버즈빌 CTO가 들려주는 AWS 리인벤트(re:Invent) 2021

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리인벤트는 AWS에서 개최하는 콘퍼런스 중 가장 큰 행사입니다. 미국 라스베이거스에서 열리며 티켓값만 무려 200만 원에 달합니다. 그만큼 콘퍼런스가 매우 크게 열리며 호텔 하나에서는 감당이 안 되어 라스베이거스의 여러 호텔에서 동시에 발표가 진행됩니다. 키노트에서는 AWS에서 1년간 준비해온 새로운 주요 서비스들이 한꺼번에 소개가 됩니다. 그동안 리인벤트가 열릴 때마다 AWS의 RSS를 통해 새로 출시되는 서비스가 뭐가 있나 챙겨보곤 했는데 드디어 리인벤트에 직접 참여할 기회가 생겼습니다. 코로나로 인해 해외 출장이 쉽지 않은 상황이었지만 무사히 다녀올 수 있었고 이후에 다른 분들이 리인벤트에 참석할 때 도움이 됐으면 하는 마음에서 사내 공유용으로 후기를 작성하였습니다. 작성하고 보니 다른 분들에게도 공개하면 좋겠다는 생각이 들어 블로그에 올리게 되었습니다. 회사 공식 블로그에 올리기에는 말투가 약간 가벼운데(?) 감안하고 읽어주시면 감사하겠습니다.

세션 예약

리인벤트는 티켓을 구입하고 나면 미리 세션들을 예약할 수 있습니다. 하지만 리인벤트 행사 참여 결정이 늦게 되면서 이미 대부분의 세션이 예약이 불가능한 상태였습니다. 울며 겨자 먹기로 남은 세션들로 예약을 했는데 리인벤트 웹사이트의 예약페이지는 예약 가능한 세션만 보여주는 기능이 없어 2천 개에 달하는 세션 중에서 예약 가능한 세션 찾는 작업이 어려웠습니다. 나중에 알게 됐지만, AWS events라는 앱을 받으면 여기서는 필터링 기능이 있어 쉽게 예약이 가능합니다.

키노트

키노트는 매일 있는데 그중에서도 화요일 오전에 AWS CEO인 Adam Selpsky가 진행한 키노트가 메인입니다. 듣던 대로 규모가 엄청났습니다. 키노트에서는 새로 나온 주요 서비스가 발표됩니다. 서비스 발표를 위해 왜 이런 서비스가 나왔는지 밑밥을 엄청나게 깔아놓고 서비스 소개를 합니다. 각 주제의 전환도 유연하게 이어진다는 느낌을 받았습니다. 이렇게 많은 사람 앞에서 막힘없이 술술 발표를 진행하는 CEO가 대단해 보이기도 했습니다. 초청 연사로 나스닥 CEO가 중간에 발표했는데 나스닥이 AWS를 적극적으로 활용하고 있는 모습을 보니 AWS에 대한 신뢰감이 더 커지는 것을 느낄 수 있었습니다. AWS CEO가 나스닥 CEO에게 연락해서 이번 키노트 때 AWS 자랑 좀 해달라고 부탁하는 모습도 상상을 해봤습니다.

