옵션 및 소개

마지막 업데이트: 2022년 4월 14일 | 0개 댓글
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목록 옵션 소개

제품 유형을 만들 때 하나 이상의 목록 옵션을 선택합니다. 이 옵션은 고객이 온라인 상점에서 제품 목록 페이지에서 보게 되는 단추를 결정합니다. 목록 옵션에는 평가판, 시험 사용, 연락처 , 바로 구매 등이 있습니다.

다음 표에는 각 제품 유형에 사용할 수 있는 목록 옵션이 나와 있습니다.

제품 유형 무료 평가판 시험 사용 연락처 바로 구매
Azure 애플리케이션(관리형 앱) ✔ 1
Azure 애플리케이션(솔루션 템플릿) ✔ 1
Azure Container ✔ 1
Azure Virtual Machine ✔ 1
컨설팅 서비스
Dynamics 365 Business Central ✔ 1
Dataverse 및 Power Apps의 Dynamics 365 앱 ✔ 1 2
Dynamics 365 Operations Apps ✔ 1
IoT Edge 모듈 ✔ 1
관리형 서비스 ✔ 1
Power BI App ✔ 1
SaaS(Software as a Service) ✔ 1

1 지금 가져오기 목록 옵션에는 지금 가져오기(무료), BYOL(Bring Your Own License), 구독 및 사용량 기반 가격 책정이 포함됩니다. 자세한 내용은 바로 구매를 참조하세요.

2 고객에게 ISV 앱 라이선스 관리를 위해 구성된 제품에 대한 AppSource의 제품 목록 페이지에 지금 가져오기 단추가 표시됩니다. 고객이 이 단추를 선택하여 앱의 라이선스 구매에 대해 문의할 수 있습니다.

제품 유형 변경

제품 유형을 변경하려면 간단한 편집 및 다시 게시를 수행해야 하거나 여기에 나열된 대로 새 제품을 만들어야 할 수 있습니다.

변경 대상 대상 단계
연락처 평가판 제품을 다시 게시합니다.
연락처 거래 SaaS 제품의 경우 목록 옵션을 업데이트하고 다시 게시합니다. 다른 모든 제품 유형의 경우 새 제품을 만듭니다.
평가판 거래 SaaS 제품의 경우 목록 옵션을 업데이트하고 다시 게시합니다. 다른 모든 제품 유형의 경우 새 제품을 만듭니다.

제품에 테스트 드라이브를 추가하려면 제품을 다시 게시합니다.

무료 평가판

상업용 마켓플레이스를 사용하여 검색 기능을 개선하고 솔루션의 평가판 프로비저닝을 자동화합니다. 이를 통해 잠재 고객은 제품 유형에 따라 30일에서 6개월 간 SaaS(Software as a Service), IaaS(Infrastructure as a Service) 또는 Microsoft 앱 내 환경을 무료로 체험해 볼 수 있습니다.

고객은 제품 목록 페이지에서 평가판 단추를 사용하여 제품을 사용해 볼 수 있습니다. 동일한 제품 내에서 여러 요금제에 대한 평가판을 제공하는 경우, 고객은 다른 요금제의 평가판으로 전환할 수 있지만 평가판 기간이 다시 시작되지는 않습니다.

가상 머신 제품의 경우, 무료 평가 기간 동안 제품 사용에 대해 고객에게 Azure 인프라 비용이 청구됩니다. 평가판 기간 종료 전에 취소하지 않는 경우, 평가판 기간 종료와 동시에 표준 요금 기준으로 마지막 사용한 요금제에 해당하는 요금이 자동으로 청구됩니다.

시험 사용

고객은 제품 목록 페이지에서 시험 사용 단추를 사용하여 정해진 시간 동안 미리 구성된 환경에 액세스할 수 있습니다. 시험 사용에 대한 자세한 내용은 시험 사용이란?을 참조하세요.

시험 사용 옵션은 평가판과 다릅니다. 시험 사용이나 평가판 또는 둘 다를 제공할 수 있습니다. 둘 다 정해진 기간에 고객에게 솔루션을 제공합니다. 하지만 시험 사용에는 실제 구현 시나리오에서 입증된 제품의 주요 기능과 이점에 대한 실습 중심의 자기 주도형 체험도 포함됩니다.

이 옵션은 애플리케이션 또는 서비스를 간단히 나열합니다. 고객은 제품 목록 페이지에서 연락처 단추를 사용하여 제품에 대한 연결을 요청합니다.

