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 IBM 블루믹스의 openwhisk 에 대한 소개


조대협 (http://bcho.tistory.com)


오늘 IBM의 블루믹스 세미나에 다녀왔습니다.

세미나 내용중에서 흥미로운 기술들이 있어서 간단하게 소개합니다.

IBM 블루믹스 클라우드의 새로운 기능으로 Openwhisk 라는 서비스입니다http://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/openwhisk/

https://developer.ibm.com/openwhisk/ 아마존의 람다 기능과 유사한 기능인데 개념을 보면 다음과 같다.

 

이벤트가 발생하면, 이벤트 내용을 받아서 비지니스 로직이 들어 있는 액션을 수행한다.

아래 그림을 보면 REST API로 호출하거나 또는 데이타 베이스에 어떤 내용이 변경이 되거나 또는 Kafka와 같은 메세지 큐에 새로운 메세지가 들어오면 정해진 규칙 (이를 Openwhisk에서 Rule이라고 한다.)에 따라서 비지니스 로직을 호출한다. 이 비지니스 로직 덩어리를 Action이라고 하는데, Action을 여러개로 묶어서 아래 그림과 같이 체이닝이 가능하다.



 

이벤트 방식으로 비지니스 로직을 Invoke해주는 방식인데, 뒷단에 ActionAuto scaling이 가능해서 시스템의 용량등에 상관 없이 사용이 가능하다.

또한 이 ActionSwift, node.js, Java 와 같이 다양한 언어로 구현이 가능하다.

개발자는 아래 인프라를 신경쓸 필요가 없이 비지니스 로직만 구현하면 된다는 것이다.

 

과금 정책은 실제 Action이 실행되는 시간만 과금이 된다. 해당 로직을 수행하는데 30ms만 걸렸다면 30ms에 대한 금액만 과금된다. 유사한 기능을 EC2와 같은 VM위에 올리면, CPU를 많이 사용하는 로직일 경우 계속 CPU가 큰 CM을 켜놔야 하기 때문에 비용이 많이 나오지만 이 구조를 사용하면 비용이 딱 사용한 부분만 나온다.

 

다른 흥미로운 점은 IBM이 이 기능을 개발하면서 이 Openwhisk를 오픈소스화 했다는 것이다.

소스는 https://github.com/openwhisk/openwhisk 에 있는데, 이 말은 블루믹스를 사용하지 않더라도 AWS나 구글 글라우드에 Openwhisk를 옮길 수 있다는 것이다. 즉 클라우드 락인에 대한 문제를 해결하고 시작했다는 것이다.

 

AWS 람다와 유사한데, 근래 들어서 이런 형태의 기능들이 클라우드에 많이 나오는 것 같다.

톰캣이나 파이썬 장고와 같은 웹서버나 미들웨어를 알필요도 없고 복잡한 설정이나 스케일링에 대한 고려를 할필요도 없고 클라우드 자체를 플랫폼으로 그위에 비지니스 로직만 올리는 형태로 점점 클라우드가 발전해 가는 모습이 보인다.  나중에는 미들웨어 없이 클라우드 자체에 코드만 올리는 형태가 되지 않을까? 이미 AWS에서는 람다, 다니나모, S3, API 게이트웨이등을 조합하면 별도의 미들웨어 없이 왠만한 API들은 구현이 가능하다.

 

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요즘 마이크로소프트의 행보를 보면서


조대협 (http://bcho.tistory.com)


근 1~2년간, IT 솔루션에 대한 비지니스가 많은 변화를 겪고 있습니다. 전통적인 라이센스 기반의 영업을 통한 엔터프라이즈 시장은 점점 매출이 떨어져가고 있고, 클라우드와 오픈소스 서브스크립션 모델 기반의 비지니스가 활성화 되어가는 상황에서, 공룡 IT 기업들이 변화를 시도하고 있습니다.


