AWS Cloud Design Pattern Seminar in Korea

1. AWS
클라우드 디자인 패턴
(CDP)
해설

2. 22
1976년 오사카에서 태어나 도쿄 대학교 기계정보공학과를
졸업하고 미국 카네기 멜론 대학교 MBA와 MSE(소프트웨
어공학 석사) 과정을 마쳤습니다. AWS의 가능성에 매료된
그는 2010년 AWS의 일본 시장 진출 당시부터 함께해 현
재는 AWS 일본 팀의 아키텍트 부문을 총괄하고 있습니다.
Ken Tamagawa
Head of Solutions Architects,
Professional Services and Training
Amazon Data Services Japan

3. 3
What is AWS?

5. 언제나, 필요한 만큼, 저렴하게
발전소
공장
송전선
전
기
데이터센터
인터넷
IT부문
컴
퓨
터

6. 가상서버: Amazon EC2
AWS의
데이터센터
가상서버(Amazon EC2)
Windows
( 표준 사이즈)
CentOS
(고CPU)
Oracle DB(Linux)
(고Memory)
이미지에서 이미지 저장

7. EC2서버의 수
4/12/2008
Facebook과 연동하여 서
비스 시작
트레픽 급증에도 대응
(최고 많은 경우 5000서버)
4/14/2008 4/16/2008 4/18/2008 4/20/2008
EC2 이용 사례：Web 애플리케이션

8. EC2 이용 사례：금융 서비스EC2서버의 수
주말에는
300서버
금요일
4/24/2009
일요일
4/26/2009
화요일
4/28/2009
수요일
4/22/2009
3,000서버를 사용

9. 글로벌 인프라
Region
미국 서부
캘리포니아
EU서
동경
싱가폴
미국 서부
오레곤
남미
미국 동부
미국정부
9
시드니
=AWS의 서비스를 이용할 수
있는 데이터 센터 군의 지점

10. More than 20,000 Customers in Japan

11. 글로벌 인프라
Region
미국 서부
캘리포니아
EU서
동경
싱가폴
미국 서부
오레곤
남미
미국 동부
미국정부
11
시드니
=AWS의 서비스를 이용할 수
있는 데이터 센터 군의 지점
China

12. Availability
Zone
글로벌 인프라
12
= 물리적으로 떨어진 데이터 센터

13. API로 사용 가능하기 때문에
ec2-run-instances ami-b232d0db
--instance-count 3
--availability-zone
ap-northeast-1a
--instance-type m1.small
ec2-run-instances ami-b232d0db
--instance-count 3
--availability-zone
ap-northeast-1b
--instance-type m1.small
13

14. 인프라스트럭처는
소프트웨어가 되었다.

15. AWS의 API
• AWS서비스별로 REST형식의 API를 제공
• 명령어/SDK/IDE
Java Python PHP .NET Ruby nodeJS
iOS Android AWS Toolkit
for Visual
Studio
AWS
Toolkit for
Eclipse
Tools for
Windows
PowerShell
Command Line Tools/
CLI (CL Interfaces)

16. AWS のグローバルなインフラ
AWS의 서비스
고객의 애플리케이션
라이브러리 & SDKs
Java, PHP, .NET,
Python, Ruby
Web 인터페이스
Management Console
IDE 플러그인
Eclipse
Visual Studio
배포와 자동화
AWS Elastic Beanstalk
AWS CloudFormation
인증 & 청구
AWS IAM
Identity Federation
Consolidated Billing
모니터링
Amazon CloudWatch
스케일링
Auto Scale
네트워크 & 라우팅
Amazon VPC
Amazon Elastic LB
Amazon Route 53
AWS Direct Connect
콘텐츠 배포
Amazon
CloudFront
메세징
Amazon SNS
Amazon SQS
분산처리
Elastic
MapReduce
메일
Amazon SES
컴퓨터 처리
Amazon EC2
스토리지
Amazon S3 / Glacier
Amazon EBS
Amazon Storage Gateway
데이터베이스
Amazon RDS
Amazon RedShift
Amazon DynamoDB
Amazon Elasticache

