이 문서는 AWS ELB 의 소개 문서다. 활용 정보는 담고 있지 않다.Elastic Load balancing는 여러개의 가용영역(Availability)에 존재하는 아마존 EC2 인스턴스, 컨테이너와 IP 주소와 같은 목적지로 네트워크 트래픽을 분산해서 전달하는 일을 한다. Elastic Load balancing는 애플리케이션으로 향하는 트래픽을 골고루 분산히키며, 트래픽이 애플리케이션의 처리 용량을 초과할 경우 자동으로 스케일아웃할 수 있다.
의 요약문서다. 개인 학습을 목적으로 요약했다. 전 세계 기업의 데이터엔지니어, 분석가, 개발자들은 DW를 이용해서 데이터를 분석해서 의사결정을 위한 정보들을 만들고 있다. 기존의 DW는 성능개선과 비용 효율성을 위해서 클라우드로 마이그레이션하고 있다. 이 문서는 AWS에서 사용 할 수 있는 DW 서비스를 소개하며, 일반적인 설계 패턴을 제시함으로써 기업의 DW의 클라우드로의 마이그레이션을 촉진한다.
AWS(Amazon Web Service)는 글로벌 퍼블릭 클라우드 서비스로 전 세계에 걸쳐서 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 인프라스트럭처를 서비스 한다. 이 문서는 AWS 클라우드 인프라스트럭처를 구성하는 중요 요소들을 살펴볼 것이다.살펴볼 구성요소들은 아래와 같다. 리전(Regions) 가용 영역(Availability Zones) Edge Locations Regional Edge Caches가용 영역(Availability Zones)은 물리적인 데이터센터다. 가용 영역이라고 부르는 두 개 이상의 가용 영역을 묶어서 가용성을 확보하기 때문이다. 하나의 데이터센터가 실패하더라도 다른 데이터센터로 계속 서비스를 가능하도록 하겠다는 개념이다. 이 때문에 각 가용 영역은 낮은 레이턴시를 가지는 전용 네트워크로 연결이 된다.
2019년 10월 27일 일요일 기술 뉴스. 뉴스라기 보다는 최근 작성한 문서를 정리/회고하고 다음 공부 할 것들을 계획하기 위한 문서다.AWS는 기본적인 내용을 다시 정리하게 됐다. AWS 네트워크, 컴퓨팅 서비스, 데이터베이스(RDBMS) 서비스, 로깅, CICD등은 어느 정도 현장에서 경험도 하고 학습도 했다. 데이터 영역으로 넘어가기 위해서 기본적인 것들을 다시 스터디 하고 있다. OLAP, OLTP, Data Warehouse로 데이터에 대한 기본 개념을 익힌 후에 AWS의 데이터 관련 서비스를 살펴본다.
원문 Hyperledger Fabric(이하 패브릭)은 높은 수준의 보안성을 가지고 있으며 모듈식 아키텍처를 제공하는 분산원장 솔류션 플렛폼이다. 다양한 요소들을 추가 할 수 있도록 플러그인 방식 설계를 가지고 있다. 플러그인 방식은 복잡한 경제 생태계가 가지는 복잡성을 수용 할 수 있도록 한다. 패브릭을 처음 사용하는 개발자라면 이 문서가 도움이 될 것이다. 이미 패브릭에 익숙한 사용자라면 패브릭 시작, 데모, 기술사양, API 문서등을 살펴보도록 하자.
슈퍼 개발자에 대한 환상에서 벗어나라. 한 팀이 6달동안 일을 해결 못 한 일을 한명이 1달에 끝내더라. 이런 이야기를 듣다보면 슈퍼 개발자에 대한 환상을 품기 마련이다. 이 경우 어서 빨리 슈퍼 개발자를 구해야 겠다라는 생각을 하기 전에 그 팀과 회사의 시스템에 치명적인 문제가 있는지를 살피는게 합리적인 접근 방법이다. 1. 개발(코딩) 진도가 나가지 않는 것은 개발자 능력의(슈퍼 개발자가 있고 없고의) 문제가 아닌 기획과 방향의 문제다.
데이터 마트(Data mart)는 데이터 웨어하우스(Data warehouse)의 하위 시스템이다. 데이터웨어 하우스가 전체 조직을 대상으로 한다면, 데이터 마트는 특정 비지니스나 특정 팀을 대상으로 한다. 각 목적에 맞게 데이터베이스 시스템을 구성할 수 있는데, 이를 통해서 데이터의 사용과 조작과 개발을 팀 단위로 분리 할 수 있다. 목적에 맞게 데이터베이스를 구성 할 수 있기 때문에, 유연성과 접근성이 뛰어난 데이터 구조를 만들 수 있다.
