Red Hat Korea1

실제 적용 사례를 통해 알아보는

표준 컨테이너 적용 노하우

Hyunsoo Kim(hykimredhatcom)20170712

Red Hat Korea2

온-나라 사업 적용 사례Ⅰ

자동 확장 사업 적용 사례Ⅱ

진행 순서

Red Hat Korea3

온-나라 사업 적용 사례

Red Hat Korea5

G-클라우드 컴퓨팅 표준 아키텍처(레드햇 오픈소스 Stack)

스마트전자정부

CloudComputing

IT예산절감

단독형시스템은정보자원통합(2010년~2016년) 자원의효율성을위해가상화(RHV)기반통합

클라우드데이터센터운영(2011년~2016년) 가상화(RHV)기반을시작으로클라우드(OpenStackOpenShift)인프라확대

2016년현재약560여개업무및대민서비스를클라우드로서비스중

2016년부터 Software Defined Data Center 구현(SDC SDN SDS)

OS( 운영체계)

하드웨어

가상화

DBMS

WAS

Web

x86 서버

bull Windows 2008bull Red Hat Linux

Red Hat Virtualization

Cubrid

JBoss EAP

JBoss EWS

1 시스템SW를오픈소스SW기반으로표준화

2 Scale-up과 Scale-out구조기반서비스

3 오픈소스SW기반의전자정부표준프레임워크기반제공

4 컨테이너기반의 PaaS및오토스케일링구현

1 x86기반의표준아키텍처구조설계

2 x86 CPU 구조의블레이드또는랙마운트장비구축

3 저비용고효율위주의중소형장비구축

4 스케일아웃(Scale-out) 확장구조설계

소프트웨어아키텍처

하드웨어아키텍처

관리및개발환경

클라우드관리환경

클라우드개발환경

전자정부프레임워크

Red Hat Korea6

온-나라 사업(SaaS on PaaS)

bull 정부부처와지방자치단체공무원이문서결재등을위해사용하는정부업

무시스템

bull 최초 2005년On-Nara Application에대한개발

bull 그후부처별로개별적으로On-Nara Application을유지보수및추가개

발하여소스버전관리및통합관리어려움

Red Hat Korea7

온-나라 사업의 클라우드 전환 과제

웹오피스및통합자료저장소구축

통합사용자관리및권한관리서비스구축

연계게이트웨이구축

개선방향성 개선과제

개선방향성

공유amp협업을위한서비스구현

업무시스템의융합

개방형클라우드플랫폼구현

1

2

3

다양한시스템응용을위한통합스토리지구현 4

G-클라우드기반의개방형클라우드플랫폼구현

통합인증및권한관리를위한통합사용자관리서비스

웹표준기반의업무환경구현

5

6

7

안전한업무환경구현을위한보안기능제공 8

법제도에근거한공통서비스환경구현 9

클라우드공통서비스환경구축을위한 9개의개선방향에따라 4개개선과제를도출함

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea2

온-나라 사업 적용 사례Ⅰ

자동 확장 사업 적용 사례Ⅱ

진행 순서

Red Hat Korea3

온-나라 사업 적용 사례

Red Hat Korea5

G-클라우드 컴퓨팅 표준 아키텍처(레드햇 오픈소스 Stack)

스마트전자정부

CloudComputing

IT예산절감

단독형시스템은정보자원통합(2010년~2016년) 자원의효율성을위해가상화(RHV)기반통합

클라우드데이터센터운영(2011년~2016년) 가상화(RHV)기반을시작으로클라우드(OpenStackOpenShift)인프라확대

2016년현재약560여개업무및대민서비스를클라우드로서비스중

2016년부터 Software Defined Data Center 구현(SDC SDN SDS)

OS( 운영체계)

