Microsoft Ignite The Tour Seoul 2일차 방문기

https://itchallenger.tistory.com/53

Microsoft Ignite The Tour Seoul 1일차 방문기

 

사실 어제 방문했지만 귀찮아서... ㅋㅋ

 

 

 

2일차 아침의 흐린 날씨. 봉은사 석상이 보이네요 ㅋㅋ

 

1일차에는 아침에도 사람이 많았는데... 2일차는 매우 한가롭습니다.

 

 

사실 이 곳은 제가 일하는 건물(파견이기에 저희 회사 건물은 아닙니다... ㅋㅋ)에서 얼마 떨어져 있지 않죠. 다른 분들은 열심히 일하시는데 저 혼자 여기서 뭔가 한가롭게? 이 넓은 곳을 걸어다니고 있으니 기분이 이상하더군요 ㅋㅋ 

또한 세션이 45분 + 쉬는시간 30분이어서... 타이트한 일정에 익숙한 저에게는 오히려 더 힘들었던 쉬는 시간이었습니다 ㅋㅋㅋ 그렇다고 쉬는 시간에 맘껏 놀 수 있는 건 아니고... 듣고 싶은 세션을 위해서는 줄을 서야 합니다! 저는 빠르게 움직였기 때문에 듣고 싶은 세션을 못 듣는 일은 없었네요.

물론 한가하게 쉬시는 분들도 많았습니다.. ㅋㅋ 지친 직장 생활 속에서 쉬어가는 일정으로도 좋았던 것 같네요. 물론 저는 전투적으로 들었습니다 ㅋㅋㅋ

각설하고, 제가 2일차에 참여한 세션들은 다음과 같습니다.

 

 

 

AFUN60 : Azure에서 사용할 수 있는 컨테이너 및 오케스트레이션 기술 살펴보기

링크 : https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-ignite-the-tour-2019/exploring-containers-and-orchestration-in-azure/m-p/907395?WT.mc_id=msignitethetour2019-slides-afun60

Exploring Containers and Orchestration in Azure

 

 

김명신 강연자 님의 슬라이드를 볼 수 있는 곳

https://www.slideshare.net/himskim

명신 김

솔루션 아키텍트의 전문성을 멋지게 보여주신 강연자님

요즘 Cloud가 뜨면서 매우 핫한 단어가 MSA죠. 컨테이너를 제작 및 관리하는 Docker와 컨테이너 Orchestration을 담당하는 Kubernetes를 Azure 내에서 어떻게 관리하고 운용하는지에 대한 Demo Session이었습니다. MSA 내에서는 APP이 매우 잘게 쪼개져 있기 때문에 IT 운영인력의 이전과 다른 관리 노하우가 필요합니다. 저는 인프라 쪽은 잘 몰라서 함부로 말할 수는 없겠지만, 개발자를 가장 잘 아는 MS이기에 매우 다양한 편의 도구를 제공합니다. 또한 MSA는 OpEx 면에서 매력적인 아키텍쳐인 것 같습니다. 서비스를 함수 단위로 쪼개서, 펑션 호출 단위로 금액을 지불하면 된다니 말입니다!

 

요새 핫한  컴퓨팅 방법들을 말끔하게 설명해 주는 이미지. 서버리스란 function call 대비 pay로 매우 효율적인 서버 운용을 도와준다.

 

 

 

그 다음은 쭉 AI 관련 세션들을 들었습니다. 원래 AI 쪽에 관심이 많았으니까요... 물론 요새는 화면개발에 더 재미를 붙이고 있는건 함정입니다만....

 

 

 

 

AIML30 : 머신 러닝 모델을 예상보다 빠르게 구축하기

링크 : https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-ignite-the-tour-2019/start-building-machine-learning-models-faster-than-you-think/m-p/907390?WT.mc_id=msignitethetour2019-slides-aiml30

Start Building Machine Learning Models Faster than You Think

머신러닝 완전 초보자도 개념 이해부터 학습 및 배포까지 쏙쏙 이해할 수 있는 좋은 세션이었습니다.

