SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 16
Serverless & Free Tier
Overview
㈜
CTO | Harrison Jung
Serverless
Serverless != No Server
• Serverless는
(물리적)서버가 없는 아키텍쳐가 아닌
(논리적)서버가 없는 아키텍쳐
• Micro Server Architecture => Functional System
• Cloud에서 제공해주는 기능들을 최대한 활용
• 모든 하드웨어관리, OS관리 , 시스템 관리는 Cloud에 맡김
• FaaS ( Functions as a Service )
Serverless의 장점
• Auto-Scaling : 그냥 존재 자체가 Auto-Scaling
• 함수단위로 움직이기에 우리가 서버를 애초에 컨트롤 불가능
• 몇대의 서버에서 해당 함수가 동작할지 우리는 모른다.
• 비용 : 정확히 쓴만큼 낸다.
• 1달에 10번도 호출되지 않는 서버비용을 과연 지출해야 하는걸까?
• 어떨땐 1분동안 1만명이 들어오기도 한다. 하지만 하루중 나머지 1439분은? –
서버로 구성한다면 몇대의 서버가 필요할까?
구성은 어떻게?
• 연산
• 저장공간
• Simple Messaging
• Monitoring, Logging
=> Google Cloud Functions
=> Google Cloud Storage
=> Google Cloud Pub/Sub
=> Google Stackdriver
Cloud Functions
Cloud Pub/Sub
Cloud Storage
사용자 Image 업로드
Image 파일 복사
이벤트 Noti
이벤트 트리거
Image 파일 보관
Sample
Image 리사이징
이벤트의 흐름
Cloud Logging
Cloud APIs
Cloud Dataflow
Cloud Storage
Compute Engine
Cloud Function
App Engine
Cloud Network
Etc…
Cloud Pub/Sub
Cloud Functions
• Serverless의 핵심
• Auto-Scale : 요청수 만큼 자동 배포
• Node.js v 6.9.1
• Cloud Pub/Sub , HTTP Trigger , Cloud Storage Bucket
• 과금 방식
• 호출 횟수 : 100만건당 $0.4
• 메모리(GB) * 사용시간( s ) : 40만GB-seconds당 $1
• CPU성능( GHz ) * 사용시간( s ) : 10만 GHz-seconds당 $1
• (아주 러프하게는 간단히 100만건당 $1 로 계산하면 얼추 맞음 )
Free Tier
Free Tier
•12 Months
• $ 300
•Always Free
• Google Compute Engine
• Google Cloud Storage
• Google Cloud Pub/Sub
• Google App Engine
• Google Cloud Functions
• Google Cloud Source Repo.
• Etc..
Free Tier 제한
Compute Engine
• f1-micro : 공유 v1CPU /
0.64GB RAM ( US Only )
• 30 GB HDD
• 1GB Network Egress
Cloud Storage
• 5GB Storage ( US Only )
• 1GB Network Egress
Free Tier 제한
Cloud Functions
• 2M Invocations Per Month
• 400,000 GB-Seconds ( RAM )
• 200,000 GHz-Seconds
( CPU )
• 5GB Network Egress
Cloud Pub/Sub
• 10GB Message per Month
Free Tier 제한
App Engine
• 28 Instance hours per day
• 5GB Storage
• 100 E-mail per day
Cloud Datastore
• 1GB Storage
• 50,000 Read
• 20,000 Write
• 20,000 Delete per day
Free Tier 제한
Google Stackdriver
• 5GB Logs with 7 day
retention
Cloud Source Repositories
• 1 GB Private Hosting

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)
아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)
아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)Brian Hong
 
로그 수집, 집약
로그 수집, 집약로그 수집, 집약
로그 수집, 집약kidoki
 
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈Amazon Web Services Korea
 
클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기
클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기
클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기iFunFactory Inc.
 