하드웨어

가상화

DBMS

WAS

Web

x86 서버

bull Windows 2008bull Red Hat Linux

Red Hat Virtualization

Cubrid

JBoss EAP

JBoss EWS

1 시스템SW를오픈소스SW기반으로표준화

2 Scale-up과 Scale-out구조기반서비스

3 오픈소스SW기반의전자정부표준프레임워크기반제공

4 컨테이너기반의 PaaS및오토스케일링구현

1 x86기반의표준아키텍처구조설계

2 x86 CPU 구조의블레이드또는랙마운트장비구축

3 저비용고효율위주의중소형장비구축

4 스케일아웃(Scale-out) 확장구조설계

소프트웨어아키텍처

하드웨어아키텍처

관리및개발환경

클라우드관리환경

클라우드개발환경

전자정부프레임워크

Red Hat Korea6

온-나라 사업(SaaS on PaaS)

bull 정부부처와지방자치단체공무원이문서결재등을위해사용하는정부업

무시스템

bull 최초 2005년On-Nara Application에대한개발

bull 그후부처별로개별적으로On-Nara Application을유지보수및추가개

발하여소스버전관리및통합관리어려움

Red Hat Korea7

온-나라 사업의 클라우드 전환 과제

웹오피스및통합자료저장소구축

통합사용자관리및권한관리서비스구축

연계게이트웨이구축

개선방향성 개선과제

개선방향성

공유amp협업을위한서비스구현

업무시스템의융합

개방형클라우드플랫폼구현

1

2

3

다양한시스템응용을위한통합스토리지구현 4

G-클라우드기반의개방형클라우드플랫폼구현

통합인증및권한관리를위한통합사용자관리서비스

웹표준기반의업무환경구현

5

6

7

안전한업무환경구현을위한보안기능제공 8

법제도에근거한공통서비스환경구현 9

클라우드공통서비스환경구축을위한 9개의개선방향에따라 4개개선과제를도출함

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea3

온-나라 사업 적용 사례

Red Hat Korea5

G-클라우드 컴퓨팅 표준 아키텍처(레드햇 오픈소스 Stack)

스마트전자정부

CloudComputing

IT예산절감

단독형시스템은정보자원통합(2010년~2016년) 자원의효율성을위해가상화(RHV)기반통합

클라우드데이터센터운영(2011년~2016년) 가상화(RHV)기반을시작으로클라우드(OpenStackOpenShift)인프라확대

2016년현재약560여개업무및대민서비스를클라우드로서비스중

2016년부터 Software Defined Data Center 구현(SDC SDN SDS)

OS( 운영체계)

하드웨어

가상화

DBMS

WAS

Web

x86 서버

bull Windows 2008bull Red Hat Linux

Red Hat Virtualization

Cubrid

JBoss EAP

JBoss EWS

1 시스템SW를오픈소스SW기반으로표준화

2 Scale-up과 Scale-out구조기반서비스

3 오픈소스SW기반의전자정부표준프레임워크기반제공

4 컨테이너기반의 PaaS및오토스케일링구현

1 x86기반의표준아키텍처구조설계

2 x86 CPU 구조의블레이드또는랙마운트장비구축

3 저비용고효율위주의중소형장비구축

4 스케일아웃(Scale-out) 확장구조설계

소프트웨어아키텍처

하드웨어아키텍처

관리및개발환경

클라우드관리환경

클라우드개발환경

전자정부프레임워크

Red Hat Korea6

온-나라 사업(SaaS on PaaS)

bull 정부부처와지방자치단체공무원이문서결재등을위해사용하는정부업

무시스템

bull 최초 2005년On-Nara Application에대한개발

bull 그후부처별로개별적으로On-Nara Application을유지보수및추가개

발하여소스버전관리및통합관리어려움

Red Hat Korea7

온-나라 사업의 클라우드 전환 과제

웹오피스및통합자료저장소구축

통합사용자관리및권한관리서비스구축

연계게이트웨이구축

개선방향성 개선과제

개선방향성

공유amp협업을위한서비스구현

업무시스템의융합

개방형클라우드플랫폼구현

1

2

3

다양한시스템응용을위한통합스토리지구현 4

G-클라우드기반의개방형클라우드플랫폼구현

통합인증및권한관리를위한통합사용자관리서비스

웹표준기반의업무환경구현

5

6

7

안전한업무환경구현을위한보안기능제공 8

법제도에근거한공통서비스환경구현 9

클라우드공통서비스환경구축을위한 9개의개선방향에따라 4개개선과제를도출함

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea5

G-클라우드 컴퓨팅 표준 아키텍처(레드햇 오픈소스 Stack)

