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Amazon CloudWatch를 사용한 게임 모니터링 방법 멀티플레이 게임 서버를 개발, 운영하다 보면 정말 다양한 정보가 생산되기 마련입니다. 이러한 정보들은 각 팀의 필요에 따라서 다양한 방법으로 수집되고 다양한 방법으로 소비되고 있습니다. 운영을 위해 개발된 인-하우스 도구를 사용하여 헬스 체크(Health Check) 상태값, 동시 접속자 수 등의 정보를 주고 받고 저장하는 경우도 있고, 게임 서버에서 집계한 정보를 로그로 만들어, 수동 또는 자동 가공을 통해서 필요한 정보를 분석하는 경우도 있습니다. 운영 체제(OS)에서 제공하는 정보를 별도의 지표 수집 도구를 사용하여 수집하거나, OS의 성능 모니터링 도구를 사용하여 모니터링할 수도 있습니다. 사용하는 프레임워크나 지표 수집 전용 도구를 애플리케이션에 같이 임베드하여 지표를 얻는 경우도 있습니다. 이렇게 여러 가지 방법을 통해서 다양한 정보를 수집할 수 있지만, 모니터링을 위한 정보 수집의 경우 게임 개발의 주요한 기능이 아닌 경우가 많기 때문에 초기부터 신경쓰기는 쉽지 않습니다. 결국 컨텐츠 개발의 업무에 밀려서 출시 직전에야 허겁지겁 만들게 되는 경우가 많습니다. 또 통합적으로 관리되지 않고 [ more… ]

AWS Snowball Edge 컴퓨팅 최적화 장치, 서울 리전 출시 및 국내 주문 가능 작년 7월 AWS Snowball 및 Snowball Edge 스토리지 최적화(Storage Optimized) 장치가 서울 리전에 출시된 후, 오늘 AWS Snowball Edge 컴퓨팅 최적화(Compute Optimized) 장치가  아시아 태평양(서울)을 비롯 11개 리전에 정식 출시되었습니다. AWS Snowball Edge 장치에는 스토리지 혹은 컴퓨팅 최적화 장치 두 종류가 있습니다. 이 중 컴퓨팅 최적화 장치는 52개의 vCPU, 208GiB 메모리, 7.68T의 NVMe SSD 및 42 TB의 블록 또는 객체 스토리지, 그리고 비-인터넷 환경에서 수행하는 기계 학습 및 비디오 분석 등의 사용 사례에 적합한 NVIDIA Tesla V100 GPU(선택 사항)를 함께 제공합니다. 인터넷 연결이 간헐적인 환경(제조, 산업, 운송 등) 또는 매우 먼 위치(군사 또는 해양 작전 등)에서 데이터 수집, 기계 학습 및 처리, 스토리지 활용을 위해 이 장치를 사용할 수 있습니다. 현장에서 디바이스를 장비랙에 장착하고, 클러스터링하여 대규모의 임시 시설을 구축할 수도 있습니다. 이렇게 완료된 작업 결과를 AWS에 보내서 [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – 2020년 7월 27일 안녕하세요! 여러분~ 매주 월요일 마다 지난 주 업데이트된 국내 AWS관련 콘텐츠를 정리해 드리는 AWS 주간 소식 모음입니다. AWS 클라우드에 대한 새로운 소식을 확인하시는데 많은 도움 되시길 바랍니다. 혹시 빠지거나 추가할 내용이 있으시면, 저에게 메일 주시면 다음 중에 추가 공유해 드리겠습니다. AWS코리아 블로그 AWS 스케일 아웃 컴퓨팅을 활용한 EDA 워크로드 확장 기법 (2020-07-25) Amazon EBS, 공유된 EBS 스냅샷에 대한 빠른 스냅샷 복원(FSR) 기능 추가 (2020-07-23) AWS 기반 반도체 설계 워크플로 수행 방법 소개 (2020-07-22) AWS코리아 발표 자료 AWS 비용 효율화를 고려한 Reserved Instance + Savings Plan 옵션 – 박윤 어카운트 매니저 :: AWS Game Master 트위치 라이브 방송 Episode 2 (2020-07-22) AWS코리아 동영상 Amazon RDS Proxy 집중 탐구 – 윤석찬 :: AWS Unboxing 온라인 세미나 (2020-07-23) 2020년 상반기에 출시된 주요 AWS 기능, Q&A :: AWS Game Master 트위치 라이브 방송 Episode 2 (2020-07-22) [ more… ]

AWS 스케일 아웃 컴퓨팅을 활용한 EDA 워크로드 확장 기법 EDA (Electronic Design Automation) 애플리케이션을 사용하는 반도체 및 전자 회사는 AWS에서 제공하는 무한한 컴퓨팅, 스토리지 및 기타 리소스를 활용하여 제품 개발의 수명 주기 및 출시 기간을 크게 단축할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 EDA 애플리케이션을 30,000개 이상의 코어로 확장할 수 있는 환경 구축하기 위한 아키텍처 및 시스템 수준의 지침을 제공합니다. EDA 워크로드에는 컴퓨팅 클러스터, 컴퓨팅 노드에 작업 분배를 조정하는 스케줄러 및 고성능 공유 파일 시스템이 필요합니다. 일반적으로 공유 파일 시스템은 EDA 워크로드 사용 사례, 설계 크기 및 총 코어 수에 따라 500MB/초에서 10Gb/초까지 다양한 I/O 처리 요구 사항을 유지해야 합니다. EDA 인프라 스택의 다른 중요한 구성 요소로는 라이센스 관리, 원격 데스크톱 및 시각화 뿐만 아니라 ID 및 액세스 제어, 예산 책정, 모니터링 등의 사용자 관리 등이 있습니다. 활용 서비스 및 솔루션 개요 AWS에서 EDA 환경을 빠르게 시작할 수 있도록 AWS에서 공식 [ more… ]