SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 61
Descargar para leer sin conexión
네이버 서비스플랫폼개발센터 이승진
Storm과 Elasticsearch를 활용한
로깅 플랫폼의 실시간 알람 시스템 구현
Contents
1. Intro
2. 기존 알람 시스템의 문제점
3. Storm과 Elasticsearch Percolator 소개 및 활용
4. 새로 구현된 알람 시스템
발표자 소개
운동을 즐기고
여행을 사랑하며
프로그래밍은 격하게!
발표자 소개
• 네이버
 서비스
 플랫폼
 개발센터
 소속
 
• 전사
 로깅
 플랫폼
 개발
 
• 오픈소스
 컨트리뷰션
 
• Storm-elasticsearch
 드라이버
 등
1. Intro
로깅 플랫폼이란
개발
 1팀
로깅
 플랫폼
 
구축해야...
로깅
 플랫폼
 개발
개발
 2팀
로깅
 플랫폼
 개발
개발
 3팀
로깅
 플랫폼
 개발
중복되는
 삽질
로깅 플랫폼이란
개발
 1팀 개발
 2팀 개발
 3팀
공용
 로깅
 플랫폼 효율적인
 운영
알람의 필요성
A
 서비스
A
 서비스
 개발자
 B군
알람의 필요성
A
 서비스
A
 서비스
 개발자
 B군
A
 서비스
A
 서비스
 개발자
 B군
알람의 필요성
A
 서비스
A
 서비스
 개발자
 B군
알람의 필요성
A
 서비스
A
 서비스

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.
[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.
[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.NAVER D2
 
[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가
[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가
[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가NAVER D2
 
[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기
[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기
[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기NAVER D2
 
[D2]thread dump 분석기법과 사례
[D2]thread dump 분석기법과 사례[D2]thread dump 분석기법과 사례
[D2]thread dump 분석기법과 사례NAVER D2
 
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼NAVER D2
 
[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완
[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완
[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완NAVER D2
 
[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성
[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성
[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성NAVER D2
 
검색로그시스템 with Python
검색로그시스템 with Python검색로그시스템 with Python
검색로그시스템 with Pythonitproman35
 
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기Ted Won
 
[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영
[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영
[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영NAVER D2
 
[214] data science with apache zeppelin
[214] data science with apache zeppelin[214] data science with apache zeppelin
[214] data science with apache zeppelinNAVER D2
 
[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_spark[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_sparkNAVER D2
 
[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델
[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델
[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델NAVER D2
 
[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기
[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기
[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기NAVER D2
 
[2D4]Python에서의 동시성_병렬성
[2D4]Python에서의 동시성_병렬성[2D4]Python에서의 동시성_병렬성
[2D4]Python에서의 동시성_병렬성NAVER D2
 
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint [D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint NAVER D2
 
Theano 와 Caffe 실습
Theano 와 Caffe 실습 Theano 와 Caffe 실습
Theano 와 Caffe 실습 정주 김
 
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기YoungSu Son
 
딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect
딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect
딥러닝(Deep Learing) using DeepDetectJunyi Song
 

La actualidad más candente (20)

[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.
[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.
[135] 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.
 
[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가
[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가
[2A1]Line은 어떻게 글로벌 메신저 플랫폼이 되었는가
 
[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기
[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기
[225]빅데이터를 위한 분산 딥러닝 플랫폼 만들기
 
[D2]thread dump 분석기법과 사례
[D2]thread dump 분석기법과 사례[D2]thread dump 분석기법과 사례
[D2]thread dump 분석기법과 사례
 
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
[224]nsml 상상하는 모든 것이 이루어지는 클라우드 머신러닝 플랫폼
 
[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완
[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완
[233]멀티테넌트하둡클러스터 남경완
 
[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성
[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성
[122]네이버의모던웹라이브러리 박재성
 
검색로그시스템 with Python
검색로그시스템 with Python검색로그시스템 with Python
검색로그시스템 with Python
 
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
지금 핫한 Real-time In-memory Stream Processing 이야기
 
[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영
[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영
[215]네이버콘텐츠통계서비스소개 김기영
 
