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2018. 10. 11-12 COEX Grand Ballroom, Seoul

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SESSIONS

강연 목록

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강연 분야
  • 인프라
  • 성능
  • 기타
강연 제목
대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler in IPVS, Linux Kernel
강연 내용
수 천개의 컨테이너로 구성된 대형 컨테이너 클러스터 Platform 에서, Network Load Balancing 은 아주 복잡한 문제 중 하나입니다. 대용량의 Network 트래픽을 컨테이너들로 분산 시키기 위해 많은 수의 Load Balancer 를 구축하고 이를 유기적으로 연결시켜 효율적인 Balancing, High Availability 등을 보장해줘야 하지만, 컨테이너 클러스터 Platform 환경에서는 몇 가지 문제에 직면하게 됩니다. - Container 는 Life Cycle의 특성 상 생성/삭제가 매우 빈번하기 때문에 Load Balancer에 이를 동적으로 반영할 수 있어야 합니다. - 한 개, 또는 여러 개의 Load Balancer가 Down 되어도 이 곳을 경유하던 Network Connection들이 유실되어서는 안됩니다. 이 Connection들은 다른 정상적인 Load Balancer에서 문제 없이 처리되어야 합니다. 이를 위하여 각각의 Load Balancer 가 모든 Connection 정보를 유지하고 있어야 합니다. - 물론, 대용량의 Traffic의 효율적인 분산도 보장되어야 합니다. 이러한 문제들을 풀기 위해서 Linux Kernel 의 Software Load Balancer 인 IPVS 에 Maglev Hashing Scheduler 라는 Module을 개발하여 Contribution 하였고, 이를 사용하여 네이버 서비스 컨테이너들로의 부하를 분산하는 Load Balancer 를 운영하고 있습니다. 이 세션에서는 위 문제들을 해결하기 위해 했던 고민들과 Linux Kernel v4.18 부터 포함되는 IPVS Maglev Hashing Scheduler의 특징을 소개하고, 대형 컨테이너 클러스터에서 어떻게 효율적이고 고가용성을 갖는 Network Load Balancer 를 구축하였는지 등을 공유합니다.
강연자
송인주
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 키보드, 스마트보드에 AI 적용하기
강연 내용
모바일에 머신러닝을 적용한다는 것은, 모델을 그냥 가져오는 작업이 아닌 전/후처리, 컨버팅, 최적화 등 일련의 모델링만큼 큰 프로세스이며, 이 과정을 소개하고자 합니다. 최근 화두로 떠오르는 AI를 실제 모바일 앱에 넣는다는 것은 어떤 경험일까요? 연구를 통해 나온 모델을 실제 프로덕트에 넣는 것은 생각보다 어려운 과정이고 잘 찾아볼 수 없는 사례이기도 합니다. 본 세션에서는 스마트보드팀에서 산학과제 (SNUT)를 통해 연구한 알고리듬과 사내 오타보정 챌린지를 통한 모델을 융합하여 서비스에 넣는 과정에서 나온 다양한 경험과 고충을 공유하고자 합니다.
목차
  • 가상키보드 오타보정, AI로 가능할까?
  • 모바일에서의 AI, 어디까지 가능한가
  • 모바일에서 모델을 컨버팅하여 사용해보자
  • 전/후 처리를 통한 프로덕션화 준비
  • AI를 사용했더니?
대상
  • 실제 모바일 서비스에 ML을 적용하고자 하는 개발자
강연자
이승윤
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
강연 제목
지난 1년간의 웨일 브라우저와 그 미래 (부제: 제품 매니저가 들려주는 생생한 기술/제품 이야기)
강연 내용
기술 제품 매니저가 들려주는 제품과 그것을 만드는 과정에 대한 생생한 이야기. 지난 1년간 웨일 브라우저가 한 일들, 도전한 것들, 사용자들과 함께 한 것들을 정리하고 기술에 기반한 제품을 만드는 과정에서 생긴 수많은 시행착오를 통해 얻은 것을 공유하는 자리입니다. 또한 웨일 브라우저의 향후 로드맵을 공유합니다. 추가로, 복잡도가 있는 대규모 기술 제품을 만드는 팀은 어떻게 일하고 있는가를 이야기하고 개발팀이 일하는 방식에 대한 고민을 나누려 합니다.