쿠키런 1년, 서버개발 분투기
쿠키런 1년, 서버개발 분투기쿠키런 1년, 서버개발 분투기
쿠키런 1년, 서버개발 분투기Brian Hong
 
AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들
AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들
AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들Woong Seok Kang
 
AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지
AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지
AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지Changje Jeong
 
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)Hyojun Jeon
 
Cloudera Impala 1.0
Cloudera Impala 1.0Cloudera Impala 1.0
Cloudera Impala 1.0Minwoo Kim
 
DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)
DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)
DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)AWSKRUG - AWS한국사용자모임
 
RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기
RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기
RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기Kyuhyun Byun
 
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버Heungsub Lee
 
1701 azure-live-세션-3
1701 azure-live-세션-31701 azure-live-세션-3
1701 azure-live-세션-3세준 김
 
Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템
Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템
Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템Youngtaek Oh
 
ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임
ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임
ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임흥배 최
 
글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs
글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs
글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobsYoungjae Kim
 
RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기
RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기
RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기Kyuhyun Byun
 

Was ist angesagt? (20)

Dynamodb 삽질기
Dynamodb 삽질기Dynamodb 삽질기
Dynamodb 삽질기
 
아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)
아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)
아마존 클라우드와 함께한 1개월, 쿠키런 사례중심 (KGC 2013)
 
Aws로 ci하기 안기욱
Aws로 ci하기 안기욱Aws로 ci하기 안기욱
Aws로 ci하기 안기욱
 
로그 수집, 집약
로그 수집, 집약로그 수집, 집약
로그 수집, 집약
 
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈
[Gaming on AWS] AWS와 함께 한 쿠키런 서버 Re-architecting 사례 - 데브시스터즈
 
클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기
클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기
클라우드 춘추전국시대 서버 개발자 생존기
 
쿠키런 1년, 서버개발 분투기
쿠키런 1년, 서버개발 분투기쿠키런 1년, 서버개발 분투기
쿠키런 1년, 서버개발 분투기
 
AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들
AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들
AWSKRUG DS - 데이터 엔지니어가 실무에서 맞닥뜨리는 문제들
 
AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지
AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지
AWS를 활용하여 Daily Report 만들기 : 로그 수집부터 자동화된 분석까지
 
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)
[NDC18] 야생의 땅 듀랑고의 데이터 엔지니어링 이야기: 로그 시스템 구축 경험 공유 (2부)
 
Cloudera Impala 1.0
Cloudera Impala 1.0Cloudera Impala 1.0
Cloudera Impala 1.0
 
DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)
DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)
DynamoDB를 이용한 PHP와 Django간 세션 공유 - 강대성 (피플펀드컴퍼니)
 
RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기
RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기
RDS에서 Aurora PostgreSQL 마이그레이션하기
 
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버
[야생의 땅: 듀랑고] 서버 아키텍처 - SPOF 없는 분산 MMORPG 서버
 
EC2용 SSH Tool - Eclair
EC2용 SSH Tool - EclairEC2용 SSH Tool - Eclair
EC2용 SSH Tool - Eclair
 
1701 azure-live-세션-3
1701 azure-live-세션-31701 azure-live-세션-3
1701 azure-live-세션-3
 
Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템
Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템
Python과 Git으로 만드는 모바일 게임 패치 시스템
 
ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임
ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임
ASP.NET과 C#으로 개발하는 대규모 소셜 게임
 
글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs
글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs
글로벌 웹사이트 구축을 꿈꾸는 당신에게: Azure WebSites and WebJobs
 
RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기
RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기
RDS에서 Aurora PostgreSQL Migration한 후기
 

Andere mochten auch

Kubernetes on GCP
Kubernetes on GCPKubernetes on GCP
Kubernetes on GCPDaegeun Kim
 
How to Become a Thought Leader in Your Niche
How to Become a Thought Leader in Your NicheHow to Become a Thought Leader in Your Niche
How to Become a Thought Leader in Your NicheLeslie Samuel
 
[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스
[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스
[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스Dan Kang (강동한)
 
일단 시작하는 코틀린
일단 시작하는 코틀린일단 시작하는 코틀린
일단 시작하는 코틀린Park JoongSoo
 
기계학습 현재와미래 Pdf
기계학습 현재와미래 Pdf기계학습 현재와미래 Pdf
기계학습 현재와미래 Pdf효근 윤
 
Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS
Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWSBig Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS
Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWSAmazon Web Services
 
3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017
3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 20173 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017
3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017Drift
 
Clash of Technologies Google Cloud vs Microsoft Azure
Clash of Technologies Google Cloud vs Microsoft AzureClash of Technologies Google Cloud vs Microsoft Azure
Clash of Technologies Google Cloud vs Microsoft AzureMihail Mateev
 
