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

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강연 목록

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강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
강연 내용
네이버의 다양한 대용량 데이터를 다루기 위해 수백명이 함께 사용하는 사내 공용의 하둡 클러스터인 C3가 운영되고 있습니다. 일반적으로 하둡은 MapReduce, Spark와 같은 데이터 처리를 위한 플랫폼으로 알려져 있습니다. 하지만, C3에서는 HBase, Kafka, Zeppelin 등의 다양한 앱을 실행하거나 사용자가 직접 작성한 Docker 이미지를 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이로써 C3는 데이터 처리뿐 아니라 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 예를 들어 Zeppelin을 이용해 데이터를 분석하거나, 처리된 데이터를 서빙하는 웹서버를 구동시킬 수도 있습니다. 사실상 데이터 처리부터 분석, 서빙까지의 모든 작업이 하둡 클러스터에서 가능합니다. 본 세션에서는 이를 위해 활용된 YARN, Apache Slider, Docker 대해 소개하며 어떻게 이를 적용하였는지 설명합니다. 또한, 그동안 발생했던 다양한 이슈들을 사례를 들어 설명하고 해결 방법을 공유합니다.
목차
1. C3 소개
  • 데이터 처리를 위한 하둡 클러스터로 시작
  • 다양한 앱, Docker 이미지 실행 환경 제공
2. 어떻게?
  • Hadoop YARN, Apache Slider, Docker
3. 고려사항 / 이슈
  • Containerization
  • Resource Isolation
  • Reliability
  • Scheduling
  • Upgrade/Reconfigure
  • Usability
4. 앞으로는?
강연자
남경완
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강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
강연 내용
아파치 드루이드는 고성능 분석을 위한 데이터 저장소로 스트림 데이터를 적재함과 동시에 분석이 가능합니다. 하지만 보다 최적의 분석 성능을 얻기 위해서는 데이터 파티션을 최적화 하는 것이 중요합니다. 본 세션에서는 분산 시스템에서 실시간으로 유입되는 스트림 데이터를 위해 데이터 파티션을 최적화 하는 방법에 대해 이야기하고, 이를 드루이드 시스템에 적용하여 개발하였던 경험을 공유하고자 합니다. 먼저 데이터 파티션 최적화의 중요성과 스트림 데이터 저장 시 파티션 최적화의 어려움을 실제 사례에 기반하여 소개하고, 이를 해결하기 위한 드루이드의 새로운 Locking 기법 및 자동 컴팩션에 대해 소개합니다.
목차
1. 아파치 드루이드 소개 2. 데이터 파티션 최적화의 필요성 3. 스트림 데이터 저장 시 데이터 파티션 최적화의 어려움 4. 더 세밀한 Locking 시스템 5. 자동 컴팩션 6. 향후 개발 방향
강연자
손지훈
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
강연 제목
Druid로 쉽고 빠르게 빅데이터 분석하기
강연 내용
빅데이터를 저장/분석하기까지 고민과 성능향상을 위해 진행한 여러가지 노력들에 대해 이야기하려고 합니다. 데이터 분석환경을 구축하면서 고려했던 점과 다양한 플랫폼별 비교 테스트한 결과를 소개하고 Druid를 통해 분석할 수 있는 기능과 고급 분석을 위해 진행한 다양한 튜닝 경험을 알려드릴 예정입니다.
목차
1. 데이터 분석의 필요성
2. Druid? 그게 뭔데?
  • Apache Druid vs. Elasticsearch vs. Apache Kudu
3. Druid로 분석하기 - 기본편
4. Druid 성능 향상시키기 - 고급편
  • 질의성능 향상시키기
  • 저장성능 향상시키기
  • 편한 운영을 위한 노력
강연자
송은혜
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 테크 스타트업
  • 빅데이터
  • AI
강연 제목
병리 AI 제품 개발을 위한 데이터 관리 및 좌충우돌 삽질기
강연 내용
의료 데이터에 AI를 접목시키는 다양한 시도가 이루어지고 있고 국내에서도 인허가를 통해 실제 상용화의 길이 열리고 있습니다. 루닛에서는 흉부 영상의학, 유방 영상의학, 심장 영상의학 분야뿐만 아니라 병리 영상도 연구하고 있습니다. 본 세션에서는 머신러닝 연구자가 아닌 B2C 서비스 개발 출신 백엔드 개발자의 입장에서 병리 AI 제품을 개발하며 겪은 몇 가지 핵심 컨셉에 대해 이야기 하려고 합니다. 기술적 난이도가 높은 문제보다는 개발자 입장에서는 생소한 병리학이라는 도메인을 접하면서 생각의 전개를 어떻게 가져갔는지, 어떤 고민과 문제가 있었는지를 공유할 예정입니다.
목차
1. 병리 AI란?
2. 데이터 컨셉과 구조
병리 데이터는 특성상 대용량 이미지 파일을 관리해야 하고 이 데이터를 기반으로 개발을 할 때 고려해야 할 다양한 요소들이 존재합니다. 주어졌던 데이터와 그 데이터의 hierarchy를 어떻게 가져갔는지를 설명하려고 합니다.
3. Openslide와 Openseadragon
오픈소스인 Openslide와 Openseadragon을 이용하여 Whole Slide Image 뷰어를 지원하고 이 위에 annotation과 visualization을 할 수 있도록 개발되었습니다. 각각의 특성과 유스 케이스를 설명하려고 합니다.
4. 병리 AI Projects
실제 개발 중인 제품 구현에 활용된 기술들에 대한 소개와 각각 어떻게 적용했는지, 적용하면서 발생했던 문제를 어떻게 해결했는지에 대해 공유하려고 합니다.
5. 의료 AI 서비스를 개발하는 개발자
강연자
이경원
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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
  • 웹
  • 모바일
  • 기타
강연 제목
JavaScript 배틀그라운드로부터 살아남기
강연 내용
JavaScript가 오랜 시간동안 강력할 수 있는 이유는 무엇일까요? 단순 스크립팅 언어로 시작됐지만, 지속적 진화를 통해 오늘날 가장 많이 사용되는 강력한 언어로 성장했습니다. 오늘날의 JavaScript는 단순히 언어만을 잘 아는 것으로 끝나지 않습니다. 끊임없이 새롭게 등장하는 생태계의 배틀그라운드에서 생존하기 위한 조건은 무엇일까요? 본 세션에서는 JavaScript가 발전해 온 흐름과 현재의 모습을 통해 앞으로 가게 될 방향에 대해 여러분과 함께 살펴 보고자 합니다.
목차
1. 무엇이 JavaScript를 강력하게 하는가?
  • JavaScript overview
2. JavaScript는 JavaScript가 아니다
  • 개발 방식의 진화
  • Library -> Framework
  • Transpiling
  • Types
3. 2018년 동향
  • 언어적 관점
  • 라이브러리/프레임워크
  • 브라우저 밖의 영역
4. JavaScript는 어디로 가고 있나?
  • 흐릿해지는 경계 (Backend/Frontend)
  • Universal JavaScript
  • 주목해야 하는 기술들
  • PWA, component, etc.
  • 빠르게 변화하는 생태계
  • 표준화 관점 (TC39)
  • 생태계 관점 (수많은 오픈 소스들)
      • 5. JavaScript로부터 생존하기
      • 무엇을 알아야 할까?
      • 얼만큼 알아야 할까?
강연자
박재성
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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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