[214] data science with apache zeppelin
[214] data science with apache zeppelin[214] data science with apache zeppelin
[214] data science with apache zeppelin
 
[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_spark[264] large scale deep-learning_on_spark
[264] large scale deep-learning_on_spark
 
[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델
[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델
[244] 분산 환경에서 스트림과 배치 처리 통합 모델
 
[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기
[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기
[234]멀티테넌트 하둡 클러스터 운영 경험기
 
[2D4]Python에서의 동시성_병렬성
[2D4]Python에서의 동시성_병렬성[2D4]Python에서의 동시성_병렬성
[2D4]Python에서의 동시성_병렬성
 
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint [D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
[D2] java 애플리케이션 트러블 슈팅 사례 & pinpoint
 
Theano 와 Caffe 실습
Theano 와 Caffe 실습 Theano 와 Caffe 실습
Theano 와 Caffe 실습
 
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
클라우드 환경에서 알아야할 성능 이야기
 
주키퍼
주키퍼주키퍼
주키퍼
 
딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect
딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect
딥러닝(Deep Learing) using DeepDetect
 

Destacado

[233] level 2 network programming using packet ngin rtos
[233] level 2 network programming using packet ngin rtos[233] level 2 network programming using packet ngin rtos
[233] level 2 network programming using packet ngin rtosNAVER D2
 
[253] apache ni fi
[253] apache ni fi[253] apache ni fi
[253] apache ni fiNAVER D2
 
[212] large scale backend service develpment
[212] large scale backend service develpment[212] large scale backend service develpment
[212] large scale backend service develpmentNAVER D2
 
[221] docker orchestration
[221] docker orchestration[221] docker orchestration
[221] docker orchestrationNAVER D2
 
[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기
[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기
[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기NAVER D2
 
[245] presto 내부구조 파헤치기
[245] presto 내부구조 파헤치기[245] presto 내부구조 파헤치기
[245] presto 내부구조 파헤치기NAVER D2
 
[243] turning data into value
[243] turning data into value[243] turning data into value
[243] turning data into valueNAVER D2
 
[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기
[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기
[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기NAVER D2
 
[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼NAVER D2
 
[231] the simplicity of cluster apps with circuit
[231] the simplicity of cluster apps with circuit[231] the simplicity of cluster apps with circuit
[231] the simplicity of cluster apps with circuitNAVER D2
 
[223] h base consistent secondary indexing
[223] h base consistent secondary indexing[223] h base consistent secondary indexing
[223] h base consistent secondary indexingNAVER D2
 
[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기
[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기
[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기NAVER D2
 
[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템
[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템
[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템NAVER D2
 
[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기
[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기
[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기NAVER D2
 
[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2
[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2
[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2NAVER D2
 
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝NAVER D2
 
[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법
[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법
[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법NAVER D2
 
[213] ethereum
[213] ethereum[213] ethereum
[213] ethereumNAVER D2
 
[251] implementing deep learning using cu dnn
[251] implementing deep learning using cu dnn[251] implementing deep learning using cu dnn
[251] implementing deep learning using cu dnnNAVER D2
 
[113] lessons from realm
[113] lessons from realm[113] lessons from realm
[113] lessons from realmNAVER D2
 

Destacado (20)

[233] level 2 network programming using packet ngin rtos
[233] level 2 network programming using packet ngin rtos[233] level 2 network programming using packet ngin rtos
[233] level 2 network programming using packet ngin rtos
 
[253] apache ni fi
[253] apache ni fi[253] apache ni fi
[253] apache ni fi
 
[212] large scale backend service develpment
[212] large scale backend service develpment[212] large scale backend service develpment
[212] large scale backend service develpment
 
[221] docker orchestration
[221] docker orchestration[221] docker orchestration
[221] docker orchestration
 
[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기
[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기
[261] 실시간 추천엔진 머신한대에 구겨넣기
 
[245] presto 내부구조 파헤치기
[245] presto 내부구조 파헤치기[245] presto 내부구조 파헤치기
[245] presto 내부구조 파헤치기
 
[243] turning data into value
[243] turning data into value[243] turning data into value
[243] turning data into value
 
[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기
[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기
[242] wifi를 이용한 실내 장소 인식하기
 