What's new in Bluetooth 5 ? Facts Unleashed
What's new in Bluetooth 5 ? Facts UnleashedWhat's new in Bluetooth 5 ? Facts Unleashed
What's new in Bluetooth 5 ? Facts UnleashedDharmesh Goyal
 
Flamingo (FEA) Spark Designer
Flamingo (FEA) Spark DesignerFlamingo (FEA) Spark Designer
Flamingo (FEA) Spark DesignerBYOUNG GON KIM
 
해커에게 전해들은 머신러닝 #1
해커에게 전해들은 머신러닝 #1해커에게 전해들은 머신러닝 #1
해커에게 전해들은 머신러닝 #1Haesun Park
 
The Physical Interface
The Physical InterfaceThe Physical Interface
The Physical InterfaceJosh Clark
 
Hype vs. Reality: The AI Explainer
Hype vs. Reality: The AI ExplainerHype vs. Reality: The AI Explainer
Hype vs. Reality: The AI ExplainerLuminary Labs
 
비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3
비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3
비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3민태 김
 
외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements
외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements
외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements민태 김
 
Why amazon Web Services?
Why amazon Web Services?Why amazon Web Services?
Why amazon Web Services?Bogdan Naydenov
 
Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...
Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...
Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...Microsoft Technet France
 
Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...
Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...
Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...Microsoft Technet France
 
La diffusion vidéo avec le Cloud Azure
La diffusion vidéo avec le Cloud AzureLa diffusion vidéo avec le Cloud Azure
La diffusion vidéo avec le Cloud AzureMicrosoft
 
Google Cloud NEXT'17 정리
Google Cloud NEXT'17 정리Google Cloud NEXT'17 정리
Google Cloud NEXT'17 정리Yongyoon Shin
 

Andere mochten auch (20)

Kubernetes on GCP
Kubernetes on GCPKubernetes on GCP
Kubernetes on GCP
 
How to Become a Thought Leader in Your Niche
How to Become a Thought Leader in Your NicheHow to Become a Thought Leader in Your Niche
How to Become a Thought Leader in Your Niche
 
[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스
[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스
[Play.node] node.js 를 사용한 대규모 글로벌(+중국) 서비스
 
일단 시작하는 코틀린
일단 시작하는 코틀린일단 시작하는 코틀린
일단 시작하는 코틀린
 
기계학습 현재와미래 Pdf
기계학습 현재와미래 Pdf기계학습 현재와미래 Pdf
기계학습 현재와미래 Pdf
 
Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS
Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWSBig Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS
Big Data Architectural Patterns and Best Practices on AWS
 
3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017
3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 20173 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017
3 Things Every Sales Team Needs to Be Thinking About in 2017
 
Clash of Technologies Google Cloud vs Microsoft Azure
Clash of Technologies Google Cloud vs Microsoft AzureClash of Technologies Google Cloud vs Microsoft Azure
Clash of Technologies Google Cloud vs Microsoft Azure
 
What's new in Bluetooth 5 ? Facts Unleashed
What's new in Bluetooth 5 ? Facts UnleashedWhat's new in Bluetooth 5 ? Facts Unleashed
What's new in Bluetooth 5 ? Facts Unleashed
 
Flamingo (FEA) Spark Designer
Flamingo (FEA) Spark DesignerFlamingo (FEA) Spark Designer
Flamingo (FEA) Spark Designer
 
해커에게 전해들은 머신러닝 #1
해커에게 전해들은 머신러닝 #1해커에게 전해들은 머신러닝 #1
해커에게 전해들은 머신러닝 #1
 
The Physical Interface
The Physical InterfaceThe Physical Interface
The Physical Interface
 
Hype vs. Reality: The AI Explainer
Hype vs. Reality: The AI ExplainerHype vs. Reality: The AI Explainer
Hype vs. Reality: The AI Explainer
 
비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3
비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3
비개발자를 위한 Javascript 알아가기 #3
 
외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements
외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements
외계어 스터디 2/5 - Expressions & statements
 
Why amazon Web Services?
Why amazon Web Services?Why amazon Web Services?
Why amazon Web Services?
 
Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...
Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...
Contrôler les usages de vos informations dans le Cloud avec Windows Azure AD ...
 
Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...
Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...
Windows Azure Media Services : des API pour encoder, multiplexer et difuser v...
 