17. Amazon S3는、데이터 보관의 기반
동경지역
3곳 이상으로
자동 복제
S3
버킷
높은 내구성으로 데이
터 손실이 없다 :
99.999999999%
전 세계에 8개의 지점에서 선택
데이터센터A
데이터를 저장만하면,
인프라, 전원을 의식
하지 않아도 됨.
용량 무제한
데이터센터B
데이터센터C
파일 (바이너리, 텍스트,
이미지, 동영상)
저장하는 데이터는 자
동 암호화도 가능
저렴한 종량과금
예：1GB/월 – 약10엔

18. 5000만 사용자를 가진 파일 공유 서비스
Amazon S3 상에서 구축
S3는, 99.999999999%의 내구성

19. 19
Oracle Secure Backup의 데이터 저장소는S3

20. Amazon Kinesis

21. 貴重講演のデモ

22. Serendipity

23. 23
Mission Critical Systems
on AWS Cloud
in Enterprise Companies

24. Partner Ecosystem in Japan
SI（Consulting Partner）
ISV（Technology Partner）
日本電気株式会社
日本電気株式会社
http://aws.amazon.com/jp/solutions/solution-providers-japan/

25. In near Future…
25
Cloud
On-premise

26. Cloud First in Japan
DB Direct
Connect
APP
APP
Web
APP
APP
APP
APP
APP
⼈人事・給与 SFA/WF 会計 BI
DB DB DB DB
Cloud
Intranet
New Application in Cloud/
Move existing systems later

29. 새로운 시대의
아키텍팅이
필요

30. AWS 사용에 대해, 이런 말들을 흔히 한다.
v 「만약 장애가 나도, EIP를 교체하면 되지. EBS를
스왑하여 순식간에 복구하는 것은 정말 편하지 않
아? 」
v 「EC2 앞에 ELB를 놓고, Multi-‐‑‒AZ로 분산하자. 최
악의 경우 Multi-‐‑‒Region하여 LBR하면?」
v 「EC2에 NFS를 구축하여, 이퍼머럴 디스크에 rsync
하면 동기화도 편하죠? 」

31. 이야기가 너무 자세하여
전달 되지 않아

32. 하고 싶은 것은
AWS클라우드를
보다 전달하기 쉽게 하고 싶다.
기존의 노하우를 전달하고 싶다.
(노하우를 문서로 정리)

33. 그래서
AWS
클라우드 디자인 패턴
(약자로 :
CDP)

34. AWS 클라우드 디자인 패턴이란
v AWS 클라우드를 사용하여 시스템을 설계
할 때, 발생할 수 있는 전형적인 문제와 그
문제에 대한 해결 방법 그리고 설계 방법을
알기 쉽게 분류하여 노하우로 이용할 수 있
도록 정리한 것이다.

35. 예：FloatingIP 패턴
1. 서버 장애 2. IP를 교체

36. 例例: Job Observerパターン
Floa>ng
AC
Adaptor
패턴

37. Server Swapping 패턴 적용 후
가상
서버
가상
서버
서버 장애
서버
이미지
서버 가동
가상 디스크
데이터
가상 디스크
데이터

38. 예: Job Observer 패턴
4. 가상 서버를
추가
가상 서버군
2. 큐에 메시지를 쌓는다.
3. 임계치 확인
큐
메시지를 Get하여
처리
메시지를 PUT
시스템 감시
서비스
가상 서버군
가상 서버

39. CDP 카테고리
기본 패턴
Snapshot
Stamp
Scale
Up
Ondemand
Disk
가용성 향상 패턴
Mul>-­‐Server
Mul>-­‐Datacenter
Floa>ng
IP
Deep
Health
Check
동적 콘텐츠 처리
Scale
Out
Clone
Server
NFS
Sharding
NFS
Replica
State
Sharing
URL
Rewri>ng
Rewrite
Proxy
Cache
Proxy
Scheduled
Scale
Out
정적 콘텐츠 처리
Web
Storage
Direct
Hos>ng
Private
Distribu>on
Cache
Distribu>on
Rename
Distribu>on
클라우드로의 데이터 업데이트
Write
Proxy
Storage
Index
Direct
Object
Upload
관계 데이터 베이스
DB
Replica>on
Read
Replica
Inmemory
DB
Cache
Sharding
Write
배치 처리
Queuing
Chain
Priority
Queue
Job
Observer
Scheduled
Autoscaling
운용,
보수
Bootstrap
Cloud
DI
Stack
Deployment
Server
Swapping
Monitoring
Integra>on
Web
Storage
Archive
Hybrid
Backup
네트워킹
OnDemand
NAT
Backnet
Func>onal
Firewall
Opera>onal
Firewall
Mul>
Load
Balancer
WAF
Proxy
CloudHub