바로 구매

이 목록 옵션에는 거래 가능 제품(구독 및 사용자 기반 가격 책정), BYOL(사용자 라이선스 필요) 제품, 평가판 지금 받기가 포함됩니다. 거래 가능 제품은 상업용 마켓플레이스를 통해 판매됩니다. Microsoft가 청구 및 수금을 담당합니다. 고객은 바로 구매 단추를 사용하여 제품을 구매합니다.

고객은 ISV 앱 라이선스 관리를 위해 구성된 제품에 대한 AppSource의 제품 목록 페이지에 지금 가져오기 단추가 표시됩니다. 고객이 이 단추를 선택하여 앱의 라이선스 구매에 대해 문의할 수 있습니다.

다음 표에는 바로 구매 옵션 및 소개 목록 옵션에 포함된 추가 가격 옵션을 지원하는 제품 유형이 나와 있습니다.

제품 유형 평가판 지금 받기 BYOL Subscription 사용량 기반 가격 책정
Azure 애플리케이션(관리형 앱)
Azure 애플리케이션(솔루션 템플릿)
컨설팅 서비스
Azure 컨테이너 ✔ 1 ✔ 1
Dynamics 365 Business Central
Dataverse 및 Power Apps의 Dynamics 365 앱
Dynamics 365 Operations Apps
IoT Edge 모듈 ✔ 1 ✔ 1
관리형 서비스
Power BI App
Azure Virtual Machine ✔ 2
SaaS(Software as a Service)

1 요금제 개요 탭의 가격 책정 모델 열에는 평가판 또는 BYOL이 표시되나, 선택할 수는 없습니다.

2 시간당 가격이 책정되며 매달 요금이 청구됩니다.

3 고객에게 ISV 앱 라이선스 관리를 위해 구성된 제품에 대한 AppSource의 제품 목록 페이지에 지금 가져오기 단추가 표시됩니다.

평가판 지금 받기

이 목록 옵션을 통해 애플리케이션의 평가판을 제공할 수 있습니다. 고객은 바로 구매 버튼을 사용하여 평가판을 받을 수 있습니다.

평가판 지금 받기 제품에는 거래 가능 제품에 대한 Marketplace Rewards의 이점이 적용되지 않습니다. 상점을 통한 트랜잭션이 없으므로 평가판으로 분류됩니다. Marketplace Rewards를 참조하세요.

BYOL(사용자 라이선스 필요)

이 목록 옵션을 사용하면 고객이 상업용 마켓플레이스 외부에서 구매한 라이선스를 사용하여 제품을 배포할 수 있습니다. 해당 옵션은 온-프레미스에서 클라우드로 마이그레이션하기에 적합합니다. 고객이 미리 구매한 라이선스를 사용하여 제품을 구매하려면 바로 구매 버튼을 사용합니다.

BYOL 제품에는 거래 가능 제품에 대한 Marketplace Rewards의 이점이 적용되지 않습니다. 이를 위해서는 고객이 파트너로부터 라이선스를 취득해야 하고 상업용 Marketplace 상점을 통한 트랜잭션이 없으므로 목록으로 분류됩니다. Marketplace Rewards를 참조하세요.

Subscription

다음 제품 유형에 대해 정액 요금을 부과할 수 있습니다.

  • Azure 애플리케이션(관리형 앱)은 월간 구독 지원을 제공합니다.
  • SaaS는 월간 구독과 연간 구독을 모두 지원합니다.

사용량 기반 가격 책정

다음 제품 유형은 사용량 기반 가격 책정을 지원합니다.

  • Azure 애플리케이션(관리형 앱)은 요금제 청구를 지원합니다. 자세한 내용은 옵션 및 소개 관리형 애플리케이션 요금제 청구를 참조하세요.
  • SaaS 제품은 요금제 청구 및 사용자 단위 가격 책정을 지원합니다. 요금제에 대한 자세한 내용은 상업용 마켓플레이스 계량 서비스를 사용하여 SaaS 요금제 청구를 참조하세요.
  • Azure 가상 머신은 코어 단위, 코어 크기 단위, 시장 및 코어 크기 단위 가격 책정을 지원합니다. 이 옵션에서는 시간당 가격이 책정되며 매월 청구됩니다.