스마트전자정부

CloudComputing

IT예산절감

단독형시스템은정보자원통합(2010년~2016년) 자원의효율성을위해가상화(RHV)기반통합

클라우드데이터센터운영(2011년~2016년) 가상화(RHV)기반을시작으로클라우드(OpenStackOpenShift)인프라확대

2016년현재약560여개업무및대민서비스를클라우드로서비스중

2016년부터 Software Defined Data Center 구현(SDC SDN SDS)

OS( 운영체계)

하드웨어

가상화

DBMS

WAS

Web

x86 서버

bull Windows 2008bull Red Hat Linux

Red Hat Virtualization

Cubrid

JBoss EAP

JBoss EWS

1 시스템SW를오픈소스SW기반으로표준화

2 Scale-up과 Scale-out구조기반서비스

3 오픈소스SW기반의전자정부표준프레임워크기반제공

4 컨테이너기반의 PaaS및오토스케일링구현

1 x86기반의표준아키텍처구조설계

2 x86 CPU 구조의블레이드또는랙마운트장비구축

3 저비용고효율위주의중소형장비구축

4 스케일아웃(Scale-out) 확장구조설계

소프트웨어아키텍처

하드웨어아키텍처

관리및개발환경

클라우드관리환경

클라우드개발환경

전자정부프레임워크

Red Hat Korea6

온-나라 사업(SaaS on PaaS)

bull 정부부처와지방자치단체공무원이문서결재등을위해사용하는정부업

무시스템

bull 최초 2005년On-Nara Application에대한개발

bull 그후부처별로개별적으로On-Nara Application을유지보수및추가개

발하여소스버전관리및통합관리어려움

Red Hat Korea7

온-나라 사업의 클라우드 전환 과제

웹오피스및통합자료저장소구축

통합사용자관리및권한관리서비스구축

연계게이트웨이구축

개선방향성 개선과제

개선방향성

공유amp협업을위한서비스구현

업무시스템의융합

개방형클라우드플랫폼구현

1

2

3

다양한시스템응용을위한통합스토리지구현 4

G-클라우드기반의개방형클라우드플랫폼구현

통합인증및권한관리를위한통합사용자관리서비스

웹표준기반의업무환경구현

5

6

7

안전한업무환경구현을위한보안기능제공 8

법제도에근거한공통서비스환경구현 9

클라우드공통서비스환경구축을위한 9개의개선방향에따라 4개개선과제를도출함

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea6

온-나라 사업(SaaS on PaaS)