40. 패턴의 설명
각 패턴을 아래와 같은 내용으로 정리
v 해결하고 싶은 문제
v 해결 방법
v 구현 방법
v 구성 및 구성도
v 이점
v 주의점

41. Wiki로 노하우 공유
Japanese
English

42. CDP
책이 한국에서도 번역 되어졌다!

43. CDP本が韓国語に翻訳されました！

44.
Ninja
of
Three
CDP、누가 만들었을까?

45. Ninja of Three

46. AWS
솔루션 아키텍트

47. Tokyo
Sapporo
Fukuoka
Sendai
Nagoya
클라우드 여성 모임
Osaka
Kanazawa
Kyoto
Yamaguchi
Saga
Japan AWS User Group
-> JAWS
Miyazaki
Kagoshima
Okinawa
Kumamoto
전국 ４０ 곳 이상의
사용자 그룹

48. 패턴을 활용한 구축 시나리오
v 이미지, 동영상 제공 사이트
v 많은 사용자에게 제공 하고 싶을 때
v E 커머스 사이트
v 가용성, 장애에 강한 시스템을 구축하고 싶을 때
v 이벤트 사이트
v 단발적인 액세스 증가에도 장애 없이 사이트를 운용하
고 싶을 때
v 그 외에도 다수…

49. AWS
클라우드 디자인 패턴
-­‐콘텐츠 제공 편-­‐

50. 이 시나리오의 배경
v 구름 사진을 업로드하는 블로그 시작
v 최초 개인용으로 시작

51. 이 구현 시나리오의 목적
v 콘텐츠 제공 사이트 구축
v 운용 효율
v 비용 절감
v 을 높일 수 있는 패턴을 중심으로 AWS를 사용
한 구현 방법을 설명

52. 이용 환경, 소프트웨어
v Amazon Linux (64bit)
v Movable Type 5.12 (MTOS)
v Apache HTTP Server 2.2.21
v MySQL 5.1.52
v Perl 5.10.1

53. Blog site

54. 과제
v 과제：
사용자 요청으로 동영상을 업로드
v 사이즈가 크고, 용량을 알 수 없음.

55. Web Storage 패턴

56. 블로그 인기도 증가
v 구름 매니아를 위한 사이트로
v 액세스가 증가하여
액세스가 불가능한 상태로

57. Direct Hosting 패턴

58. 설마 했던 해외 진출
v 해외 유명 뉴스 사이트에 개재 결정
v 개재 되기 전까지、
해외 액세스에 대한 대응이 필요

59. Cache Distribution 패턴
Amazon
CloudFront
엣지서버
가상 서버
인터넷 스토리지
오리진 서버
엣지서버
엣지서버
사용자
사용자
사용자

60. 최종적으로
블로그 콘텐츠
(blog)
동영상・이미지
(movie)
콘텐츠 관리・댓글
(write
blog)

61. 디자인 적용 과정
동영상
인기
해외

62. AWS
클라우드 디자인 패턴
-­‐E
커머스 편-­‐

63. 이 시나리오의 배경
v 설마 했던
구름상품 판매 사이트 시작

64. 이 구현 시나리오의 목적
v E 커머스 사이트 구축
v 가용성
v 내고장성
v 을 높일 수 있는 패턴을 중심으로 AWS를 사용
한 구현 방법을 설명

65. 이용 환경, 소프트웨어
v EC-‐‑‒CUBEバージョン 2.11.4
v Amazon Linux (64bit)
v PHPバージョン PHP 5.3.8
v DBバージョン MySQL 5.1.52

66. 초기 디자인
EC-­‐CUBE
Apache
MySQL
EC2
인스턴스

67. 과제
v 과제：
사용 중인 소프트웨어의 버전 업그레이드가 필
요

68. Floating IP 패턴 적용 후
EC2
Test
環境
④EIP를 교체
EC2
本番
環境
EIP
Amazon
Route 53 ec.clouddesignpattern.org
EC2 AMI
①AMI를
생성
②테스트 환경의 EC2 인
스턴스를 가동
③소프트웨어를 업데이트하고 테
스트를 진행
EIP「46.51.xxx.xxx」

69. 과제
v 과제： 서버 장애가 발생하면,
빠르게 복구 하고 싶다.