세션 PPT 자료가 참 좋으니 한번 일독하기를 권합니다. AI를 처음 접하시는 분들도 이해가 쏙쏙 되게 잘 짜여진 PPT였습니다.

 

요약하자면 ML의 전 과정을 Azure 내에서 제공하는 기능을 통해 매우 쉽게 구현할 수 있다는 것이었습니다.

ML 전 과정의 PipeLine. 자세한 Description은 링크를 참조하시길 바랍니다.

AI의 도구화가 점차 다가오고 있다는 느낌을 깊게 느끼게 해주는 세션이었습니다.

 

 

 

 

 

 

근처에서 근무하고 있는 친구들과 점심 식사 후, 두 개의 AI 관련 세션을 더 들었습니다.

 

 

 

AIML40 : Azure Machine Learning 모범 사례를 사용한 모델 개선

https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-ignite-the-tour-2019/taking-models-to-the-next-level-with-azure-machine-learning-best/m-p/907389?WT.mc_id=msignitethetour2019-slides-aiml40

Taking models to the next level with Azure Machine Learning best practices

다양한 머신 러닝 알고리즘을 시험 적용하여 ,가장 최적화된 모델을 찾아주어, 비즈니스에 가장 걸맞는 ML 기술을 쉽게 현업에 도입할 수 있게 해줍니다. ML을 통해, 고객 비즈니스에 더욱더 깊게 다가가는 MS의 모습을 볼 수 있었습니다. 감정 분석 같은 기능은 콜센터 직원분의 감정 노동을 크게 도울 수 있겠죠. 

 

 

 

 

 

 

AIML50: 머신러닝: 데이터 사이언스에 DevOps 적용하기

https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-ignite-the-tour-2019/machine-learning-operations-applying-devops-to-data-science/m-p/907388?WT.mc_id=msignitethetour2019-slides-aiml50

Machine learning operations: Applying DevOps to data science

 

 

Citizen DS라는 개념이 있습니다. 모든 사람 혹은 개발자들이 현업 인사이트를 바탕으로, 데이터를 분석하고, 적절한 분석 모델을 활용하는 시대가 올 것이라는 이야기지요. 제 생각에도 개발을 새로 배우는 것보다는, 도메인 지식을 바탕으로 데이터 분석 기법을 학습하여 개발자가 해당 업무를 수행하는게 더 쉽다는 생각을 합니다. 실제로 MS의 많은 개발자 분들도 그런 업무를 하고 계시고, 많은 DS들이 도메인 지식 부족으로 유효한 성과를 내지 못하고 있으니까요. 

이번 세션은 일반 개발자들의 업무 주기인 개발,테스트,배포로 적용되는 개념을 ML에 있어서 어떻게 Azure 상에서 DevOps 스타일로 구현하였는가?에 대한 세션이었습니다. 최신 기술 기반에서 동작하는 DevOps라는 개념. 현재 레거시 시스템의 개발 및 유지보수 업무를 맡고 있는 입장에선 잘 와닿지 않네요... 신기술에 익숙해 지려면 앞으로도 많은 길을 가야 하지 않을까 하는 생각이 듭니다.

 

아직 회사를 다닌지 반년도 안되었고, 원래 전공도 IT가 아니었던 관계로... 세션의 대부분의 내용을 완벽하기 이해하기엔 아직 내공이 많이 부족했던 것 같습니다. 천천히 계속 공부해서, 여러 분야의 역량을 계쏙 쌓아 나갈 생각입니다. MS의 넘사벽 능력자들을 지켜보니, 개발자는 결국 IT의 모든 분야를 섭렵해야 하는것 같더라구요 ㅋㅋ

 

Ignite The Tour 기념품 티셔츠 입고 한컷! ㅋㅋ