거래 가능 제품을 만들 때 제품 유형을 선택하고 제품을 만들기 전에 가격 책정, 청구, 청구서 발부 및 지급 고려 사항을 이해하는 것이 중요합니다. 자세한 내용은 상업용 Marketplace 온라인 스토어 및 활성 상업용 Marketplace 제품의 가격 변경을 참조하세요.

샘플 제품

제품을 게시한 후에는 선택한 목록 옵션이 온라인 상점에서 목록 페이지의 왼쪽 위 모서리에 단추로 나타납니다. 예를 들어 다음 이미지에는 바로 구매 단추와 시험 사용 단추를 사용하여 Microsoft AppSource 온라인 상점의 제품 목록 페이지가 표시됩니다.

Screenshot that illustrates the listing page for an offer with the Get It Now and Test Drive buttons.

온라인 스토어별 목록 및 가격 옵션

다양한 조건에 따라 제품이 Azure Marketplace, Microsoft AppSource 또는 두 온라인 상점 모두에 표시되는지 여부를 결정합니다. 두 온라인 상점 간의 차이점에 대한 자세한 내용은 상업용 마켓플레이스 온라인 스토어를 참조하세요.

다음 표에는 다양한 제품 유형 및 추가 기능에 사용할 수 있는 옵션과 제품을 나열할 수 있는 온라인 상점이 나와 있습니다.

제품 유형 및 추가 기능 연락처 무료 평가판 평가판 지금 받기 BYOL 바로 구매(트랜잭션)
Azure Virtual Machine Azure Marketplace Azure Marketplace
Azure 애플리케이션 Azure Marketplace Azure Marketplace Azure Marketplace
Azure 컨테이너 Azure Marketplace Azure Marketplace
IoT Edge 모듈 Azure Marketplace Azure Marketplace
관리되는 서비스 Azure Marketplace
컨설팅 서비스 온라인 상점 모두
SaaS 온라인 상점 모두 온라인 상점 모두 온라인 상점 모두 두 온라인 스토어 1
Microsoft 365 앱 AppSource AppSource AppSource 2
Dynamics 365 Business Central AppSource AppSource
Dataverse 및 Power Apps의 Dynamics 365 앱 AppSource AppSource AppSource 3
Dynamics 365 Operations Apps AppSource AppSource
Power BI App AppSource

AppSource의 SaaS 거래 가능 제품 1개는 현재 신용 카드만 허용합니다.

2 Microsoft 365 추가 기능은 무료로 설치할 수 있으며 SaaS 제품을 사용하여 수익을 창출할 수 있습니다. 자세한 내용은 상업용 Marketplace를 통해 앱으로 수익 창출을 참조하세요.

3 ISV 앱 라이선스 관리를 위해 구성된 제품에 적용됩니다.

Marketplace Rewards

Marketplace Rewards의 이점은 선택하는 목록 옵션에 따라 달라집니다. 자세한 정보는 상업용 마켓플레이스의 이점을 참조하세요.

국내옵션개요

국내 옵션은 한국 거래소에 상장된 코스피 200 지수, 미니코스피200지수, 코스닥 150지수,
미국달러를 거래대상으로 미리 정한 가격으로 매수 또는 매도할수 있는 권리를 매매하는 상품입니다.
국내옵션은 주가지수 및 외화변동위험 관리를 위해 활용되고 있으며
선물과 합성하여 다양한 투자전략을 구현할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.

당사 국내옵션 거래 상품

당사 국내옵션 거래 상품 ㅣ 구분(주가지수옵션, 통화옵션), 상세로 구성
구분 상세
주가지수옵션 코스피200 옵션, 미니코스피 200옵션, 코스닥150옵션
통화옵션 미국달러옵션

옵션의 개념

옵션이란 선택할 수 있는 권리로 파생상품에서의 옵션 및 소개 옵션은 이와 비슷한 개념으로 말하면 특정 대상물을 장래의 지정된 날 또는
그 이전에(사전에 정한) 일정한 가격으로 사거나 팔 수 있는 권리를 부여한 “선택권”을 매매하는 것입니다.

· 콜 옵션[Call Option] – 살 수 있는 권리

콜 옵션을 매수한 사람은 사전에 정한가격(행사가격)보다 높은 가격으로 시장에서 해당 상품이 거래될 경우,
그 권리를 행사함으로써 싼 값에 상품을 구입합니다.

· 풋 옵션[Put Option] – 팔 수 있는 권리

풋 옵션을 매수한 사람은 사전에 정한가격(행사가격)보다 낮은 가격으로 시장에서 해당 상품이 거래될 경우,
그 권리를 행사함으로써 비싼 값에 상품을 구입합니다.