키노트

키노트 때 발표됐던 새로운 서비스 중 가장 눈에 띄는 것은 Arm 기반의 인스턴스인 그래비톤의 세 번째 버전이 나온 것과 머신러닝과 관련된 많은 새로운 기능들이 출시된 것입니다. 그래비톤은 2018년 말에 처음 소개가 된 것으로 알고 있는데 AWS에서 거의 매년 새로운 버전의 그래비톤을 출시하면서 3년 사이 많이 변화가 일어난 것 같습니다. 그래비톤을 사용하면 같은 성능대비 비용이 20%~30% 절감되다 보니 도입하는 회사가 빠르게 늘고 있습니다. RDS나 Elasticache 같은 관리형 서비스는 정말 아무것도 할 필요 없이 인스턴스 타입을 바꾸기만 하면 됩니다. 웹 애플리케이션의 경우 Arm 아키텍처에 맞게 다시 빌드를 해서 운영을 해야 하는 약간의 장벽이 있습니다. 예전에는 로컬 개발 머신은 인텔인데 실제 배포환경은 Arm이라 서로의 아키텍처가 다른 점이 약간은 불편한 요소라고 생각했는데 애플에서 Arm 기반의 맥북인 M1을 출시하면서 오히려 상황이 바뀌었습니다. 이제 개인용 컴퓨터, 서버 가릴 것 없이 Arm으로 천하통일 되는 것이 거스를 수 없는 흐름이 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 이렇게 빠른 주기로 그래비톤 3이 출시됐다는 것은 그러한 생각을 더 굳게 만들어준 것 같습니다.

키노트 때 발표된 머신러닝과 관련된 새로운 제품들은 주로 SageMaker와 관련된 것들이었습니다. AWS에서 머신러닝 제품군을 강화하기 위해 노력하는 것이 느껴졌고 SageMaker를 밀어주고 있고 실제로 프로덕션에 사용하는 사례도 꽤 있다고 느꼈습니다. 미국의 큰 자산운용사인 뱅가드나 오퍼월 운영사인 탭조이에서 주요 머신러닝 시스템을 SageMaker로 운영하고 있다고 합니다. 세션 중에 SageMaker 실제로 쓰고 있는 사람 손 들어보라고 하면 약 15% 정도의 사람들은 손을 들었던 것 같습니다. 머신러닝 시스템 운영을 위한 옵션으로 꼭 검토해볼 만한 서비스인 것 같습니다.

목요일에 있었던 AWS CTO인 Werner Vogels의 키노트는 개발자의 키노트답게 기술적인 이야기로 많이 채워졌습니다. API 호출 인증을 위한 사이닝 키를 어떤 조합으로 생성하는지 등의 디테일한 부분까지 이야기를 하셨는데 생각보다 너무 디테일한 내용이어서 키노트에서 저런 이야기도 할 수 있구나 하고 생각이 들었습니다. Werner Vogels는 분산 시스템의 대가라고 알고 있습니다. 최근에 “Data intensive application”이라는 책을 사내에서 스터디하고 있는데 분산 시스템 주제를 많이 다루고 있다 보니 Werner Vogels를 직접 보게 되어 영광이었습니다.

워크숍

Get rolling with machine learning fast on AWS DeepRace

미리 알아보니 일반 세션은 나중에 녹화본으로 볼 수 있으나 워크숍 세션은 그렇지 않기 때문에 워크숍을 가보는 것이 좋다고 해서 예약이 남은 세션 중에서도 워크숍 위주로 예약을 했습니다. 첫 워크숍 세션은 “Get rolling with machine learning fast on AWS DeepRace” 이었습니다. 사실 딥레이서에 관심이 있는 것은 아니지만, 예약 가능한 것 중에 그나마 들을만해 보이는 것이 딥레이서였고 워크숍 세션이었기에 가봤습니다. 워크숍은 6명 정도가 함께 앉을 수 있게 책상을 모아놓은 형태로 배치가 되어 있었습니다.

한 15분 정도 설명을 해주시더니 갑자기 이제 공유한 링크로 들어가서 각자 알아서 해보라고 합니다. 워크숍이라 뭔가 서로 인터랙티브한 진행을 기대했는데 살짝 당황했습니다. 계정도 각자 개인 계정에서 진행해야 했고 대신 크레딧을 지급해줬습니다(다른 워크숍에서는 별도의 지급된 계정에서 진행했습니다). 회사 계정으로는 할 수는 없어서 개인 계정을 급하게 만들어서 튜토리얼을 따라 했습니다. 리인포스먼트 러닝의 리워드 함수 부분만 작성하면 나머지는 알아서 해주기 때문에 쉽게 동작하는 모델까지 만들어볼 수 있는 것이 인상 깊었습니다. 하지만 모델 학습에 약 1시간이 걸리다 보니 기본 예제 돌려놓고 나서 시간이 뜨는 상황이 벌어졌습니다. 학습 결과를 보고 나서 하이퍼 파라미터 튜닝을 하려면 결국 하나 돌려놓고 기다려야 했는데 학습 전략을 세우기 위해 공식 문서를 하나씩 읽다 보니 내가 원하던 워크숍은 아닌 것 같아서 중간에 나왔습니다.

