고객은 자체적으로 찾으려 했으나 찾지 못하여 giip의 MQE에 Bottle neck 을 찾는 요소를 걸어 DBMS의 Dead lock을 찾아 해결 DBMS Tuning 운영 사례 MQE • WEB 서버 Connection Status 확인 • WAS Thread count 확인 • DBMS Lock, slow query 확인 WEB WEB DBMS MQE 메시지를 보고 고객이 직접 소스 수정 평균 반응속도 1초, 최대 11초 평균 반응속도 0.14초, 최대 4초 Mail로 병목 Query 전달
  • 28. 머신러닝, 비트코인, 고속 렌더링등의 수요가 늘고 있는 GPU Farm을 만들어 고객에게 서비스하는데 인프라의 관리에서부터 JOB관리까지 giip에서 제공 GPU 렌더링 팜 서비스 운영 사례 MQE • 시스템 자원 정보 수집 • JOB 프로세스 감시 • Server Farm 단위 JOB LB • 시스템 로그 모니터링 • 데이터 표준화(JSON) GPU Server Radeon rx 480 Radeon rx 480 GPU Server Radeon rx 480 Radeon rx 480 GPU Server Radeon rx 480 Radeon rx 480 CQE • Server Farm 단위 JOB LB • 장애시 자동 복구 • 신규 시스템 자동 설정 • 백업 스케쥴링 • 자동 운영 Service Provider Control UI Billing UI Statistics UI • 고객은 UI만 개발함으로서 GPU Cloud Service를 제공할 수 있어 빠른 최신 기술의 서비스 런칭이 가능 • 서비스에 필요한 모든 Measuring data 및 Control 을 giip엔진에서 제공으로 개발 공수 절감 • JOB 제어 및 분산, 서버당 GPU 상태정보 취득등 giip만의 고유한 기능 제공으로 타사대비 경쟁력 확보 개선 효과
  • 29. 시스템 구입시 번들로 딸려오거나 시스템 증설시 라이선스 이슈로 구매하지 못하는 등 인프라 증설에 따른 관 리툴 및 관리 포인트가 늘고 복잡해지는 상황을 개선 시스템 통합 감시 운영 사례 MQE • 시스템 자원 정보 수집 • 상이한 관리툴의 통합 모니터링 • 마우스액션등 시나리오 모니터링 • 시스템 로그 모니터링 • 데이터 표준화(JSON) Server Server Server CQE • 통합 명령 • 장애시 자동 대응 • 다른 환경의 신규 서버 통합 설정 • 백업 스케쥴링 • 자동 운영 End User Dashboard Control UI Statistics UI • 고객은 UI만 개발함으로서 다양한 환경의 인프라 관리 시스템 탄생 • 기존 관리툴에서 취하는 액션의 자동화 처리 • 서버 접속 시간 절감 및 운영 작업 시간 절감으로 TCO 절감효과 개선 효과 Server
  • 30. 날로 늘어나는 전 세계 서비스를 위해 소스의 배포 및 데이터의 싱크에 표준 CDN기술을 활용하여 배포 자동 화 및 배포 관리를 giip에서 제공하여 간단히 배포 시스템을 구축 배포자동화 운영 사례 MQE • 전세계 클라우드/레거시 서버 상태 통합 관리 • 유저 환경에서 배포 자동 확인 • 시스템 로그 모니터링 • 데이터 표준화(JSON) Origin Server Edge Server CQE • CDN기술을 활용한 파일 전송 • 전세계 클라우드/레거시 서버 지원 • 전송실패 알림 및 재전송 지원 • 스케쥴 전송 및 수동 전송 지원 • 고객은 UI만 개발함으로서 배포 시스템 구축 • 배포에 필요한 파일 업로드 및 배포 자동화, 스케쥴 관리 및 재배포등 필요한 기능을 쉽게 적용 • 전 세계의 다양한 환경의 서버를 통합 관리 및 배포 관리 개선 효과 Edge Server Edge Server End User Dashboard Control UI Statistics UI