옵션 매수자 VS 옵션 매도자

옵션매수자는 콜과 풋 구분없이 “선택권”이 있기 때문에
자신에게 유리한 경우에만 행사하고
불리라면 포기하는것이 가능합니다.

옵션 매도자는 옵션 매수자로부터
프리미엄을 받았기 때문에 권리행사에
반드시 응해야 할 의무를 가집니다.

옵션의 매수자가 권리를 행사하지 않은 경우에는 옵션 매도자는 이미 받아둔 프리미엄 이익이 되고, 권리를 행사하는 경우에는
손실을 무한대로 책임지도록 합니다.

옵션거래 고유의 결제 방법

· 옵션(권리)과 프리미엄(대가)의 수수

반대매매, 권리 행사 및 권리 포기

· 옵션(권리)과 프리미엄(대가)의 수수

· 결제금액이 발생한 익일 12시까지이며, 회원과 거래소간의 경우에는 익일 16시 입니다.

서울특별시 영등포구 국제금융로 10 Three IFC 15층 브이아이 금융투자 주식회사 대표전화 : 02-788-7000 Copyright(c) VI Investment Corporation

사용자 정의 이벤트 및 속성 소개

사용자 지정 데이터 를 New Relic에 보고하는 방법 중 하나는 사용자 지정 이벤트 및/또는 사용자 지정 속성을 사용하는 것입니다.

이벤트 및 속성 형식 지정 요구 사항 및 모범 사례는 데이터 제한 및 요구 사항 문서 를 참조하세요.

많은 수의 사용자 정의 이벤트 및/또는 속성을 보고하면 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 또한 데이터 수집 속도 제한에 접근하거나 통과할 수도 있습니다. 최적의 성능을 위해 먼저 분석할 데이터에 대해 생각한 다음 이러한 특정 목표를 달성하는 데 필요한 이벤트 및/또는 속성만 생성합니다.

사용자 지정 데이터를 삽입하고 액세스하기 위한 다음 데이터 및 구독 요구 사항에 유의하십시오.

  • 이벤트/속성 데이터 유형, 명명 구문 및 크기에 대한 제한 및 요구 사항 을 준수해야 합니다.
  • 시간이 지남에 따라 액세스할 수 있는 데이터의 양은 옵션 및 소개 데이터 보존 정책 에 따라 다릅니다.

사용자 지정 데이터 보고를 위한 두 가지 인기 있는 솔루션은 사용자 지정 이벤트 및 사용자 지정 속성을 보고하는 것입니다. New Relic 구현 및 도구에 따라 이를 수행하는 몇 가지 방법이 있으며 이 문서의 뒷부분에서 이에 대해 자세히 설명합니다. 그러나 먼저 사용자 정의 이벤트 또는 사용자 정의 속성을 사용하는 이유에 대한 몇 가지 일반적인 사용 사례가 있습니다.

사용자 정의 속성의 사용 사례

사용자 정의 속성은 종종 기존 이벤트에 중요한 비즈니스 및 운영 컨텍스트를 추가하는 데 사용됩니다. 예를 들어 New Relic 브라우저 모니터링의 경우 느리거나 실패한 요청과 관련된 사용자 이름을 추적하기 위해 사용자 정의 속성을 생성할 수 있습니다. 그러면 쿼리와 사용자 지정 차트를 만들어 해당 데이터를 분석할 수 있습니다.

사용자 지정 속성은 APM, 브라우저, 모바일, 인프라 및 종합 모니터링과 같은 New Relic 솔루션을 사용하고 기존 이벤트를 고유한 메타데이터로 장식하려는 경우 좋은 옵션입니다.

사용자 정의 속성을 추가하면 기존 이벤트에 메타데이터가 추가되는 반면, 사용자 정의 이벤트는 완전히 새로운 이벤트 유형을 생성합니다. 핵심 에이전트에서 제공하는 데이터와 마찬가지로 사용자 지정 이벤트를 생성하여 추가 데이터를 정의, 시각화하고 경고를 받을 수 있습니다. 사용자 정의 이벤트는 에이전트 API를 통해 또는 이벤트 API를 통해 직접 삽입할 수 있습니다.

이벤트 데이터는 New Relic의 4가지 핵심 데이터 유형 중 하나입니다. "이벤트"가 의미하는 것과 해당 데이터 유형이 특정 유형의 활동을 보고하는 데 가장 많이 사용되는 이유를 이해하려면 해당 정의를 읽는 것이 좋습니다.