하지만 워크숍의 좋은 점도 있습니다. 특히 막혔을 때 도와주실 가이드분들이 여러 명 참석하여 도움이 필요하면 언제든지 물어볼 수 있습니다. 이번 딥레이서 워크숍의 경우 그 전에 미리 어느 정도 공부를 해놓고 질문할 것들을 마련해와 참석했더라면 훨씬 유용했을 것 같습니다.

워크숍

Introduction to Working backwards

최근에 워킹 백워드라는 책을 읽었는데 마침 같은 주제로 워크숍이 있어 참석하였습니다. 예약은 못 했지만 워크 업으로 쉽게 참석할 수 있었습니다. 워크숍은 우리의 고객이 누구인지 정의하고 그들의 문제를 나열해보고 그중 하나의 문제에 대한 솔루션을 생각해보는 것입니다. 최종 결과물로 press release 형식으로 customer quote, idea summary, headline을 작성하게 됩니다. 이때 PR을 읽는 독자의 관점에서 관심이 갈 수 있도록 글을 쓰는 것이 중요합니다. 진행 방식은 옆에 앉은 사람과 중간중간 결과물에 대해서 서로 설명하고 피드백 주는 방식입니다.

저는 미국 정부 기관에 솔루션을 제공해주는 회사에 근무하시는 분과 이야기를 했습니다. 시간이 부족해서 맘에 드는 결과를 만들지는 못했지만 그래도 기대했던 워크숍의 모습대로 참여자들과 인터랙티브하게 진행 할 수 있어서 좋았습니다. 사내 Employee experience 팀의 제임스가 가끔 해주시는 세션 때 서로 논의하면서 진행하는 때도 있는데 그때랑 비슷한 느낌입니다(제임스 짱). 워크숍이 끝나고 발표자분께 슬라이드 발표자료 받을 수 있는지, 회사 내에서 워크숍 진행해보려면 어떻게 해야 하는지 여쭤보니 어카운트 매니저에게 도움을 받아보라고 하셨습니다. 그리고 아마존 내에서는 실제로 어떻게 워킹 백워드의 문화를 만들어가냐고 물어보니 상위 리더가 계속해서 강조하고 도움을 주는 것이 중요하다는 이야기를 해주셨습니다.

워킹 백워드 슬라이드

광고 관련 세션

광고 관련 세션들은 개수도 적고 그렇게 인기가 많지는 않았던 것 같습니다. 세션 장소도 다른 세션 대비 소규모였고 그나마도 빈자리가 조금씩 보였습니다.

Under the hood at Amazon Ads

리인벤트에서 들었던 광고 세션 중에 가장 유용했습니다. 초반에 들었던 세션이고 나중에 다시 보기 할 생각으로 메모를 제대로 안 했더니 자세한 내용이 기억나지는 않네요. 3명이 돌아가면서 압축적으로 내용을 설명하는데 첫 번째 발표자는 use case 위주의 대략적인 설명을, 두 번째 발표자는 ad serving system을 좀 더 디테일하게 설명, 마지막 발표자는 ML에 관해 설명을 해줬습니다. 광고 캠페인 관리를 위한 데이터베이스로 RDS를 쓰다가 스케일 문제로 다이나모디비로 갈아탄 것(소스는 다이나모디비이지만 검색을 위해서는 우리와 마찬가지로 엘라스틱서치 사용), 그리고 인퍼런스 전용 칩을 사용하여 BERT 모델을 실시간으로 인퍼런스하는 부분이 인상 깊었습니다. 초당 수만 요청에 수억 개 광고 스코어링을 하는데 지연시간 20ms 99p라고 하네요.