금융 서비스를 클라우드에 올리기 위해서 필요한 것들에 대해서 살펴봐야 겠다. 내용이 방대하다. 현재 정리 중이다.2019년 1.1일 부터 시행된 개정 전자금융감독규정에 따라서 금융 산업에서의 클라우드 활용 범위를 확대할 수 있게됐다.전통적으로 금융산업은 클라우드의 활용에 매우 보수적이었다. 기존에 금융회사와 전자금융업자는 "비중요정보"의 처리에만 클라우드를 활용(비금융분야는 클라우드 이용제한이 없다.) 할 수 있었다. 예를들어 고유식별정보 또는 개인신용정보를 처리하는 시스템은 클라우드로 구축할 수 없었다. 고유식별정보 & 개인신용정보는 개인정보보호법 제 24조 및 시행령 제 19조에 정한 정보로서 주민등록번호, 여권번호, 면허번호, 외국인등록번호등이 해당된다. 개인정보 비식별 조치 가이드라인을 준수하여 비식별화해서 사용 할 수는 있다. 결과적으로 금융 산업에서의 클라우드는 보조적으로 사용 할 수 밖에없었다. 중요정보를 포함하지 않는 대량의 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 분석을 위해서 사용하는게 대표적이다.
하이퍼레저 패브릭은 모듈식으로 개발가능한 블록체인 플랫폼으로 엔터프라이즈(기업)에서의 사용을 목표로 네트워크 보안, 확장성, 기밀성 및 성능을 제공하는 DLT(Distributed Ledger Technology)의 구현이다. 하이퍼레저 패브릭은 아래와 같은 기능들을 제공한다.하이퍼레저 패브릭은 허가형 네트워크를 구성하기 위해서 신원 관리(identity management) 시스템을 이용해서 네트워크에 참여하는 모든 참가자를 인증하는 서비스를 제공한다. ACL(Access control lists)을 이용해서 네트워크 별로 추가적인 권한을 설정 할 수 있다. 예를 들어 특정 사용자가 체인코드를 실행 할 수는 있지만, 새로운 체인코드를 배포하지 못하도록 차단할 수 있다.
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Elastic Load Balancing - User Guide
이 문서는 AWS ELB 의 소개 문서다. 활용 정보는 담고 있지 않다.Elastic Load balancing는 여러개의 가용영역(Availability)에 존재하는 아마존 EC2 인스턴스, 컨테이너와 IP 주소와 같은 목적지로 네트워크 트래픽을 분산해서 전달하는 일을 한다. Elastic Load balancing는 애플리케이션으로 향하는 트래픽을 골고루 분산히키며, 트래픽이 애플리케이션의 처리 용량을 초과할 경우 자동으로 스케일아웃할 수 있다.
Enterprise data warehousing on aws
의 요약문서다. 개인 학습을 목적으로 요약했다. 전 세계 기업의 데이터엔지니어, 분석가, 개발자들은 DW를 이용해서 데이터를 분석해서 의사결정을 위한 정보들을 만들고 있다. 기존의 DW는 성능개선과 비용 효율성을 위해서 클라우드로 마이그레이션하고 있다. 이 문서는 AWS에서 사용 할 수 있는 DW 서비스를 소개하며, 일반적인 설계 패턴을 제시함으로써 기업의 DW의 클라우드로의 마이그레이션을 촉진한다.
AWS 글로벌 인프라 스트럭처
AWS(Amazon Web Service)는 글로벌 퍼블릭 클라우드 서비스로 전 세계에 걸쳐서 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 인프라스트럭처를 서비스 한다. 이 문서는 AWS 클라우드 인프라스트럭처를 구성하는 중요 요소들을 살펴볼 것이다.살펴볼 구성요소들은 아래와 같다. 리전(Regions) 가용 영역(Availability Zones) Edge Locations Regional Edge Caches가용 영역(Availability Zones)은 물리적인 데이터센터다. 가용 영역이라고 부르는 두 개 이상의 가용 영역을 묶어서 가용성을 확보하기 때문이다. 하나의 데이터센터가 실패하더라도 다른 데이터센터로 계속 서비스를 가능하도록 하겠다는 개념이다. 이 때문에 각 가용 영역은 낮은 레이턴시를 가지는 전용 네트워크로 연결이 된다.
2019년 10월 4째주 기술 정리
2019년 10월 27일 일요일 기술 뉴스. 뉴스라기 보다는 최근 작성한 문서를 정리/회고하고 다음 공부 할 것들을 계획하기 위한 문서다.AWS는 기본적인 내용을 다시 정리하게 됐다. AWS 네트워크, 컴퓨팅 서비스, 데이터베이스(RDBMS) 서비스, 로깅, CICD등은 어느 정도 현장에서 경험도 하고 학습도 했다. 데이터 영역으로 넘어가기 위해서 기본적인 것들을 다시 스터디 하고 있다. OLAP, OLTP, Data Warehouse로 데이터에 대한 기본 개념을 익힌 후에 AWS의 데이터 관련 서비스를 살펴본다.