거대 공룡인 IBM의 경우 클라우드 컴퓨팅에 집중하기 이해서 소프트레이어 클라우드 (http://www.bloomberg.com/news/articles/2013-06-04/ibm-to-acquire-cloud-computing-provider-softlayer-technologies) 를 인수하였고, PaaS 서비스인 블루믹스를 개발하여 서비스 하고 있습니다. 얼마전에는 Node.js로 프레임워크로 유명한 StrongLoop 를 인수하였습니다. https://developer.ibm.com/bluemix/2015/09/10/ibm-acquires-strongloop/

그렇지만 아직까지 큰 존재감은 주고 있지 않는것 같습니다.


세일즈 포스의 경우 PaaS 클라우드로 유명한 Heroku를 인수했지요. http://www.salesforce.com/company/news-press/press-releases/2010/12/101208.jsp PaaS 플랫폼중에 접근성이 좋고, 많은 플랫폼 포트폴리오를 가지고 있어서, 나중에 강한 클라우드 벤더가 되지 않을까 합니다.


이러한 공룡 IT 기업들의 변화속에서 요즘 계속해서 눈에 띄는게 마이크로 소프트입니다. 윈도우즈와 .NET 기반의 폐쇄적인 플랫폼 생태계를 가지고 있어서 한계로 인식이 되었는데, 요즘 무섭게 기업 인수와 오픈 생태계로 나오면서 변화를 시도하고 있습니다.


얼마전에는 모바일 앱 크로스 플랫폼인 Xamarine을 인수하였고 https://xamarin.com/pr/xamarin-microsoft-partner

MS SQL의 Linux 지원을 공표하였습니다. https://www.microsoft.com/en-us/server-cloud/sql-server-on-linux.aspx

그러더니 오늘은 소프트웨어 스위치를 Debian Linux 기반으로 개발하여 발표 하였고 http://www.theregister.co.uk/2016/03/09/microsoft_sonic_debian/

몇일 전에는 이클립스 IDE 플랫폼에 합류 하였습니다. https://blogs.msdn.microsoft.com/visualstudio/2016/03/08/microsoft-joins-the-eclipse-foundation/

이뿐 아니라 R 언어를 지원하기 위해서 Visual Studio에 R 지원 기능을 탑재하였고 

http://blog.revolutionanalytics.com/2016/01/r-coming-to-visual-studio.html

비주얼 스튜디오 코드를 오픈소스로 전환해 버렸습니다. http://www.bloter.net/archives/244097

node.js도, 기존 구글의 V8엔진에서, 새롭게 포크하여 자사의 차크라 자바스크립트 엔진을 기반으로 한 node.js를 제공하겠다고 발표하였습니다. http://www.infoworld.com/article/3024271/javascript/nodejs-welcomes-microsoft-chakra-javascript-engine.html

얼마전에는 구글이 영상 인식이 가능한 Vision API의 클라우드 버전을 발표하더니만, 마이크로 소프트도 https://www.projectoxford.ai/vision 프로젝트를 통해서 Vision API 를 발표하였습니다.


아침에 일어나면 하나씩 빵빵 터지는지라, 다 적기도 어렵습니다. 

거대 공룡 기업이 이렇게 빠르게 변화에 대응하면서 변화를 따라잡는거 보면 놀랍기도 하고, 다음 기술을 이끌어갈 주자로써 마이크로 소프트를 무시할 수 없겠구나 하는 생각이 듭니다.



이러한 많은 변화는 나델라 CEO가 취임하고서 벌어진 변화인데, 국내 대기업들도 변화에 적응하기 위해서 많은 시도를 하고 있지만, 시장에 큰 임팩트를 주거나 대단한 변화라는 가시성을 보여주지는 못하는 것 같습니다. 

아마 나델라 같은 혁신적인 리더 부재가 아닐까 조심스럽게 추측해보는데...


어쨌거나, 공룡 IT 기업들도 빠른 변화를 진행하고 있는 중간에... 나는 어떻게 변화해야 할까를 고민해봅니다.