70. Server Swapping 패턴 적용 후
가상
서버
가상
서버
서버 장애
서버
이미지
서버 가동
가상 디스크
데이터
가상 디스크
데이터

71. 과제
v 과제：Web서버가 멈춰도,
전체 시스템을 계속 가동하도록
하고 싶다.

72. Multi-‐‑‒Server 패턴
EC2
인스턴스
이중
구성
EC2
인스턴스
원본
서버
MySQL DB
인스턴스
로드 밸런서

73. RDS의 생성
73

74. Multi-‐‑‒Server 패턴 적용 후
EC2
인스턴스
이중
구성
EC2
인스턴스
원본
서버
MySQL DB
인스턴스
로드 밸런서

75. 로드 밸런서의 가동

76. 로드 밸런서의 가동
EC-­‐CUBE에서는,
SSL을 지원.
ELB에서도 처리 가능하지만,
여기서는 ELB에서 SSL을 처리하지 않는
것으로 한다.

77. ELB 아래에 EC2를 추가
AMI에서 EC2를 가동
ELB
아래로 추가

78. Multi-‐‑‒Server 패턴 적용 후
EC2
인스턴스
이중
구성
EC2
인스턴스
원본
서버
MySQL DB
인스턴스
로드 밸런서
서버를 수동으로
정지해도 동작할까?

79. 과제
v 과제：DB 부분의 SPOF를 해결
v DB Replication 패턴을 적용하고,
DB를 이중화 구성으로 변경

80. Multi-‐‑‒AZ로 변경

81. DB Replication 패턴 적용 후
Zone 1a
EC2
인스턴스
冗⻑⾧長
構成
EC2
인스턴스
オリジ
ナル
Zone 1b
동기
로드 밸런서
MySQL DB
인스턴스
MySQL DB
스탠바이

82. 과제
v 과제：서버 레벨만이 아닌, 데이터 센터 레벨의
장애에도 대비할 수 있도록 한다.
v Multi-‐‑‒Datacenter 패턴을 적용하고,
모든 계층을 이중화 한다.

83. Multi-‐‑‒Datacenter 패턴 적용 후
EC2
인스턴스
이중
구성
EC2
인스턴스
원본
서버
로드 밸런서
동기
Zone 1a Zone 1b
MySQL DB
인스턴스
MySQL DB
스탠바이

84. 디자인 적용 과정
장애대응
장애대책
SPOF해결
최종

85. AWS
클라우드 디자인 패턴
-­‐이벤트 사이트 편-­‐

86. 배경과 시나리오
v EC 사이트의 상품이 대히트
v 새로운 홍보를 위한 이벤트 사이트

87. 이용 환경, 소프트웨어
v Amazon Linux (32bit)
v Apache HTTP Server 2.2.21
v MySQL 5.1.52
v PHP 5.3.8
v WordPress 3.3.1

88. 이벤트 사이트 설계
v 스몰 인스턴스
v EC2는1인스턴스로 운용

89. 과제
v 과제：
싱글 구성의 서버를 스케일아웃 하고 싶다.

90. Clone Server 패턴
v 클론용 AMI에서 스케일 아웃
마스터 EC2 클론 EC2 클론 EC2 클론 EC2
콘텐츠 동기(rsync)
수동 스케일 아웃 자동 스케일 아웃
클론용 AMI

91. 과제
v 과제：
실시간으로 공유 콘텐츠를 반영하고 싶다.

92. NFS Sharing 패턴
가상
로드 밸런서
가상
서버
가상
디스크
동기
가상
서버
마스터

93. 과제
v 과제：
NFS 부분의 성능문제가...

94. NFS Replica 패턴
가상
로드 밸런서
가상
서버
가상
디스크
가상
서버
서버 이미지
1.
서버 가동
2.
NFS를 마운트
3.
디스크 동기

95. 과제
v 과제：
비용 효율이 좋지 않아 요청을 분산

96. URL Rewriting 패턴
v S3에 정적 콘텐츠를 분산
v mod_̲ext_̲filter로 콘텐츠 내부의 URL을 동적
으로 변환
S3cmd로 동기
mod_ext_filter로 HTML
내부의
정적 콘텐츠의 URL을 S3의 URL로
변환

97. 그 외의 구현 시나리오
v 이미지, 동영상 제공 사이트
v 많은 사용자에게 제공 하고 싶을 때
v E 커머스 사이트
v 가용성, 장애에 강한 시스템을 구축하고 싶을 때
v 이벤트 사이트
v 단발적인 액세스 증가에도 장애 없이 사이트를 운용하고 싶을
때
v 그 외에도 다수
v 로그 분석 시나리오
v 감시 시나리오
...