La diffusion vidéo avec le Cloud Azure
La diffusion vidéo avec le Cloud AzureLa diffusion vidéo avec le Cloud Azure
La diffusion vidéo avec le Cloud Azure
 
Google Cloud NEXT'17 정리
Google Cloud NEXT'17 정리Google Cloud NEXT'17 정리
Google Cloud NEXT'17 정리
 

Ähnlich wie Google Cloud Next 2017 Seoul Extended 1st Session.

(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례
(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례
(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례Jeongsang Baek
 
FRENDS 발표자료 - 취미 개발기
FRENDS 발표자료 - 취미 개발기FRENDS 발표자료 - 취미 개발기
FRENDS 발표자료 - 취미 개발기Daegeun Kim
 
170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터
170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터
170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터세준 김
 
Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...
Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...
Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...Jongwon Han
 
AWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWS
AWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWSAWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWS
AWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWSWoong Seok Kang
 
1711 azure-live
1711 azure-live1711 azure-live
1711 azure-live세준 김
 
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTOiFunFactory Inc.
 
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...hoondong kim
 
멸종하는 공룡이 되지 않으려면
멸종하는 공룡이 되지 않으려면멸종하는 공룡이 되지 않으려면
멸종하는 공룡이 되지 않으려면Byeongsu Kang
 
홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019
홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019
홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019devCAT Studio, NEXON
 
AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집
AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집
AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집AWSKRUG - AWS한국사용자모임
 
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론Hyunjik Bae
 
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈Minwoo Kim
 
SQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouseSQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouseNAVER Engineering
 
시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015
시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015
시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015Goonoo Kim
 
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018Amazon Web Services Korea
 
게임 분산 서버 구조
게임 분산 서버 구조게임 분산 서버 구조
게임 분산 서버 구조Hyunjik Bae
 

Ähnlich wie Google Cloud Next 2017 Seoul Extended 1st Session. (20)

KGC 2013 DevSisters
KGC 2013 DevSistersKGC 2013 DevSisters
KGC 2013 DevSisters
 
(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례
(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례
(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례
 
FRENDS 발표자료 - 취미 개발기
FRENDS 발표자료 - 취미 개발기FRENDS 발표자료 - 취미 개발기
FRENDS 발표자료 - 취미 개발기
 
170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터
170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터
170325 스마트앱개발자포럼-세선1-부산창조혁신센터
 
Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...
Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...
Backend server monitoring and alarm system (collectd, graphite, grafana, zabb...
 
AWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWS
AWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWSAWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWS
AWSKRUG DS 2020/12 - Let the Airflow in AWS
 
1711 azure-live
1711 azure-live1711 azure-live
1711 azure-live
 
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
[MGDC] 리눅스 게임 서버 성능 분석하기 - 아이펀팩토리 김진욱 CTO
 
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...
Auto Scalable 한 Deep Learning Production 을 위한 AI Serving Infra 구성 및 AI DevOps...
 
멸종하는 공룡이 되지 않으려면
멸종하는 공룡이 되지 않으려면멸종하는 공룡이 되지 않으려면
멸종하는 공룡이 되지 않으려면
 
홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019
홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019
홍성우, 게임 서버의 목차 - 시작부터 출시까지, NDC2019
 
AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집
AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집
AWS 서버리스 신규 서비스 총정리 - 트랙2, Community Day 2018 re:Invent 특집
 
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
KGC 2014: 분산 게임 서버 구조론
 
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈
KGC 2014 가볍고 유연하게 데이터 분석하기 : 쿠키런 사례 중심 , 데브시스터즈
 
AWS 약쟁이
AWS 약쟁이AWS 약쟁이
AWS 약쟁이
 
SQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouseSQream DB, GPU-accelerated data warehouse
SQream DB, GPU-accelerated data warehouse
 
시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015
시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015
시간당 수백만 요청을 처리하는 node.js 서버 운영기 - Playnode 2015
 
Gaming on AWS - 5rocks on AWS
Gaming on AWS - 5rocks on AWSGaming on AWS - 5rocks on AWS
Gaming on AWS - 5rocks on AWS
 
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018
게임 서비스를 위한 AWS상의 고성능 SQL 데이터베이스 구성 (이정훈 솔루션즈 아키텍트, AWS) :: Gaming on AWS 2018
 
게임 분산 서버 구조
게임 분산 서버 구조게임 분산 서버 구조
게임 분산 서버 구조
 

Kürzlich hochgeladen

Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Kim Daeun
 
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)Tae Young Lee
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Wonjun Hwang
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스
 
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionKim Daeun
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Wonjun Hwang
 

Kürzlich hochgeladen (6)

Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
Continual Active Learning for Efficient Adaptation of Machine LearningModels ...
 