두 번째 발표하신 분께 궁금한 점들이 있어서 따로 질문하러 갔습니다. 그런데 저 말고도 질문 있으신 분들이 많이 있으셔서 거의 30분가량을 발표자를 코너에 몰아넣고 여러 사람들이 질문 공세를 펼쳤습니다. 답변을 완벽히 이해하지 못해서 추가적인 질문을 하고 싶어 링크드인에서 검색할 수 있는 이름을 받아두었습니다. 원래는 한국에 돌아가서 온라인으로 물어보려다가 다음날 링크드인에 친구 추가하고 질문을 했더니 바로 오프라인으로 만나서 이야기하자고 해서 행사장에서 만나 이야기를 나눴습니다. 빠르게 연락해보기를 잘했다는 생각이 들었습니다. 물어본 내용은 다음과 같습니다.

광고 서치 인덱스로 엘라스틱서치 대신 Solr를 쓴 이유는?
엘라스틱서치는 여러 샤드에 요청을 보내 결과를 다 수집한 다음에 완성이 되면 한 번에 리턴이 되고 이 과정에서 끼어들 수가 없지만 Solr는 이러한 부분에 중간에 끼어들어 커스터마이징이 가능하다. 그리고 Solr는 요청 결과가 스트리밍되기 때문에 중간 결과만 받고 처리하는 것도 가능하다.
Solr에서의 latency는?
20~30ms이다. 그리고 쿼리 결과가 캐싱 되기 때문에 결과적으로는 대부분의 요청이 캐시에서 처리된다.
요청 파라미터가 한두 개도 아니고 그러면 unique query가 엄청나게 많은데 그걸 다 캐싱하나?
다 캐싱한다. 그래서 캐싱 된 데이터가 300GB이다. 캐시 invalidation이 실시간으로 안 되기 때문에 application logic에서 필터링을 한 번 더 한다. Solr에서 리턴되는 광고 개수가 1000개 정도 된다.
예산 제어 delay가 1초라는데 어떻게 한 건가?
Kinesis analytics로 쏜 데이터를 aggregation 해서 다이나모디비에 atomic count operation으로 예산을 차감하는 방식이다. aggregation window가 기본적으로 길게 되어 있지만 남은 예산이 10달러 이하면 해당 광고들에 대해서는 1초마다 aggregation을 한다.
아마존에서의 광고 시스템에 대해서 알아볼 수 있는 다른 자료들이 더 있나? 구글은 advertising platforms arthitecture도 공개했던데 AWS에서도 만들어주면 좋을 것 같아.
내부 비밀 정보들이라 더 밝힐 수 없다. 그리고 너희 구글 스케일 아니잖아. 괜히 구글 프랙티스 따라 하지 말고 실제로 지금 당장 해결해야 할 문제들을 해결하는 게 중요해. 나도 일단 만들고 문제 생기면 고치고 하면서 일하고 있어~ (동의는 하지만 그래도 미래에 어떻게 될지 큰 그림을 알고 싶어서 물어본 거라고 변명했습니다.)