[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼[262] netflix 빅데이터 플랫폼
[262] netflix 빅데이터 플랫폼
 
[231] the simplicity of cluster apps with circuit
[231] the simplicity of cluster apps with circuit[231] the simplicity of cluster apps with circuit
[231] the simplicity of cluster apps with circuit
 
[223] h base consistent secondary indexing
[223] h base consistent secondary indexing[223] h base consistent secondary indexing
[223] h base consistent secondary indexing
 
[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기
[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기
[234] 산업 현장을 위한 증강 현실 기기 daqri helmet 개발기
 
[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템
[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템
[224] 번역 모델 기반_질의_교정_시스템
 
[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기
[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기
[252] 증분 처리 플랫폼 cana 개발기
 
[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2
[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2
[263] s2graph large-scale-graph-database-with-hbase-2
 
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
[211] 네이버 검색과 데이터마이닝
 
[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법
[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법
[222]대화 시스템 서비스 동향 및 개발 방법
 
[213] ethereum
[213] ethereum[213] ethereum
[213] ethereum
 
[251] implementing deep learning using cu dnn
[251] implementing deep learning using cu dnn[251] implementing deep learning using cu dnn
[251] implementing deep learning using cu dnn
 
[113] lessons from realm
[113] lessons from realm[113] lessons from realm
[113] lessons from realm
 

Similar a [241] Storm과 Elasticsearch를 활용한 로깅 플랫폼의 실시간 알람 시스템 구현

Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos
Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos
Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos uEngine Solutions
 
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합홍렬 임
 
[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화
[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화
[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화InfraEngineer
 
엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기
엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기
엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기흥래 김
 
Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안
Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안
Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안Opennaru, inc.
 
Mirantis open stack deployment automation
Mirantis open stack deployment automationMirantis open stack deployment automation
Mirantis open stack deployment automationWooKyun Jeon
 
[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?
[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?
[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?NAVER Engineering
 
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...Cloud-Barista Community
 
Fault Tolerance 소프트웨어 패턴
Fault Tolerance 소프트웨어 패턴Fault Tolerance 소프트웨어 패턴
Fault Tolerance 소프트웨어 패턴IMQA
 
Mcollective orchestration tool 소개
Mcollective orchestration tool 소개Mcollective orchestration tool 소개
Mcollective orchestration tool 소개태준 문
 
Monasca 를 이용한 cloud 모니터링 final
Monasca 를 이용한 cloud 모니터링 finalMonasca 를 이용한 cloud 모니터링 final
Monasca 를 이용한 cloud 모니터링 finalSangWook Byun
 
[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링
[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링
[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링OpenStack Korea Community
 
Image Deep Learning 실무적용
Image Deep Learning 실무적용Image Deep Learning 실무적용
Image Deep Learning 실무적용Youngjae Kim
 
Fault Tolerance 패턴
Fault Tolerance 패턴 Fault Tolerance 패턴
Fault Tolerance 패턴 YoungSu Son
 
Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2
Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2
Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2상욱 송
 
[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요
[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요
[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요Youngjae Kim
 
Concurrent programming
Concurrent programmingConcurrent programming
Concurrent programmingByeongsu Kang
 
Cloud migration pattern using microservices
Cloud migration pattern using microservicesCloud migration pattern using microservices
Cloud migration pattern using microservicesSeong-Bok Lee
 
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)Sang Don Kim
 
처음 시작하는 라라벨
처음 시작하는 라라벨처음 시작하는 라라벨
처음 시작하는 라라벨KwangSeob Jeong
 

Similar a [241] Storm과 Elasticsearch를 활용한 로깅 플랫폼의 실시간 알람 시스템 구현 (20)

Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos
Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos
Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos
 
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
효율적인 개발 프로세스를 위한 지속적 통합
 
[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화
[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화
[MeetUp][3rd] Prometheus 와 함께하는 모니터링 및 시각화
 
엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기
엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기
엘라스틱서치 클러스터로 수십억 건의 데이터 운영하기
 
Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안
Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안
Final 07.컨테이너 환경에서 모니터링 이슈와 해결 방안
 
Mirantis open stack deployment automation
Mirantis open stack deployment automationMirantis open stack deployment automation
Mirantis open stack deployment automation
 
[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?
[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?
[21]변화의 시대 : 안드로이드 앱 어떻게 개발할 것인가?
 