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머신 러닝 프레임웍에 대한 간단 정리


머신 러닝을 다시 시작해서 보다 보니 어떤 언어로 개발을 해야 하는지 의문이 들어서 페이스북 Server Side architecture 그룹에 올렸더니, 좋은 정보가 많이 들어왔다.

Matalab이나 R과 같은 언어는 수학 라이브러리가 풍부해서, 주로 모델을 만들어서 시뮬레이션 하는데 많이 사용되고

Python이 수학 라이브러리가 풍부해서 그런지 ML 부분에서 많이 사용되는데, Production 까지 올라가는 경우는 잘 못본거 같고, 주로 Python으로 모델을 프로토타이핑 하는 수준으로 사용되는 것으로 보인다. 아직까지 자세히는 보지 못했지만, 자바의 Spark이나 Mahout과 같은 분산 환경 지원성이 약하고, 언어의 특성상 다른 언어보다 성능이 떨어져서, 실제 Production은 다른 언어, 주로 자바를 많이 사용하는 듯 하다.


Python으로 ML을 하려면, numpy,matplot등 다양한 패키지를 설치해야 하는데, 이 경우 방화벽과 프록시가 있는 환경에서는 설치가 쉽지 않다. (몇시간을 무지 삽질했던 경험이.. Proxy를 설정해도 패키지 인스톨이 잘안되서)

Python의 경우 이런 주요 수학 라이브러리를 패키징해놓은 인스톨 패키징이 있는데

대표적으로 Continum의 아나콘다 http://continuum.io/downloads

http://www.scipy.org/ 등이 있다.

그리고 Python에서 많이 사용되는 ML 프레임웍으로는 http://scikit-learn.org/ 등이 있다.


각 언어별로 ML 지원 라이브러리와 사용 용도를 정리해놓은 글이 있다. https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning


알고리즘을 직접 작성하는 경우가 대부분이겠지만, 왠만해서는 기존 알고리즘 보다 잘 만들기가 어렵기 때문에 기존 알고리즘을 잘 활용하거나 데이타 샘플링을 잘하거나 또는 구현 인프라를 최적화 하는 방안을 고려해볼 수 있겠고, 여러 알고리즘을 중첩 적용하여 조합 함으로써 좋은 결과를 이끌어내는 방법을 고려해볼 수 있겠다.
아울러 근래에는 클라우드에 ML 라이브러리를 제공하고 있기 때문에, Azure ML이나 IBM Watson등을 고려해볼 수 있다.

SSAG에서 관련된 몇가지 중요한 댓글 메모

하용호 참고로 애초에 분산환경을 활용하도록 만들어진 MLLib등을 제외하면, 자바든 C든 R이든 속도는 대동소이 합니다. 대부분 매트릭스 연산에 그쪽으로 최적화된 LAPACK이나 BLAS, 돈 좀 쓰면 MKL등의 라이브러를 가져다가 쓰게 되어 있어서요. 뭐랄까 다들 같은 육수집에서 육수 받아서 쓴다랄까. 파이썬 쓰세요 파이썬 ㅎㅎㅎ 으하핫

민경국 mvn clean package -DskipTests 가 문제없이 돌아가는 방화벽 상황이라면 제플린으로 스프크와 스파크ML 을 보시는 건 어떨지요?
mvn 명령 한방으로 제플린 + 스파크가 설치되니 학습하기 좋은것 같습니다.
...더 보기

서민구 R이 싫으면 파이썬이 좋은데 설치가 잘 안된다니 안타깝네요. Pandas, numpy, scipy, scikitlearn, nltk 정도만 있어도 좋은데요. 언어가 파이썬이라 개발자들이 쉽게 배우구요. 통계분석 라이브러리는 문서화가 미비하지만 scikitlearn 의 문서는 대단히 훌륭합니다.