98. 고성능 비즈니스 애플리케이션

100. Ondemand
disk
High
Availability
NAT
Synchronized
Disk
DB
Replication
Multi-Server
Multi-Datacenter
Self
Healing

101. Self Healing 패턴
• 인스턴스를 가동 후, 인스턴스 자신이 데이터 영
역을 마운트
• Cloud DI 패턴을 같이 사용
• 구현
• AutoScaling을min 1,max 1로 설
정
• Fail후에AMI에서 가동한 인스턴스에
서、EBS등을 마운트
• 상태 체크는 감시 서비스나 ELB도 이
용 가능
자신이
마운트

102. Synchronized Disk 패턴
• 공유 디스크를 사용한 Fail Over를 구현하고
싶다.
• 구현
• EC2를 여러 대 가동하고, 각각에 데이터 영
역용 EBS를 마운트한다.
• 데이터 소프트웨어를 도입하고, 데이터를 동
기화 한다.
• DRBD
• CLUSTERPRO
• DataKeeper 등

103. Ondemand Disk 패턴
• 디스크 스트라이핑을 포함하
여, EBS 최적화 인스턴스나,
Provisioned IOPS를 이용
• 높은 디스크 IO성능이나, 안정적인 IO가 필요

104. High Availability NAT 패턴
• SPOF가 되는 NAT서버를 이중화 하고 싶다.
• 구현
• NAT서버를 2대 가동하고, source/
dest체크를 비활성화
• 한쪽 인스턴스를 인터넷 게이트웨이로
등록
• NAT인스턴스가 다운되는 시점에,라
우팅 테이블을 변경
가 라우팅 테이블을 변경

105. • 그 외의 패턴

106. High Availability Forward Proxy 패턴
• ELB＋Proxy+AutoScaling으로 구현
• Squid, ExaProxy 등의 Proxy서버를 이
용
• 장점
• 장애가 발생해도 자동으로 복구
• PROXY부분에서 로그 취득
• 단점
• 애플리케이션/OS별 Proxy설정이 필
요
• 외부 접속용 Proxy를 이중화 하고 싶다.
ELB를Proxy
로 등록

107. On-‐‑‒premise Load Balancing 패턴
• 액세스 하는 시스템의 상황에 따라, 기존 구성을 변경하지 않고 클라우드 확장
서에 대한 장점을 살리고 싶다.
• 온프레미스의 LB 백엔드에, 가상서버를 배치한다.
• 액세스 하는 시스템의 상황
• 액세스 IP 주소를 변경 불가
• WAF/IDS에서 제한할 수 있는 주소
가 IP만 가능
• 인증이나 콘텐트 기반 로드밸런싱
등, 사용하고 싶은 LB 기능이 있다.

108. Floating VPN Gateway 패턴
• 테스트 등으로 , 같은 네트워크 영역 환경을 복수로 이용하고 싶다.
• 클라우드 위에 같은 네트워크 영역을 복수 개 생성하고, VPN 접속 대상을 수
정함으로써 네트워크 환경을 변경.

109. 신용 카드 정보를 다루는
비즈니스 시스템 (PCI-‐‑‒DSS)

110. 사례 주식회사 Coiney

111. 아래 가이드 라인을 바탕으로 CDP를 정리해 본
다.
https://www.pcisecuritystandards.org/pdfs/
PCI_̲DSS_̲v2_̲Cloud_̲Guidelines.pdf
PCI DSS Cloud Computing
Guideline
AWS PCI Compliance Package
(NDA기반)
http://aws.amazon.com/jp/compliance/

112. PCI 데이터 보안 표준 개요

113. PCI-‐‑‒DSS표준을 준수하고 있는AWS서비스
as of 2014/03/14
• Amazon DynamoDB / Amazon SimpleDB
• Amazon Elastic Block Storage (Amazon EBS)
• Amazon Elastic Compute Cloud (Amason EC2)
• Amazon Elastic Map Reduce (Amazon EMR)
• Amazon Glacier
• Amazon Redshift
• Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
• Amazon Virtual Private Cloud (Amason VPC)
• AWS CloudHSM
• AWS Direct Connect
• AWs Identity and Access Management (IAM)
• Elastic Load Balancing (ELB)
• 위의 기본이 되는 물리 인프라 스트럭처와 AWSS 관리 환경
• 위에서 정의하고 있는 서비스의 AWS PCI 준수 범위는, 모든 AWSS 데이터 센터
Region과 장소에 적용되어있다.