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...
Cloud-Barista 제1차 오픈세미나 : CB-Dragonfly-멀티 클라우드 통합 모니터링 프레임워크(1st Open Seminar...
 
Fault Tolerance 소프트웨어 패턴
Fault Tolerance 소프트웨어 패턴Fault Tolerance 소프트웨어 패턴
Fault Tolerance 소프트웨어 패턴
 
Mcollective orchestration tool 소개
Mcollective orchestration tool 소개Mcollective orchestration tool 소개
Mcollective orchestration tool 소개
 
Monasca 를 이용한 cloud 모니터링 final
Monasca 를 이용한 cloud 모니터링 finalMonasca 를 이용한 cloud 모니터링 final
Monasca 를 이용한 cloud 모니터링 final
 
[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링
[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링
[OpenStack Days Korea 2016] Track1 - Monasca를 이용한 Cloud 모니터링
 
Image Deep Learning 실무적용
Image Deep Learning 실무적용Image Deep Learning 실무적용
Image Deep Learning 실무적용
 
Fault Tolerance 패턴
Fault Tolerance 패턴 Fault Tolerance 패턴
Fault Tolerance 패턴
 
Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2
Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2
Java 어플리케이션 성능튜닝 Part2
 
[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요
[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요
[테크데이즈2015] 개발하기 바쁜데 푸시와 메시지큐는 있는거 쓸래요
 
Concurrent programming
Concurrent programmingConcurrent programming
Concurrent programming
 
Cloud migration pattern using microservices
Cloud migration pattern using microservicesCloud migration pattern using microservices
Cloud migration pattern using microservices
 
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
[Td 2015]개발하기 바쁜데 푸시서버와 메시지큐는 있는거 쓸래요(김영재)
 
처음 시작하는 라라벨
처음 시작하는 라라벨처음 시작하는 라라벨
처음 시작하는 라라벨
 

Más de NAVER D2

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다NAVER D2
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...NAVER D2
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기NAVER D2
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발NAVER D2
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈NAVER D2
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&ANAVER D2
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기NAVER D2
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep LearningNAVER D2
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applicationsNAVER D2
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingNAVER D2
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지NAVER D2
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기NAVER D2
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화NAVER D2
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)NAVER D2
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기NAVER D2
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual SearchNAVER D2
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화NAVER D2
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지NAVER D2
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터NAVER D2
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?NAVER D2
 

Más de NAVER D2 (20)

[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
[211] 인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
 
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
[233] 대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing: Maglev Hashing Scheduler i...
 
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
[215] Druid로 쉽고 빠르게 데이터 분석하기
 
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
[245]Papago Internals: 모델분석과 응용기술 개발
 
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
[236] 스트림 저장소 최적화 이야기: 아파치 드루이드로부터 얻은 교훈
 
[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A[235]Wikipedia-scale Q&A
[235]Wikipedia-scale Q&A
 
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
[244]로봇이 현실 세계에 대해 학습하도록 만들기
 
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
[243] Deep Learning to help student’s Deep Learning
 
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
[234]Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
 
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load BalancingOld version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
Old version: [233]대형 컨테이너 클러스터에서의 고가용성 Network Load Balancing
 
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
[226]NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
 
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
[225]NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
 
[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화[224]네이버 검색과 개인화
[224]네이버 검색과 개인화
 
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
[216]Search Reliability Engineering (부제: 지진에도 흔들리지 않는 네이버 검색시스템)
 
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
[214] Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
 
[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search[213] Fashion Visual Search
[213] Fashion Visual Search
 
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
[232] TensorRT를 활용한 딥러닝 Inference 최적화
 
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
[242]컴퓨터 비전을 이용한 실내 지도 자동 업데이트 방법: 딥러닝을 통한 POI 변화 탐지
 
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
[212]C3, 데이터 처리에서 서빙까지 가능한 하둡 클러스터
 
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
[223]기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
 

[241] Storm과 Elasticsearch를 활용한 로깅 플랫폼의 실시간 알람 시스템 구현