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

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강연 목록

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강연 분야
  • 검색
  • 성능
강연 제목
Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
강연 내용
네이버 검색에서는 하루에도 수십억 건씩 발생하는 사용자 검색 request를 항상 원활하게 처리하기 위해서 많은 노력을 하고 있습니다. 이렇게 대용량 트래픽을 1년 365일 무중단으로, 장애 없이, 그리고 low latency까지 보장하면서 운영하려면 어떤 방법이 필요할까요? 이번 세션에서는, 네이버 검색시스템에서 지금까지 겪어왔던 고민과 해결책들을 소개하고자 합니다. 시스템의 상태를 정확히 파악하기 위해서 새로운 가용량 지표를 개발하고, 경보 피로를 줄일 수 있는 anomaly detection 방법을 연구하고, SRE 문화를 도입하는 등 많은 경험을 쌓아왔습니다. 이러한 과정에서 얻은 노하우들과 더불어 그동안 맞닥뜨렸던 다양한 검색 이벤트들도 함께 공유해드리겠습니다. ​ "월드컵 한국 vs 독일 경기 당시 어떤 패턴의 검색 요청이 들어왔을까?" "아시안게임 남자축구 금메달이 확정되는 순간 네이버 검색시스템에서는 무슨 일이 일어났을까?" "규모 5.8의 지진이 일어났을 때 검색시스템이 감당해야 하는 트래픽은 얼마일까?" "야간과 주말에 최소 비용으로 장애관제를 하기 위해서는 어떤 체계가 필요할까?" "200개가 넘는 검색서비스가 수만 대의 서버 위에서 동작하고 있을 때 특정 포인트의 장애를 detection할 수 있을까?"
강연자
김재헌 손주식
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
파파고 서비스 2년의 경험
강연 내용
2016년 8월 서비스를 시작한 자동 통역앱 파파고가 2년 동안 어떤 과정을 통해 성장했는지 이야기하고자 합니다. 사용자들로부터의 피드백을 통해 빠르게 기능을 추가하고 수정한 개발 내용을 공유합니다. 통역앱에서 어떤 고민들과 문제점들이 있었는지, 기술과 UX를 통해서 어떻게 문제를 해결했는지 공유하는 시간을 가지고자 합니다.
목차
  • 경험 1. Priority: 사용자에게 묻기
  • 경험 2. UX: UX로 응급 처치하기
  • 경험 3. Risk: 개편 리스크 줄이기
  • 경험 4. Collaboration: 상황에 맞게 변화하기
  • 경험 5. Culture: 파파고가 일하는 방법
강연자
김준석
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
강연 내용
이 세션에서는 딥러닝 모델을 실제 서비스하는 방법에 대해 실제 경험을 바탕으로 노하우와 팁을 공유합니다. 업데이트된 모델을 안정적으로 배포하는 방법과 롤백, 인퍼런스 오류를 어떻게 대처할지, CPU로 서빙할지 GPU로 서빙할지, 늘어나는 트래픽을 어떻게 대처할지, 서빙을 위한 플랫폼 설계 노하우와 성능 향상을 위한 모듈화, 구현하면서 맞닥뜨렸던 문제들과 고군분투하여 찾은 노하우들 그리고 몇 주간의 삽질로 찾은 안되는 설계와 엔지니어링 측면에서 범하기 쉬운 설계 오류와 실제 성능 테스트 결과 등을 알려드립니다.
목차
1. 문제
  • 모델은 있는데 서버가 없네
  • 다른 사람들은 어떻게 제공하고 있나
2. 해결을 위한 설계 - 학습과 서빙을 위한 시스템 설계 사례
  • 인퍼런스 요청 모듈화하기
  • 어떤 플랫폼을 사용해서 서빙할까 - 인퍼런스 서빙 시스템 아키텍처
  • 인퍼런스 시스템의 라이프사이클
3. AiSP(AI Serving Platform)를 만들어 해결해보기
  • 인퍼런스 서버 만들기
  • 인퍼런스 프로트엔드 만들기
  • 딥러닝 모델 배포 플로우
  • 인퍼런스 트래픽을 컨테이너로 스케일아웃 하기
  • 모델 관리하기와 데이터 관리하기
  • 인퍼런스 예외 처리
4. 만들어진 딥러닝 서빙 플랫폼은 이런 모습
  • 노트북/특정 장비에서 띄우기
  • 네이버의 IQE, C3 플랫폼을 사용해 띄우기
5. 딥러닝 인퍼런스 성능 측정 및 모니터링
  • 성능에 나타난 인퍼런스 요청의 특징
  • 실제로 모니터링하는 지표들 살펴보기
강연자
현동석 양은숙
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 기타
강연 제목
Modern C++ 무조건 써야해?