Hyperledger Fabric 소개
원문 Hyperledger Fabric(이하 패브릭)은 높은 수준의 보안성을 가지고 있으며 모듈식 아키텍처를 제공하는 분산원장 솔류션 플렛폼이다. 다양한 요소들을 추가 할 수 있도록 플러그인 방식 설계를 가지고 있다. 플러그인 방식은 복잡한 경제 생태계가 가지는 복잡성을 수용 할 수 있도록 한다. 패브릭을 처음 사용하는 개발자라면 이 문서가 도움이 될 것이다. 이미 패브릭에 익숙한 사용자라면 패브릭 시작, 데모, 기술사양, API 문서등을 살펴보도록 하자.
개발조직 빌딩
슈퍼 개발자에 대한 환상에서 벗어나라. 한 팀이 6달동안 일을 해결 못 한 일을 한명이 1달에 끝내더라. 이런 이야기를 듣다보면 슈퍼 개발자에 대한 환상을 품기 마련이다. 이 경우 어서 빨리 슈퍼 개발자를 구해야 겠다라는 생각을 하기 전에 그 팀과 회사의 시스템에 치명적인 문제가 있는지를 살피는게 합리적인 접근 방법이다. 1. 개발(코딩) 진도가 나가지 않는 것은 개발자 능력의(슈퍼 개발자가 있고 없고의) 문제가 아닌 기획과 방향의 문제다.
Data mart
데이터 마트(Data mart)는 데이터 웨어하우스(Data warehouse)의 하위 시스템이다. 데이터웨어 하우스가 전체 조직을 대상으로 한다면, 데이터 마트는 특정 비지니스나 특정 팀을 대상으로 한다. 각 목적에 맞게 데이터베이스 시스템을 구성할 수 있는데, 이를 통해서 데이터의 사용과 조작과 개발을 팀 단위로 분리 할 수 있다. 목적에 맞게 데이터베이스를 구성 할 수 있기 때문에, 유연성과 접근성이 뛰어난 데이터 구조를 만들 수 있다.
IT와 금융의 통합
IT와 금융을 통합에 필요한 여러가지 필요한 정보 수집. 핀테크라고 하던가..
금융과 클라우드
금융 서비스를 클라우드에 올리기 위해서 필요한 것들에 대해서 살펴봐야 겠다. 내용이 방대하다. 현재 정리 중이다.2019년 1.1일 부터 시행된 개정 전자금융감독규정에 따라서 금융 산업에서의 클라우드 활용 범위를 확대할 수 있게됐다.전통적으로 금융산업은 클라우드의 활용에 매우 보수적이었다. 기존에 금융회사와 전자금융업자는 "비중요정보"의 처리에만 클라우드를 활용(비금융분야는 클라우드 이용제한이 없다.) 할 수 있었다. 예를들어 고유식별정보 또는 개인신용정보를 처리하는 시스템은 클라우드로 구축할 수 없었다. 고유식별정보 & 개인신용정보는 개인정보보호법 제 24조 및 시행령 제 19조에 정한 정보로서 주민등록번호, 여권번호, 면허번호, 외국인등록번호등이 해당된다. 개인정보 비식별 조치 가이드라인을 준수하여 비식별화해서 사용 할 수는 있다. 결과적으로 금융 산업에서의 클라우드는 보조적으로 사용 할 수 밖에없었다. 중요정보를 포함하지 않는 대량의 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 분석을 위해서 사용하는게 대표적이다.
하이퍼레저 패브릭 기능들
하이퍼레저 패브릭은 모듈식으로 개발가능한 블록체인 플랫폼으로 엔터프라이즈(기업)에서의 사용을 목표로 네트워크 보안, 확장성, 기밀성 및 성능을 제공하는 DLT(Distributed Ledger Technology)의 구현이다. 하이퍼레저 패브릭은 아래와 같은 기능들을 제공한다.하이퍼레저 패브릭은 허가형 네트워크를 구성하기 위해서 신원 관리(identity management) 시스템을 이용해서 네트워크에 참여하는 모든 참가자를 인증하는 서비스를 제공한다. ACL(Access control lists)을 이용해서 네트워크 별로 추가적인 권한을 설정 할 수 있다. 예를 들어 특정 사용자가 체인코드를 실행 할 수는 있지만, 새로운 체인코드를 배포하지 못하도록 차단할 수 있다.