bull 정부부처와지방자치단체공무원이문서결재등을위해사용하는정부업

무시스템

bull 최초 2005년On-Nara Application에대한개발

bull 그후부처별로개별적으로On-Nara Application을유지보수및추가개

발하여소스버전관리및통합관리어려움

Red Hat Korea7

온-나라 사업의 클라우드 전환 과제

웹오피스및통합자료저장소구축

통합사용자관리및권한관리서비스구축

연계게이트웨이구축

개선방향성 개선과제

개선방향성

공유amp협업을위한서비스구현

업무시스템의융합

개방형클라우드플랫폼구현

1

2

3

다양한시스템응용을위한통합스토리지구현 4

G-클라우드기반의개방형클라우드플랫폼구현

통합인증및권한관리를위한통합사용자관리서비스

웹표준기반의업무환경구현

5

6

7

안전한업무환경구현을위한보안기능제공 8

법제도에근거한공통서비스환경구현 9

클라우드공통서비스환경구축을위한 9개의개선방향에따라 4개개선과제를도출함

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea7

온-나라 사업의 클라우드 전환 과제

웹오피스및통합자료저장소구축

통합사용자관리및권한관리서비스구축

연계게이트웨이구축

개선방향성 개선과제

개선방향성

공유amp협업을위한서비스구현

업무시스템의융합

개방형클라우드플랫폼구현

1

2

3

다양한시스템응용을위한통합스토리지구현 4

G-클라우드기반의개방형클라우드플랫폼구현

통합인증및권한관리를위한통합사용자관리서비스

웹표준기반의업무환경구현

5

6

7

안전한업무환경구현을위한보안기능제공 8

법제도에근거한공통서비스환경구현 9

클라우드공통서비스환경구축을위한 9개의개선방향에따라 4개개선과제를도출함

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea8

온-나라 사업의 클라우드 전환 목표

개선방향성과 개선과제를 기반으로및 클라우드로

전환된 업무시스템인 로 구분하여구축

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea9

온-나라 시스템 AS-IS vs TO-BE

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea10

표준 FW[1] 전환

A FW

+

부처별시스템별

Application

Customizing

전자정부FW

+

하나의

Application

[1] FW Framework

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea11

표준 기술 전환

오래된기술

(EJB 등)

+

벤더종속기술

(WebService 등)

최신표준기술

(표준컨테이너

오픈소스 PaaS)

AS-IS TO-BE

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea12

시스템SW 전환

구분 AS-IS시스템 SW TO-BE 시스템 SW

WEB Apache HTTPD Web2B Red Hat JBoss WS

WAS WebLogic 82 Jeus Red Hat JBoss EAP 64

DBMS Oracle 10g Tibero Cubrid

PaaS 없음Red Hat OpenShift Container Platform 3

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea13

온나라 Architecture ndash 1st phase(2015~2016)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

RHV

Persistent Volume

4EA

4EA

G-Cloud

Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

24EA

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

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WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

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WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

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Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

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Red Hat Korea14

온나라 Architecture ndash 2nd phase(2016~2017)

JBoss EAPfor RHOCP

x86 HW

Red HatOCP

WAS WAS

Persistent Volume

24EA

24EA

G-Cloud

Red HatGlusterStorage

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Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

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bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea15

Lesson Learned ndash 1st phase

bull 공개오픈소스기반WASDB 전환

1 WebLogicJeus 에서 JBoss EAP 로전환

2 Oracle SQL 에서 Cubrid SQL로전환

각벤더(예 Red Hat)컨설턴트투입으로해결

bull 공공기관최초표준컨테이너및 PaaS 플랫폼적용

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea16

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull Application 전환

1 EJB 등오래된기술

2 벤더종속라이브러리사용

POJO 기술 공개오픈소스라이브러리및전자정부FW 적용

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

bull Application Quality

1 단순소스이관

2 기존소스내의많은문제점존재

3 Application에대한 QA 부재

Red Hat Middleware컨설턴트투입으로해결

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea17

Lesson Learned ndash 1st phase(계속)

bull 정부통합전산센터프로세스

1 센터내작업프로세스에대한이해및경험부족

센터내상주인력배치를통해해결

bull 성능테스트및인력관리

1 성능테스트직전에 Red Hat 컨설턴트계약종료로철수

2 Application 문제파악불가

3 성능테스트지원인력부족

Red Hat 엔지니어별도지원

재계약을통한 Red Hat 컨설턴트추가투입으로해결

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea18

Lesson Learned ndash 2nd phase

bull PaaS 플랫폼이관및확장

1 PaaS 기술에대한이해절대적부족

2 이해부족으로인한설계및구현에대한어려움

Red Hat PaaS 컨설턴트의 full 상주로해결

bull 주사업자변경

1사업기반환경에대한이해부족

1차프로젝트참여인력(예 Red Hat)의노하우전수

성능테스트단계에서 일부 1차프로젝트인력의투입

Red Hat Korea19

자동 확장 사업 적용 사례

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

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WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