발표자분과 함께 찍은 사진

발표자분은 정말로 실용주의의 극치를 달리시는 분 같았고 그만큼 그의 설명에서 아마존의 광고 시스템이 성급한 최적화보다는 필요한 기능을 빠르게 구현하는 형태로 발전해왔다는 것을 알 수 있었습니다. 버즈빌에서 개발해온 광고 시스템이 아마존의 시스템과 닮은 부분이 많다는 것도 흥미로운 부분이었습니다. 광고 서빙을 위해 범용 검색엔진을 검색 인덱스로 사용하는 점, 예산 제어를 위해 Kinesis analytics를 사용하는 점(다만 버즈빌은 다이나모디비 대신 레디스를 예산 관리 데이터베이스로 쓰고 있습니다)이 그러한 부분입니다. 아마존과 크게 다른 부분이 광고 검색 인덱스의 결과를 캐싱하는지입니다. 캐싱을 사용하면 검색 속도를 빠르게 해주는 장점도 있지만 300GB에 달하는 캐시를 관리해야 하는 비용이 발생하고 실시간으로 동기화하지 못하기 때문에 애플리케이션 로직에서 추가적인 필터링 로직을 구현해야 하는 등 단점도 존재합니다. 버즈빌에서는 캐싱보다는 광고 검색 인덱스를 최적화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 버즈빌에서 어떠한 기술 스택을 활용하고 있는지는 최근에 올라온 버즈빌 백엔드 기술 스택을 소개합니다 포스팅에서 확인할 수 있습니다.

Best practices for cloud-based real-time ad platforms

마케팅/광고 헤드 1명과 실무자 2명이 나와서 나눠서 발표를 진행했습니다. 꽤 도움 되는 내용도 많았고 40분 정도 발표하고 나서 남은 20분은 Q&A로 진행된 발표였습니다. 세션 타입이 일반이 아니라 chalk-talk이라서 발표시간이 짧았을 수 있겠네요. Best practice는 다음과 같습니다.

Low cost

  • 100% spot으로 운영하는 것을 목표로 한다.
  • Aerospike 쓴다.
  • Data transfer 줄인다. 외부 서버와 통신이 많으면 private pricing 알아보거나 PrivateLink 활용. Region cross replication 안 하는 등 region 간 통신 최소화.

Low latency

  • SO_REUSEPORT 켠다
  • 1 bidder 64 CPU 대신 32 bidder 64 CPU (2 CPU per bidder) → 이유를 설명해줬으나 이해를 못 했습니다 ㅠ
  • FastJSON 사용
  • fastHTTP 사용
  • Non-blocking data stream
  • Kinesis에 Zstandard compression 사용
  • Optimize Prometheus summaries

아마존도 광고 서버로 golang을 사용하는 듯했습니다. 많은 회사에서 Aerospike를 쓴다는 이야기가 나와서 왜 다이나모디비 대신 Aerospike 쓰는지 질문을 했는데 짧은 영어 듣기실력 때문에 다 이해는 못 했지만 대략적으로는 managed와 self-service의 차이 정도로 이해를 했습니다. 우연히도 제 양쪽에 한국인분이 앉으셨는데 제 질문이 끝나자마자 거의 동시에 저한테 한국인이시냐면서 명함을 주셨습니다. 세션 끝나고 다 같이 이야기를 잠시 했는데 두 분 다 광고업계 분이셔서 재미있게 이야기 할 수 있었습니다.

Applying Amazon SageMaker to real-time advertising workloads

아까 나온 마케팅/광고 헤드 1명과 탭조이에서 1명이 발표를 진행했습니다. 역시나 이 세션도 40분 발표하고 남은 20분은 Q&A로 진행하는 같은 패턴이었습니다. 탭조이 발표의 마지막쯤 슬라이드에 핵심적인 내용이 있네요. 인상 깊은 점은 SageMaker의 inference 기능을 쓰는데 따로 lambda 띄우는 것이 아니라 bidder server에서 client SDK 활용해서 바로 SageMaker로 inference 요청을 날리는 부분입니다. Inference 서버 따로 구축을 안 해도 되니 좋은 것 같습니다. 그리고 탭조이 전체 워크로드의 70%를 SageMaker로 처리하고 있는 부분이 눈에 띄었습니다.