사용자 지정 이벤트의 사용 사례는 매우 다양합니다. 기본적으로 조직에서 중요하다고 생각하고 아직 모니터링되지 않는 모든 유형의 활동에 사용됩니다. 예를 들어:

  • 이벤트는 고객이 특정 제품 조합을 구매하는 것과 같이 여러 작업을 포함하는 활동을 나타낼 수 있습니다.
  • 이벤트는 백업 활동을 기록할 수 있습니다. 예를 들어, SOLR 인스턴스의 프로덕션 백업을 이벤트 테이블에 나타내는 이벤트 보고를 설정할 수 있습니다. 여기에는 발생한 시간, 클러스터 및 기간의 타임스탬프가 포함됩니다.

사용자 정의 이벤트 및 속성 보내기

사용자 지정 이벤트 및 속성을 보내는 방법은 다음과 같습니다.

사용자 지정 데이터를 보내는 방법

브라우저 API 호출 setCustomAttribute 을 통해 PageView 이벤트에 맞춤 속성을 추가합니다. 브라우저 API를 통해 PageAction 이벤트 및 속성 을 보냅니다.

Amazon EC2, 추가 인스턴스 유형, Nitro 시스템 및 CPU 옵션 업데이트

최근에 Amazon EC2 업데이트와 관련하여 아직 전하지 못한 내용이 많습니다. 새로운 기능과 인스턴스 유형이 빠른 속도로 출시되었는데, 오늘은 몇 가지 옵션 및 소개 소식을 알려 드리고자 합니다. 또한, 현재 상황과 함께 앞으로의 계획을 간략히 말씀드립니다.

신규 인스턴스 유형
다음은 가장 최근에 발표된 EC2 인스턴스 유형에 대한 개요입니다.

  • 컴퓨팅 집약형 – 컴퓨팅 집약형 C5d 인스턴스는 C4 인스턴스보다 25~50% 개선된 성능을 제공합니다. 이 인스턴스 유형은 5개 리전에서 옵션 및 소개 사용 가능하며 최대 72개 vCPU, 144GiB 메모리 및 1.8TB의 로컬 NVMe 스토리지를 제공합니다.
  • 범용 인스턴스 유형– 범용 M5d 인스턴스도 5개 리전에서 사용 가능합니다. 이 인스턴스 유형은 최대 96개 vCPU, 384GiB 메모리 및 3.6TB의 로컬 NVMe 스토리지를 제공합니다.
  • 베어 메탈옵션 및 소개 몇 주 전에 i3.metal 인스턴스가 5개 리전에서 정식 출시되었습니다. 하드웨어에 종속되는 성능 분석 도구, 베어 메탈 인프라에 직접 액세스해야 하는 워크로드, 라이선스 또는 지원 이유로 가상화되지 않은 환경에서 실행되어야 하는 애플리케이션과 컨테이너 환경(예: Clear Containers)을 실행하면서 Elastic Block Store(EBS), Elastic Load Balancing 및 가상 프라이빗 클라우드 같은 AWS 기능을 활용할 수 있습니다. 6TB, 9TB, 12TB 및 그 이상의 메모리가 포함된 베어 메탈 인스턴스를 제공할 예정이며 모두 SAP HANA 및 기타 인 메모리 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다.

Nitro 시스템 적용 확대
Nitro 시스템은 다양한 방법으로 조립이 가능한 구성 요소의 방대한 모음으로, AWS는 이 시스템을 사용하여 광범위한 컴퓨팅, 스토리지, 메모리 및 네트워킹 옵션을 포함하는 EC2 인스턴스 유형을 유연하게 설계하고 신속하게 제공합니다. 앞으로 AWS는 더 많은 유형의 워크로드를 구축, 마이그레이션 및 실행할 수 있는 새로운 인스턴스 유형을 제공하는 것을 목표로 옵션 및 소개 이러한 인스턴스를 더 빠르게 제공할 것입니다.