강연 내용
다들 Modern C++를 적극적으로 사용하고 계신가요? 우리는 C++98 버전까지를 classical C++, 그 이후 버전부터 3년 단위로 릴리즈되는 C++ 표준을(C++11 / C++14 / C++17 / C++20...) Modern C++라고 부르고 있습니다. 생각보다 빨리 찾아오는 3년 주기는 우리에게 새로운 표준 feature들을 안겨주는데 우리는 이걸 써야 할지, 말아야 할지, 신규 코딩에만 적용할지, 기존 코드도 모조리 리팩토링을 해야 할지 고민하게 됩니다. 혹은 아직도 classical C++만 고집할 수도 있죠. 크로미움은 C++를 가장 활발히 사용하고 있는 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다. 이들은 오픈 소스 커뮤니티에서 공개된 논의를 통해 c++11, c++14 feature 하나 하나씩 면밀히 검토하였습니다. 또 C++17도 검토가 시작되었죠. 이 세션은 크로미움 커뮤니티에서 검토된 modern c++ feature들을 소개합니다. 어떤 feature를 허용하는지, 허용하지만 코딩 시 조심히 다루어야 할 부분이 무엇인지, 혹은 어떤 feature를 허용하지 않으며 그 이유가 무엇인지 소개하려고 합니다. 이를 통해 c++ 개발자들이 어떤 feature들을 선호하고, 기피해야 할지 개개인의 고민을 덜어주고자 합니다.
강연자
신미영
강연자 사진
강연 분야
  • 검색
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Fashion Visual Search
강연 내용
네이버에서는 정확한 정보를 찾기 위해 이미지를 분석하는 다양한 방법을 연구해 왔습니다. 저희는 그 중에서도 패션 이미지 검색에 대해 이야기 해보려 합니다. 패션 검색은 도메인 특성상 기존의 유사이미지를 찾아주는 문제와 접근 방법이 조금 다릅니다. 사용자들은 '정확하게 똑같은 의류' 뿐만 아니라 '유사하지만 스타일이 다른 의류' 이미지 또한 찾고 싶어하기 때문이죠. 이번 세션에서는 패션 검색이 어려운 이유와 그 문제를 어떻게 풀어가고 있는지, 그리고 앞으로의 도전 과제는 무엇인지에 대해 저희가 고민하고 있는 것들을 공유하려고 합니다.
목차
Background
  • 이미지 검색과 이미지 분류
  • 패션 이미지 검색이란?
  • 네이버/라인 서비스 적용 사례
Fashion Visual Search System
  • 무엇이 패션 검색을 어렵게 만드나?
  • 패션 검색 시스템 레시피
성능 끌어올리기 전략: 악마는 디테일에 있다
  • 도메인을 고려하고 있는가?
  • 제한 검색, 득과 실
서비스 딜리버리: Pitfalls
  • 규모의 함정 - 당신이 만든 서비스는 별 볼 일 없다
  • 의도의 함정 - 그 사람은 패션 검색을 하지 않았다
  • 의존성의 함정 - MLaaS, Module & Component
Search-by-Attribute: Beyond Snap & Search
  • 잘 찾는 것이 잘 못 찾는 것이라는 이상한 이야기
  • Fake feature vector - Generative model의 새로운 발견
  • 사용자가 원하는 스타일 속성을 더하여 검색하기 (text -> image -> feature level manipulation)
강연자
최승권 Jon Almazan
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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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