  • ~5 single-model and ~4 multi-model Amazon SageMaker endpoints handling ~70% of our production ad requests
  • Using ~40 c5.2xlarge instances
  • Model training and hyperparameter tuning achieved on Amazon SageMaker
  • Inference via Client SDK - didn’t use AWS Lambda; no need to expose inference calls publicly
  • Model deploys and retraining is performed manually
  • Couchbase used to serve user-level features, contextual features stored in memory of our bidding engine

엑스포

엑스포 행사에 가면 정말 많은 회사가 있습니다. 첫날에 갔다가 티셔츠만 엄청나게 수집을 했는데 많이 모아놓고 나니 너무 티셔츠에만 관심을 가진 게 아닌가 하는 생각이 들었습니다. 마지막 날에 엑스포에 한 번 더 갔는데 티셔츠 욕심이 사라진 상태에서 보니 어떤 회사들이 있는지 눈여겨보게 되었습니다. 회사들이 너무 많다 보니 어떤 부스를 볼 것인지 판단하기 위해서 회사 이름과 한 문장 정도의 캐치프레이즈만 보고 빠르게 결정을 내려야 했습니다. 만약 버즈빌이 이곳에 부스를 차렸다면 한 문장으로 어떻게 메시지를 만들어야 할지 고민하게 만드는 포인트였습니다.

Expo 입구

엑스포를 둘러보며 정말 대략적인 감이지만 많이 보였던 회사들의 종류가 두 가지가 있었습니다. 하나는 클라우드 운영을 쉽게 해주는 솔루션(eg. FinOps 관련 회사들)을 제공하는 회사들이 보였고 다른 회사들로는 데이터 분석 플랫폼(eg. Firebolt)을 제공하는 회사들이었습니다. FinOps와 관련해서는 우리가 쓰고 있는 Spot by NetApp(Spotinst가 NetApp에 인수됨)이라는 회사에서 제공하는 솔루션도 보였고 Apptio가 부스가 커 보여서 데모를 구경했습니다. 비용이 궁금해서 물어보니 전체 청구 비용의 2%를 지불해야 한다고 합니다. 2%면 꽤 큰 비용인데 과연 그만큼 효과가 있을지 의문이 들었지만, 가격만 좀 더 저렴하면 유용할 것 같다는 생각이 들었습니다. 그리고 생각보다 제가 몰랐던 데이터 분석 플랫폼 회사들이 많은 것을 알게 되었습니다. 최근 급부상 중인 Snowflake나 Databricks와 같은 회사들은 치열한 경쟁을 이겨내고 성장한 회사들이었구나 하는 생각이 들었습니다.

엑스포에는 AWS 부스도 따로 마련이 되어 있는데 여기에 AWS SA 분들이 깔려있습니다. EC2, Container, AI/ML 등등 각각의 주제로 부스들이 나뉘어있고 궁금한 내용을 바로 물어볼 수 있습니다. 화이트보드가 있어서 SA 분들께서 그림을 그려가면서 설명을 해줍니다. 아쉽게도 질문할 거리가 생각나지 않아서 활용하지 못했습니다. 만약에 리인벤트에 참석할 계획이라면 평소에 궁금했던 부분들을 잘 정리해놨다가 가서 이것저것 물어보면 유용할 것 같다는 생각이 들었습니다.

메가존 행사

버즈빌은 메가존이라는 MSP 회사와 함께 협력하고 있습니다. 메가존에서 펍을 빌려서 저녁에 공짜로 술을 마시며 네트워킹 할 수 있는 자리가 두 번 있습니다. 이때 다른 회사에서 오신 분들과 이야기할 기회가 있었습니다. 리인벤트 행사가 워낙 크다 보니 세션 중인 낮에는 회사에서 같이 가신 분들과도 마주칠 일이 별로 없었고 그렇기에 다른 회사에서 오신 분들을 만날 기회도 적었습니다. 메가존이 주최해주신 행사를 통해 한국의 다른 회사 분들을 만나는 기회를 많이 만들 수 있었습니다.