  • 로컬 NVMe 스토리지 – 새로운 C5d, M5d 및 베어 메탈 EC2 인스턴스에는 Xen 가상화 I3 및 F1 인스턴스에도 사용되는 Nitro 로컬 NVMe 스토리지 구성 요소가 포함됩니다. 이 구성 요소는 PCI 인터페이스를 통해 고속 로컬 스토리지에 대한 직접 액세스를 제공하며, 모든 데이터를 전용 하드웨어를 사용하여 투명하게 암호화합니다. 또한 스토리지 디바이스와 EC2 인스턴스를 하드웨어 레벨에서 분리하여 베어 메탈 인스턴스에서 로컬 NVMe 스토리지의 이점을 활용할 수 있도록 합니다.
  • Nitro 보안 칩 – AWS 서버 설계에 포함되는 구성 요소로, 하드웨어 리소스를 지속적으로 모니터링하고 보호하며 시스템을 부팅할 때마다 독립적으로 펌웨어를 확인합니다.
  • Nitro 하이퍼바이저 – 메모리 및 CPU 할당을 관리하고 대부분의 워크로드에 베어 메탈과 거의 유사한 성능(Netflix의 Brendan Gregg는 이 성능을 1% 미만으로 벤치마킹함)을 제공하는 대기 휴지 상태의 씬 하이퍼바이저입니다.
  • 네트워킹 – 각 VPC(가상 프라이빗 클라우드) 내의 소프트웨어 정의 네트워크에 대한 하드웨어 지원, 향상된 네트워킹 및 탄력적 네트워크 어댑터를 제공합니다.
  • 탄력적 블록 스토리지 – CPU 집약형 암호화 작업을 포함한 하드웨어 EBS 처리 기능을 제공합니다.
  • 스토리지, 네트워킹 및 보안 기능을 하드웨어로 이동하면 베어 메탈 및 가상 인스턴스 유형에서 다음과 같은 이점을 실현할 수 있습니다.
  • 가상 인스턴스의 경우 하이퍼바이저의 역할이 크게 감소하므로 모든 호스트의 CPU 성능 및 메모리를 게스트 운영 체제에 제공할 수 있습니다.
  • 베어 메탈 인스턴스는 하드웨어에 완벽하게 액세스할 수 있을 뿐 아니라 가상 EC2 인스턴스와 동일한 유연성 및 기능 세트(예: CloudWatch 지표, EBS 및 VPC)를 활용할 수 있습니다.

CPU 옵션
이 기능을 사용하면 EC2 인스턴스를 추가로 제어하고, 특정 워크로드에 맞춰 인스턴스를 최적화할 수 있습니다.

첫째, 시작할 때 원하는 수의 vCPU를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 메모리, 스토리지 및 옵션 및 소개 I/O 요구 사항은 높지만 vCPU 수가 적어도 성능에 문제가 없는 Oracle 및 SQL Server 워크로드에 대한 vCPU 대 메모리 비율을 제어할 수 있습니다. 따라서 BYOL(Bring Your Own License)을 사용하는 경우 vCPU 기반 라이선스 비용을 최적화할 수 있습니다.

둘째, 컴퓨팅 집약형 워크로드를 실행하는 인스턴스에서 인텔 ® 하이퍼 스레딩 기술(인텔 ® HT 기술)을 비활성화할 수 있습니다. 이러한 워크로드는 인텔 HT가 활성화된 경우 성능이 가끔 저하될 수 있습니다. 이 두 옵션은 AWS CLI(명령줄 인터페이스) 또는 AWS SDK 중 하나를 사용하여 인스턴스를 시작할 때 사용할 수 옵션 및 소개 있습니다. 인스턴스 유형별/CPU 코어당 CPU 코어 및 스레드 표에서 선택한 값을 사용하여 전체 코어 수 및 코어당 스레드 수를 지정하면 됩니다. 인텔 ® HT 기술을 비활성화한 상태에서 CPU 코어가 6개인 인스턴스를 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

자세한 내용은 CPU 옵션 최적화를 참조하십시오.

EC2 개발팀 채용 정보
EC2 팀에는 혁신적인 시스템을 함께 개발 하실 인재를 찾고 있습니다. 아래는 그 중 몇 가지 채용 정보입니다. 많은 분들이 지원 하시기 바랍니다.

옵션 및 소개

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이 과정의 각 모듈은 GKE와의 상호작용 능력을 기르는 데 목표를 두고 있으며 기능을 직접 체험해 볼 수 있도록 실무형 옵션 및 소개 실습을 포함하고 있습니다. 첫 번째 모듈에서는 자체 클라우드 솔루션을 만드는 데 적합한 Google Cloud 서비스를 선택할 수 있도록 다양한 Google Cloud 서비스 및 기능을 소개합니다. Cloud Build를 사용해 컨테이너를 만들고 Container Registry에 컨테이너를 저장하는 방법을 다룹니다. 또한 Kubernetes와 GKE라고도 하는 Google Kubernetes Engine의 기능을 비교 및 대조합니다. Kubernetes 아키텍처의 개념 외에도 GKE를 사용해 Kubernetes 클러스터를 배포하고, GKE 클러스터에 포드를 배포하고, Kubernetes 객체를 보고 관리하는 방법을 알아봅니다.