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)
 
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
Merge (Kitworks Team Study 이성수 발표자료 240426)
 
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
캐드앤그래픽스 2024년 5월호 목차
 
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution DetectionMOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
MOODv2 : Masked Image Modeling for Out-of-Distribution Detection
 
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
Console API (Kitworks Team Study 백혜인 발표자료)
 

Google Cloud Next 2017 Seoul Extended 1st Session.

  • 1.
  • 2. Serverless & Free Tier Overview ㈜ CTO | Harrison Jung
  • 4.
  • 5. Serverless != No Server • Serverless는 (물리적)서버가 없는 아키텍쳐가 아닌 (논리적)서버가 없는 아키텍쳐 • Micro Server Architecture => Functional System • Cloud에서 제공해주는 기능들을 최대한 활용 • 모든 하드웨어관리, OS관리 , 시스템 관리는 Cloud에 맡김 • FaaS ( Functions as a Service )
  • 6. Serverless의 장점 • Auto-Scaling : 그냥 존재 자체가 Auto-Scaling • 함수단위로 움직이기에 우리가 서버를 애초에 컨트롤 불가능 • 몇대의 서버에서 해당 함수가 동작할지 우리는 모른다. • 비용 : 정확히 쓴만큼 낸다. • 1달에 10번도 호출되지 않는 서버비용을 과연 지출해야 하는걸까? • 어떨땐 1분동안 1만명이 들어오기도 한다. 하지만 하루중 나머지 1439분은? – 서버로 구성한다면 몇대의 서버가 필요할까?
  • 7. 구성은 어떻게? • 연산 • 저장공간 • Simple Messaging • Monitoring, Logging => Google Cloud Functions => Google Cloud Storage => Google Cloud Pub/Sub => Google Stackdriver
  • 8. Cloud Functions Cloud Pub/Sub Cloud Storage 사용자 Image 업로드 Image 파일 복사 이벤트 Noti 이벤트 트리거 Image 파일 보관 Sample Image 리사이징
  • 9. 이벤트의 흐름 Cloud Logging Cloud APIs Cloud Dataflow Cloud Storage Compute Engine Cloud Function App Engine Cloud Network Etc… Cloud Pub/Sub
  • 10. Cloud Functions • Serverless의 핵심 • Auto-Scale : 요청수 만큼 자동 배포 • Node.js v 6.9.1 • Cloud Pub/Sub , HTTP Trigger , Cloud Storage Bucket • 과금 방식 • 호출 횟수 : 100만건당 $0.4 • 메모리(GB) * 사용시간( s ) : 40만GB-seconds당 $1 • CPU성능( GHz ) * 사용시간( s ) : 10만 GHz-seconds당 $1 • (아주 러프하게는 간단히 100만건당 $1 로 계산하면 얼추 맞음 )
  • 12. Free Tier •12 Months • $ 300 •Always Free • Google Compute Engine • Google Cloud Storage • Google Cloud Pub/Sub • Google App Engine • Google Cloud Functions • Google Cloud Source Repo. • Etc..
  • 13. Free Tier 제한 Compute Engine • f1-micro : 공유 v1CPU / 0.64GB RAM ( US Only ) • 30 GB HDD • 1GB Network Egress Cloud Storage • 5GB Storage ( US Only ) • 1GB Network Egress
  • 14. Free Tier 제한 Cloud Functions • 2M Invocations Per Month • 400,000 GB-Seconds ( RAM ) • 200,000 GHz-Seconds ( CPU ) • 5GB Network Egress Cloud Pub/Sub • 10GB Message per Month
  • 15. Free Tier 제한 App Engine • 28 Instance hours per day • 5GB Storage • 100 E-mail per day Cloud Datastore • 1GB Storage • 50,000 Read • 20,000 Write • 20,000 Delete per day
  • 16. Free Tier 제한 Google Stackdriver • 5GB Logs with 7 day retention Cloud Source Repositories • 1 GB Private Hosting