KwangHo Yoon 몇년전에는 직접 구현하는 걸 선호했는데.. 지금은 python이나 R이 라이브러리가 너무 좋아서 저도 파이썬을 사용하고 있습니다. PredictionIO나 h2o를 사용하시면 hbase나 spark등의관리를 편하게 해주어서..대용량의 데이터를 처리할 때에도 머신 러닝에 더 집중하여 개발할 수 있습니다.h2o에도 위에서 말씀하신 제플린과 비슷한 h2o flow가 있는데..인터렉티브한 화면으로 예측 결과까지 제공합니다 https://www.youtube.com/watch?v=wzeuFfbW7WE



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2015년 개발 트랜드-조대협

IT 이야기/트렌드 | 2015.01.12 10:09 | Posted by 조대협

2015년 개발 트랜드


조대협입니다. 2015년 개발 트렌드에 대해서 간략하게 정리해봅니다. 여러 기술들을 보고 정리한 개인적인 생각이며, 앞으로 저도 집중하려고 하는 분야이기도 합니다.


애자일 및 협업 문화

애자일 과 수평 조직 기반의 개발 문화에 대한 현상은 올해에도 쭈욱 지속될 듯 합니다. 기존의 워터폴이나 경직된 조직 문화와 방법론으로는 현대의 빠른 서비스 개발을 따라갈 수 가 없져

애자일은 워낙 오래전 부터 언급되고 나온거라서 별도로 언급을 하지 않겠습니다만, 왜 이 부분을 2015년의 트랜드로 잡았느냐 하면, 국내 기업의 경우 애자일 프로세스만을 도입하는 것이 아니라, 조직의 구조나 문화 자체를 애자일 사상으로 옮겨가는 경우가 많이 보이기 때문입니다. 기존에 무늬만 애자일이었다면, 작년부터 올해까지는 애자일 문화를 적용하기 위한 직급을 없애고 직책(ROLE) 기반으로 일하기 위한 변화, 수평적 조직 구조, 그리고 스크럼 마스터와 프러덕트 오너등이 조직내에 점점 더 확실하게 자리 잡아 가는 것 같습니다.


MSA 아키텍쳐

작년 중반 부터 떠오르기 시작하더니 국내에도 많은 시스템들이 MSA 사상으로 구현되가고 있는 것들이 보입니다. 이제 시작 단계들로 보이는데, MSA를 적용을 하고 있는 조직들은 MSA가 가지고 있는 전통적인 문제들, 분산 트렌젝션에 대한 처리, 여러개의 API를 모아서 새로운 기능을 만들어내는 aggregation 개념들에서 많은 고민들을 하고 있는 것이 보입니다.

그리고 MSA를 개발하기 위한 개발환경을 셋팅하는데 많은 고민들을 하는데, MSA의 특성상 서버 컴포넌트가 많이 분산이 되고 폴리그랏(다양한 언어로 개발)현상이 조금씩 가속화 됨에 따라서, 이러한 복잡한 개발환경을 어떻게 개발자에게 전달할것인가가 새로운 키워드가 될 듯 합니다.

이에 대한 대안으로는 Docker등이 빠르게 떠오르고 있고, 사내/사외 개발용 클라우드를 구축 하는 움직임이 생기지 않을까 조심스럽게 점쳐 봅니다.

MSA를 적용함에 있어서 앞단에 api gateway (또는 proxy)역할을 하는 것들이 중요해지고 있는데, 현재는 대부분 직접 개발해서 사용하는 경우가 많습니다. 그 만큼 거기에 사용할 제대로된 제품이나 오픈소스가 없다는 것인데, (오픈소스는 현재 WSO2 api gateway, 상용 CA Layer7, 클라우드 기반 서비스 apigee) 아마 금년에는 이러한 needs 때문에 다양한 오픈소스가 나오지 않을까 조심스럽게 기대해봅니다. 2013년까지만 해도 API gateway 오픈 소스 제품들은 손에 꼽을 정도였는데, 작년말에 한번 만들어 볼까 하는 마음으로 살펴보니, 벌써 몇개의 오픈소스들이 시작되고 있더군요

그리고 MSA에 맞춰서, SpringBoot도 같이 올라가면서, 자바 진영의 개발 주류가 되지 않을까 생각해봅니다.