목차
1년간의 웨일 브라우저
  • 웨일 브라우저 현황
  • 목표했던 것들
  • 이룬 것들, 이루지 못한 것들
목표를 향한 과정 (주로 시행착오)
  • 어떻게 모바일 제품을 만들것인가? 차별화와 그 함정
  • 목표를 향한 고민/삽질들
  • 제품을 만들면서 배운 것
      • 웨일팀은 어떻게 변화하면서 일해왔는가?
      • 팀이 일하는 원칙 (애자일이 뭔가요?)
        • 앞으로의 웨일 브라우저
        • 꼭 하고싶은 일들
        • 향후 로드맵 그리고...
        대상
        • 브라우저에 대해 관심이 있고, 웹 환경 개선에 관심이 있는 개발자/사용자
        • 기술을 다루고 있지만 그것이 제품으로 만들어지는 과정, Product management에 대해 관심있는 사람
강연자
김효
강연자 사진
강연 분야
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
강연 내용
인공지능, 그 중에서도 딥 러닝이라는 단어는 아마 최근 가장 많은 개발자들에게서 회자되고, 관심을 끄는 단어 중 하나일 것입니다. 다양한 딥 러닝 연구들이 매년 놀라운 결과물들을 보여주고 있고, 이제는 연구 뿐만 아니라 실제 어플리케이션 영역에서도 다양하게 쓰이기 시작했습니다. 그렇다면 나의 상황에 맞는 딥 러닝 어플리케이션을 제작하고 사용하기 위해서 가장 어려운 부분은 무엇일까요? 바로 다름 아닌 그에 맞는 데이터의 확보 입니다. 놀라운 결과를 내는 모델을 얻기 위해서는, 대부분 그에 맞는 양의 양질의 학습 데이터가 요구됩니다. 아쉽게도, 그러한 데이터를 확보하는 일은 쉽지 않습니다. 이는 특히, 현재 사용되고 있는 데이터 제작 도구들의 비효율성에 기인하고 있습니다. 저희는 이런 문제를 해결하기 위해, 사람의 지식과 직관을 쉽게 데이터화 할 수 있는 "Annotation 자동화 도구"를 개발하고 있습니다. 본 발표에서는 이러한 도구를 구성하는 세 가지 중요한 요소에 대해서 설명드리고자 합니다. 이 세 가지 요소는 작업 플로우의 설계 및 작업 요소의 표현법 디자인, 작업자의 능률을 향상시키기 위한 AI 기술(Transfer Learning / Interactive AI), 사람의 작업 능률을 지속적으로 체크하고 피드백을 주는 모니터링 방법으로 이루어져 있습니다. 이 외에도, 작업자들이 도구를 사용하며 만든 다양한 문제들과 저희의 시행 착오들도 함께 소개드리도록 하겠습니다.
강연자
이정권
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
강연 제목
WebAppFramework, XWhale 개발기
강연 내용
네이버의 주요 서비스는 웹으로 되어 있고 그것들을 보여주는 안드로이드의 WebAppFramework는 중요한 요소입니다. 어떻게하면 더 잘 보이고 더 잘 서비스 할 수 있을지 고민하던 차에 오픈소스인 Chromium과 Crosswalk를 가지고 WebAppFramework를 만들게 되었습니다. 이것을 만들면서 고민했던 것과 적용했던 서비스 사례를 중심으로 개발기를 공유하고자 합니다. 그리고 Crosswalk를 포크한 새 오픈소스 XWhale을 소개합니다.
목차
  • WebAppFramework란 무엇인가
  • 우리는 왜 WebAppFramework를 만들게 되었나?
  • Higgs에서 Crosswalk까지
  • 네이버 서비스 적용사례
  • 새 오픈 소스 XWhale 소개
대상
  • 안드로이드 웹엔진 개발 구현에 관심이 있으신 분
  • 새 WebAppFramework 도입에 관심이 있으신 분
강연자
조진철
강연 분야
강연 제목
KEYNOTE
강연 내용
강연자
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LOCATION

장소
코엑스 그랜드볼룸 (Coex Grand Ballroom)
주소
서울 강남구 영동대로 513 코엑스, (지번) 삼성동 159 코엑스
연락처
02-6000-0114

그랜드볼룸은 봉은사 맞은편 코엑스 1층 북문 쪽에 위치해 있습니다.
지하철 이용 시 9호선 봉은사역 7번 출구를 이용하시거나 삼성역 6번 출구를 이용하시면 됩니다.

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