  • 31. 글로벌 IoT 통합 관리 운영 사례 전세계 120개국에 있는 수 만대의 다양한 물리/클라우드 환경의 IoT 장비 및 관리 서버를 중앙에서 제어하고, 하드웨어 폴트시 자동으로 그 나라의 A/S담당자에게 통지 국내 IoT 서버 해외 IoT 서버 클라우드 IoT 서버 국내 관리 서버 지역 담당 엔지니어 중앙 관리자
  • 32. NMS 자동화 다양한 서비스를 하고 있는 D사에서는 각 서비스별 다른 NMS를 사용하고 있고, 특정 NMS는 장비 추가시 설정 비용이 별도로 들어 운영 비용 이슈 및 여러 화면으로 관리를 해야하는 문제가 있었음. 운영사례 giip 도입으로 NMS에서 제공하는 정보를 API로 취득하거나 직접 SNMP를 통해 정보를 취득 하고 장비 추가시 간단한 설정 추가만으로 쉽게 통합관리가 가능하게 됨
  • 33. E-business Networks People Internet Another world 활용
  • 34. DR(Disaster Recovery) 구성 타 센터가 단순 DR을 위한 스탠바이가 아닌 DR의 자원을 부하분산 및 재난 관리까지 가능한 구성 으로 제공이 가능하며, Bittorrent Sync 와 연동하여 서비스를 구성하거나 고객이 보유하고 있는 BCP 솔루션의 검증 및 이중 감시용으로 활용할 수 있습니다. giip의 활용 S5000(Active) Active-Active 구성 자사서버 클라우드 서버자사서버 클라우드 서버 S5000(Stand-by) Active-Active 구성 동기화된 파일의 더블 체크 서버의 상태 체크 및 관리 다양한 환경에서의 파일 동기화 Internet
  • 35. VDI(Virtual Desktop Interface) 구성 외부/내부에서 시간과 공간의 제약없이 업무가 쉽게 가능하도록 VDI환경의 Smart work를 구축하여 업무 효율을 높이고 보안 강화를 통해 외부에서의 접속에서도 보안 및 관리가 원할하도록 구성 giip의 활용 VDI Solution Internet 보안관리(인증 로그 추적) 시스템 확장 자동화 관리 모니터링 직원들의 업무환경을 제공 하는 VDI 솔루션 (인증 + 업무환경) S5000(Active) 사용자 사용자 인증(보안) 시스템 데스크탑 가상화 스토리지 가상화 어플리케이션 가상화 인증로그 관리 어플리케이션 배포관리 인프라 자동 확장 관리 데스크탑 가상화 스토리지 가상화 어플리케이션 가상화 지사 데스크탑 가상화 스토리지 가상화 어플리케이션 가상화 지사 본사
  • 36. RC(Root Cause) 분석 다양한 고객 환경에서 장애 등 이슈가 발생했을 때 시스템, 네트워크, 어플리케이션 전반에 걸친 시간축 기반의 데이터 수집을 이용하여 문제 발생 원인 파악에 도움을 주는 용도로 활용할 수 있습니다. giip의 활용 Analytics 모든 레이어의 값을 상황별 시간값을 수집 고객의 모든 상황 분석 자료를 취합 후, 빅데이터 분석으로 문제 원인 분석 Internet Server OS Network Exchange + Domino Server OS Network Verse + Domino
  • 37. giip 서비스 이용으로 수집되는 시스템 운영 정보를 기반으로 시스템 이슈를 예측하여 빅데이터 분석으로 장해 예측 서비스(SFPS, System Fault Prediction Service)를 제공 합니다. giip의 활용 시스템 장해 예측 서비스 (2017.1Q 예정) • 다양한 장해 패턴 정보 KB 공유 • 벤더의 공식 대응 KB를 장해 발생시 실시간 공유 • 사용자의 상황에 알맞은 벤더 매칭 • ML로 장해 이전 시점의 공통점 학습 및 예측 ML 처리 (Machine Learning) • 서버의 장해 패턴 데이터 수집 • 서버간 데이터 상관 관계 수집 • 어플리케이션 정보 수집 • 다양한 시스템 외의 정보 수집
  • 38. E-business Networks People Internet Another world