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자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

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WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

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자동 확장 사업 적용 사례

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20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

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예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

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급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea20

경주 지진 - Richter 58

20160912

1978년관측이래가장강력한지진

50 - TNT 480t60 - TNT 15kt

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

Red Hat Korea26

Red Hat OpenShift Container Platform 데모동영상

Red Hat Korea27

감사합니다

Red Hat Korea21

예기치 못한 트래픽으로 인한 장애

20160912

예기치못한 급격한사용자접속폭주발생

Red Hat Korea22

급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

수작업모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

Red Hat Korea25

자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

모니터링

실사용자급증시

실사용자의요청

WEBWAS 서버WEBWAS 서버

CPU 임계치자동

모니터링

실사용자의요청

WEBWAS 서버

모니터링프로세스

1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

모니터링프로세스

WEBWAS 서버

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감사합니다

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급격한사용자접속발생가능서비스를 실시간오토스케일링이가능한 PaaS 및컨테이너기반의서비스형클라우드서비스로제공

사업특성

사업개요

G-클라우드는가상화기술을적용하여필요시자원을할당회수가능하나 공유자원풀특성상자원사용량관리를위해계획된자원변경만지원

-정해진특정기간부하가집중되는업무시스템은사전자원할당을통해지원이가능하나-예측되지못한시스템부하는발생당시운영자가인지후절차에따라자원증설진행이필요하여신속한대응의한계시스템부하증가시자동대응가능한관련기술및체계필요

사용자규모

bull 2017년 대테러홈페이지(우선적용대상 전국민접속)

서비스오픈

서비스특징

bull 사업기간 201704 ~ 201710bull G-클라우드내오토스케일링전용풀구축및확대

bull 대규모사용자및중요도를고려하여컨테이너기반자동확장(AutoScaling)인프라단계별적용

적용의의

bull 표준컨테이너기술적용bull 예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

bull 자동자원할당회수시스템체계구축을통해정보자원운영관리효율성및생산성제고

bull 업무시스템설계기준변경을통해약 30 이상비용절감가능

시스템구성

인프라구성도

bull x86 RHV및 OpenShiftContainer 기반

bull 전자정부프레임워크 JBoss EAP(WAS) Cubrid DB기반으로전환

G-Cloud 자동 확장 사업 - 오토스케일링

Red Hat Korea23

G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

Red Hat Korea24

자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

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WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

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자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

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실사용자급증시

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WEBWAS 서버WEBWAS 서버

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1 WEBWAS 서버2 WEBWAS 설정

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G-Cloud 자동 확장 기능 적용 효과

재난 주요사회이슈등으로인한예측할수없는시스템부하발생시에도서비스연속성을보장할수있어대국민신뢰도향상

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자동 확장(Autoscaling) 적용 전

관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

관리자

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

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WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

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CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

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WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

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관리자가서비스상태를모니터링한후 수작업으로WEBWAS 서버를추가하고 수작업으로WEB WAS 설정을변경하여 처리량을수작업으로조절하는방식

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WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

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WEBWAS 서버 WEBWAS 서버

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CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

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WEBWAS 서버WEBWAS 서버

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감사합니다

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자동 확장(Autoscaling) 적용 후

CPU 사용률임계치기준으로 모니터링된 CPU 값에따라 자동알고리즘에의해서 자동으로필요한개수만큼WEBWAS 개수를늘이거나자동으로줄여서 처리량을자동으로조절하는방식

모니터링 WEBWAS 서버추가및 WEBWAS 설정변경이 이기때문에

WEBWAS 서버 WEBWAS 서버CPU 임계치자동

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WEBWAS 서버WEBWAS 서버

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감사합니다

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감사합니다

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감사합니다