기타 주저리

세션이 많기 때문에 호텔 여러 군데서 동시에 세션이 진행됩니다. Venetian이라는 호텔이 메인 호텔입니다. 여기서 키노트도 진행됩니다. 이번에는 코로나로 세션이 줄어서 Venetian 외에는 Wynn, Encore, Caesars forum까지 총 네 군데서 진행이 됐습니다. Venetian에서 키노트 장소 쪽으로 걸어 나가면 Caesars forum으로 바로 이어진 육교가 보여 걸어서 갈 수 있는데 나머지 호텔은 Venetian 호텔 1층에서 셔틀을 타고 가는 게 좋습니다. 저는 이동하기 귀찮아서 Venetian과 Caesars forum에 있는 세션 위주로 들었습니다. 세션 하는 행사장에서 아침, 점심을 나눠줍니다. 음식의 퀄리티가 꽤 좋다고 느꼈습니다. 특히 Caesars forum에 있는 점심 장소는 야외에 있어서 바깥 공기를 쐬며 식사를 할 수 있어서 좋았습니다.

Caesars forum 점심 장소

모든 좌석이 예약제로 운영되는 것이 아니기 때문에 꼭 듣고 싶은 세션이 있다면 미리 가서 줄 서고 있으면(walk-up) 들을 수 있습니다. 인기 세션이 아니라면 미리 갈 필요도 없지만 인기 세션들은 30분~1시간 전에 미리 가서 기다려야 할 수 있습니다. 저는 EKS 관련 세션을 워크 업으로 갔다가 사람이 많아서 못 들었는데 다른 대부분 세션은 그냥 가서 들을 수 있었습니다. 요즘에 kubernetes에 대한 관심이 많다는 것을 느낄 수 있었습니다.

AWS 분들이 직접 하시는 발표에서는 아마존의 리더십 원칙을 발표내용에 녹여내는 경우가 꽤 있었습니다. 특히 첫 번째 리더십 원칙인 “Customer Obsession”은 여러 번 언급되었습니다. 덕분에 아마존의 비전이 “to be Earth’s most customer-centric company, where customers can find and discover anything they might want to buy online, and endeavors to offer its customers the lowest possible prices.”라는 것이 머리에 각인되었습니다. 회사의 리더십 원칙을 실제로 실천하기 위해 노력하는 모습들은 배울만한 점이었습니다.

발표 세션 중의 working backwards

re:Play라는 목요일 저녁에 하는 뒤풀이 행사가 있는데 유명한 DJ(Zedd)가 디제잉을 했습니다. 뒤에 크게 스크린이 있어서 화려한 애니메이션이 나왔는데 중간에 오징어 게임 애니메이션이 나와서 한국의 위상이 올라간 것을 느낄 수 있었습니다. 참고로 뒤풀이 행사장은 큰 천막 3개로 이루어져 있는데 술은 당연히 공짜고 한 천막에서는 음식을 나누어 줍니다. 그래서 굳이 저녁 먹지 않고 가도 행사장에서 주는 음식으로 때워도 됩니다.

새로운 서비스

버즈빌에서 관심 있어 할 만한 새로운 서비스들을 나열해봤습니다. 너무 많아서 설명은 생략합니다. 그리고 SageMaker 서비스들도 새로 나온 것들이 많아서 주의 깊게 보면 좋을 것 같은데 이것도 종류가 많아서 SageMaker 캔버스만 포함했습니다.

마치며

리인벤트는 끝나고 나면 일정 기간 동안 온라인에서 다시 보기가 가능합니다. 사실 저는 오프라인에서 발표를 듣는 것보다는 온라인 발표를 듣는 것을 더 선호합니다. 불필요한 소개 부분은 스킵하고 배속을 올려서 보면 짧은 시간에 훨씬 많은 정보를 얻을 수 있기 때문입니다. 그래서 리인벤트에 참석해서는 직접 가봐야지만 경험할 수 있는 것들을 경험해보기 위해 노력했습니다. 워크숍도 많이 참석해보고 발표 끝나고 질문도 적극적으로 했습니다. 덕분에 발표자분과 따로 만나 이야기도 해보고 정보도 더 많이 얻는 등 의미 있는 시간을 보낸 것 같습니다. 언젠간 또 기회가 있기를 바라며 이상 글을 마칩니다.

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