데이타 스트리밍 프로세스

빅데이타 영역은 하둡을 중심으로 어느정도 정리가 되었으나, 근래에 들어서 실시간 데이타 분석에 대한 니즈(needs)가 올라오면서 실시간 스트리밍 처리가 작년말부터 다시 주목 받는것 같습니다. 람다 아키텍쳐나 데이타레이크 아키텍쳐가 다시 언급되는 것도 같은 선상이라고 보는데, 금년에는 Storm,Spark 중심의 실시간 데이타 처리 기술이 다시금 부각되지 않을까 합니다.


머신 러닝의 보편화

머신 러닝은 수학 통계적인 지식이 있어야 접근할 수 있는 분야였지만, 근래에는 Apache Mahout등의 프레임웍으로, 주로 사용되는 머신 러닝 알고리즘 들은 대부분 프레임웍화 되어 있어서 접근이 매우 쉽습니다. 약간의 지식만으로도 머신러닝을 사용할 수 있다는 겁니다.

여기에, Microsoft Azure ML 서비스와, IBM의 왓슨 서비스들은 클라우드 기반으로 머신 러닝 알고리즘을 서비스하는데, 사용이 매우 쉬워서, 일반 개발자들도 쉽게 머신 러닝 알고리즘을 구현 및 운영 환경에 적용이 가능합니다.

다른 빅데이타 분석들도 이런 흐름을 따라가지 않을까 싶은데 제가 보는 관점에서는 ML쪽이 선두가 되서 서비스화되는 현상이 작년말 부터 시작되고, 금년에는 초기 활성화 단계에 들지 않을까 합니다.


폴리 그랏

작년에도 그랬지만, 금년에도 여러가지 프로그래밍 언어를 사용하는 폴리그랏 현상은 더욱 더 가속되지 않을까 합니다. Node.js등은 계속해서 약진할거 같고, Ruby,Groovy와 같은 기존의 스크립트 언어 뿐만 아니라 Google Go, MS가 이번에 Linux까지 자사의 프로그래밍 언어를 지원하겠다고 한 이마당에, 금년에 프로그래밍 언어의 흐름은 지켜볼만 합니다.


기타

자바스크립트의 약진, 자바스크립트 기반의 Pure 웹 클라이언트, 클라우드의 적용 가속화

이런것들은 워낙 뻔한 이야기이니 별도로 언급하지 않겠다. 다만 마지막으로 지켜볼것은 중국 IT 기술의 약진으로, 금년에 중국발 오픈소스나 기술들이 인터넷으로 조금씩 공개되지 않을까 기대해봅니다.


 

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IBM Blumix #1-첫번째 node.js 애플리케이션 개발

bcho.tistory.com

조대협


지난번에 bluemix에 대한 간략한 소개를 (http://bcho.tistory.com/940) 하였다. 오늘은 첫번째 node.js 애플리케이션을 만들어보도록 하자

먼저 bluemix에 가입을 한후에, 대쉬보드에 들어가서 "Create App" 을 선택한후에, "SDK for Node.js"를 선택한다.


여기에, 애플레케이션 이름을 넣는다. 애플리케이션 이름을 넣으면, node.js 애플케이션의 디폴트 웹 URL명도 똑 같이 애플리케이션명.mybluemix.net으로 지정된다. 


위의 그림과 같이 node.js 애플리케이션이 생성된 것을 볼 수 있다. 소스코드를 수정하기 위해서, 코드를 git repository로 전환한다.

위의 메뉴에서 ADD GIT 버튼을 누르면 소스코드가 저장된 저장소를 git로 변경해준다. 그후에 아래와 같이 GIT URL이 생성된 것을 확인할 수 있다.



다음으로 IDE를 이용하여, git remote repository를 이 URL로 연결해준다. 여기서는 WebStorm 7.x를 사용하였다.

코드를 받아서 /package.json을 확인해보면 다음과 같다.

{

"name": "NodejsStarterApp",

"version": "0.0.1",

"description": "A sample nodejs app for Bluemix",

"dependencies": {

"express": "3.4.7",

"jade": "1.1.4"

},

"engines": {

"node": "0.10.26"

},

"repository": {}

}

기본적으로 express 3.4.7 버전과 jade 1.1.4 버전을 사용하고 있으며, node.js 버전은 0.10.26 버전을 이용한다.
그러면 코드를 수정해보자 /views/body.jade 파일에 아래와 같이 Learning node.js 문자열을 추가해주고, 코드를 commit/push 한다.

        p Thanks for creating <span class = "blue">Learnig node.js</span>. Get started by reading our <a href = "https://www.ng.bluemix.net/docs/#starters/nodejs/index.html#nodejs">documentation</a> or use the quick start guide under your app in your dashboard.



별도의 코드 배포나 작업없이 push가 된 코드는 node.js에 적용된다.

아래와 같이 수정한데로 "Learning node.js" 문자열이 출력되는 것을 확인할 수 있다.

대쉬 보드에서 프로젝트를 선택하면, "ADD GIT" 버튼이 있던 자리에 "CODE"라는 아이콘이 생긴것을 볼 수 있는데, 여기를 들어가면 git repository내에 저장된 코드를 볼 수 있고, 좌측의 git 아이콘을 눌러서 확인해보면, 코드 변경 이력을 아래와 같이 확인할 수 있다.




※ 참고 자료 : https://hub.jazz.net/tutorials/jazzeditor/ 에 설명이 잘 나와 있음. (추천)






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IBM 블루믹스 소개

 

PaaS

IBM 블루믹스는 IBM에서 제공하는 PaaS(Platform As A Service) 클라우드 서비스이다. 아마존과 같은 서비스가 VM을 제공하는 IaaS(Infra as a service)라면, 블루믹스는 node.js, Java와 같은 런타임을 미리 깔아놓고, 거기에 소스코드를 넣어서 돌리는 구조이다. IaaS의 경우 Linux Windows Server와 같은 OS VM 기반으로 제공하기 때문에 직접 미들웨어를 설치해서 사용해야 하지만, PaaS의 경우 이미 설치된 미들웨어 위에 코드만 돌리면되기 때문에, 아무래도 관리가 편리하다. 

그러면 왜 PaaS인가?

얼마전까지만 해도, 개발 트렌드의 중심은 기업체에서 개발하는 B2C서비스였다. 페이스북이나 네이버와 같은 서비스들이 대표적인데, B2C 서비스들은 대용량의 사용자를 커버해야 하고, 세세한 튜닝이나 설정 변경이 필요하고 다소 복잡한 아키텍쳐 구조를 가지기 때문에, 직접 인프라를 세팅하고 미들웨어를 설치하는 것이 오히려 유리했다. 그래서 IaaS를 많이 사용했는데,

근래에 들어서 개발의 중심이 모바일 앱이 되고 스타트업이 중심이 되면서, 적은 인원으로 빠르게 개발하고 관리할 수 있는 플랫폼이 필요하게되었고, 그로 인해서, Google App Engine이나, Heroku와 같은 PaaS 서비스가 각광받게 되었다.

IBM의 블루 믹스는?

지원 플랫폼

블루믹스는 APPS라는 개념을 가지고 있는데 이는 하나의 서비스로 보면된다. 이 안에, 서비스를 기동하기 위한 node.js mongodb와 같은 미들웨어를 묶어서 배포 할 수 있다. 아래 그림은 실제로 Terry라는 App mongodb 서비스를 추가하는 화면이다.



<App 에 추가할 서비스를 선택하는 화면>

매우 편하다. 클릭 몇번만으로, 내가 원하는 플랫폼을 쉽게 설치할 수 있다.

아래 화면은 node.js mongodb,redis로 구성된 서비스 환경이다.



<node.js mongodb,redis로 구성된 App>

현재 지원되는 플랫폼은 Java, Node.JS, Ruby on rials, Ruby Sinatra등을 지원한다.

부가 서비스 들은, 앞에서 언급한 mongodb, redis이외에도, rabbitMQ, IBM MQ, memcached,Work flow engine, Cloudant (CouchDB 계열) 등의 미들웨어 서비스 이외에도 Single Sign On, IOT (사물인터넷)등의 서비스를 부가로 지원한다. (꽤 많음)


코드 저장 및 반영

런타임에 적용되는 코드들은, 블루믹스에서 제공되는 git 저장소를 사용하면 된다.



<블루믹스 git 저장소>

재미있는 것중의 하나는, 웹브라우져상에서 코드 개발 에디터 기능 자체도 제공한다. 아래는 node.js의 코드를 웹 개발환경에서 편집하는 화면이다.



<블루믹스내에서 코드 편집하는 화면>

그리고, Atlassian JIRA와 같은 이슈 트랙킹 시스템을 제공한다. 공동 프로젝트를 관리하기 위해서는 태스크를 관리할 수 있는 시스템이 필요한데, 블루믹스에서는 IBM Jazz를 기반으로한 태스크 관리 시스템을 제공하고 있다. 개인적으로 예전에 Jazz를 사용했을때 상당히 무겁고 복잡하다는 느낌을 받았는데.. 어떤지는 조금 더 써봐야 알 수 있겠다.



<Jazz를 이용한 Task 정의 화면>

블루믹스는 앞에서 본것과 같이 서비스를 제공하기 위한 플랫폼만을 제공하는 것이 아니라, 형상관리,태스크 관리 및 빌드/배포 까지 자동화한 ALM (Application Life cycle management) End2End 기능을 제공한다.


서비스 관리

아래 화면은 node.js의 인스턴스 수를 조정하는 화면인데, 정말 쉽다. 아래 인스턴스 개수 숫자를 올려주면, 그만큼의 인스턴스가 가동되고, 각 인스턴스별 메모리양을 설정할 수 있다.



<그림. Node.js의 인스턴스 수를 조정하는 화면>

좀 특이한 점이 아마존처럼 VM단위로 과금을 하는게 아니라, 나한테 정해진 메모리 용량에 따라서, 이 안에서 인스턴스를 마음대로 만들 수 있는 개념인데, 구체적인 과금에 개념에 대해서는 향후에 조금 더 테스트를 해보고 올리도록 하겠다.

 

지금까지 간략하게나마 IBM PaaS 클라우드 블루믹스에 대해서 알아보았다. 특징은 무엇보다 쉽다!! 이다. 블루믹스 클라우드는 가입하면 무료 평가기간 동안 사용할 수 있으며 다른 클라우드 처럼 신용카드 번호를 넣지 않아도 된다. (URL : https://ace.ng.bluemix.net)

서버 개발 환경이 필요한 사람이 있으면 꼭 한번 사용해보기를 추천한다.

알림 : 본글은 IBM 블루믹스로 부터, 스폰서를 받는 글이 아닙니다!!! 혹시나 오해하지 마시기를..

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IBM에서 ALM E-Book을 무료 배포합니다.

ALM | 2009.06.30 15:28 | Posted by 조대협
http://www.infoq.com/articles/scaling-agile-with-calm

C ALM이라는 개념을 사용합니다. C는 Collaboration을 의미합니다. 애자일 사상에 근간한 ALM을 설명합니다.
Erich Gamma가 필자로 참여했다는 것이 흥미롭고, 그리고 다들 아시겠지만 IBM은 Rational 제품군을 위주로 한 케이스 툴과 Jazz라는 ALM 플랫폼을 가지고 있기 때문에 강력한 ALM 벤더중의 하나입니다.
그러나 Rational 제품들은 툴의 복잡도가 높아서 실제 구현할때 구현 난이도가 고민인 부분중에도 하나입니다.

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