您将学习的技能

Database (DBMS), Operating-System-Level Virtualization, Cloud Computing, User (Computing)

컨테이너 및 Kubernetes 소개

이 모듈에서는 소프트웨어 컨테이너와 애플리케이션 배포 측면의 이점을 알아봅니다. 컨테이너를 구성하고 빌드하며, Kubernetes 등의 관리 솔루션에서 제공하는 함수 컨테이너에 대해서도 학습합니다. 자체 컨테이너 관리 인프라를 구축할 경우와 비교하여 Google Kubernetes Engine의 이점을 살펴봅니다.

Google Cloud Training

In this last lesson, you'll learn more about the computing options available. In the previous module, I briefly introduce your choices for running compute workloads in GCP. Now that we know more about how containers work, we can compare these choices in more detail. The services are: Compute Engine, GKE, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. At the end of this lesson, you'll understand why people choose each. Compute Engine offers virtual machines that run on GCP. You can select predefined VM configurations. At the time this course was developed, these virtual machines can be as large as a 160 vCPUs with more than three terabytes of memory. You can also create customized configurations to precisely match your performance and cost requirements. Virtual machines need block storage. Compute Engine offers you two main choices, persistent disks and local SSDs. Persistent disks offer network storage that can scale up to 64 terabytes and you can easily take snapshots of these disks for backup and mobility. You can also choose a local SSDs, which enable very high input output operations per second. You can place your Compute Engine workloads behind global load balancers that support auto scaling. Compute Engine offers a feature called managed instance groups. With these, you can define resources that are automatically deployed to meet demand. GCP enables fine-grained control of costs of Compute Engine resources by providing per second billing. This granularity helps reduce your costs when deploying compute resources for short periods of time, such as batch processing jobs. Compute Engine offers preemptible virtual machines, which provides significantly cheaper pricing for your workloads that can be interrupted safely. Why do people choose Compute Engine? With Compute Engine, you have complete control over your infrastructure. You can customize operating systems and even run applications that rely on a mix of operating systems. You can easily lift and shift your on-premises workloads into GCP without rewriting your applications or making any changes. Compute Engine is the best option when other computing options don't support your applications or requirements. App Engine has a completely different orientation from Compute Engine. App Engine is a fully managed application platform. Using App Engine means zero silver management and zero configuration deployments. If you're a developer, you can focus on building applications and not really worrying about the deployment part. You can simply use your code and App Engine will deploy that required infrastructure for you. App Engine supports popular languages like Java, Node.js, Python, PHP, C sharp,.Net, Ruby, and Go. You can also run container workloads. Stackdriver monitoring, logging, and diagnostics such as debugging and error reporting are also tightly integrated with App Engine. You can use stackdriver as real-time debugging features to analyze and debug your source code. Stackdriver integrates with tools such as Cloud SDK, cloud source repositories, intelligent, visual studio, and PowerShell. App Engine also supports a version control and traffic splitting. App Engine is a good choice if you simply want to focus on writing code and you don't want to worry about building the highly reliable and scalable infrastructure that are run on. You can just focus on building applications instead of deploying and managing the environment. Use cases for App Engine include websites, mobile apps, gaming backends, and as a way to present a RESTful API to the Internet. Let's see a RESTful API. In short, is an application program interface that resembles the way a web browser interacts with a web server. RESTful APIs are easy for developers to work with and extend and App Engine makes them easy to operate. Finally, the main topic of this course, Google Kubernetes Engine. We learned that Kubernetes is an orchestration system for applications in containers. It automates deployment, scaling, load balancing, logging, and monitoring, and other management features. Google Kubernetes Engine extends Kubernetes management on GCP by adding features and integrating with other GCP services automatically. GKE supports cluster scaling, persistent disks, automated updates to the latest version of Kubernetes, and 옵션 및 소개 옵션 및 소개 auto repair for unhealthy nodes. It has built-in integration with Cloud Build, Container Registry, Stackdriver monitoring, and Stackdriver logging. Existing workloads running with an on-premise clusters can easily be moved onto GCP. There's no vendor log in. Overall, GKE is very well suited for containerized applications, cloud native distributed systems, and hybrid applications. Kubernetes and GKE are discussed in depth throughout this course. Cloud Run is a managed compute platform that enables you to run stateless containers via web requests or cloud pub sub events. Cloud Run is serverless. It abstracts away all the infrastructure management, so you can focus on developing applications. It's built on Knative, an