114. Chained Defense-‐‑‒in-‐‑‒Depth 패턴
VPN
Web Web
App App
NAT
Web Web
App App
NAT VPN
종심방어는、여러 방어
대책을 여러 계층을 구
성하여 리스크를 줄이는
구조
계층별로 서브넷을 나두
어 라우팅을 관리
계층별로 보안 그룹을
나누어 필요한 부분만
연결

115. Chained Defense-‐‑‒in-‐‑‒Depth 패턴
VPN
Web Web
App App
NAT
Web Web
App App
NAT VPN
WebTierAppTierDBTierPublicFacing
VPN NFW IPS/
IDS
WAF AV
VPN NFW IPS/
IDS
WAF AV
VPN NFW IPS/
IDS
WAF AV

116. ELB End-‐‑‒to-‐‑‒End Encryption 패턴
ELB로 SSL termination
SSL처리를 ELB에서 실행
증명서의 관리가 간편
Web Web Web Web
WebTier
Backend-‐‑‒SSL로 백엔드 암호화
모든 통신 경로 암호화
SSL
termination
Backend SSL

117. High Availability Forward Proxy 패턴
• ELB＋Proxy+AutoScaling로 구현
• Squid, ExaProxy등의 Proxy서버 이용
• 장점
• 장애가 발생해도 자동으로 복구
• PROXY부분에서 로그 취득
• 단점
• 애플리케이션/OS별 Proxy설정이 필
요
• 외부 접속용 Proxy를 이중화 하고 싶다.

118. Log Aggregation 패턴
각 서버의 로그를 로그 서버로 전송 수집하고 저장된 로그
내용을 감시하여 패턴과 일치하면 알람을 통보
로그는 최종적으로 S3에 보존
장기 보관은 Glacier로

119. Encrypted Log Aggregation 패턴
암호화
각 서버의 로그를 로그 서버로 전송 수집하고 저장된 로그
내용을 감시하여 패턴과 일치하면 알람을 통보
로그는 최종적으로 S3에 보존
장기 보관은 Glacier로

120. OnDemand Bastion 패턴
Bastion 서버 사용은 어떤 환
경에서도 추천
OnDemand Bastion에서는
이용할 때에만 Bastion 서버를
가동
보안 및 비용 측면에서 Good
이용할 때에만 가동

121. High Availability IAM 패턴
각 AZ 별로 Role을 분리하여 설정함으로써, 설정 변경에 실수가 있었다 하더라
도, 시스템 전체에 영향이 없도록 할 수 있다.
http://blogs.aws.amazon.com/security/post/TxQ0OYRWOOK9L3/High-‐‑‒Availability-‐‑‒
IAM-‐‑‒Design-‐‑‒Patterns

122. 참고: Storage/Data Security
EC2
EBS
S3
Glacier
Encryption
Client
Key Management
File
Encryption
Full Disk
Encryption
Database
Encryption
AWS Server
Side
Encryption
Key
Management
File
Encryption
Full Disk
Encryption
Database
Encryption
AWS Server
Side
Encryption
File
Encryption
Full Disk
Encryption
Database
Encryption
AWS Server
Side
Encryption
S3
Glacier
On
premise
Encryption
Client
EC2
On
premise

123. 마지막으로

124. 클라우드 설계 원칙
• 최대한 서비스를 이용
• 생각보다 행동으로
• 작은 규모에서 시작하여
스케일 아웃
• 변화를 전 계층에서 처리
• 고장을 위한 설계 (Design
For
Failure)
• 구축 초기 뿐만 아닌 계속
적인 개선
• できるだけサービスを利用
• 机上実験よりも実証実験
• スモールスタートからスケールアウト
• 変化に対し全レイヤで対処
• 故障のための設計(Design
For
Failure)
• 最初だけでなく周期的なカイゼン

125. Serendipity

126. In near Future…
126
Cloud
On-premise

127. v CDP로 AWS를 더 재미있게

128. 감사합니다.
@KenTamagawa

129. Todayʼ’s slides: