작년보다 사람이 훨씬 많았다. 평일에 개최했는데 사람이 이정도로 많을 줄 몰랐다. 서울에 있는 개발자들 다 모인거 같다.
1. 기조연설
9시 30분에 기조연설을 시작으로 AWS 컨퍼런스가 시작됐다. 본 강연에는 이미 만석이라서 중계를 해주는 방으로 이동해서 강연을 들었다. 실시간으로 영-한 통역을 해주시는 분이 있어서 듣는데는 무리가 없었다.
해당 강연은 Amazon Q에 대한 이야기로 진행됐는데 Amazon Q는 생성형 AI기반 기반 도우미이다. 쉽게 이야기해서 ChatGPT AWS버전이다.
Amazon Q Developer에 대한 홍보를 기조 연설에서 다루는 걸 보아, 이 AWS 컨퍼런스의 주된 목적은 AWS 기능 홍보에 대한 강연이 주로 이뤄질 거라는 생각이 먼저 들었다.
2. 강연
각 강연들은 30분 ~ 40분정도로 이루어져 있다. 강연이 끝나고 30분 쉬는 시간이 있고 그 시간에 다른 강연에 참석할 수 있도록 넉넉히 시간을 주었다.
보통 우리팀은 신기술 트렌드에 대한 강연를 참석했는데 나는 산업 트렌드에 관련된 강연을 들었다. 기본적으로 백엔드에 관련된 기술이 많기에 기술적인 이해도를 올리기보다 어떻게 AWS를 이용해서 비즈니스를 확장했는 지 그 부분이 궁금했기 때문이다.
채널톡 스타트업 기술 성장기: RDBMS에서 NoSQL로 전환
가장 기억에 남는 강연이었다. 운이 좋게 맨 앞자리에 위치해서 아주 편하게 들었기 때문에 :)
이 강연은 채널톡 현직 백엔드 개발자 두 분이 나와서 회사에서 겪고 있는 문제를 AWS DynamoDB를 통해서 해결했던 워크로드에 대해 설명해주셨다.
고객에게 1회성 메세지를 다량으로 보내는 기능이 있어서 이 기능이 스파이크 트래픽을 발생시켰다. 트래픽 증가에 따라 대응 전략으로 RDS 스케일 업이 있었지만 다음과 같은 문제가 있었다.
1. 스파이크 트래픽과 비용 비효율
- 특정 시간대에 데이터 유입량이 급증한 후 다시 평균 수준으로 돌아오는 상황이 발생.
- 이러한 급증을 대비해 과도한 자원을 미리 할당하면 비용 효율성이 떨어짐.
해결 방법: 온디맨드 모드, 프리 워밍, 프로비저닝 모드 및 오토 스케일링 기능을 활용하여 비용 효율성을 높임.
2. 부하 전파
- RDS에서 특정 테이블에 부하가 집중되면, 전체 테이블에 영향을 미치는 부하 전파 현상이 발생함.
- 이와 같은 이벤트는 개별적으로 동작하도록 설계가 필요.
해결 방법: 각 용도에 맞는 독립적인 테이블을 설계하고 여러 개의 테이블을 생성하여 대응. 또한 엔지니어링 요소를 함께 고려함.
3. 오퍼레이션 호환성
- 원자적 연산(atomic operation)이 원활하게 동작해야 함. 즉, 데이터 변경이 동시에 정확하게 반영되어야 함.
해결 방법: DynamoDB는 원자적 연산과 집계(count query)가 지원되지 않기 때문에 새로운 테이블 구성과 개발 전략이 필요함. DynamoDB 트랜잭션을 활용하여 TransactWriteItems와 clientRequestToken을 사용함으로써 O(1) 시간 복잡도의 장점을 활용하고, 낙관적 잠금을 이용해 충돌 발생 시 재시도하여 데이터 일관성을 유지함.
4. 마이그레이션
- RDS에서는 다운타임 없이 마이그레이션이 어려움.
해결 방법: 병렬 스캔 아이디어를 차용하여 BatchWriteItem을 사용함으로써 다운타임을 최소화하고, 짧은 시간 내에 데이터 이전을 완료함.
위와 같은 이슈사항을 AWS 기능들을 통해서 해결해낸 일련의 과정들을 알기 쉽게 설명해주셨다.
3. 점심
8000명분의 점심을 어떻게 챙겨주려나 했는데 생각보다 엄청난 퀄리티의 점심이 나와서 맛있게 먹었다.
4. 부스 탐험
3층으로 가보면 다양한 기업들이 작은 부스를 열어서 본인 기업을 홍보하는 자리가 있었다.
여기서 진행되는 다양한 이벤트, 설문조사등을 참여하면 굿즈를 주곤 했는데 정말 재밌어서 여기서 꽤 시간을 보냈다.
5. 마치며
작년에도 참여했고 올해도 참여했지만 올해는 규모가 더 큰 대신 기술적인 이야기, 그리고 그 기술을 연결해서 AWS 기능을 홍보하는 느낌이 강했다.
내년에도 참여하겠지만 내년은 보다 비즈니스 성장이야기, 협업에 관한 이야기 등 소프트 기술적인 이야기를 많이 했으면 좋겠다.
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