open source Kubernetes-based platform. It builds, deploys, and manages modern stateless workloads. Cloud Run gives you the choice of running your containers either fully managed, or in your own GKE cluster. Cloud Run enables you to run request or event-driven stateless workloads without having to worry about servers. It abstracts away all the infrastructure management such as provisioning, configuring, managing those servers, so you can focus on just writing code. It automatically scales up and down from zero, depending upon traffic, almost instantaneously. So you never have to worry about scale configuration. Cloud Run charges you for only the resources that you use, calculated down to the nearest 100 milliseconds. So you never have to pay for those overprovisioned resources. With Cloud Run, you can choose to deploy your stateless containers with a consistent developer experience to a fully managed environment, or to your own GKE cluster. These common experiences enabled by Knative, an open API and run-time environment built on top of Kubernetes. It gives you the freedom to move your workloads across different environments and platforms that are fully managed on GCP and GKE, or anywhere Knative runs. Cloud Run enables you to 옵션 및 소개 deploy stateless containers that listen for requests or events delivered via HTTP requests. With Cloud Run, you can build your applications in any language using whatever frameworks and tools you wish and deploy them in seconds without having to manage and maintain that server infrastructure. Cloud Functions is an event-driven server-less compute service for simple, single-purpose functions that are attached to events. In Cloud Functions, you simply upload your code written in JavaScript or Python or Go, and then GCP will automatically deploy the appropriate computing capacity to run that code. These servers are automatically scaled and are deployed from highly available and fault-tolerant design. You're only charged for the time that your code runs. For each function, invocation memory and CPU use is measured in the 100-millisecond increments rounded up to the nearest increment. Cloud Functions also provides a perpetual free tier. So many Cloud Function use cases could be free of charge. With Cloud Functions, your code is triggered within a few milliseconds based on events. For example, a file is uploaded to Google Cloud Storage, or a message is received from Cloud PubSub. Cloud functions can also be triggered based on HTTP endpoints that you define and events in the Firebase mobile application backend. What are some of the use cases for Cloud Functions? They'옵션 및 소개 re generally used as part of a microservice's application or architecture. You could also build symbols, server-less mobile IoT back-ends, or integrate with third-party services, and APIs. Files uploaded into your GCS package can be processed in real-time. Similarly, the data can be extracted, transformed and loaded for querying and analyses. GCP customers often use Cloud Functions as part of intelligent applications such as virtual assistants, video or image analysis, and sentiment analysis. Which compute service should you adopt? A lot depends on where you're coming from. If you're running applications on physical server hardware, it'll be the path of least resistance to move into compute engine. What if you're running applications in long-lived virtual machines in which each VM is managed and maintained? In this case, you'll also find moving to compute engine is the quickest GCP service for getting your applications to the Cloud. What if you don't want to think about operations at all? Well, App Engine and Cloud Functions are good choices. You can learn more about the differences between App Engine and Cloud Functions in the courses under developing applications with Google Cloud Platform. I hope that this course so far has helped you understand why software containers are so beneficial. Containerization is the most efficient and portable way to package up an application. The popularity of containerization is growing very fast. In fact, both compute engine, and App Engine can launch containers for you. Compute engine will accept the container image from you, and launch a virtual machine instance that contains it. You can use compute engine technologies to scale and manage the resulting VM. App Engine flexible environment will accept the container image from you and then run it with the same No-Ops environment that App Engine delivers for code. But what if you want more control over your containerized workloads than what App Engine offers, and denser packing or a Compute Engine offers? That increasingly popular use case is what GKE is designed to address. The Kubernetes paradigm of container orchestration is incredibly powerful, and it's vendor-neutral, and a broad of vibrant community has developed all around it. Using Kubernetes as a managed service from GCP saves your work and lets you benefit from all the other GCP resources too. You could also choose Cloud Run to run stateless containers on a managed compute platform. Of course, if you're already running Kubernetes in your on-premises data centers, moving to GKE is a great choice because you'll be able to bring along both your workloads and your management approach.


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